Повсеместная взаимная интеграция ИИ‑продуктов - один из главных трендов индустрии. На наших глазах создаётся инфраструктура для автономных ИИ‑агентов, которые самостоятельно взаимодействуют друг с другом для решения сложных задач. Уже сейчас появляются ИИ‑агенты вроде Manus, который сам планирует и выполняет задачи, разбивает их на шаги, заходит на сайты и парсит информацию, обращается к нужным инструментам и доводит задачу до результата без постоянного ручного управления.
Однако по многим причинам люди пока предпочитают участвовать в этих процессах. Сейчас все выглядит примерно так:
Потестируйте эти интеграции Lovable
🟢 К Lovable с недавних пор можно подключить Miro и указать на конкретный space (он будет видеть все фреймы, стикеры, заметки и т. п.). То есть вы можете встретиться с командой, накидать прототип в Miro и попросить Lovable собрать веб-приложение на базе этой доски.
🟢 Помимо Miro, к нему подключается Perplexity
P.S. этот API не даёт доступа к вашим текущим пространствам и веткам, но может выполнять задачи, которые обычно хорошо делает Perplexity - сбор информации, проверка источников и создание саммари)
🟢 Firecrawl - парсер веб-сайтов. Они позиционируют себя так: "Firecrawl delivers the entire internet to AI agents and builders", то есть по факту делают контент сайтов годным для использования в LLM. Это может быть полезно для регулярных задач с обновляемым контентом: типа конкурентного анализа, сбора вакансий по запросу и т. п.
🟢 Ну и вишенка на торте - Lovable можно приконнектить к n8n для создания практически любых пайплайнов и быстрой сборки pre-MVP.
АсфальтИИруем тропинки
Однако по многим причинам люди пока предпочитают участвовать в этих процессах. Сейчас все выглядит примерно так:
Вы обсуждаете идею новой функции с ChatGPT, а затем решаете создать прототип в Figma и оживить решение в Lovable. Не выходя из диалога с ChatGPT вы вызываете @ Figma и @ Lovable (будто упоминаете человека в Telegram), куда в структурированном виде передаётся набор требований для реализации задачи. Далее вы можете либо перейти в интерфейсы этих приложений, либо продолжать оркестрировать ими из этого же чата.
Потестируйте эти интеграции Lovable
P.S. этот API не даёт доступа к вашим текущим пространствам и веткам, но может выполнять задачи, которые обычно хорошо делает Perplexity - сбор информации, проверка источников и создание саммари)
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍5❤5👏1
АсфальтИИруем тропинки
Повсеместная взаимная интеграция ИИ‑продуктов - один из главных трендов индустрии. На наших глазах создаётся инфраструктура для автономных ИИ‑агентов, которые самостоятельно взаимодействуют друг с другом для решения сложных задач. Уже сейчас появляются ИИ‑агенты…
Вчера писал про Lovable. У них есть бесплатная версия с ограниченным лимитом запросов, но если вдруг решите взять Pro, то вот вам два варианта экономии:
1) (АКЦИЯ ЗАКОНЧИЛАСЬ) Два месяца бесплатной Pro‑подписки (экономим $50). Нашёл этот лайфхак в твиттере.
🟢 Выбираете тариф Pro (25 $).
🟢 На странице оплаты (как на скрине) вводите код: NEXTPLAY-LOV-25 и жмёте Apply.
🟢 Нужно будет привязать карту (Visa, MasterCard, AmEx).
⚠️ Это ежемесячная подписка, поэтому не забудьте отключить её через два месяца, если не планируете оплачивать.
2) Скидка студентам 50 % (12,5 $/мес) при регистрации с почты *.edu.
https://lovable.dev/students
АсфальтИИруем тропинки
⚠️ Это ежемесячная подписка, поэтому не забудьте отключить её через два месяца, если не планируете оплачивать.
2) Скидка студентам 50 % (12,5 $/мес) при регистрации с почты *.edu.
https://lovable.dev/students
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍1🔥1
Годовая подписка на Google AI Pro со скидкой 58%
Google за последние полгода выпустил столько всего «ИИшного», что для трекинга релизов даже запустили сайт Gemini Drops.
Вы наверняка слышали про Google Gemini, Nano Banana (для генерации фото) и Veo (для генерации видео). Раньше я пользовался этими моделями через посредников типа OpenRouter, Freepik или Perplexity. Это выгодно и удобно, если вам нужно сделать несколько запросов в неделю, но для регулярного использования всё-таки нужна подписка.
И тут… выходит новогодний твит про подписку на Google AI Pro со скидкой:
https://one.google.com/ai-nye
Итоговая цена зависит от региона вашего аккаунта Google (в России план AI Pro недоступен). На скриншоте - цена для Германии.
Что включено?
🟢 Gemini 3 Pro: Самая актуальная и мощная версия основной языковой модели для сложных задач, кодинга и логических рассуждений. До 500 запросов в сутки.
🟢 Nano Banana Pro: Специализированная модель для продвинутой генерации и редактирования изображений (флагманская визуальная модель Google). До 100 генераций 4K-изображений в сутки.
🟢 Deep Research: Инструмент для самостоятельного масштабного поиска информации в сети и составления подробных отчетов. До 20 поисковых сессий в сутки.
🟢 2 ТБ памяти: Место в Google One для хранения файлов на Диске, писем в Gmail и снимков в Google Фото в исходном качестве.
🟢 Flow: Инструменты для создания и монтажа видео.
🟢 Jules: Агент для асинхронного программирования.
🟢 NotebookLM Pro: Загрузка до 300 источников (PDF, текст, видео) в один проект, создание аудиообзоров, тестов и интерактивных отчетов. Похоже на Perplexity Space.
🟢 Google Vids: Полный доступ к новому приложению для создания видеопрезентаций.
🟢 Интеграция с Google Workspace.
🟢 Еще много всего, но самое интересное, кажется, перечислил выше.
Акция распространяется на новых пользователей без активной подписки Google AI.
АсфальтИИруем тропинки
Google за последние полгода выпустил столько всего «ИИшного», что для трекинга релизов даже запустили сайт Gemini Drops.
Вы наверняка слышали про Google Gemini, Nano Banana (для генерации фото) и Veo (для генерации видео). Раньше я пользовался этими моделями через посредников типа OpenRouter, Freepik или Perplexity. Это выгодно и удобно, если вам нужно сделать несколько запросов в неделю, но для регулярного использования всё-таки нужна подписка.
И тут… выходит новогодний твит про подписку на Google AI Pro со скидкой:
https://one.google.com/ai-nye
Итоговая цена зависит от региона вашего аккаунта Google (в России план AI Pro недоступен). На скриншоте - цена для Германии.
Что включено?
Акция распространяется на новых пользователей без активной подписки Google AI.
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤2👍1
Продолжая тему интеграций и построения процессов при работе с ИИ.
Мне нравится Lovable, но при частой работе месячный запас токенов в базовом Pro-тарифе сгорает за несколько дней. Чтобы не разориться, работая над несколькими проектами одновременно, нужно строить инфраструктуру, где no-code генерация работает в связке с классическим кодом.
Сейчас рабочий алгоритм выглядит так:
1) Perplexity. Поиск информации, проверка источников и фактов, первые наброски ТЗ.
2) Google NotebookLM. База знаний и ежедневная работа с сохранением прогресса в заметках. По AI Pro подписке можно загружать до 300 источников в рабочее пространство + до 2 ТБ данных на Google Drive + DeepResearch и Gemini 2.0 Flash Experimental, встроенный в том числе в Google Sheets и Docs.
3) Прототипы в Figma/Miro. Там есть много AI-расширений типа Sidekicks.
4) Связка Miro → Lovable. Подключаем Miro-доску к Lovable, добавляем контекст из базы знаний и создаем первую живую сборку продукта для проверки гипотез.
5) Настраиваем двухстороннюю синхронизацию Lovable с GitHub. Экспортируем проект в репозиторий - это ядро всей системы.
6) Работа в IDE. Далее работаете в Cursor/Windsurf/Copilot (кому что нравится). Всё это синхронизируется с тем же GitHub-репозиторием.
7) Автоматизация QA. На тестирование посадить самописных AI-агентов на базе n8n. Иногда можно даже попросить Manus пройти по сценариям. Очень жду доступ к Momentic (стартап из батча Y Combinator) для E2E-тестирования.
8) Дополнительно: для постановки и трекинга статуса задач можно синхронизироваться с Asana или Linear. Обновления документации для GitLab/Confluence либо генерим в базе знаний (NotebookLM), либо настраиваем своего агента через n8n.
Можно, кстати, подключить Perplexity к GitHub и попросить регулярно готовить базовые доки на основе изменений в Git в определённом репозитории или его части за конкретный период (настройка повторяющихся действий через Perplexity Space Tasks).
Интересно будет через месяц-другой посмотреть, как изменится эта схема. Делитесь своими процессами в комментариях.
АсфальтИИруем тропинки
Мне нравится Lovable, но при частой работе месячный запас токенов в базовом Pro-тарифе сгорает за несколько дней. Чтобы не разориться, работая над несколькими проектами одновременно, нужно строить инфраструктуру, где no-code генерация работает в связке с классическим кодом.
Сейчас рабочий алгоритм выглядит так:
1) Perplexity. Поиск информации, проверка источников и фактов, первые наброски ТЗ.
2) Google NotebookLM. База знаний и ежедневная работа с сохранением прогресса в заметках. По AI Pro подписке можно загружать до 300 источников в рабочее пространство + до 2 ТБ данных на Google Drive + DeepResearch и Gemini 2.0 Flash Experimental, встроенный в том числе в Google Sheets и Docs.
3) Прототипы в Figma/Miro. Там есть много AI-расширений типа Sidekicks.
4) Связка Miro → Lovable. Подключаем Miro-доску к Lovable, добавляем контекст из базы знаний и создаем первую живую сборку продукта для проверки гипотез.
5) Настраиваем двухстороннюю синхронизацию Lovable с GitHub. Экспортируем проект в репозиторий - это ядро всей системы.
6) Работа в IDE. Далее работаете в Cursor/Windsurf/Copilot (кому что нравится). Всё это синхронизируется с тем же GitHub-репозиторием.
Главная фишка: благодаря синхронизации любые изменения кода в IDE автоматически отображаются в интерфейсе Lovable. Сложную логику пишем руками или с помощью дешёвых AI-моделей, а визуальные мелочи правим в no-code.
7) Автоматизация QA. На тестирование посадить самописных AI-агентов на базе n8n. Иногда можно даже попросить Manus пройти по сценариям. Очень жду доступ к Momentic (стартап из батча Y Combinator) для E2E-тестирования.
8) Дополнительно: для постановки и трекинга статуса задач можно синхронизироваться с Asana или Linear. Обновления документации для GitLab/Confluence либо генерим в базе знаний (NotebookLM), либо настраиваем своего агента через n8n.
Можно, кстати, подключить Perplexity к GitHub и попросить регулярно готовить базовые доки на основе изменений в Git в определённом репозитории или его части за конкретный период (настройка повторяющихся действий через Perplexity Space Tasks).
Интересно будет через месяц-другой посмотреть, как изменится эта схема. Делитесь своими процессами в комментариях.
АсфальтИИруем тропинки
❤🔥9🔥2👍1
После поста про подписку на Google AI Pro получил много вопросов про подключение из России. Доступ к ChatGPT, Claude, Lovable, GoogleAI и множеству других сервисов есть далеко не из всех стран. Даже если вы в путешествии - это уже может стать проблемой и ограничить доступ.
Другой кейс - у вас есть команда (в т. ч. из разных стран), и всем нужен доступ к платным аккаунтам в облачных сервисах.
Помимо IP, по которому чаще всего определяют страну, есть еще fingerprint устройства/браузера.
Проблема актуальна и для других сфер: SMM (ведение аккаунтов клиентов), арбитраж трафика (управление множеством рекламных кабинетов), маркетплейсы и e‑com (несколько магазинов/брендов на одних платформах) и т.д.
Для решения этих проблем появились антидетект‑браузеры.
Самые популярные: AdsPower и Dolphin. Они позволяют в одном интерфейсе создавать множество «виртуальных браузеров», маскируют цифровой отпечаток, дают возможность подключать и менять proxy, автоматизировать некоторые действия (привет любителям Zennoposter, у них, кстати, есть свой ZennoBrowser), облегчают web scraping и т.п.
На ПК устанавливается их ПО, выбирается тариф (у всех перечисленных есть бесплатные 2–5 аккаунтов), покупается и подключается proxy (либо с абонентской платой: proxys.io, proxyline.net; либо с оплатой по трафику: asocks, nodemaven) и далее уже в привычном браузере (их эмуляторы выполнены обычно на базе Chromium) авторизуются в нужных сервисах.
По поводу текущих аккаунтов Google. Он сам присваивает информацию о стране аккаунта на основании истории посещений их сервисов (Gmail, Maps, Docs, Drive и т.п.) и не будет обращать внимания на ваш текущий IP, если в аккаунт уже прописалась определенная страна.
Если эта тема актуальна и хотите более подробный гайд - ставьте 👍
P.S. Данный пост подготовлен в образовательных целях. Автор не призывает нарушать правила сервисов и местное законодательство. Вся информация предоставлена исключительно для ознакомления и самостоятельного изучения вопроса. Используя описанные методы, вы несете личную ответственность за их применение.
АсфальтИИруем тропинки
Другой кейс - у вас есть команда (в т. ч. из разных стран), и всем нужен доступ к платным аккаунтам в облачных сервисах.
Для этих нужд чаще всего поднимали сервер, устанавливали на него Windows, все необходимые программы, а затем через ПО для удаленного доступа (Remote Desktop) с разных устройств подключались к этому рабочему пространству.
Можно даже взять выделенный сервер и через Proxmox разделить его на несколько виртуальных машин (VM) с собственными операционными системами и доступами; каждая VM при необходимости может иметь и свой внешний IP‑адрес. Это и сейчас хороший вариант, но не все готовы так заморачиваться.
Помимо IP, по которому чаще всего определяют страну, есть еще fingerprint устройства/браузера.
Отпечаток устройства и браузера - устойчивый ID, состоит из набора тех. параметров железа и софта (модель устройства, ОС, браузер, язык, часовой пояс, экран, шрифты, плагины, WebGL/Canvas и т.п.). Эти параметры видны на стороне сервера и принимаются во внимание. Например, именно поэтому многие пользователи жаловались, что даже при включенном VPN не могут использовать Lovable
Проблема актуальна и для других сфер: SMM (ведение аккаунтов клиентов), арбитраж трафика (управление множеством рекламных кабинетов), маркетплейсы и e‑com (несколько магазинов/брендов на одних платформах) и т.д.
Для решения этих проблем появились антидетект‑браузеры.
Самые популярные: AdsPower и Dolphin. Они позволяют в одном интерфейсе создавать множество «виртуальных браузеров», маскируют цифровой отпечаток, дают возможность подключать и менять proxy, автоматизировать некоторые действия (привет любителям Zennoposter, у них, кстати, есть свой ZennoBrowser), облегчают web scraping и т.п.
На ПК устанавливается их ПО, выбирается тариф (у всех перечисленных есть бесплатные 2–5 аккаунтов), покупается и подключается proxy (либо с абонентской платой: proxys.io, proxyline.net; либо с оплатой по трафику: asocks, nodemaven) и далее уже в привычном браузере (их эмуляторы выполнены обычно на базе Chromium) авторизуются в нужных сервисах.
По поводу текущих аккаунтов Google. Он сам присваивает информацию о стране аккаунта на основании истории посещений их сервисов (Gmail, Maps, Docs, Drive и т.п.) и не будет обращать внимания на ваш текущий IP, если в аккаунт уже прописалась определенная страна.
Более того - они наверняка также учитывают браузерные отпечатки. Так, если вы окажетесь в другой стране, то через какое-то время Google заметит, что ваша локация сменилась, и автоматически изменит ее в вашем аккаунте.
Чтобы не ждать, можно попробовать поменять страну в настройках https://policies.google.com/country-association-form, указав там чекбоксы: Я живу в одном регионе, а работаю или учусь в другом; Я часто путешествую; Я часто использую виртуальную частную сеть (VPN); Моим устройством пользуются те, кто живет или работает в другом регионе.
Если эта тема актуальна и хотите более подробный гайд - ставьте 👍
P.S. Данный пост подготовлен в образовательных целях. Автор не призывает нарушать правила сервисов и местное законодательство. Вся информация предоставлена исключительно для ознакомления и самостоятельного изучения вопроса. Используя описанные методы, вы несете личную ответственность за их применение.
АсфальтИИруем тропинки
👍24❤1🔥1
Сделайте персональный плейлист или отправьте близким песню-поздравление.
Suno - одно из самых популярных приложений для генерации музыки по текстовому описанию. Вы задаёте идею и стиль, а сервис собирает вокал, аранжировку и (при желании) текст.
Есть два режима генерации: Simple и Custom.
🟢 Simple - в свободной форме напишите, про что песня и в каком стиле (до 200 символов). Нейросеть сама сгенерирует текст и музыку. Пишите промпт на русском языке (если хотите получить песню на русском)
🟢 Custom (рекомендую) - для максимальной свободы творчества. Вы контролируете структуру (куплеты/припев/бридж), язык, стиль, детали сюжета.
Предварительно попросите любую нейросеть:
Потом просто отдельно скопируйте текст в Lyrics, а описание стиля - в Styles.
За один запрс Suno создаст 2 версии песни. Сможете выбрать лучший вариант и скачать его.
P.S. Пользуюсь Suno уже целую вечность: у нас собрался целый семейный плейлист, а свадебный танец был под песню, сгенерированную в Suno 😊
Могу сгенерировать вам трек по вашему описанию. Тариф Suno Pro всё равно простаивает - там ещё генераций на 200 песен. Пишите в комментариях, чего хотелось бы!
АсфальтИИруем тропинки
Suno - одно из самых популярных приложений для генерации музыки по текстовому описанию. Вы задаёте идею и стиль, а сервис собирает вокал, аранжировку и (при желании) текст.
Есть два режима генерации: Simple и Custom.
Предварительно попросите любую нейросеть:
Сгенерируй промпт для Suno в режиме Custom (отдельно Style и отдельно Lyrics с разметкой [Verse]/[Chorus]).
Язык: русский/английский (хоть китайский).
Песня про _____ (опишите сюжет).
Упомяни обязательно: _____ (укажите: имена, важные личные факты, внутренние шутки, фразочки, дату/событие, место и другой важный контекст).
Настроение: _____.
Жанр/референсы: _____.
Потом просто отдельно скопируйте текст в Lyrics, а описание стиля - в Styles.
За один запрс Suno создаст 2 версии песни. Сможете выбрать лучший вариант и скачать его.
P.S. Пользуюсь Suno уже целую вечность: у нас собрался целый семейный плейлист, а свадебный танец был под песню, сгенерированную в Suno 😊
Могу сгенерировать вам трек по вашему описанию. Тариф Suno Pro всё равно простаивает - там ещё генераций на 200 песен. Пишите в комментариях, чего хотелось бы!
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤3👍1
Под конец года Perplexity аннулировала множество Pro-лицензий, купленных за 300–500 руб. на сайтах вроде ggsel и plati.
Для справки: официальная цена Pro-подписки - $20 в месяц.
Происхождение лицензий вызывает вопросы, но по функционалу разницы нет.
Если вдруг вы оказались среди пострадавших, попробуйте связаться с продавцом. Судя по отзывам, в подобных случаях высылают новую лицензию.
Но что делать с чатами и пространствами в старом аккаунте?
Можно перенести всё нужное в новый аккаунт:
1) добавьте важные треды (чаты) в пространства (в данном случае воспринимайте их как папки);
2) сделайте все добавленные записи shared для этого пространства;
3) в правом верхнем углу пространства нажмите Share;
4) добавьте email нового аккаунта;
5) на этот email придёт приглашение в пространство - примите его;
6) далее скопируйте это пространство к себе (такая опция есть) и работайте как раньше.
Если вы подключились к каналу недавно, ловите ссылки на материалы с базовыми навыками работы в Perplexity:
🟢 Организация пространств Perplexity Space: https://t.me/traiilway/58
🟢 Совместная работа https://t.me/traiilway/65
🟢 Follow-up запросы (уточняем контекст): https://t.me/traiilway/63
🟢 Shortcuts (ускоряем работу): https://t.me/traiilway/60
АсфальтИИруем тропинки
Иронично выглядит дисклеймер на скриншоте одного из продавцов таких лицензий на «Яндекс Маркете»: «Perplexity оставляет за собой право досрочного прекращения подписки, объясняя это политикой компании».
Происхождение лицензий вызывает вопросы, но по функционалу разницы нет.
Если вдруг вы оказались среди пострадавших, попробуйте связаться с продавцом. Судя по отзывам, в подобных случаях высылают новую лицензию.
Но что делать с чатами и пространствами в старом аккаунте?
Можно перенести всё нужное в новый аккаунт:
1) добавьте важные треды (чаты) в пространства (в данном случае воспринимайте их как папки);
2) сделайте все добавленные записи shared для этого пространства;
3) в правом верхнем углу пространства нажмите Share;
4) добавьте email нового аккаунта;
5) на этот email придёт приглашение в пространство - примите его;
6) далее скопируйте это пространство к себе (такая опция есть) и работайте как раньше.
Если вы подключились к каналу недавно, ловите ссылки на материалы с базовыми навыками работы в Perplexity:
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤5👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
"Let me Google that for you". Лет 10 назад был популярен сервис, где вы могли иронично (200 IQ play) отправить ссылку со сформированным запросом в гугле тому, кто посмел что-то спросить вместо того, чтобы идти гуглить самому.
Кажется, что с появлением нейросетей у нас стало еще меньше поводов задавать вопросы людям. Так о чем это я...
Comet Assistant - встроенный "ИИ-агент", который запускается в браузере Comet от Perplexity. У него много применений, но одно из самых завораживающих - автоматизация действий на сайтах: работа с почтой, отправка сообщения от вашего имени, заполнение форм, добавление товаров в корзину, поиск билетов, бронирование отелей и т.д.
Я даже пытался научить его рисовать схемы в Miro. А еще видел кейс, как его использовали, чтобы автоматически принять сотни connection requests в LinkedIn.
Можно долго рассказывать, но лучше показать на житейском примере:
Особенно забавно наблюдать, как он выбирает из куриных ножек или вариантов хлеба на странице нужный товар (чем он руководствуется при выборе?).
Результат в целом вышел неплохой, но с более сложными задачами он не всегда справляется.
P.S. Очередная интеграция, за которую мне не заплатят 😁 (Ozon, задумайтесЪ).
АсфальтИИруем тропинки
Кажется, что с появлением нейросетей у нас стало еще меньше поводов задавать вопросы людям. Так о чем это я...
Comet Assistant - встроенный "ИИ-агент", который запускается в браузере Comet от Perplexity. У него много применений, но одно из самых завораживающих - автоматизация действий на сайтах: работа с почтой, отправка сообщения от вашего имени, заполнение форм, добавление товаров в корзину, поиск билетов, бронирование отелей и т.д.
Я даже пытался научить его рисовать схемы в Miro. А еще видел кейс, как его использовали, чтобы автоматически принять сотни connection requests в LinkedIn.
Можно долго рассказывать, но лучше показать на житейском примере:
Собери корзину продуктов для новогоднего стола на 10 человек. Бюджет 10 тыс рублей.Особенно забавно наблюдать, как он выбирает из куриных ножек или вариантов хлеба на странице нужный товар (чем он руководствуется при выборе?).
Результат в целом вышел неплохой, но с более сложными задачами он не всегда справляется.
P.S. Очередная интеграция, за которую мне не заплатят 😁 (Ozon, задумайтесЪ).
АсфальтИИруем тропинки
❤9😁5⚡4🔥1
Как создать базу знаний в Perplexity из обычных диалогов
При работе с Perplexity Space важно помнить: треды (диалоги) внутри Space сами по себе не превращаются в “базу знаний” этого Space.
Save as file to Space: как превратить тред в базу знаний
Когда вы сохраняете тред как файл в Space, его содержимое попадает в набор файлов Space и может использоваться Perplexity как внутренний источник при ответах внутри этого Space. Так можно постепенно собирать “базу знаний” по конкретной теме или проекту.
Кейсы
🟢 База знаний по встречам (Meeting Minutes): структурируйте заметки после встреч, чтобы фиксировать договоренности, решения и дедлайны.
🟢 Шаблоны для Perplexity Tasks: сохраняете тред с идеальной структурой еженедельного отчета и используете его как эталон для регулярной задачи (про Tasks завтра будет отдельный пост).
🟢 Аннотирование внешних файлов: загрузили отчет (PDF) -> обсудили выводы в треде -> сохранили тред как файл. Теперь Space знает не только исходные данные отчета, но и вашу интерпретацию.
🟢 Decision log: сохраняйте треды с ключевыми решениями (почему выбрали такую архитектуру, почему отказались от фичи), чтобы Space оставался единым источником правды для проекта.
Главное - не забывайте периодически сохранять важные треды в файлы Space.
АсфальтИИруем тропинки
При работе с Perplexity Space важно помнить: треды (диалоги) внутри Space сами по себе не превращаются в “базу знаний” этого Space.
Иными словами, если вы обсудили что-то в одном треде и начали другой, нейронка не будет знать о деталях вашего предыдущего обсуждения, если вы отдельно не добавили его в Space как источник. Для этого нужно использовать функцию Save as file to Space (из меню "…" в правом верхнем углу).
Save as file to Space: как превратить тред в базу знаний
Когда вы сохраняете тред как файл в Space, его содержимое попадает в набор файлов Space и может использоваться Perplexity как внутренний источник при ответах внутри этого Space. Так можно постепенно собирать “базу знаний” по конкретной теме или проекту.
Кейсы
Главное - не забывайте периодически сохранять важные треды в файлы Space.
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10✍3🔥3
АсфальтИИруем тропинки
с появлением нейросетей у нас стало еще меньше поводов задавать вопросы людям
На графике (источник) - количество новых вопросов в месяц на Stack Overflow: пик был примерно в 2014–2017 годах, на уровне ~180–210k/мес; дальше - плавное снижение, а после 2022 года (появление ChatGPT) начинается почти вертикальное падение.
Теперь вместо публичных вопросов пользователи массово уходят в приватные диалоги с ИИ‑ассистентами. И дело не только в удобстве и скорости ответов. Ещё до эры LLM у Stack Overflow была репутация места с токсичной атмосферой и жёсткой модерацией (агрессивное закрытие вопросов, придирки к формату), из‑за чего часть пользователей просто переставала задавать вопросы.
АсфальтИИруем тропинки
Stack Overflow появился в 2008 году как площадка вопросов‑ответов для программистов, где задают конкретные технические вопросы и получают ответы от сообщества.
Теперь вместо публичных вопросов пользователи массово уходят в приватные диалоги с ИИ‑ассистентами. И дело не только в удобстве и скорости ответов. Ещё до эры LLM у Stack Overflow была репутация места с токсичной атмосферой и жёсткой модерацией (агрессивное закрытие вопросов, придирки к формату), из‑за чего часть пользователей просто переставала задавать вопросы.
АсфальтИИруем тропинки
👍9💯4👨💻2
Настройка поиска в Perplexity: Web, Academic, Social, коннекторы и домены
Perplexity позволяет гибко управлять источниками информации для поиска ответов на нескольких уровнях:
1) Сначала выбираете тип источников: «Set sources for search» (иконка 🌐).
Основной переключатель - «Web». Если деактивировать эту опцию, то поиск будет только по прикреплённым файлам, документам Space или данным из опционально подключаемых приложений-коннекторов: GitHub, Notion, Linear, Google Drive и т. д. Иногда это бывает очень полезно, чтобы снизить уровень «галлюцинаций» и логических ошибок нейронок при поиске информации по вашим файлам.
2) Далее можете установить ограничение по конкретным доменам. Если Web включён, но нужны только определённые сайты, используйте оператор site: прямо в запросе.
В поисковых системах (включая Google и Perplexity) действует приоритет операторов: сначала обрабатывается AND, потом OR. Когда вы пишете: «ваш вопрос site:habr.com OR site:vc.ru», поисковая система обработает это как (ваш вопрос site:habr.com) OR site:vc.ru, что даст результат: либо ваш вопрос на Habr, либо вообще что угодно с vc
Скобки нужны, если хотите сгруппировать несколько доменов и применить к ним общие условия: «ваш вопрос (site:habr.com OR site:vc.ru)».
Это гарантирует, что «ваш вопрос» будет искаться на всех указанных сайтах.
Помимо этого, при поиске можно выбрать «фокус»:
🟢 Academic: приоритет на научные публикации, журналы, peer-reviewed статьи, то есть Perplexity приоритизирует материалы из научных журналов, баз данных и публикаций и при этом старается отфильтровывать обычный веб‑контент.
🟢 Social: контент из соцсетей и форумов (обычно в основе поиска - Reddit).
🟢 Web: обычный поиск по интернету.
Поэтому, если нужен контроль именно по сайтам, его нужно задавать отдельно - через site: (в запросе), а Focus использовать как надстройку для выбора типа контента.
Другие материалы по Perplexity:
🟢 Организация пространств Perplexity Space
🟢 Как создать базу знаний в Perplexity из обычных диалогов
🟢 Совместная работа
🟢 Follow-up запросы (уточняем контекст)
🟢 Shortcuts (ускоряем работу)
АсфальтИИруем тропинки
Perplexity позволяет гибко управлять источниками информации для поиска ответов на нескольких уровнях:
1) Сначала выбираете тип источников: «Set sources for search» (иконка 🌐).
Основной переключатель - «Web». Если деактивировать эту опцию, то поиск будет только по прикреплённым файлам, документам Space или данным из опционально подключаемых приложений-коннекторов: GitHub, Notion, Linear, Google Drive и т. д. Иногда это бывает очень полезно, чтобы снизить уровень «галлюцинаций» и логических ошибок нейронок при поиске информации по вашим файлам.
2) Далее можете установить ограничение по конкретным доменам. Если Web включён, но нужны только определённые сайты, используйте оператор site: прямо в запросе.
<ВАШ ЗАПРОС> (site:habr.com OR site:3dnews.ru OR site:cnews.ru OR site:xakep.ru OR site:hi-tech.mail.ru OR site:ferra.ru OR site:cyberforum.ru OR site:forum.ru-board.com OR site:ixbt.com OR site:overclockers.ru OR site:vc.ru)
В поисковых системах (включая Google и Perplexity) действует приоритет операторов: сначала обрабатывается AND, потом OR. Когда вы пишете: «ваш вопрос site:habr.com OR site:vc.ru», поисковая система обработает это как (ваш вопрос site:habr.com) OR site:vc.ru, что даст результат: либо ваш вопрос на Habr, либо вообще что угодно с vc
Скобки нужны, если хотите сгруппировать несколько доменов и применить к ним общие условия: «ваш вопрос (site:habr.com OR site:vc.ru)».
Это гарантирует, что «ваш вопрос» будет искаться на всех указанных сайтах.
Помимо этого, при поиске можно выбрать «фокус»:
Поэтому, если нужен контроль именно по сайтам, его нужно задавать отдельно - через site: (в запросе), а Focus использовать как надстройку для выбора типа контента.
Другие материалы по Perplexity:
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤4✍3🙏1
Perplexity Tasks: автоматизация повторяющихся задач
Благодаря функции Tasks, Perplexity из поискового инструмента превращается в платформу для автоматизации.
Tasks позволяет создавать повторяющиеся запросы с нужной периодичностью.
Как это работает:
🟢 Указываете запрос, время выполнения, режим поиска, модель и источники (разбирали тут)
🟢 Каждая задача после выполнения автоматически сохраняется как Thread
🟢 Результат с резюме приходит на почту и содержит ссылку на полный отчёт
🟢 Можно создавать Tasks внутри Space - и он будет выполняться с учетом материалов вашего пространства
🟢 На тарифах Pro можно одновременно иметь до 10 активных задач
Где найти: по ссылке или клик по иконке профиля -> Tasks
Пример промпта для формирования IT-дайджеста
Промпт для подготовки обзора задач из систем управления проектами (Jira, Asana, Linear)
- эти и другие решения вы можете подключить к своему аккаунту Perplexity (как коннекторы) и он получит доступ к информации по задачам и их статусу
В инфографике отдельно отметил сложности, связанные с мониторингом цен на маркетплейсах и сайтах по поиску работы. Почти на всех крупных сайтах запросы со стороны краулеров Perplexity блокируют антиботом. Для этих целей лучше использовать Comet Assistant, либо специализированные парсеры. А уже потом отдавать собранную информацию на анализ Perplexity.
Другие материалы по Perplexity:
Копируйте промпты, используйте знания по настройке поиска, формированию "пространств" в Perplexity, адаптируйте под себя и ставьте задачи на автопилот!
АсфальтИИруем тропинки
Благодаря функции Tasks, Perplexity из поискового инструмента превращается в платформу для автоматизации.
Tasks позволяет создавать повторяющиеся запросы с нужной периодичностью.
Как это работает:
Где найти: по ссылке или клик по иконке профиля -> Tasks
Пример промпта для формирования IT-дайджеста
## Роль и контекст
Ты — главный редактор IT-издания с 10+ летним опытом работы в индустрии. Ты понимаешь влияние событий на индустрию и их долгосрочные последствия.
## Задача
Подготовить ежедневный IT-дайджест за последние 24 часа, основываясь на материалах ведущих русскоязычных технических ресурсов.
## Источники для мониторинга
site:habr.com OR site:3dnews.ru OR site:cnews.ru OR site:xakep.ru OR site:hi-tech.mail.ru OR site:ferra.ru OR site:cyberforum.ru OR site:forum.ru-board.com OR site:ixbt.com OR site:overclockers.ru OR site:vc.ru
## Структура выходного документа
• Executive Summary (2-3 абзаца)
- Краткий обзор главных трендов дня
- 2-3 ключевых события, которые повлияют на индустрию
- Общий контекст и взаимосвязи между событиями
### Топ-новости дня (3-5 материалов)
Для каждой новости указать:
- **Заголовок**: Краткий и информативный (до 60 символов)
- **Категория**: [Разработка / Безопасность / Бизнес / Hardware / AI/ML / Open Source / Регулирование]
- **Суть** (2-3 предложения): Что произошло и почему это важно
- **Ключевая цитата**: Прямая цитата из статьи с указанием автора или источника
- **Источник**: Полная ссылка на материал
### Дополнительные материалы (3-7 новостей)
Та же структура, но более сжато (1-2 предложения на новость).
### Краткие упоминания
Bullet-list из 5-10 коротких новостей с минимальным контекстом и ссылками.
Промпт для подготовки обзора задач из систем управления проектами (Jira, Asana, Linear)
- эти и другие решения вы можете подключить к своему аккаунту Perplexity (как коннекторы) и он получит доступ к информации по задачам и их статусу
## Роль и контекст
Ты — технический Project Manager / Engineering Manager с опытом работы в agile-командах. Твоя задача — трансформировать сырые данные из task-трекеров в осмысленный стратегический обзор.
## Задача
Подготовить еженедельный/ежедневный обзор задач команды на основе данных из Asana, Jira или Linear для презентации stakeholders и команды.
## Источники данных
- **Системы**: Asana / Jira / Linear
- **Период**: За последние [7 дней / спринт / месяц]
- **Scope**: [Название проекта/команды/продукта]
## Структура выходного документа
- Executive Summary (3-4 предложения)
- Общий прогресс за период (% выполнения, velocity)
- Ключевые достижения (completed milestones)
- Критичные блокеры и риски
- Прогноз на следующий период
В инфографике отдельно отметил сложности, связанные с мониторингом цен на маркетплейсах и сайтах по поиску работы. Почти на всех крупных сайтах запросы со стороны краулеров Perplexity блокируют антиботом. Для этих целей лучше использовать Comet Assistant, либо специализированные парсеры. А уже потом отдавать собранную информацию на анализ Perplexity.
Другие материалы по Perplexity:
- Настройка поиска в Perplexity: Web, Academic, Social, коннекторы и домены
- Организация пространств Perplexity Space
- Как создать базу знаний в Perplexity из обычных диалогов
- Совместная работа
- Follow-up запросы (уточняем контекст)
- Shortcuts (ускоряем работу)
Копируйте промпты, используйте знания по настройке поиска, формированию "пространств" в Perplexity, адаптируйте под себя и ставьте задачи на автопилот!
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍4🔥3👀1
АсфальтИИруем тропинки
Повсеместная взаимная интеграция ИИ‑продуктов - один из главных трендов индустрии. На наших глазах создаётся инфраструктура для автономных ИИ‑агентов, которые самостоятельно взаимодействуют друг с другом для решения сложных задач. Уже сейчас появляются ИИ‑агенты…
CEO Google представил Universal Commerce Protocol (UCP)
Не успели мы привыкнуть к MCP (Model Context Protocol) - универсальному стандарту для подключения LLM-приложений к внешним системам, как следом появился UCP - открытый стандарт взаимодействия AI-агентов с бизнес-системами для электронной коммерции. Разработан Google совместно с Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart. Протокол поддержали более 20 компаний, включая Home Depot, Best Buy, Macy's, Mastercard, Visa, PayPal, Adyen, Stripe.
Сценарий: Вы пишете в Gemini "Купи мне букет красных роз с доставкой завтра"
Что происходит: Gemini находит цветочные магазины, сравнивает цены и варианты доставки, оформляет заказ с вашими данными и проводит оплату. Вы получаете уведомление "Заказ оформлен, розы доставят завтра к 14:00".
Всё это происходит в одном диалоге, без переходов на сайты магазинов.
Теперь: MCP и UCP - это общие правила. Любой магазин, который их поддерживает, автоматически становится доступен AI-помощнику.
Что это даёт
Вы просто просите AI купить что-то, он самостоятельно находит лучший вариант среди всех участвующих магазинов (Walmart, Target, тысячи магазинов на Shopify) и оформляет покупку. Без регистраций, без заполнения форм, без переключения между сайтами.
Итого: MCP создает фундамент для подключения любых инструментов к LLM, а UCP строит поверх этого фундамента домен-специфичный стандарт для электронной коммерции. UCP уже интегрирован в Gemini - Walmart запустил нативный чекаут на базе протокола.
АсфальтИИруем тропинки
Не успели мы привыкнуть к MCP (Model Context Protocol) - универсальному стандарту для подключения LLM-приложений к внешним системам, как следом появился UCP - открытый стандарт взаимодействия AI-агентов с бизнес-системами для электронной коммерции. Разработан Google совместно с Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart. Протокол поддержали более 20 компаний, включая Home Depot, Best Buy, Macy's, Mastercard, Visa, PayPal, Adyen, Stripe.
Сценарий: Вы пишете в Gemini "Купи мне букет красных роз с доставкой завтра"
Что происходит: Gemini находит цветочные магазины, сравнивает цены и варианты доставки, оформляет заказ с вашими данными и проводит оплату. Вы получаете уведомление "Заказ оформлен, розы доставят завтра к 14:00".
Всё это происходит в одном диалоге, без переходов на сайты магазинов.
Теперь: MCP и UCP - это общие правила. Любой магазин, который их поддерживает, автоматически становится доступен AI-помощнику.
Что это даёт
Вы просто просите AI купить что-то, он самостоятельно находит лучший вариант среди всех участвующих магазинов (Walmart, Target, тысячи магазинов на Shopify) и оформляет покупку. Без регистраций, без заполнения форм, без переключения между сайтами.
UCP использует MCP как транспорт, то есть работают вместе как инфраструктурный и прикладной уровни: MCP обеспечивает универсальный transport layer для подключения LLM к внешним системам, а UCP определяет commerce-specific capabilities и schemas поверх этой инфраструктуры.
AI-агент использует MCP client для взаимодействия с UCP server, который предоставляет специализированные функции типа чекаута и оплаты. Это похоже на отношение HTTP и REST API: MCP - универсальный протокол передачи (как HTTP), UCP - стандартизированное применение для e-commerce (как REST API).
Итого: MCP создает фундамент для подключения любых инструментов к LLM, а UCP строит поверх этого фундамента домен-специфичный стандарт для электронной коммерции. UCP уже интегрирован в Gemini - Walmart запустил нативный чекаут на базе протокола.
АсфальтИИруем тропинки
👍13🔥3❤2🤯2👏1
Как генерировать изображения с кириллицей
Вы наверняка замечали, что при генерации изображений с текстом, особенно на русском, на выходе часто получается всё что угодно, но не требуемая надпись. Это особенно актуально для инфографики.
Большинство ИИ-генераторов изображений до сих пор нестабильно воспроизводят точный текст, поэтому самый надёжный пайплайн - сгенерировать фон/сетку/иконки, а текст накладывать в редакторе (Canva/Photoshop/Express). Однако это не всегда удобно: если схема не очень сложная, можно добиться неплохого результата и без доп. доработок.
Например, инфографику для постов в этом канале я создаю в модели генерации изображений от Google - Nano Banana Pro. Есть несколько правил, которых желательно придерживаться:
1) Зафиксируйте формат и стиль. Например: 1080×1350 для Telegram, тему (dark/light), базовые цвета (фон/текст/акцент) и запреты (без эмодзи, без логотипов и т. п.).
2) Для кириллицы критично явно прописывать правила: «копировать символ-в-символ», «не переводить», «не перефразировать», «не менять переносы», а если текст не помещается - уменьшать шрифт в заданных пределах (например, максимум на 10%), но не ломать слова. ИИ-генераторы склонны перефразировать или «улучшать» текст.
3) Отдельно укажите минимальный размер текста в пикселях и требование к шрифту: чистый sans-serif с хорошей поддержкой кириллицы. Модели часто выбирают декоративные шрифты, которые «ломают» кириллицу.
4) Добавьте “Text manifest”. Самый рабочий вариант: внизу промпта держать манифест текста, а выше - макет, который ссылается на манифест (TITLE/SUBTITLE/SECTION/TABLE ROWS). Это снижает шанс, что модель «улучшит формулировку» или случайно изменит термин/регистр/символы. Так модели проще понять, где какой текст размещать, не путая инструкции с контентом. Пример манифеста:
5) Создавайте промпт для вашего генератора изображений при помощи нейросетей. В качестве вводных опишите, что хотите получить, и предоставьте весь необходимый материал. Можно приложить референс (пример того, как должно получиться с точки зрения оформления и структуры). Формулировка простая: «Сделай промпт для NanoBanana на базе следующих вводных».
Text manifest, который я использовал для инфографики из этого поста - в комментарии.
АсфальтИИруем тропинки
Вы наверняка замечали, что при генерации изображений с текстом, особенно на русском, на выходе часто получается всё что угодно, но не требуемая надпись. Это особенно актуально для инфографики.
Большинство ИИ-генераторов изображений до сих пор нестабильно воспроизводят точный текст, поэтому самый надёжный пайплайн - сгенерировать фон/сетку/иконки, а текст накладывать в редакторе (Canva/Photoshop/Express). Однако это не всегда удобно: если схема не очень сложная, можно добиться неплохого результата и без доп. доработок.
Например, инфографику для постов в этом канале я создаю в модели генерации изображений от Google - Nano Banana Pro. Есть несколько правил, которых желательно придерживаться:
1) Зафиксируйте формат и стиль. Например: 1080×1350 для Telegram, тему (dark/light), базовые цвета (фон/текст/акцент) и запреты (без эмодзи, без логотипов и т. п.).
2) Для кириллицы критично явно прописывать правила: «копировать символ-в-символ», «не переводить», «не перефразировать», «не менять переносы», а если текст не помещается - уменьшать шрифт в заданных пределах (например, максимум на 10%), но не ломать слова. ИИ-генераторы склонны перефразировать или «улучшать» текст.
3) Отдельно укажите минимальный размер текста в пикселях и требование к шрифту: чистый sans-serif с хорошей поддержкой кириллицы. Модели часто выбирают декоративные шрифты, которые «ломают» кириллицу.
All text must be copied character-for-character EXACTLY as provided in the TEXT MANIFEST below.
Do not paraphrase. Do not translate. Do not modify spelling.
Do not introduce new line breaks unless explicitly marked.
If text does not fit, reduce font size by a maximum of 10% rather than wrapping or changing words.
Minimum text size: 22px at 1080×1350.
Use a clean sans-serif font that renders Cyrillic clearly.
4) Добавьте “Text manifest”. Самый рабочий вариант: внизу промпта держать манифест текста, а выше - макет, который ссылается на манифест (TITLE/SUBTITLE/SECTION/TABLE ROWS). Это снижает шанс, что модель «улучшит формулировку» или случайно изменит термин/регистр/символы. Так модели проще понять, где какой текст размещать, не путая инструкции с контентом. Пример манифеста:
[TITLE]
текст заголовка
[SECTION 1 HEADER]
текст секции
[TABLE ROWS]
строка 1 | строка 2
5) Создавайте промпт для вашего генератора изображений при помощи нейросетей. В качестве вводных опишите, что хотите получить, и предоставьте весь необходимый материал. Можно приложить референс (пример того, как должно получиться с точки зрения оформления и структуры). Формулировка простая: «Сделай промпт для NanoBanana на базе следующих вводных».
Text manifest, который я использовал для инфографики из этого поста - в комментарии.
АсфальтИИруем тропинки
❤14👍3✍2🤓1
Apple выбрала Google (AI)
После тщательной оценки… АсфальтИИруем тропинки поддерживает решение Apple и призывает вас обратить пристальное внимание на ИИ‑экосистему Google. Особенно учитывая, что до конца акции на годовую подписку Google AI Pro со скидкой 58% осталось менее трех дней (до 16 января 10:59 по МСК).
Почему Google?
На короткой дистанции некоторые ниши будут лучше закрывать небольшие и более гибкие стартапы‑оболочки вроде Lovable и Cursor, но в долгосрочной перспективе шансов на успех больше у Google.
Какой самый популярный браузер? Электронная почта? Кому принадлежит Android? YouTube? У кого 90% глобального рынка поиска?
И я ни в коем случае не призываю игнорировать новые решения. Однако если у вас мало времени на изучение и тестирование новинок, а хочется просто начать внедрять ИИ в рабочие процессы - выбирайте Google. В рамках единой подписки к вам сами придут все лучшие и проверенные решения: они не будут ломать текущие процессы и не потребуют переделывать их с нуля каждый квартал. Вы сможете инкрементально добавлять новые функции и будете уверены, что они, скорее всего, уже интегрированы со всей остальной экосистемой.
Последний месяц я ежедневно пользуюсь NotebookLM, Gemini, NanoBanana, Google AI Studio, Google Antigravity…
А вы видели, что Gemini добавили в Google Sheets, Docs и Slides? То есть теперь не нужно помнить все эти формулы в Excel, ВПР-ить, заморачиваться с форматированием и проверкой данных, как строить сложные диаграммы и делать дашборды.
Уже сегодня в рамках обычной подписки на Google AI можно с помощью старого доброго Google Sheets, прокачанного Google Gemini Pro, автоматизировать множество процессов.
Ну а если нужно что-то совсем кастомное - Google AI Studio, Workflows и Antigravity вам в помощь. Но не как замена, а как дополнение: с точки зрения управления изменениями это огромный плюс. И, конечно, параллельно никто не мешает исследовать и внедрять новинки от Anthropic, OpenAI и др.
Посты по теме:
• Годовая подписка на Google AI Pro со скидкой 58%
• Подключение к Google AI Pro, Lovable, ChatGPT, Claude из России
АсфальтИИруем тропинки
«После тщательной оценки Apple пришла к выводу, что ИИ‑технологии Google являются наиболее подходящей основой для Apple Foundation Models, и рада тем инновационным возможностям, которые это предоставит пользователям Apple».Неужели Siri станет умной и полезной?
После тщательной оценки… АсфальтИИруем тропинки поддерживает решение Apple и призывает вас обратить пристальное внимание на ИИ‑экосистему Google. Особенно учитывая, что до конца акции на годовую подписку Google AI Pro со скидкой 58% осталось менее трех дней (до 16 января 10:59 по МСК).
Почему Google?
На короткой дистанции некоторые ниши будут лучше закрывать небольшие и более гибкие стартапы‑оболочки вроде Lovable и Cursor, но в долгосрочной перспективе шансов на успех больше у Google.
Какой самый популярный браузер? Электронная почта? Кому принадлежит Android? YouTube? У кого 90% глобального рынка поиска?
И я ни в коем случае не призываю игнорировать новые решения. Однако если у вас мало времени на изучение и тестирование новинок, а хочется просто начать внедрять ИИ в рабочие процессы - выбирайте Google. В рамках единой подписки к вам сами придут все лучшие и проверенные решения: они не будут ломать текущие процессы и не потребуют переделывать их с нуля каждый квартал. Вы сможете инкрементально добавлять новые функции и будете уверены, что они, скорее всего, уже интегрированы со всей остальной экосистемой.
Последний месяц я ежедневно пользуюсь NotebookLM, Gemini, NanoBanana, Google AI Studio, Google Antigravity…
А вы видели, что Gemini добавили в Google Sheets, Docs и Slides? То есть теперь не нужно помнить все эти формулы в Excel, ВПР-ить, заморачиваться с форматированием и проверкой данных, как строить сложные диаграммы и делать дашборды.
Уже сегодня в рамках обычной подписки на Google AI можно с помощью старого доброго Google Sheets, прокачанного Google Gemini Pro, автоматизировать множество процессов.
Ну а если нужно что-то совсем кастомное - Google AI Studio, Workflows и Antigravity вам в помощь. Но не как замена, а как дополнение: с точки зрения управления изменениями это огромный плюс. И, конечно, параллельно никто не мешает исследовать и внедрять новинки от Anthropic, OpenAI и др.
Посты по теме:
• Годовая подписка на Google AI Pro со скидкой 58%
• Подключение к Google AI Pro, Lovable, ChatGPT, Claude из России
АсфальтИИруем тропинки
❤14🏆3🔥2
NotebookLM от Google - инструмент для организации интерактивной базы знаний и работы с массивами документов при помощи ИИ.
Если Perplexity - это больше про поиск ответов во внешнем мире, то NotebookLM - про навигацию внутри вашего собственного контента. Модель отвечает строго по загруженным материалам, что минимизирует риск фактических ошибок и "галлюцинаций" LLM.
Относитесь к NotebookLM как к личной библиотеке в комплекте с библиотекарем. Он знает, на какой полке стоит книга, и выдаст точную цитату по вашему запросу. А если захотите - подготовит краткую справку, презентацию, инфографику, отчёт, mind map и т. п
Виды поддерживаемых источников (до 50 в бесплатной версии и до 300 в подписке AI Pro)
🟢 Документы: PDF, txt, Markdown, mp3, docx, png, webp, jpeg, Google Docs, Sheets, Slides и т.д.
🟢 YouTube. При добавлении ссылки на видео сервис автоматически извлекает транскрипт и работает с ним как с текстом.
🟢 Внешние ссылки и простая вставка текста.
Структура и интерфейс
Для работы важно понимать логику разделения рабочего пространства:
1) Источники - фундамент проекта. Сюда загружаются файлы и данные, на основе которых модель будет формировать ответы.
2) Заметки - пространство для сохранения результатов, ваших собственных записей и инструкций. Информация из заметок не попадает в контекст ответов, пока вы сами не перенесете её в источники.
3) Поиск (не путать с чатом в NotebookLM): в интернете, а также по конкретным папкам или всему хранилищу вашего Google Диска.
4) Studio: инструменты для структуризации информации
🟢 Video & Audio Overview. Создает видеоролики или подкасты, где виртуальные ведущие обсуждают ваш проект и шутят (в комментариях приложил пример такого подкаста по одному из своих "ноутбуков").
🟢 Mind Map. Визуализирует связи между идеями.
🟢 Infographic & Slide Deck (презентации).
🟢 Data Table. Извлекает информацию из текста и сводит её в таблицу (удобно для трекинга задач или функций).
🟢 Генерация карточек (Flashcards) и викторин (Quiz) для самопроверки.
Вместо вывода
Главная ценность NotebookLM в том, что он является частью экосистемы Google, где почти все инструменты связаны между собой, а теперь еще и дополнены ИИ.
Например, я часто подключаю "ноутбук" по проекту при запросе в Gemini или добавляю его в качестве knowledge в Gems (инструмент для создания кастомных ролей и инструкций - разберем в следующем посте ).
Так вы получаете ответы, в которых модель объединяет новые данные из интернета с вашим специфическим закрытым контекстом.
АсфальтИИруем тропинки
Если Perplexity - это больше про поиск ответов во внешнем мире, то NotebookLM - про навигацию внутри вашего собственного контента. Модель отвечает строго по загруженным материалам, что минимизирует риск фактических ошибок и "галлюцинаций" LLM.
Относитесь к NotebookLM как к личной библиотеке в комплекте с библиотекарем. Он знает, на какой полке стоит книга, и выдаст точную цитату по вашему запросу. А если захотите - подготовит краткую справку, презентацию, инфографику, отчёт, mind map и т. п
Виды поддерживаемых источников (до 50 в бесплатной версии и до 300 в подписке AI Pro)
Структура и интерфейс
Для работы важно понимать логику разделения рабочего пространства:
1) Источники - фундамент проекта. Сюда загружаются файлы и данные, на основе которых модель будет формировать ответы.
2) Заметки - пространство для сохранения результатов, ваших собственных записей и инструкций. Информация из заметок не попадает в контекст ответов, пока вы сами не перенесете её в источники.
3) Поиск (не путать с чатом в NotebookLM): в интернете, а также по конкретным папкам или всему хранилищу вашего Google Диска.
4) Studio: инструменты для структуризации информации
Вместо вывода
Главная ценность NotebookLM в том, что он является частью экосистемы Google, где почти все инструменты связаны между собой, а теперь еще и дополнены ИИ.
Например, я часто подключаю "ноутбук" по проекту при запросе в Gemini или добавляю его в качестве knowledge в Gems (инструмент для создания кастомных ролей и инструкций -
Так вы получаете ответы, в которых модель объединяет новые данные из интернета с вашим специфическим закрытым контекстом.
АсфальтИИруем тропинки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤3👍3👏1
Опубликована моя статья на Хабре "Perplexity AI: Как превратить ИИ-поисковик в инструмент для работы и учёбы"
Формат телеграм-поста порой не позволяет полностью раскрыть мысль, приложить скриншоты и видео-описания. Поэтому решил собрать основные рекомендации в формате статьи. Надеюсь, вам будет полезно.
Если что - пишите вопросы, с радостью помогу разобраться.
Формат телеграм-поста порой не позволяет полностью раскрыть мысль, приложить скриншоты и видео-описания. Поэтому решил собрать основные рекомендации в формате статьи. Надеюсь, вам будет полезно.
Если что - пишите вопросы, с радостью помогу разобраться.
🔥18👍5🏆5❤3🎉3
Forwarded from Нейроцех (Nick)
Как создать универсальную базу знаний: связываем Perplexity и NotebookLM
Всем привет, меня зовут Николай. Сейчас я учусь в магистратуре МФТИ и веду канал АсфальтИИруем тропинки, а до этого работал руководителем по развитию цифровых продуктов в IKEA Centres и менеджером проектов в adidas.
Ребята из Нейроцеха попросили поделиться опытом использования нейронок в работе — рассказываю про два моих любимых инструмента: NotebookLM и Perplexity.
Для справки: Perplexity — ИИ-поисковик, NotebookLM — интерактивная база знаний
• Perplexity отлично справляется с задачами быстрого поиска информации из веба, благодаря коннекторам легко подключается к вашим файловым хранилищам Google Docs и Dropbox, а также к приложениям типа Github, Asana, Jira, Linear, Notion и т.п. При этом Tasks позволяют автоматизировать повторяющиеся процессы.
• NotebookLM работает только с загруженными источниками. В бесплатной версии в один «ноутбук» (именно так называются условные папки, в которых вы можете размещать свой контент) можно загрузить до 50 источников - включая внешние ссылки и документы различных форматов, а в тарифе Pro - до 300.
Как я выстроил систему благодаря этим сервисам
Я часто пользуюсь Google Antigravity, Gemini и другими продуктами из ИИ-экосистемы Google. Чтобы решать задачи было удобнее, я создал себе целую команду из GEMs (специализированные агенты, как GPTs в ChatGPT) и вместе с ними работаю над проектами. Сейчас мой рабочий процесс выглядит так:
🟡 Собираем данные через Perplexity, подгружаем информацию по статусам задач и обновлениям баз из подключенных источников (Asana, Linear и т. п.).
🟡 Экспортируем данные из Perplexity (он может писать их по расписанию в тот же GitHub или Notion), напрямую добавляем находки в Google Docs или выгружаем целый тред в markdown из Perplexity.
🟡 Подключаем этот документ как источник в NotebookLM. Система автоматически индексирует обновления.
🟡 Обращаемся к нужному агенту (Gem) в Gemini. Через команду @ название_NotebookLM предоставляем доступ к собранному контексту.
Простыми словами: Perplexity ищет данные, NotebookLM - хранит, а Gemini - использует для решения конкретных задач. Для удобства создайте Gems под определенные задачи и добавьте «ноутбуки» по теме в их базу знаний. Так они получат доступ к контексту NotebookLM и будут работать с нужными данными.
P.S. Можно еще больше автоматизировать этот процесс, но мне хочется самому участвовать в формировании базы знаний хотя бы на этапе апрувов — и не пускать это на самотёк.
Всем привет, меня зовут Николай. Сейчас я учусь в магистратуре МФТИ и веду канал АсфальтИИруем тропинки, а до этого работал руководителем по развитию цифровых продуктов в IKEA Centres и менеджером проектов в adidas.
Ребята из Нейроцеха попросили поделиться опытом использования нейронок в работе — рассказываю про два моих любимых инструмента: NotebookLM и Perplexity.
Для справки: Perplexity — ИИ-поисковик, NotebookLM — интерактивная база знаний
• Perplexity отлично справляется с задачами быстрого поиска информации из веба, благодаря коннекторам легко подключается к вашим файловым хранилищам Google Docs и Dropbox, а также к приложениям типа Github, Asana, Jira, Linear, Notion и т.п. При этом Tasks позволяют автоматизировать повторяющиеся процессы.
Детальный разбор всех его функций есть в моей свежей статье на Хабре Perplexity AI: Как превратить ИИ-поисковик в инструмент для работы и учёбы
• NotebookLM работает только с загруженными источниками. В бесплатной версии в один «ноутбук» (именно так называются условные папки, в которых вы можете размещать свой контент) можно загрузить до 50 источников - включая внешние ссылки и документы различных форматов, а в тарифе Pro - до 300.
Подробнее функции NotebookLM разбирал в этом посте. Отдельного внимания заслуживает функция Audio Overview. Это авто-генерация подкастов, где виртуальные ведущие обсуждают ваш проект, дискутируют и шутят
Как я выстроил систему благодаря этим сервисам
Я часто пользуюсь Google Antigravity, Gemini и другими продуктами из ИИ-экосистемы Google. Чтобы решать задачи было удобнее, я создал себе целую команду из GEMs (специализированные агенты, как GPTs в ChatGPT) и вместе с ними работаю над проектами. Сейчас мой рабочий процесс выглядит так:
Простыми словами: Perplexity ищет данные, NotebookLM - хранит, а Gemini - использует для решения конкретных задач. Для удобства создайте Gems под определенные задачи и добавьте «ноутбуки» по теме в их базу знаний. Так они получат доступ к контексту NotebookLM и будут работать с нужными данными.
P.S. Можно еще больше автоматизировать этот процесс, но мне хочется самому участвовать в формировании базы знаний хотя бы на этапе апрувов — и не пускать это на самотёк.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5🆒2
Нейроцех
Как создать универсальную базу знаний: связываем Perplexity и NotebookLM Всем привет, меня зовут Николай. Сейчас я учусь в магистратуре МФТИ и веду канал АсфальтИИруем тропинки, а до этого работал руководителем по развитию цифровых продуктов в IKEA Centres…
Спойлер о дальнейшем содержании большинства новых постов в этом канале.
Одна из моих главных целей - выстроить гибкий процесс создания и развития IT-продуктов с использованием новых ИИ-инструментов. Текущий план был описан здесь: https://t.me/traiilway/72. Согласно этому плану, мы только начали - заложили фундамент в виде персональной RAG-системы для сбора и хранения проектной информации.
Главный принцип - инструменты должны быть взаимозаменяемы, а процесс разработки - контролируемым и документируемым. На любом этапе вы должны иметь понимание происходящего и при необходимости объяснить, что именно делается с продуктом и почему при разработке использовалось конкретное решение.
В идеале хотелось бы прийти к универсальному фреймворку, где базовый процесс можно было бы легко адаптировать под специфику конкретного проекта, сохраняя при этом основные принципы работы неизменными.
Не претендую на оригинальность - просто с большим интересом исследую, как можно улучшать процессы, в которых люди и ИИ-агенты органично взаимодействуют при работе над проектами. А по мере новых находок делюсь ими с вами.🤬
Одна из моих главных целей - выстроить гибкий процесс создания и развития IT-продуктов с использованием новых ИИ-инструментов. Текущий план был описан здесь: https://t.me/traiilway/72. Согласно этому плану, мы только начали - заложили фундамент в виде персональной RAG-системы для сбора и хранения проектной информации.
Главный принцип - инструменты должны быть взаимозаменяемы, а процесс разработки - контролируемым и документируемым. На любом этапе вы должны иметь понимание происходящего и при необходимости объяснить, что именно делается с продуктом и почему при разработке использовалось конкретное решение.
В идеале хотелось бы прийти к универсальному фреймворку, где базовый процесс можно было бы легко адаптировать под специфику конкретного проекта, сохраняя при этом основные принципы работы неизменными.
Не претендую на оригинальность - просто с большим интересом исследую, как можно улучшать процессы, в которых люди и ИИ-агенты органично взаимодействуют при работе над проектами. А по мере новых находок делюсь ими с вами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤6⚡4🙏2