← назад

danshipper — 28-05-2026

16 твитов за сутки. Дэн Шиппер анализирует парадокс автоматизации, делясь практическими инсайтами о роли человеческого суждения и продвигая использование Claude Code и Codex как ключевых инструментов для повышения личной эффективности.

Парадокс автоматизации и человеческое суждение — Шиппер утверждает, что автоматизация не сокращает объем работы, а делает экспертные навыки прошлого дешевле, создавая избыток «почти правильных» результатов и повышая спрос на людей, способных направлять ИИ. Поскольку модели не обладают собственной мотивацией или агентностью, они требуют постоянного человеческого вмешательства для корректировки контекста и принятия решений, что делает человеческое суждение более ценным, чем когда-либо. Этот тезис подробно раскрыт в эссе After Automation и обсуждается в новом эпизоде подкаста AI & I, где также разбирается миф о том, что увольнения из-за ИИ часто являются лишь прикрытием для плохого менеджмента.

Практическое применение Claude Code и Codex — Автор делится личным опытом использования Claude Code как инструмента, меняющего правила игры для интеллектуального труда, и отмечает, что команда @every является одной из самых «AI-pilled» групп в индустрии. Особое внимание уделяется обновлению Codex, которое позволяет сохранять сессии в браузере и организовывать вкладки по задачам, что может полностью заменить традиционные браузеры. Шиппер также рекомендует использовать команду /goal в Codex для автоматизации сложных процессов, включая интеграцию с @vercel и @sentry, а также делится гайдом по использованию Codex для работы с знаниями, который сам же и улучшал с помощью этого же инструмента.

Критика бенчмарков и доверие к моделям — Шиппер скептически относится к стандартным бенчмаркам, считая их бесполезными без проверки на реальных задачах, и предлагает использовать собственный «reach test» от Every для оценки моделей. Он подчеркивает, что прогресс в бенчмарках часто иллюзорен, так как при расширении рамки задачи прогресс может обнуляться, и призывает не доверять слепому следованию метрикам, сравнивая это с иррациональными убеждениями.

Источники