This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Технология ZeST (Zero-Shot Material Transfer from a Single Image) позволяет переносить материалы с одного изображения на другое.
Работает просто: берете фото яблока, находите картинку с золотым предметом - и вуаля! Ваше яблоко теперь золотое, с естественными бликами и тенями.
И что самое классное - остальная часть фотографии остается без изменений.
На момент публикации демо на HuggingFace недоступно, но код и веса модели выложили на GitHub.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1
Repomix собирает весь ваш репозиторий в один файл, который можно скормить любой ИИ-модели.
Больше не нужно загружать десятки файлов в ChatGPT или Claude — просто упаковал весь проект и загрузил. Работает со всеми популярными моделями: Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Grok и другими.
Попробовать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🆒3🔥1
Сколько часов в сутках на самом деле? 🤔
Формально, 24. Но ...
Вот вычитаем сон, ежедневную рутину, рабочие задачи. Сколько остается теперь? Сколько из 24 часов остается на то, что действительно важно?
Этот вопрос сподвиг меня к тому, чтобы задуматься, а как я вообще использую свое время?
Поразмыслив немного, мы с командой разработали приложение, которое помогает лучше понять свой день.
TimeFlow помогает ответить на важные вопросы:
🌟 Как на самом деле распределяется мой день?
🌟 Сколько времени уходит на рабочие задачи, а сколько на рутину?
🌟 Где найти дополнительное время для важных задач?
🌟 Какую часть дня я трачу на полезные привычки и личные цели?
🌟 Сколько времени занимает дорога на работу и обратно?
🌟 Как много времени я теряю на прокрастинацию?
🌟 Достаточно ли времени я уделяю обучению и концентрации?
🌟 Как соотносятся рабочие дела и домашние обязанности в моём расписании?
🌟 Сколько времени я действительно провожу с семьёй и близкими?
🌟 Уделяю ли я время своим жизненным целям и развитию полезных привычек?
🌟 Как прошёл мой день и достиг ли я цели дня?
В самом приложении вы сможете:
⏱ Вести точный учет рабочего и личного времени
✔️ Ставить цели, отслеживать формирование и поддержание полезных привычек
📊 Анализировать итоги каждого дня для повышения эффективности
🗒 Вести личный дневник для заметок и самоанализа
👋 Приложение постепенно дорабатывается: в будущем планируется добавить режим таймера, расширенную статистику и ИИ-анализ. Поэтому, если вы найдёте ошибки или у вас есть предложения - пишите в поддержку бота.
📱 Приложение
Формально, 24. Но ...
Вот вычитаем сон, ежедневную рутину, рабочие задачи. Сколько остается теперь? Сколько из 24 часов остается на то, что действительно важно?
Этот вопрос сподвиг меня к тому, чтобы задуматься, а как я вообще использую свое время?
Поразмыслив немного, мы с командой разработали приложение, которое помогает лучше понять свой день.
TimeFlow помогает ответить на важные вопросы:
В самом приложении вы сможете:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍4❤1
🚀 Автоматическая документация к GitHub-репозиториям от создателей Dewin
Разработчики Dewin выпустили DeepWiki — AI инструмент, который автоматически генерирует подробную документацию к GitHub-репозиториям. Представьте: открываете незнакомый код и сразу получаете понятную структурированную документацию с визуализацией!
Как это работает:
✨ Просто замените github.com на deepwiki.com в URL репозитория
✨ Или найдите проект среди 30 000+ уже проиндексированных.
✨ Не нашли нужный? Добавьте репозиторий самостоятельно!
Документация разбита на тематические разделы, сложные моменты визуализированы в виде графиков и схем. Вот, например, библиотека Transformers 🤗
💡 Бонус: встроенный нейропоиск Deep Research позволяет быстро найти информацию или задать вопросы ИИ прямо на странице документации.
😀 DeepWiki
Разработчики Dewin выпустили DeepWiki — AI инструмент, который автоматически генерирует подробную документацию к GitHub-репозиториям. Представьте: открываете незнакомый код и сразу получаете понятную структурированную документацию с визуализацией!
Как это работает:
Документация разбита на тематические разделы, сложные моменты визуализированы в виде графиков и схем. Вот, например, библиотека Transformers 🤗
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Вайбы вечерней Братиславы
Давно не был на танцевальных тусовках, а тут посчастливилось попасть сразу на Red Bull Dance Your Style.
Конечно, не BC ONE, но тоже качает.
Такая ностальгия. Даже промелькнула мысль, не вернуться ли в танцы. Но мысль пока отложил)
Давно не был на танцевальных тусовках, а тут посчастливилось попасть сразу на Red Bull Dance Your Style.
Конечно, не BC ONE, но тоже качает.
Такая ностальгия. Даже промелькнула мысль, не вернуться ли в танцы. Но мысль пока отложил)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🆒1
Forwarded from Stepik – онлайн-курсы
Всем привет!
Вчера у нас прошел интенсив «Vibe Coding – Новая парадигма программирования»👨💻 Провели его Александр Миленькин и Станислав Гасиловский.
Ссылки на запись:
- Youtube
- VK
Всем большое спасибо за участие!
Спикеры также приготовили приятный бонус для участников:
🎁 Скидка 35% на новый курс «Vibe-coding | AI-программирование | Экспресс-курс» по промокоду VIBECODING
🎁 Промокод DATAFEELING на другие курсы Александра по Data Science и ML
До новых встреч!
#stepik #vibecoding #интенсив #AI
Вчера у нас прошел интенсив «Vibe Coding – Новая парадигма программирования»
Ссылки на запись:
- Youtube
- VK
Всем большое спасибо за участие!
Спикеры также приготовили приятный бонус для участников:
До новых встреч!
#stepik #vibecoding #интенсив #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3👍2
Если вы когда нибудь задавались вопросом, как выглядит офис фармацевтической компании Takeda в Европе, то этот кружочек для вас 🤖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Тревожники на месте?
Контент вам принес – никто из ноунеймов о вас не думает больше пары секунд в день🌝
Тут целиком чат
Блесток вам на лапки, и не тревожьтесь
Контент вам принес – никто из ноунеймов о вас не думает больше пары секунд в день
Тут целиком чат
Блесток вам на лапки, и не тревожьтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥1
🚀 Наивный RAG — это скам!
...когда дело касается продакшн.
📱 Часто в YouTube показывают RAG как «запихнул документы — и всё работает». Но в реальной жизни всё куда сложнее. Чтобы система действительно работала, нужно глубоко погрузиться в структуру данных заказчика, учесть особенности поисковых запросов и привести их в соответствие с полями БД.
⚙️ Основная задача продакшн‑RAG — это не генерация, а правильное извлечение нужных документов из БД: предобработка запроса, сопоставление с полями, фильтрация, нормализация — и лишь затем отправка в LLM. На это иногда уходит львиная часть времени, гораздо большая, чем на промпты. И всему этому должна предшествовать качественная подготовка документов: разделение, предобработка и хранение.
🤖 Да, работать с RAG круто и интересно — но поверьте, это далеко не тот «волшебный» инструмент, как рисуют на хайповых видео. Успех — за глубоким пониманием данных и тщательным подходом. И если вы берёте заказ на RAG, оцените: хватит ли времени и ресурсов, чтобы сделать всё правильно.
...когда дело касается продакшн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡2🔥2🤔1💯1
Forwarded from я обучала одну модель
Очень конспирологическая статья Subliminal Learning: Language models transmit behavioral traits via hidden signals in data
https://arxiv.org/abs/2507.14805
В чем идея: модель-учителя обучали на датасете с какой-то ярко выраженной чертой. Например, прививая ей особенно сильную любовь к совам. Потом эту же модель просили сгенерировать данные, состоящие из с виду рандомных номеров. Например, продолжить уже созданный список каким-нибудь образом, без какого-то заданного паттерна. На этом числовом датасете потом учат student model
В итоге эта student model каким-то образом перенимает предпочтения модели-учителя и тоже начинает любить сов, обучившись на наборе чисел, которые видимо нам кажутся случайными, но таковыми не являются
Это работает с разными животными, и даже работает с MNIST: student model научилась решать задачи из этого датасета, по сути никогда не обучаясь на этих данных, а увидев только (pseudo)random noise от модели-учителя
При этом, эффект не сохраняется, если просто засунуть рандомные числа в контекст модели без дополнительного обучения, или если у студента и учителя разные базовые модели. Также отдельно проверяли, что это не подвид emergent misalignment, когда, например, модель становится злой, если ее обучить на небезопасном коде или на числах типа 666 и 1488
Еще этот подход работает, если вместо чисел генерить другие не связанные с выбранной чертой (e.g. любовь к совам) домены, например код или ризонинг трейсы для математических задач
В целом это интересная иллюстрация того, что все LLM – это достаточно необычные distribution machines. Но боюсь представить сколько шизо-теорий на этом теперь можно построить
https://arxiv.org/abs/2507.14805
В чем идея: модель-учителя обучали на датасете с какой-то ярко выраженной чертой. Например, прививая ей особенно сильную любовь к совам. Потом эту же модель просили сгенерировать данные, состоящие из с виду рандомных номеров. Например, продолжить уже созданный список каким-нибудь образом, без какого-то заданного паттерна. На этом числовом датасете потом учат student model
В итоге эта student model каким-то образом перенимает предпочтения модели-учителя и тоже начинает любить сов, обучившись на наборе чисел, которые видимо нам кажутся случайными, но таковыми не являются
Это работает с разными животными, и даже работает с MNIST: student model научилась решать задачи из этого датасета, по сути никогда не обучаясь на этих данных, а увидев только (pseudo)random noise от модели-учителя
При этом, эффект не сохраняется, если просто засунуть рандомные числа в контекст модели без дополнительного обучения, или если у студента и учителя разные базовые модели. Также отдельно проверяли, что это не подвид emergent misalignment, когда, например, модель становится злой, если ее обучить на небезопасном коде или на числах типа 666 и 1488
Еще этот подход работает, если вместо чисел генерить другие не связанные с выбранной чертой (e.g. любовь к совам) домены, например код или ризонинг трейсы для математических задач
В целом это интересная иллюстрация того, что все LLM – это достаточно необычные distribution machines. Но боюсь представить сколько шизо-теорий на этом теперь можно построить
🔥3😎1
Staff+
Прочитал интересную статью про архетипы Staff-инженеров - чётко раскладывает, что вообще за роли бывают на этом уровне.
Всего выделяют 4 архетипа:
1. Tech Lead - ведёт техническую стратегию команды, помогает приоритизировать задачи, координирует между техом и продуктом. Самый частый архетип.
2. Architect - глубокий эксперт в узкой области (например, API или инфраструктура). Делает системные изменения, влияет через качество решений, а не иерархию.
3. Solver - разбирается с хаосом: нестабильные системы, технические долги, срочные пожары. Обычно перемещается между командами.
4. Right Hand - правая рука CTO/директора. Масштабирует их влияние, берёт на себя сложные кросс-командные инициативы.
Также интересный факт: ~⅔ получают Staff внутри своей компании, остальным нужно менять работу. И “staff-проект” (большой важный проект) не обязателен - часто хватает устойчивого вклада или просто смены контекста.
Если вы на пути к Staff или уже там, то автор также приводит график недели каждого из типов — можно "примерить" на свой😎
Прочитал интересную статью про архетипы Staff-инженеров - чётко раскладывает, что вообще за роли бывают на этом уровне.
Всего выделяют 4 архетипа:
1. Tech Lead - ведёт техническую стратегию команды, помогает приоритизировать задачи, координирует между техом и продуктом. Самый частый архетип.
2. Architect - глубокий эксперт в узкой области (например, API или инфраструктура). Делает системные изменения, влияет через качество решений, а не иерархию.
3. Solver - разбирается с хаосом: нестабильные системы, технические долги, срочные пожары. Обычно перемещается между командами.
4. Right Hand - правая рука CTO/директора. Масштабирует их влияние, берёт на себя сложные кросс-командные инициативы.
Также интересный факт: ~⅔ получают Staff внутри своей компании, остальным нужно менять работу. И “staff-проект” (большой важный проект) не обязателен - часто хватает устойчивого вклада или просто смены контекста.
Если вы на пути к Staff или уже там, то автор также приводит график недели каждого из типов — можно "примерить" на свой
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2⚡1❤1💯1
Юридическая фирма, где все сотрудники - ИИ.
Звучит как фантастика, но скоро может стать реальностью. Прочитал свежий Requests for Startups от Y Combinator - список идей, которые они особенно хотят профинансировать. Есть очень мощные направления, вот в кратце:
💡 Full-stack AI-компании - предлагается не просто продавать ИИ-решения юристам, а самому стать "ИИ-юридической фирмой" и вытеснить старых игроков. Не обслуживать динозавров - стать их заменой.
💡 AI Personal Assistant - агент, который реально делает задачи, а не просто напоминает. Сам отвечает на письма, ставит встречи, завершает рутинные процессы. В духе “to-do → done”.
💡 AI в образовании - персонализированные ИИ-репетиторы с объяснениями в стиле 3Blue1Brown. А ещё - мультимодальные модели, которые показывают, а не просто рассказывают.
💡 Голосовой AI - звонки с ботами, которых не отличить от людей. Уже работают, звучат как будущее. Потенциал - в триллион звонков в год.
💡 AI в финансах - ИИ, который знает все про твои финансы, цели и долги, и даёт советы лучше дорогого консультанта. И без конфликта интересов.
💡 Healthcare-агенты — в США $1 трлн в медицине уходит просто на админку. Сейчас можно строить агентов, которые автоматически обрабатывают PDF-ки, формы и данные между системами.
Отдельно призывают дизайнеров становиться фаундерами: YC считает, что дизайн - уже не просто “приятный плюс”, а ключевая фича, как у Stripe и Airbnb.
Если думаешь над своим AI-стартапом — обязательно прочти весь список. А когда будешь готов взяться за реализацию, заходи сюда 😉
Звучит как фантастика, но скоро может стать реальностью. Прочитал свежий Requests for Startups от Y Combinator - список идей, которые они особенно хотят профинансировать. Есть очень мощные направления, вот в кратце:
Отдельно призывают дизайнеров становиться фаундерами: YC считает, что дизайн - уже не просто “приятный плюс”, а ключевая фича, как у Stripe и Airbnb.
Если думаешь над своим AI-стартапом — обязательно прочти весь список. А когда будешь готов взяться за реализацию, заходи сюда 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 OpenAI представила новый режим обучения в ChatGPT
С 29 июля 2025 года ChatGPT теперь предлагает Study Mode — режим обучения, который помогает студентам решать задачи шаг за шагом, вместо того чтобы просто предоставлять ответы.
🔍 Что нового в Study Mode?
1️⃣ Интерактивные подсказки: Использование сократического метода вопросов для углубленного понимания.
2️⃣ Структурированные ответы: Информация представляется поэтапно, что облегчает усвоение сложных тем.
3️⃣ Персонализированная поддержка: Уровень сложности адаптируется в зависимости от навыков и предыдущих запросов пользователя.
4️⃣ Проверка знаний: Викторины и открытые вопросы позволяют отслеживать прогресс пользователей.
5️⃣ Гибкость использования: Возможность легко переключаться между режимом обучения и стандартным режимом.
👩🎓 Студенты уже положительно отзываются о новом подходе:
💡 Как начать?
Просто выберите "Study and learn" в инструментах ChatGPT и задайте свой вопрос.
🔮 Ожидается, что этот режим поможет сделать обучение более интерактивным и углубленным. Более подробную информацию о новом режиме можно найти на официальном сайте OpenAI.
Как вы относитесь к новому режиму обучения?
👍 — Отличная идея, так и надо!
🤔 — Не уверен(а), будет ли эффективно..."
С 29 июля 2025 года ChatGPT теперь предлагает Study Mode — режим обучения, который помогает студентам решать задачи шаг за шагом, вместо того чтобы просто предоставлять ответы.
🔍 Что нового в Study Mode?
1️⃣ Интерактивные подсказки: Использование сократического метода вопросов для углубленного понимания.
2️⃣ Структурированные ответы: Информация представляется поэтапно, что облегчает усвоение сложных тем.
3️⃣ Персонализированная поддержка: Уровень сложности адаптируется в зависимости от навыков и предыдущих запросов пользователя.
4️⃣ Проверка знаний: Викторины и открытые вопросы позволяют отслеживать прогресс пользователей.
5️⃣ Гибкость использования: Возможность легко переключаться между режимом обучения и стандартным режимом.
👩🎓 Студенты уже положительно отзываются о новом подходе:
"Это как круглосуточные консультации по учебным вопросам!" — делится впечатлениями студент.
💡 Как начать?
Просто выберите "Study and learn" в инструментах ChatGPT и задайте свой вопрос.
🔮 Ожидается, что этот режим поможет сделать обучение более интерактивным и углубленным. Более подробную информацию о новом режиме можно найти на официальном сайте OpenAI.
Как вы относитесь к новому режиму обучения?
👍 — Отличная идея, так и надо!
🤔 — Не уверен(а), будет ли эффективно..."
👍4❤2🤔1
🤖 Google выпускает Deep Think для подписчиков AI Ultra
Gemini 2.5 Deep Think, модель, завоевавшая золото на Международной математической олимпиаде 2025, теперь доступна подписчикам Google AI Ultra в приложении Gemini.
Что нового?
- Использование параллельного мышления для генерации и совершенствования идей.
- Улучшенная производительность: быстрее решает задачи и достигает бронзового уровня производительности на тестах IMO.
- Применение в математике, науке, разработке алгоритмов и сложных кодинг-задачах.
🔒 Модель демонстрирует лучший уровень безопасности и объективности контента, чем предыдущие версии.
📂 Подробнее о Deep Think — в официальной pdf-карточке модели.
Попробовать можно уже сегодня, включив опцию Deep Think в приложении Gemini🖱
👩💻 Data Flow
Gemini 2.5 Deep Think, модель, завоевавшая золото на Международной математической олимпиаде 2025, теперь доступна подписчикам Google AI Ultra в приложении Gemini.
Что нового?
- Использование параллельного мышления для генерации и совершенствования идей.
- Улучшенная производительность: быстрее решает задачи и достигает бронзового уровня производительности на тестах IMO.
- Применение в математике, науке, разработке алгоритмов и сложных кодинг-задачах.
🔒 Модель демонстрирует лучший уровень безопасности и объективности контента, чем предыдущие версии.
📂 Подробнее о Deep Think — в официальной pdf-карточке модели.
Попробовать можно уже сегодня, включив опцию Deep Think в приложении Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥2💯2
Почему "просто сесть и сделать" - сложно?
Когда наступает эмоциональное или умственное «выгорание» - возникает «ментальная стена». Главный барьер часто не физическая усталость, а страх того, что задача потребует слишком много энергии.
Подобно тому, как телефон переходит в «режим низкого энергопотребления», наш мозг делает все возможное, чтобы сэкономить свои ограниченные ресурсы, поэтому мы с большей вероятностью выберем не требующие больших усилий и приносящие немедленное удовлетворение занятия, такие как просмотр сериалов или прокручивание ленты в соц сетях.
В этом состоянии мозг также склонен преувеличивать количество энергии, необходимое для выполнения задачи, из-за чего она кажется более сложной, чем на самом деле. Но самое сложное — это часто просто начать. Как только мы начинаем, инерция начинает работать на нас.
🧠 Доктор Бегети предлагает простое, но мощное решение: правило 5 минут. Начни работу, даже если кажется, что не можешь. Договорись с собой: «Я поработаю хотя бы 5 минут, а потом решу, продолжать или остановиться»
Тогда:
- Мозг занижает ожидания касательно того, сколько энергии потребует задача - мы выходим из «режима низкого энергопотребления».
- После первых 5 минут, самая сложная часть, начало - пройдена, после чего задача перестаёт казаться непосильной, и уже воспринимается мозгом легче.
- Даже если остановишься — эффект уже есть: ежедневные 5 минут складываются в 30+ часов работы за год
👩💻 Data Flow
Когда наступает эмоциональное или умственное «выгорание» - возникает «ментальная стена». Главный барьер часто не физическая усталость, а страх того, что задача потребует слишком много энергии.
Подобно тому, как телефон переходит в «режим низкого энергопотребления», наш мозг делает все возможное, чтобы сэкономить свои ограниченные ресурсы, поэтому мы с большей вероятностью выберем не требующие больших усилий и приносящие немедленное удовлетворение занятия, такие как просмотр сериалов или прокручивание ленты в соц сетях.
В этом состоянии мозг также склонен преувеличивать количество энергии, необходимое для выполнения задачи, из-за чего она кажется более сложной, чем на самом деле. Но самое сложное — это часто просто начать. Как только мы начинаем, инерция начинает работать на нас.
🧠 Доктор Бегети предлагает простое, но мощное решение: правило 5 минут. Начни работу, даже если кажется, что не можешь. Договорись с собой: «Я поработаю хотя бы 5 минут, а потом решу, продолжать или остановиться»
Тогда:
- Мозг занижает ожидания касательно того, сколько энергии потребует задача - мы выходим из «режима низкого энергопотребления».
- После первых 5 минут, самая сложная часть, начало - пройдена, после чего задача перестаёт казаться непосильной, и уже воспринимается мозгом легче.
- Даже если остановишься — эффект уже есть: ежедневные 5 минут складываются в 30+ часов работы за год
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥1
🚀 Как Anthropic использует Claude Code для оптимизации разработки
Anthropic рассказали, как их команды применяют Claude Code для ускорения рабочих процессов и автоматизации рутинных задач. Вот несколько интересных примеров:
🔍 Навигация в коде: Инструмент помогает новым сотрудникам быстро разбираться с кодом, анализирует зависимости и показывает, какие файлы требуют внимания.
✅ Тесты и ревью: Claude Code автоматизирует написание юнит-тестов, форматирование Pull Request'ов и даже перевод тестов на другие языки (например, Rust).
🐛 Дебаг и решения проблем: С помощью Claude Code команды решают баги втрое быстрее, анализируя ошибки в реальном времени. Однажды он помог устранить сбой Kubernetes кластеров всего за 20 минут!
⚡️ Прототипы и фичи: Даже сотрудники без опыта в программировании используют Claude Code для создания React-приложений и автоматических UI-итераций. Abstract-проблемы превращаются в почти готовые решения.
📄 Документация: Claude агрегирует и упрощает техническую информацию из разных источников, сокращая время поиска ответов на сложные вопросы на 80%.
💡 Интересно, что инструмент облегчает работу не только техническим специалистам: маркетологи генерируют сотни рекламных вариаций за секунды, а юристы создают интерактивные системы для внутренних процессов.
Anthropic называют Claude Code "партнером по мышлению", который стирает грань между техническими и нетехническими задачами.
👩💻 Data Flow
Anthropic рассказали, как их команды применяют Claude Code для ускорения рабочих процессов и автоматизации рутинных задач. Вот несколько интересных примеров:
🔍 Навигация в коде: Инструмент помогает новым сотрудникам быстро разбираться с кодом, анализирует зависимости и показывает, какие файлы требуют внимания.
✅ Тесты и ревью: Claude Code автоматизирует написание юнит-тестов, форматирование Pull Request'ов и даже перевод тестов на другие языки (например, Rust).
🐛 Дебаг и решения проблем: С помощью Claude Code команды решают баги втрое быстрее, анализируя ошибки в реальном времени. Однажды он помог устранить сбой Kubernetes кластеров всего за 20 минут!
⚡️ Прототипы и фичи: Даже сотрудники без опыта в программировании используют Claude Code для создания React-приложений и автоматических UI-итераций. Abstract-проблемы превращаются в почти готовые решения.
📄 Документация: Claude агрегирует и упрощает техническую информацию из разных источников, сокращая время поиска ответов на сложные вопросы на 80%.
💡 Интересно, что инструмент облегчает работу не только техническим специалистам: маркетологи генерируют сотни рекламных вариаций за секунды, а юристы создают интерактивные системы для внутренних процессов.
Anthropic называют Claude Code "партнером по мышлению", который стирает грань между техническими и нетехническими задачами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥3⚡1🔥1