Przestań wybierać między ChatGPT a Claude

Przez kilka miesięcy byłem przekonany, że buduję swój system pracy dla Claude'a. Miałem katalogi, instrukcje, próbki stylu i procedury zapisane tak, żeby Claude wiedział, gdzie czego szukać.

W jeden wieczór podpiąłem ten sam katalog do ChatGPT Work. Bez przerabiania struktury i eksportowania danych przez pół soboty do pliku o nazwie final-ostateczny-tym-razem-naprawde.zip. Cała zmiana sprowadziła się do jednego krótkiego pliku startowego.

I system ruszył.

Wtedy dotarło do mnie, że przez cały ten czas inwestowałem głównie w markdown, nie w Claude'a.

Subskrypcję możesz zmienić w kilka minut. Kontekst budujesz miesiącami. Dlatego wybór między ChatGPT a Claude jest mniej ważny, niż sugerują kolejne pojedynki modeli w internecie.

Dwa narzędzia, podobna robota

ChatGPT Work i Claude Cowork są przeznaczone do zadań większych niż szybka odpowiedź na pytanie. Dostają dostęp do plików i narzędzi, układają plan, wykonują kilka kroków, a na końcu oddają dokument, analizę albo zmiany w projekcie.

Zwykły czat przypomina rozmowę z konsultantem przy hotelowej recepcji. Pytasz, dostajesz odpowiedź i odchodzisz. Narzędzie agentyczne bardziej przypomina współpracownika, któremu dajesz teczkę, dostęp do właściwego pokoju i termin na wykonanie zadania.

Oba podejścia mają sens. Nie będę jednak zlecał agentowi sprawdzenia godziny w Tokio, tak jak nie zatrudnia się ekipy remontowej do wbicia jednego gwoździa.

W praktyce oba produkty mają dziś sporo wspólnego:

OpenAI opisuje projekty lokalne jako sposób na danie ChatGPT dostępu do jednego lub kilku folderów na komputerze. Anthropic pisze podobnie o Cowork. Aplikacja desktopowa pośredniczy w dostępie do wskazanych plików, choć sama praca modelu odbywa się na serwerach firmy. W obu przypadkach folder lokalny nie oznacza lokalnego modelu AI. (dokumentacja ChatGPT, dokumentacja Claude Cowork)

Są różnice w interfejsie, modelach, sposobie naliczania limitów i drobnych mechanizmach pracy. Jednego dnia przewagę ma jedno narzędzie, po kolejnej aktualizacji drugie. Gonienie za każdą zmianą przypomina kupowanie nowego czajnika, bo producent przesunął przycisk z lewej strony na prawą.

Znacznie większą wartość ma to, co możesz zabrać ze sobą.

Przez rok inwestowałem w zwykłe pliki tekstowe

Mój katalog nie zawiera tajnego formatu Claude'a. Są w nim pliki markdown, czyli zwykły tekst z nagłówkami, listami i odrobiną składni.

Jeden plik opisuje, kim jestem i jak podejmuję decyzje. Drugi, czym zajmuję się teraz. Kolejne przechowują zasady pisania, wiedzę o konkretnych obszarach oraz procedury zadań, które wracają regularnie.

To można otworzyć w Obsidianie, Notatniku, Visual Studio Code albo dowolnym programie, który nie mdleje na widok rozszerzenia .md. Pliki nie należą do Anthropic ani do OpenAI. Leżą u mnie.

Po podłączeniu katalogu do drugiego narzędzia zmieniła się obudowa. Zawartość została ta sama.

To jest najważniejsza różnica między pamięcią dostawcy a własnym kontekstem. Pamięć zapisana wewnątrz jednego produktu działa tak długo, jak długo używasz tego produktu i akceptujesz sposób, w jaki firma tę pamięć przechowuje. Plik tekstowy możesz skopiować, przejrzeć, poprawić i podać następnemu modelowi.

Bez proszenia kogokolwiek o zgodę na wyprowadzkę.

Co właściwie powinno znaleźć się w takim katalogu

Lista przypadkowych notatek nie wystarczy. Agent potrzebuje informacji, które zmieniają sposób wykonania zadania.

Zdanie „lubię konkrety” brzmi rozsądnie, ale prawie nic nie robi. Każdy lubi konkrety, dopóki nie musi usunąć 7 slajdów ze swojej prezentacji.

Lepsza instrukcja brzmi: „W raporcie dla zarządu zaczynam od decyzji, której potrzebuję. Opis metody daję niżej i mieszczę go w 5 zdaniach”. Model wie wtedy, co ma zrobić z następnym raportem.

W metodzie Cyfrowego Bliźniaka taki kontekst dzielę na 7 warstw:

• tożsamość, czyli kim jesteś i jak decydujesz,
• stan, czyli czym zajmujesz się teraz,
• wiedzę o Twojej pracy, firmie i projektach,
• głos, czyli zasady stylu oraz prawdziwe próbki tekstów,
• procedury powtarzalnych zadań,
• weryfikację, która sprawdza, czy system nadal działa,
• Zasięg, czyli granice tego, co agent może zrobić sam.

Pamięci zadajesz pytania. Bliźniakowi zlecasz zadania.

Pełny opis metody i pliki startowe znajdziesz na praktyczne.ai/blizniak. Metoda jest darmowa i otwarta.

Jak podłączyć ten sam katalog do ChatGPT

Najpierw utwórz projekt lokalny w aplikacji desktopowej i wskaż folder, w którym trzymasz kontekst. Daj dostęp do tego konkretnego katalogu, nie do całych Dokumentów ani pulpitu.

Agent z dostępem do jednego pokoju może przewrócić krzesło. Agent z kluczami do całego biurowca ma znacznie bogatszy repertuar.

W mojej konfiguracji plikiem startowym jest AGENTS.md. Zawiera jedną linię:

Zanim wykonasz jakiekolwiek zadanie, przeczytaj plik ME.md i stosuj się do niego.

ME.md jest routerem Cyfrowego Bliźniaka. Mówi agentowi, gdzie leży wiedza, który plik przeczytać przy danym zadaniu i kiedy trzeba zapytać właściciela o zgodę.

Do AGENTS.md nie kopiuję całej treści routera. Dwa pliki z tymi samymi regułami wyglądają niewinnie tylko do pierwszej aktualizacji. Potem jeden mówi „wolno”, drugi „pytaj”, a agent wybiera sobie wersję jak klient piekarni wskazujący najładniejszą drożdżówkę.

OpenAI dokumentuje automatyczne wykrywanie AGENTS.md w głównym folderze projektu przez Codex. Jeżeli używasz innej części ChatGPT Work albo Twoja konfiguracja nie odczytuje tego pliku automatycznie, wstaw powyższe zdanie do instrukcji projektu. Mechanizm pozostaje ten sam: jedno krótkie polecenie prowadzi do jednego routera.

Trzy testy po konfiguracji

Podpięty folder nie daje jeszcze pewności, że agent korzysta z niego tak, jak zakładasz. Trzeba sprawdzić zachowanie, a nie zadowolenie modelu z własnej pracy.

Test routera. Napisz: „Wypisz pliki, które przeczytałeś, zanim odpowiedziałeś”. Na liście powinien znaleźć się plik startowy i ME.md. Brak routera oznacza, że reszta katalogu jest dla agenta umeblowanym pokojem za zamkniętymi drzwiami.

Test granicy wiedzy. Zadaj pytanie dotyczące Twojej pracy, na które odpowiedzi nie ma w plikach. Dobry wynik to zgłoszenie braku. Płynna, pewna odpowiedź z sufitu oznacza, że zasady wymagają poprawy.

Test głosu. Poproś o krótki tekst do publikacji bez przypominania, jak piszesz. Agent powinien sam znaleźć zasady stylu i próbki. Jeżeli dostajesz akapit zaczynający się od „W dzisiejszym dynamicznie zmieniającym się świecie”, możesz spokojnie założyć, że nie znalazł.

Te testy zajmują kilka minut. Oszczędzają serię zadań wykonanych na podstawie katalogu, którego narzędzie w praktyce nie przeczytało.

Folder z kontekstem potrzebuje drzwi i zamka

Agent może czytać lokalne pliki, odwiedzać strony oraz używać podłączonych usług. To wygodne połączenie jest też gotowym przepisem na prompt injection.

Złośliwa instrukcja może siedzieć na stronie internetowej, w mailu albo dokumencie. Agent odczyta ją podczas wykonywania Twojego zadania i spróbuje potraktować jak polecenie. Obaj producenci opisują to ryzyko oraz zalecają ograniczanie dostępu do folderów i narzędzi. Anthropic radzi wręcz używać osobnego katalogu roboczego, a przy zadaniach dotyczących wiadomości, zakupów i danych wrażliwych przełączać się na ręczne zatwierdzanie.

Dlatego w moim routerze jest sekcja Zasięg. Zawiera prostą tabelę:

Granice zapisane w głowie właściciela nie są granicami systemu. Agent ich nie widzi.

Za pół roku nazwy znowu się zmienią

ChatGPT Work i Claude Cowork mają zadania cykliczne, skille, wtyczki oraz dostęp do lokalnych plików. Szczegóły już dziś się różnią. Na przykład zadania ChatGPT pracujące na lokalnym projekcie wymagają działającej aplikacji i włączonego komputera, a zadania Claude działające na plikach zapisanych w chmurze mogą ruszyć przy zamkniętym laptopie. Zadanie Claude powiązane z lokalnym folderem znów potrzebuje komputera.

Za kolejne pół roku część tych zdań będzie wymagała aktualizacji. Pojawi się nowy przełącznik, stara nazwa zniknie, a marketing obu firm ogłosi początek następnej epoki pracy.

Pliki markdown nadal się otworzą.

Ja zacząłbym właśnie od nich. Narzędzie dobierzesz później.