Для цьогорічного щорічного огляду я попросив AI-агента провести детальний інвентаризатор на основі даних про себе. Цей процес є спільним, оскільки дозволяє легко виконати професійний майнінг даних без жодного досвіду програмування. Це навіть простіше, ніж Vibe Coding, вимагає: повні дані + Coding Agent. Щоб підтвердити верхню межу цього процесу, я свідомо обрав найбільший і найскладніший 10-річний профіль особистих даних для стрес-тестування. 1️⃣ Масштаб даних і поріг обробки даних Зрештою з додатку Apple Health експортували копію сирих медичних даних з Apple Watch об'ємом до 3,5 ГБ. Цей документ містить сотні тисяч записів про серцевий ритм, а також різні фізіологічні показники з дуже дрібною деталізацією. До того, як з'явився ШІ, мені довелося витратити принаймні кілька днів на дослідження бібліотек Python і аналіз складних XML-структур даних для обробки даних у такому масштабі. Це часто є найбільшою перешкодою для багатьох людей, коли вони стикаються з «кількісним оцінюванням себе». 2️⃣ Робочі процеси з підтримкою агентів Коли ми представили агенти кодування, такі як OpenAI Codex або Claude Code, весь процес був повністю трансформований. Вам більше не потрібно зосереджуватися на конкретних реалізаціях коду, достатньо визначити «ціль аналізу». Агент автоматично виконує рекурсивний цикл: автономно досліджує структури даних → пише скрипти обробки на Python → стикається з винятками → повторному дослідженні та виправленні коду. Він може самостійно завершити весь процес — від очищення до аналізу, допомагаючи мені реалізувати багато попередніх ідей, які були відкладені через високі технічні витрати. Якщо ви не знаєте, з чого почати, спочатку розкажіть йому передумови завдання та відповідні файли, щоб він міг самостійно досліджувати, наприклад: > Це повний сирий експорт Apple Health, будь ласка, подивіться, які типи медичних даних включені. Який часовий проміжок? > допомогли мені знайти 10 інсайтів на основі цих медичних даних. > Виходячи з різних категорій медичних даних, будь ласка, допоможіть мені з'ясувати, чи існує кореляція між різними категоріями даних. > Якщо ви підтвердите, що ваше дослідження правильне, будь ласка, перевірте їх і надайте мені більше проміжних даних, я підтверджу. Усе це легко здійснити, і ви навіть можете проводити більш складні та конкретні дослідження. ⚠️ Примітка: Оскільки сирі дані про здоров'я досить великі, їх не можна безпосередньо впровадити в додатки, такі як ChatGPT, тому все одно потрібно використовувати CLI-версію Coding Agent для досліджень (IDE, такі як Cursor, також можуть працювати). Зокрема, ви можете запитати ШІ: > Як встановити Codex CLI / Claude Code CLI. 3️⃣ Зразок огляду Цей аналіз охоплює повний період з 18 травня 2015 року по 25 грудня 2025 року, загалом 3875 днів. За цей час я носив 5 Apple Watch з фактичним носінням 3503 дні, з показником зносу понад 90%. Найдовший безперервний рекорд зносу — 399 днів, а найтриваліше переривання — 33 дні. 4️⃣ Ключові інсайти: кореляційні дослідження серцебиття у стані спокою На основі очищеного валідного набору даних агент виявив цікаві закономірності, які раніше не були виявлені. Наступні висновки розраховуються за допомогою Кодексу (Примітка: наразі лише корелювані, а не причинно-наслідкові): 🔊 Негайний тиск навколишнього шуму (розмір вибірки: 1802 дні): Вищий навколишній шум → збільшував ймовірність високого пульсу у стані спокою протягом дня приблизно на 5,2 рази. 🪑 Відстаючий ефект малорухливого способу життя (розмір вибірки: 2546 днів): Менше часу на стоянні → ймовірність високого серцебиття у стані спокою наступного дня зростає приблизно в 1,75 раза. 🪜 Довгострокові переваги скелелазіння (розмір вибірки: 1909 днів): Підйом сходами на меншій висоті → ймовірність високого пульсу наступного дня зростає приблизно в 1,91 раза. Тож принаймні для мене тихіше середовище, частіше вставати на роботі та частіше підніматися сходами можуть мати довгострокові переваги для здоров'я. 5️⃣ Рекомендації щодо практики та дій Поточний аналіз зосереджений лише на розмірі пульсу у стані спокою, а деталі алгоритму та крос-аналіз більшої кількості вимірів будуть зібрані у детальну довгу статтю, якщо з'явиться така можливість у майбутньому. Якщо ви плануєте використовувати ШІ для такого аналізу, майте на увазі, що важливо встановити механізм валідації. Агент може мати «галюцинації» при роботі зі складною логікою, тому рекомендується попросити його вивести проміжну статистику або провести ручну перевірку вибірки малих вибірок для забезпечення точності остаточного висновку. Або перевірте з кількома агентами. 6️⃣ Резюме Це просто цифровий огляд мого власного тіла, і висновок може бути не надто суворим і лише для довідки. Поширення цього процесу має на меті показати, як Coding Agent долає технологічний розрив: майнінг даних більше не вимагає написання коду, лише ставити запитання. Тепер, коли технічний поріг зникло, можна просто виключити запилені дані і подивитися, які несподівані деталі ШІ допоможе вам розкрити.

Щойно досягнув важливої віхи, і місячні покази цього місяця нарешті перевищили 10 мільйонів. Яка концепція цього числа? Це більш ніж удвічі більше, ніж мої враження за останні 12 місяців разом узяті. (Звісно, це означає, що мої дані були дуже поганими.) ） Якщо хтось все ще сумнівається в автентичності цього номера, змініть його на інші дані закладок. Цього місяця її додали в закладки майже 10 000 разів, що майже дорівнює останнім 24 місяцям разом узяті. Нещодавно кілька з нас дійсно отримали нове розуміння алгоритму рекомендацій X, деякі з яких є метафізичними, а деякі містять випадкові множники. Але загалом можна підтвердити: > ШІ + Кодування вібрації + Автентичний особистий досвід + Структура статті, придатна для читання в соцмережах — це фактори, які цей новий алгоритм пріоритетно надасть пріоритетності. Звісно, трафік — це лише один аспект. Більше того, тема штучного інтелекту та Vibe-кодування особливо гнучка, і майже будь-який аспект продукту можна досліджувати. За останні два місяці я також запустив багато продуктів і вебсайтів, і загальний DAU перевищив 1000, але їх досі дуже мало. Я ще не знайшов модель з прибутком, тож, можливо, доведеться спробувати ще кілька, щоб мати шанс. Але я вважаю, що ці попередні продукти приносили реальну цінність користувачам, інакше вони не відкривали б сторінки щодня. Можливо, у цьому й краса Vibe Coding: ви більше не пишете код заради самого, а щоб захопити цю швидкоплинну ідею і перетворити її на продукт, доступний кожному. Щодо того, як монетизувати, краще залишити це питання для наступної ітерації.

Раніше часто говорили, що Web3/Crypto — це можливість для молоді навчитися у стажерів. AI + Vibe-кодування — це ще більше. Для цього не потрібна міцна база комп'ютерних наук, єдиний поріг — це самостійна мотивація, тобто готовність до навчання. Програмісти Лао Денг часто мають великий «багаж досвіду» і звикли писати кожен рядок коду вручну, що ускладнює повну довіру агенту з першого разу. І саме це можливість для молоді, бо немає старих звичок, тож вони можуть безпосередньо адаптуватися до нових правил. У цій новій парадигмі чистий аркуш паперу може працювати швидше, ніж десять років досвіду. Vibe Coding — це справжня можливість для молоді.