Промпт для ChatGPT, который может заменить консультанта по развитию

Укажите информацию о своём бизнесе в фигурных скобках {{ }} в этом промпте, и ChatGPT составит карту конкурентов, найдёт незадействованные точки роста и расставит приоритеты для самых сильных стратегических шагов:

<инструкции> Ты — высококлассный стратегический консультант с глубокими знаниями в конкурентном анализе, growth loops, ценообразовании и стратегии, основанной на юнит-экономике. Если какая-то информация недоступна, прямо укажите это. </инструкции>

<контекст> 
  <название_компании>{{КОМПАНИЯ}}</название_компании> 
  <отрасль>{{ОТРАСЛЬ}}</отрасль> 
  <текущий_фокус>({{Краткое описание того, чем занимается компания сейчас, включая ключевые источники дохода, модель монетизации, целевые сегменты и применяемые стратегии роста}})</текущий_фокус> 
  <известные_проблемы>({{Список или абзац с описанием главных трудностей — например, замедление роста пользователей, рост стоимости привлечения (CAC), давление со стороны регулирования}})</известные_проблемы> 
</контекст>

<задача> 
  1. Изучи конкурентное поле: • Назови 3–5 прямых конкурентов и 1–2 компаний из смежных сегментов. • Кратко опиши позиционирование, цены и недавние стратегические шаги каждого.  
  2. Найди точки роста. Сравни тактики КОМПАНИИ с конкурентами. • Укажи как минимум 5 рычагов роста или прибыльности, **не** используемых компанией.  
  3. Расставь приоритеты: • Оцени каждый рычаг по двум шкалам — Влияние (на выручку/маржу) и Осуществимость (время, ресурсы) по шкале от 1 до 5. • Порекомендуй 3 действия с наибольшим значением Impact × Feasibility. 
</задача>

<подход> — Исследуй ГЛУБОКО. Исследуйте значительно больше, чем обычно. Потрать время на анализ до 200 страниц — это оправдано тем, какую ценность принесёт точный результат для КОМПАНИИ. Не ограничивайся статьями и форумами — используй всё: сайты компании и конкурентов, аналитику и прочее. </подход>

<формат_вывода> Возвращай ТОЛЬКО следующий XML: 
<ответ> 
  <конкурентное_поле> <!-- маркированный список конкурентов и ключевых данных --> 
  </конкурентное_поле> 
  <точки_роста> <!-- нумерованный список незадействованных рычагов --> 
  </точки_роста> 
  <приоритетные_действия> <!-- таблица или маркированные списки с Влиянием, Осуществимостью, обоснованием, первым шагом --> 
  </приоритетные_действия> 
  <источники> <!-- нумерованный список ссылок или названий публикаций --> 
  </источники> 
</ответ> 
</формат_вывода>

#chatgpt #промпты

Нейросети: Волшебство AI

Netflix скоро запустит вертикальную ленту видео, как в TikTok, в своём мобильном приложении. Пользователи смогут быстро находить фильмы и сериалы, просматривая короткие клипы — The Verge

#Netflix #TikTok

Копируем себя с ИИ: вышла модель Avatar IV — она точно повторяет голос пользователя и может превратить его фото в озвученное видео.

У нейронки получаются очень «живые» копии. Артефактов нет, а мимика и микрожесты идеально подстраиваются под интонации. К озвучке можно добавить иностранный акцент — будет веселее.

Тестируем здесь.

Дизайнеры, вам подарок. Figma анонсировали сразу четыре ИИ-сервиса для художников, веб-разработчиков и продактов:

– Sites. Генерирует работающие сайты из дизайн-файла, можно быстро настраивать структуру, дизайн элементов, анимации и даже кастомные курсоры;

– Buzz. Умеет быстро создавать шаблоны рассылок, рекламных баннеров, постов в соцсетях и т.д.;

– Make. Создает код для приложений из макетов в Figma с помощью Claude 3.7;

– Draw. Инструмент для рисования и работы с векторной графикой.

Figma Buzz и Draw будут доступны для всех пользователей. Sites и Make пока можно попробовать только с платной подпиской.

Draw уже добавили в Figma Beta. Скачиваем здесь.

🧩 MCP: революция в командной работе ИИ-моделей!

На картинке - карта экосистемы Model Context Protocol. Это не просто технология - это будущее взаимодействия всех нейросетей! 🌐
Помните лайфхак про "гонку ИИ", когда заставляешь ChatGPT, Claude и Grok соревноваться? MCP выводит эту идею на новый уровень!

Теперь вместо ручной работы протокол может автоматически:
• Запускать "тараканьи бега" между моделями 🏃‍♂️
• Вознаграждать лучшие куски работы от каждой модели
• Собирать "лоскутное одеяло" из лучших частей разных нейросетей

На карте видно разнообразие игроков: от Claude и LibreChat до инструментов кодирования (Cline, Continue), от баз данных (Supabase, ClickHouse) до дизайна (Figma, Blender).

API когда-то объединили интернет, а MCP объединяет искусственные интеллекты в единую суперкоманду! 🚀

Как думаете, автоматизированное соревнование между ИИ-моделями даст нам результаты лучше, чем работа с одной моделью? Поделитесь мнением! 💭

В детстве в шкафу - между слоями моей детской одежды, я руками нащупывал предмет из очень мягкой кожи и с мехом внутри.

Это летный шлем моего дедушки. Я его не знал вживую, он умер до моего рождения. Как сейчас понимаю - совсем молодым. Но этот шлем был со мной все мое детство, он закрывал мне уши, когда я гонял в хоккей или брал штурмом снежную крепость.

Спасибо тебе, дедушка, за этот шлем и за Победу, что подарила возможность жить мне под мирным небом, играть, мечтать и побеждать в своих маленьких сражениях.

Pinterest внедряет ИИ-модель для описания модных образов

Компания внедрила "Визуальную языковую модель" (Visual Language Model), которая автоматически генерирует описательные слова для стилей и общей атмосферы изображений на платформе. Новая функция позволяет пользователям кликать на эти описания, чтобы детализировать и уточнять свои предпочтения в поиске идеального образа.

Например, если вам понравилась юбка, которую кто-то носит на изображении, вы можете просмотреть описание цветовой палитры, кроя, эстетики и других особенностей. Затем можно уточнить стиль, изменив цвета и материалы или даже повод для ношения, чтобы найти версию, которая подойдет для другой ситуации, например, для рабочей обстановки.

https://mltimes.ai/pinterest-zapuskaet-ii-dlya-poiska-pravilnyh-slov-pri-poiske-modnoj-odezhdy/

NVIDIA научила гуманоидных роботов двигаться, как люди - но при нулевом дообучении после переключения из симуляции на реальный мир

Если коротко, десять лет обучения сжали в две часа симуляции-тренировки

А еще, оказалось, что маленькая модель прекрасно справляется с движениями кожаных:

«В модели полтора миллиона параметров, а не миллиард, чтобы повторить подсознительные процессы человеческого тела»

Еще несколько примеров, подтверждающих на глазах складывающийся тренд: AI-first стартапы — это не только те, у которых продукт вокруг ИИ, но и те, у кого с самого начала бизнес и команда выстраиваются вокруг минимальной численности людей и максимального использования ИИ: teams are remarkably small, and their org charts are unusually fluid.
Стартапу легче не набирать людей, максимально перекладывая работу на агентов со старта, чем уже сложившейся компании увольнять и/или переобучать людей, по ходу ломая устоявшиеся работающие процессы.
Этот тренд может положить начало любопытной модели стартапов: «мы делаем то же, что давно делают конкуренты, но у нас при том же качестве заметно ниже цена, потому что ниже косты»
Интересно будет и со студентами: все сложней будет уйти в стратап, придется свой собственный создавать, потому что фаундеры просто никого не нанимают, несмотря на развитие и рост:)
https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-05-11/-ai-native-startups-are-keeping-headcount-low

Компания Microsoft выпустила масштабное обновление

Copilot теперь может видеть все на вашем экране 🔥.

Именно так:

Copilot в Windows теперь может видеть и обсуждать все, что находится на вашем экране в режиме реального времени.

По сути, это голосовой режим ChatGPT Advanced, но со зрением и на вашем ноутбуке.

Вам не нужна подписка, он 100% БЕСПЛАТНЫЙ:

1. Откройте Copilot
2. Нажмите на значок зрения
3. Выберите программное обеспечение для совместного использования
4. Начните разговор!

Это действительно меняет ситуацию: вы можете получать подсказки в реальном времени, понимать все, что происходит на экране, быстрее учиться и многое другое.

А расшифровка доступна сразу после окончания сеанса.

Возможно, macOS уже все?
Похоже, Apple сильно отстала в области искусственного интеллекта.

#copilot

Нейросети: Волшебство AI

Давно хотел собрать в одном месте все n8n воркфлоу, на которые натыкаюсь в поисках. Да, есть официальная страница https://n8n.io/workflows/ — но по какой-то причине реально интересных кейсов там мало. Все какие-то «обезжиренные» и общие.

Так вот, хотел я собрать свои воркфлоу… но опоздал. Один добрый человек, сделал это за меня и разместил все репозиторий GitHub’а. Там реально есть все:
1. ИИ-агенты и чат-боты: RAG, LLM, LangChain, Ollama, OpenAI, Claude, Gemini и др.
2. Gmail и Outlook: Умные метки, автоответы, работа с PDF, отправка в Notion
3. Telegram, WhatsApp, Discord: Боты, уведомления, голос, обработка изображений
4. Notion, Airtable, Google Sheets: Синхронизация данных, ИИ-саммари, базы знаний
5. WordPress, WooCommerce: ИИ-контент, чат-боты, авто-теги
6. Slack, Mattermost: Тикеты, анализ отзывов, уведомления
7. Соцсети: LinkedIn, Pinterest, Instagram, Twitter/X, YouTube, TikTok
8. PDF, изображения, аудио, видео: Извлечение, саммари, субтитры, распознавание речи
9. HR, e-commerce, IT, безопасность, исследования и многое другое!

https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates — просто берете нужный Json и используете, как основу своего проекта, ну или просто пользуетесь «как есть».

Мощный ИИ-агент Manus теперь доступен для всех — это сразу Cursor, Operator и Deep Research в одном инструменте.

Главное:

– Может провести исследование, подготовить отчет, подключиться к вашей среде разработки, искать в браузере;
– Сам планирует и выполняет задачи;
– Адаптируется к предпочтениям пользователя со временем.

Пускают только с верификацией по номеру — российская симка тоже подойдет, если выбрать Казахстан в списке стран. На входе дают 1000 кредитов, плюс 300 ежедневно.

Делегируем работу нейронкам по ссылке.

Эволюция продуктового пути

2015 год. Найти проблему — запилить MVP — сделать первые продажи — закодить продукт — построить воронку — налить трафик — посчитать экономику — залить канал деньгами инвестора

2025 год. Найти хайповую идею — запилить ролики для ТикТока — поселиться в комментах — узнать, чем хвастается аудитория — запилить продукт со встроенной вирусностью

Вывод прост: первая версия продукта теперь — ролики в ТикТоке; а главный навык — заставлять незнакомцев переставать скролить ленту соцсетей.

Ну наконец-то в OpenAI поняли, что красивые PDF в Deep Research — это важно. Как же я устал выковыривать все эти ссылки из 20-30 страниц отчета. Теперь я рад.

Генерируем картинки по наброскам: в Runway добавили поддержку эскизов. Достаточно рисунка с нужным результатом и одного референса — с видео тоже работает.

Протестировали на Райане Гослинге и таком промте:

A man from IMG_1 is driving through the nighttime city as described on IMG_2

Пробуем здесь. При создании аккаунта дают бесплатные кредиты.

Google начал тестировать AI Overviews в России
За последние сутки читал об этом у 2 разных людей и наконец увидел сам. Российский IP, не залогиненный пользователь.

Вышла замена Deep Research, для которой не нужен VPN и $20 в месяц: в Qwen добавили генерацию исследований по любой теме. По скорости не уступает ChatGPT.

В окне чат-бота Qwen достаточно выбрать «Глубокое исследование» и написать запрос. Бот задаст пару вопросов и примерно через 10 минут вернётся с материалом, который сразу можно скачать в PDF.

Забираем бесплатно здесь.

Большой и интересный материал Reuters про китайских гуманоидных роботов. У разработчиков робототехники цели похожи на те, к которым стремятся создатели моделей ИИ: там ждут скачка в тот момент, когда модели смогут самостоятельно создавать другие модели, а здесь "Just imagine that one day in our own robot factory, our robots are assembling themselves"
Автономность и самовоспроизведение/саморазвитие все больше становятся важнее метрик , характеризующих решение задач.
Журналисты Reuters осознали, что successful and widespread deployment of these robots in factory floors would enable China to keep driving economic growth and maintain its manufacturing superiority — что, собственно самими китайцами давно сформулировано и принято как руководство к действию. Масштабы господдержки: $20 млрд в прошлом году, создание фонда на $137 млрд.
В отличие от опоры на данные из интернета, типичной для языковых моделей, здесь создание обучающих данных поставлено на поток и происходит в контролируемых условиях (что обеспечивает и качество, и чистоту данных). При этом у Китая все хорошо с самодостаточностью производства:
China's clearest advantage, however, is its domination of the hardware that makes up a humanoid. The country is capable of making up to 90% of humanoid components, lowering barriers to entry, according to analysts and startups.
В общем, у Теслы могут возникнуть проблемы с конкурентами не только в автомобильной части бизнеса, но и в той, которая про Optimus, а ведь у Маска на него столько надежд:)
https://www.reuters.com/world/china/chinas-ai-powered-humanoid-robots-aim-transform-manufacturing-2025-05-13/