5 գործիք, 3 ամիս, 1 հարց
Անցյալ տարի ես օգտագործում էի հինգ AI գործիք միաժամանակ՝ ChatGPT, Claude, Perplexity, Notion AI, Gamma: Ամեն շաբաթ ինչ-որ նոր բան էի ավելացնում: Մի պահ հասկացա, որ ավելի շատ ժամանակ եմ ծախսում գործիքները կառավարելու, քան սովորելու:
Ինչո՞ւ AI գործիքների «ավելին» հաճախ «պակաս» է նշանակում
OpenAI-ի փաստաթղթերը հստակ ցույց են տալիս, որ ChatGPT-ն ամենաարդյունավետ է, երբ օգտատերն ունի կայուն prompt-ային սովորություն — ոչ թե ամեն անգամ փորձում է նոր մոտեցում: Anthropic-ի Claude-ի դիզայնի փիլիսոփայությունն էլ կառուցված է «երկար, կենտրոնացված զրույցի» վրա, ոչ թե ցատկ-ցատկ հարցուպատասխանի:
Սա ինձ համար շրջադարձային դիտարկում էր: Ես ճիշտ հակառակն էի անում:
Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ ճանաչողական ծանրաբեռնվածությունը (cognitive load) կտրուկ ընկնում է, երբ մարդ կրճատում է ընտրության կետերի թիվը: Ուսուցման համատեքստում դա նշանակում է՝ ավելի քիչ գործիք → ավելի խորը կենտրոնացում → ավելի արագ յուրացում:
Ի՞նչ կտրեցի — և կոնկրետ ինչո՞ւ
Notion AI — հեռացրի: Notion-ն ինձ մոտ արդեն գործում էր որպես արխիվ, ոչ թե ակտիվ մտածողության տարածք: AI-ն այնտեղ ավելացնելը նշանակում էր, որ ես «AI-ով կազմակերպում էի» բաներ, որոնք ընդհանրապես պետք չէր կազմակերպել:
Gamma — հեռացրի: Շնորհանդեսներ հազվադեպ եմ պատրաստում: Հատուկ գործիք պահել հազվադեպ խնդրի համար ռեսուրսների վատնում է:
Perplexity — թողեցի, բայց սահմանափակեցի: Օգտագործում եմ միայն արագ փաստ-ստուգման համար, ոչ թե խորը ուսուցման:
Մնաց երեքը՝ ChatGPT, Claude, Perplexity: Յուրաքանչյուրն ունի կոնկրետ դեր:
Ի՞նչ stack է մնացել — և ի՞նչ prompt-ներ եմ օգտագործում
ChatGPT (GPT-4o) — ամենօրյա «մտածողության գործընկեր»: Երբ ուսուցողական նյութ եմ ուսումնասիրում, ուղղակի գրում եմ. «Բացատրիր ինձ [թեման] այնպես, կարծես ես արդեն հասկանում եմ հիմունքները, բայց չգիտեմ [կոնկրետ հասկացությունը]»: Ստանում եմ ճշգրիտ, ոչ ավելորդ պատասխան:
Claude (Sonnet) — երկար, կենտրոնացված վերլուծության համար: Երբ կուրսի մոդուլ եմ ստեղծում կամ բարդ թեմա եմ կառուցում, Claude-ն ավելի լավ է պահում «թելը» երկար զրույցի ընթացքում: Prompt-ը հիմնականում հետևյալն է. «Ես կառուցում եմ [X]-ի մասին ուսուցողական հաջորդականություն: Ահա իմ ուրվագիծը: Ո՞ր տրամաբանական անցումն է ամենաթույլը»:
Perplexity — 5 րոպե, ոչ ավել: Ստուգում եմ վիճակագրություն, ամսաթիվ, անուն: Ոչ ավելին:
Այս բաժանումն ինձ շաբաթական մոտ 4 ժամ է խնայում: Ոչ թե որովհետև գործիքներն ավելի արագ են, այլ որովհետև ես ավելի քիչ ժամանակ եմ ծախսում «ո՞ր գործիքն օգտագործեմ» հարցի վրա:
Եթե ուզում եք ավելի խորը հասկանալ, թե ինչպես կառուցել արդյունավետ prompt-ներ յուրաքանչյուր գործիքի համար, Schola-ում ունենք Prompt Engineering սեմինար, որտեղ հենց այս մոտեցումներն ենք անցնում գործնական վարժություններով:
Քայլեր սկսելու համար
- Թվարկեք բոլոր AI գործիքները, որոնք ունեք հիմա: Ամեն մեկի կողքին գրեք վերջին անգամ, երբ օգտագործել եք:
- Ջնջեք կամ կասեցրեք բոլոր գործիքները, որոնք 2 շաբաթից ավելի չեք օգտագործել:
- Մնացած գործիքներից յուրաքանչյուրի համար սահմանեք մեկ կոնկրետ դեր — ոչ «ընդհանուր AI», այլ «X-ի համար»:
- 3 շաբաթ աշխատեք այս կրճատված stack-ով: Հետո վերագնահատեք:
Հեղինակ՝ Նարեկ Նաջարյան — Schola.am-ի հիմնադիր: Հեղինակի մասին
Աղբյուրներ՝
- OpenAI — Best practices for prompt engineering (հասանելի՝ 2026-06-04)
- Anthropic — Claude's character and design philosophy (հասանելի՝ 2026-06-04)