За такую работу надо доплачивать сгущенкой за вредность
Теперь любой может создать пост в блоге, картинку или код для приложения. За минуту. Мозгов особо не надо. Вставляешь промт в нейросеть, и хренысь, ты уже типа вирусный блогер, художник-экспрессионист или стартапер из силиконовой пятиэтажки.
Все ли так кудряво?
Нет, конечно.
Пост не набирает и сотни просмотров, картинку тоже не замечают, код падает все время.
Ну оно и понятно, ИИ-шка генерит контент по шаблону, лепит венегрет из идей, не додумывает обязательные шаги. Да еще и аудитория плюется, видишь ли, подавай им все сделанное вручную.
Человеку исправляй.
Самому долго.
Но можно нанять.
Карстенс, испанский фрилансер, добывает хлеб насущный, исправляя логотипы, которые создают нейросети. Некоторые макеты править легко. Оттяпал лишние пиксели и готово. Другие мама не горюй. Приходится перерисовывать лого с нуля, иначе не сохранить стиль макета, а это зачастую отнимает больше времени, чем если бы придумывала дизайн сама.
Другой фрилансер, американка Ричардсон, целыми дням редачит нудные ИИ-тексты. Главная ее головная боль - это гора текста, “даже отдаленно не похожая на написанную человеком”. Сначала Ричардсон , как по старинке, исследует тему сама, потом переписывает сгенерированную статью. В итоге фрилансер вбухивает столько же времени, размышлений и творческого подхода, сколько и для обычной статьи.
Обе женщины сетуют, что править косяки за нейросетями - не самая желанная работа. Заказчики платят копейки. Отмазываются, мол, нейросетка большую часть работы выполнила, чего тут доделать-то. Но деньги нужны. Деваться некуда, берут заказы.
А вот инженерам из Польши повезло больше. Они переписывают приложения вайбкодеров и берут 10 тысяч баксов за неделю работы.
Умно придумано.
Вайбкодинг сейчас на пике популярности, реально 100 баллов по Google Trends.
Проекты, написанные на иишной коленке, плодятся как кролики. У кого выстрелил проект, растет нагрузка, соответственно, из-за некачественного кода приложение захлебывается.
Тогда руки в ноги, бежишь к польским подмастерьям, они вычищают тебе код, бонусом суют инструкцию, как вайбкодить больше не надо. Забавно, что они сами используют Claude Code. Получается, одна нейросеть чинит код за другой, а люди как бы посредники.
Теперь любой может создать пост в блоге, картинку или код для приложения. За минуту. Мозгов особо не надо. Вставляешь промт в нейросеть, и хренысь, ты уже типа вирусный блогер, художник-экспрессионист или стартапер из силиконовой пятиэтажки.
Все ли так кудряво?
Нет, конечно.
Пост не набирает и сотни просмотров, картинку тоже не замечают, код падает все время.
Ну оно и понятно, ИИ-шка генерит контент по шаблону, лепит венегрет из идей, не додумывает обязательные шаги. Да еще и аудитория плюется, видишь ли, подавай им все сделанное вручную.
Человеку исправляй.
Самому долго.
Но можно нанять.
Карстенс, испанский фрилансер, добывает хлеб насущный, исправляя логотипы, которые создают нейросети. Некоторые макеты править легко. Оттяпал лишние пиксели и готово. Другие мама не горюй. Приходится перерисовывать лого с нуля, иначе не сохранить стиль макета, а это зачастую отнимает больше времени, чем если бы придумывала дизайн сама.
Другой фрилансер, американка Ричардсон, целыми дням редачит нудные ИИ-тексты. Главная ее головная боль - это гора текста, “даже отдаленно не похожая на написанную человеком”. Сначала Ричардсон , как по старинке, исследует тему сама, потом переписывает сгенерированную статью. В итоге фрилансер вбухивает столько же времени, размышлений и творческого подхода, сколько и для обычной статьи.
Обе женщины сетуют, что править косяки за нейросетями - не самая желанная работа. Заказчики платят копейки. Отмазываются, мол, нейросетка большую часть работы выполнила, чего тут доделать-то. Но деньги нужны. Деваться некуда, берут заказы.
А вот инженерам из Польши повезло больше. Они переписывают приложения вайбкодеров и берут 10 тысяч баксов за неделю работы.
Умно придумано.
Вайбкодинг сейчас на пике популярности, реально 100 баллов по Google Trends.
Проекты, написанные на иишной коленке, плодятся как кролики. У кого выстрелил проект, растет нагрузка, соответственно, из-за некачественного кода приложение захлебывается.
Тогда руки в ноги, бежишь к польским подмастерьям, они вычищают тебе код, бонусом суют инструкцию, как вайбкодить больше не надо. Забавно, что они сами используют Claude Code. Получается, одна нейросеть чинит код за другой, а люди как бы посредники.
👍26🔥17🤣11❤4🤯3🙈2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сколько сервисов вы используете для работы с нейросетями?
Один - для текста, второй - для картинок, третий - для кода. Плюс отдельные подписки, разные оплаты и десятки вкладок. В итоге тратишь время не на работу, а на то, чтобы вспомнить, где что лежит и на каком аккаунте закончилась подписка.
Вот классный сервис, который решает эту проблему: Polza.ai. Агрегатор, который объединяет сотни ИИ-моделей в одном месте. Тексты, код, изображения, видео, аудио - все генеришь через один кабинет.
Пользуешься так, как удобно. Работашь с API? Да пожалуйста. Хочется просто поработать из интерфейса? Есть Нейростудия.
Еще из полезного - аналитика с графиками. Видно, какой моделью пользовался, сколько стоил каждый запрос, какие расходы вообще набежали.
Ну и вещь, которая сильно упрощает жизнь: оплата в рублях, один баланс, история всех списаний. Если работаешь с командой, то есть роли, доступы, счета и закрывающие документы.
В общем, если вы регулярно пользуетесь нейронками и у вас уже накопилось пять-шесть разных сервисов, попробуйте Polza.ai. Это гораздо удобнее, чем держать десяток отдельных подписок.
Один - для текста, второй - для картинок, третий - для кода. Плюс отдельные подписки, разные оплаты и десятки вкладок. В итоге тратишь время не на работу, а на то, чтобы вспомнить, где что лежит и на каком аккаунте закончилась подписка.
Вот классный сервис, который решает эту проблему: Polza.ai. Агрегатор, который объединяет сотни ИИ-моделей в одном месте. Тексты, код, изображения, видео, аудио - все генеришь через один кабинет.
Пользуешься так, как удобно. Работашь с API? Да пожалуйста. Хочется просто поработать из интерфейса? Есть Нейростудия.
Еще из полезного - аналитика с графиками. Видно, какой моделью пользовался, сколько стоил каждый запрос, какие расходы вообще набежали.
Ну и вещь, которая сильно упрощает жизнь: оплата в рублях, один баланс, история всех списаний. Если работаешь с командой, то есть роли, доступы, счета и закрывающие документы.
В общем, если вы регулярно пользуетесь нейронками и у вас уже накопилось пять-шесть разных сервисов, попробуйте Polza.ai. Это гораздо удобнее, чем держать десяток отдельных подписок.
👍20❤6🔥4🙏2
10 способов как находить востребованные темы для контента с помощью чат-бота
Большой гайд, как находить темы, на которые уже есть спрос: через телеграм-каналы, контент конкурентов, поисковые запросы, комментарии, отзывы и другие.
https://vc.ru/ai/3026512-idei-dlya-kontenta-kak-nahodit-vostrebovannye-temy-s-chat-botom
Большой гайд, как находить темы, на которые уже есть спрос: через телеграм-каналы, контент конкурентов, поисковые запросы, комментарии, отзывы и другие.
https://vc.ru/ai/3026512-idei-dlya-kontenta-kak-nahodit-vostrebovannye-temy-s-chat-botom
🔥19👍14❤7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
NEO от компании 1X Technologies - домашний гуманоид в мягком тканевом костюме. Убирается по дому, выносит мусор в коробках до 25 кг, запоминает владельца и планировку дома. Когда грустно дарит ромашки и наливает винишко.
Часть покупателей получат роботов до конца года.
Но есть важное ограничение.
Первых роботов отгрузят только с базовой автономностью.
Например, какой-нибудь старый извращенец попросит NEO надеть на него костюм медсестры для ролевых игр. Робот увидит незнакомый предмет, зависнет и вызовет оператора. И вот уже удаленный сотрудник из офиса будет натягивать деду трусы ну и все такое.
Прикольно, что каждое такое вмешательство разработчики будут использовать как учебный материал для следующей партии роботов. То есть первые, кто выложат двадцать кусков баксов, выступят в роли бесплатных тестеров.
Заказать можно на сайте.
Правда я бы обождал. Годик другой.
Гляди, и оператор внутри уже будет обученный.
Часть покупателей получат роботов до конца года.
Но есть важное ограничение.
Первых роботов отгрузят только с базовой автономностью.
Например, какой-нибудь старый извращенец попросит NEO надеть на него костюм медсестры для ролевых игр. Робот увидит незнакомый предмет, зависнет и вызовет оператора. И вот уже удаленный сотрудник из офиса будет натягивать деду трусы ну и все такое.
Прикольно, что каждое такое вмешательство разработчики будут использовать как учебный материал для следующей партии роботов. То есть первые, кто выложат двадцать кусков баксов, выступят в роли бесплатных тестеров.
Заказать можно на сайте.
Правда я бы обождал. Годик другой.
Гляди, и оператор внутри уже будет обученный.
🤣32🔥5👍3❤2😱1
🍒 Как проверить бизнес-идею (и не только) в NotebookLM
NotebookLM полезен там, где нужно перелопатить гору инфы, сравнить варианты и выбрать один путный.
Например:
— проверить бизнес-идею
— изучить конкурентов
— выбрать подрядчика
— сравнить сервисы
— подготовиться к переговорам
— решить, какой ИИ внедрить в компанию.
Честно, не считал сколько часов это экономит (как это вообще посчитать?), но торчать за монитором я вроде как стал меньше.
Теперь пошагово.
Тут подробнее: https://vc.ru/ai/3033820-kak-proverit-biznes-ideyu-i-ne-tolko-v-notebooklm-poshagovyi-gaid-dlya-predprinimatelei.
Шаг 1. Составьте краткое описание задачи
Своими словами напишите что хотите сделать, пример:
Затем попросите ChatGPT:
Шаг 2. Создайте блокнот в NotebookLM
Откройте NotebookLM, создайте новый блокнот и загрузите исследовательскую записку.
Даже если других материалов пока нет, начните с одной записки.
Шаг 3. Соберите недостающие данные
Прежде чем начать нужно понять, чего не хватает.
Спросите NotebookLM:
Например, для выбора идей для бизнеса нейросеть подсказала мне, что я не сообщил о своем опыте, есть ли у меня команда и другие детали.
Инфу о себе добавьте вручную.
Остальное отправьте искать через Deep Research (раздел “Источники”, слева). Импортируйте сайты, видео, документы, которые найдет нейросеть.
Шаг 4. Разберите каждый вариант отдельно
Не спрашивайте сразу “Что лучше?”. Пусть NotebookLM сначала изучит каждый вариант:
Шаг 5. Сравните варианты
Теперь попросите:
В таблице вы увидите, где дешевле запустить проект, где выше риски, сколько времени это займет и т. п. При желании запилите инфографику прямо в NotebookLM.
Шаг 6. Итоговая рекомендация
Финальный запрос:
В итоге NotebookLM соберет все в один рекомендасьон и объяснит, почему стоит выбрать именно этот вариант.
Мои избранные подборки и гайды
NotebookLM полезен там, где нужно перелопатить гору инфы, сравнить варианты и выбрать один путный.
Например:
— проверить бизнес-идею
— изучить конкурентов
— выбрать подрядчика
— сравнить сервисы
— подготовиться к переговорам
— решить, какой ИИ внедрить в компанию.
Честно, не считал сколько часов это экономит (как это вообще посчитать?), но торчать за монитором я вроде как стал меньше.
Теперь пошагово.
Тут подробнее: https://vc.ru/ai/3033820-kak-proverit-biznes-ideyu-i-ne-tolko-v-notebooklm-poshagovyi-gaid-dlya-predprinimatelei.
Шаг 1. Составьте краткое описание задачи
Своими словами напишите что хотите сделать, пример:
Я хочу открыть бизнес в Перми с бюджетом до 1 млн рублей. Ищу направление с понятным спросом, небольшой командой и возможностью выйти на первые продажи за несколько месяцев.
Затем попросите ChatGPT:
Помоги подготовить исследовательскую записку для NotebookLM. Определи, какое решение нужно принять, какие варианты сравнить, какие ограничения учитывать и какие вопросы изучить.
Шаг 2. Создайте блокнот в NotebookLM
Откройте NotebookLM, создайте новый блокнот и загрузите исследовательскую записку.
Даже если других материалов пока нет, начните с одной записки.
Шаг 3. Соберите недостающие данные
Прежде чем начать нужно понять, чего не хватает.
Спросите NotebookLM:
Изучи материалы и скажи, какой информации не хватает, чтобы принять обоснованное решение.
Например, для выбора идей для бизнеса нейросеть подсказала мне, что я не сообщил о своем опыте, есть ли у меня команда и другие детали.
Инфу о себе добавьте вручную.
Остальное отправьте искать через Deep Research (раздел “Источники”, слева). Импортируйте сайты, видео, документы, которые найдет нейросеть.
Шаг 4. Разберите каждый вариант отдельно
Не спрашивайте сразу “Что лучше?”. Пусть NotebookLM сначала изучит каждый вариант:
Подготовь анализ каждого варианта на основе источников. Для каждого варианта разбери: преимущества, ограничения, стоимость, сложность запуска, риски, кому подходит, какие вопросы остаются открытыми.
Шаг 5. Сравните варианты
Теперь попросите:
Сравни все варианты в одной таблице. Используй критерии, которые важны для нашей задачи. Покажи преимущества, недостатки и риски каждого варианта.
В таблице вы увидите, где дешевле запустить проект, где выше риски, сколько времени это займет и т. п. При желании запилите инфографику прямо в NotebookLM.
Шаг 6. Итоговая рекомендация
Финальный запрос:
Напиши итоговую рекомендацию: какой вариант выбрать и почему, какие есть основные риски, что может изменить решение, что нужно проверить, с чего начать.
В итоге NotebookLM соберет все в один рекомендасьон и объяснит, почему стоит выбрать именно этот вариант.
Мои избранные подборки и гайды
👍34🔥17⚡7❤6