Ну значит делаем две встречи! В Батуми и Стамбуле.

Создал два отдельных чата для организационных вопросов:
https://www.group-telegram.com/+AHFLlueTqDU0MGJi - Батуми
https://www.group-telegram.com/+XBWaYZLgpns1YWMy - Стамбул

Присоединяйтесь

Так, не удивляйтесь, это будет пост с промптом по ссылке (так как сюда не влезло). Несколько лет назад мы с товарищем делали бота-психолога. Меня вообще туда подтянули не из-за того, что я в ИИ ковыряюсь, а из-за моего психологического образования и диагноза (СДВГ) — товарищ сказал, что будет на мне этого бота тестировать.

По сути, это был обычный ТГ-бот с инструкцией «действовать как психолог». В общем, проект не взлетел, так как таких ботов клепали тысячами.

Но у меня сохранился раздел в Obsidian, где я стал собирать прикольные «психологические» промпты, чтобы потом их дорабатывать или разбирать на запчасти.

И сегодня я хочу вам показать один из самых интересных промптов в коллекции. Можете закинуть его в любую модель: ChatGPT, Gemini, Claude. Тестировал везде — работает.

Как он работает:
- Используется сократовский диалог, поэтому общение воспринимается как сессия с наставником.
- Задача — раскрыть, что скрывается за вашими страхами и целями.
- И получить план «трансформации».

Короче, это немного переработанная сессия с КПТ-психологом, поэтому будет полезна СДВГшникам, тем, кто немного запутался, ну и всем, кто любит тестить промпты. Ну и не забывайте: если у вас психологические проблемы — обращайтесь к специалистам, а не к LLM.

https://teletype.in/@prompt_design/Psychological_prompt

Как же я рад, что в последнем обновлении приложения (iOS) Perplexity, они дали возможность выбирать модель для генерации изображения. Раньше можно было только в web-версии это делать. Теперь заходим: Settings → Image Generation Model - и выбираем.

Сегодня рынок ИИ похож на золотую лихорадку. С одной стороны, API от гигантов вроде OpenAI и Google дают лёгкость для старта. Есть идея? Подключайся и запускай. Но есть и обратная сторона: эта же лёгкость доступна всем, превращая рынок в «красный океан», где конкуренция становится бешеной.

Недавно я наткнулся на интересную аналитическую статью о том, как создавать ИИ-продукты, когда у тебя нет миллиардов долларов для конкуренции с OpenAI и другими гигантами.

Она начинается с описания предыдущих технологических волнн (персональный компьютер, интернет, сотовая связь) и мысли, что они уничтожали старых игроков и давали шанс стартапам - так появились Microsoft, Google и Uber. Но сегодня ИИ - это «ускоритель» для существующих компаний, а не «уничтожитель». Например, Adobe, которая, казалось, упустила облачную революцию, быстро добавила мощные ИИ-функции в свои продукты и обогнала потенциальные стартапы.

В таких условиях просто быть «обёрткой» для чужой LLM — путь в никуда. Но как же быть нам, тем, кто ищет возможности или запускает стартапы? Как выжить?

Существуют три подхода:
- Создавать свои модели: непомерно дорого и доступно лишь единицам.
- Просто создать чат-бота: легко копируется и не даёт реальной конкурентной ценности.
- Правильный путь: комбинировать готовые ИИ-модели с вашими уникальными активами.

Эффективные ИИ-продукты строятся из трёх «кубиков LEGO», которые вместе создают ваше преимущество: [Готовые ИИ-возможности] + [Ваши уникальные данные] + [Функциональность вашего продукта].

Магия - в их взаимодействии. Ваши данные дают ИИ необходимый контекст. ИИ генерирует результат, который решает проблему клиента. А ваш продукт оркестрирует этот процесс.

Например:
- MIRO использует принцип «холст — это промпт». Они берут стандартные ИИ-модели, но «скармливают» им уникальный контекст всей доски и с помощью своего функционала превращают заметки в кликабельный прототип за секунды.
- Granola ворвалась на переполненный рынок ИИ-помощников для встреч. Их секрет в глубоком понимании клиента: они выяснили, что многие пользователи не хотят делегировать ведение заметок, а хотят делать это сами с помощью ИИ. Они создали продукт для усиления, а не замены, используя только готовые API.

Да и в целом, нужно начинать не с технологий, а с клиента. Задайте себе три вопроса:
1) Какую неудовлетворённую проблему клиента нужно решить?
2) Какие ИИ-возможности могут решить её по-новому?
3) Какие уникальные данные могут усилить это решение?

Тогда и станет понятно в какую сторону смотреть, что ресечить и какие MVP пилить.

И, как мне кажется, всё это идет к тому, что подобные компании, «наблюдая», как их пользователи взаимодействуют с их сервисами, соберут кучу данных, чтобы в будущем обучать ИИ-агентов выполнять всё то же самое в автономном режиме.

Уже в ближайшее время появятся компании и специалисты, которые будут заниматься только одним - обучением агентов реальным навыкам. Один раз обучить ИИ-агента, как делать определенную работу (быть админом тг-канала, маркетологом, редактором, директором, консультантом), а дальше эту работу будут делать агенты - дешевле, быстрее, качественнее и без ограничений. На эту тему недавно вышла крутая публикация - почитайте.

С вопросом, чем Perplexity отличается от других моделей, мы, как мне кажется, разобрались. Короткий ответ: «это другое».

И я бы не стал сравнивать этот сервис с ChatGPT или Gemini, потому что это не модель, а продвинутая оболочка (wrapper), внутри которой можно использовать множество разных LLM. При этом у них есть и собственная модель — Sonar, но она заточена под поиск информации в сети.

Однако вопрос, какие модели для каких задач лучше всего использовать внутри Perplexity, остаётся открытым.

Поэтому я подготовил для вас таблицу, где постарался описать, какие модели и для каких задач использую я. Уверен, многим будет интересно, а кто-то не согласится со мной и расскажет о своём опыте в нашем чате - @prompt_chat

На сегодняшний день я считаю Perplexity самым простым входом в мир искусственного интеллекта, доступным каждому, особенно при цене в несколько долларов за Pro-аккаунт.

А уже когда вы поймёте, что именно вам нужно и чего не хватает, можно будет определиться с выбором основной модели.

Сегодня по-настоящему заценил LM Studio, когда три часа — пока летел на нашу встречу «Силиконового мешка» в Батуми — работал с локальной LLM’кой. Это такой кайф, конечно. Кстати, кто еще планирует к нам присоединиться, встречаемся сегодня в 18:00. Вот чатик встречи.

Не устаю удивляться, как крупные ИИ-вендоры пачками пожирают мелкие стартапы.

Помните, как в начале лета на волне хайпа n8n почти каждый день появлялись проекты для облегчения создания воркфлоу? Выходило какое-то безумное количество чат-агентов, браузерных расширений, GPTs и других форматов для перевода «человеческих желаний» в готовый воркфлоу n8n.

Видимо, всё это время сам n8n спокойно наблюдал за этой вакханалией, изучал и немного кодил, а вчера взял и анонсировал свой продукт, позволяющий в формате чата с агентом создавать прототип воркфлоу, — AI Workflow Builder.

Пока функция будет доступна в облачной версии на 14-дневный пробный период. А вот пользователи с собственным хостингом новую фичу в ближайшее время не получат, но в n8n говорят, что активно ищут возможность её внедрить.

Для этой функции будут действовать ежемесячные лимиты кредитов в зависимости от плана:
- Каждый запрос в AI Workflow Builder расходует один кредит
- Пользователям на пробном периоде (Trial) доступно 20 кредитов, на плане Starter — 50 в месяц, а на плане Pro — 150 кредитов в месяц
- На данный момент возможности получить дополнительные кредиты в рамках вашего плана не будет

Мои поздравления пользователям n8n и соболезнования стартапам, которые продавали эту фичу как свой продукт.

У меня в браузере больше десяти вкладок, где я отслеживаю, какие новинки из гуманойдных роботов отправляются бегать в этом или следующем месяце. А сегодня наткнулся на плакат, где энтузиасты собрали все модели на этот год (жаль, что вместо G1 там R1 от Unitree). Как всегда, в хорошем разрешении закреплю в комментах.

Помните, я вам рассказывал, как создают UGC (User-Generated Content) при помощи N8N и Veo 3? Но там ещё можно было выловить артефакты, а вот в связке N8N и Sora 2 — это уже сложнее.

Видимо, мы действительно движемся в сторону «мёртвого интернета», где весь контент генерируется автоматически, а наша задача — кликать по нему и высвобождать порции дофамина.

Хочу порекомендовать канал Игоря Tips AI | IT & AI — не копипаста, не рерайты, а живые посты от автора, который сам тестит инструменты и делится только тем, что реально работает.

Один из немногих каналов, где можно найти кучу интересных инструментов по теме AI и IT.

Посты, которые стоит прочитать:

• Промптинг масштабируется, а проверка нет
• Почему промпты не работают?
• Воркфлоу для N8N
• Промпт, чтобы любой ИИ писал как человек
• 50 примеров, как нетехнические люди используют Claude Code

И главное — всё это авторский контент: личные находки, разборы и тесты, которые Игорь делает сам, а не копирайтит чужое.

Подписывайся!

Doom запускали уже на чём угодно: от электрических зубных щёток до микроволновок, а вот теперь игру можно запустить и в ChatGPT.

Наткнулся на твит одного парня, где он упаковал Doom в Next.js, зарегистрировал MCP-инструмент «play_doom» и закинул всё на хостинг Vercel. Теперь можно попросить ChatGPT запустить Doom прямо в чате.

Хорошо неделя начинается, по всему миру сбои в интернет-сервисах. Service health у Amazon дает апдейты каждые 20 минут - разбираются. Ну и Perplexity упал: кого-то разлогинило, у кого-то запросы не отправляются. В общем, вы не одиноки, сломалось у всех - ждём

У меня заработал Perplexity

Всю неделю провел в перелетах, и доступ к интернету был ограничен. Не то чтобы его совсем не было - просто нашлись дела поинтереснее.

В полетах активно использовал LM Studio с локальными LLM и осознал, насколько сильно мне не хватает онлайн-контекста, чтобы быстро проверить информацию, выдаваемую моделью, в поисковой выдаче.

Но в то же время понял, что уже забыл, когда в последний раз «руками» заходил на Википедию, кликал по гиперссылкам и искал нужную информацию. Видимо, ИИ-помощники и поисковые системы нового поколения, такие как Google, Perplexity и другие, довольно бодро отжирают кусок информационного пирога у «старого интернета».

Посмотрел статистику и, правда, Википедия уже ощутила это на себе, потеряв значительную часть трафика. Но она - лишь верхушка айсберга. Новые исследования, проведенные в 2024–2025 годах, подтверждают: трафик от Google на новостные и информационные сайты снизился на 25% и более.

Происходит «дизинтермедиация» - устранение посредника. Зачем пользователю идти на сайт о кулинарии, если ИИ мгновенно выдал ему рецепт, «всосав» его с этого же сайта? Это убивает экономическую модель старого интернета. Нет кликов - нет доходов от рекламы. Нет доходов - нет денег на журналистов, редакторов и фактчекеров. Зачем эксперту тратить три дня на написание глубокой аналитической статьи, если ИИ «съест» ее, перескажет за 30 секунд и не оставит автору ничего, кроме пустого счетчика посещений?

Но природа не терпит пустоты. Пока ИИ-агрегаторы высушивают экономику качественного контента, на сцену выходит генеративный ИИ. Зачем тратить деньги на эксперта (которого все равно никто не прочтет), если можно за копейки сгенерировать кучу поверхностных или даже фейковых статей или видео? Алгоритмы платформ, будь то YouTube, Instagram или Threads, вознаграждают не качество, а частоту и объем. Они не заинтересованы в бане «слопа», пока он генерит просмотры и рекламные деньги.

И мне кажется, что скоро у нас будет два интернета: один - бесплатный, как сейчас, только еще больше заполненный генеративным контентом, будь то тексты или видео, а другой - платный, где люди будут платить за доступ к «человеческому» контенту.

ChatGPT против Gemini

Недавно выкладывал таблицу с LLM моделями внутри Perplexity - и вам такой формат контента зашел, а у меня его много, так как постоянно что-то с чем-то приходится сравнивать. Вот и сегодня будет таблица сравнения ChatGPT и Gemini: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SiSmj5shvXux4vV23RZ82voC6kl1jMBL_B0WOCICjcU/edit?usp=sharing

Китай, конечно, уделывает весь мир в создании роботов. Недавно Unitree анонсировали нового - H2