Przeprowadziłem dziś na sobie prosty mini-eksperyment — podczas dwóch krótkich sesji pracy nagrałem swoje myśli wypowiadane na głos oraz ekran, żeby następnie wysłać je do analizy przez Claude.
Idea stojąca za tym pomysłem jest następująca: umiejętność skutecznej pracy to… umiejętność — co oznacza, że może być ćwiczona zgodnie z metodą deliberate practice (najskuteczniejszego, według obecnych dowodów naukowych, sposobu nabywania kompetencji). Elementem tej metody jest szybko dostępny feedback odnośnie tego, co robimy dobrze, a co należy poprawić. Jeżeli chcę więc lepiej wybierać zadania do wykonania, lepiej je wykonywać i lepiej zarządzać sobą podczas ich wykonywania (np. minimalizując rozproszenia) — to potrzebuję feedbacku odnośnie tego, jak to robię. LLMy wydają się być ciekawym pomysłem na dostarczenie tego feedbacku.
Inspiracje
Inspiracje do tego pomysłu przyszły z dwóch miejsc.
Po pierwsze z piątkowej rozmowy z przyjacielem, który wspomniał o Attention Copilot — usłudze, gdzie umawiamy się z osobą, która przez półtorej godziny obserwuje i adresuje problemy pojawiające się podczas pracy (rozproszenia, napięcia, negatywne emocje). Wydało mi się to wyjątkowo ciekawym pomysłem i zdecydowanie rozważam przetestowanie.
Drugim źródłem inspiracji było moje hobby — strategiczna gra matematyczna, czyli poker 🙂 W otchłani YouTube trafiłem na kanał, na którym twórca — profesjonalny gracz — pokazuje różnice w sposobach myślenia (wypowiadanych na głos) pomiędzy lepszymi i słabszymi zawodnikami. Oraz to, jakie „powtarzane ciągi myślowe" prowadzą do poprawnych, a jakie do niepoprawnych decyzji przy stole pokerowym.
Wyniki
Nagrałem dwie krótkie sesje pracy — jedną 15-minutową podczas robienia prostych, organizacyjnych tasków i drugą 25-minutową podczas pisania dość trudnego i ważnego tekstu.
I muszę powiedzieć, że jestem całkiem zadowolony z wyników.
Po pierwsze, samo wypowiadanie myśli na głos i świadomość nagrywania sesji pracy sprawia, że więcej uwagi poświęcam na swoje meta-poznawcze procesy (zauważanie swoich myśli, decydowanie o ich kierunku itd.).
Po drugie, wypowiadanie myśli na głos pozwala łatwiej rozpoznać te, które nie prowadzą do miejsca, do którego próbuję dojść.
Po trzecie, Claude dał mi faktycznie użyteczny feedback i zauważył rzeczy, na które ja nie zwróciłem uwagi — np. po zamknięciu jednego zadania, zupełnie nieświadomie zacząłem porządkować maila — bez świadomej decyzji na temat tego, czy rzeczywiście ta czynność jest tym, co najbardziej warto, żebym robił. Claude do opisu tego zachowania użył sformułowania „post-completion drip" — obsunięcia uwagi po wykonaniu zadania i zajęcie się czymś, co nie wymaga wysiłku (zamiast rozpoczęcia kolejnego zadania według listy priorytetów).
Ale też pomógł zidentyfikować korzystne wzory w myśleniu w pierwszej sesji, które — przez to, że zostały wyeksponowane — powtórzyłem w drugiej sesji.
Po czwarte — nie wiem, na ile jest to związane z samym mówieniem myśli na głos, na ile z bardziej świadomym kierowaniem swoją uwagą, a na ile sugestiami i tipami od Claude — ale bardzo szybko wszedłem w stan głębokiego skupienia i flow.
Zdecydowanie będę kontynuował eksperymentowanie z tym sposobem pracy ze swoją pracą 🙂
Set-up techniczny
OBS Studio
MacWhisper
Claude Opus 4.6
- OBS Studio — nagrywanie ekranu i głosu z mikrofonu
- MacWhisper — transkrypcja nagrania
- Claude Opus 4.6 — analiza transkrypcji
Wysyłanie nagrań swojego ekranu i myśli do zagranicznej firmy oferującej AI nie jest najmądrzejszą rzeczą, jaką można zrobić pod kątem prywatności i bezpieczeństwa — natomiast uznałem, że eksperyment jest tego wart.
Jeżeli natomiast zdecyduję się powtarzać tę praktykę regularnie, będę szukał lokalnego set-up’u — LLMa uruchamianego na własnej maszynie, tak, żeby wrażliwe materiały nie opuszczały mojego środowiska.
