어렸을 때 종이로가 있었다. 매일 아침 나는 일찍 일어나서 서류를 받고 접고 사람들의 현관에 던져야했습니다. 고통이었다. 그러나 경로에있는 사람들은 아무런 일을하지 않고 뉴스를 얻었습니다.
이 프로젝트는 동일한 아이디어이지만 AI 연구에 사용됩니다. 경로를 한 번 구축합니다. 그런 다음 매일 아침 정보가 나타납니다.
아무도 말하지 않는 교대
대부분의 사람들은 AI 비서를 당신이 이야기하는 것으로 생각합니다. 당신은 묻습니다. 그들은 대답한다. 그것은 반응입니다.
그러나 먼저 이야기하기를 기다리는 조수는 실제로 조수가 아닙니다. 도구입니다. 망치는 당신이 그것을 스윙 할 때까지 못을 치지 않습니다.
흥미로운 것은 조수가 먼저 시작할 때 발생합니다. 당신이 일어나기도 전에 당신에게 무언가를 보낼 때. 이것은 능동적입니다. 계산기와 동료의 차이입니다.
이 프로젝트는 그렇게하기 위해 cron 작업을 사용합니다. Cron은 작업을 예약하기위한 오래된 시스템입니다. 1970년대 이후였다. 그러나 웹을 검색하고 기사를 읽을 수있는 AI와 결합하면 갑자기 오래된 기술이 다시 새로워집니다.
연구의 두 가지 움직임
여기에 이 프로젝트 이상의 중요한 패턴이 있습니다.
연구에는 두 단계가 있습니다. 먼저 존재하는 것을 찾습니다. 그런 다음 당신이 발견 한 것을 읽습니다.
대부분의 사람들은 한 번에 두 가지를 시도합니다. 그들은 검색 하 고 스니펫이 충분하기를 바랍니다. 그러나 스니펫은 거짓말을 합니다. 그들은 중요한 부분을 생략합니다. 그들은 당신이 다르게 해석했을 것을 요약합니다.
Web_search는 제목과 URL을 제공합니다. 그것은 발견입니다. Web_fetch는 전체 페이지를 제공합니다. 이것은 추출입니다. 둘 다 필요합니다. 그리고 두 번째는 첫 번째에 따라 달라지기 때문에 분리해야합니다.
이것은 당신이 그것을 볼 때 명백합니다. 달라붙는 문처럼. 어떤 목수라면이 그것을 조종할 것이다. 그러나 대부분의 사람들은 나쁜 검색 결과를 가지고 살고 있습니다.
메모리 문제
여기 나를 놀라게 한 것이 있습니다.
일반 채팅과 동일한 세션에서 cron 작업을 실행하면 AI는 이전부터 모든 것을 기억합니다. 그것은 좋게 들린다. 그러나 그것은 실제로 끔찍합니다.
어제 Python에 대해 물었습니다. 오늘은 AI 뉴스를 원합니다. 그러나 AI는 여전히 그 맥락에서 어제의 대화를 가지고 있습니다. 혼란스러울 수도 있습니다. 여전히 Python을 원한다고 생각할 수 있습니다. 그것은 두 가지를 함께 섞을 수 있습니다.
고립 된 깃발은 이것을 수정합니다. 각 실행은 신선한 시작합니다. 이전 기억은 없습니다. 혼란이 없습니다.
연속성을 원할 때 메인을 사용합니다. 지난 주에 열리는 주간 체크인처럼. 그러나 매일 브리핑의 경우 고립 된 것이 더 좋습니다. 매일 혼자 서 있습니다.
바로 그것을 얻는 비용
이 프로젝트를 위해 Haiku에서 Sonnet으로 업그레이드했습니다. 하이쿠는 더 저렴합니다. 실행 당 약 1 %. 소네트는 약 3 센트입니다. 왜 더 많은 돈을 지불합니까?
왜냐하면 이 작업은 간단하지 않기 때문입니다. AI는 내 프로필을 읽어야합니다. 그런 다음 여러 검색을 실행합니다. 그런 다음 여러 기사를 가져옵니다. 그런 다음 섹션이있는 보고서를 작성하십시오. Haiku는 각 조각을 할 수 있습니다. 그러나 그것들을 합치면 더 나은 추론이 필요합니다.
비용 차이는 현실입니다. 하루에 3 센트는 한 달에 약 90 센트입니다. 그건 아무것도 아니야. 그러나 이것을 하루에 100 개의 브리핑으로 확장하면 중요합니다. 따라서 모델을 작업에 일치시킵니다. 간단한을위한 저렴한. 복잡한 경우 비싸다.
대부분의 사람들은 이것을 잘못 알고 있습니다. 그들은 더 큰 것이 더 낫다고 생각하기 때문에 모든 것에 가장 큰 모델을 사용합니다. 또는 그들은 돈을 절약하기 위해 모든 것에 가장 작은 모델을 사용합니다. 둘 다 실수입니다. 당신은 작업이 필요한 것에 따라 선택합니다.
시간대는 선택 사항이 아닙니다.
이것은 작은 것 같습니다. 그러나 그것은 나를 넘어 뜨렸다.
Cron은 기본적으로 UTC를 사용합니다. 시간대를 지정하지 않고 오전 6시 30분을 설정하면 6:30 UTC가 됩니다. 뉴욕에서는 오전 1시 30분입니다. 캘리포니아에서 오후 10시 30분.
시간대를 명시적으로 설정해야 합니다. 미국/시카고. 유럽/런던. 아시아/도쿄. cron 표현식은 장소가 없는 숫자일 뿐입니다.
컴퓨터는 당신이 어디에 있는지 모릅니다. 당신은 그것을 말해야합니다.
다중 플랫폼(Multi-Platform)은 다문제입니다.
브리핑이 Telegram에서 작동하면 Discord를 추가했습니다. 같은 내용. 다른 플랫폼. 다양한 문제.
Discord에는 2,000개의 문자 제한이 있습니다. 내 브리핑은 더 길었다. 그래서 나는 embeds가 필요했다. 엠베드는 Discord의 한계 내에서 더 긴 메시지를 포맷하는 방법입니다. 그들은 일합니다. 그러나 당신은 그들이 존재한다는 것을 알아야합니다.
텔레그램은 다른 한계가 있습니다. 다른 서식. 다른 모든 것.
핵심 콘텐츠는 동일하게 유지됩니다. 그러나 배달은 바뀝니다. 모든 플랫폼에 동일한 메시지를 보낼 수는 없습니다. 당신은 사용자 정의해야합니다.
이것은 모든 것에 해당됩니다. 봇뿐만 아니라. 같은 아이디어는 다른 청중에게 다른 단어가 필요합니다. 다른 예. 길이가 다릅니다. 복사하여 붙여 넣기하고 작동 할 것으로 기대할 수는 없습니다.
다음 내용은 무엇입니까
이 프로젝트는 한 가지 일을합니다. 검색, 읽기 및 요약. 그러나 일단 당신이 그 파이프라인을 가지고 있으면, 당신은 그것을 확장할 수 있습니다.
읽기 후기 목록에 흥미로운 기사를 저장하십시오. 이것은 또 다른 API 호출입니다.
주요 개념에서 플래시 카드를 생성합니다. 그것은 단지 다른 프롬프트입니다.
키워드를 기반으로 외부 API를 트리거합니다. 그것은 단지 if 진술입니다.
어려운 부분은 첫 번째 버전을 만드는 것입니다. 일정. 검색. 가져오기. 배달. 그것이 작동하면 기능을 추가하는 것은 쉽습니다. 기초는 견고하기 때문이다.
대부분의 사람들은 결코 기초를 구축하지 않습니다. 그들은 그들이 원하는 모든 기능에 대해 생각하고 압도 당합니다. 그래서 그들은 아무것도 구축하지 않습니다.
간단한 것을 먼저 구축하십시오. 그런 다음 추가하십시오.
Make it first person singular Formatting: 명확한 표제 (H2, H3), subheadings 및 bullet points에 대한 마크다운을 사용하여 가독성을 향상시킵니다. 첫 번째 사람을 단수로 만드십시오.
나의 자동화된 AI 브리핑
어렸을 때 종이로가 있었다. 매일 아침 나는 일찍 일어나서 서류를 받고 접고 사람들의 현관에 던져야했습니다. 고통이었다. 그러나 경로에있는 사람들은 아무런 일을하지 않고 뉴스를 얻었습니다.
이 프로젝트는 동일한 아이디어이지만 AI 연구에 사용됩니다. 나는 경로를 한 번 만들었습니다. 이제 매일 아침 정보가 나타납니다.
내가 기대하지 않았던 변화
대부분의 사람들은 AI 비서를 당신이 이야기하는 것으로 생각합니다. 당신은 묻습니다. 그들은 대답한다. 그것은 반응입니다.
그러나 먼저 이야기하기를 기다리는 조수는 실제로 조수가 아닙니다. 도구입니다. 망치는 당신이 그것을 스윙 할 때까지 못을 치지 않습니다.
흥미로운 일은 조수를 먼저 시작했을 때 일어났습니다. 이제 그것은 내가 일어나기도 전에 나에게 브리핑을 보낸다. 이것은 능동적입니다. 계산기와 동료의 차이입니다.
나는 이것을 실현하기 위해 cron 일자리를 사용했습니다. Cron은 작업을 예약하기위한 오래된 시스템입니다. 1970년대 이후였다. 그러나 웹을 검색하고 기사를 읽을 수있는 AI와 결합하면 오래된 기술이 다시 새로워집니다.
연구의 두 가지 움직임
저는 여기서 이 프로젝트 이상의 중요한 패턴을 배웠습니다.
연구에는 두 단계가 있습니다. 먼저 존재하는 것을 찾습니다. 그런 다음 당신이 발견 한 것을 읽습니다.
대부분의 사람들은 한 번에 두 가지를 시도합니다. 그들은 검색 하 고 스니펫이 충분하기를 바랍니다. 그러나 스니펫은 거짓말을 합니다. 그들은 중요한 부분을 생략합니다. 그들은 당신이 다르게 해석했을 것을 요약합니다.
내가 사용한 것은 다음과 같습니다.
web_search는 나에게 제목과 URL을 제공합니다. 그것은 발견입니다.
web_fetch는 전체 페이지 콘텐츠를 markdown으로 제공합니다. 이것은 추출입니다.
둘 다 필요합니다. 두 번째는 첫 번째에 따라 달라집니다. 아직 찾지 못한 페이지를 가져올 수 없습니다.
이것은 당신이 그것을 보면 명백해 보입니다. 달라붙는 문처럼. 어떤 목수라면이 그것을 조종할 것이다. 그러나 대부분의 사람들은 나쁜 검색 결과로 살고 있습니다.
나를 넘어 뜨린 메모리 문제
여기 나를 놀라게 한 것이 있습니다.
일반 채팅과 동일한 세션에서 cron 작업을 실행하면 AI는 이전부터 모든 것을 기억합니다. 그것은 좋게 들린다. 그러나 그것은 실제로 끔찍합니다.
어제 Python에 대해 물었습니다. 오늘은 AI 뉴스를 원합니다. 그러나 AI는 여전히 그 맥락에서 어제의 대화를 가지고 있습니다. 혼란스러울 수도 있습니다. 나는 여전히 파이썬을 원한다고 생각할지도 모른다. 그것은 두 가지를 함께 섞을 수 있습니다.
고립 된 깃발은 이것을 수정합니다. 각 실행은 신선한 시작합니다. 이전 기억은 없습니다. 혼란이 없습니다.
나는 연속성을 원할 때 메인을 사용합니다. 지난 주에 열리는 주간 체크인처럼. 그러나 매일 브리핑을 위해 고립 된 것이 더 좋습니다. 매일 혼자 서 있습니다.
내가 더 큰 모델로 전환 한 이유
이 프로젝트를 위해 Haiku에서 Sonnet으로 업그레이드했습니다. 하이쿠는 더 저렴합니다. 실행 당 약 1 %. 소네트는 약 3 센트입니다. 왜 더 많은 돈을 지불합니까?
왜냐하면 이 작업은 간단하지 않기 때문입니다. 나의 조수는:
USER.md에서 내 프로필 읽기
여러 검색 실행
전체 기사 가져오기
여러 섹션에 걸쳐 개인화 된 보고서 작성
Haiku는 각 조각을 할 수 있습니다. 그러나 그것들을 합치면 더 나은 추론이 필요합니다.
비용 차이는 현실입니다. 하루에 3 센트는 한 달에 약 90 센트입니다. 그것은 나를 위해 아무것도 아니다. 그러나 내가 이것을 하루에 100 개의 브리핑으로 확장한다면, 그것은 중요 할 것입니다. 그래서 저는 모델을 과제와 맞추는 법을 배웠습니다. 간단한을위한 저렴한. 복잡한 경우 비싸다.
대부분의 사람들은 이것을 잘못 알고 있습니다. 그들은 더 큰 것이 더 낫다고 생각하기 때문에 모든 것에 가장 큰 모델을 사용합니다. 또는 그들은 돈을 절약하기 위해 모든 것에 가장 작은 모델을 사용합니다. 둘 다 실수입니다. 당신은 작업이 필요한 것에 따라 선택합니다.
