Приручить цифровых чертей: как я собрал тренажёр по софт-скиллам на LLM. ai.. ai. Claude.. ai. Claude. llm.. ai. Claude. llm. mvp.. ai. Claude. llm. mvp. искусственный интеллект.. ai. Claude. llm. mvp. искусственный интеллект. менеджмент.. ai. Claude. llm. mvp. искусственный интеллект. менеджмент. софт-скиллы.

Рандом жульничал, ведущий жалел игрока, а сцены скучали — рассказываю, как строил MVP и почему теперь прошу вас его сломать.

Приручить цифровых чертей: как я собрал тренажёр по софт-скиллам на LLM - 1

А вас было такое: с хардами всё понятно — решаешь задачу, набиваешь шишки, через какое-то время всё супер, прогресс виден. А путь у софтов другой: шишки набиваешь на живых людях, и цена ошибки — твоя репутация, которую потом не так просто поправить.

У меня было. И у моих менти та же история — вижу это на каждой второй сессии. Ещё одна книга про эмоциональный интеллект тут не поможет: начитанность и умение держаться в моменте вообще не связаны друг с другом, просто принято делать вид, что связаны. Поэтому вместо очередной методички решил собрать тренажёр — на LLMке.

Кстати, большую часть ситуация брал из своей практики: рефлексия все дела.

Если у вас начались флешбеки, нормально — потрогайте траву и вернитесь позже

Если у вас начались флешбеки, нормально — потрогайте траву и вернитесь позже

Внутри всё просто и интересно — это скилл для Claude, а в его ядре ролевая модель поверх набора стандартов и правил. Пока это MVP, местами сырой, но я специально старался сделать процесс живым, чтобы не вышел очередной скучный тренажёр. Подробности и сам файл — дальше. Буду благодарен за обратную связь — хочу проверить это на широкой аудитории, прежде чем усложнять механику дальше.Первая версия — и три места, где стало не по себе

Начал с промпта под «корпоративное днд», упаковал через skill-creator в нормальный скилл — и тут же на живом тестировании поплыло то, что казалось решённым с первого раза.

Но тут начались проблемы: повторяемость тем — сделал банк заходов, отсутсвие сохраняемого прогресса — правила и прописанные шаги “мышления”, да и сами ситуации были вялыми.

Надо было держать баланс интереса и пользы! Кстати, заменил показать “здоровья” на мотивацию: кончилась мотивация — выгорел. Бывало такое?)

Приручить цифровых чертей: как я собрал тренажёр по софт-скиллам на LLM - 3

Кубик
Держал честный бросок — казалось, дело просто в том, чтобы получше настроить промпт. А нет — дело не в промпте вообще. LLM физически не умеет рандомить: у неё нет источника случайности, только контекстный выбор, который она выдаёт за бросок. Вернул кубик в игру иначе: число называет игрок, а ведущий читает его через выбранную ставку — Осторожно, Уверенно или Ва-банк.

И тоже не сработало: сама эта схема осталась имитацией рандома — модель просто читает контекст, называешь ты число или нет, ощущения честной случайности не появляется, играть неинтересно. От «называй число» отказался.

Ставки на риск — Осторожно, Уверенно, Ва-банк — оставил: они хотя бы честно описывают решение, которое принимаешь ты, а не выдают себя за жребий.

Жалость
Ведущий (модель в этой роли) дорабатывал ответ за игрока — додумывал то, что человек не сказал прямо, и вытягивал к успеху. Почти всегда. Чинил через анализ текста: считается только прямая формулировка, без интерпретации в пользу игрока. Сказал расплывчато — получил результат за расплывчатость, а не за то, что «наверное имел в виду».

Скука
Все пять сцен шли одним и тем же ритмом — заход, вызов, решение, следующая. К третьей становилось предсказуемо. Добавил вес сцены и немного кека внутри: минимум две из пяти сцен обязаны быть «тяжёлыми», с парой живых микро-моментов перед главным решением, чтобы к третьей сцене это ощущалось как история, а не как тест по чек-листу.

Ну и самое важное — рефлексия и обучение
Ну и самое важное — рефлексия и обучение

И самое-то важное, каждая ситуация конкретно направлена на обучение и проверку навыков. В конце сцены и всего тренажера — рефлексия, попытка справиться с ситуацией и научить.

К чему дошел и навертел после тестов

— Хроника.

Минимум два твоих решения по ходу сессии обязаны вернуться позже — конкретно, не намёком. Сказал жёстко на второй сцене — на четвёртой NPC об этом помнит и использует против тебя. Ничего не проваливается в пустоту.

— Дебафы.

Провалил критично — получаешь метку, которая держится не одну сцену. Снимает её только твоё действие внутри истории — время тут ни при чём.

— Финал — кризис-тред.

Несколько стейкхолдеров пишут одновременно, и разгребать нужно всё разом, как в реальном рабочем аврале, а не по очереди.

— Ощущение пользы.

Сессия не заканчивается на «молодец, прошёл». В конце — одно конкретное действие, которое переносишь в реальную работу на этой неделе.

Почему это вообще работает: характеристики — реальные профессиональные компетенции — убеждение, анализ, коммуникация, приоритизация, стрессоустойчивость. А тренажёр не подыгрывает, значит навык, который ты прокачал внутри игры, — правда твой, а не подарок от ведущего, который побоялся тебя расстроить.

Ну и корнер кейс — это возможность выпустить пар и ответить так, как хочется. У всех есть такой Артем

Путь к тому, чтобы загубить мотивацию: стало легче в моменте, но так не выиграть.

Путь к тому, чтобы загубить мотивацию: стало легче в моменте, но так не выиграть.

Над чем работаю сейчас

Групповой режим через роли и ассист-механику пока не обкатан на реальной группе — только предположение, что так будет работать. Как ведёт себя механика непрерывности между сессиями на длинной менторской программе — тоже вопрос, на который у меня нет ответа дольше пары прогонов.

И главное, в чём пока не уверен: реально ли рекомендации из дебрифа полезны, или просто звучат складно, потому что я сам их так написал. Проверял пока только на небольшой группе — пока сходится: довольно конкретно и полезно. Но как это отработает на разных уровнях?

Хочу прогнать через людей с заведомо разным уровнем — если тренажёр не различит сильного переговорщика и слабого, надо что-то менять совсем.

Как потрогать

Формат простой: это скилл в Клоде. Скачиваете файл, кладёте в скиллы — и запускаете. Модель советую Sonnet 4.6 или 5 — на них тестировал. В GPT и опенсорсных моделях не гонял, честно не знаю, как там поведёт себя механика — если попробуете, расскажите, было бы интересно.

Файл здесь: https://github.com/DingzhiboMike/CORP-PRG

Единственное, о чём прошу: не пишите «классно, зашло». Пишите, где споткнулись — в комментах под постом.

Автор: Dingzhibo

Источник