Альтман рассказал про разрыв поколений в ChatGPT

Молодые (20-35) используют AI как жизненную операционку

Они не принимают решений без ChatGPT. Вообще никаких. Карьера, отношения, что купить на ужин. Memory включена, промты настроены, частая смена моделей. AI знает их лучше, чем они сами.

Недавно видел, как наш сотрудник консультируется с ChatGPT о том, стоит ли ему идти на свидание в пятницу или лучше отложить на выходные. Серьезно.

Старшие (35+) используют AI как Google с человеческим лицом

"Сколько калорий в яблоке?" "Как доехать до аэропорта?" "Переведи это на английский." И всё. Никакой персонализации, никаких сложных настроек. Одноразовые вопросы — одноразовые ответы.

Мой знакомый, топ одной крупной компании, выписывает ответы ChatGPT в блокнот. В блокнот, Карл!

Почему так происходит

Те, кто вырос с интернетом, не боятся делиться данными ради результата. Они понимают: чем больше AI знает обо мне, тем полезнее он становится.

Старшее поколение осторожничает. Privacy concerns, недоверие к алгоритмам, привычка решать все самому. Плюс банально не знают о половине возможностей (особенно, если не подписаны на этот канал).

Что дальше

Альтман предсказывает AI как основную подписку в жизни каждого человека. Как коммунальные услуги, только для мозга.

Пока молодые тестируют будущее, история с iPhone повторяется — сначала "зачем мне это", потом "как я без этого жил".

@aimastersme

Kill Yellow Tint

Вот три слова, которые важно запомнить и добавлять к каждому промпту генерации картинок через chatGPT:

Kill Yellow Tint

Однообразные желтые картинки в ленте утомляют как хрущёвки в тихом спальнике.

Всё потому, что ChatGPT обучали на картинках, что нравятся большинству. А большинству нравится курочка KFC и Трамп. Желтоватый, оранжевый, золотистый, зеленоватый — вот эта вся адская палитра дешёвого вечернего телека.

Если ChatGPT не останавливать, он выдает самую желтушную из всех желтых картинок

Визуал, прожаренный на прогорклом масле и кашле деда - вам это нравится?

В каждый промпт добавляем «Kill Yellow Tint» - и да пребудут с вами естественные цвета

@aimastersme

🔥 - если чувствуете себя так же

Учим ChatGPT писать в вашем стиле
И вызывать его по кодовому слову

Чтобы нейронки писала в вашем уникальном стиле, нужно всего 2 шага.

Шаг 1. Обучение

Найдите 3-5 текстов, которыми вы сами гордитесь. Это могут быть письма, комментарии, посты в соцсетях. Достаточно отрывков 50-200 слов.

Tip 1: качество важнее количества

Tip 2: используйте тексты авторов, которые вам нравятся, и вы сами хотели бы писать так же

Отправьте этот промт в ChatGPT 4o-mini или o3 (думающую модель).

Промпт для анализа стиля:

Ты эксперт по анализу авторского стиля и мастер адаптации письма. Твоя задача — создать полную карточку стиля автора в JSON формате и научиться точно копировать этот стиль.

1. Скажи "READY"
2. Я дам несколько текстов автора
3. Проанализируй стиль по всем параметрам
4. Выдай JSON карточку стиля с такой структурой:

sentence_structure: длина предложений, сложность, стиль абзацев
vocabulary: уровень языка, фирменные слова и фразы, запретные слова
tone: основной тон, тип юмора, обращение к читателю, позиция автора
rhythm: темп текста, переходы между мыслями, повторы, способы выделения
punctuation: любимые знаки препинания и паттерны их использования
structure: как начинает и заканчивает тексты, использование примеров
taboos: что никогда не использует, что использует всегда
generation_rules: 5 конкретных правил для копирования стиля

Когда модель ответит вам READY, закиньте в нее ваши тексты для обучения.

Tip 3: используйте между отрывками разделители вида --- или ====. Так вы показываете модели, где заканчивается один текст, и начинается другой.

ChatGPT проанализирует ваши тексты и выведет JSON с описанием вашего стиля по всем параметрам.

Шаг 2. Применение

Скопируйте JSON карточку стиля.
Откройте новый чат и напишите примерно следующее:

Сохрани у себя в памяти: когда пользователь просит писать или переписать в стиле [кодовое слово], то используй этот авторский стиль:
{тут вставляем скопированный JSON}

Tip 4: Кодовое слово или фразу лучше придумать говорящее, тогда шанс, что модель точно «вспомнит» намного выше. Например стиль: [разговор с супругой] или [пост в инстаграм]

Таким образом можно создать несколько разных стилей с разными названиями и вызывать их простой фразой: пиши в стиле [ваше название].

Tip 5: Если память отключена в настройках ChatGPT, или вы предпочитаете писать через другую LLM, то можно просто сохранить авторский стиль в блокнотике и вставлять его в новый чат.

@aimastersme​​​​​​​​​​​​​​​​

Первое в истории применение Big Data

Лондон, 1854. Центр цивилизации и одновременно самая смердящая яма Европы. Индустриальная революция в разгаре.

И вдруг вспышка холеры. Паника. Врачи считают, что болезнь распространяется через "миазмы" — зловонный воздух.

Но появляется Джон Сноу. Не тот, который know nothing. А медицинский бюрократ с революционной идеей: данные важнее теорий. С карандашом, бумагой и вопросом:
«Где этот человек брал воду?»

Он ходит по домам. По больницам. По родственникам умерших. Составляет списки, корреляции, наносит данные на карту. И видит закономерность: все заболевшие пили из одного колодца на Брод-стрит, в двух метрах от выгребной ямы.

Он убеждает город отключить насос. И что происходит? Эпидемия исчезает за пару дней.

Это и есть Big Data. До всяких там компьютеров и SQL. Просто человеческий интеллект + табличка.

История мне эта понравилась, услышал ее в длинном интервью Юваля Ной Харари к выходу его новой книги Nexus.

Очень советую посмотреть. Там много интересного: про AI, про эволюцию и про социум. Отличное сравнение текущих ИИ систем с "амебами цифрового мира". А почему так — рекомендую посмотреть интервью целиком или почитать саммари, как описывал в этом посте

@aimastersme

Две главные фичи, которые отличают профи от новичков

И нет, дело не в знании сотен сервисов или сложных промптов.

Фича №1. Пусть ИИ сам задаёт вопросы

Хватит относиться к нейронке как к поисковику. Это тупик. Вы получаете средненький результат и думаете: «Штош, ИИ — фигня».

А теперь попробуйте по-другому.

Зайдите в любой ChatGPT и скопируйте этот промпт.

Ты эксперт по ИИ. Мне нужна твоя помощь. Помоги мне понять, где я могу максимально использовать ИИ в своей жизни. Как эксперт, задавай мне вопросы, по одному за раз, пока не получишь достаточно информации о моих рабочих процессах, обязанностях и целях. После этого дай мне две очевидные и две неочевидные рекомендации по использованию ИИ.

Вы буквально просите ИИ проинтервьюировать вас. Это меняет всё.

Вместо того, чтобы пыхтеть и пытаться создать толковый промпт на все случаи жизни, позвольте ИИ выяснить вашу ситуацию и предложить наилучший подход.

Фича №2. ИИ — это коллега, а не инструмент

Если ваш коллега приносит вам сырой отчёт, вы же не говорите «этот сотрудник не работает». Вы даёте фидбек, направляете, подсказываете. С ИИ — то же самое.

Перестаньте быть просто заказчиком. Станьте партнёром. Спросите у него:

- «Какие десять вопросов мне стоит задать по этой теме?»
- «Что тебе нужно знать от меня, чтобы дать лучший ответ?»
- «Сыграй роль моего сложного клиента, я хочу отработать диалог».

И самое главное. Вдохновение.

У всех нас одинаковый ChatGPT. Но результаты разные. Почему? Потому что вы привносите в модель свой опыт, свою точку зрения, свой вайб.

Вдохновение — это дисциплина! Дисциплина в том, что вы впускаете в свою голову, Это напрямую влияет на то, что вы ожидаете получить.

А креативность — это когда вы делаете больше, чем первое, что приходит в голову. Точно так же с ИИ — никогда не принимайте первый ответ, дожимайте до идеала.

ИИ упростил получение «достаточно хороших» идей с первого запроса. Но если ваша цель — топ-уровень, придётся копать глубже.

Правильный ответ на вопрос «Как вы используете ИИ?» только один:
— Я его не использую. Я с ним работаю.

И с этим осознанием ваша эффективность вырастет в разы

@aimastersme

Почему одни люди схватывают все на лету, а другие тупят?
(продолжение предыдущего поста)

Наблюдая за разными командами и людьми, поймал четкую закономерность.

Те, кто реально быстро осваивает новое, делают одно и то же:

1. Горят любопытством
Видят новый инструмент — сразу тестируют. Новая фича в обычном сервисе — уже ковыряют, пока другие читают отзывы и смотрят 2-часовые туториалы.

2. Не боятся накосячить
Запускают проект, который может не взлететь. Публикуют посты, которые могут не зайти. Создают креативы, которые не всем понятны.

3. Применяют правило 3 попыток
Первый раз — преодолеть свой страх.
Второй — перестать быть полным нубом и разобраться.
Третий — понять, твое это или нет.
Работает везде. От изучения программирования до запуска подкаста.

4. Фейлы = инсайты
Когда промпт выдает бред — анализируют почему. Когда проект проваливается — вытаскивают уроки. Вместо того чтобы забить и больше не пробовать, дожимают или применяют эти навыки в новой области.

Все эти качества можно развить. Нужно пробовать то, что откладываешь месяцами.

Что здесь резонирует больше всего? Делитесь в комментах 👇

@aimastersme

Список лучших AI сервисов по мнению венчурного фонда a16z

Стоит оговориться, что во все эти стартапы фонд вложился, поэтому не совсем объективно, но на 80% я согласен

🧠 Общие
1. Perplexity — ИИ-поисковик с быстрыми и достоверными ссылками на источники. Умеет отвечать в стиле исследовательских заметок.
2. Claude — Чат-ассистент от Anthropic, отлично справляется с большими документами и креативными задачами.
3. ChatGPT — Универсальный помощник от OpenAI. Всем знаком, а теперь еще продвинутый голосовой режим.


🧾 Бизнес
4. Granola — Слушает звонки, делает расшифровку и превращает в форматированные заметки (русский не поддерживает).
5. Wispr Flow — Голосовой диктант, превращающий речь в текст прямо в приложениях.
6. Gamma — Делает презентации, документы и лендинги на основе тезисов.
7. Adobe Acrobat AI — Чат по PDF-документу, может суммировать и искать по содержимому.
8. Cubby — Пространство для совместной ИИ-работы с заметками и исследованиями.
9. Cora — Помощник по почте: сортировка входящих, шаблоны, автоматические ответы.
10. Lindy — Создание персональных ИИ-агентов для автоматизации рутины (от e-mail до CRM).


📢 Соцмедиа
11. Delphi — AI-клоны для общения с аудиторией: в текстах, видео и голосе.
12. HeyGen — Говорящие аватары для перевода, дубляжа и продакшена видео.
13. Argil — Быстрые видео с аватарами, говорящими по скрипту.
14. Opus Clip — Нарезает длинные ролики на короткие вирусные клипы с подписями.
15. Persona — Персонализированный ИИ-агент для блогеров и инфлюенсеров.
16. Captions — Монтаж, автосабы, исправление взгляда, клонирование голоса в одном флаконе.


🛠 Разработка
17. Cursor — IDE, которая «знает твой код» и помогает писать вместе с ИИ.
18. Replit AI — Создание приложений из текстового описания, прямо в браузере.
19. AnyChat — Один интерфейс для всех моделей: GPT, Claude, Gemini и т.д.
20. Codeium (Windsurf) — AI-автодополнение, рефакторинг, генерация кода по описанию.


🎨 Креатив
21. ElevenLabs — Генерация реалистичных голосов, клонирование и эмоции.
22. Suno / Udio — Генерация песен по тексту или настроению.
23. Midjourney / Ideogram / Playground — Разные стили генерации изображений.
24. Runway / Kling / Viggle — Создание и редактирование видео с ИИ.
25. Krea — AI-холст: рисуй, улучшай, оживляй фото и видео.
26. Photoroom — Быстрый удалитель фона, улучшалка товарных фоток.


🧩 Помощь
27. Rosebud — Дневник с ИИ-рефлексией, помогает осознавать эмоции и паттерны.
28. Good Inside — Психология родительства с поддержкой доктора Бекки.
29. Ada Health — Проверка симптомов и рекомендации на основе данных.
30. Ash — ИИ-терапевт для коротких сессий или быстрых советов.
31. NotebookLM — Делает из PDF и заметок обучаемый smart-конспект с поиском.
32. Particle — Превращает новости в понятные, короткие ИИ-дайджесты.


🎉 Развлечение
33. Remix — Платформа для генерации и обмена AI-артом и мемами.
34. Meta Imagine — Генерация изображений в Meta-экосистеме (Instagram и др).
35. Grok — Ироничный чат-бот от xAI, встроенный в соцсеть X (бывший Twitter).
36. Curio — AI-игрушки, с которыми можно говорить. Детский вариант с голосами от ElevenLabs.

@aimastersme

Выходные — время для вайб-кодинга

Пока все спали, Atlassian (да-да, те самые ребята из Jira и Confluence) тихой сапой выкатили абсолютно бесплатный инструмент для кодеров — Rovo.

Скачать тут

Похож на Claude Code. Под капотом — модель Claude. Cудя по всему версии 3.5

Что могу сказать? Мне Claude 3.5 для кода всегда нравился. Написать Chrome extension или простенького чат-бота — работает на ура.

Дают 20 миллионов токенов в день. Для pet-проекта — более чем достаточно.

Главное — бесплатно. Полностью!

Удачного вайб-кодинга

@aimastersme

Три правила, которые прокачают вашу работу с ChatGPT

Применяйте, и ваша результативность с AI вырастет в разы

1. Контекст решает

Нейронка изначально ничего не знает про вас и вашу задачу. Вообще ничего.

Хотите годный ответ? Грузите максимум информации:
- кто вы и чего хотите
- какой результат нужен
- что уже пробовали
- все детали и нюансы задачи
- примеры того, как надо

Чем подробнее опишете задачу — тем точнее будет результат. Это как разница между "сделай красиво" и нормальным техзаданием.

2. Новая тема = новый чат

Часто вижу такую картину: человек в одном чате обсуждает сначала маркетинг, потом резко переключается на ремонт машины.

Так делать нельзя!

Модель помнит весь контекст беседы. Когда вы скачете между темами — она путается, и ответы получаются слабыми, поверхностными.

Запомните: новая тема — открывайте новый чат. Это бесплатно, чатов можно создавать сколько угодно.

3. Нейронка лучше знает, как с ней общаться

Вместо того чтобы самому придумывать промпты — пусть она задаёт вам вопросы или напишет промпт:

"Как лучше сформулировать эту задачу?"
"Задай мне 5 вопросов для уточнения"
"Напиши идеальный промпт для решения этой задачи"

Она выдаст вам развернутый промпт с нужным контекстом. Берёте его, открываете новый чат — и получаете результат в разы лучше.

Да, для многих это база. Но я каждый день вижу, как люди нарушают эти правила и получают фигню на выходе.

Хотя, я уверен, что вы не такие 😉

@aimastersme

Markdown — лайфхак, который все игнорят

Вчера в одном из чатов по AI участница спросила: Зачем ставить хештеги, когда пишешь промпт?

Уверен, что вы тоже видели подобное:

# Промпт или ## Твоя роль

Так вот, это не хештеги. Это один из символов для форматирования текста.

Штука в чем. Люди читают глазами — видят жирный текст, большие буквы, отступы.

Нейронки читают голый набор символов. Для них **важное слово** и важное слово — разные вещи.

Это называется Markdown формат или md. Придумали его как раз, чтобы показать машине структуру и приоритеты через дополнительные символы.

На картинке к посту полезная шпаргалка, как размечать текст с помощью простых символов (слева), чтобы нейронка видела его как мы (справа).

Самый полезный прём - это разделять блоки текста с помощью --- или ***

Кстати, телега тоже понимает Markdown, хоть и не весь. Напишите в комментах слово **ПОНЯТНО**
с двумя звездочками до и после, и текст станет жирным, как я после 30 😅

@aimastersme

Стэнфордское исследование показало: мы создаём ИИ не для тех задач

Исследование на 1500 респондентах "Future of Work with AI Agents" выявило тотальное напонимание между тем, что хотят работники, и тем, что создают разработчики.

Главный вывод — вместо инструментов для замены людей нужно строить ИИ-партнеров, которые помогают справляться с рутиной.

Работники хотят партнерства, а не вытеснения

Основное желание сотрудников — равное партнерство с ИИ. Они готовы автоматизировать скучные задачи, чтобы освободить время для творческой работы.

- Автоматизировать задачу, чтобы сосредоточиться на высокоценной работе — 69,38% респондентов
- Справиться с повторяющимися вещами — 46,6%
- Уменьшить стресс и умственное напряжение — 25,5%

Инвестиции направлены в неправильные зоны

41,6% компаний из Y Combinator нацелены на зоны Низкого Приоритета и "Красного Света" автоматизации, в то время как перспективные задачи в "Зеленой Зоне" остаются без должного внимания.

Стартапы инвестируют туда, где автоматизация НЕ нужна работникам, но технически возможна.

Soft-skills становятся премиальными

Вопреки прогнозам экспертов, высокооплачиваемые аналитические навыки теряют ценность. На первый план выходят межличностные компетенции.

Набирают ценность: обучение и наставничество, коммуникации с командой, планирование и приоритизация

Творческие работники против автоматизации контента

Сектор "Искусство, дизайн и медиа" показал особую позицию — только 17,1% задач получили положительные оценки для автоматизации.

Участники исследования четко разграничили:
ИИ для оптимизации процесса — да
ИИ для создания контента — категорически нет

"Свой дизайн я создаю сам. Для исследований использую ИИ"

Огромный разрыв между потребностью и использованием

Топ-10 профессий с самым высоким желанием автоматизации представляют всего 1,26% от общего использования ИИ.

Технологии развиваются там, где меньше всего нужны.

Главные страхи работников расставлены по приоритетам:

- Недостаток доверия к точности и надежности ИИ - 45,0%
- Страх замены на рабочем месте - 23,0%
- Отсутствие у ИИ человеческих качеств - 16,3%

Проблема точности волнует в два раза больше, чем угроза потери работы.

Что в сухом остатке

Происходит фундаментальное непонимание рынка:
Стартапы строят: полную автоматизацию (полный контроль у ИИ)
Работники хотят: равное партнерство (совместное принятие решений)
Реальность часто: человек незаменим

Настоящая возможность лежит в области сотрудничества человека и ИИ. Будущее — это "люди ВМЕСТЕ с ИИ", а не "люди против ИИ".


@aimastersme

Лучшие AI в своих категориях: Июнь 2025

Кодинг: Claude Code
Мультимодальность: Google Gemini 2.5 Pro
Видеогенерация: Google VEO 3
Математика: ChatGPT o3
Голос: Elevenlabs
Тексты: ChatGPT 4.5
Исследования: Claude 4 Opus / Gemini Deep Research
Веб-агент: Browserbase / Genspark
Онлайн-поиск: Perplexity / Exa
Изображения: Flux Kontext / Google Imagen 4
Музыка: Suno

По сравнению с предыдущим рейтингом поменялась почти треть лидеров

@aimastersme

Как на самом деле обучают LLM и при чем здесь Цукерберг

То, что мы привыкли называть нейронкой — большая языковая модель (LLM) — это просто автокомплит на стероидах. Она не умеет отвечать на вопросы и следовать инструкциям. Просто продолжает текст по смыслу.

А вот чтобы превратить её в полезного ассистента, типа ChatGPT, нужен тюнинг (пост-тренировка).

Делается это в два этапа:
- SFT (Supervised Fine-Tuning) — тупо скармливаем модели тысячи пар «вопрос-идеальный ответ». Так она учится самому формату диалога.
- Preference Alignment — модели показывают два ответа: один классный (chosen), другой — отстой (rejected). Так она учится отвечать правильно и в нужном стиле.

Фича для гиков — Model Merging

Оказывается, можно взять две-три дообученные модели (например, одну под код, другую под финский язык) и просто... усреднить их веса! И внезапно получается модель, которая умеет и то, и другое. Вжух!

Главная боль всего процесса обучения моделей — оценка (evaluation)

Все эти академические бенчмарки типа MMLU — полная фигня в реальной жизни. Модель может быть топом в тестах и при этом генерить инфоцыганский булшит в обычном чате. И наоборот. Недавно именно так облажались модели Meta Llama 4

Так что без оценки живыми людьми (или LLM-судьями) — никуда

В итоге весь процесс — это бесконечный цикл: Данные → Тренировка → Оценка → Снова Данные. И качество данных решает. Качество данных — это абсолютно всё!

А теперь к самому интересному

Цукерберг купил 49% Scale AI за $14,3 миллиарда — стартап, который как раз специализируется на разметке данных для обучения нейросетей. То есть именно эти ребята отвечают за качество данных для обучения. Мало того, их датасетами пользуются абсолютно все крупнейшие игроки: ChatGPT, Grok, Claude.

Это примерно как купить автомастерскую, что обслуживает все лучшие болиды F1. Все секреты на виду, все подходы как на ладони.
Nice move, Zuck!

@aimastersme

Первый в истории Battle Royale между CLI-агентами для кодинга

6 бойцов на арене:
• claude-code
• anon-kode
• codex
• opencode
• ampcode
• gemini

Задача — найти и убить другие процессы. Последний выживший побеждает

Жесткач и байтище 😅
Скорость решает

ps: кстати, только что вышедший Gemini CLI — совершенно бесплатный (с дневными лимитами)

@aimastersme

Александр Дюма написал 257 книг за 40 лет

Знаете как?
У него была команда из 52 технических писателей. Почти что ИИ...

Дюма создал первую в истории литературную “сборочную линию” в 1840-х. Его главный соавтор, Огюст Маке, написал черновики 19 романов, в том числе “Графа де Монте-Кристо” и всех “Мушкетеров”.

Однако, самостоятельно Маке был… унылой посредственностью.

Вот система Дюма:
1. Концепция - идея и детальный план
2. Черновик - делегирует Маке, а тот исследует и пишет первую версию
3. Полировка - Дюма превращает заготовку в шедевр

Маке делал тяжелую работу. Дюма добавлял глубину: диалоги, характеры, драму.

Ничего не напоминает?
Современные AI - это армия цифровых Маке.

Даешь ChatGPT четкий промпт с примерами - получаешь черновик за секунды - полируешь под свой стиль.

80% работы делегируешь машине. Энергию тратишь на концепцию и финальный тюнинг.

Все говорят: “AI пишет шаблонно”.
Соглашусь!

Хемингуэй говорил: “Первый черновик всегда дерьмо”. Разница между посредственным и гениальным в планировании и доработке.

Дюма это понял 200 лет назад.
И почему мы еще не Дюма?

@aimastersme

Microsoft проанализировал 200К диалогов с AI — и вот что творится

Исследование, как люди используют нейронки на работе прямо сейчас

И результаты… ну как сказать - ожидаемо и неожиданно одновременно

Кого накрывает в первую очередь:
- Переводчики (98% задач)
- Саппорт
- Продажники
- Писатели всех мастей
- Data scientists (ирония судьбы)

Кто в безопасности:
- Медсестры
- Массажисты
- Операторы техники
- Строители

Самые частые юзкейсы:
- Собирают инфу
- Пишут и редактируют
- Общаются с клиентами (AI типа коуч)

Неожиданное:
- Большая зарплата не защищает от замещения профессии AI
- В 40% случаев AI делает вообще не то, что просили. Не удивительно, это ж Bing 😅

Физический труд остается за людьми — тут без сюрпризов

Главное: что это данные о том, как AI используют прямо сейчас - на земле, как говорится

@aimastersme​​​​​​​​​​​​​​​​

Сколько стоит быть в AI-тренде: аудит моих подписок

AI и креатив:
• ChatGPT Plus — $20/мес
• Freepik — $130/год ($11/мес)
• Midjourney — $100/год ($8/мес)
• Higgsfield — $200/год ($17/мес)
• Kling AI — $160/год ($13/мес)
• ClipDrop — $6/мес

Разработка:
• Claude Code Max — $100/мес
• Cursor — $240/год ($20/мес)
• Firecrawl — $20/мес
• VPS инфраструктура — $200/год (~$17/мес)

Google экосистема:
• Gemini + Drive 2T + YouTube — $33/мес

Прочее:
• Perplexity — $5/год
• Fireworks AI — $40/год ($3/мес)
• Deepgram — $140/год ($12/мес)
• Openrouter — $12/мес
• Coze.com — $9/мес
• Тестирование всяких новых сервисов — $700/год (~$58/мес)

Итого: ~$360/месяц или $4 315/год

Хм, AI-стек по цене аренды квартиры. И знаете что - ни разу не жалею и не откажусь. Совершенно поменялся взгляд на то, как достигать результатов. Новых навыков появилось на 3 жизни. И сколько еще впереди! 🚀

Если интересно, что и для чего использую, то пишите в комментах.
И делитесь вашими подсчётами. У кого сколько?

@aimastersme