VibeOSMobile Part 3: prompt engineering для дітей
У попередніх двох статтях я вже писав про VibeOSMobile. Спочатку, як про експериментальне середовище на Android, де можна генерувати й запускати маленькі застосунки прямо на телефоні, а потім про те, як вдалось інтегрувати Codex CLI безпосередньо у застосунок, та використовувави GPT 5.5 для генерації інших мобільних аплікацій.
Нещодавно, я згенерував у VibeOSMobile невеличку гру для своєї 11 річної доньки: щось на кшталт Flappy Bird, де локальна модель Qwen має керувати дроїдом. Модель бачить стан гри й повинна відповідати лише однією дією: TAP або WAIT. Правила гри можна пояснювати/редагувати за допомогою промпту.
«Тату, а чому він постійно падає?»
Перші інструкції, які донька писала були доволі прості:
«Fly through the gap. Tap when needed. Do not crash.»
Очікувано, дроїд падав майже одразу.
І тут почалося найцікавіше. Донька почала питати, чому модель не розуміє, що треба робити. Ми разом розібрали, що фраза «tap when needed» для людини звучить нормально, але для моделі вона занадто нечітка.
Тоді ми разом почали формулювати більш чіткі правила, наприклад:
«If the droid is below the gap center, answer TAP. If the droid is above the gap center, answer WAIT. If the droid is near the ground, answer TAP. Do not tap too often when already high. Your goal is to survive, not just tap often.»
Дитина дуже швидко побачила причинно-наслідковий зв’язок:
«Якщо я погано пояснила — модель погано грає.»
«Якщо я уточнила правилп — модель грає краще.»
Це набагато цікавіше, ніж розповідати, що таке prompt engineering з технічної точки зору, тим більше 11 річній дитині. У класичному навчанні часто кажуть: «формулюй думку чітко», але це теж звучить дуже абстрактно.
А тут усе видно одразу:
- нечітка інструкція → дроїд падає;
- надто загальна інструкція → модель хаотично тисне TAP;
- суперечливі правила → модель поводиться нестабільно;
- кращий prompt → вищий score.
Фактично дитина вчиться не «писати промпти», а описувати правила, уточнювати умови, тестувати гіпотези, ітеративно покращувати рішення, фактично, думати про те «як це зрозуміє інша система».
«Поясни правила настільки чітко, щоб навіть маленький робот, який не розуміє контексту, зміг зробити правильну дію.»
Далі я почав генерувати нові застосунки, щоб пояснити донці основи та можливості генеративного штучного інтелекту. Наприклад піаніно, де за допомогою простенького запиту генерується примітивна мелодія.
Загалом вийшла така собі домашня лабораторія для експериментів. Але саме в цьому і цінність, дитина бачить, що AI — це не щось абстрактне «десь у хмарі», а інструмент, з яким можна експерементувати, ламати, тестувати і покращувати.
Єдиний нюанс Qwen 2.5 на телефоні трошки повільна, також модель не дуже добре розуміє українську, але в цьому теж знайшовся плюс, донька почала активніше використовувати ChatGPT для перекладу своїх ідей на англійською. Найцікавіше в тому всьому, що дитина зрозуміла, що AI — це не магія. Це система, якій потрібно правильно поставити задачу, якщо вона помиляється, перша реакція не «тупий AI», а «Може, ми погано пояснили?». Мені здається, такі міні-ігри можуть стати хорошим форматом для знайомства дітей з AI. Не через нудні лекції про LLM, токени, трансформери і агентні системи (для цього явно ще зарано), а через прості завдання:
- навчи модель проходити гру;
- навчи модель писати мелодію;
- навчи модель пояснювати шаховий хід;
- навчи модель керувати персонажем;
Тут і логіка і причинно-наслідкового мислення і основи тестування, терпіння і здоровий скепсис до AI 😉
У разі, якщо зацікавились або пропустили, ось тут мої попередні статті на тему VibeOSMobile:
VibeOSMobile, експеримент із локальним AI-середовищем розробки на Android
VibeOSMobile Part 2. Codex у смартфоні, розширяю можливості VibeOSMobile
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів