Один промпт заменил мне 3 часа дебага в день
Вечерами, когда большинство уже отдыхает, я зависаю в своём офисе и ковыряюсь с кодом. Тот 14 августа, в 21:45, не был исключением. Я опять сидел над этой задачей, которая съедала по три часа каждый день. Почему это была боль Всё началось с простого: проект на Python, который выглядел как очередное рутинное задание. Однако вычисления упорно выдавали ошибочные результаты. Три дня подряд я безуспешно искал причину. Как обычно, приходилось проверять каждую строчку, каждую переменную. Это было настоящим адом. Для фрилансера с жесткими сроками это катастрофа - теряешь время, не зарабатываешь, а заказчик ждёт. Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot Как я нашёл решение Тогда я решил попробовать ChatGPT, хотя и не особо верил в его чудеса. Вбил проблему в п
Вечерами, когда большинство уже отдыхает, я зависаю в своём офисе и ковыряюсь с кодом. Тот 14 августа, в 21:45, не был исключением.
Я опять сидел над этой задачей, которая съедала по три часа каждый день.
Почему это была боль
Всё началось с простого: проект на Python, который выглядел как очередное рутинное задание. Однако вычисления упорно выдавали ошибочные результаты.
Три дня подряд я безуспешно искал причину. Как обычно, приходилось проверять каждую строчку, каждую переменную. Это было настоящим адом.
Для фрилансера с жесткими сроками это катастрофа - теряешь время, не зарабатываешь, а заказчик ждёт.
Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot
Как я нашёл решение
Тогда я решил попробовать ChatGPT, хотя и не особо верил в его чудеса. Вбил проблему в промпт и нажал Enter.
Всего за пять минут AI предложил решение, которое я проверил и внедрил. Ошибка исчезла, и я сэкономил 9 часов.
Неожиданно, этот маленький эксперимент позволил мне завершить проект на неделю раньше. Бонус за раннюю сдачу составил $500 - неплохая добавка.
Что я понял об AI и фрилансе
Самое неожиданное, что я понял - использование AI-инструментов не только повышает эффективность, но и открывает новые возможности для заработка.
AI не заменит вас, но он может стать мощным союзником. Особенно для фрилансеров, где каждая минута на счету.
Каждый день разбираю один такой инструмент в Telegram: https://t.me/yevheniirozov
Что делать дальше
Если ты тоже погряз в дебаге, попробуй следующее: зайди на claude.ai, напиши такой промпт - "Explain why my Python code produces incorrect calculations when using [описание проблемы]".
Экспериментируй и наблюдай, как AI может изменить твои проекты.
Это просто, но может изменить твою игру.
Подписывайся на мой Telegram:
-
Промпты, которые использую сам
-
Ошибки, которые стоили мне денег
-
Инструменты до того, как о них напишут все
Dev.to AI
https://dev.to/geka_cross_7457e8699a0c3f/odin-prompt-zamienil-mnie-3-chasa-diebagha-v-dien-338nSign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
Gemma 4 26b is the perfect all around local model and I'm surprised how well it does.
I got a 64gb memory mac about a month ago and I've been trying to find a model that is reasonably quick, decently good at coding, and doesn't overload my system. My test I've been running is having it create a doom style raycaster in html and js I've been told qwen 3 coder next was the king, and while its good, the 4bit variant always put my system near the edge. Also I don't know if it was because it was the 4bit variant, but it always would miss tool uses and get stuck in a loop guessing the right params. In the doom test it would usually get it and make something decent, but not after getting stuck in a loop of bad tool calls for a while. Qwen 3.5 (the near 30b moe variant) could never do it in my experience. It always got stuck on a thinking loop and then would become so unsure of itse
![[D] Hash table aspects of ReLU neural networks](https://d2xsxph8kpxj0f.cloudfront.net/310419663032563854/konzwo8nGf8Z4uZsMefwMr/default-img-earth-satellite-QfbitDhCB2KjTsjtXRYcf9.webp)
[D] Hash table aspects of ReLU neural networks
If you collect the ReLU decisions into a diagonal matrix with 0 or 1 entries then a ReLU layer is DWx, where W is the weight matrix and x the input. What then is Wₙ₊₁Dₙ where Wₙ₊₁ is the matrix of weights for the next layer? It can be seen as a (locality sensitive) hash table lookup of a linear mapping (effective matrix). It can also be seen as an associative memory in itself with Dₙ as the key. There is a discussion here: https://discourse.numenta.org/t/gated-linear-associative-memory/12300 The viewpoints are not fully integrated yet and there are notation problems. Nevertheless the concepts are very simple and you could hope that people can follow along without difficulty, despite the arguments being in such a preliminary state. submitted by /u/oatmealcraving [link] [comments]
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!