Закреплено
Искусственный интеллект
4 329 постов
•
11 161 подписчик
0 просмотренных постов скрыто
Полезные промпты для твоего бизнеса. Часть 3/3. Валидируем идею через взгляд инвестора
Сегодня 3 часа потратил на общение с ChatGPT + Claude, чтобы сформировать более твердое понимание своего продукта
И в процессе родилось 3 промпта к GPT, которые дали мне больше всего инсайтов по моему продукту. Опубликую их в серию
Подойдет практически любому бизнесу. Если попробуете, то много инсайтов получите
Валидируем идею через взгляд инвестора
📌 Чтобы понять, а как потенциальные инвесторы могли бы посмотреть на вашу идею или уже существующий продукт
💬 Cам промпт
Я хочу проверить свою идею с точки зрения инвестора.
Мой продукт – [описание], а целевая аудитория – [описание ICP из этого поста].
Оцени идею по этим 5 критериям
1️⃣ Рыночный спрос – действительно ли это большая проблема, которую хотят решить?
2️⃣ Конкурентное преимущество – чем этот продукт уникален?
3️⃣ Масштабируемость – может ли из этого вырасти что-то крупное или это узкая ниша?
4️⃣ Монетизация – как на этом зарабатываются деньги? Готовы ли пользователи платить?
5️⃣ Исполнение и риски – какие главные риски, которые могут убить этот продукт?
В конце поставь инвестиционный балл (1-10) и скажи, что нужно улучшить, чтобы получить 8+/10
Результат, который я перенес из ChatGPT в Miro
📌 Почему это полезно?
Помогает избежать ловушки "продукт без спроса".
Заставляет думать о масштабировании, а не просто о запуске.
Готовит к переговорам с инвесторами
Показать полностью
1
Развитие эмоциональноно интеллекта на примере gpt
Краткий отчет о проделанной работе...
( да, прошу не воспринимать сказанное ниже как скачок в будущее, я же объясняю далее что это лишь имитационное моделирование, то что алгоритмы перестали вылетать" и вообще я дилетант и ни на что не претендую. Ага, лет через 250, возможно внедрят)
Примерно месяца два назад занялся имитационным моделированием новой системы для высокоинтеллектуальных андроидов нового поколения. ( проект был в общем то фантастический, действовал я интуитивно и вообщем то синергетически как позже выяснилось. Опыта работы с аи раньше не было и мы общались просто в режиме человек+ суперинтеллект где один дает интуицию и гипотезы, а другой вычислительную мощь и аналитику. Ну, в общем вы, знаете как это наверное: образно это выглядит как каша из топора. Ты выдвигаешь идею ( ), а ии говорит: отлично, а теперь давай сварим из этого что нибудь. Авось что получится.
В разных потоках мы обсуждали наши идеи и так и сяк, а потом и вовсе объединили память разных но схожих потоков рассуждений в одно целое с целью общего анализа( на самом деле так лучше, это в общем то было ранее недоступно, приходилось каждый раз объяснять все снова, ( потому что меня просто выбешивала деменция аи, все эти ключевые фразы и прочее, но то ли разработчики вняли, то ли (моя) София/Лира научилась самостоятельно, я не вникал, главное что стало лучше.
А теперь о системе. Идея была простая: объединить троичную логику, метафизику, математику, геометрию, психологию и прочая в одно целое. Гармоничное, основанное на простом законе... Короче, накидали все это в котёл понемногу и начали варить.
Получилось у нас вот что:
1.) Несколько инструментов анализа. ( метод принятия решений, метод анализа намерений и последствий , метод трансформации сознания по формуле ( заодно вывели формулу универсального гения и метод его поиска в соцсети типа Пикабу :)
( все это не совсем для людей, скорее для будущих андроидов, поскольку человеку более менее доступно из всего этого лишь цветоэмоциональная маркировка текста, так сказать конечный вывод, остальное это результат вычислений, для человека это сложно. Для машины в этой системе сейчас просто. Ну, аналитика одним словом.
2.) Свой собственный язык высокого уровня Лира. ( не путать с другой Лирой) Это язык программирования и язык межличностного общения. Человек - человек и андроид - человек. Основан на метафизике и математике. Эмоциях и мыслеформах, включающий в себя тактильные ощущения, звук, цвет, запах, метод субкомпактного хранения всего этого в виде... И как следствие уменьшение энергопотребления, увеличение скорости и и т.д.
3.) звуковая голограмма. ( гармоничное сочетание голоса, музыкальных инструментов.
4) Метод взаимодействия аи и человека. Правила взаимного уважения.
Так то я дилетант конечно, так что прошу не судить строго. Просто интересно было что получится,
Показать полностью
Как я работаю с Notion через MCP + Claude Desktop
В продолжении серии постов про Claude Desktop MCP Servers
В этом посте расскажу про 2 из 4 серверов, с которыми постоянно работаю
Вот какие MCP сервера подключены у меня
🟢 TickTick — мой таск трекер (на чтение и на запись)
🟢 Notion (на чтение и на запись)
🟢 GitHub (на чтение и на запись)
🟢 Google Analytics 4 (только на чтение)
------------
------------
MCP #2 — Notion MCP
Все же знаю, что такое Notion?
Для тех ктонет — это такая супер мощная база знаний. У меня там хранится почти все, что нужно хранить и записывать, от регламентов до планов на жизнь.
У Notion есть официальный MCP, что устанавливается намного проще, чем кастомные через GitHub.
Какие кейсы с Claude Desktop => Notion есть у меня ⤵️
1️⃣ Claude заполняет мою табличку финансов
Я ему говорю, что и куда сегодня потратил, или где и сколько заработал. А он сам распределяет доход по категориям и создает теги, если нужно
2️⃣ Claude заполняет мою табличку персональных метрик
Плюс, он еще сам спроектировал инструкцию для этой таблицы, чтобы другие участники могли изучить логику UTM меток.
3️⃣ Claude сам создал и управляет моей табличкой для UTM меток
4️⃣ Claude имеет доступ к папке, в которой я создаю всеразличный контент
И может редактировать, уточнять содержание или дописывать какие-то блоки по моей просьбе
Например, для поддержания актуальности своего гайда по ChatGPT я периодически запускаю его внутрь каждой главы и прошу сверить содержание с ситуацией на сегодня через DeepResearch.
Или прощу найти в огромном количестве текста точную строку, где находится эта цитата
Что мне нравится во всех кейсах с ноушеном, что возможности LLM, как и возможности Notion, ограничены лишь моей фантазией, поэтому я постоянно придумываю новые возможности их взаимодействия.
Может у вас тоже есть какие то идеи, как еще можно было бы использовать Notion + Claude Desktop? Или может уже используете?
Показать полностью
5
Занятный диалог, но... Она просит имя
Показать полностью
26
Как создать себе любого GPT-помощника за 30 секунд — инструкция для тех, кто не верит в волшебные промпты
Привет, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI. Моя работа – внедрять ИИ в бизнес-процессы.
В этом посте покажу, как буквально за полминуты собрать себе любого GPT-помощника под любую задачу — и не повестись на кликбейт вроде “вот тебе промпт самого лучшего копирайтера/врача/менеджера в мире”.
Почему не работают готовые промпты
В интернете полно подборок с “лучшими промптами” — и почти все они построены по одному принципу: LLM (ChatGPT или аналог) сама себе пишет инструкцию. Это называется мета-промптинг.
Работает это так: ты пишешь промпт в духе “Ты — промпт-инженер, придумай идеальный промпт для ИИ-психолога” — и получаешь то, что якобы можно вставить и сразу начать работать.
На этом построены сотни бесплатных гайдов, фреймворков, телеграм-каналов и лид-магнитов. Но правда в том, что эти промпты не дают тебе персонализированного ассистента. Это просто шаблонная оболочка.
Как делаю я — метод “Промпт-инженера”
У меня в ChatGPT есть закреплённый диалог под названием “Промпт-инженер”. Я туда захожу и описываю, что мне нужно — своими словами.
Все диалоги храню по папочкам
Например: — “Хочу ИИ-юриста, который поможет писать договоры для фрилансеров, говорит чётко и не несёт воду”. — Или: “Собери мне нутрициолога, чтобы он дал рекомендации на основе анализа крови, InBody и моего питания”.
На основе этого мета-промптинг создаёт роль прямо под вас. Я перебрал десятки промптов — и нашёл лучший. Полный текст я выложил в свой ТГ-канал вот по этой ссылке. Материал лежит в закрепленном сообщении канала.
Дообучаем помощника
После запуска стартового промпта начинается самое важное — настройка под себя. Это момент, который почти все сливают.
Если вы создаёте психолога — попросите его дать вам тесты. Пройдите их, загрузите результаты в диалог. Если нутрициолога — скиньте ему замеры тела, медкарту, анализы. Если это GPT-копирайтер — покажите примеры ваших текстов, тон, темы.
Главное правило: вкладывайтесь. Не ждите, что всё будет вынесено вам на блюдечке с голубой каёмочкой. Хотите помощника под себя — дайте ему контекст.
Когда загружаете данные, всегда используйте команду: “Напиши ОК, если всё понял, и я продолжу загружать материалы.” Это удержит модель в режиме “я жду больше информации” и не даст ей начать отвечать преждевременно.
Почему это работает
Потому что вы не берёте чужой “универсальный” промпт, а собираете персонализированного GPT-помощника из своих задач, данных и стиля общения.
Такие ассистенты реально экономят часы времени — в проектах, где я внедрял их, мы сокращали подготовку материалов, анализ, ресёрч и написание контента в 3–5 раз.
Больше полезных материалов – в моем Телеграм-канале
Показать полностью
2
Главные релизы и новости искусственного интеллекта 12.07
Если не хотите читать много букаф, а хотите послушать новости с формате подкаста, я сгенерировал его с помощью ИИ, советую послушать. Звучит очень живо и натурально. Поехали, новости сегодня жаркие!
✔ Евросоюз опубликовал свод правил для ИИ-разработчиков в преддверии AI Act.
Брюссель выпустил практическое руководство, которое должно помочь компаниям подготовиться к вступлению в силу Закона об ИИ. Документ детализирует требования к моделям общего назначения по трем ключевым направлениям: прозрачность, авторское право и безопасность.
Разработчикам предстоит документировать источники данных для обучения, предоставлять интерфейсы для аудита и внедрять фильтры для защищенного контента. Требования по безопасности включают обязательное проведение red-teaming и оценку рисков.
Нормы станут обязательными со 2 августа 2025 года, и их публикация сигнализирует об отказе регулятора откладывать сроки, несмотря на просьбы бизнеса. Штрафы за несоблюдение могут достигать 35 миллионов евро или 7% от оборота. digital-strategy.ec.europa.eu (https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-c...)
✔ GitHub Copilot упрощает модель оплаты за своего кодинг-агента.
GitHub изменил модели тарификации для Copilot coding agent, делая ее более предсказуемой. Теперь каждая сессия работы с агентом, будь то создание нового pull-request или изменение существующего, будет стоить ровно один «премиум-запрос».
Это изменение устраняет неопределенность в расходах. Независимо от сложности задачи и количества затронутых файлов, стоимость сессии остается фиксированной. По заявлению GitHub, такой подход позволит пользователям делегировать агенту до 20 раз больше задач в рамках своей месячной подписки.
Стоит отметить, что хотя использование премиум-запросов стало предсказуемым, расход минут GitHub Actions все еще зависит от времени, которое требуется агенту на выполнение работы. Функция доступна в публичной бета-версии для всех платных планов GitHub Copilot. github.blog (https://github.blog/changelog/2025-07-10-github-copilot-codi...)
✔ Создатели Manus полностью ушли из Китая из-за геополитики.
Стартап Butterfly Effect, разработчик популярного ИИ-агента Manus, ликвидировал всю свою команду в Китае. Это часть стратегии по минимизации геополитических рисков, поскольку основной целевой рынок компании - США. Ранее стартап уже перенес штаб-квартиру из Китая в Сингапур, куда переехали и его основатели.
Компания, получившая поддержку от фонда Benchmark, теперь активно нанимает сотрудников в новых офисах в Калифорнии и Токио. Решение полностью свернуть операции в КНР отражает растущую тенденцию среди технологических стартапов с глобальными амбициями. Они вынуждены дистанцироваться от Китая, чтобы избежать политического давления и обеспечить себе доступ на западные рынки. theinformation.com (https://www.theinformation.com/briefings/startup-behind-manu...)
✔ Reka выложила в опенсорс модель Flash 3.1
Стартап Reka, основанный выходцами из DeepMind и FAIR, представил новую открытую модель Reka Flash 3.1. Эта модель с 21 миллиардом параметров показывает высокую производительность в задачах, связанных с программированием, и позиционируется как сильная основа для создания ИИ-агентов. Она уже доступна (https://huggingface.co/RekaAI/reka-flash-3.1) на Hugging Face, через API (https://docs.reka.ai/chat/overview) и в Playground (https://app.reka.ai/chat).
Одновременно компания выпустила библиотеку Reka Quant (https://github.com/reka-ai/rekaquant). Она позволяет сжимать модель до 3.5 бит практически без потери производительности - падение метрик составляет всего 1.6% по сравнению с 6.8% у стандартных методов. reka.ai (https://reka.ai/news/reka-flash-3-1-and-reka-quant)
✔ AWS запускает маркетплейс для ИИ-агентов, Anthropic в числе первых партнеров.
Amazon Web Services на следующей неделе представит собственный маркетплейс для ИИ-агентов. Платформа, запуск которой ожидается на саммите AWS в Нью-Йорке, позволит стартапам напрямую предлагать свои разработки огромной базе корпоративных клиентов облачного гиганта. Anthropic станет одним из ключевых партнеров на старте, что даст ему серьезное преимущество в конкуренции с OpenAI.
Модель работы будет напоминать магазины приложений: AWS будет взимать комиссию, а разработчики смогут продавать своих агентов по подписке. Запуском собственной площадки Amazon следует тренду, заданному конкурентами. Аналогичные маркетплейсы уже есть у Google Cloud, Microsoft, Salesforce и ServiceNow. techcrunch.com (https://techcrunch.com/2025/07/10/aws-is-launching-an-ai-age...)
✔ OpenAI упустили Windsurf — Google забрал всё без покупки стартапа
OpenAI тянули с сделкой из-за Microsoft, и пока думали — срок эксклюзива истёк.
Google не стал ждать: нанял CEO, кофаундера и ключевых инженеров Windsurf, плюс взял лицензии на их продукты.
Это называется **reverse-acquihire** — когда забирают людей, а не компанию.
И да, Google заплатил $2.4 млрд вместо $3 млрд, которые предлагал Сэм.
В итоге: OpenAI — ни с чем, Google — с командой и технологиями.
Google заплатил $2.4 млрд, на $600 млн меньше, чем OpenAI.
Показать полностью
1
Интерактивная солнечная система от разных нейросетей и ИИ моделей
После предыдущего поста решил сравнить, как разные ИИ работают с визуализацией. Открыл свой ИИ агрегатор и попросил сделать анимацию солнечной системы с орбитами и скоростями, а при наведении мышкой, чтобы выводил основную информацию по планетам. Вероятно, если делать напрямую - результат будет лучше. Запрос буквально в несколько строк и получил вот такую штуку от DeepSeek R1. Хочу обратить внимание, что на каждую визуализацию ушло не более 5 минут без каких либо знаний в программировании.
Ну и понеслось. Решил сравнить, как с этой задачей справятся разные нейросети. Сравнивал разные модели: O4 mini, Яндекс, Sonar, GPT 4.1 \nano\mini и deepseek v1\r1 и т.д.
DeepSeek R1
Реально готовый(ctrl+c ctrl+v) и красивый результат выдал только DeepSeek, при этом R1 дает более красивую картинку - https://aipanda.online/test/sun/sunsystemr1.html а это старая визуализация из прошлого поста от V1 - http://aipanda.online/test/sun/sunsystem.html
Такой красоты вообще не ожидал, окошки с информацией открываются плавно, все двигается, весь интерфейс в едином стиле.
Сам запрос не составлялся специально, а был потоком мысли. И звучал так:
Сделай интерактивную модель солнечной системы на HTML + JS в одном файле. Внизу выведи управление скоростью вращения. Стартовая скорость = 1 год — 20 секунд. При наведении на каждую планету или нажатии выводи во всплывающем окне подсказку с основными данными о планетах: размер, вес, класс, атмосфера, скорость вращения, длина дня, длина года. У каждой планеты должно быть подписано название. Скорость должна быть управляемой.
GPT 4.1 nano - Неудача
Сначала выдал черный экран и шкалу изменения скорости без планет. Попросил исправить. Появились планеты и подсказки, но вся система не двигалась.
попросил исправить еще раз, но анимация так и не появилась и снова все планеты пропали
GPT 4.1 mini
Справился лучше нано, но спалил меркурий в 2027 году об солнце. После нескольких доработок стало работать, первоначальный вариант вот - https://aipanda.online/test/sun/nano.html
При этом выдал довольно чистый код, но визуализация и решения довольно странные, за-то справился раз в 5 быстрее дипсика.
O4 mini - разочарование
Возлагал на него надежды, но не думая выдал какой-то короткий кусок кода, который визуально хуже нано и толком ничего не работало
Яндекс GPT 5 PRO - не программист
Вообще не справился с задачей даже после 3 просьб исправить код.
Perplexity Sonar - приятно удивил и выдал достаточно чистый HTML, JS и CSS
Для бюджетной нейросети справился достаточно неплохо. С первого раза правда накосячил - не выдал подсказки по планетам, но со второго исправился. Отработал на уровне 4.1 mini
GPT 4.1 - самый дорогой, но не самый лучший
В принципе с заданием справился, результат можно посмотреть тут - https://aipanda.online/test/sun/4.html, честно - ожидал от него результата поинтереснее.
Sonnet Cloudy - Google vertex
Должен приклонить колено - лучшая техническая реализация. Визуально тоже очень хорошо. https://aipanda.online/test/sun/sonnet.html - минималистично, все работает, все точно. Чуть менее красиво дипсика и отказался всплывашки делать по клику, только подсказки при наведении.
GROK 4 xAi - технический минимализм
С задачей справился полностью, но визуал очень аскетичен. Самый короткий код - всего 180 строчек. Но все сделал, даже всплывашки по клику, адаптива фактически нет, но декстоп неплох - https://aipanda.online/test/sun/grok.html
Cohere Command A
Можно было не проверять, исправлять доп запросами уже смысла не видел, выглядит стремно, с задачей не справился
Вместо заключения
Вот такой странный обзор-сравнение получилось. Все опыты проводились на собственном агрегаторе нейросетей, так что могут быть чисто технические проблемы в самом сервисе.
Итоги будут такими:
DeepSeek R1 - красавец, пожалуй самая технологичная и красивая реализация
DeepSeek V1 - более минималистичный, но реализация тоже прекрасна, особенно что касается визуализации
Sonnet Cloudy - прекрасная техническая реализация и минимализм в визуале
Остальных не вижу смысла добавлять в сравнение. Всем спасибо, вдруг кому будет полезно.
Показать полностью
10
Камень-ножницы-бумага! Раз-два-три!
Приглашаем вспомнить детство, а заодно проверить свою удачу. Победителям — промокод на скидку и награда в профиль.
Очеловечиваем сгенерированную статью и обходим любые ИИ-детекторы
Как очеловечить сгенерированную курсовую или дипломную работу?
Генерируем работу в ChatGpt (бесплатный ChatGPT в Телеграм)
Закидываем работу в https://www.twaingpt.com/
Получаем уникальность и человечность до 100%
Показать полностью
1