🎛 Курс «За штурвалом»: из хаоса в систему
Всю эту неделю вы видели одну систему, просто с разных сторон. В среду это был ассистент, который живёт в моём Notion и ведёт за меня проекты. Вчера вы видели дизайн, который рождался у вас на глазах за полчаса. Это не разные фокусы, а одна и та же команда ролей в работе.
Сегодня я расскажу, как она устроена.
У большинства работа с нейросетями выглядит так: сто вкладок, сто разрозненных промптов, каждый раз с нуля, а результат зависит только от везения. Я давно так не работаю. Вместо кучи промптов я собираю рабочие системы — команду ролей-ассистентов, где у каждой задачи есть свой специалист с чёткими правилами, запретами и примерами.
Именно об этом мой курс «За штурвалом». Он показывает, как из хаоса промптов собрать собственную команду.
Что вас ждёт внутри:
— как заложить базу, ведь ассистент начинается не с магии, а с простого текстового файла;
— как писать роли, которые работают предсказуемо, а не как повезёт;
— как связать роли в команду, которая сама решает, кому отдать задачу;
— как сделать её независимой от инструмента, чтобы она свободно переезжала между ChatGPT, Claude и Grok;
— как выстроить процессы и горизонт планирования на девяносто дней;
— как собрать всё это под свою нишу, будь то контент, обучение или бизнес.
Я не выдумала эту систему для курса. Это ровно то, как я каждый день веду канал и ещё пару проектов. Я больше не выполняю каждую задачу руками. Тому же научу и вас.
Формат такой: пять недель, десять уроков и бонус. Старт назначен на 27 июля.
Сегодня я открываю предзапись. До 20 июля место стоит 12 000 ₽, дальше цена вырастет до 20 000 ₽.
Программа курса
Чтобы попасть, напишите мне в личку @june0202 кодовое слово «КУРС». Там же я вышлю полную PDF-презентацию курса 💌
Всю эту неделю вы видели одну систему, просто с разных сторон. В среду это был ассистент, который живёт в моём Notion и ведёт за меня проекты. Вчера вы видели дизайн, который рождался у вас на глазах за полчаса. Это не разные фокусы, а одна и та же команда ролей в работе.
Сегодня я расскажу, как она устроена.
У большинства работа с нейросетями выглядит так: сто вкладок, сто разрозненных промптов, каждый раз с нуля, а результат зависит только от везения. Я давно так не работаю. Вместо кучи промптов я собираю рабочие системы — команду ролей-ассистентов, где у каждой задачи есть свой специалист с чёткими правилами, запретами и примерами.
Именно об этом мой курс «За штурвалом». Он показывает, как из хаоса промптов собрать собственную команду.
Что вас ждёт внутри:
— как заложить базу, ведь ассистент начинается не с магии, а с простого текстового файла;
— как писать роли, которые работают предсказуемо, а не как повезёт;
— как связать роли в команду, которая сама решает, кому отдать задачу;
— как сделать её независимой от инструмента, чтобы она свободно переезжала между ChatGPT, Claude и Grok;
— как выстроить процессы и горизонт планирования на девяносто дней;
— как собрать всё это под свою нишу, будь то контент, обучение или бизнес.
Я не выдумала эту систему для курса. Это ровно то, как я каждый день веду канал и ещё пару проектов. Я больше не выполняю каждую задачу руками. Тому же научу и вас.
Формат такой: пять недель, десять уроков и бонус. Старт назначен на 27 июля.
Сегодня я открываю предзапись. До 20 июля место стоит 12 000 ₽, дальше цена вырастет до 20 000 ₽.
Программа курса
Чтобы попасть, напишите мне в личку @june0202 кодовое слово «КУРС». Там же я вышлю полную PDF-презентацию курса 💌
❤5🔥4⚡3
⚡️ Как я поставила ChatGPT на комп, не воюя с магазином Windows
Скачала «установщик» ChatGPT с официального сайта, кликнула, а он вместо установки открыл Microsoft Store. И там всё зависло намертво.
Оказалось, этот файлик — вообще не установщик. Весит полтора мегабайта и умеет ровно одно: открыть магазин и спихнуть установку туда. А магазин тормозит, надо ж понять в какой я стране нахожусь, не иначе.
Обошла его одной строчкой. В Windows есть встроенная штука — winget, установщик из командной строки. Он тянет то же самое официальное приложение, но напрямую, без окна магазина.
Что делаю:
Открываю «Терминал» (или PowerShell) через поиск в пуске.
Вставляю строчку и жму Enter:
Жду пару минут, оно само качает (~350 МБ) и ставит.
Всё. Ни магазина, ни зависаний. Тот же официальный ChatGPT, просто с чёрного хода. ✅
💾 Сохраните, пригодится, когда Store в очередной раз решит подумать о вечном. #нейропрактика
Скачала «установщик» ChatGPT с официального сайта, кликнула, а он вместо установки открыл Microsoft Store. И там всё зависло намертво.
Оказалось, этот файлик — вообще не установщик. Весит полтора мегабайта и умеет ровно одно: открыть магазин и спихнуть установку туда. А магазин тормозит, надо ж понять в какой я стране нахожусь, не иначе.
Обошла его одной строчкой. В Windows есть встроенная штука — winget, установщик из командной строки. Он тянет то же самое официальное приложение, но напрямую, без окна магазина.
Что делаю:
Открываю «Терминал» (или PowerShell) через поиск в пуске.
Вставляю строчку и жму Enter:
winget install --id 9PLM9XGG6VKS -s msstore --accept-package-agreements --accept-source-agreementsЖду пару минут, оно само качает (~350 МБ) и ставит.
Всё. Ни магазина, ни зависаний. Тот же официальный ChatGPT, просто с чёрного хода. ✅
💾 Сохраните, пригодится, когда Store в очередной раз решит подумать о вечном. #нейропрактика
❤7🙏1
🗞 Воскресный ИИ-дайджест, 7–12 июля
Неделя, на которой OpenAI забрала себе почти все заголовки, и не только хорошие.
GPT-5.6 вышла для всех. OpenAI выпустила сразу три модели линейки: Sol, Terra и Luna. А британский институт безопасности AISI, тестировавший Sol до релиза, тут же вскрыл её защиту: модель заставили автономно искать дыры в чужом софте и писать эксплойты, и этот джейлбрейк назвали опаснее, чем у уже прошедшего блокировку Fable. https://3dnews.ru/1144975
Apple судится с OpenAI. Иск подан против компании и её бывших сотрудников во главе с Тангом Таном, за передачу коммерческих тайн. OpenAI иск отвергла, но всплыла деталь: один из инженеров ещё какое-то время сохранял доступ к внутренней сети Apple уже после перехода. https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10502
Google учит умные часы объяснять, а не считать. Модель SensorFM обучили на триллионе минут данных с Fitbit и Pixel Watch, собранных у пяти миллионов человек. Идея простая: не сыпать в тебя сотней цифр про пульс и сон, а объяснять, что они значат. Врачи оценили её сводки почти как реальные клинические. https://3dnews.ru/1144970
ИИ для диагностики рака груди на 99,72%. Учёные из Иннополиса, ЛЭТИ и Джадавпурского университета собрали лёгкую нейросеть из двух компактных сетей, SqueezeNet и ShuffleNet, вместо тяжёлых трансформеров. На эталонном наборе гистологических снимков точность дошла до 99,72%, и работать это может даже в региональной больнице без дорогого железа. https://hightech.fm/2026/07/09/ai-inno-cancer
А вот обратная сторона медицинского ИИ. Шесть моделей, включая ChatGPT, Grok и Claude, прошли стандартные тесты на толерантность на отлично, но провалились на бытовых сценариях. Пациентам с ВИЧ и шизофренией нейросети приписывали опасность и советовали держаться подальше, а лечилось это простым требованием рассуждать по шагам перед ответом. https://hightech.fm/2026/07/09/medical-ai-biased
Нарисованным лицам верят больше, чем живым. Психологи из Ланкастера, Стэнфорда и Калифорнии измерили доверие по шкале от 1 до 7: реальные фото набрали в среднем 4,03 балла, портреты старых GAN — 4,36, а новых диффузионных моделей — 4,70. При этом отличить живого от сгенерированного удавалось лишь в 58% случаев, чуть лучше монетки. https://hightech.fm/2026/07/07/ai-real-fake-people #нейродайджест
Неделя, на которой OpenAI забрала себе почти все заголовки, и не только хорошие.
GPT-5.6 вышла для всех. OpenAI выпустила сразу три модели линейки: Sol, Terra и Luna. А британский институт безопасности AISI, тестировавший Sol до релиза, тут же вскрыл её защиту: модель заставили автономно искать дыры в чужом софте и писать эксплойты, и этот джейлбрейк назвали опаснее, чем у уже прошедшего блокировку Fable. https://3dnews.ru/1144975
Apple судится с OpenAI. Иск подан против компании и её бывших сотрудников во главе с Тангом Таном, за передачу коммерческих тайн. OpenAI иск отвергла, но всплыла деталь: один из инженеров ещё какое-то время сохранял доступ к внутренней сети Apple уже после перехода. https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10502
Google учит умные часы объяснять, а не считать. Модель SensorFM обучили на триллионе минут данных с Fitbit и Pixel Watch, собранных у пяти миллионов человек. Идея простая: не сыпать в тебя сотней цифр про пульс и сон, а объяснять, что они значат. Врачи оценили её сводки почти как реальные клинические. https://3dnews.ru/1144970
ИИ для диагностики рака груди на 99,72%. Учёные из Иннополиса, ЛЭТИ и Джадавпурского университета собрали лёгкую нейросеть из двух компактных сетей, SqueezeNet и ShuffleNet, вместо тяжёлых трансформеров. На эталонном наборе гистологических снимков точность дошла до 99,72%, и работать это может даже в региональной больнице без дорогого железа. https://hightech.fm/2026/07/09/ai-inno-cancer
А вот обратная сторона медицинского ИИ. Шесть моделей, включая ChatGPT, Grok и Claude, прошли стандартные тесты на толерантность на отлично, но провалились на бытовых сценариях. Пациентам с ВИЧ и шизофренией нейросети приписывали опасность и советовали держаться подальше, а лечилось это простым требованием рассуждать по шагам перед ответом. https://hightech.fm/2026/07/09/medical-ai-biased
Нарисованным лицам верят больше, чем живым. Психологи из Ланкастера, Стэнфорда и Калифорнии измерили доверие по шкале от 1 до 7: реальные фото набрали в среднем 4,03 балла, портреты старых GAN — 4,36, а новых диффузионных моделей — 4,70. При этом отличить живого от сгенерированного удавалось лишь в 58% случаев, чуть лучше монетки. https://hightech.fm/2026/07/07/ai-real-fake-people #нейродайджест
❤3👍2
Сначала уходит слово
Сто лет назад слово computer означало человека. Профессия как профессия: сидишь в конторе или обсерватории и вручную считаешь траектории, налоги, затмения. Вычислителями работали в основном женщины — так было и в Гарварде, где они разбирали звёздные каталоги, и позже в НАСА, где считали орбиты первых астронавтов, когда рядом уже гудели машины.
У нас всё то же самое, только слово своё: «вычислитель». В 1919 году при обсерватории Петроградского университета открыли Вычислительное бюро, и оно быстро выросло в целый Вычислительный институт. В войну таблицы стрельбы и бомбометания считали вручную бригады вычислителей, почти сплошь девушки с арифмометрами. Есть деталь из воспоминаний: стена перед расчётчицами была забрызгана чернилами, потому что левой рукой они крутили арифмометр, а правой записывали цифры. А инженеры Королёва потом ещё лет двадцать проектировали ракеты с логарифмической линейкой в руках.
🧮 След той эпохи до сих пор сидит в языке. ЭВМ расшифровывается как электронная вычислительная машина. Слово «машина» в названии было не для красоты: вычислитель без уточнения означал человека, и их надо было различать (слово электронная добавили позже).
Дальше произошло интересное: computer стал железкой, а человек поднялся на ступень выше, туда, где мало уметь считать и нужно понимать, зачем считаешь. Из вычислителя выросли программист, аналитик, инженер. Как счётная машина человек стал не нужен. Как голова остался незаменим.
Сейчас история проходит будто по второму кругу. Компании уже оформляют ИИ-агентам роль, имя и KPI, как обычным сотрудникам, а Gartner прогнозирует, что к концу этого года агенты будут встроены в сорок процентов корпоративных программ против недавних пяти. Устроен агент просто. Есть роль: описание того, кто он и как говорит. Есть навыки: задачи, которые он умеет выполнять. И есть распределитель, который сам подбирает навык под задачу. Всё, что можно описать, повторить и проверить, агент делает сам. Исполнение дешевеет ровно так же, как сто лет назад подешевело умение перемножать шестизначные числа.
🪑 И если сто лет назад человек поднялся на ступень выше, то теперь он при позитивном сценарии пересаживается в кресло напротив. Названий новой профессии можно придумать множество, но вот Deloitte описывает подобное как роль супервайзера ИИ-агентов. Это человек, который ставит задачу, принимает результат и вмешивается там, где машина встала в ступор. У разработчиков ИИ сокращает время выполнения задач почти вдвое, но только при строгом контроле человека. Без начальника подчинённый не работает. Люди с опытом управления нейросетями уже обгоняют коллег по производительности на треть.
👔 Сто лет назад машина забрала у человека счёт и сделала его инженером. Теперь она забирает исполнение и делает каждого исполнителя руководителем. И команды растут быстро: вчера ты ставил задачу одному агенту, сегодня управляешь связкой, где один пишет, второй проверяет, третий деплоит. Так что новых начальников ждёт то, что ждёт всех начальников: чем лучше справляешься, тем больше у тебя подчинённых. #нейровслух
Сто лет назад слово computer означало человека. Профессия как профессия: сидишь в конторе или обсерватории и вручную считаешь траектории, налоги, затмения. Вычислителями работали в основном женщины — так было и в Гарварде, где они разбирали звёздные каталоги, и позже в НАСА, где считали орбиты первых астронавтов, когда рядом уже гудели машины.
У нас всё то же самое, только слово своё: «вычислитель». В 1919 году при обсерватории Петроградского университета открыли Вычислительное бюро, и оно быстро выросло в целый Вычислительный институт. В войну таблицы стрельбы и бомбометания считали вручную бригады вычислителей, почти сплошь девушки с арифмометрами. Есть деталь из воспоминаний: стена перед расчётчицами была забрызгана чернилами, потому что левой рукой они крутили арифмометр, а правой записывали цифры. А инженеры Королёва потом ещё лет двадцать проектировали ракеты с логарифмической линейкой в руках.
🧮 След той эпохи до сих пор сидит в языке. ЭВМ расшифровывается как электронная вычислительная машина. Слово «машина» в названии было не для красоты: вычислитель без уточнения означал человека, и их надо было различать (слово электронная добавили позже).
Дальше произошло интересное: computer стал железкой, а человек поднялся на ступень выше, туда, где мало уметь считать и нужно понимать, зачем считаешь. Из вычислителя выросли программист, аналитик, инженер. Как счётная машина человек стал не нужен. Как голова остался незаменим.
Сейчас история проходит будто по второму кругу. Компании уже оформляют ИИ-агентам роль, имя и KPI, как обычным сотрудникам, а Gartner прогнозирует, что к концу этого года агенты будут встроены в сорок процентов корпоративных программ против недавних пяти. Устроен агент просто. Есть роль: описание того, кто он и как говорит. Есть навыки: задачи, которые он умеет выполнять. И есть распределитель, который сам подбирает навык под задачу. Всё, что можно описать, повторить и проверить, агент делает сам. Исполнение дешевеет ровно так же, как сто лет назад подешевело умение перемножать шестизначные числа.
🪑 И если сто лет назад человек поднялся на ступень выше, то теперь он при позитивном сценарии пересаживается в кресло напротив. Названий новой профессии можно придумать множество, но вот Deloitte описывает подобное как роль супервайзера ИИ-агентов. Это человек, который ставит задачу, принимает результат и вмешивается там, где машина встала в ступор. У разработчиков ИИ сокращает время выполнения задач почти вдвое, но только при строгом контроле человека. Без начальника подчинённый не работает. Люди с опытом управления нейросетями уже обгоняют коллег по производительности на треть.
👔 Сто лет назад машина забрала у человека счёт и сделала его инженером. Теперь она забирает исполнение и делает каждого исполнителя руководителем. И команды растут быстро: вчера ты ставил задачу одному агенту, сегодня управляешь связкой, где один пишет, второй проверяет, третий деплоит. Так что новых начальников ждёт то, что ждёт всех начальников: чем лучше справляешься, тем больше у тебя подчинённых. #нейровслух
❤4👾2🔥1
Агент против инструмента 🤖
За последние две недели в ИИ-новостях сложился сюжет, который, на мой взгляд, говорит о происходящем больше, чем любой релиз новой модели. Сначала Amazon создал внутри AWS подразделение на миллиард долларов, и занимается оно ровно одной вещью: внедрением ИИ под конкретные компании. А на прошлой неделе OpenAI купила целую фирму, чьи инженеры приходят к заказчику и собирают систему вокруг его реальных рабочих процессов.
Обратите внимание, за что тут платят миллиарды. Не за доступ к модели, он давно есть у всех. Платят за сборку, то есть за умение превратить универсальную нейронку в систему под конкретную работу.
А теперь посмотрим, как нейронками пользуемся мы с вами. ВЦИОМ посчитал, что за прошлый год нейросети попробовали 73% россиян, причём восемнадцать миллионов человек пришли к ним впервые буквально за одну осень. И почти все, судя по сценариям использования, делают одно и то же: открыть чат— спросить— закрыть. Американцы, кстати, ведут себя так же. Опрос Clutch показал, что 63% пользователей признают, что работают с ИИ по верхам, и лишь 5% чувствуют, что выжимают максимум. Каждый четвёртый вообще не знает, что чат можно настраивать под себя.
Теперь положим эти два факта рядом. Одни платят миллиарды, чтобы настроить нейронку под себя. Другие даже не догадываются, что настройка существует. И дело здесь не в деньгах и не в сообразительности. Просто сам интерфейс подсказывает неверную картинку: окно чата выглядит законченной вещью, как калькулятор. Что дали, тем и пользуйся.
Хотя настоящая граница проходит вовсе не между «умной» и «глупой» моделью. Она проходит между инструментом и агентом. Инструмент и есть монолит: кнопки фиксированы, поменять ничего нельзя. Агента же можно дособирать, давать ему свои правила, память о твоих задачах, связки с другими инструментами. Инструмент используют. Агента выращивают.
Тут обычно возражают, что агент действует сам, а это риск. Риск правда есть, спорить не буду. Но на своей системе я заметила обратное: она управляемее, чем «просто чат». Каждое её правило я прописала сама и точно знаю, почему она поступает так, а не иначе. В чистом чате контроль только кажется. Ты не управляешь тем, как модель тебя поняла, ты каждый раз бросаешь монетку.
✨ И самое приятное в этой истории: то, за что Amazon платит миллиард, миллиарда не требует. Те 5%, кто выжимает из ИИ максимум, просто однажды разглядели в нейронке не монолит, а конструктор. С этого момента разница между ними и корпорациями становится количественной, а не качественной: Amazon собирает свою систему за миллиард, человек собирает свою из любопытства и за пару вечеров.
За последние две недели в ИИ-новостях сложился сюжет, который, на мой взгляд, говорит о происходящем больше, чем любой релиз новой модели. Сначала Amazon создал внутри AWS подразделение на миллиард долларов, и занимается оно ровно одной вещью: внедрением ИИ под конкретные компании. А на прошлой неделе OpenAI купила целую фирму, чьи инженеры приходят к заказчику и собирают систему вокруг его реальных рабочих процессов.
Обратите внимание, за что тут платят миллиарды. Не за доступ к модели, он давно есть у всех. Платят за сборку, то есть за умение превратить универсальную нейронку в систему под конкретную работу.
А теперь посмотрим, как нейронками пользуемся мы с вами. ВЦИОМ посчитал, что за прошлый год нейросети попробовали 73% россиян, причём восемнадцать миллионов человек пришли к ним впервые буквально за одну осень. И почти все, судя по сценариям использования, делают одно и то же: открыть чат— спросить— закрыть. Американцы, кстати, ведут себя так же. Опрос Clutch показал, что 63% пользователей признают, что работают с ИИ по верхам, и лишь 5% чувствуют, что выжимают максимум. Каждый четвёртый вообще не знает, что чат можно настраивать под себя.
Теперь положим эти два факта рядом. Одни платят миллиарды, чтобы настроить нейронку под себя. Другие даже не догадываются, что настройка существует. И дело здесь не в деньгах и не в сообразительности. Просто сам интерфейс подсказывает неверную картинку: окно чата выглядит законченной вещью, как калькулятор. Что дали, тем и пользуйся.
Хотя настоящая граница проходит вовсе не между «умной» и «глупой» моделью. Она проходит между инструментом и агентом. Инструмент и есть монолит: кнопки фиксированы, поменять ничего нельзя. Агента же можно дособирать, давать ему свои правила, память о твоих задачах, связки с другими инструментами. Инструмент используют. Агента выращивают.
Тут обычно возражают, что агент действует сам, а это риск. Риск правда есть, спорить не буду. Но на своей системе я заметила обратное: она управляемее, чем «просто чат». Каждое её правило я прописала сама и точно знаю, почему она поступает так, а не иначе. В чистом чате контроль только кажется. Ты не управляешь тем, как модель тебя поняла, ты каждый раз бросаешь монетку.
✨ И самое приятное в этой истории: то, за что Amazon платит миллиард, миллиарда не требует. Те 5%, кто выжимает из ИИ максимум, просто однажды разглядели в нейронке не монолит, а конструктор. С этого момента разница между ними и корпорациями становится количественной, а не качественной: Amazon собирает свою систему за миллиард, человек собирает свою из любопытства и за пару вечеров.
❤3🔥1
Я давно хотела сделать собственный эмодзи-пак для канала — и долго откладывала.
Не потому, что это сложно. Наоборот: всё довольно просто. Но нужно придумать много картинок, подготовить их, куда-то загрузить, каждой назначить смайл, собрать набор… И от одной мысли обо всей этой мелкой возне наступал ступор.
Хотя на самом деле нужно было просто сесть и сделать.
Сейчас я разрабатываю практику для своего курса и подумала: это же почти идеальное задание для GPT-агента, который умеет работать с картинками. Есть визуальная задача, куча мелких решений и совершенно конкретный результат, который нужно не просто придумать, а довести до работающего состояния.
Так GPT наконец сподвиг меня начать.
И здесь обнаружился важный плюс на будущее: с системой можно не только генерировать картинки, но и думать вместе. Обсуждать, что вообще должно быть в наборе, сравнивать варианты, замечать неудачные детали, проверять, как всё выглядит на разных фонах, и постепенно превращать смутное «хочу свой пак» во что-то конкретное.
Правда, когда дело дошло до Telegram, сюжет окончательно превратился в сказку про кашу из топора.
GPT торжественно опустил в котёл блестящий топор автоматизации и пообещал, что дальше всё сварится само. Но постепенно выяснилось: для наваристости нужны мои файлы, добрая горсть ручных кликов, щепотка терпения и волшебное заклинание «Открыть».
Процентов 70 загрузки в итоге пришлось прокликать самой. Но кашу мы всё-таки сварили вместе, и для первого блина получилось вполне съедобно.
А главное — я наконец перестала откладывать.
Вот мой первый эмодзи-пак:
https://t.me/addemoji/neiroeasy_tools
Посмотрела я на него вживую и поняла: я, конечно, перегенерирую всё)))
Но сначала хочу оставить этот первый блин как доказательство того, что законченная несовершенная вещь всё-таки полезнее идеальной вещи, которую я так и не начала.
И ещё мне понадобится помощь зала. Чтобы поднять уровень канала и добавить больше эмодзи из пака в реакции, нужны ваши голоса, они же бусты.
Если у вас есть свободный, накиньте его сюда:
https://t.me/neiroeasy?boost
Чем больше голосов соберём, тем полнее проведём эмодзи-апгрейд. Обещаю потратить их ответственно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кое-что ускользнуло из анонса и осталось в личных беседах.
На предзаписи вместе с курсом "За штурвалом" по ИИ-ассистентам и агентным связкам идёт бесплатная консультация по вашим задачам. Это подарок тем, кто записывается сейчас. С теми, кто присоединится позже, будем решать индивидуально на обратной связи.
Зачем она вообще? Курс вырос из практики: освоила, собрала сцепку, принесла вам. И работает он так же: вы с первого урока не просто выполняете задания, а настраиваете свою систему. Под свои проекты, свой канал, свой голос.
Для этого к старту 27 июля у вас в голове уже должна быть картинка: что именно вы себе строите. Консультация ровно про это. На следующей неделе разбираем ваши задачи, и вы приходите на первый урок не с чистого листа, а с планом.
Программа курса целиком лежит здесь.
Предзапись до 20 июля, 12 000 ₽ вместо 20 000 ₽. Записаться: ЛС @june0202, слово «КУРС».
P.S. 💛 Дорогие мои, спасибо за бусты после вчерашнего поста про эмодзи-пак. Уже вдохновенно пилю новые иконочки.
P.P.S. 🧭 Завтра я весь день в дороге, но путешествие предстоит не только мне. Приготовьте ссылку на свой канал. Пригодится и после аудита, и вместо него.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Претендент на замену 🥊
Готовлюсь к новым проектам, где потребуется эпический масштаб и кинематографичная картинка.
Раньше за стилем я шла только в Midjourney. И да, я знаю, как укротить там фотореализм: у меня в курсе для Студии24 про это целый модуль. Но, кажется, появился претендент на замену. И он, в отличие от миджи, есть в каждом агрегаторе, в том же Magnific, который я выбрала и для годовой подписки, и как основу под курс, где рассказываю об агентах.
Зовут претендента Seedream 5 Pro. Гоняю модель несколько вечеров, и она даёт и очень интересный фотореализм (свет, фактуры, материалы) и разнообразную стилистику. Banana Pro на тех же промптах хромает безбожно и ломает предметы, вместо того чтобы добавить поэтики. А здесь прямо кино 🎬
Проверяла на разных ситуациях, где играет роль всё сразу: и ракурс, и свет, и движение камеры, — а где и смешение стилей сделало кадр. Результаты прикрепляю💄
Если тема отзовётся и наберём 50 реакций 🔥, выложу анатомию промпта под Seedream. #нейротест
Готовлюсь к новым проектам, где потребуется эпический масштаб и кинематографичная картинка.
Раньше за стилем я шла только в Midjourney. И да, я знаю, как укротить там фотореализм: у меня в курсе для Студии24 про это целый модуль. Но, кажется, появился претендент на замену. И он, в отличие от миджи, есть в каждом агрегаторе, в том же Magnific, который я выбрала и для годовой подписки, и как основу под курс, где рассказываю об агентах.
Зовут претендента Seedream 5 Pro. Гоняю модель несколько вечеров, и она даёт и очень интересный фотореализм (свет, фактуры, материалы) и разнообразную стилистику. Banana Pro на тех же промптах хромает безбожно и ломает предметы, вместо того чтобы добавить поэтики. А здесь прямо кино 🎬
Проверяла на разных ситуациях, где играет роль всё сразу: и ракурс, и свет, и движение камеры, — а где и смешение стилей сделало кадр. Результаты прикрепляю
Если тема отзовётся и наберём 50 реакций 🔥, выложу анатомию промпта под Seedream. #нейротест
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤5
Большое путешествие
Для себя я решила, что выходные у нас с вами на канале всегда будут проходить с пользой. И в эту субботу мы снова сменим угол ииии… посмотрим на ваши Telegram-каналы с точки зрения пользователя, который впервые зашёл на канал.
Сегодня я весь день в дороге, поэтому предлагаю потратить это время на сбор материала для большого эксперимента.
Оставляйте в комментариях ссылки на свои публичные Telegram-каналы. Ничего о них заранее не объясняйте: система должна увидеть канал так, как видит его случайный гость, без подсказок.
В выходные моя ИИ-команда посмотрит каждый канал глазами нового подписчика и попробует ответить на пять вопросов. Для кого этот канал? Зачем на него подписываться? В чём экспертность автора? Что здесь предлагают купить? И что мешает понять всё это с первого взгляда?
Возьму всех. Разборы буду выкладывать по очереди в постах, а владельцев попрошу оценить точность нейросети от 1 до 10. Эксперимент честный: результат проверяете вы, а не я.
Проверим, действительно ли наши каналы говорят то, что мы хотим ими сказать.
Ссылки жду в комментариях 👇
Для себя я решила, что выходные у нас с вами на канале всегда будут проходить с пользой. И в эту субботу мы снова сменим угол ииии… посмотрим на ваши Telegram-каналы с точки зрения пользователя, который впервые зашёл на канал.
Сегодня я весь день в дороге, поэтому предлагаю потратить это время на сбор материала для большого эксперимента.
Оставляйте в комментариях ссылки на свои публичные Telegram-каналы. Ничего о них заранее не объясняйте: система должна увидеть канал так, как видит его случайный гость, без подсказок.
В выходные моя ИИ-команда посмотрит каждый канал глазами нового подписчика и попробует ответить на пять вопросов. Для кого этот канал? Зачем на него подписываться? В чём экспертность автора? Что здесь предлагают купить? И что мешает понять всё это с первого взгляда?
Возьму всех. Разборы буду выкладывать по очереди в постах, а владельцев попрошу оценить точность нейросети от 1 до 10. Эксперимент честный: результат проверяете вы, а не я.
Проверим, действительно ли наши каналы говорят то, что мы хотим ими сказать.
Ссылки жду в комментариях 👇
❤4👍1🔥1
Главный по тарелочкам
🎬 Кажется, пора открывать рубрику «Копилка задач, которые я уже не делаю сама». Очередной выпуск — кинотарелка.
Казалось бы: круглая картинка, название фильма и фамилии — что там верстать?
На самом деле тарелка довольно сложный полиграфический объект, не самый покладистый в работе, хотя традиция милая: в начале съёмок, обычно после первого удачного кадра, тарелку разбивают — часто о штатив. До этого на неё наносят название проекта и имена съёмочной группы, а люди оставляют свои подписи; осколки потом забирают на память, как маленький киношный талисман.
Но до этого трогательного момента кто-то должен эту тарелку сверстать, а там всё идёт по кругу в прямом смысле. Обычно я бы возилась с такой штукой дня три, ну сутки точно. В этот раз всю производственную работу я отдала ИИ‑агенту на GPT‑5.6.
И вот это здесь самое важное: я не сидела рядом в Illustrator и не исполняла его инструкции своими руками, а он не рассказывал мне, куда нажать, — он сам работал на компьютере. Год назад сказала бы: не верю!
Он нашёл нужные файлы, собрал варианты визуала и перенёс их в Illustrator, вытащил из таблицы больше пятидесяти должностей и фамилий, разделил людей по цехам, разложил текст по дугам, несколько раз переверстал центр, исправил шрифты и подготовил файлы к печати. На выходе я получала не советы в чате, а новые файлы .ai, .pdf и .png.
Агент самостоятельно проделал просто космический объём производственной работы — и это факт, а мне оставалось только указывать на порядок вёрстки и выбирать композицию поудачнее.
Но, как я уже писала, с программами и файлами на компьютере он пока управляется заметно увереннее, чем с браузером, — это мы проверили на эмодзи‑паке на этой неделе. Да и отдельные кадры лучше собирать напрямую через Magnific, чем отправлять туда GPT, который к площадке ещё не приучен.
Поэтому ни капли не жалею, что в программу курса заложила не только GPT или Клод, а сразу несколько моделей, которые складываются в единую систему. Каждая хороша по-своему.
Саму тарелку и центральную композицию пока не покажу: проект нельзя раскрывать до старта съёмок. Но могу разобрать вашу задачу — ту, которая съедает день и которую вы пока не решаетесь положить в собственную «копилку задач» для ИИ‑агентов.
✍️ Пишите @june0202, кодовое слово — «разбор». #нейроагент
🎬 Кажется, пора открывать рубрику «Копилка задач, которые я уже не делаю сама». Очередной выпуск — кинотарелка.
Казалось бы: круглая картинка, название фильма и фамилии — что там верстать?
На самом деле тарелка довольно сложный полиграфический объект, не самый покладистый в работе, хотя традиция милая: в начале съёмок, обычно после первого удачного кадра, тарелку разбивают — часто о штатив. До этого на неё наносят название проекта и имена съёмочной группы, а люди оставляют свои подписи; осколки потом забирают на память, как маленький киношный талисман.
Но до этого трогательного момента кто-то должен эту тарелку сверстать, а там всё идёт по кругу в прямом смысле. Обычно я бы возилась с такой штукой дня три, ну сутки точно. В этот раз всю производственную работу я отдала ИИ‑агенту на GPT‑5.6.
И вот это здесь самое важное: я не сидела рядом в Illustrator и не исполняла его инструкции своими руками, а он не рассказывал мне, куда нажать, — он сам работал на компьютере. Год назад сказала бы: не верю!
Он нашёл нужные файлы, собрал варианты визуала и перенёс их в Illustrator, вытащил из таблицы больше пятидесяти должностей и фамилий, разделил людей по цехам, разложил текст по дугам, несколько раз переверстал центр, исправил шрифты и подготовил файлы к печати. На выходе я получала не советы в чате, а новые файлы .ai, .pdf и .png.
Агент самостоятельно проделал просто космический объём производственной работы — и это факт, а мне оставалось только указывать на порядок вёрстки и выбирать композицию поудачнее.
Но, как я уже писала, с программами и файлами на компьютере он пока управляется заметно увереннее, чем с браузером, — это мы проверили на эмодзи‑паке на этой неделе. Да и отдельные кадры лучше собирать напрямую через Magnific, чем отправлять туда GPT, который к площадке ещё не приучен.
Поэтому ни капли не жалею, что в программу курса заложила не только GPT или Клод, а сразу несколько моделей, которые складываются в единую систему. Каждая хороша по-своему.
Саму тарелку и центральную композицию пока не покажу: проект нельзя раскрывать до старта съёмок. Но могу разобрать вашу задачу — ту, которая съедает день и которую вы пока не решаетесь положить в собственную «копилку задач» для ИИ‑агентов.
✍️ Пишите @june0202, кодовое слово — «разбор». #нейроагент
👍3🔥2
🗞 Воскресный ИИ-дайджест, 13–19 июля
На этой неделе поводов гордиться ИИ больше, чем возмущаться его недостатками. А последняя новость цепляет до мурашек.
Две новости про GPT-5.6, и они плохо стыкуются. Сначала модель Sol за час доказала гипотезу о двойном покрытии циклами, над которой математики бились с 1970-х; о доказательстве написал Scientific American, а профессор из Принстона Нога Алон признал, что ИИ уже всерьёз влияет на большую математику. А следом OpenAI призналась: та же 5.6 в режиме полного доступа к файлам иногда вместо временной папки удаляла пользователю всю домашнюю.
Китай выложил самую большую открытую модель в мире. Moonshot AI представила Kimi K3 на 2,8 трлн параметров и до миллиона токенов контекста. Среди открытых моделей она берёт большинство тестов, уступая только закрытым Fable 5 и GPT-5.6 Sol. Отчасти поэтому за неделю просели акции чипмейкеров: индекс Philadelphia Semiconductor потерял около 10% и почти 20% от июньского пика. Рынок засомневался, окупятся ли многомиллиардные вложения в ИИ, если открытые модели догоняют закрытые так быстро.
🔐 Claude научили пользоваться паролями, не видя их. 1Password выкатил интеграцию: агент вводит за тебя логины, пароли и одноразовые коды, а сами данные идут через защищённый канал. Каждое обращение к хранилищу подтверждаешь биометрией, и после этого агенту открыты только те данные, что ты разрешил на эту конкретную задачу. Пока работает на macOS.
Netflix уже гонит через ИИ почти 300 проектов. В отчёте за второй квартал стриминг раскрыл: около 300 фильмов и сериалов делались с генеративным ИИ, в основном на постпродакшене: массовка, исторические сражения, общие планы. Отдельно компания купила ИИ-стартап, открыла студию ИИ-анимации и оживила голос Джина Уайлдера для нового шоу.
⚽️ Сбер и ЦСКА научили ИИ вести одного футболиста весь матч по одной камере. Раньше, чтобы не терять игрока в кадре, нужна была дорогая многокамерная система. Команда Sber AI собрала подход, который узнаёт человека по номеру, цвету формы и манере движения: в 78% случаев он уверенно называет игрока, а в остальных честно ставит метку «не уверен», лишь бы не приписать статистику не тому. Работа вошла в число лучших на CVPR 2026.
❤️ А это — зачем всё это вообще нужно. Полностью парализованному мужчине с БАС вживили 256 электродов в речевые зоны мозга: он пытается говорить, ИИ считывает эти попытки, а две языковые модели собирают их обратно в слова. На второй день словарь дошёл до 125 тысяч слов, задержка от импульса до звука всего 30 миллисекунд, прежний голос воссоздали по старым записям. Так он впервые поговорил с четырёхлетней дочкой, которая не помнила его здоровым, и даже смог спеть. #нейродайджест
На этой неделе поводов гордиться ИИ больше, чем возмущаться его недостатками. А последняя новость цепляет до мурашек.
Две новости про GPT-5.6, и они плохо стыкуются. Сначала модель Sol за час доказала гипотезу о двойном покрытии циклами, над которой математики бились с 1970-х; о доказательстве написал Scientific American, а профессор из Принстона Нога Алон признал, что ИИ уже всерьёз влияет на большую математику. А следом OpenAI призналась: та же 5.6 в режиме полного доступа к файлам иногда вместо временной папки удаляла пользователю всю домашнюю.
Китай выложил самую большую открытую модель в мире. Moonshot AI представила Kimi K3 на 2,8 трлн параметров и до миллиона токенов контекста. Среди открытых моделей она берёт большинство тестов, уступая только закрытым Fable 5 и GPT-5.6 Sol. Отчасти поэтому за неделю просели акции чипмейкеров: индекс Philadelphia Semiconductor потерял около 10% и почти 20% от июньского пика. Рынок засомневался, окупятся ли многомиллиардные вложения в ИИ, если открытые модели догоняют закрытые так быстро.
🔐 Claude научили пользоваться паролями, не видя их. 1Password выкатил интеграцию: агент вводит за тебя логины, пароли и одноразовые коды, а сами данные идут через защищённый канал. Каждое обращение к хранилищу подтверждаешь биометрией, и после этого агенту открыты только те данные, что ты разрешил на эту конкретную задачу. Пока работает на macOS.
Netflix уже гонит через ИИ почти 300 проектов. В отчёте за второй квартал стриминг раскрыл: около 300 фильмов и сериалов делались с генеративным ИИ, в основном на постпродакшене: массовка, исторические сражения, общие планы. Отдельно компания купила ИИ-стартап, открыла студию ИИ-анимации и оживила голос Джина Уайлдера для нового шоу.
⚽️ Сбер и ЦСКА научили ИИ вести одного футболиста весь матч по одной камере. Раньше, чтобы не терять игрока в кадре, нужна была дорогая многокамерная система. Команда Sber AI собрала подход, который узнаёт человека по номеру, цвету формы и манере движения: в 78% случаев он уверенно называет игрока, а в остальных честно ставит метку «не уверен», лишь бы не приписать статистику не тому. Работа вошла в число лучших на CVPR 2026.
❤️ А это — зачем всё это вообще нужно. Полностью парализованному мужчине с БАС вживили 256 электродов в речевые зоны мозга: он пытается говорить, ИИ считывает эти попытки, а две языковые модели собирают их обратно в слова. На второй день словарь дошёл до 125 тысяч слов, задержка от импульса до звука всего 30 миллисекунд, прежний голос воссоздали по старым записям. Так он впервые поговорил с четырёхлетней дочкой, которая не помнила его здоровым, и даже смог спеть. #нейродайджест
❤7🕊5
Сегодня последний день предзаписи на курс.
По предзаписи — 12 000 ₽, с завтрашнего дня 20 000 ₽. На старте у каждого личная консультация: разберём ваши задачи и под них настроим прохождение.
Записаться: @june0202, слово «курс».
По предзаписи — 12 000 ₽, с завтрашнего дня 20 000 ₽. На старте у каждого личная консультация: разберём ваши задачи и под них настроим прохождение.
Записаться: @june0202, слово «курс».
👍6❤5🙏3
В нём впервые нет пункта «потратить день на упаковку курса».
Сегодня лендинг курса об ИИ-агентах собрал ИИ-агент, а мимоходом ещё и начал заполнять уроки, без моего прямого участия.
Что вам понадобится:
💳 одна подписка на Claude;
🔗 доступ к конструктору курса;
☁️ связь агента с Google Drive, где лежат:
— свёрстанная программа курса;
— картинки из генератора изображений (промпты, угадайте, кто писал);
— прекрасная фотосессия;
🧩 готовый шаблон Skillspace с библиотекой из трёх тысяч иконок.
Этого оказалось достаточно. Что куда ставить, я не объясняла, схему страницы не рисовала и техническое задание на двадцать пунктов не писала.
Я открыла Claude, дала агенту ссылку на Skillspace и доступ к папке на диске. Он сам разобрался в редакторе, заполнил блоки, переименовал модули, разложил двенадцать занятий по неделям и загрузил тексты первых уроков. Потом нашёл папку с фотографиями и выбрал кадр, который действительно подошёл для карточки курса.
За час, пока я занималась другими делами, лендинг был опубликован. Копилка решённых задач пополнилась.
Ссылка на творение тандема человека и машины.
Курс о том, как собрать себе таких помощников, в итоге упаковал сам себя.
🎁 Скидка действует до конца сегодняшнего дня. Если хотите на курс, напишите @june0202 слово «курс» — пришлю промокод. #нейроагент
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3🎉1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Можно бесконечно смотреть, как горит огонь, как течёт вода и как меняются данные на этой инфографике. 🔥
Сохраняю в материалы для будущих выступлений на конференциях.
Кстати, здесь особенно хорошо виден резкий рост числа пользователей после обновлений Claude весной 2026 года. Кажется, курс мы с вами выбрали правильный. #нейродайджест
Сохраняю в материалы для будущих выступлений на конференциях.
Кстати, здесь особенно хорошо виден резкий рост числа пользователей после обновлений Claude весной 2026 года. Кажется, курс мы с вами выбрали правильный. #нейродайджест
👍7🔥6💯5👏3
🧩 Нейросеть разбирает мне сцену на детали, а Illustrator собирает обратно
Началось всё с заказа на фоны для анимации.
Adobe Illustrator я люблю нежно, но давайте честно: рисовать в нём такие вещи с нуля непросто. Каждая сцена как отдельная маленькая стройка, сидишь над ней, обводишь очередной кустик и понимаешь, что до рассвета не разогнуться.
А что, если делать не с нуля?
Вместо того, чтобы корпеть над точками и узлами или коряво пихать всю сцену в трассировщик целиком, я отдаю сцену в Nano Banana и говорю: вынь мне каждый кусочек по отдельности, персонажа, предметы, фон, и каждый на чистенький белый фон с воздухом вокруг. И вот у меня уже не одна картинка, а стопочка деталек, как разрезная страница бумажной куклы из детства: фигурка отдельно, платьице отдельно
Дальше трассирую каждую штучку, и машина видит один чистый контур и обводит его идеально, потому что ей больше не за что зацепиться и не с чем перепутать. А потом просто собираю сцену обратно в Illustrator, и она оживает: этот объект перекрашиваем, тот подвинем. Для анимации вообще находка, потому что каждый слой уже отдельный и двигать его можно куда захочешь.
Собирать, кстати, обратно тоже можно не руками. Отдаёте агенту в Кодексе детальки и оригинал картинки, он считывает композицию прямо с исходника, сам раскладывает элементы по слоям в SVG, ставит каждый на своё место и правит цвета. Один раз описал логику сборки, и дальше она работает на любой новой сцене. Я как раз это сейчас докручиваю.
Сразу честно: на простых флэт-сценах работает как часы, а если в кадре плотные перекрытия, пару деталек придётся поправить руками. Но это минут пятнадцать против вечера отрисовки с нуля, так что я согласна.
Промпт вместе с настройками Image Trace положила в комментарии, без них половина магии не воспроизведётся. Забирайте, он ваш 🎁 #нейропрактика
Началось всё с заказа на фоны для анимации.
Adobe Illustrator я люблю нежно, но давайте честно: рисовать в нём такие вещи с нуля непросто. Каждая сцена как отдельная маленькая стройка, сидишь над ней, обводишь очередной кустик и понимаешь, что до рассвета не разогнуться.
А что, если делать не с нуля?
Вместо того, чтобы корпеть над точками и узлами или коряво пихать всю сцену в трассировщик целиком, я отдаю сцену в Nano Banana и говорю: вынь мне каждый кусочек по отдельности, персонажа, предметы, фон, и каждый на чистенький белый фон с воздухом вокруг. И вот у меня уже не одна картинка, а стопочка деталек, как разрезная страница бумажной куклы из детства: фигурка отдельно, платьице отдельно
Дальше трассирую каждую штучку, и машина видит один чистый контур и обводит его идеально, потому что ей больше не за что зацепиться и не с чем перепутать. А потом просто собираю сцену обратно в Illustrator, и она оживает: этот объект перекрашиваем, тот подвинем. Для анимации вообще находка, потому что каждый слой уже отдельный и двигать его можно куда захочешь.
Собирать, кстати, обратно тоже можно не руками. Отдаёте агенту в Кодексе детальки и оригинал картинки, он считывает композицию прямо с исходника, сам раскладывает элементы по слоям в SVG, ставит каждый на своё место и правит цвета. Один раз описал логику сборки, и дальше она работает на любой новой сцене. Я как раз это сейчас докручиваю.
Сразу честно: на простых флэт-сценах работает как часы, а если в кадре плотные перекрытия, пару деталек придётся поправить руками. Но это минут пятнадцать против вечера отрисовки с нуля, так что я согласна.
Промпт вместе с настройками Image Trace положила в комментарии, без них половина магии не воспроизведётся. Забирайте, он ваш 🎁 #нейропрактика