Недавно я наткнулся на потрясающий open-source Skill, который многие из вас, возможно, тоже уже видели.
Он называется Anatomy, что переводится как «глубокое препарирование» или «структурный анализ».
https://x.com/wheresryan22/status/2108948624004526516
Мне этот инструмент показался особенно интересным.
Его главная философия умещается в одну фразу:
Объект и есть объяснение.
Вместо того чтобы описывать концепции текстом, Anatomy пытается превратить принцип, который вы хотите понять, в работающее устройство, позволяя увидеть весь процесс своими глазами.
Проще говоря, он превращает абстрактные знания в интерактивные анимации механических моделей, где агенты создают движущиеся детали, показывают компоненты целиком и дают возможность с ними взаимодействовать.
И результаты получаются на удивление красивыми и детализированными.
Например, если вы хотите узнать, как устроены механические часы изнутри.
Эстетика — ровно то, что я люблю. Что касается взаимодействия: можно вручную крутить заводную головку, чтобы посмотреть, как работают внутренние механизмы. А ещё можно разбирать разные узлы, чтобы изучить их структуру.
Этот результат автор получил с помощью такого промпта:
/anatomy explain how a mechanical watch keeps time, interactive
В переводе это значит: «Создай интерактивную демонстрацию, объясняющую, как механические часы отсчитывают время».
Подобных примеров очень много.
Можно даже собрать двигатель Rolls-Royce Trent 970 с видом в четверть-разрезе.
Он не просто рисует корпус двигателя, а очень точно прорабатывает вентилятор, компрессор, камеру сгорания, турбину и другие внутренние элементы.
Честно говоря, когда я впервые увидел эти анимации, меня просто снесло — настолько это круто.
Особенно для тех, кто любит копаться в механике и физических принципах, здесь просто бесконечное поле для исследований.
Пользоваться этим скиллом легко. Просто откройте своего агента и попросите его установить недавно ставший популярным навык Anatomy.
Или скопируйте промпт ниже и отправьте своему агенту:
Help me install this skill: https://github.com/wheresryan22/anatomy/tree/main
Как только установите — можно начинать играть.
Однако после нескольких тестов я заметил существенную проблему.
Возьмём ту же анимацию часов. Да, выглядит она шикарно, но я ничего не смыслю во внутреннем устройстве механических часов, и через пару минут просмотра просто запутался.
Что это за деталь? За что она отвечает? Как вообще считается время?
Даже внимательно прочитав встроенные текстовые пояснения, которые скилл выводит рядом с анимацией, разобраться было сложно.
Тем, кто уже понимает принципы, такие лаконичные и сверхдетализированные механические анимации помогают нагляднее рассмотреть конструкцию.
Но если тема мне совершенно незнакома, никакая визуальная красота не поможет её понять.
Поэтому я подумал: тем, у кого нет базовой подготовки, недостаточно просто заставить объект двигаться. В идеале нужна закадровая речь, которая будет объяснять, что это за штука, что сейчас происходит, почему это происходит и зачем вообще нужно.
Раз уж этот скилл умеет превращать сложные принципы в анимации, почему бы не попросить ИИ сделать на их основе научно-популярное видео с дикторским озвучиванием?
И тут началось самое интересное.
Я попробовал тот же пример с механическими часами.
Использовал Opus 5.5 с высокой интенсивностью рассуждений.
Промпт был простейшим, всего одна строка.
И он сразу, без единой правки, выдал вот такое видео.
Если не считать странноватого голоса (по умолчанию использовался системный TTS от MacOS), всё остальное впечатляет.
Вступление получилось полным и понятным: какие есть детали, что они делают, как связаны между собой, каков принцип хода времени и так далее. Если присмотреться к шестерням, при вращении они идеально сцепляются, плюс добавлены соответствующие звуковые эффекты.
По сравнению с чистой анимацией выше, такой формат гораздо дружелюбнее к новичкам вроде меня.
Одно такое видео не сделает вас экспертом, но даст базовое понимание работы механических часов и вектор для дальнейшего изучения.
А проблему с голосом, похожим на Siri, решить элементарно — достаточно попросить переключиться на Volcano Engine TTS, и всё исправляется за один шаг.
Ещё я сделал видео, объясняющее принципы работы GPU.
И снова — сгенерировалось сразу, без доработок.
Сначала рассказывается, зачем нужны GPU, из чего они состоят, как собираются, как просчитывается один кадр, почему GPU считает так быстро, как изображение приходит в движение, какие бывают системы охлаждения, а в конце резюмируется ввод и вывод данных.
Структура очень логичная. Когда речь заходит о конкретной детали, экран подсвечивает или показывает именно её, поэтому всё понятно и легко усваивается.
Здесь объяснения довольно краткие. Но если нужно больше деталей, просто добавьте требования в промпт.
Например, я попросил сделать подробное обучающее видео про трёхстороннее рукопожатие TCP.
Для этого я использовал Opus 5.5 с интенсивностью Ultra.
Если не придираться к произношению некоторых английских терминов, качество видео очень высокое.
Я показал его коллеге с телекоммуникационным бэкграундом. Она сказала, что обычно на эту тему уходит целая университетская лекция, а ИИ смог объяснить всё ясно за несколько минут.
Тормоза сейчас горячая тема, так что я использовал этот скилл, чтобы разобрать устройство тормозной системы.
Как мы все знаем, это важно — учитесь, ребята, чтобы потом не обжечься.
Короче, возиться с этим последние два дня было невероятно увлекательно.
Захотели что-то изучить — просто просите сгенерировать персональное объяснение. Это чувство реально кайфовое.
Увидев результаты, многие из вас наверняка задумались о расходе токенов и времени.
Честно говоря, затраты токенов на создание видео с этим скиллом оказались намного ниже, чем я ожидал.
Например, пятиминутное видео про TCP-рукопожатие съело около 1% моей недельной квоты Claude Max за $200.
Другие пятиминутные ролики тоже обходились примерно в 1% недельного лимита.
Если планируете публиковать видео и хотите, чтобы каждая деталь была проработана идеально, скорее всего, понадобятся топовые модели вроде Opus 5.5 с максимальной интенсивностью рассуждений.
Но если делаете для себя, можно собрать более простую версию на дешёвых конфигурациях.
Я также сделал видео про принципы работы GPU на Sonnet 5.5 с высокой интенсивностью рассуждений. Для самостоятельного обучения этого более чем достаточно.
Что касается времени: генерация пятиминутного видео на Opus 5.5 с интенсивностью Ultra занимает около полутора часов.
Ускорить это особо не получится.
Автор навыка Anatomy намеренно сделал его медленным.
Он объяснил это так:
Детали требуют времени, поэтому я предпочитаю показывать реальные цифры, а не гадать.
Насколько далеко заходит его стремление к реалистичным деталям?
Когда я попросил объяснить принципы работы Transformer, он попытался самостоятельно обучить маленькую модель, из-за чего сработали фильтры безопасности Claude и сессия заблокировалась. Я аж испугался...
Конечно, должна быть оговорка.
Анимации и видео, сгенерированные ИИ, какими бы отполированными ни выглядели, не гарантируют стопроцентной правильности каждой механической конструкции, процесса вычислений и объяснения.
Особенно при изучении профессиональных тем обязательно перепроверяйте конкретные параметры и ключевые принципы.
Но даже с этими ограничениями я считаю, что показанные здесь возможности вызывают восторг.
Потому что дело не только в том, как сделать научпоп-видео; это затрагивает более глобальный вопрос:
Как нам в будущем учиться тому, чего мы вообще не понимаем?
Пока я игрался с этим скиллом, вспомнился длинный пост Карпати, который он опубликовал в X на праздниках.
https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479
Он сказал, что в будущем мы, скорее всего, будем тратить больше времени на осмысление контента, созданного ИИ.
И чтобы этот контент было проще понимать, он предложил несколько методов.
Во-первых, просить ИИ объяснять задачи более ясным и простым языком.
Он упомянул ASD-STE100 — стандарт технического английского, изначально разработанный для авиационной документации. Он ограничивает словарный запас и структуру предложений (например, длину фраз, использование активного залога, единую терминологию), чтобы свести двусмысленность к минимуму.
Он обнаружил, что если попросить ИИ следовать этому стандарту, текст читается намного легче.
Вот я попросил Claude объяснить соединение «шип-паз» сначала без этого стандарта, а затем с ним. Почувствуйте разницу.
С опорой на ASD-STE100.
Во-вторых, метод, который он считает лучше первого:
Пусть ИИ сразу рисует схемы.
А если пойти дальше — HTML-страницы ещё лучше.
Раз ИИ теперь так круто пишет код, он может создавать красивые интерактивные веб-страницы.
Это, кстати, основной формат вывода навыка Anatomy.
Я ради интереса сгенерировал одну на Opus 5.5 за один подход.
И последний метод, который Карпати нравится больше всего:
Пусть ИИ генерирует специальные обучающие видео под конкретные вопросы.
Я тоже сделал одно с помощью Anatomy, чтобы сравнить эффективность разных форматов.
На мой взгляд, эти форматы не заменяют друг друга.
Текст хорош для быстрого поиска, графики — для демонстрации связей, интерактивные страницы — для практического изучения, а видео — для интуитивного пошагового понимания процессов.
Разные знания, разные люди и разные этапы обучения требуют разных форматов.
Я спросил коллег, как они начинали учить совершенно незнакомые темы ещё в универе.
Ответы были похожими: поисковики или поиск подходящих видео на платформах.
Но найденные материалы не всегда вам подходят.
Какие-то слишком поверхностные, другие — чересчур специализированные. А по редким темам можно вообще не найти ни одного курса.
В конечном счёте, раньше учебные материалы кто-то создавал заранее и раздавал всем.
Нам оставалось лишь выбирать лучшее из того, что есть.
Но теперь, с такими моделями, как Opus 5.5, и скиллами вроде Anatomy, мы можем генерировать учебные материалы по запросу.
Это экономит время на поиски и утоляет любопытство, которое иначе могло бы угаснуть.
Даже если вас заинтересовал какой-то крошечный вопрос, можно мгновенно попросить ИИ сделать по нему видеообъяснение.
Какое прекрасное время.
На этом всё. Если статья понравилась, ставьте лайк, пишите комментарии и делитесь ею. Это нам очень помогает.
Спасибо, что дочитали. До встречи!
