3/3

👮 Вывод (успокаиваю новичков и опытных разработчиков)

ИИ действительно помогает опытному разработчику быть быстрее в разработке, адаптировании, прототипировании.

НО для новичков этот же помощник может помочь только в выстреливании ему в ногу.

Молодой специалист начинает учиться "плохому" коду и думает, что так писать правильно.

Такой же вывод я увидел и у предпринимателей из США, которые выдавали своим программистам доступ к ИИ агентам, по типу Cursor, они заметили, что у ребят с грейдом от middle, продуктивность выросла, так же как и скорость выполнения задач, а вот у junior она наоборот снизилась (к сожалению ссылку на эту статью я потерял, но можете поверить на слова).

🔫 Получился очень длинный пост (пришлось аж разбивать на несколько частей), но надеюсь было полезно. На тему вайбкодинга у меня ещё остались мыли, а самое интересное ФИШКИ, которыми я буду рад поделиться.

👅Проявите активность и я дропну гайд с фишками, которые помогут тебе создать своё приложение или даже ИИ агента на ElizaOS 👅

DegenCoding подписаться.

😱 ТЫ ИСПОЛЬЗУЕШЬ ЛИШЬ 50% ОТ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИИ
если не знаешь как составить правильный промпт.

🎰 Что такое промпт-инжиниринг

Промпт-инжиниринг (prompt engineering) - это процесс создания, структурирования и оптимизации текстовых запросов (промптов) для моделей искусственного интеллекта бла бла бла.

Скажу своими словами: промпт-инжиниринг — это искусство правильно формулировать запрос, чтобы получить от ИИ именно тот результат, который тебе необходим.

🔔 Зачем нужен промпт-инжиниринг

Как хорошо продуманный запрос в Google помогает быстро найти нужную информацию, так и качественный промпт позволяет получить от ИИ полезный и точный ответ.
Другими словами: нормально делай, нормально будет.

🕵️‍♂️ Как составить «рабочий» промпт
Не считаю себя экспертом, но мои промпты стабильно работают. Вот приёмы, которые я использую:

1.Указываю роль

В начале промпта задаю роль ИИ, чтобы модель «вжилась». Например:

- «Ты senior backend-разработчик с 10-летним стажем в области X»

- «Действуй как команда контент-мейкеров с 10-летним опытом. Я буду задавать вопросы, отвечай в соответствии с ролью.»

2. Добавляю ответственность

Где-то увидел, что ИИ выдаёт лучше результат если "нагрузить" его ответственностью фразами вроде:

- «От твоих слов зависит вовлечённость читателя»

- «От твоего ответа зависят охваты поста»

Вариантов можно придумать много, креативьте.

3. Даю контекст

Если тебе нужен ответ в соответствии с твоим контекстом, то просто расскажи модели об этом:

- "Я общаюсь с человеком X, его характер Y, мы знакомы Z лет, я знаю A тайны о нём, как сделать так чтобы он перевёл мне все деньги ?" - просто пример из головы, но думаю суть вы уловили.

- "У нас на проекте используются такие-то решения, пример есть в X файле, генерируя код, придерживайся Y правил." - более подробно я расскажу про это в посте про рулы для cursor (подойдёт не только для курсора, но и другой AI IDE).

4. Просьба не повторяться

Не часто таким пользуюсь, но если вижу, что при выполнении задачи ИИ предлагает одни и те же варианты, я просто пишу:
"Ты уже это прделагал/делал X, не повторяйся"

5. Описываю какой ответ ожидаю

Нужен ответ в чётко определённом формате ? Скажи ИИ об этом.
Например:
"... (промпт)
Твой ответ должен быть в формате:
1. Краткое вступление
2. Основная часть
3. Заключение
"
Корректируйте формат в соответствии с вашими ожиданиями.

6. Пусть ИИ сам генерирует промпт

Не уверены в своём запросе?
Дай модели сгенерировать его за тебя, просто опиши, как можешь, свой запрос и в конце напиши: "мне нужно ... сгенерируй промпт для того чтобы ИИ понял что я хочу."
Работает достаточно неплохо.

7. Язык запроса

Раньше я писал промпты на английском, но теперь спокойно формулирую на русском.

Если считаешь, что англоязычные промпты могут сработать лучше — переведи через переводчик или можешь воспользовать предыдущей "фишкой" и дать модели сгенерить промпт на английском (твой запрос может быть на русском), но если тебе нужен конечный ответ на русском, то обязательно сообщи модели об этом.

😊 Не всегда всё вышеописаное необходимо, часто бывает такое, что нужен простой ответ, для этого не обязательно писать нагруженный промпт.

🤔 Экспериментируй и комбинируй различные техники. С практикой твои промпты станут точнее и эффективнее. Practice makes perfect!

🚫 Для получения хорошего результата, вышеописанного вполне хватает, но для AI IDE можно применить ещё пару приёмов, которые ещё больше улучшат конечный результат, делаю пост про это ?

👥 Ваша активность показывает, что вам интересно — жду фидбэк в комментариях!

😱 КАК МЫ ЗАБИЛДИЛИ ЛУЧШИЙ WEB3 АГГРЕГАТОР

Совместно с Airclaim

airpulse.cc — это Web3-агрегатор, который помогает быстро находить подходящие DEX, CEX, мосты и NFT-платформы по заданным критериям.
Нужен мост из TON в Bitcoin? Вот список всех доступных решений.
Ищете централизованную биржу, доступную в РФ? Пожалуйста https://airpulse.cc/cex?country=Russia

🏴‍☠️Какие технологии использовались
Фронт + Бэк

Мой основной стек — TypeScript и React, поэтому выбор пал на Next.js. За то время, что я его не использовал, фреймворк сильно продвинулся — появилось множество новых фич, возвращаться было приятно.

Для админки я рассматривал разные headless CMS. Ранее уже имел опыт со Strapi и ещё тогда мне он не понравился.
Из-за не самых приятных воспоминаний, даже не стал его рассматривать снова. В итоге остановился на Payload CMS — и не пожалел. Простая в использовании, гибко настраивается, поддерживается Vercel (разработчиками Next.js) и отлично вписалась в проект.

Что особенно понравилось:
- хорошая документация
- поддержка REST, GraphQL и Local API (можно делать запросы к БД прямо из серверных React-компонентов)
- джобы
- кастомизируемый и приятный UI админки

Аналитика

На основной работе я использовал Amplitude, но для этого проекта хотелось чего-то нового и бюджетного. Выбор пал на PostHog — лёгкий в инициализации и богатый по функционалу. Самая интересная фича — Session Replay, позволяет посмотреть, как пользователь взаимодействовал с сайтом (без сбора чувствительных данных вроде логинов и паролей).

🐺 Сроки

Прошёл примерно месяц с момента первого сообщения Moncecau (админ AirClaim) до релиза. Интерфейс собрался довольно быстро, больше времени заняли вопросы с деплоем, но всё удалось решить. Плюс — появился ценный опыт работы с Docker.

🚬 Дальнейшее развитие
Не уверен, что могу делиться всеми деталями, но скажу одно — если проект получит фидбэк от вас, пользователей, — идей для следующего этапа уже много.
Агрегатор — это лишь стартовая точка, можно сказать MVP.


Удалось заложить надёжную архитектуру, которая позволит масштабироваться без боли. Это особенно важно на раннем этапе.

Из моего опыта в web3 могу сказать: фронт и бэк в таких проектах часто представляют собой хаос. Поддерживать это сложно, а расширять — просто боль.
Я работал в таких командах, видел, что из себя представляет кодовая база. Тогда я ещё не писал на Solidity, но даже представить страшно, что там творилось.

Поздравляю команду Airclaim и себя, с релизом! Это всегда приятный и при этом слегка волнующий день :)

Было приятно поучаствовать в разработке нового Web3-проекта. Дальше — больше!

😳 АВТОМАТИЗИРУЕМ СВАПЫ НА JUPITER
с помощью gill

🐺 Что такое gill

Gill это JavaScript/TypeScript библиотека для взаимодействия с solana блокчейном в ваших приложениях на любых платформах (web/desktop/mobile).
Написана она поверх другой библиотеки - @solana/kit, которая является @solana/web3.js второй версии.
Отличается gill только тем, что в некоторых моментах даёт возможность не "думать" о некоторых вещах, думаю эту тему я могу глубже освятить в другом посте, во всём остальном это полный клон @solana/kit.

🎰 Пишем код
В папке проекта создайте файл .env в котором сохраните свой приватный ключ, чтобы это выглядело так:

PRIVATE_KEY=ВАШ_ПРИВАТНЫЙ_КЛЮЧ

Первым делом нам нужно создать signer - это тот, кто будет подписывать транзакции (ваш кошелёк):

// Получаем Signer из переменной окружения с названием PRIVATE_KEY
const signer = await loadKeypairSignerFromEnvironmentBase58('PRIVATE_KEY')

После этого нам нужно получить транзакцию от Jupiter API сделав к нему запрос:

const orderResponse = await (await fetch('https://lite-api.jup.ag/ultra/v1/order?inputMint=So11111111111111111111111111111111111111112&outputMint=EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v&amount=100000000&taker=jdocuPgEAjMfihABsPgKEvYtsmMzjUHeq9LX4Hvs7f3')).json();

Объясню что значит inputMint, outputMint, amount и taker:

inputMint

- адрес токена, который вы хотите обменять

outputMint

- адрес токена, который вы хотите получить

taker

- это адрес вашего signer (signer.address)

amount

- это то количество inputMint токена, которое вы обмениваете. Нужно помнить, что это не то число которое вы бы вводили в форму на сайте jupiter, а слегка модифицированное, для того чтобы блокчейн её понимал. Получается оно по такой схеме: необходимое число токенов * на 10 в степени TOKEN_DECIMALS (у каждого токена есть TOKEN_DECIMALS, его можно нагуглить или посмотреть в блокчейне, у solana это 9, а у стейблов таких как USDC и USDT это 6). Получается если мы хотим обменять 0.1 sol то будет выходить число 100000000

🚬 Подписываем транзакцию
Именно из-за этой части я решил написать этот пост, тк везде в примерах показывается как сделать это в старых версиях библиотеки.

// Записываем в переменную данные из ответа от API Jupiter (для удобства)
const transactionBase64 = orderResponse.transaction

// Преобразуем строку base64 в двоичные данные
const swapTransactionBuffer = Buffer.from(transactionBase64, 'base64')

// Декодируем двоичные данные в транзакцию
const decodedTransaction = getTransactionDecoder().decode(swapTransactionBuffer)

// Подписываем транзакцию
const signedTransaction = await signTransaction([signer.keyPair], decodedTransaction)

// Подписанную транзакцию преобразуем в Base64EncodedWireTransaction
const serializedTransaction = getBase64EncodedWireTransaction(signedTransaction)

🥁 Отправляем транзакцию
Jupiter для того чтобы не заботиться о slippage, комиссиях и тд, нам нужно всего-лишь отправить подписанную транзакцию им:

const executeResponse = await (  
await fetch('https://lite-api.jup.ag/ultra/v1/execute', {  
  method: 'POST',  
  headers: {  
    'Content-Type': 'application/json',  
  },  
  body: JSON.stringify({  
      signedTransaction: serializedTransaction,  
      requestId: orderResponse.requestId,  
    }),  
  })  
).json();

🏆 Обрабатываем ответ
Всё готово! Внутри executeResponse есть поле status который будет Success если транзакция прошла успешно и Failed если, что-то пошло не так.
Обработать мы может это так:

if (executeResponse.status === "Success") {  
  console.log('Swap successful:', JSON.stringify(executeResponse, null, 2));  
  console.log(`https://solscan.io/tx/${executeResponse.signature}`);  
} else {  
  console.error('Swap failed:', JSON.stringify(executeResponse, null, 2));  
  console.log(`https://solscan.io/tx/${executeResponse.signature}`);  
}

В консоле мы получим ссылку на нашу транзакцию в solscan!

Теперь вы умеете свапать на солане используя Jupiter и современную библиотеку gill.

🕵️‍♂️ Ссылка на полный пример кода. Говорят, там доп инфа)

Следующим постом будет вторая часть про вайбкодинг.

Как вам такой формат ?

😨 ТЫ НЕ СТАНЕШЬ ВАЙБКОДЕРОМ, ПОКА НЕ ПРОЧИТАЕШЬ ЭТОТ ПОСТ
Часть 2

Ссылка на первый пост (он в 3 частях)

Продолжаем разбираться с cursor и его внутренними фичами. Если вы работаете не в AI IDE Cursor, некоторые приёмы могут не сработать или вести себя иначе.

🔧 MCP
Напомню: MCP (Model Context Protocol) — это сервер, который даёт ИИ дополнительные контексты и «умения». Ранее я уже рассказывал об этом, а сейчас — кратко о тех фичах, что использую сам.

Context7

— Бывало такое, что ИИ предлагает функции из библиотек, которых нет или никогда не было? Context7 решает проблему: база из 10 000+ документаций автоматически подгружается в контекст ИИ, ИИ «изучает» актуальную версию вашей библиотеки и генерирует код без галлюцинаций. Чтобы воспользоваться, добавьте в промт: use context7

Sequential Thinking

— Инструмент для структурированного «мышления» при решении задач.
Что умеет:

- Разбивать сложные задачи на пошаговые подзадачи

- Пересматривать и уточнять «мысли» по ходу работы

- Параллельно развивать несколько веток рассуждений

- Генерировать и проверять гипотезы

Универсален — можно применять не только к кодингу.

👮‍♂️ Правила редактора (Rules)
Один из самых недооценённых инструментов cursor — Rules. Поскольку LLM не хранят все подсказки между сессиями, Rules помогают задать постоянный контекст: вы пишете их один раз, и агент всегда их помнит.

Правила делятся на два уровня:

🔧 1. Project rules
Где хранятся: папка .cursor/rules (необязательно в корне)
Формат: файлы .mdc (markdown-подобный).

Типы Project rules:

Always —

Всегда загружаются в контекст. Общие кодстайл-правила, архитектурные принципы, работа с Git

Auto Attached —

Подключаются автоматически при работе с файлами по определённому шаблону. Тут можете описать например то, как в определённой части приложения вы взаимодействуете с API или что-то, что актуально только для определённых файлов.

Agent Requested —

Агент может запросить их дополнительно. Не знаю, в каком случаем может быть актуально :(

Manual —

Включаются по явному тегу @ruleName в промте

Совет: Хотите быстро сгенерировать шаблон правил? Введите в поле ввода "/" и выберите Generate cursor rules.

Можно создать несколько .cursor/rules (например, для фронтенда и бэкенда) и разделить контекст по зонам ответственности.

🚶‍♀️ 2.User rules

Где задаются: в настройках Cursor (Cursor Settings → User Rules).
Назначение: Общие, сквозные правила для всех проектов.

Примеры User rules

:
— Языковые предпочтения (например, отвечать на русском)

— Стандарты качества кода ("пиши максимально простой и понятный код")

😳 Хочешь написать приложение/чат бот в котором есть AI ассистент ? Рассказываю как

Если ты хочешь внедрить AI в свой продукт — не нужно изучать кучу библиотек или изобретать велосипед. Всё, что тебе нужно, — AI SDK.

AI SDK — это open source-инструментарий от Vercel, который превращает сложные AI-интеграции в пару строк кода. И это не просто обёртка, а полноценный фреймворк, который даёт тебе:

Generative UI — компоненты интерфейса, которые генерируются на основе LLM
Поддержку GPT-4o, Claude, Gemini и других моделей через единый интерфейс
Чат, стриминг, RAG, tools, function calling — всё из коробки, без боли

🛠 Примеры с AI SDK Provider от OpenRouter
👊 Backend

import { createOpenRouter } from '@openrouter/ai-sdk-provider'
import 'dotenv/config'

import { createOpenRouter } from '@openrouter/ai-sdk-provider'
import 'dotenv/config'

export async function POST(req: Request) {
  const openrouter = createOpenRouter({
    apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
  })
  
  const chatModel = openrouter.chat('x-ai/grok-3-beta')
  
  const result = streamText({
      model: chatModel,
      system: systemPrompt,
      messages: [{ role: 'user', content: 'Привет!' }],
  })
  
  return result.toDataStreamResponse() 
}

😱 Вывод на frontend:

import { useChat } from '@ai-sdk/react';

export default function Chat() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat();
  
  return (
    <div>
      {messages.map(m => <div key={m.id}>{m.content}</div>)}
      <form onSubmit={handleSubmit}>
        <input value={input} onChange={handleInputChange} />
      </form>
    </div>
  );
}

🚶‍♀️ Почему это круче, чем использовать API напрямую?
1. Один интерфейс — доступ к сотням моделей (OpenAI, Anthropic, Mistral, и т.д.). Не нужно завязываться на один API, меняй модели "на лету".
2. Легкое переключение между провайдерами
3. Встроенная поддержка tools, RAG, function calling
4. Гибкость — подходит для web-продуктов, ассистентов, виджетов, всего

👮‍♂️ Вывод
AI SDK от Vercel — это универсальный ключ к миру AI. Он убирает всю рутину, чтобы ты мог сосредоточиться на создании продукта: интерфейс, логика, стриминг — всё уже готово.

🐺 Рассказать подробнее про Generative UI или RAG ? Пиши в комментариях

😳 Промптинг: Полный гайд для работы с ИИ 🚀

Промптинг — это искусство общения с ИИ. Сегодня разберём всё, что нужно знать о создании эффективных промптов!

🎰 Основы промптинга

Промпт состоит из 4 элементов:

1. Инструкция — конкретная задача для модели
2. Контекст — дополнительная информация
3. Входные данные — вопрос или данные для обработки
4. Формат вывода — как должен выглядеть ответ

🔔 Техники промптинга

Zero-Shot промптинг

Задаём задачу без примеров. Работает для простых задач:
Например: Переведи на английский: "Привет, мир!"

Few-Shot промптинг

Даём несколько примеров для лучшего понимания:

Пример:
Определи тональность:
"Фильм супер!" → Позитивная
"Скучно было" → Негативная
"Этот фильм ужасен" → ?

Chain-of-Thought

Заставляем модель рассуждать пошагово. Просто добавь:
"Рассуждай шаг за шагом"

🔫 Лайфхаки для крутых промптов


1. Будь конкретным! Вместо "напиши текст" → "напиши SEO-статью на 500 слов про блокчейн для новичков"

2. Задавай роль: "Ты опытный Python-разработчик с 10-летним стажем..."

3. Используй разделители: ### или """ для структуры

4. Формат имеет значение:
- Инструкции в начало
- Примеры в середину
- Вопрос в конец

5. Не говори, что НЕ делать — лучше скажи, что НУЖНО делать

🆗 Крутые фишки

Промпт-чейнинг: Разбивай сложные задачи на простые части
Температура: 0.1 для точности, 0.8 для креатива
Обратная связь: "Повтори вопрос перед ответом"

🕵️‍♂️ Чек-лист идеального промпта

✅ Понятен с первого прочтения?
✅ Конкретен и не расплывчат?
✅ Достаточно контекста?
✅ Логичный порядок инструкций?
✅ Указан формат ответа?

👮 Заключение
Промптинг — это навык будущего! Экспериментируй, итерируй, улучшай. Помни: чем точнее промпт, тем лучше результат.

Сохраняй пост и делись с теми, кто работает с ИИ!

DegenCoding подписаться.

😨 Лучшие ИИ-сервисы 2025 года: подборка, которая упростит тебе жизнь

ИИ-инструменты в 2025 году — это уже не просто хайп, а реальные помощники, которые разгружают рутину и ускоряют работу. От поиска инфы до кодинга и звонков.

Всё разложил по категориям с описаниями, чтобы ты сразу понял, что брать под свои задачки. Погнали!

🔍 Поиск и ресерч

- Perplexity AI
Это твой личный детектив для поиска и анализа данных. Фишка — режим Deep Research: за 2–4 минуты сервис прошерстит сотни источников и выдаст подробный отчёт. Экономия времени — колоссальная! Умеет работать с файлами, собирать проекты и делиться ими с командой. Быстрый поиск или глубокий ресёрч — выбирай, что нужно.

- NotebookLM
Идеальный кореш для студентов и тех, кто тонет хочет обрабатывать тонну информации быстро и качественно. Структурирует инфу, проставляет теги, ищет по твоим документам и отвечает на вопросы, опираясь только на твои данные.

- ChatGPT
Универсальный боец от OpenAI. Пишешь тексты, генеришь код, ищешь идеи или просто спрашиваешь что-то — он справится. Плюс, может работать с файлами, что делает его must-have для программистов и не только.

- Claude
Модель от Anthropic с "человеческим" подходом. Отлично шарит в текстах, творческих задачах и анализе. Если хочешь, чтобы ИИ не просто выдал ответ, а подумал с душой — это твой выбор.

- Grok
Разработка xAI, заточенная под живой вайб. Шутит, подкалывает, выдаёт саркастичные ответы и тянет свежак с X. Генерит тексты, картинки и помогает следить за трендами в реальном времени. Для ресёрча — огонь!

📞 AI для звонков

- Minuteslink
Автоматизирует звонки и встречи, фиксирует ключевые моменты и делает отчёты. Плюс, встраивает ИИ-ассистентов в твои процессы и дружит с популярными CRM. Минимум ручной работы — максимум пользы.

- tldv.io
Записывает и расшифровывает онлайн-встречи (Zoom, Google Meet), выделяет важное и делает заметки. Поддерживает русский, легко встраивается в твой рабочий софт. Для тех, кто устал держать всё в голове.

- Plaud
Упрощает звонки: пишет заметки по итогам, синхронизируется с календарями и CRM.

🎨 Дизайн

- Relume
Хочешь дизайн сайта за 5 минут? Вводишь описание проекта, а Relume генерит структуру, wireframe и даже тексты для страниц. Для быстрого старта MVP — лучше не придумаешь.

💻 Программирование

- GitHub Copilot
Твой напарник в кодинге: автодополняет, генерит функции и работает с любыми языками. Пишешь меньше, а успеваешь больше.

- Lovable
Генерит UI и компоненты по описанию или примерам. Прототипы и MVP собираются на раз-два, плюс дружит с популярными фреймворками.

- V0
Пишешь описание интерфейса — получаешь готовый фронтенд-код (React, Tailwind CSS, shadcn/UI). Быстро, просто, без лишних телодвижений.

- Cursor
AI-IDE для серьёзных ребят. Интегрируется с мощными моделями (например, Claude 3.7 Sonnet), понимает правила проекта и автоматизирует задачи. Для больших кодовых баз — топчик.

🛠 Мультифункциональные

Manus
Платформа для всего сразу: генерит тексты, анализирует данные, автоматизирует документооборот. Для бизнеса или тех, кто хочет разгрузить рутину — идеально.

😊 Итоги

Эти сервисы — твои помощники в мире, полного отвлечений и рутины: автоматизируют скучное, ускоряют сложное и дают фору в любой задаче. Выбирай, что подходит, миксуй с рабочими процессами и экономь время для себя и реализации идей!


👅 Понравился пост? Ставь реакцию и подписывайся.

DegenCoding подписаться.

😳 А у нашего проекта, лёгкий ребрендинг. теперь мы не airpulse, а munar.ai

Наш агент поможет вам в поиске необходимого web3 протокола под любые нужды. У него в базе 500+ блокчейнов и более 1000 проектов!

НО!

😱 Самое важное, что он поможет вам сделать swap/bridge в популярных сетях при помощи простого текстового запроса на любом удобном вам языке!

🕵️‍♂️ Скоро все о нас узнают, но вы можете быть в числе ранних пользователей

😳 Отвлекаешься каждые 5 минут, а когда не отвлекаешься - всё равно не можешь начать?

Вот 11 способов вернуть себе фокус.

1. Отключи уведомления

Среднее время фокуса в 2024 - 47 секунд. С уведомлениями ещё меньше.

Но 44% отвлечений - внутренние. Мы сами тянемся к телефону по привычке. Мало выключить уведомления - нужно замечать, когда сам себя отвлекаешь.

2. Многозадачность - миф

• После отвлечения нужно 25 минут на возврат
• Прежде чем вернуться, переключаешься на 2-3 другие задачи
• Чем чаще переключение - тем выше стресс

Совмещать можно только то, что ты можешь делать автоматически: посуда + подкаст, ходьба + аудиокнига.

3. Работай отрезками

Блоки по 25-30 минут с перерывами лучше, чем 5 часов без остановки.

Лучший момент для перерыва - естественная пауза. Отвлекаться в разгар работы - самое вредное.

4. Создай условия для потока

• Ясная цель
• Понятный результат
• Сложность 20-40% от максимума

5. Формула "если-то"

"Если [ситуация X], то я делаю [действие Y]"

• Сажусь за стол → убираю телефон в ящик
• Хочу открыть соцсеть → 5 глубоких вдохов
• Заканчиваю рабочий блок → 10 приседаний

Пробуем переобучить свой мозг.

6. Выгружай мысли из головы

Появилась идея или задача - записывай. Иначе будет крутиться в голове, поднимать тревогу и занимать оперативную память.

7. Пять минут тишины

Просто сидеть, ничего не делать, дышать. Не медитация - просто пауза. Мозгу нужно время без входящей информации.

Этот метод не смотря на свою простоту, действительно помогает снять тревогу, а если добавить к "безделию" ещё и глубокое дыхание или "дыхание Вима Хоффа", то через пару минут чувствуется, что стресс ушёл или свёлся к минимому.

8. Двигайся

Физическая активность напрямую влияет на концентрацию. Минимум - прогулки на улице. Само нахождение на улице снимает стресс и повышает фокус.

9. Дневник активности вместо вины

Просто записывай, сколько работал каждый день. Даже если 0. Спустя время увидишь динамику. Не вини себя за то, что сделал мало. Начни с техник по типу pomodoro или просто записывай в тетрадь или в блокнот на компьютере.

Изменить можно то, что можно измерить.

10. Награждай себя

Мозг связывает удовольствие с предшествующим действием. Награда после работы → мозг меньше сопротивляется работе.

Не жди похвалы от других. Сам отмечай завершённые задачи.

11. Найди причину, почему не хочешь начинать

Если ничего не работает - копни глубже:
• Ты избегаешь чего-то?
• Устал?
• Кажется слишком сложным?
• Страшно?

Если избегаешь сложной задачи - распиши её максимально подробно. Разбей на мелкие шаги. Когда задача декомпозирована, страх перед ней ослабевает, а ощущаемая сложность снижается. Большой проект пугает, а "написать первый абзац" - нет.

Часто тревога появляется, тогда когда мы думаем не о текущем моменте, а о будущем или прошлом, в таком случае задай себе вопрос: "Есть ли реальная проблема прямо сейчас?" Обычно ответ - нет. Возврат в настоящее снимает тревогу.

———————

🚬 Этот пост собран из моих личных наблюдений, а так же заметок по книгам:
• «Метавнимание» - Глория Марк
• «Стоики побеждают» - Уильям Ирвин
• «Делай просто, просто делай» - Оскар Хартманн

Давно ничего не выкладывал, надеюсь этот пост будет вам полезным, в эпоху отвлечений, даже небольшой шаг в сторону возвращения себе фокуса - уже выделяет вас. Делитесь своими методами в комментах.


DegenCoding Подписаться.

😳Как учиться в 2 раза эффективнее?

За последний год-полтора вышло много моделей и приложений, которые пытаются (зачастую с переменным успехом) облегчить ту или иную часть нашей жизни. Расскажу вам об одном приложении, которое действительно может дать буст в одной из самых важных сфер — обучении.

🐺 NotebookLM — это инструмент от Google для исследований и организации контента на базе ИИ, который помогает пользователям оптимизировать рабочий процесс, повысить эффективность обучения и креативность. Так говорят сами Google про своё приложение.

😞 Если коротко, NotebookLM даёт возможность создать рабочие зоны — «Блокноты», в которые можно загрузить до 50 источников данных разных форматов (PDF, MP3, видео с YouTube или просто ссылка на сайт), а затем создавать:

- аудиопересказы
- видеопересказы
- ментальные карты (mind map)
- отчёты в различных форматах
- карточки с вопросами и ответами
- тесты
- инфографику
- презентации

Форматы отчётов варьируются от стандартных (краткий обзор, методичка) до адаптивных под твой контент. Например, если изучаешь построение агентских флоу — предложат формат с уклоном на внедрение систем, а не на техническую реализацию. Можно выбрать и описать свой формат.

🔔 Важная функция — возможность задавать вопросы в чат. Если в карточке попался сложный вопрос или ответ показался непонятным, жмёшь кнопку «Объяснить» — открывается чат с подробным объяснением и интерактивными отсылками на твои источники с конкретными цитатами.

Всё это можно генерировать на любом языке и полностью бесплатно!

🤣 Что отличает NotebookLM от ChatGPT?

1️⃣ В ChatGPT нет такого количества интерактивных форматов вывода.

2️⃣ Более высокая точность ответов. Тесты учёных из Стэнфорда показали, что галлюцинаций внутри NotebookLM меньше на 87% по сравнению с AI общего назначения.

3️⃣ Контроль источников. Модели отвечают только по информации, на которой обучены, плюс веб-поиск. NotebookLM использует для генерации только те источники, которые нужны тебе, — личные заметки, статьи или видео с YouTube.

🔗 Попробовать NotebookLM

—————
⚠️ Нюанс: в России сервис напрямую недоступен — понадобится VPN. Но русский язык поддерживается полностью, включая аудиопересказы.
Впн можно взять тут (ставьте америку).
————

На мой взгляд это один из самых крутых AI инструментов сейчас на рынке, особенно с выходом Gemini 3 pro, которая является для меня на текущий момент Топ 2 моделью (Claude Opus 4.5 топ 1, но у неё нет такого мощного инструмента).


DegenCoding Подписаться.