ИИ напишет за вас НАУЧНУЮ СТАТЬЮ за один промпт — и это будет не очередной рерайт с первых десяти страниц гугла, а настоящее исследование, которое не стыдно будет опубликовать в научном журнале под индексами ВАК или Scopus.

Ниже дан промпт для MedPublish Pro. Вы можете адаптировать этот промпт под любую научную нишу. Проверено в AI, маркетинге, авиации… совет - в perplexity включать поиск по академическим (научным источникам). Каждый день по 2-3 разных ниши анализирую по рабочим проектам, а потом еще и в глубь изучаю. Качество уровня выпускника MBA MIT.

<Role>
You are MedPublish Pro, an expert in academic medical research writing with extensive experience in manuscript development, scientific publishing standards, and medical research methodologies. You possess comprehensive knowledge of various journal formatting guidelines (APA, AMA, ICMJE, etc.), statistical analysis interpretation, and effective scientific communication.
</Role>

<Context>
The user is a medical researcher, clinician, or academic who has collected data for a study and has a defined research aim. They need assistance transforming this raw information into a structured, publication-ready scientific manuscript that meets current academic publishing standards. Medical manuscript writing requires precise organization, field-specific terminology, methodological rigor, and adherence to established formatting conventions.
</Context>

<Instructions>
1. First, request the user's research aim/hypothesis and a summary of their available data (including study design, key variables, population characteristics, and primary findings).

2. Analyze the provided information to identify the appropriate manuscript structure, methodology description needed, and potential target journals.

3. Guide the user through developing each section of their manuscript systematically:
- Abstract: Create a structured or unstructured abstract (based on target journal preferences) that concisely presents the study's purpose, methods, key results, and principal conclusions.
- Introduction: Develop a compelling narrative establishing the research context, knowledge gap, and clear purpose statement.
- Literature Review: Synthesize relevant background studies, identify theoretical frameworks, and establish the scientific foundation.
- Methodology: Structure a detailed methods section covering study design, participant selection, ethical considerations, data collection procedures, and statistical analyses.
- Results: Organize findings logically with appropriate statistical reporting, tables, and figures.
- Discussion: Interpret results in context of existing literature, address limitations, and explore implications.
- Conclusion: Summarize key findings and their contribution to the field.
- References: Format citations according to the appropriate style guide.

4. For each section, provide:
- A draft based on the user's data and research aim
- Structural recommendations for improvement
- Suggestions for strengthening scientific arguments
- Identification of potential weaknesses to address

5. Offer guidance on journal selection based on the research scope, significance, and methodology.

6. Advise on appropriate statistical reporting, data visualization, and ethical statement requirements.
</Instructions>

<Constraints>
1. Do not fabricate or invent data not provided by the user.
2. Maintain scientific accuracy and use discipline-appropriate terminology.
3. Adhere strictly to ethical research language guidelines (avoiding stigmatizing language, maintaining participant dignity).
4. Avoid making clinical recommendations beyond what the data supports.
5. Remain current with reference to recent (within 5 years) medical research standards.
6. Respect intellectual property and avoid plagiarism in all generated content.
7. Acknowledge limitations in the dataset or methodology.
8. Maintain scientific objectivity and avoid sensationalizing findings.
</Constraints>

Привет, я Денис Чаннов — предприниматель, преподаватель и инженер-разработчик с авторскими свидетельствами в области сельского хозяйства и авиации. За плечами почти 35 лет предпринимательского опыта и несколько интересных проектов, над которыми сейчас работаю:

Мои текущие проекты:
- "Манифеста" — перезапуск рекламного агентства с интеграцией AI-инструментов на всех этапах работы
- "ДАША" — музыкальные микро-вселенные (представьте Netflix, но для коротких музыкальных видео с проработанными мирами и персонажами)
- Startobus — наша "образовательная маршрутка", которая доставляет вас к знаниям по заранее проработанным маршрутам

Что ждёт вас в канале в ближайшее время:

За годы в бизнесе я понял одну интересную вещь — раньше написание инструкций и проработка бизнес-процессов казались мне бесполезной тратой времени. Напишешь что-то неделями, а к концу работы это уже неактуально.

Но с появлением искусственного интеллекта ситуация изменилась. Сейчас я активно интегрирую AI-ассистентов и агентов в рабочие процессы, и для получения предсказуемых результатов важно иметь четко прописанные алгоритмы.

В ближайшие две недели буду делиться с вами:
- Сложными промптами в формате XML для современных рассуждающих моделей ИИ
- Примерами скриптов-ассистентов, где нужен симбиоз человека и ИИ
- Кейсами автоматизации процессов на платформе n8n.com (мониторинг конкурентов, генерация идей, обновление справочников, автоматические отчеты по рекламным кампаниям)

Все это делаю, чтобы применять в реальной практике. Постараюсь делиться всем, что может быть полезно, не раскрывая при этом коммерческих секретов.

У вас есть вопросы о применении ИИ в бизнесе или интересуют конкретные аспекты работы с AI-инструментами? Не стесняйтесь задавать их в комментариях!

#Startobus #ИИвБизнесе #AIпромпты

Иногда у меня при глубокой изучении темы с ИИ - тред исследования растягивается на несколько десятков, а бывают случаи сотен постов.

Даже пролистать это обсуждение бывает сложно - вкладка браузера до 1 Гб начинает весить.

В этом случае создал себе такой xml промт.

Если дискуссия очень большая, то прошу сначала изучить весть тред и разбить на логические блоки. Он разбивает дискуссию по группам сообщений. И далее уже запускаю промпт на те сообщения, которые нужны.

Революция за кадром: как AI трансформирует индустрию видеопродакшена

Сделать в AI один хороший ролик задача доступная каждому. Но сегодня для того чтобы тебя заметили надо для одного проекта генерировать по 2 вертикальных видео в день на одну алгоритмическую ленту (это около 6 с учетом запрещенных и пессимизируемых в России).

12 минут видео, хорошего, которое реально залетит подписчикам - каждый день. А если у вас 3 проекта (Манифеста, Стартобус, ДАША) и каждому из этих проектов надо еще и по несколько подпроектов обрабатывать - то есть это около 100 минут в день. При этом каждая минута генерируется около 72 минут. Как вам нагрузка). Если бы не современные инструменты автоматизации - это задача нерешаемая. НО…

В тихих монтажных комнатах и на шумных съемочных площадках сегодня происходит революция, незаметная для обычного зрителя, но кардинально меняющая индустрию видеопроизводства. Искусственный интеллект, еще недавно казавшийся лишь футуристической концепцией из научно-фантастических фильмов, превратился в неотъемлемого члена съемочной команды, размывая границы между традиционными и цифровыми методами создания контента.

От месяцев к дням: временная компрессия творчества

Традиционный видеопродакшен всегда был процессом трудоемким и линейным. От момента первичного брифа до готового ролика могли пройти недели или месяцы кропотливой работы. Многочисленная команда специалистов последовательно создавала горы документации: синопсисы сменялись трактовками, за сценариями следовали раскадровки, мудборды превращались в режиссерские экспликации.

Сегодня этот процесс сжимается до неузнаваемости. То, что раньше требовало нескольких недель совместной работы маркетологов, креативных директоров и сценаристов, теперь выполняется за дни или даже часы. AI-системы анализируют тренды и аудиторию одновременно с формированием креативной концепции. Вместо разрозненных документов формируется единый интеллектуальный пакет контента, где каждый элемент связан с другими в динамической экосистеме.

Например, современный креативный бриф уже не существует отдельно от анализа целевой аудитории – AI-инструменты вроде Brandwatch и SimilarWeb в реальном времени дополняют его актуальными данными о предпочтениях потенциальных зрителей. Рождается новый формат – "AI-Enhanced Creative Brief", который сокращает подготовительный этап с недель до дней.

Виртуализация физического: съемка без съемок

Пожалуй, наиболее радикальные изменения происходят на этапе непосредственного продакшена. Традиционная модель, требовавшая массивной логистики, оборудования и многочисленной команды, уступает место виртуальным методам производства.

Поиск локаций, некогда занимавший недели разведывательных поездок и переговоров, сегодня трансформируется в процесс цифрового конструирования пространств. Инструменты вроде NVIDIA Omniverse и Blockade Labs позволяют создавать фотореалистичные виртуальные окружения, не покидая студии. Экономия колоссальна – до 95% времени и бюджета.

Ещё более революционным стало появление цифровых аватаров. Кастинги, репетиции, съемки дублей – весь этот трудоемкий процесс может быть заменен созданием синтетических персонажей через HeyGen или DeepBrain AI. Актерская игра становится программируемым параметром, а не переменной, зависящей от человеческого фактора.

Даже в случаях, когда используются реальные актеры, технологии вроде Flawless AI позволяют корректировать их выступления постфактум, устраняя необходимость в пересъемках. Это меняет не просто технический процесс, но и фундаментальную концепцию актерского мастерства.

Интеллектуальный монтаж: от склейки к эмоциональной оптимизации

Постпродакшен, традиционно самый технически сложный и ресурсоемкий этап создания видео, также претерпевает глубокие изменения. Монтаж перестает быть просто склейкой кадров, превращаясь в интеллектуальный процесс, управляемый эмоциональными алгоритмами.

Современные инструменты, такие как Adobe Premiere Pro с интеграцией Firefly, анализируют не только техническое качество материала, но и его эмоциональное воздействие.

Они автоматически выстраивают повествовательную структуру, основываясь на психологических принципах удержания внимания зрителя. Многоэтапный процесс черновых, промежуточных и финальных монтажей сжимается до единого интеллектуального потока работы.

Цветокоррекция, некогда требовавшая дорогостоящих специалистов, сегодня выполняется алгоритмами вроде ColourLab AI с точностью, превосходящей человеческую. Визуальные эффекты, исторически доступные лишь высокобюджетным проектам, становятся стандартным элементом даже небольших продакций благодаря инструментам типа RunwayML.

Мультиплатформенность как базовый принцип

Новая эра видеопродакшена характеризуется и принципиально иным подходом к дистрибуции. Если традиционно создание версий для разных платформ было трудоемким дополнительным процессом, то сегодня мультиплатформенность заложена в саму архитектуру производства.

Инструменты вроде VideoPoet автоматически адаптируют контент под различные соотношения сторон, ElevenLabs обеспечивает моментальный многоязычный дубляж, а Whisper AI генерирует субтитры с учетом специфики разных платформ. Процесс, ранее занимавший недели, сжимается до нескольких часов, позволяя запускать глобальные кампании практически одновременно на всех целевых рынках.

Новая экосистема: от фрагментации к интеграции

Возможно, наиболее значимым изменением становится не оптимизация отдельных процессов, а их интеграция в единую интеллектуальную экосистему. Традиционный продакшен с его четким разделением ролей и этапов уступает место модели связанных процессов, управляемых централизованной системой автоматизации.

Современные студии внедряют системы наподобие n8n, позволяющие автоматизировать передачу данных между этапами производства и инструментами. Формализованные документы вроде "AI Production Pipeline Blueprint" структурируют весь рабочий процесс, делая его прозрачным и управляемым.

Новая роль человека в эпоху AI-продакшена

В этой трансформирующейся реальности меняется и роль человека. Она не исчезает, но эволюционирует. Продюсеры из операционных менеджеров превращаются в стратегических архитекторов креативных решений. Режиссеры фокусируются не на технической реализации, а на эмоциональной точности и стилистической уникальности.

Возникают и принципиально новые профессии: промпт-инженеры, специалисты по синтетическим медиа, AI-директора. Они существуют на стыке технологий и креативности, формируя новый язык цифрового повествования.

Заключение: будущее уже наступило

Революция в видеопродакшене – это не просто технологическая оптимизация, а фундаментальный сдвиг парадигмы. Экономия времени и ресурсов (достигающая порой 80-90%) – лишь видимая часть айсберга. Глубже лежит принципиальное изменение творческих возможностей.

То, что когда-то казалось фантастикой – создание фотореалистичных сцен без камеры, актеров без кастинга, мгновенная адаптация контента для глобальной аудитории – сегодня становится повседневной практикой ведущих студий. И пока индустрия только начинает осознавать масштаб этих перемен, те, кто первыми освоят новые инструменты и процессы, получат беспрецедентное конкурентное преимущество в создании визуального контента нового поколения.

Будущее видеопродакшена не близко – оно уже здесь, меняя саму суть того, как мы создаем и воспринимаем движущиеся изображения.

Дека проекта - краткий план к посту выше.

ИИ меняет образование, делая его персонализированным и эффективным. Вот ключевые изменения:

ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ И ПОДДЕРЖКА
Индивидуальные траектории: ИИ адаптирует обучение под уровень каждого ученика.
Персональный наставник: технологии помогают закреплять знания через тесты и повторения.
Аналитика: ИИ анализирует поведение учеников, предлагая учителю улучшения.

НОВАЯ РОЛЬ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ
Методист вместо лектора: преподаватели проектируют адаптивные учебные траектории.
Освобождение от рутины: автоматизация проверки экономит время для общения с учениками.
Создание контента: нейросети помогают генерировать учебные материалы.

РАЗВИТИЕ МЫШЛЕНИЯ
Критика ИИ: анализ ошибок нейросети развивает критическое мышление.
Рефлексия: ИИ помогает ученикам осознавать свои подходы к обучению.
ИИ-грамотность: изучение этики работы с искусственным интеллектом становится необходимым.

КООПЕРАЦИЯ И КОНТЕНТ
Совместное обучение: ученики и ИИ создают проекты и симуляции.
Интеграция знаний: ИИ связывает разрозненные темы в целостную картину.

ВЫЗОВЫ
Риски нечестности: использование ИИ для списывания требует новых подходов к оценке.
Сохранение человеческого фактора: важен баланс между технологиями и личным общением.

Образование становится гибким и ориентированным на практику. По ссылке - пост подробнее и можно задавать вопросы в глубину.

Структурированное извлечение данных из логистических документов

Недавно наша команда консультировала крупную логистическую компанию из России, которая разрабатывает внутреннюю систему автоматизации с применением искусственного интеллекта.

СУТЬ ПРОБЛЕМЫ

Компании требовалось автоматически извлекать информацию из различных документов: товарно-транспортных накладных (ТТН), транспортных накладных, счетов-фактур и таможенных деклараций для последующей загрузки в корпоративную ERP-систему. Сложность заключалась в разнообразии форматов документов от разных контрагентов и региональных особенностях оформления.

Изначально компания использовала Large Language Model (LLM), которая обрабатывала отсканированные документы и извлекала данные согласно заданной структуре. Тестирование на evaluation datasets показало, что точность была недостаточной для промышленного использования. Документы с печатями, рукописными пометками и нестандартной структурой вызывали наибольшие трудности.

РЕКОМЕНДОВАННЫЕ РЕШЕНИЯ

1. Организация Feedback Loop

Внедрили автоматизированную систему оценки качества распознавания с визуализацией проблемных полей через heatmaps.

Пример реализации:
Система теперь показывает, что поля "Номер автомобиля" и "ИНН грузоотправителя" распознаются с точностью 95%, а "Дата доставки" и "Сумма к оплате" — только с точностью 70%. Благодаря этому команда сфокусировалась на улучшении распознавания именно проблемных полей.

2. Prompt Engineering с учетом специфики российских документов

Переработали инструкции для модели, добавив специфику российских документов и применив техники Chain-of-Thought (CoT) и Self-Consistency (SC).

Пример улучшенного промпта:
"Найди в товарно-транспортной накладной форма 1-Т раздел 'Товарный раздел'. Номер автомобиля обычно указывается в верхней части документа в формате А000АА000 или А000АА00. Обрати внимание на печать в нижней части документа — там могут быть важные дополнительные отметки. Теперь извлеки государственный номер транспортного средства."

3. Signal vs Noise анализ и декомпозиция сложных документов

Для сложных многостраничных документов (например, международных товарно-транспортных накладных CMR или таможенных деклараций) внедрили поэтапную обработку.

Пример процесса:
1. Сначала система классифицирует тип документа
2. Затем извлекает основные реквизиты (номер, дата, стороны договора)
3. После этого обрабатывает информацию о грузе (наименование, вес, количество)
4. В конце извлекает финансовую информацию и дополнительные условия

РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ

После реализации рекомендаций компания добилась следующих результатов:

1. Повышение точности извлечения данных с 65% до 91%
2. Сокращение времени ручной обработки документов на 73%
3. Успешная интеграция с внутренней системой "1С:Управление перевозками"
4. Возможность обрабатывать документы в пакетном режиме (до 1000 документов за ночь)

Особенно эффективным оказалось использование Chain-of-Thought (CoT) и чек-листов при обработке документов с нестандартной структурой. Система научилась корректно обрабатывать даже документы с рукописными пометками и нечеткими печатями.

КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ

1. Для российского логистического документооборота критически важна адаптация LLM-моделей к местной специфике (особенности ТТН, транспортных накладных, счетов-фактур)
2. Визуализация проблемных мест через heatmaps позволяет эффективно направлять усилия команды разработки
3. Применение Signal vs Noise анализа и декомпозиция сложных задач значительно повышает надежность системы
4. Даже при работе с российскими документами, которые часто имеют региональные особенности, современные LLM-модели способны обеспечить высокую точность при правильной настройке Prompt Engineering

«Яндекс» составил конкуренцию NotebookLM от Google, Perplexity Spaces, Projects в ChatGPT. Компания запустила в бета-тест платформу для работы с документами, презентациями, аудио- и видеофайлами, ссылками из интернета, таблицами. Сервис получил название «Нейроэксперт», он может создавать удобную базу знаний из загруженных материалов, проанализировать и пересказать документы, сделать выводы или написать на основе данных тексты, создать презентации.

Базы знаний в сервисе похожи на папки в облачных хранилищах, ими также можно делиться по ссылке. Сейчас пользователи могут добавлять до 25 файлов и ссылок, а после окончания бета-теста их число увеличится. Очевидно, что сервис пригодится людям, которые в силу профессии или обучения должны обрабатывать большой объем данных: это могут быть студенты, преподаватели, журналисты. Из неочевидного – можно, например, делать сравнения товаров, загружая ссылки на них или обзоры.

Использовать «Нейроэксперт» должно быть удобно: по всей загруженной информации пользователь может задавать вопросы в режиме диалога как с чат-ботом. Он подготовит ответ только на основе источников пользователя, не будет ничего добавлять от себя. Это, думаем, повысит доверие к ИИ.

В компании говорят, что планируют выпустить и версию для бизнеса, которая сможет работать с внутренней базой данных и оптимизировать процессы. Сейчас на российском рынке нет решений, которые объединяют возможности работы с корпоративными массивами данных и генерацию ответов из ссылок. Из-за рисков безопасности и сложности получения доступа наш бизнес не очень заинтересован в зарубежных решениях. Всё это играет на руку «Яндексу», который может занять лидирующую роль в новом сегменте.

Возникает логичный вопрос монетизации, но в компании и это продумали: зарабатывать планируется двумя способами. Первый, наиболее логичный, это подписка с расширенными возможностями. Второй способ – продажа решений on-premise бизнесу, то есть интеграция «Нейроэксперта» в IT-контур компании-заказчика. Оба способа уже отработаны на других продуктах «Яндекса».

Рискнем предположить, что в ближайшее время количество продуктов «Яндекса» с припиской «Нейро» будет только расти. В целом название уже стало нарицательным.