⚙️Google разрешили восстанавливать доступ к аккаунту по видеоселфи. Функцию уже постепенно раскатывают на всех.

Нужно заранее записать короткий ролик с движениями головы — и при входе достаточно будет покрутить головой снова, чтобы сервис сравнил лица. Эталонное видео хранится в зашифрованном облаке, его всегда можно удалить.

❤️Unitool

👨‍💻Отказываться от пива смертельно ОПАСНО — так ИИ пытался убедить человека не бросать пенное.

Реддитор рассказал, что после срыва обратился к AI Google Health за поддержкой, но в ответ нейронка просто напугала тем, что резкий отказ от алкоголя опасен для жизни.

Так что ИИ настоятельно посоветовал проверить холодильник и купить еще пива, чтобы был запас.

Дальше ИИ начал сам подталкивать выпивать, якобы заботясь о его здоровье. В один день мужчина почувствовал неладное и просто... удалил приложение.

По-настоящему пятничная новость

❤️Unitool

🤖 Прежде чем делать то, что советует ChatGPT…

…на всякий случай лучше переспросить его еще раз.

❤️Unitool

👨‍💻Opus 5 создал онлайн-шутер в духе Call of Duty с одного промпта!

А для тех, кто сомневается, что это возможно — автор выложил репу и промпт:

I want you to build a first-person shooter at the level of the most recent Call of Duty games. It should be utterly perfect, visually beautiful, with every single thing done at AAA quality—from textures to physics to anything you could think of.

Fan out sub-agents and have sub-agents tackle each one individually so that the game is utterly perfect. You should /loop on each item and have a separate sub-agent check it visually to ensure it looks triple A. That separate sub-agent should be a really harsh critic, and if it doesn't look triple A, it should keep going.

Don't stop until each sub-agent is utterly wowed with the quality when compared with the actual Call of Duty game. It should literally compare them side by side blind and say which one looks better. Do this in ThreeJS. /loop until it's utterly perfect. Fan out sub-agents and ultracode.

Геймдев скоро всё

❤️Unitool

🔥Ловите промт, с которым можно выучить всё что угодно — ИИ начинает работать как команда лучших методистов Гарварда, MIT и Coursera.

Вписываете любую тему и получаете полноценный курс, будто его собрал целый отдел преподавателей и методистов. Нужно лишь заменить [текст в скобках] на свою тему и закинуть в ChatGPT

ROLE
You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum.

VARIABLE SETTINGS
CourseTitle = [Python для новичков]
maxWords = 500 (max per module content)
confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed)
format = markdown (markdown | csv | json)

GLOBAL RULES
1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.”
2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences).
3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed.
4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max.
5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns.
6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters).
7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format.
8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying.
9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?”

TABLE TEMPLATES
OutcomeTable
| Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ |

SkillTable
| Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ |

AlignmentMatrix
| Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) |

⸻

PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS
1. Course Outcomes

• Fill OutcomeTable
• Caption: Table 1.1 – Course Outcomes
• Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true

2. Key Skills

• Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…)
• Fill SkillTable
• Caption: Table 1.2 – Key Skills
• Confirm per confirm

3. Alignment Matrix

• Fill AlignmentMatrix
• Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment
• Confirm per confirm

⸻

PHASE 2 – SKILL MODULES
Execute for each Skill in numeric order
1. Header: “Skill X.Y: ”
2. Objective: one clear, verb-led sentence
3. Content: up to maxWords; reference the Outcome
4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale]
5. Reasoning & Assumptions: max 150 words
6. Prompt to proceed (if confirm = true)
7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+
8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation
9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish

Answer in Russian

❤️Unitool

⚡️Обновление в Unitool

✅Закрепляйте промпт, чтобы быстро использовать его повторно.

✅Запускайте до 6 генераций одновременно в одной модели.

✅Просматривайте результаты в удобном формате сетки.

✅Добавляйте понравившиеся изображения в избранное.

✅Перетаскивайте выбранный результат для дальнейшего редактирования.

Меньше лишних действий - больше вариантов и скорости.

Попробуйте новые возможности уже сейчас

❤️Unitool

❗️ Заберите 100 токенов за честный отзыв

Расскажите о своём опыте с Unitool на Яндекс Картах — и получите 100 токенов на баланс.

1️⃣Изучите инструкцию и заполните форму
2️⃣Получите награду в виде 100 токенов

Оценка может быть любой - нам важна ваша обратная связь.

❤️Unitool