How Anthropic’s product team moves faster than anyone else
🎙 В подкасте руководитель продуктов Claude Code и Cowork Кэт Ву рассказала, благодаря чему команда Anthropic быстро выпускает новинки, какие навыки нужны менеджерам ИИ-продукта и как использовать нейронки для работы.
🛠️ Claude Code CLI — для разовых задач по написанию кода. Все новые функции в первую очередь появляются здесь
👍 Claude Desktop — для работы с фронтендом и предварительного просмотра интерфейса. Подойдёт тем, кто не может работать в терминале
🧩 Cowork — для остальных задач, например работы с почтой и календарём. Чтобы продукт работал корректно, нужно предоставить ему доступ к сервисам
💡 По Cat Wu, нейронки стоит использовать не как «умный поиск», а как полноценный рабочий инструмент: отдавать им рутину, черновики, анализ, подготовку материалов и повторяющиеся задачи.
❗Главное — давать модели достаточно контекста, быстро пробовать идеи на практике и не останавливаться на результате «почти хорошо», а дорабатывать процесс до надёжного качества. Ошибки AI нужно использовать как обратную связь: спрашивать, почему модель ошиблась, и улучшать инструкции✏. В итоге главный навык — не просто писать промты, а понимать, какую задачу стоит автоматизировать, какой результат считать хорошим и как встроить AI в ежедневную работу. 🚀✨
🎙 В подкасте руководитель продуктов Claude Code и Cowork Кэт Ву рассказала, благодаря чему команда Anthropic быстро выпускает новинки, какие навыки нужны менеджерам ИИ-продукта и как использовать нейронки для работы.
🛠️ Claude Code CLI — для разовых задач по написанию кода. Все новые функции в первую очередь появляются здесь
👍 Claude Desktop — для работы с фронтендом и предварительного просмотра интерфейса. Подойдёт тем, кто не может работать в терминале
🧩 Cowork — для остальных задач, например работы с почтой и календарём. Чтобы продукт работал корректно, нужно предоставить ему доступ к сервисам
💡 По Cat Wu, нейронки стоит использовать не как «умный поиск», а как полноценный рабочий инструмент: отдавать им рутину, черновики, анализ, подготовку материалов и повторяющиеся задачи.
❗Главное — давать модели достаточно контекста, быстро пробовать идеи на практике и не останавливаться на результате «почти хорошо», а дорабатывать процесс до надёжного качества. Ошибки AI нужно использовать как обратную связь: спрашивать, почему модель ошиблась, и улучшать инструкции✏. В итоге главный навык — не просто писать промты, а понимать, какую задачу стоит автоматизировать, какой результат считать хорошим и как встроить AI в ежедневную работу. 🚀✨
Просмотры: 106