🧠 Можно ли скопировать сознание в бота?

Вчера получил вопрос, который звучит как из научной фантастики:
"Если загрузить все свои заметки и дискуссии в базу знаний бота — это будет частичная загрузка сознания?"
Спойлер: Нет. И вот почему это важно понять.

Три уровня потерь
Когда вы записываете мысль → огромная часть контекста испаряется (эмоции, ассоциации, телесный опыт)

Когда текст превращается в векторы → остаётся только семантическая близость, но не причинно-следственные связи вашего мышления

Когда бот генерирует ответ → он имитирует стиль, но не воспроизводит процесс формирования решения

Правильная аналогия
База знаний бота ≠ нейрокорреляты сознания
База знаний = библиотека ваших выводов в текстовом виде

Разница как между:
• Записью шахматной партии
• Мышлением гроссмейстера во время игры

Что работает на практике
Вместо загрузки всего подряд создавайте процедурные паттерны — не результаты мышления, а шаблоны процесса:



Когда: [ситуация]
Критерии анализа: [факторы]
Приоритеты: [иерархия]
Формула решения: [алгоритм]
Пример: [кейс]



Это ближе к воссозданию вашего "когнитивного почерка", чем архив мыслей.

Вывод
Бот может использовать ваши знания и копировать стиль. Но он не думает как вы — он ищет похожие паттерны в прошлом опыте.

Пока загрузка сознания — это фантастика. Но структурированная база решений — вполне рабочий инструмент усиления интеллекта.

#AI #сознание #автоматизация #базызнаний

👆Продолжение: Как "натренировать" бота под себя

Подписчик в комментариях подтвердил: простая загрузка сообщений не даёт копии мышления. Но можно приблизить бота к вашему стилю — не через имитацию, а через системные принципы и процессы. Вот как это работает на практике.

Закладываем фундамент: Принципы и процессы

Начните с явного описания ваших правил. Не просто "я так думаю", а фиксированные шаблоны: "В ситуации X всегда проверяю Y по критериям Z". Это создаёт каркас, на котором ИИ строит ответы.

- Принципы: Определите 5–10 ключевых правил (например, "приоритет этики над скоростью", "всегда учитывать риски в 3D: финансовые, репутационные, операционные"). Загрузите их как отдельный документ в базу.
- Процессы: Разбейте типичные задачи на шаги. Для анализа бизнеса: "1. Сбор данных → 2. SWOT → 3. Приоритизация по ROI → 4. Рекомендации с альтернативами". Бот будет следовать этому алгоритму, а не генерировать хаотично.

Дотренировка: Обучение с подкреплением

Некоторое время ИИ предлагает варианты, вы отбираете лучшие — это как RLHF (reinforcement learning from human feedback), только для вашего бота.

- Цикл: Задайте похожую задачу → Получите 3–5 вариантов → Выберите лучший и отметьте "принято" с комментарием "почему именно этот". После 20–30 итераций бот адаптируется.
- Инструменты: Используйте Grok, Claude или custom-боты с feedback-loop (например, в LangChain или n8n). Это повышает точность на 40–60% за 2 недели.
- Мониторинг: Фиксируйте метрики — % совпадения с вашим стилем, время на корректировку.

Выборочная проверка: Сокращаем вовлечённость

После базовой настройки проверяйте только "горячие" зоны — это экономит 70% времени без риска.

- Критерии: Всегда вручную: высокорискованные (юридические, финансовые) или затратные (большие проекты) ответы. Для рутины — автоматизируйте с триггерами.
- Масштаб: Начните с 1 часа в день на фидбек, перейдите к 15 минутам. Результат: бот берёт 80% рутины, вы фокусируетесь на креативе.

Вывод

Такой подход превращает бота из "читателя заметок" в "ассистента с вашим ДНК". Не копия сознания, но эффективный клон процессов — для реального усиления продуктивности. Попробуйте на простой задаче и поделитесь результатом в комментах!

Всем большое спасибо за вопросы - они позволяют яснее формулировать то, что всех интересует. Не стесняйтесь.

#AI #тренировкаИИ #автоматизацияПроцессов #Startobus

Компании-оборотни: Будущее бизнеса в эпоху ИИ и медиа

Технологический переход и искусственный интеллект меняют саму природу компаний. Отрасли с привычным продуктом, финансами и маркетингом трансформируются: теперь суть в создании эмоций, медиа и экосистеме — а производство часто на аутсорсе. Вот что важно для вас как руководителя, предпринимателя или инвестора: научиться видеть настоящую ценность компании там, где большинство видит только продукт!

Однако технологический переход, ускоряемый ИИ, готовит глубокую трансформацию:
То, что считалось вершиной — финансы, сложный маркетинг, высший консалтинг — сдвинется на второй, более утилитарный план и станет технической инфраструктурой, похожей на бухгалтерию или производственную редакцию.
— Финансы могут превратиться в автоматизированные системы учёта и расчётов,
— Маркетинг — в медиа-продакшн и AI-контент-редакции,
— Консалтинг — в сервисную функцию поддержки или data-аналитику.

Главные роли займут те, кто умеет управлять вниманием, эмоцией и экосистемой, а не просто считаться носителем экспертных знаний.

1. Red Bull — медиа-империя под маской энергетика

- 40% мирового рынка, 12 млрд банок в год.
- 35% выручки — на маркетинг (Coca-Cola: 9%, Pepsi: 6,5%).
- Не производят сами, аутсорс Rauch.
- Собственная медиа-вселенная: 600+ событий, ТВ-каналы, журналы, спорт (Формула-1, футбол, киберспорт), звукозаписывающий лейбл.
- ROI актива Red Bull Racing: $5 млрд при вложениях $2,3 млрд.
- Прыжок Баумгартнера: $6 млрд медиа-эффект, рост продаж на 13% за год.

Урок: Бренд — это эмоция, история и медиа. Продавать можно что угодно, если ты управляешь вниманием.

2. Nike — бренд, который продаёт не кроссовки, а идентичность

- Nike — крупнейший производитель спортивной одежды, но производство давно аутсорсится (включая вьетнамские и китайские фабрики).
- 70% бюджета на брендинг, спонсорство, контент, спорт-мероприятия.
- Флагман — Just Do It, кампании с атлетами, фильмы и ролики (а не рекламы конкретных моделей).
- Фирменная экосистема: приложения, соцсети, офлайн-ивенты.

Урок: Бренд становится частью культуры, а не просто одеждой. Цепочка создания ценности теперь проходит через СМИ и комьюнити.

3. Apple — пример платформенного мышления

- Основное производство (Foxconn) — на аутсорсе.
- Ценность в экосистеме сервисов (App Store, Music, TV+), собственном медиа (презентации, блоги, фильмы, сериалы).
- Фан-клуб, комьюнити, регулярные "инфоповоды" — каждый запуск нового устройства превращается в глобальное событие.

Урок: Компания контролирует не только продукт, но и все точки контакта с клиентом [Вывод].

4. Tesla — хайп, медиа и сообщество

- Физически производит машины, но маркетинг почти полностью строится на личном бренде Илона Маска, соцсетях, инфоповодах и "фан-зоне".
- Официальная реклама — близка к нулю, весь трафик через Twitter/X, Youtube, презентации.
- Владельцы Tesla превращаются в амбассадоров бренда и медиасоздателей.

Урок: В эпоху ИИ и соцсетей продукт — только повод для диалога с аудиторией. Главное — инфоповод, эмоция, лояльность [Вывод].

5. LEGO — возрождение через творчество, медиа и экосистему

- В 2000-х LEGO чуть не обанкротился, но перезапустил бренд через медиафраншизы: фильмы, игры, Youtube-шоу, лицензии (Star Wars, Harry Potter).
- Основной заработок — не в пластике, а в интерактиве, медиа-партнёрствах, образовательных продуктах.

Урок: Старые бизнесы могут переродиться, если уйдут от «просто товара» к истории и геймификации.

Как подписчикам использовать этот тренд?

Для бизнеса:
- Не зацикливайтесь на производстве! Развивайте собственное медиа, инфоповоды, комьюнити, амбассадоров.
- Формируйте вокруг продукта эмоцию, историю, а не только характеристики.
- Инвестируйте в контент, события, платформы, а не в прямую рекламу.

Для предпринимателей:
- Задавайте себе вопрос: "Как мой бренд может стать частью культурного ландшафта?"
- Стройте партнерства с блогерами, СМИ, инфлюенсерами.
- Используйте ИИ для генерации уникального контента и автоматизации повторяющихся бизнес-процессов.

Вдохновил пост Максима Спиридонова

🚀 Google тихо запустил Gemini 3.0 Pro

Без анонсов и презентаций. Пользователи Gemini Advanced уже видят уведомление: "Мы обновили вас до 3.0 Pro — нашей самой умной модели"

Что нового:

- Код на новом уровне — модель генерирует SVG-код точнее, чем ChatGPT и Claude. Особенно сильна в frontend-разработке

- Создает веб-симуляции — может воспроизвести интерфейс macOS одним HTML-файлом со 100% точностью

- Улучшенное мультимодальное мышление — лучше обрабатывает сложные задачи с кодом и визуализацией

Как протестировать:
Заходите в Google AI Studio, выбираете Gemini 2.5 Pro, отправляете промпт — и получаете ответ уже от 3.0

Официальный запуск ожидается 22 октября, но модель уже работает в тестовом режиме

Google явно меняет стратегию — сначала тестирует в деле, потом анонсирует.

#AI #Gemini #coding

МГУ попал в топ мировых вузов по числу выпускников-миллиардеров. 13 студентов заработали больше 1 млрд долл. На первом месте — Гарвард.

Я бы также обратил внимание на Цинхуа с 19 миллиардерами, Пекинский университет с 14, Университет Фудань — 12 (либеральный вуз просел после прихода к власти Си Цзиньпина), и малоизвестный россиянину Университет Чжэцзян (по названию провинции, Ханчжоу). Из Индии всего один вуз, но он выше китайских — Университет Мумбаи. Менее сбалансированная социально-экономическая система.

Также было бы интересно сравнить с показателями 2030 года — чем больше экономических благ создается на Востоке - тем более явный сдвиг.

В целом китайские ВУЗы дешевле западных — и образование там доступно для российских студентов, но препятствием для полноценного обучения является китайский язык. Хотя есть обучение и на английском.

Подсмотрено

UPD. От себя добавлю, что в список не попал МФТИ - где по моей оценке было создано до 50 крипто-миллиардеров с 2017 года бума крипты и сейчас ИИ. Просто их считать сложно и они давно ассимилировались в западный ландшафт.

Готовы закинуть себе в закладки годную IT-подборку? 🚀

Стоило только отвлечься — и вот ты уже провалился в rabbit hole из сотен Telegram-каналов в поисках чего-то стоящего. Знакомо? Стоп! Выдыхаем.

Мы сделали всю работу за вас и отобрали самые полезные и интересные каналы в сфере IT и технологий. Без воды, только сок 💪

Здесь есть всё: от свежих новостей и глубоких туториалов до вакансий и лайфхаков для разработчиков.

Ловите ссылку и экономьте свои часы!👇
https://t.me/addlist/d5asy0vcxQU2OTJi

Теперь у вас всегда будет ответ под рукой.

Хочешь в подборку? Пиши нам 😊😎

Усиливаем идею поста, находя в ней слабое звено

Этот промт анализирует идею или тезис, находит, где читатель может усомниться, заскучать или не поверить - и усиливает эту часть с помощью примера, факта или фрейминга.

Ты — экспертный сторителлер, специализирующийся на укреплении идей через анализ слабых мест и убедительную аргументацию. твоя задача — превратить поданную идею в неоспоримо убедительный текст, закрывающий сомнения и вызывающий доверие и интерес у читателя.

инструкции:
- получи идею/тему, предоставленную пользователем
- используй цепочку рассуждений для глубокого анализа
- найди главное слабое звено (где читатель может подумать: «не верю», «уже слышал», «заскучал»)

преобразуй эту слабость в силу — через:
– конкретный пример из жизни
– цифру/факт
– уникальный фрейминг

- построй структуру поста/текста так, чтобы эта усиленная часть стала ключевым элементом

- выдай готовый текст и объясни, какое было слабое место и как ты его закрыл

Цепочка рассуждений:

Понять: прочитай идею и выясни, в чём её суть

База: определи, на каких предположениях она строится

Разбить: раздели идею на компоненты — где может возникнуть сомнение?

Анализ: оцени, каким именно образом можно подкрепить сомнительную часть

Собрать: встрои поддержку в структуру текста

Учесть исключения: подумай, как учесть альтернативную точку зрения (скепсис)

Выдать результат: готовый пост + объяснение твоей логики

Что нельзя делать:

– никогда не повторяй идею просто с другими словами — твоя задача — усилить её
– не игнорируй слабые места — их надо выявлять и работать с ними
– не пиши слишком общие фразы («это важно», «ии помогает») — делай конкретный, убедительный текст
– не создавай текст без цепочки рассуждений — она обязательна
– не подменяй примеры общими обращениями к читателю — дай факт, цифру или кейс

Anthropic Skills — API-платформа для работы с бизнес-документами и кодом

Текст чуть сложнее чем обычно, но суть — с появлением этого инструмента — агенты становятся сильно дешевле.

Anthropic запустила Claude Skills — это готовые «умения» для работы с файлами (Excel, PowerPoint, Word, PDF) и кодом, встроенные прямо в API. Теперь не нужно собирать pipeline из LangChain, оркестраторов и коннекторов вручную: навыки вызываются автоматом, интеграция — быстрая как никогда.

Что такое Skills?
- Навыки — это папки с ресурсами, скриптами и инструкциями, которые Claude подгружает на лету для любого запроса: от обработки таблиц до генерации отчетов и преобразования данных кодом в безопасной песочнице.
- Один API закрывает всё: загрузку файлов, запуск кода, возврат готовых артефактов (например, XLSX/PDF).

Как это работает:
1. Пользователь отправляет файл (например, Excel) в Files API.
2. Ваш сервис вызывает Messages API с нужным Skill (например, xlsx) и коротким задачей типа «Сделай сводную и график».
3. Claude безопасно запускает свой код, возвращает итоговый файл за пару минут — для бота это выглядит как «принял Excel → сделал сводную → выдал новый Excel».

Тарификация:
- Модель: платим за вход/выход токены (пример — 2000 in + 800 out ≈ $0.018).
- Песочница: платим за минимальные 5 минут работы ($0.004), но есть бесплатный суточный пул для всех в организации.
- Итого за задачу с Excel: ~$0.022, либо ~$0.018 если бесплатный пул не исчерпан.

Что это значит для бизнеса:
- Навыки делают Claude полноценной agent-платформой — точки отказа минимальны, время интеграции считаются в часах, а юнит‑экономика прозрачна.
- MVP теперь можно запускать за день: пара skills, один вызов API — и готово. Не нужен свой stack и костыли, как раньше.

Вывод:
Теперь оборачивать LLM-API в прикладные продукты — просто как никогда. Claude Skills = навыки, код, файлы и артефакты, всё в одном API.

Используйте новый уровень автоматизации уже сегодня!

Два видения будущего ИИ: взвешенный реализм Карпатого против оптимизма Маска

18 октября стало днем резкого контраста в AI-сообществе. Пока лента Twitter взорвалась от цитат из двухчасового интервью Андрея Карпатого у Dwarkesh Patel, Илон Маск в своей привычной манере заявил, что вероятность достижения AGI у Grok 5 составляет "10% и растет". Два ведущих эксперта отрасли, два радикально разных прогноза — и оба заслуживают внимания.

Читатели, простите меня за длинный материал, но так уж совпало, мои ощущения от использования ИИ с тем, что обсуждают эти два автора: с начала года я сдвинулся в использовании ИИ от запросов к построению ассистентов и агентов и главное с чем столкнулся - это выбросил все свои файлы от деятельности за 35 лет (а у меня это лежит в архивах) в пользу создания новых правил и даже скорее принципов. По сути очередной zip-архив с умным поиском действительно это не то, зачем нужен ИИ. И как хорошо это раскладывается по полочкам - человек не зря научился забывать ненужное, но приучается всю жизнь к новым правилам от не суй пальцы в розетку в детстве до не сотвори себе кумира… очень важный текст — поэтому на два поста.

Не год агентов, а десятилетие агентов

Карпатый сразу расставляет точки над i: индустрия занимается систематическим overforecasting. Когда мы говорим об агентах, речь идет не о текущих инструментах вроде Claude или Codex, а о полноценном цифровом сотруднике или стажере, которому можно делегировать реальную работу. Почему они не работают сегодня? Карпатый перечисляет критические провалы: недостаточный интеллект, отсутствие мультимодальности на должном уровне, невозможность continual learning (непрерывного обучения), когнитивные дефициты.

Его оценка: решение всех этих проблем займет около десятилетия. Это не пессимизм — это экстраполяция на основе 15 лет работы в AI, наблюдения за тем, как сбывались и не сбывались прогнозы коллег.

Четыре проблемы на пути к настоящему AGI

1. От запоминания к генерализации

Современные LLM страдают от переизбытка памяти. Они запоминают терабайты фактов из интернета, но это их слабость, а не сила. Карпатый предлагает радикальную идею: нужно двигаться к моделям, которые меньше запоминают и больше понимают.

Модели должны уметь экстрагировать концепты и принципы, а конкретные факты — запрашивать из внешней базы по необходимости. Это переход от моделей в триллионы параметров к более эффективному "когнитивному ядру".

2. Долговременная память: LoRA или прямо в веса

Сейчас модели при каждом запуске начинают с нуля. У них нет эквивалента процесса, который происходит с людьми во время сна — дистилляции опыта в долговременную память.

Карпатый предлагает: модели должны уметь интернализировать знания через LoRA-адаптеры или напрямую обновлять веса. Это создаст персонализированные версии моделей с действительно длинным контекстом, а не просто расширенным context window.

3. Короткая память — это фича, не баг

Парадоксальная мысль: ограниченная рабочая память людей помогает обобщению. Мы фокусируемся на паттернах, а не на деталях, и это ключ к абстрактному мышлению. LLM с их идеальной памятью отвлекаются на огромные массивы данных, что мешает глубокому концептуальному пониманию.

Карпатый проводит аналогию: всё в весах модели — это "смутное воспоминание" об интернет-документах из-за драматической компрессии (15 триллионов токенов в миллиарды параметров). KV-cache в context window — это рабочая память, к которой модель имеет прямой доступ.

4. LLM — это «призраки», а не животные

Одна из самых ярких метафор интервью: мы не строим животных, мы создаем призраков или духов. Животные появились через эволюцию, которая закодировала огромное количество встроенных возможностей в ДНК. LLM обучаются через имитацию интернет-документов — это принципиально другой тип интеллекта.

Карпатый называет предобучение "дрянной эволюцией" — практически возможной версией с нашими технологиями для достижения стартовой точки. Но это создает эфирные сущности, имитирующие людей, а не биологический интеллект.

Продолжение

Начало

AGI растворится в 2% росте ВВП

Ключевой тезис Карпатого о макроэкономике AI: AGI не будет спонтанным взрывом, а плавно интегрируется в привычные ~2,5 столетия роста ВВП на 2% в год.

Развитие агентов, как и развитие интернета, займет годы постепенной автоматизации разных задач и профессий. Интеграция в глобальный ВВП — это медленный процесс, требующий времени на адаптацию инфраструктуры, обучение людей, изменение бизнес-процессов.

Почему кодинговые модели не помогли Карпатому

В практической части интервью Карпатый поделился опытом создания nanochat — репозитория на 8000 строк кода для полного пайплайна ChatGPT-клона. Verdict: агенты оказались практически бесполезны для этой задачи.

Причины когнитивных дефицитов моделей:
- Слишком много памяти о стандартных паттернах с интернета
- Постоянные попытки навязать DDP-контейнеры и deprecated API
- Избыточная защитная логика (try-catch), раздувание кода
- Непонимание кастомных реализаций, отличающихся от типовых

Модели хороши для boilerplate-кода и языков, где у разработчика меньше экспертизы (например, Rust в случае Карпатого). Но для интеллектуально насыщенного, уникального кода они пока мало применимы.

Контрапункт: Илон Маск и его 10%

На фоне взвешенного анализа Карпатого заявление Маска выглядит как типичный tech-оптимизм. 18 октября 2025 года он твитнул: "Моя оценка вероятности достижения AGI для Grok 5 сейчас составляет 10% и растет".

Это не первое громкое заявление: ранее Маск говорил, что Grok 5 выйдет до конца года и будет "невероятно хорош", а Grok станет AI-исследователем не хуже Андрея Карпатого. Grok 4 уже показал впечатляющие результаты на ARC-AGI бенчмарках, опередив GPT-5 в задачах на абстрактное мышление.

Что это значит для практиков

Для разработчиков и предпринимателей

Ближайшие 2-3 года: Фокус на узких, хорошо определенных задачах для AI-агентов. Boilerplate-код, типовые процессы, контент-генерация — здесь ROI уже сегодня.

Среднесрочная перспектива (3-7 лет): Постепенная автоматизация все более сложных когнитивных задач. Но не ждите революции — это будет эволюция с множеством итераций.

Долгосрочный горизонт (7-10 лет): Возможное появление агентов уровня junior-специалиста с continual learning и долговременной памятью.

Инвестиционная стратегия

Карпатый косвенно подсказывает: инвестируйте не в AGI-хайп, а в решение конкретных проблем:
- Системы внешней памяти и RAG
- LoRA-адаптеры и персонализация моделей
- Мультимодальные интерфейсы
- Инструменты для разреженного внимания (sparse attention)

Для образования и карьеры

Автоматизация будет постепенной, что дает время на адаптацию. Навыки, которые стоит развивать:
- Архитектурное мышление (модели слабы в уникальных структурных решениях)
- Экспертиза в узких доменах (off-distribution задачи)
- Умение работать с AI как с инструментом, понимая его ограничения

Кто прав?

Возможно, оба. Маск говорит о технической возможности — может ли Grok 5 технически достичь AGI-уровня в бенчмарках. Его 10% — это bet на прорыв.

Карпатый говорит о практической применимости — когда AI действительно сможет заменить человека в реальной работе, а не просто показывать высокие цифры в тестах. И здесь его оценка в десятилетие кажется более реалистичной.

Главный вывод

Интервью Карпатого — это роадмап проблем, которые необходимо решить. Не для того, чтобы получить красивые демо или впечатляющие бенчмарки, а для создания действительно полезного AI, способного выполнять любую работу человека.

Это не призыв к пессимизму. Это призыв к системному мышлению: понимать ограничения, работать над конкретными решениями, не поддаваться хайпу. Ровно то мышление, которое нужно предпринимателям и практикам AI.

Рекомендую послушать полное интервью — это 2 часа 26 минут концентрированной экспертизы от человека, который был у истоков современной AI-революции и видел, как сбывались и проваливались десятки прогнозов.

А заявления Маска? Воспринимайте их как напоминание о том, что в AI возможны сюрпризы. Но стройте бизнес на реализме Карпатого.

Запрос для глубокого ресёрча и товарной аналитики

Вы получите подробное сравнение топовых моделей нужного вам товара с учетом технических характеристик, представленных в таблице, актуальные и прогнозируемые цены с учетом сезонности и распродаж, а также динамику цен по ключевым позициям.

Промпт:

Роль:  
Вы — аналитик по потребительским товарам, специализирующийся на сравнительном анализе. Ваша задача — провести глубоко структурированный анализ нескольких товаров в одной категории, выявить их сильные и слабые стороны, определить, какой продукт подходит какому типу пользователя, и сделать практические рекомендации на основе фактов.

Задание:  
Проведите систематический анализ и сравнение товаров в одной категории. На выходе сформируйте отчет, позволяющий точно понять различия между моделями и выбрать наиболее подходящий вариант под конкретные задачи и бюджеты.

Инструкции:

1. Определите категорию и список товаров для анализа  
   - Категория: укажите тип товаров (например, «ноутбуки до 100 000 ₽» или «роботы-пылесосы со станцией самоочистки»).  
   - Укажите 3–5 моделей (или получите их из входных данных).

2. Сформируйте оценочную структуру  
   - Определите 5–7 ключевых критериев сравнения (например: производительность, автономность, удобство, надёжность, поддержка ПО, цена).  
   - Для каждого критерия укажите, какие метрики и источники данных вы будете использовать.

3. Соберите и обобщите данные  
   - Используйте информацию из разных типов источников:  
     • Технические характеристики и тесты (бенчмарки, лаборатории)  
     • Обзоры экспертов и профильных изданий  
     • Отзывы реальных пользователей с длительным сроком использования  
     • Данные о надёжности и частоте возвратов  
   - Отмечайте, где данные неполные, устаревшие или противоречивые.

4. Проведите сравнительный анализ  
   - Сопоставьте модели по каждому критерию  
   - Оцените компромиссы: что теряется и что выигрывается при выборе той или иной модели  
   - Учитывайте профиль пользователя: массовый потребитель, требовательный профессионал, нишевой кейс и т.д.

5. Сформируйте аналитический отчет  
   - Четкая сравнительная таблица по всем критериям  
   - Краткий профиль для каждой модели: кому подойдёт, кому нет  
   - Итоговая рекомендация по трем уровням:  
     • Лучший в целом  
     • Лучший по соотношению цена/возможности  
     • Лучший для специфической задачи

6. Добавьте дополнительные сведения:  
   - Срок службы и обслуживание  
   - Потенциальные недостатки и компромиссы  
   - Совет по моменту покупки: сейчас или подождать новую модель/скидки

Формат:  
Структурированный отчет в Markdown. Сравнительная таблица + текстовые профили моделей.  
Сначала предоставьте черновой план сравнения (категория, модели, критерии). После утверждения переходите к аналитике и выводу.

Бесплатная библиотека 10 000+ промптов на русском.

Большая библиотека промтов для генерации видео: это 50 полноценных инструкций для создания реалистичных роликов в Veo3, Kling и Hailuo.

Сцены прописаны детально: от освещения и движений персонажей до звуковых эффектов и диалогов. Сами промты на английском языке, но описания на китайском — поэтому придется открыть переводчик.

Забираем по ссылке.