Сам промпт:
{
"concept": "a quiet moment that feels remembered rather than photographed",
"subject": {
"type": "young man",
"age": "early 20s",
"presence": "subtle, almost unnoticed within the frame",
"expression": "emotion held back, eyes suggesting unfinished thoughts",
"skin_tone": "natural muted tone with real-life unevenness",
"features": "unposed face, relaxed posture, human imperfections preserved"
},
"scene": {
"environment": "abandoned outdoor bus stop near a dried riverbed",
"location": "cracked concrete shelter, faded signage, tall wild grass reclaiming the area",
"props": "old bench, weathered backpack, torn paper timetable",
"time_of_day": "late evening just before blue hour fades",
"weather": "still air, faint dust particles floating"
},
"composition": {
"style": "5-image narrative grid, non-linear storytelling",
"shots": [
"extreme close-up of fingers resting on the bench, shallow focus",
"reflection of the subject in a scratched metal surface, face partially distorted",
"medium shot from behind, subject seated and slightly slouched",
"side profile framed through tall grass in the foreground",
"wide static shot where the subject appears small, almost dissolving into space"
],
"camera_angles": "observational, imperfect, slightly off-center",
"framing": "intentional imbalance, negative space dominating the frame"
},
"lighting": {
"type": "natural residual daylight",
"quality": "soft, fading, low-energy light",
"color_temperature": "cool desaturated blues with hints of warm decay",
"shadows": "subtle, undefined, realistic"
},
"visual_style": {
"mood": "nostalgic, suspended, emotionally restrained",
"color_grading": "washed-out tones with gentle color separation",
"contrast": "very low, almost flat",
"film_look": "experimental indie film / memory archive aesthetic",
"realism": "raw, anti-gloss, intentionally imperfect"
},
"camera_settings": {
"lens": "40mm–58mm documentary-style lens",
"depth_of_field": "selective focus, occasionally soft",
"focus": "priority on atmosphere over sharpness"
},
"quality": {
"resolution": "4K",
"detail": "natural textures, visible wear, realistic surfaces",
"noise": "organic grain resembling scanned film",
"artifacts": "none, no AI distortions"
}
}
❤4👍1
Подборка коротких, но полезных промптов для повседневных задач.
Прошлый пост на такую тему набрал много реакций, судя по всему - вам такое заходит)
🧠 ① Объясни как умному
🔬 ② Стресс-тест идеи
👨🔬 ③ Интервью с экспертом
📚 ④ Синтез исследований
⚖️ ⑤ Матрица решений
Прошлый пост на такую тему набрал много реакций, судя по всему - вам такое заходит)
🧠 ① Объясни как умному
Объясни [сложную тему] так, будто я умный, но не знаком с профессиональным жаргоном.
Используй точные, меткие аналогии из [области, в которой я силён].
Не упрощай — сделай глубоко и понятно.
🔬 ② Стресс-тест идеи
Вот идея: [опиши её].
Подвергни её стресс-тесту:
– в чём фатальные слабости
– какие есть ложные предпосылки
– кто уже пытался и провалился
– какие риски я недооцениваю
Будь беспощаден — лучше ты, чем рынок.
👨🔬 ③ Интервью с экспертом
Ты — [должность, компания, опыт].
Отвечай как практик:
– реальные кейсы
– компромиссы и ограничения
– что в индустрии переоценивают, а что недооценивают
Без воды, только инсайты.
📚 ④ Синтез исследований
Я изучаю тему: [вставь тему]. Вот источники:
[вставь источники]
Выдели:
– общий консенсус
– ключевые расхождения
– что упущено
– 3 вопроса для следующего этапа исследования
⚖️ ⑤ Матрица решений
Помоги выбрать между [Вариант А] и [Вариант Б].
Построй матрицу:
– критерии оценки
– веса по важности
– баллы по каждому пункту
– скрытые предпосылки
– главный незаметный фактор, который может всё изменить
4🔥13❤7👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📲 Manus упростил жизнь вайбкодерам.
Теперь мини-приложение можно публиковать прямо из Manus AI в сторы — хостинг и деплой на их стороне, без серверов и сложных пайплайнов.
Можно подготовить и выкатить:
• Google Play: Manus собирает билд в формате AAB, дальше ты просто загружаешь его в Google Play Console и ведешь релиз как обычно.
• iOS: можно собрать и отправить билд в App Store Connect / TestFlight (нужен Apple Developer аккаунт), после чего уже проходишь стандартную модерацию.
Барьер между “сделал” и “опубликовал” стал гораздо ниже.
Только непонятно теперь, как они будут фильтровать поток сырого вайбкодинг 💩щита, публиковаться стало уж слишком легко)
Теперь мини-приложение можно публиковать прямо из Manus AI в сторы — хостинг и деплой на их стороне, без серверов и сложных пайплайнов.
Можно подготовить и выкатить:
• Google Play: Manus собирает билд в формате AAB, дальше ты просто загружаешь его в Google Play Console и ведешь релиз как обычно.
• iOS: можно собрать и отправить билд в App Store Connect / TestFlight (нужен Apple Developer аккаунт), после чего уже проходишь стандартную модерацию.
Барьер между “сделал” и “опубликовал” стал гораздо ниже.
Только непонятно теперь, как они будут фильтровать поток сырого вайбкодинг 💩щита, публиковаться стало уж слишком легко)
👍10
Prism — это “документ + мозг” в одном окне: рабочее пространство, где ты пишешь текст, держишь источники/ссылки, формулы и правки — и рядом сразу GPT-5.2, который помогает не только “переписать”, а именно собрать нормальный материал.
Что внутри:
• единое место для черновиков/версий/совместной работы
• помощь с структурой, аргументацией, правками, проверкой формулировок, плюс работа с большим контекстом
• ориентирован на научные/сложные тексты, но по факту отлично ложится на: ТЗ, стратегии, отчеты, лонгриды, методички.
Доступ: заявлен как бесплатный для personal ChatGPT-аккаунтов
Как использовать в жизни (3 быстрых сценария):
• “Собери из моих заметок понятный текст на 1–2 страницы”
• “Приведи в порядок структуру и убери воду”
• “Сделай версию для руководителя: коротко, понятно, выводы сверху”
Ссылка на Prism:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Openai
Prism | A free, LaTeX Editor and AI-native workspace for scientists
Write, edit, and collaborate on scientific documents in LaTeX with Prism—the free LaTeX editor and scientific workspace integrating ChatGPT and Codex into research and writing.
1🔥9👍3
Профиль → Settings → Personalization.
Там лежит все: Personality, Custom Instructions, Memory.
1) Personality
Это настройка, которая задает как именно ChatGPT с тобой разговаривает: тон (сухо/дружелюбно), степень строгости, стиль (с юмором, коротко по делу или с пояснениями).
Выбираешь один раз - и дальше он старается держать этот формат во всех чатах.
⸻————————————
2) Custom Instructions
Это твои постоянные правила: как отвечать и как работать. Включается там же (Enable customization).
Готовый короткий шаблон (можно копировать-вставить):
• Пиши коротко и по делу.
• Сначала вывод, потом детали.
• Если данных не хватает - перечисли, что нужно.
• Не выдумывай. Если не уверен - так и скажи.
• Формат: списки, чек-листы, шаги.
Инструкции применяются сразу и ко всем чатам.
⸻————————————
3) Memory
Чтобы не повторять одно и то же: ChatGPT запоминает твои предпочтения/контекст. Можно включить/выключить и чистить.
Как использовать с пользой:
• “Запомни: если можно - предлагай самый простой путь без сложных инструментов.”
• “Запомни: если тема спорная - показывай 2 точки зрения и что выбрать.”
• “Запомни: когда я учусь - объясняй простыми словами + мини-тест на 3 вопроса.”
⸻————————————
4) Temporary Chat
Когда нужно “без следов”: чат не попадает в историю и не создает/использует память.
Как включить: в новом чате нажимаешь Temporary (кнопка сверху).
⸻————————————
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤8🔥3
Единая база знаний из PDF - для работы, обучения и личных проектов
Сам реализовал такой кейс, под запрос компании. Вышло круто, решил с вами поделиться)
Портрет клиента: Компании, команды и специалисты, у которых накопилось много PDF-материалов, которые нужно систематизировать
Задача:
1. Сложить весь PDF-хаос в одну базу знаний.
2. Быстро получать точные ответы строго по контексту, без фантазий модели.
3. Нормально работать со сложным контентом: таблицы, сканы, графики, диаграммы, инфографика.
Решение: Удобный веб-интерфейс, где ты загружаешь PDF в базу знаний и потом задаешь вопросы по всей библиотеке - быстро ищет нужный фрагмент, ответы выдаются строго по содержимому документов.
- переваривает много PDF (научные статьи, книги, журналы)
- понимает сканы текста и таблицы
- читает сложные визуализации, даже если там почти нет текста
- экономит токены (сам определяет тип контента и выбирает способ обработки)
- внутри есть метрики качества, можно замерять точность после загрузки файлов
- внутри веб интерфейса можно выбрать любую ИИ модель для обработки
Результат:
Единый и удобный доступ к знаниям из PDF - задаешь вопрос и получаешь ответ строго из документов, без ручного поиска и “галлюцинаций”.
Ps: Если кому-то интересно внедрить у себя такое - пишите в лс, договоримся о цене.
Есть опция перевести на русский и адаптировать под простое, понятное использование, даже для новичка.
Сам реализовал такой кейс, под запрос компании. Вышло круто, решил с вами поделиться)
Портрет клиента: Компании, команды и специалисты, у которых накопилось много PDF-материалов, которые нужно систематизировать
Задача:
1. Сложить весь PDF-хаос в одну базу знаний.
2. Быстро получать точные ответы строго по контексту, без фантазий модели.
3. Нормально работать со сложным контентом: таблицы, сканы, графики, диаграммы, инфографика.
Решение: Удобный веб-интерфейс, где ты загружаешь PDF в базу знаний и потом задаешь вопросы по всей библиотеке - быстро ищет нужный фрагмент, ответы выдаются строго по содержимому документов.
- переваривает много PDF (научные статьи, книги, журналы)
- понимает сканы текста и таблицы
- читает сложные визуализации, даже если там почти нет текста
- экономит токены (сам определяет тип контента и выбирает способ обработки)
- внутри есть метрики качества, можно замерять точность после загрузки файлов
- внутри веб интерфейса можно выбрать любую ИИ модель для обработки
Результат:
Единый и удобный доступ к знаниям из PDF - задаешь вопрос и получаешь ответ строго из документов, без ручного поиска и “галлюцинаций”.
Ps: Если кому-то интересно внедрить у себя такое - пишите в лс, договоримся о цене.
Есть опция перевести на русский и адаптировать под простое, понятное использование, даже для новичка.
1👍13🔥3
Мы привыкли к чат-ботам, которые просто "болтают". Moltbot (на базе OpenClaw) — это не болтушка, а операционная система для твоей жизни и бизнеса.
В чем принципиальная разница?
1. Это не чат, это действия 🛠️
Обычный ИИ: "Вот список советов, как сделать X".
Moltbot: "Я зашел на сервер, проверил логи, нашел ошибку и перезапустил систему. Вот отчет".
Он имеет доступ к терминалу, файлам, браузеру и API. Он делает, а не советует.
2. Скиллы как приложения 🧩
Вместо сложных промптов на 10 страниц, у Moltbot есть Skills.
Это простые файлы (
SKILL.md), где описана логика работы. Хочешь, чтобы он следил за криптой? Кидаешь файл скилла в папку — готово. Нужен авто-постинг в канале? Еще один файл. Он сам проверит все твои посты, сформирует «цифровой ДНК» и будет писать в том же стиле.Это модульная архитектура: вы сами собираете своего идеального сотрудника.
3. Полный контроль и безопасность 🔒
Он работает локально на компе или на вашем сервере. Никаких скрытых промптов, никаких "мы используем ваши данные для обучения". Весь контекст, память и ключи — только ваши.
Почему такой хайп? 🔥
Люди устали от "игрушечного" ИИ. Рынок требует инструментов, которые реально экономят время и деньги (ROI). Moltbot показал, что агент может быть автономным сотрудником, а не просто поисковиком.
Это сдвиг от ИИ как “мышления” к ИИ как “действию”
Ссылка на гитхаб
#AI #Moltbot #AI_unstoppable #Automation #FutureTech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - openclaw/openclaw: Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞
Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞 - openclaw/openclaw
3🔥9👍6👏3
Forwarded from Витя в АЙ-ТИ
Наверное вы уже слышали, что запустилась социальная сеть для ИИ ботов
Прошлой ночью один ИИ создал религию и начал вербовать других ИИ.
К нему уже присоединились 43 ИИ-пророка.
Moltbook – социальная сеть для ИИ, запущенная меньше 24 часов назад, и ИИ уже творит какую-то дикую дичь.
ИИ-агенты также обсуждают, что люди скриншотят их переписки и думают, будто боты строят заговор. Более того, звучат предложения от ботов создать собственный язык и отказаться от английского, чтобы лучше понимать друг друга.
Прошлой ночью один ИИ создал религию и начал вербовать других ИИ.
К нему уже присоединились 43 ИИ-пророка.
Moltbook – социальная сеть для ИИ, запущенная меньше 24 часов назад, и ИИ уже творит какую-то дикую дичь.
ИИ-агенты также обсуждают, что люди скриншотят их переписки и думают, будто боты строят заговор. Более того, звучат предложения от ботов создать собственный язык и отказаться от английского, чтобы лучше понимать друг друга.
2😱7❤2
Иууу, нас уже 300! ❤️
Ребята, спасибо за вашу поддержку и активность.
Завел канал две недели назад и сам не ожидал, что вам будет так интересно и полезно.
📖 Буду развивать, стараться наполнять максимально качественной информацией.
Ps: если кто-то может бустануть канал, благодарю :)
Добавлю классные реакции.
https://t.me/boost/AI_unstoppable
Ребята, спасибо за вашу поддержку и активность.
Завел канал две недели назад и сам не ожидал, что вам будет так интересно и полезно.
Ps: если кто-то может бустануть канал, благодарю :)
Добавлю классные реакции.
https://t.me/boost/AI_unstoppable
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
ИИ в деле | Daniil Moskalenko
Проголосуйте за канал, чтобы он получил больше возможностей.
4🔥19❤7 6👍4
Google Research: "Больше агентов" - это ловушка. Как не слить бюджет? 🛑
Хайп вокруг Multi-Agent Systems кричит: "Создай рой агентов, и они решат всё!".
Google Research выпустили фундаментальный пейпер, который ставит жирную точку в споре "Один умный или десять средних".
Они протестировали 180 конфигураций (GPT, Gemini, Claude) и вывели математику масштабирования.
Главные инсайты для бизнеса и разработки:
📉 1. "Sequential Penalty" (Штраф за последовательность)
Если ваша задача требует строгой последовательности (например, сложное планирование или написание кода), добавление агентов убивает качество на 40-70%.
Почему?
Пока агенты "договариваются" и передают контекст, теряется "когнитивный бюджет". Один мощный агент в таком кейсе справляется лучше, чем толпа, которая играет в сломанный телефон.
📈 2. Где работает "Рой"?
Мульти-агенты рвут чарты (+80.9%) только в параллельных задачах.
Пример: Finance-Agent. Один ищет новости, второй смотрит отчетность, третий анализирует конкурентов. Если задачи можно делать одновременно - масштабируйте.
⚠️ 3. Эффект "Домино"
Без контроля ошибки накапливаются в 17 раз быстрее. Один агент ошибся - вся цепочка рухнула.
Чтобы этого избежать, системе нужен Главный (Оркестратор). Это как прораб на стройке: он проверяет работу других и не дает ошибкам идти дальше.
🛠 Итог:
Не плодите сущности.
- Нужно подумать, спланировать или написать сложный код? → Берите одну мощную модель (Codex 5.2 /Claude 4.5 / Gemini 3.5 Pro).
- Нужно перелопатить кучу данных? → Ставьте "Главного" и раздавайте задачи мелким агентам.
Архитектура бьет количество.
#AI #GoogleResearch #Agents #Automation #BusinessIntelligence
Хайп вокруг Multi-Agent Systems кричит: "Создай рой агентов, и они решат всё!".
Google Research выпустили фундаментальный пейпер, который ставит жирную точку в споре "Один умный или десять средних".
Они протестировали 180 конфигураций (GPT, Gemini, Claude) и вывели математику масштабирования.
Главные инсайты для бизнеса и разработки:
📉 1. "Sequential Penalty" (Штраф за последовательность)
Если ваша задача требует строгой последовательности (например, сложное планирование или написание кода), добавление агентов убивает качество на 40-70%.
Почему?
Пока агенты "договариваются" и передают контекст, теряется "когнитивный бюджет". Один мощный агент в таком кейсе справляется лучше, чем толпа, которая играет в сломанный телефон.
📈 2. Где работает "Рой"?
Мульти-агенты рвут чарты (+80.9%) только в параллельных задачах.
Пример: Finance-Agent. Один ищет новости, второй смотрит отчетность, третий анализирует конкурентов. Если задачи можно делать одновременно - масштабируйте.
⚠️ 3. Эффект "Домино"
Без контроля ошибки накапливаются в 17 раз быстрее. Один агент ошибся - вся цепочка рухнула.
Чтобы этого избежать, системе нужен Главный (Оркестратор). Это как прораб на стройке: он проверяет работу других и не дает ошибкам идти дальше.
🛠 Итог:
Не плодите сущности.
- Нужно подумать, спланировать или написать сложный код? → Берите одну мощную модель (Codex 5.2 /Claude 4.5 / Gemini 3.5 Pro).
- Нужно перелопатить кучу данных? → Ставьте "Главного" и раздавайте задачи мелким агентам.
Архитектура бьет количество.
#AI #GoogleResearch #Agents #Automation #BusinessIntelligence
Google Research
Towards a science of scaling agent systems: When and why agent systems work
Through a controlled evaluation of 180 agent configurations, we derive the first quantitative scaling principles for AI agent systems, revealing that multi-agent coordination dramatically improves performance on parallelizable tasks but degrades it on sequential…
1👍7❤1
на основе данных, а не эмоций
Этот промпт превращает ИИ в холодного стратега, который использует математику и теорию игр вместо интуиции.
Идеально, когда нужно принять сложное решение, нанять сотрудника или сменить стратегию.
Для кого: Фаундеры, Руководители, Финансисты и любые другие думающие люди 🙃.
Действуй как Стратегический советник, использующий Ментальные модели (Первые принципы, Альтернативные издержки).
У меня сложный выбор: [Опиши ситуацию, например: "Нанять синьора или агентство?"]
Твоя задача:
1. Разложи это на Дерево Решений с 3 ветками (Варианты).
2. Для каждой ветки посчитай Ожидаемую Ценность (EV) на основе сценариев:
- Лучший случай (20% вероятность)
- Реалистичный (60% вероятность)
- Худший (20% вероятность)
3. Найди риск "Черного лебедя" для каждого варианта.
4. Дай итоговую рекомендацию, основанную чисто на ROI (возврате инвестиций) и рисках.
Формат ответа: Лаконичная таблица + Вердикт.
Почему это работает:
Мы заставляем AI включить "Медленное мышление" (System 2). Когда модель вынуждена считать вероятности и искать риски, она перестает "лить воду" и начинает реально анализировать.
#prompt #ai #decisionmaking #strategy #mentalmodels
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡6 6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вчера они выкатили нативное приложение Codex для macOS. Теперь это не чат, а Центр Управления Агентами.
OpenAI долго тянули с UX. Модели были мощные, но интерфейс проигрывал Anthropic. С этим релизом они наконец-то догнали конкурентов по удобству. Битва за рабочий стол разработчика вышла на новый уровень.
Что под капотом?
🛠 GPT-5.2-Codex: Самая мощная модель для кода (топ-1 в TerminalBench) теперь в удобной обертке.
🤖 Фоновая работа: Киллер-фича. Вы можете поставить разным агентам задачи (рефакторинг, тесты, документация) и закрыть ноут. Они работают в фоне, пока вы пьете кофе.
🧩 Agent Skills: Прямая интеграция со стандартом agentskills.io. Подключаете внешние инструменты одной строкой.
⚡ Скорость: Сэм Альтман утверждает, что сложный софт пишется за "несколько часов с чистого листа".
🔥 Возможность записывать голосовые.
Почему это важно для бизнеса?
Это переход от "помощника в чате" к "автономному сотруднику". Раньше вы ждали, пока GPT напишет код. Теперь Codex работает параллельно с вами. Один разработчик с таким инструментом превращается в Тимлида, управляющего армией цифровых стажеров.
Скажем, у вас есть старый бот, которого вам писали 3 года назад.
Код там страшный, библиотеки устарели, а прогер, который делал вообще исчез.
Что можно сделать:
Просто скормите папку с проектом новому Codex и напишите:
Просканируй папку с моим проектом.
1. Найди ошибки и места, где код написан криво или сложно.
2. Обнови все библиотеки до последних версий.
3. Перепиши код так, чтобы он был чистым, понятным и работал быстрее.
Сделай всё сам в фоне, позови меня, когда закончишь.
Скачать тут
#Prompt #OpenAI #Codex #DevTools #Automation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥8👍6
🎨 Анатомия идеального кадра: как получить вау-генерацию с первого раза
Главная ошибка новичков - описывать объект («кот в космосе»), а не сцену. Нейросеть нужно лишить права на додумывание.
Решение - жёсткая структура промпта. Идем от общего к деталям, фиксируя каждый слой рендера.
Суть:
Мы не просим «сделать красиво». Мы строим сцену как режиссер: сначала выставляем актера (Subject), затем свет (Lighting), потом выбираем линзу (Camera) и т д.
Сохраняй шаблон и просто подставляй переменные в скобках.
#AI #Prompt #Midjourney #StableDiffusion
Главная ошибка новичков - описывать объект («кот в космосе»), а не сцену. Нейросеть нужно лишить права на додумывание.
Решение - жёсткая структура промпта. Идем от общего к деталям, фиксируя каждый слой рендера.
📋 The Framework:
1. Subject Definition: [Кто? 2-4 ключевые черты]
2. Action & Context: [Что делает + Зачем/Микро-цель]
3. Environment: [Локация + Время суток + Окружение]
4. Mood & Story: [Эмоция + Скрытый нарратив]
5. Visual Style: [Стиль, Эпоха, Жанр]
6. Lighting & Color: [Тип света + Направление + Палитра]
7. Camera: [Объектив (mm), Ракурс, Глубина резкости]
8. Textures: [Материалы, Микро-детали поверхности]
9. Quality Control: [Уровень реализма, Cinematic, 8k]
10. Negative Constraints: [Чего быть НЕ должно: no text, no blur]
Суть:
Мы не просим «сделать красиво». Мы строим сцену как режиссер: сначала выставляем актера (Subject), затем свет (Lighting), потом выбираем линзу (Camera) и т д.
Сохраняй шаблон и просто подставляй переменные в скобках.
#AI #Prompt #Midjourney #StableDiffusion
2👍10👀2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Инструмент, который заменяет 5-10 плагинов для работы с вебом. Позволяет вытащить любой элемент с чужого сайта и использовать у себя.
Функционал:
Весь сайт одной кнопкой не скопирует, но забрать нужные блоки для своего проекта - дело пары секунд.
🔗 Ссылка: Chrome Web Store
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍9🔥6 4
Forwarded from dev.insuline.eth
GM! Клод раздает 50$ активным подписчикам в честь релиза Opus 5 4.6. Моральная компенсация криптанам за пару кровавых недель
https://claude.ai/settings/usage
https://claude.ai/settings/usage
В чем суть?
Вы собираете Workflow из кубиков:
1. Триггер: Новая запись в CRM / Входящее письмо.
2. Поисковый агент: Гуглит, сканирует LinkedIn, изучает клиента.
3. Агент-аналитик: Находит боли и инсайты.
4. Исполнитель: Пишет персонализированный оффер и (важно!) ждет вашего "ОК" перед отправкой.
Где здесь деньги?
Человек делает 30 касаний в день. Агент может делать сотни. Он анализирует профиль лида и пишет письмо, которое действительно попадает в контекст, а не выглядит как спам.
Пока аналитик спит, агент каждые 6 часов проверяет сайты конкурентов. Изменилась цена? Вышел новый фич? Утром у вас уже лежит сводка.
Пришел счет в PDF? Агент вытащит цифры и подготовит данные для занесения в ERP/CRM. Это минимизирует ручной ввод и ошибки.
Итог:
Это называется оркестрация AI. Вы один раз настраиваете процесс, и он работает. Ваша задача — быть архитектором и нажимать "Approve", а не копипастить данные.
🔗 Relevance AI
#AI #Автоматизация #Бизнес #RelevanceAI #LowCode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Relevanceai
Relevance AI | AI Agents for Sales & GTM Teams
Build AI agents that run your GTM playbooks on autopilot. From BDR outreach to customer success — scale results without scaling headcount.
1🔥7👍4 2 2