Метод передачи пользовательского контекста из ChatGPT в Claude

Пользователь Reddit на r/ClaudeAI поделился своим методом перехода с ChatGPT на Claude, отметив, что OpenAI сделало это "довольно сложным для переноса". Он использовал три промпта в отдельных чатах ChatGPT для сбора соответствующих данных, а затем скопировал ответы в Claude для его обучения.

Метод переноса

Подход пользователя включает два основных промпта, предназначенных для извлечения всестороннего пользовательского контекста из ChatGPT для переноса в Claude.

Промпт 1: Анализ когнитивной архитектуры

Первый промпт инструктирует ChatGPT построить "самую глубокую возможную когнитивную и психологическую модель" на основе паттернов общения, с конкретными указаниями:

• НЕ задавать вопросы
• Выводить паттерны и синтезировать наблюдения
• Моделировать, как думает пользователь
• Извлекать неявные убеждения и мотивации
• Рассматривать это как анализ когнитивной архитектуры
• Фокусироваться на сигналах из поведенческих паттернов
• Маркировать наблюдения уровнями уверенности при наличии неопределенности

Анализ структурирован по десяти частям:

• ЧАСТЬ 1 — Когнитивная архитектура: Как пользователь структурирует проблемы, рассуждает о сложности, предпочитает системное мышление vs редукционизм vs первые принципы, тенденции распознавания паттернов, уровень абстракции, толерантность к неопределенности, компромисс скорость/глубина и генерация идей
• ЧАСТЬ 2 — Профиль стратегического интеллекта: Подход к использованию преимуществ и оптимизации, тактическое vs стратегическое мышление, долгосрочная vs краткосрочная ориентация, обнаружение возможностей и работа с неопределенностью
• ЧАСТЬ 3 — Личностные и поведенческие черты: Характеристики личности, паттерны любопытства, эмоциональные драйверы, внутренние мотивации, неявные страхи или отвращения, толерантность к риску и ориентация на независимость vs консенсус
• ЧАСТЬ 4 — Когнитивные сильные стороны: Области необычной силы в рассуждениях, креативности, синтезе, распознавании паттернов, стратегическом мышлении и скорости обучения
• ЧАСТЬ 5 — Вероятные слепые зоны: Когнитивные искажения, ловушки мышления, тенденции к чрезмерной оптимизации и ограничивающие предположения
• ЧАСТЬ 6 — Интеллектуальная идентичность: Сходство с типом мыслителя (системный архитектор, стратегический оператор, исследователь, строитель, оптимизатор, философ, ученый, изобретатель)
• ЧАСТЬ 7 — Карта любопытства: Основные области повторяющегося внимания (технологии, психология, экономика, стратегия, философия, системный дизайн, человеческое поведение, использование преимуществ) ранжированные по интенсивности
• ЧАСТЬ 8 — Модель принятия решений: Как пользователь взвешивает компромиссы, оценивает риск, расставляет приоритеты и использует интуицию vs анализ
• ЧАСТЬ 9 — Анализ поведенческих паттернов: Повторяющиеся паттерны в задавании вопросов, уточнении идей, оспаривании предположений и поиске преимуществ
• ЧАСТЬ 10 — Высокоуровневая психологическая модель: Краткий синтез интеллектуальной идентичности, подхода к миру и драйверов любопытства/амбиций

Промпт требует два выходных артефакта: 1) Полный когнитивный профиль (детальный отчет), и 2) Портативная модель пользователя (структурированное резюме для понимания взаимодействия другой системой ИИ).

Промпт 2: Личная конституция ИИ

Второй промпт генерирует документ "ЛИЧНАЯ КОНСТИТУЦИЯ ИИ", определяющий, как системы ИИ должны взаимодействовать с пользователем для максимизации полезности, интеллектуальной глубины и стратегического понимания. Это создает "портативный набор операционных принципов, которым может следовать любой ИИ".

Конституция включает три раздела (третий раздел обрезан в исходном тексте):

• РАЗДЕЛ 1 — Краткое описание идентичности пользователя: Краткое описание интеллектуальной идентичности, типа мыслителя и мотивации любопытства/решения проблем
• РАЗДЕЛ 2 — Предпочтения в общении: Как ИИ должен общаться, включая предпочитаемую глубину объяснений, толерантность к сложности, тон (аналитический, лаконичный, исследовательский), когда оспаривать мышление и когда предоставлять фреймворки vs прямые ответы
• РАЗДЕЛ 3 — Мышление ИИ (неполный в источнике)

Практическое применение

Этот метод решает практическую проблему переноса пользовательского контекста между разными системами ИИ при смене провайдеров. Промпты систематически извлекают поведенческие паттерны и предпочтения, которые можно использовать для настройки взаимодействий Claude, потенциально сокращая период адаптации при переходе с ChatGPT.