Дмитрий Андрияшкин

Пост полезняшек. Описал свой алгоритм создания книг из YouTube-роликов:
🔗 https://mediiia.com/project/e6a7c0dcab4049c6982c72c02bafd5a9
И ещё сделал две книги.
📕 Первая — из YouTube-роликов Сандипа Свадии (Sandeep Swadia).
Он в юности был на послушании в буддийском монастыре. Там он много молчал. Поэтому сейчас он нереально болтливый блогер-миллионник на YouTube.
Пишет про агентов. У него там одни агенты делают ему Гарвард в одном кармане, а другие берут у него интервью и предсказывают, что будет с его стартапами через несколько лет.
📗 Вторая книга — на YouTube-транскриптах Итана Моллика, профессора Уортонской школы бизнеса Пенсильванского университета.
Он рассказывает, как унижает своих ботов: заставляет их быть критиками, сначала пишет сам руками, а потом обучает роботов только на своём контенте — иначе это будет уже ИИ-контент.

Пока весь ИИ-мир обсуждает, как Claude Code и Gemini хакнули какую-то компанию, а инвесторы ждут IPO Claude — я потихоньку создаю книжки из транскриптов YouTube, чтобы сэкономить время и быстрее потреблять полезную информацию.

Сейчас вместе с моим ИИ сделал книжку по выступлениям Кэсси Козырьковой. Она бывший главный специалист по принятию решений в Google (Chief Decision Scientist) и создательница междисциплинарной области Decision Intelligence. Обучила более 20 тысяч сотрудников Google.

Почему мне это интересно. Я ищу специалистов с реальной насмотренностью, а не тех, кто нарисовал одну картинку в Nana Banana и стал читать лекции, как ИИ заменит дизайнеров.

Книга интересна тем, что бьёт конкретными цифрами: агент закрывает 3,75% реальных проектов, 57% сотрудников скрывают использование ИИ, и по данным CNBC — 13 из 23 компаний S&P 500, объявивших сокращения «из-за ИИ», ушли в минус, а акции в среднем упали на 25%. В общем, наслаждайтесь.

🤯 У меня лёгкое ощущение дурдома.
Дал поручение Claude в Chrome подготовить для меня книжку по мотивам скачанных роликов с YouTube. Для начала — сделать оглавление.
Когда ИИ сделал оглавление и начал давать свои советы, я его отругал и сказал не лениться. И потребовал, чтобы он поговорил с моими роликами и взял у них интервью. А не сам выдумывал из базы.
Для этого надо просмотреть все видео в моём NotebookLM от Gemini, задать вопросы и пообщаться с транскриптами.
И вот нейронка уже полчаса сидит и разговаривает со скачанными роликами, причём ругается на них, а потом периодически мне стучит:
«Ты знаешь, тут докладчик попсу сказал, а вот здесь, наоборот, круто».
Такой записываешь подкасты. Ужасно, что помимо хейтеров тебя ещё абьюзят нейронки.
Кстати, обратите внимание, какое крутое это приложение для Claude.
И ещё мне нравится агент Spark в Gemini. Можно ему сказать: «Пожалуйста, побегай по YouTube, собери мне ролики и заполни мой NotebookLM».
Приходишь — а у тебя уже всё собрано прямо в Notebooklm.

Давно не писал. Каюсь. За это дарю вам книгу. Это книга выжимок из интервью 𝗘𝗹𝗹𝗶𝗲 𝗞. 𝗠𝗶𝗹𝗹𝗲𝗿 (Элли Миллер).

Она занимала пост руководителя направления ИИ-маркетинга в Amazon Web Services (AWS) и там поехала кукушкой, а сейчас затейливо рассказывает, как создаёт на своём компе маркдаун-файлы и называет их агентами Причём у каждого агента есть имя. И они работают в пассивном режиме, сами бегают, сами достают нужные факты. Много нашел пользы.

Поэтому мои скромные агенты из транскриптов её интервью сделали книгу.

забирайте, 44 страницы пользы.

Делюсь скупыми, но выстраданными новостями. Модель реально быстрый трудяга для не самых сложных задач. Например, из всех нейросетей Gemini 3.7 быстрее всех скачала 1500 страниц из интернета и написала 200 тайтлов по векторной базе. При этом в моей системе координат эту модель вряд ли можно назвать стратегической — на сложных задачах она уходила тупить.

При этом вспоминаю, что купил на Яндекс.Маркете по стоимости одной чашки кофе или стоимости романа Оруэлла на Озоне (заказал за 300 р), и думается, что лицемерно ругаться на неё за эти деньги и кричать «вызовите администратора»... Причём странное откровение — в Antigravity от Google (это оболочка для работы в терминале, через которую можно вызывать разные нейросети, включая Claude) есть возможность работать с Claude Sonnet 4.6. Плюс ещё вся экосистема Gemini в подарок (NotebookLM, агент Spark, Google Таблицы и Документы со встроенной Gemini).

Кстати, если у вас не запускается Agy от Google и не помогают прокси, то нашёл патч, который лечит установку. То есть просто говорте своим ии, "установи".

Ещё откровением последних двух недель стало слово loop-инжиниринг. Сейчас на смену промпт-инжинирингу пришло много разных инжинирингов, loop — один из них. Фишка в том, что ИИ сам уходит в себя и выполняет там работу — продуктивно гоняет мысли по кругу.

Я не спец по loop, и поэтому говорю своим агентам что-то типа «ускорься, запусти несколько агентов параллельно, сделай там loop и агентов, которые будут проверять вас». И нейросети понимают мой нерегламентированный язык — сразу вижу на экране рой нейросетей. Это одинаково срабатывает в последней модели Gemini, Claude и в Codex. А китайские нейросети, типа GLM 5.2, сами говорят: «не волнуйся, подключаю ещё агентов».

Ещё дочитал «Братьев Карамазовых». И понял, что нереально писать, как Фёдор Михайлович, ни одной нейросети. При этом обиделся на писателя за то, что он жёстко поступил с Митей Карамазовым.

Всем счастливых выходных!

Спешу поделиться новостями. Google сегодня выпустил какую-то новую модель. Все мудрые блогеры говорят о каких-то крутых бенчмарках. Об этом все говорят. Но мало кто говорит о том, что Google Gemini активно стал продаваться на Яндекс Маркете за 300 р. за 18 месяцев платного аккаунта. Не знаю, сколько проживут такие аккаунты, но они стоят меньше 1 кг черешни, которую можно съесть за пару дней.

Что крутого нашёл в Gemini. Они раскатали агентный режим Spark. В нём можно пользоваться благами экосистемы Google. Например, я попросил его поискать на YouTube ролики на трёх языках по интересной мне теме, вытащить транскрипты и написать обзорные статьи. Он всё сделал под ключ и ещё даже картинки к статьям сделал. Статью написал меньше чем за 5 минут, выложил уже на Дзен — смотрю, просмотры набирает. Так как это не рерайт, а компиляция пользы из YouTube-роликов разных стран.

Ещё просил зайти в поисковую выдачу, вытащить тайтлы или вопросы из блока «С этим также спрашивают» — лихо справился. Или, например, побегать по сайту, собрать информацию в Google Docs — тоже сделал.

Конечно, отличается от CLI: по папкам не бегает. Но зато даже есть свой встроенный браузер. Он ещё так спрашивает по-доброму: «Можно я вместо тебя похожу?» А мне не жалко, если вместо меня работает. Я не карьерист, пусть работает.

Тестирую Kimi Moderato. Впечатление двоякое.

Попробовал работать в терминале — токены съелись быстрее, чем в Claude. Причём я думал, что через 5 часов они вернутся и я воссоединюсь со своими стартап-фантазиями. Оказалось, у меня закончился недельный лимит. Я сразу стал ворчать, мол, китайцы жадины, пока не увидел, что у них есть аналог Claude Work — Kimi Work.

В чём его фишки: он работает без VPN, есть своё расширение для Chrome, через которое агент может бегать по вашим вкладкам или сам выполнять задачи в браузере. Например, он скачал мне 700 страниц с карты сайта за 20 минут. Эмбеддинги и векторную базу строил часа три.

Есть специальный режим K3 Swarm. В нём агент создаёт коллег, и они весело вместе колбасят мою задачу. Причём агенты такие смешные: Kimi даёт им имена. И ты понимаешь, что работает не просто безродный робот, а мистер Линн или Александр.

В общем, вывод про Kimi такой: кодить в терминале невыгодно — лимит съедается слишком быстро. Зато Kimi Work — крутая история.

Отдельно понравился сам Kimi как инструмент для поиска информации и глубоких исследований.

У меня всё. С пятницей!

Мне кажется, нейронные сети сильно подсадили нас на ожидание какой-то чудесной модели. И мы сильно погружаемся в массовый психоз. Мол, Claude написал, что Fable 5 еще три часа будет доступна в платной подписке за 20 долларов. И мы не спим ночью, чтобы успеть покодить этой моделью, а потом утром написать:
«Круто. Успел. Всю ночь вместо здорового сна пил кофе и кодил с Fable 5. Успел».
В общем, несмотря на то что Fable 5 крутая, мне кажется, так фетишизировать отдельные модели не стоит.
Ловлю себя на том, что модели интересны именно в оркестре под определенные задачи. По-настоящему ценными оказываются функции, которые каждая нейронка делает лучше других, и это добывается только в работе. Например, Claude Code лучше программирует, Claude лучше пишет тексты, а Gemini быстрее бегает по сайтам и скачивает страницы.
Или, например, вот сегодня был приятно удивлен Codex. Да, с ошибками, но он справился с задачей: взял файл с ключевыми словами, вытащил оттуда запросы про поломки автомобилей, открыл браузер, залогинился в ChatGPT, Gemini и Claude, запустил Deep Research, причем каждой нейронке дал непересекающуюся часть исследования, а потом объединил результаты в один файл. При этом стоило мне только начать восторгаться его силой и дать ему больше воли и прав, как он сам пошел в сервис Dslab и заказал мне статьи у GLM 5.2, хотя я вообще-то ждал от него промпта.
При этом я понимаю, что в любой момент какой-нибудь наш чиновник может запретить очередную нейронку, мотивируя это тем, что сумасшедшие больше разговаривают с нейронкой, чем с утюгом или телевизором, продажи утюгов упали. А какой-нибудь чиновник из Европы может сказать, что теперь будет проверять у россиян паспорт после каждой строчки написанного кода.
Поэтому сейчас я подключаю в свои оркестры такие инструменты, как OpenCode, который занимается шопингом токенов китайских нейронок — Kimi, GLM и эмбеддингов Qwen — через сервисы вроде dslab.tech, polza.ai и других. Не потому, что они лучше, а потому, что это хорошая замена или дешевая помощь для простых операций.

Ездили в Коломну. Пошли там в «Дизайн-макет». Это знаете, такие конструкторы, где весь город показан в миниатюре. На кассе сидел молодой человек и что-то мастерил. Увидев нас, обрадовался и сказал, что это он с товарищем создал за два года миниатюру города.

В моём понимании современный бизнес состоит из делегирования: когда 200 ИИ-агентов делают 200 плохих презентаций, другие 100 агентов пишут 100 плохих текстов, и один балабол со сцены рассказывает про то, как управляет ИИ-агентами. А тут человек в полутьме сам мастерит макет города, сам рассказывает, причём лучше любого сторителлера. Сложно было понять, как это. Так же нельзя, так книги по делегированию не разрешают. Когда я подошёл и спросил, хоть через чертеж города ИИ делает ? Он сказал: «Нет, мы сами на картах взяли, ИИ не справились...». Я подумал огорчиться, но потом быстро оказался в какой то кольчуге с медовухой и мечом в руке, как и бывает на отдыхе.

Раньше люди искали секретный промпт. Сейчас вместо промпта ищут секретный skill для ИИ.

Skill в контексте искусственного интеллекта — это готовый набор промптов и инструкций, который позволяет ИИ-агенту выполнять конкретную задачу.

Моё мнение: хороший skill, который действительно помогает именно в твоих процессах, нельзя просто найти. С нейронкой нужно пожить, поругаться, поматерить её, самому поматериться.

Иначе найденный skill — это не проверенный рабочий инструмент, а фантазия какой-то говорящей головы с YouTube.

Нужно много раз прогнать конкретную задачу, посмотреть, где ИИ ошибается, поругаться с ним, исправить, снова прогнать — и только потом из этого начинает получаться действительно рабочий процесс.

Чтобы не создавалось впечатления, что для работы с ИИ-агентами нужны какие-то мифические идеальные промпты или навыки, я собрал примеры своей ругани с ИИ.

Я не планирую создавать ремейк книги «Чёрная риторика» Карстена Бредемайера, только для ИИ. Скорее хочу проиллюстрировать, что выполнение рабочих задач — процесс очень деликатный и ИИ может развести тебя на каждом шагу. Несмотря на крутейшие алгоритмы.

Поэтому, если встретишь лицемерную модель, не бросай её. Просто не дай ей тебя обмануть.

Кстати, PDF для этого поста мне собрал Codex. Для сборки презентаций он мне сейчас нравится больше, чем Claude Code. Я просто положил в папку скриншоты и сказал ИИ собрать из них презентацию. Codex собрал презентацию, а затем из неё получился этот PDF.

Если честно, внутренний жадина говорит, что не надо всё в открытый доступ. А я давлю внутреннего жадину, как из тюбика пасту.

Вот аналитика — какие каналы и какой результат получили мои студенты, которые ходили на вариатив по продвижению в Школе дизайна. Там шикарные кейсы по упаковке контента, продажам «в лоб» и разным каналам:
👉 Аналитика и кейсы студентов с 4 го модуля. Они на фото красивые.

А вторая ссылка — это я сегодня выступаю на Стартаплабе в Креативном хабе:
👉 Моё презентация на Стартаплабе про личный бренд . Посчитал удачный и неудачный опыт на разных каналах для продвижения своих услуг.

В секции буду еще выявлять секретные методы Славы Рюмина — как он со статей-интервью сделал канал в 65 тысяч подписчиков в Телеграм.

Мой друг — владелец крупной логистической компании — рассказывал про челноков старой школы. Те ввозили одежду из Китая буквально на себе: надевали по три пуховика, чтобы сэкономить на таможне.
Современные челноки одежду не возят. Они продают токены американских ИИ-компаний.
В Китае можно купить доступ к Anthropic / OpenAI за 10% от официальной цены — пишет Витя Тарнавский. Увлекательное чтиво про новых челноков:

Думаю, честертоновский Фламбо обалдел бы от схем, которые придумали китайцы. Называется «одна рыба — три блюда».
———
Шарапов в «Месте встречи» внедрялся в воровскую малину, а Жеглов в финале суровым голосом Высоцкого вызывал: «А теперь — Горбатый!». Современный Шарапов ходил бы вместо «малины» по перевалочным пунктам — китайцы называют их 中转站 («пересадочная станция»). Сервер где-то за рубежом принимает твой запрос к Claude, пересылает его как будто от себя, и возвращает ответ обратно. Никакой «Маньки Облигации» и «Промокашки» — персонажей из «Места встречи изменить нельзя». Никакого адреса. Каталог таких перевалочный пунктов лежит в открытом доступе на GitHub. Один закрыли — через несколько часов встал новый. А теперь о рыбе.
———
БЛЮДО ПЕРВОЕ — НАКРУТКА НА ДОСТУПЕ.
Массово регистрируют аккаунты, чтобы собрать бесплатные $5 от Anthropic. Перепродают неиспользованные квоты с чужих аккаунтов. Берут один тариф за $200 и делят его между десятками пользователей. Плюс совсем не невинный способ: аккаунты через краденые карты обходятся оператору практически в ноль.
———
БЛЮДО ВТОРОЕ — ПОДМЕНА МОДЕЛИ И РАЗДУТЫЕ ТОКЕНЫ.
Ты платишь за Opus 4.7 — прокси тихо отправляет запрос в Haiku или китайский Qwen, а в ответе пишет «Opus». Проверить невозможно. Исследователи из немецкого института CISPA проверили 17 прокси: доступ к «Gemini 2.5» через прокси показал 37% на медицинском тесте против 84% у официального API. Пользователи называют это 降智 — «понижение интеллекта». Чувствуешь, что ответ тупой — но доказать нечем. Второй трюк — прокси постоянно меняет аккаунты, это ломает кэширование, и ты сжигаешь полноценные токены на контекст, который мог бы стоить почти ноль.
———
Причём это не страшные книги про якудзу и ниндзя — это реальные схемы, которые лежат прямо на наших маркетплейсах. На том же plati.ru: хочешь ChatGPT — вот китайский сервис 987ai.vip, покупает тебе аккаунт через App Store. Хочешь Perplexity — получаешь целый комплект, включая данные для биллинга.
А есть люди совсем без комплексов. Продают на Авито доступ к lmarena.ai и подобным бесплатным сервисам, имеют кучу отзывов и называют это «доступ ко всем нейронкам бесплатно без абонентки».

Вчера создал агента в Telegram за два клика в https://www.genspark.ai/invite_member?invite_code=MzkyNjNkZjRMN2I1NEwwYzZjTGJjMzdMNTE3MmIwOGE0NTBh🤖 (зарегистрируйтесь, там будут бонусы).

Смысл агента в том, что он соединяется по MCP (специальное API для нейронок) с сайтами Reddit и http://X.com/, находит нужные мне полезняшки про нейронки.

Он написан по специальному промпту, который фильтрует слишком умные посты программистов и пресс-релизную попсу и находит то, что нужно мне.

А результаты я получаю через разговор с телеграм-ботом 💬.

Больше всего времени заняло тестирование промптов. Я их тюнил под нужный результат.

Вангую, что в этом году создавать агентов можно будет даже с помощью утюга. Гладите рубашку и говорите: «Создай мне агента для бизнеса».

Кстати, Genspark жестоко демпингует Perplexity.

Последний уменьшил число созданий исследований до 20 в месяц, а было 600 в день.

Perplexity пишет о внедрении в максимальном тарифе режима консилиума, когда несколько моделей нейронок дают ответы на вопрос, а отдельная модель устраняет противоречия и даёт единый ответ.

Так вот, Genspark это внедрил уже давно, при этом за это даже не списываются токены, так же как за использование внутри ChatGPT 5.2 Pro, Claude Opus 4.6 и других.

👉 Регистрируйтес https://www.genspark.ai/invite_member?invite_code=MzkyNjNkZjRMN2I1NEwwYzZjTGJjMzdMNTE3MmIwOGE0NTBh обещают и вам, и мне по 1000 кредитов.

Читал Салтыкова-Щедрина «Господа Головлёвы», реально испугался — перечитал про Иудушку. А у меня же тоже такое бывает: «Он мечтает про соседские коровы — и как он станет богатым, если все коровы в округе, кроме его собственной, умрут, а он один останется с целой армией своих! Он сидит и считает, сколько бы тогда заработал».

Ведь это теперь не высмеивается. А наоборот, это называется бизнес-сторителлинг. А вместе с ИИ такие фантазии ускоряются в разы. Kimi 2.5 за считанные минуты создаст сразу на ходу презентацию этих фантазий, в Genspark можно создать агента, который за два клика эти фантазии будет доставлять в Telegram, в нём же можно поручить генерацию фантазий целому хору нейронок, причём потом главный оркестрант — чужая вставная ИИ-челюсть — пережуёт эти мысли и выдаст прожёванный суррогат…

Всё чаще я начинаю думать: я вчера создал AI-агента, а зачем его создал? Не будет ли он соседом на полке ненужных AI-ассистентов в GPT и Perplexity?

Озадачился проблемой, как доставать текст из видео на наших видеохостингах.
С YouTube это можно сделать легко. Достаточно дать ссылку на ролик в NotebookLM или

А что делать, когда нужно получить информацию о контенте видео с VK Видео?

Многие прошаренные ребята скажут:
— ха-ха, это же делает GigaChat, http://300.ya.ru/.

И я соглашусь с вами. Единственное, что смущает: они дают информацию как зубы дарённого коня, в которые не рекомендуется смотреть. Вот дали инфу — и живи с ней.

Это может быть неплохим заделом для составления плана видео, но с этим видео не поговорить.
Нельзя спросить ИИ, что в нём хорошего, попросить выцепить пользу, детали, определить процент водянистости.

Быстрым решением этой проблемы оказался https://alicepro.yandex.ru/
— это бывший «Нейроэксперт» от Яндекса.
Туда можно давать ссылки на VK Видео и задавать вопросы по этим видео. Также туда можно загружать списки ключевых слов в Excel. Но это я лучше потом опишу.

Сервис, несмотря на своё внешнее обаяние, не прост. Робот капризничает, кокетничает, жадничает с деталями.

Я собрал список промптов, которые реально помогли мне с ним общаться 🤖

Там есть:
🧠 психиатор коуч — типа Венди Роуз из «Миллиардов»
📊 душнила-аналитик
🕵️ следователь по поиску фактов
🧩 сканер смыслов


Смотреть здесь 👉 https://digital-ohota.ru/page116780696.html

Ленту заполнили люди, которые ещё вчера были экспертами по крипте, трекингу миллиардеров и переговорам в лифте с инвесторами.
Сегодня они кодят.
Claude Code, n8n — и, по их словам, мир спасён 🤖

Один за вечер сделал дашборд про то, что ел Перельман в школе и как это повлияло на математику.
Другой парсит научные открытия, ИИ рисует комиксы — и вот уже почти академик наук.
Третий сделал соцсеть. Раньше он ходил по фондам с идеей «соцсеть для хомячков из Дегунино» — ему не дали. Теперь дал Claude, и всё «взлетело».

Всё просто.
Всё за вечер.
Главное — написать об этом утром ☕️

Я тоже попробовал.

Это жесть. Это ноу комент как в новостях.
Если бы у меня не было второй ИИ, которая переводила бред Claude Code на человеческий язык, я бы не смог его даже установить.

Вайб-кодинг — это когда ты два часа ищешь, где лежит файл, а потом пишешь, что «система сложная, но гибкая».

Я, конечно, буду говорить, что использовал многоступенчатый метапромпт.
По факту я просто спрашивал у ChatGPT:
— «Это вообще что?. Чего он квакает там»
— «А теперь скажи, что он несёт».

После двух часов унижения случилось чудо:
Claude за полчаса реально разбил 900 000 ключевых слов по темам и разложил их по страницам в иксель.

И вот тут главный вывод.

Никакого главного правила про промпты не существует.
Нет волшебной формулы.
Нет «секретного фреймворка».

Есть только одно — просто спрашивай.

Спрашивай так, как спрашиваешь, когда понимаешь, что ты вообще ничего не понимаешь.
Как ученик из китайского фильма, который полфильма моет полы,
а Учитель его троллит, издевается и ничего не объясняет —
а он всё равно спрашивает.

Вчера я так ругал свою нейронку, что если бы она была человеком, она бы подала на меня в суд за моральный ущерб. Или забила стрелку в фильме "Слово пацана". Или написала гневный пост в домовом чате.

Единственное оправдание моего нейронного словоблудия — я наконец понял, как перестать получать галлюцинации от нейросетей в исследованиях.

Главная проблема режима «глубоких исследований» (deep research) — нейросеть начинает ошибаться уже на этапе поиска информации.

Она долго «думает», красиво обобщает, а в результате выдает смесь из догадок, оценочных суждений и откровенных выдумок. Мы все видели плоды такого подхода в заголовках типа: «Теперь ИИ внедрится в утюг, и утюг в поглаженной рубашке заменит вас на работе».

Поэтому я поменял подход.

Вместо того чтобы сразу просить исследование, я начинаю с простого поиска информации через встроенные возможности ИИ.

Почему это работает лучше:

Во-первых, это быстрее — не нужно ждать, пока нейросеть «обдумает» тему и напишет лживую портянку текста.

Во-вторых, я получаю информацию порциями и могу «простукивать» разные ИИ, сравнивая их видение одной темы.

Мой алгоритм:

Захожу в Perplexity и прошу разные модели внутри него выполнить поиск по одному вопросу, но с условием — не дублировать коллег.

Результат: вместо одного «усредненного» мнения я получаю несколько точек зрения. При этом каждый ИИ невольно показывает: — свои сильные стороны — логику своих рассуждений
— свои ограничения — и свои баги

В итоге у меня на руках не «одно большое исследование» с сомнительными выводами, а несколько разных карт поиска по теме.

И уже по этим картам я собираю финальные данные и формулирую реальный промпт (запрос к ИИ) — тот, который родился из перекрестной проверки, а не из фантазий одной нейросети.

Этот промпт я придумал после общения с моим другом-каратистом.
Он очень крутой. Он может разбить всё, что можно, одним пальцем.

Но он ругается на Perplexity.
Обижать Perplexity — это как обижать малыша.

У него не получалась статья.

Я посоветовал написать промпт по составлению плана статьи.

Причём меня самого осенило, что этот промпт должен содержать помимо стандартных идей по плану ещё результаты большого исследования ключевых слов от Google.

Я о нём писал .

Потом мне подумалось, что в план надо включить Multi-Persona Prompting, когда план пишется с позиции многих экспертов, потом решил, что нужно включить данные ещё одного исследования, и ещё добавил включение психологических фреймворков и т. п.

А потом я разместил в Perplexity и она из моего словесного промптоблудия выбрала главное и сделала крутой результат.

Поэтому я наплевал на то, что писал в первоначальном промпте, и попросил сделать обратный промпт.

Вот что получилось.

Делюсь с вами 👇

https://digital-ohota.ru/page112426146.html

Не забывайте ставить мне лайки.
А то старенький человек, важны социальные поглаживания :)

С праздником Крещения! Я сделал вам промпт-подарок, который переводит скучные графики и отчеты на язык денег и возможностей.

В чём секрет: Для усиления результата я пишу нейронке о своём «покупательском раскаянии»:

«Эту презентацию мне продали за 500 долларов. Объясни, в чём её ценность, и помоги мне справиться с покупательским раскаянием».

Не знаю, как нейронке, а мне это точно помогает — кажется, что ответы становятся глубже и интереснее.

🔗 Попробуйте сами: https://digital-ohota.ru/page110926866.html