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

Нойберг: Открытый Многорыночный Торговый Терминал, Созданный на основе ИИ Claude
Neuberg — это браузерный торговый терминал, который подключается к рынкам, таким как Hyperliquid, Polymarket и Alpaca, созданный с использованием Claude и Claude Code. Процесс разработки выявил конкретные сильные стороны в архитектурной критике и рефакторинге, а также ограничения в управлении длинным контекстом и системах реального времени.

Практические ограничения многопроцессорных AI-рабочих станций: уроки из сборки с 9× RTX 3090
Разработчик делится опытом использования 9 видеокарт RTX 3090 для работы с ИИ, обнаружив убывающую отдачу при использовании более 6 GPU и рекомендуя Proxmox для экспериментов с LLM. RTX 3090 по-прежнему привлекательна по цене $750 за 24 ГБ видеопамяти.

Кейс-стади: Использование промптов LLM вместо программных каркасов для сборки многокомпонентного программного обеспечения
Кейс-стади 10 автономных сборок программного обеспечения с использованием оркестратора Claude Opus с доступом к CLI и агентами-исполнителями Codex создало 10 браузерных игр на TypeScript общим объёмом более 50 000 строк кода без вмешательства человека в код. Логика оркестрации полностью основывалась на промптах, заменив специально созданный каркас.

Использование Claude в качестве структурного интеррогатора для творческих проектов
Разработчик использовал Claude в качестве интеррогатора для написания научно-фантастического романа объемом 63 000 слов и создания браузерной игры, заставляя ИИ выявлять пробелы в логике мира и мотивациях персонажей вместо непосредственной генерации контента.