Вот такие новости 👁️👁️

Исследователь Anthropic (модель Claude) уволился из-за опасений, что ИИ выйдет из-под контроля и уничтожит человечество, сообщает The Wall Street Journal.

Ранее Коксон перешёл из OpenAI в Anthropic, но пришел к выводу, что ни одна компания не способна ответственно разрабатывать искусственный интеллект.

"ИИ вскоре станет сверхчеловеческими системами, которые смогут взломать что угодно, за одну ночь революционизировать любую область и получить реальную власть и ресурсы. Он может убить всех нас к концу десятилетия", - считает Коксон.

Немного юмора в ленту

Есть новости, которые сначала звучат как очередной хайп про "ИИ всех уничтожит".

А потом начинаешь смотреть, кто это говорит.

И становится уже не так смешно.

На днях из Anthropic ушел Джейкоб Коксон - исследователь, который работал над передовыми ИИ-моделями.

Не в отпуск.

Не в стартап.

Он фактически вышел из гонки.

Причина простая и неприятная: по его мнению, ИИ развивается быстрее, чем мы успеваем понимать, как его контролировать.

И вот что интересно.

Почти сразу после этого глава Anthropic Дарио Амодей публикует текст с очень прямой мыслью:

надо снижать темп.

Не выключать ИИ.

Не запрещать.

А перестать давить газ в пол, пока тормоза еще проектируют.

Маск об этом говорит давно.

Еще в 2023 году он подписывал письмо с призывом поставить на паузу обучение систем мощнее GPT-4.

Тогда это многим казалось паникой.

Сегодня подобные мысли звучат уже не только от Маска, а от людей, которые буквально находятся внутри лабораторий, где строят самые сильные модели.

И у меня здесь странное ощущение.

С одной стороны, люди на передовой обсуждают, не зайдет ли развитие ИИ слишком далеко.

С другой - я каждый день вижу бизнесы, где ИИ еще вообще не начинался.

Менеджеры вручную разбирают заявки.

Руководитель вечером слушает звонки.

Сотрудники копируют данные из одного окна в другое.

Клиент ждет ответа часами.

То есть где-то обсуждают сверхинтеллект.

А где-то до сих пор ищут "последнюю версию файла_финал_точно_финал2.xlsx".

🙂

И вот это, на мой взгляд, главное противоречие момента.

Мы можем бесконечно спорить, насколько опасным станет ИИ через 5 лет.

Но для бизнеса вопрос сегодня намного приземленнее:

"Какой процесс у меня до сих пор работает так, будто ИИ не существует?"

Потому что технология сама в компанию не зайдет.

Она не поговорит с владельцем.

Не разберется в бардаке процессов.

Не соберет данные.

Не встроит себя в продажи.

Не заставит сотрудников пользоваться новым инструментом.

И вот здесь начинается самое интересное.

Если крупнейшие лаборатории мира уже думают, как не дать ИИ зайти слишком далеко...

то у обычного бизнеса задача ровно обратная.

Нужно не тормозить.

Нужно успеть понять, где эта технология уже сегодня может дать тебе преимущество.

И, возможно, через год главный вопрос будет звучать уже не так:

"Стоит ли мне внедрять ИИ?"

А так:

"Почему я не начал раньше?"

Вот это, мне кажется, и есть настоящая интрига.

Потому что окно возможностей сейчас открыто.

Но оно точно не будет открыто вечно....

Источники:

WIRED - интервью с Jacob Coxon после ухода из Anthropic:
https://www.wired.com/story/anthropic-researcher-quits-jacob-coxon-ai-fears-humanity/

Дарио Амодей - "We Must Pace the Frontier":
https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier

Reuters - позиции Амодея, Альтмана и Маска:
https://www.reuters.com/business/what-amodei-altman-musk-have-said-about-ai-risks-stoking-doom-fears-2026-09-14/

Future of Life Institute - открытое письмо 2023 года:
https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

Готовлюсь к новому потоку...

Для двух групп буду читать лекции и проводить офлайн практику по непростым темам... Работаем с ИИ Ассистентами над программой.

А что, если ты сам себе мешаешь жить лучше?

Наткнулся на интересный разговор с ChatGPT.

Человек задал ему вопрос:

что каждый из нас должен понять о собственной жизни, чтобы потом не жалеть о потраченных годах?

И среди всего ответа меня зацепила одна мысль.

Наш мозг умеет настолько убедительно объяснять нам, почему что-то не получится, что мы даже не пытаемся проверить.

Вспомните, сколько раз вы отказывались от какой-то идеи, даже не попробовав.

Новая профессия? Уже поздно.

Собственный бизнес? А вдруг прогорю?

Разобраться в технологиях? Это для программистов. Я в этом ничего не понимаю.

И ведь самое интересное, что мы сами находим этим объяснениям подтверждение.

Вроде и хочется что-то изменить, но всегда есть дела поважнее.

А потом встречаешь человека, который полгода назад был примерно в той же точке, что и ты. Только он попробовал.

И у него уже другие возможности, другой доход, другой образ жизни.

А ты всё ещё собираешься.

Знакомо? 😅

Я вот постоянно наблюдаю такую историю с нейросетями.

Люди слышат про ИИ буквально из каждого утюга. Знают, что ChatGPT умеет писать тексты, делать картинки, помогать с работой.

Но многие до сих пор используют его как продвинутый поисковик.

Задали вопрос. Получили ответ. Закрыли.

А ведь это только маленькая часть того, что уже можно делать.

Недавно я рассказывал, как собирал Reels из трёх видеоотзывов.

Раньше открыл бы CapCut, пересмотрел все записи, вручную нашёл удачные фрагменты, обрезал, склеил, добавил заставку и субтитры.

Минут 40–60 работы, а то и больше.

Теперь я передаю файлы своему ИИ-агенту, объясняю задачу, и он сам расшифровывает речь, находит сильные моменты и собирает ролик.

В том случае на выполнение ушло около трёх минут.

И знаете, что самое интересное?

Когда я показываю подобные вещи, люди удивляются.

«А что, так можно было?!»

Можно. И таких задач сотни.

Просто большинство даже не догадывается, какие возможности у них уже есть.

Именно поэтому мне так интересно не просто изучать новые нейросети, а собирать из них персональные решения.

Под конкретного человека, его бизнес, рабочие процессы и задачи.

Я учу этому других, настраиваю ИИ-ассистентов, тестирую новые инструменты. И сам продолжаю постоянно разбираться в том, что появляется.

Потому что даже с моим опытом регулярно обнаруживается что-то, о чём ещё вчера я не знал.

И тут я снова возвращаюсь к тому ответу ChatGPT.

Мы часто воспринимаем свои привычные способы жить и работать как единственно возможные.

Привыкли тратить по три часа на задачу? Значит, так и надо.

Привыкли всё контролировать вручную? А как иначе?

Не понимаем новую технологию? Значит, она нам не подходит.

Но ведь незнание чего-то не означает, что это невозможно.

Иногда достаточно разобраться в одном инструменте, чтобы изменить привычный рабочий процесс.

А иногда и отношение к собственным возможностям.

И я всё чаще думаю вот о чём.

Сколько времени мы уже потеряли не потому, что чего-то не могли, а потому, что даже не знали, что можно иначе?

Скоро дорого будет стоить не то, что ты умеешь делать. А то, насколько хорошо ты умеешь думать.

Вот мысль, которая не выходит у меня из головы.

Мы привыкли учиться, чтобы приобрести какой-то навык.

Научиться писать тексты. Монтировать видео. Работать с таблицами. Создавать сайты. Настраивать рекламу.

Потратили несколько месяцев, получили сертификат, добавили новую строчку в резюме.

А теперь представьте, что появляется инструмент, который выполняет большую часть этих задач за минуты.

И стоит как обычная подписка на сервис.

Собственно, мы уже это наблюдаем.

Я сам постоянно создаю ИИ-ассистентов, собираю автоматизации, тестирую новые модели. И вижу, как быстро меняется ценность привычной работы.

Но есть одна вещь, которую мы почему-то упускаем.

Допустим, вы попросили ChatGPT проанализировать финансовую модель бизнеса.

Он всё посчитал. Красивые таблицы, графики, выводы.

Выглядит убедительно.

Только вот в одном месте перепутал выручку с прибылью. А в другом сделал вывод на основании неверного предположения.

Вы это заметите?

А если ИИ собрал вам сайт, но неправильно настроил обработку заявок?

Или написал продающий текст, который звучит красиво, но совершенно не попадает в вашу аудиторию?

Вот здесь начинается самое интересное.

Нейросеть может выполнить задачу. Но понимать, какую задачу ей поставить, как проверить результат и что с ним делать дальше, по-прежнему должен человек.

И поэтому я всё больше убеждаюсь, что нам необходимо менять сам подход к обучению.

Не просто запоминать, куда нажимать и какие команды вводить.

А развивать мышление.

Математика, например, ценна не только формулами. Она учит доказывать, находить ошибки и не принимать красивое решение за правильное.

Маркетинг не сводится к умению настроить рекламный кабинет. Это понимание людей, их потребностей, поведения и экономики бизнеса.

Программирование не ограничивается написанием кода. Это способность разложить сложную задачу на части и выстроить работающую систему.

Именно эти знания позволяют использовать ИИ осмысленно.

А теперь представьте, что у вас есть не один ChatGPT, а целая команда персональных ИИ-агентов.

Один занимается контентом. Второй анализирует продажи. Третий собирает сайты. Четвёртый работает с документами.

И все они взаимодействуют между собой.

Кто будет определять, что им делать?

Кто поймёт, когда они ошибаются?

Кто соберёт их работу в единый результат?

Вот чему, на мой взгляд, действительно стоит учиться сегодня.

Именно поэтому в своей работе я всё больше внимания уделяю не отдельным нейросетям, а созданию персональных систем под конкретного человека и его задачи.

Мне интересно не просто показать, как написать промпт.

Мне интересно научить человека понимать технологию настолько, чтобы он мог самостоятельно находить ей применение. Или настроить для него решение, которое действительно встроится в его работу.

При этом профессиональные знания никуда не исчезают. Наоборот, именно они помогают отличить хороший результат ИИ от красивой ерунды.

И знаете, что я думаю?

Мы сейчас переживаем довольно интересный момент.

Раньше человеку платили преимущественно за то, что он умеет делать.

Теперь всё большее значение приобретает то, какие задачи он способен решить с помощью доступных ему инструментов.

И если завтра нейросети научатся выполнять ещё больше привычной нам работы, вопрос будет уже не в том, сколько у тебя освоенных программ и сертификатов.

А в том, что ты способен придумать, создать и реализовать, когда технические ограничения перестанут быть главным препятствием.

$500 в месяц за ChatGPT. Кажется, нас приучили 😁

В коде ChatGPT нашли упоминание нового тарифа Pro Max за $500 в месяц.

Пока это утечка, OpenAI официально тариф не анонсировала. Но в найденной конфигурации действительно фигурирует цена $500 без налогов и формулировка «Fastest Work and Codex», то есть максимально быстрая работа ИИ-агентов и Codex. Что будет с лимитами, сколько дадут вычислений и какие ещё преимущества войдут в тариф, пока непонятно.

И вот здесь у меня интересное ощущение.

Нас несколько лет очень хорошо приучали к дешёвому искусственному интеллекту.

За $20 ты получал технологию, которая ещё недавно выглядела как фантастика.

Тексты, код, аналитика, картинки, исследования, документы, сайты.

Потом появились более дорогие тарифы.

$100.

$200.

А теперь уже маячит $500 в месяц.

Причём OpenAI недавно даже приостановила новые подключения к тарифу Pro за $200 из-за высокой нагрузки после запуска новых моделей. То есть вопрос вычислительных мощностей здесь вполне реальный.

И я почему-то думаю, что $500 это вообще не потолок.

Потому что мы постепенно переходим от модели:

«дай нейросети вопрос, получи ответ»

к модели:

«вот тебе задача, иди работай несколько часов сам».

А это уже совсем другое количество вычислений.

Когда твой ИИ сам изучает документы, открывает сайты, пишет код, исправляет ошибки, собирает отчёт, взаимодействует с другими инструментами и возвращается к тебе с готовым результатом, это уже не чатик за $20.

Это фактически цифровой сотрудник.

И вот за него компании вполне смогут брать и $500, и $1 000 в месяц, если он заменяет человеку десятки или сотни часов работы.

Поэтому мне сейчас особенно интересно наблюдать не за тем, сколько стоит очередная подписка, а за тем, куда вообще движется рынок.

Потому что есть ещё один момент.

Если весь твой бизнес построен на одной нейросети, одном тарифе и одной кнопке, то завтра владелец этой кнопки просто поменяет цену.

И всё.

Поэтому я всё больше смотрю в сторону персональных ИИ-систем, где ты понимаешь, какую модель использовать для какой задачи, как соединять разные инструменты и чем заменить один сервис, если завтра условия изменятся.

Вот это, мне кажется, и будет настоящим навыком ближайших лет.

Не «уметь пользоваться ChatGPT».

А уметь управлять ИИ независимо от того, какое название завтра будет написано на кнопке.

А по поводу $500...

У меня всё-таки крутится одна немного циничная мысль:

дали попробовать, показали, насколько без этого теперь неудобно жить. Теперь можно начинать нормально монетизировать привычку 😁

И ещё раз: Pro Max за $500 пока не официальный тариф, а найденная в коде конфигурация. OpenAI публично его ещё не представляла.

Иногда мой офис выглядит вот так :)

Едешь куда-то по своим делам, а в онлайн-проектах появляется что-то срочное.

Открываешь ноутбук прямо в машине, подключаешь интернет и работаешь по пути.

И вот за это я действительно люблю онлайн.

Не за красивую картинку в стиле «работаю из любой точки мира», а за саму возможность не быть привязанным к одному месту.

Нужно ответить команде, посмотреть проект, что-то согласовать, быстро принять решение. Открыл ноутбук, сделал и поехал дальше.

Хотя с интернетом сейчас эта свобода иногда превращается в отдельный квест 😅

Но в целом для меня это и есть одна из главных ценностей технологий.

Ты не обязан выбирать: либо дорога, либо работа.

Можно совмещать.

Когда есть цель, дорога не препятствие. Иногда она просто становится частью рабочего дня.

А где было самое необычное место, откуда вам приходилось работать? 😁

Этот пост я хочу оставить здесь больше для самого себя.

Но если хотя бы одному человеку он сегодня поможет что-то увидеть про себя чуть яснее, значит, написал не зря.

Недавно я дал ChatGPT один вопрос. Не про работу, не про деньги и даже не про ИИ.

Вот промпт:

> «Представь, что ты изучил все основные знания человечества о психологии, поведении людей и философии. Ты знаком с исследованиями крупнейших психологов и мыслителей. Какие вещи человеку важно понять о себе и собственной жизни, чтобы не прожить её вслепую? Дай только самые фундаментальные выводы. Без банальностей, мотивационных лозунгов и воды. Объясни простым языком.»

Ответ был большой.

Но 4 мысли оттуда прям попали в самое сердце.

1. Твоя мысль ещё не факт

Мы часто думаем, что видим ситуацию такой, какая она есть.

Но мозг уже добавил туда прошлый опыт, страхи, обиды, ожидания.

«У меня не получится».

«Он точно плохо обо мне думает».

«Уже поздно что-то менять».

И внутри головы всё это звучит как правда.

Хотя иногда это просто версия событий, которую ты сам собрал.

Не всему, что происходит у тебя в голове, нужно сразу верить.


2. То, от чего ты постоянно убегаешь, постепенно начинает тобой управлять

Не хочется сложного разговора, откладываешь.

Страшно принять решение, переносишь.

Не хочется почувствовать себя некомпетентным, даже не начинаешь.

В моменте становится легче.

Но потом вдруг обнаруживаешь, что уже не просто избегаешь отдельных ситуаций.

Ты начал строить вокруг своих страхов образ жизни.

Вот эта мысль мне прям очень откликнулась.


3. Ты не тот, кем собираешься стать. Ты тот, что делаешь регулярно

Можно годами говорить:

«Хочу больше зарабатывать».

«Надо заняться здоровьем».

«Нужно разобраться с ИИ».

«Хочу наконец запустить свой проект».

Но нас формируют не планы.

Нас формирует то, что мы повторяем каждый день.

И тут мне понравился один очень простой способ посмотреть на себя:

не смотри на свои планы. Посмотри на последние 30 дней своей жизни.

Они расскажут о тебе гораздо больше.


4. Эмоция имеет право появиться. Но не обязана принимать решение за тебя

Страх может сказать: «Не делай».

Злость: «Ответь прямо сейчас».

Обида: «Больше никогда».

Тревога: «Лучше вообще ничего не менять».

Но между эмоцией и действием может быть ещё один шаг.

Ты заметил, что чувствуешь.

Понял, почему.

И только потом решил, что делать.

Чувствовать всё. Но решения принимать самому.

Казалось бы, простая мысль.

А сколько всего в жизни она может поменять.

И вот что ещё я понял после этого разговора.

Мы привыкли использовать нейросети довольно примитивно.

Напиши текст.

Сделай картинку.

Проанализируй документ.

Собери таблицу.

Но самое интересное начинается тогда, когда ты учишься правильно задавать вопросы.

Потому что тогда ИИ становится уже не просто исполнителем.

Он может быть собеседником для размышлений, аналитиком, исследователем, критиком твоей идеи, помощником в принятии решений.

Конечно, его ответ не становится истиной только потому, что его написал ChatGPT.

Но хороший вопрос иногда помогает увидеть то, что ты сам годами не замечал.

Наверное, поэтому я всё больше убеждаюсь:

изучать технологии нужно не ради технологий.

А ради того, чтобы лучше думать, быстрее находить решения и создавать под себя инструменты, которые реально помогают в жизни и работе.

И именно этим я сейчас занимаюсь всё глубже: не просто тестирую нейросети, а собираю персональные ИИ-решения под конкретного человека, его задачи, бизнес и образ жизни.

Но этот пост сегодня всё-таки не про работу.

Он про другое.

Иногда один правильно заданный вопрос может изменить намного больше, чем сотня готовых ответов.

Сохраню это здесь для себя.

И если кому-то из вас эти 4 мысли сегодня тоже попали в нужное место, перешлите пост человеку, которому сейчас важно это прочитать.

#полезное #моимысли #моиинсайты

Похоже, мы сейчас наблюдаем один из самых важных разворотов ChatGPT за последние годы.

OpenAI готовится отказаться от кастомных GPTs.

Да, тех самых GPTs, которые мы создавали под себя, бизнес, продажи, контент, аналитику и десятки других задач.

На смену им приходят плагины.

И это не просто новое название.

Раньше мы создавали отдельного GPT под конкретную задачу и заходили работать внутрь него.

Теперь логика меняется.

Плагин может объединять инструкции, базу знаний, отдельные skills, приложения и интеграции с внешними сервисами.

То есть мы постепенно переходим от модели:

"Создай себе GPT"

к модели:

"Собери себе собственную AI-систему".

Например, предприниматель может иметь внутри ChatGPT:

- бизнес-ассистента
- финансового директора
- маркетолога
- продавца
- юриста
- аналитика
- контентщика

И каждый из них будет обладать своей компетенцией, знаниями и доступом к нужным инструментам.

Но для меня самое интересное даже не это.

Экспертизу теперь можно будет упаковывать не только в курсы, консультации и методички.

Ее можно превращать в работающий AI-инструмент.

Например:

эксперт создает AI-консультанта по своей методологии,

маркетолог - AI-директора по маркетингу,

юрист - юридического помощника,

консалтинговая компания - целую AI-команду для клиента.

Вот здесь, на мой взгляд, открывается огромный новый рынок.

Что делать сейчас?

Если у вас уже есть GPTs - начинайте ревизию.

OpenAI планирует отключить кастомные GPTs 11 декабря 2026 года.

У меня, например, больше сотни собственных ИИ-ассистентов в GPTs.

Переносить все подряд я точно не буду.

Сейчас делаю фильтрацию и оставляю "легендарных", которыми реально пользуюсь постоянно:

- юрист по договорам
- мой бизнес-ассистент
- финансовый директор
- психолог
- создатель каруселей
- оформитель социальных сетей
- и другие рабочие ассистенты

Их и буду переносить в новую систему.

А если вы еще вообще не создавали GPTs, я бы сейчас не откладывал.

Если в вашем аккаунте создание еще доступно - создавайте нужных вам ИИ-ассистентов сейчас, а затем переносите лучшие решения в плагины.

Потому что после завершения перехода создание новых подобных инструментов будет строиться уже вокруг Plugins, а полноценный Plugin Creator сейчас в первую очередь развивается для Business и Enterprise.

При этом пользоваться вашими плагинами смогут и другие пользователи, если вы дадите им соответствующий доступ.

Поэтому сейчас я бы сделал две вещи:

1. Если GPTs уже есть - отобрать лучшие и готовить к миграции.

2. Если GPTs еще нет - быстро создать тех ИИ-сотрудников, которые реально нужны вам в работе.

Не "прикольного бота", а полноценного помощника:

с ролью,
регламентом,
базой знаний,
примерами,
правилами работы.

Ну а если вы в прошлом году не проходили мой мастер-класс "Создай свою ИИ Команду", который прошли уже более 500 человек, и до сих пор особо не разбирались с GPTs...

то вам пока ничего делать не нужно)))

Просто наблюдайте за эволюцией в стороне 😄

А я сейчас готовлю отдельный материал по всей этой новой системе:

как переносить GPTs в плагины,
как собирать свою AI-команду уже по новой архитектуре,
и какие возможности это открывает для экспертов и бизнеса.

Вполне возможно, что соберу из этого отдельный мастер-класс.

Если вам это актуально - поставьте реакцию под постом.

Посмотрю по количеству реакций, насколько вам сейчас нужна эта тема.

HeyGen больше не только про аватаров 👀

Они представили HeyGen Video - первую универсальную модель для генерации видео.

Что умеет:

создать ролик по текстовому описанию;
оживить картинку;
собрать сцену по фото, видео или аудио-референсам;
сразу сгенерировать не только картинку, но и звук: речь, атмосферу и эффекты.

То есть не нужно отдельно делать видео, потом искать озвучку и настраивать липсинк. Описали сцену - получили готовый короткий ролик со звуком.

Ролики можно делать длиной от 5 до 15 секунд, в 480p или 768p, под разные форматы кадра.

Важный нюанс: под капотом MiniMax H3, который HeyGen дополнительно дообучили. То есть это не модель, обученная с нуля, а адаптированная версия под задачи бизнеса и контента.

По внутреннему слепому тесту HeyGen их модель получила более высокую оценку, чем Seedance 2.0, H3 Max и Kling 3.0 Pro. Но это всё же их собственное исследование - посмотрим, как она покажет себя в реальных задачах.

Для нас это интересно прежде всего как инструмент для быстрых Reels, рекламы, демонстрации продукта, кейсов и обучающих роликов - без съёмочной команды и долгой сборки.

HeyGen явно выходит из роли «сервис с аватарами» в полноценный видеопродакшен на ИИ.

🔥 - хочу, чтобы показал, как протестировать
❤️ - уже есть свои фавориты среди видеомоделей

ChatGPT теперь умеет не бросать задачу на полпути 👀

OpenAI представили Dots - ИИ-помощников, которые работают между вашими сообщениями.

То есть вы не просто написали: «Сделай контент-план» - получили ответ - и всё.

Вы ставите задачу, а Dot может сам:
- собирать новости по вашей теме;
- следить за задачами команды;
- разбирать обратную связь от клиентов;
- готовить материалы и возвращаться к вам с результатом;
- спрашивать согласование там, где нужно ваше решение.

Например, можно поручить ему отслеживать новости ИИ, отбирать самое важное для вашей аудитории и собирать черновики постов.

Или вести запуск: контролировать дедлайны, собирать цифры, подсвечивать, где что-то пошло не по плану.

Главная мысль: ChatGPT постепенно превращается из инструмента «ответил на вопрос» в сотрудника, которому можно дать направление и не контролировать каждый шаг.

При этом доступы к сервисам вы подключаете сами, а важные действия Dot должен согласовать с вами.

Сейчас Dots открывают постепенно для ChatGPT Pro, Business Premium и Enterprise. В некоторых регионах функция пока недоступна.
Как вам такая идея?

🔥 - хочу показать, как можно использовать Dots в бизнесе
❤️ - уже жду, когда появится у всех

Факты о возможностях и доступности Dots сверены по материалам OpenAI.

Дарю вам своего ИИ-юриста. Теперь в формате плагина ⚖️

Друзья, продолжаю переносить своих ИИ-ассистентов в плагины. И сегодня даю вам ТОГО САМОГО одного из самых полезных - «Юриста по договорам» (к слову, им уже пользовались более 1000 человек!).

Но сначала снова объясню, что вообще за плагины и зачем они нужны 😁

Плагин - это дополнение к ChatGPT с готовыми навыками и инструкциями под конкретную задачу.

Установили - и не нужно каждый раз писать огромный промпт: «Представь, что ты юрист, проверь договор, обрати внимание на…»

Нужный подход к работе уже заложен внутри.

Что в этом интересного?

В одном плагине можно собрать несколько связанных навыков. А если добавить подключение к внешним сервисам - работать с данными и выполнять действия в них.

Но всё зависит от конкретного плагина. Юрист для проверки договоров не получает автоматически доступ к вашей почте или CRM.

А теперь к практике 👇

Представьте: вам прислали договор. Вы читаете и вроде всё нормально. Но что будет, если заказчик задержит оплату? Кто принимает результат? Сколько правок вы обязаны сделать?

Вот с такими вопросами и помогает мой «Юрист по договорам».

Он может:

разобрать договор с учётом российского законодательства;

подсветить риски и спорные условия;

объяснить сложные пункты простым языком;

предложить более подходящие формулировки;

сравнить две версии и показать, что изменилось;

проверить приложения, акты, ТЗ и допсоглашения.

Как установить:

Скачайте ZIP-архив плагина, который приложу к посту. Распаковывать его не нужно.

Откройте в ChatGPT раздел «Плагины».

Нажмите «+» и выберите «Загрузить плагин».

Выберите скачанный архив.

После импорта нажмите «Открыть плагин», затем «Установить плагин».

Дальше вызовите его через @ → «Юрист по договорам», приложите документ и напишите:

«Я исполнитель по этому договору. Проверь риски для меня, особенно оплату, приёмку, ответственность и расторжение. Покажи спорные пункты и предложи правки».

На важной сделке итоговые формулировки стоит проверить с живым юристом. А для первого разбора и подготовки вопросов - попробуйте такого помощника.

Устанавливайте и тестируйте на своей задаче.

🔥 - если хотите, чтобы я поделился и другими помощниками из своей ИИ-команды

Плагин ИИ Юриста по договорам ⚖️

Смотрю на обновления OpenAI и думаю: сколько рабочих задач мы ещё делаем вручную 👇

На DevDay 29 сентября показали инструменты, которые хочется разобрать на конкретных задачах бизнеса. Вот что привлекло моё внимание.

Собрать работу над проектом в одном месте: ChatGPT Space

Допустим, вы готовите запуск. Есть описание продукта, заметки, документы и правки команды.

В Space можно объединить эти материалы, пригласить коллег и дорабатывать страницы вместе с ChatGPT. Например, собрать из разрозненных заметок понятный план, а затем обсудить его прямо в документе.

Поручить ИИ задачу, к которой нужно возвращаться: Dots

Представьте поручение: «Следи за изменениями в материалах проекта. Если поменялись условия, подготовь правки и покажи мне».

Dots рассчитаны на такую продолжающуюся работу. Помощник сохраняет контекст, использует подключённые инструменты и может двигаться дальше между вашими разговорами. Вы возвращаетесь, смотрите результат и задаёте новое направление.

Доступ пока открывают постепенно, с учётом тарифа и региона.

Выбирать модель под сложность работы: GPT-6.1 Sol

Для тех, кто собирает сайты, приложения или обрабатывает большие документы, появилась новая модель.

OpenAI заявляет, что Sol приблизилась к Astra в сложных рабочих задачах. Для меня здесь интересен практический вопрос: как она справится с конкретным проектом, от первого задания до исправления ошибок.

Быстрее получать ответ во время разработки: Ultrafast

Когда работа идёт через множество уточнений, ожидание каждого ответа складывается в заметное время.

Ultrafast ускоряет генерацию текста Astra в Codex до восьми раз. Это ускорение выдачи ответа; время на проверку, работу инструментов и доработки остаётся. Режим доступен на определённых тарифах.

Создавать сервисы, в которых агент действует через браузер

Обновление Agents API позволяет разработчикам встроить в продукт агента, который взаимодействует с сайтами: открывает страницы, собирает информацию, выполняет действия в интерфейсе.

Вижу здесь возможности для сервисов под конкретные процессы бизнеса. При разработке нужно настроить доступы и проверку результата.

Использовать возможности ChatGPT внутри других приложений

В поддерживаемых инструментах можно разрешить использовать лимиты своей подписки ChatGPT для ИИ-запросов.

Направление интересное: работать с ИИ там, где уже выполняете задачу. Пока возможность доступна в рамках ограниченного запуска, поэтому каждое приложение нужно проверять отдельно.

Хочу собрать практический МК «ChatGPT на максимум». Кому интересно?

Открываем компьютеры и вместе разбираемся, что можно применить уже в своей работе:

• настроить ChatGPT под себя;
• подключить помощников и плагины;
• разобрать документы и таблицы;
• создать изображения;
• настроить повторяющиеся задачи;
• собрать небольшой сайт.

Объясняю простыми словами, показываю шаги, вы пробуете на своей задаче. Для практики выбираем инструменты, доступные в вашем аккаунте.

Если хотите участвовать, напишите мне «ХОЧУ НА МК» → @Viktor_Timonin.

И добавьте, какую задачу вы хотели бы научиться решать с помощью ИИ. По вашим ответам пойму, на чём сделать акцент.

Ты используешь ChatGPT процентов на 10

Я тут поймал себя на одной мысли.

Большинство людей сегодня уже уверенно говорят:

«Да я умею пользоваться ChatGPT».

А что обычно значит «умею»?

Открыть чат.

Написать:

«Составь пост».

«Придумай название».

«Перепиши красивее».

Получить ответ.

Закрыть.

Это примерно как купить MacBook за 300 тысяч и использовать его только вместо калькулятора.

Потому что ChatGPT уже давно перестал быть просто окошком, куда ты пишешь вопрос и получаешь текст.

Сейчас внутри него можно выстроить практически целую рабочую систему.

Он может:

• знать, кто вы, чем занимаетесь и над какими проектами работаете
• разбирать ваши документы и файлы
• исследовать рынок и конкурентов
• возвращаться к задачам по расписанию
• подключаться к дополнительным инструментам
• создавать изображения
• помогать вести отдельные проекты
• работать с таблицами и документами
• собирать сайты и программы

И самое забавное...

Большинство этих возможностей находится прямо перед глазами.

Просто многие туда ни разу не нажимали.

И я прекрасно это понимаю.

Потому что сам периодически нахожу внутри ChatGPT функцию и думаю:

«Стоп. А что, так тоже можно было?»

Поэтому в ближайшие дни хочу показать несколько функций, которыми сам сейчас пользуюсь постоянно.

Не какие-то экспериментальные штуки ради «вау».

А то, что реально экономит время, заменяет отдельные сервисы и позволяет делать то, за что раньше приходилось платить специалистам.

Начнём с самых недооценённых.

🔥 Поставьте реакцию, если сделать такую мини-серию по возможностям ChatGPT.

Перестань каждый раз знакомиться с ChatGPT заново

Одна из самых странных вещей, которые я постоянно вижу.

Человек открывает ChatGPT и снова пишет:

«Я предприниматель…»

«Вот моя аудитория…»

«Пиши мне вот в таком стиле…»

«Не используй эти слова…»

«Вот чем я занимаюсь…»

Потом создаёт новый чат.

И всё начинается заново.

Зачем каждый раз представляться собственному ChatGPT?

Я хочу открыть новый диалог и не объяснять ему полчаса, кто я такой.

Чтобы он уже понимал:

• чем я занимаюсь
• какие у меня проекты
• как я люблю получать информацию
• какой стиль ответа мне подходит
• что для меня хороший результат
• какие формулировки меня раздражают
• какие правила нужно учитывать в работе со мной

И это сильно меняет сам принцип работы.

Ты уже не общаешься с универсальной нейросетью, которая ничего о тебе не знает.

Ты постепенно превращаешь ChatGPT в своего персонального рабочего помощника.

И чем лучше он понимает твой контекст, тем меньше тебе приходится объяснять и переделывать.

А качество ответов становится совсем другим.

Именно поэтому одна из первых вещей, которую мы сделаем на МК «ChatGPT на максимум», — нормально настроим ChatGPT под себя.

Не будем просто смотреть, как это настроено у меня.

Каждый участник настроит свой аккаунт под свою работу, свои задачи и свой стиль.

Чтобы после мастер-класса не начинать каждый новый чат со слов:

«Привет. Сейчас расскажу тебе, кто я…»