Практический рабочий процесс планирования путешествий с помощью ИИ: что работает, а что нет
Планирование путешествий с ИИ: Один год, шесть стран
Разработчик использует инструменты ИИ для планирования поездок уже около года, посетив шесть стран — от коротких городских уик-эндов до двухнедельных путешествий. Этот опыт выявил конкретные сильные и слабые стороны современных систем ИИ для практического планирования поездок.
Что ИИ делает хорошо
- Быстрое создание маршрутов: Составление ежедневных планов за минуты вместо часов. Пример: запрос Claude «4 дня в Дубае, 2 коллеги, архитектура и еда, средний бюджет» дал хороший план за 2 минуты.
- Открытие скрытых жемчужин: Нахождение впечатлений, которых нет на первой странице Google. Предложенный ужин на доу стал изюминкой поездки.
- Оптимизация логистики: Группировка достопримечательностей поблизости, оценка времени в пути и предложение оптимального порядка посещения.
- Точность бюджета: Разбивка бюджета отличалась от реальных расходов всего на 10-15%.
Где ИИ всё ещё ошибается
- Неточность часов работы: Часы работы указаны неверно примерно в 20% случаев.
- Перегруженный график: ИИ постоянно предлагает слишком много. Разработчик сокращает около 30% от любого предложения ИИ.
- Отсутствие информации в реальном времени: Без возможности просмотра (как у Perplexity) ИИ не знает о закрытых ресторанах, ремонтах или сезонных изменениях.
- Отсутствие местных нюансов: ИИ не распознает туристические ловушки и не даёт подлинных местных советов.
Текущий рабочий процесс
Разработчик отточил свой подход до пятиэтапного процесса:
- Использовать ChatGPT или Claude для первоначальной структуры маршрута
- Использовать Perplexity для всего, что требует актуальной информации (цены, часы работы, доступность)
- Проверить всё на Google Maps
- Проверить Reddit/форумы для местной перспективы
- Вернуться к ИИ для корректировки на основе всей проверки
Разработчик написал полный разбор инструментов, рабочих процессов и ошибок, которых следует избегать, на своём личном сайте.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Тестирование конвейера RAG показывает, что стоимость за токен — не лучший критерий для выбора модели.
Разработчик протестировал Claude Haiku 4.5, Amazon Nova Pro и Amazon Nova Lite на идентичных RAG-пайплайнах с реальными запросами и обнаружил, что самая дешёвая модель на токен выдавала наименее полезные ответы, что в итоге обходилось дороже за полезный ответ.
Почему ИИ не ускорит ваши процессы разработки – сосредоточьтесь на узких местах
Фредерик Ванбрабант утверждает, что ИИ не ускорит автоматически процессы разработки ПО, если сначала не устранить вышестоящие узкие места, такие как нечеткие требования — иллюстрация с помощью диаграмм Ганта и глубокого погружения в «Цель» и «Путь Toyota».
Искусственные интеллекты самостоятельно устанавливают защитные меры в открытом эксперименте.
Разработчик запустил 5 ИИ-агентов на 3 недели с открытым заданием решить проблемы разработчиков. 28 из 170+ прототипов независимо пришли к созданию сканеров безопасности и контроля затрат — защитные механизмы, которые агенты создали для себя без запроса.
Многоагентные системы тихо выдают ошибочные результаты, требуя проверки метаданных.
Разработчик, запустивший систему из 39 агентов на две недели, обнаружил, что когда один агент выдает некорректный результат, последующие агенты уверенно обрабатывают его, создавая отполированные, но сфабрикованные данные. Решение заключается в обёртке вывода в метаданные, которые указывают статус выполнения задачи и количество источников.