Цікаво, що ефективність таких AI-інструментів для програмування, як Claude Code, дійсно значно зросла. Один з розробників поділився своїм досвідом: за 30 хвилин зумів зробити те, на що раніше витрачав 2 тижні.

Конкретна технічна схема така: спочатку завантажити всі дані X, потім для кожного посту виконати семантичну embedding обробку, далі застосувати UMAP для зменшення розмірності та кластеризацію, і нарешті дозволити LLM автоматично позначити кожен кластер даних. Весь процес дає результат, якість якого навіть краще, ніж при ручній обробці раніше.

З кількох тижнів до кількох десятків хвилин — ця різниця у часі відображає значні переваги AI-підтримки у обробці даних та налагодженні моделей. Для розробників Web3 такі інструменти вже змінюють темпи швидкої ітерації проектів.