Roczne podsumowanie tego roku, poprosiłem AI Agenta o pomoc w przeprowadzeniu głębokiej analizy danych na własny temat. Dzielę się tym procesem, ponieważ nie wymaga on żadnego doświadczenia w programowaniu, a pozwala na łatwe przeprowadzenie profesjonalnej analizy danych. Jest to nawet prostsze niż Vibe Coding, wystarczy: pełne dane + Coding Agent. Aby zweryfikować górny limit tego procesu, specjalnie wybrałem największy i najbardziej złożony zbiór danych osobowych - 10-letnią historię zdrowia do testów obciążeniowych. 1️⃣ Skala danych i próg przetwarzania Ostatecznie z aplikacji Apple Health wyeksportowałem plik o wielkości 3,5 GB z danymi zdrowotnymi z Apple Watch. Plik ten zawiera setki tysięcy zapisów tętna oraz bardzo szczegółowe różne wskaźniki fizjologiczne. Przed interwencją AI, aby przetworzyć dane tej skali, musiałem poświęcić co najmniej kilka dni na badanie bibliotek Pythona i włożyć dużo wysiłku w analizę złożonej struktury danych XML. To często stanowi największą przeszkodę dla wielu osób, które stają przed wyzwaniem „kwantyfikacji siebie”. 2️⃣ Przepływ pracy zasilany przez Agenta Gdy wprowadzamy Coding Agenta (takiego jak OpenAI Codex lub Claude Code), cały proces ulega całkowitej zmianie. Nie musisz już martwić się o konkretne implementacje kodu, wystarczy, że określisz „cel analizy”. Agent automatycznie wykonuje rekurencyjną pętlę: samodzielne badanie struktury danych → pisanie skryptu przetwarzającego w Pythonie → napotkanie nietypowej struktury → ponowne badanie i poprawa kodu. Może samodzielnie przeprowadzić cały proces od czyszczenia do analizy, pomagając mi zrealizować wiele pomysłów, które wcześniej zostały odłożone z powodu zbyt wysokich kosztów technicznych. Jeśli nie wiesz, jak zacząć, możesz najpierw powiedzieć mu o tle zadania i odpowiednich plikach, aby samodzielnie przeprowadził pewne badania, na przykład: ...