#prompt

I used these Perplexity and Gemini prompts and analyzed 10,000+ YouTube Videos in 24 hours. Here's the knowledge extraction system that changed how I learn forever

We all have a YouTube "Watch Later" list that's a graveyard of good intentions. That 2-hour lecture, that 30-minute tutorial, that brilliant deep-dive podcast—all packed with knowledge you want, but you just don't have the time.

What if you could stop *watching* and start *knowing*? What if you could extract the core ideas, secret strategies, and "aha" moments from any video in about 60 seconds?

This guide will show you how. We'll use AI tools like Perplexity and Gemini to not only analyze single videos but to deconstruct entire YouTube channels for rapid learning, creator research, or competitive intelligence. A simple "summarize this" is for beginners. We're going to teach the AI to think like a strategic analyst.

# The "Super-Prompts" for Single Video Analysis

This is your foundation. Choose your tool, grab the corresponding prompt, and get a strategic breakdown of any video in seconds.

# Option A: The Perplexity "Research Analyst" Prompt

Best for: Deep, multi-source analysis that pulls context from the creator's other work across the web.

The 60-Second Method:

1. Go to perplexity.ai.
2. Copy the YouTube video URL.
3. Paste the following prompt and your link.

Perplexity Super-Prompt

Act as an expert research analyst and content strategist. Your goal is to deconstruct the provided YouTube video to extract its fundamental components, core message, and strategic elements. From this YouTube video, perform the following analysis:

1. **Hierarchical Outline:** Generate a detailed, hierarchical outline of the video's structure with timestamps (HH:MM:SS). 
2. **Core Insights:** Distill the 5-7 most critical insights or "aha" moments. 
3. **The Hook:** Quote the exact hook from the first 30 seconds and explain the technique used (e.g., poses a question, states a shocking fact). 
4. **Actionable Takeaways:** List the most important, actionable steps a viewer should implement. 
5. **Holistic Synthesis:** Briefly search for the creator's other work (blogs, interviews) on this topic and add 1-2 sentences of context. Does this video expand on or contradict their usual perspective?

Analyze this video: [PASTE YOUR YOUTUBE VIDEO LINK HERE]

# Option B: The Gemini "Strategic Analyst" Prompt

Best for: Fluent, structured analysis that leverages Google's native YouTube integration for a deep dive into the video itself.

The 60-Second Method:

1. Go to gemini.google.com.
2. Go to Settings \> Extensions and ensure the YouTube extension is enabled.
3. Copy the YouTube video URL.
4. Paste the following prompt and your link.

Gemini Super-Prompt

Act as a world-class strategic analyst using your native YouTube extension. Your analysis should be deep, insightful, and structured for clarity.

For the video linked below, please provide the following:

1. **The Core Thesis:** In a single, concise sentence, what is the absolute central argument of this video? 
2. **Key Pillars of Argument:** Present the 3-5 main arguments that support the core thesis. 
3. **The Hook Deconstructed:** Quote the hook from the first 30 seconds and explain the psychological trigger it uses (e.g., "Creates an information gap," "Challenges a common belief"). 
4. **Most Tweetable Moment:** Identify the single most powerful, shareable quote from the video and present it as a blockquote.
5. **Audience & Purpose:** Describe the target audience and the primary goal the creator likely had (e.g., "Educate beginners," "Build brand affinity").

Analyze this video: [PASTE YOUR YOUTUBE VIDEO LINK HERE]


The Gemini prompt is my favorite for analyzing videos in 60 seconds and really pulling out the key points. Saves so many hours I don't have to watch videos where people often have a few good points but go on and on about a lot of nothing.

I then built an app with Lovable, Supabase and the Gemini API and started analyzing entire YT channels to understand the best videos, what content gets the most views and likes, and I also studied the viral hooks people use in the first 30 seconds of a video that makes or breaks the video engagement.

I was really able to learn quite a lot really fast. From studying 100 channels about AI I learned that the CEO of NVIDIA's keynote in March 2025 was the most watched AI video in YouTub with 37 million views.

#llm #ml #systemdesign

Продолжаем грызть науку LLM-строения.
В прошлых 5 публикациях мы поняли, из каких кубиков состоит LLM-система. Сейчас пришло время из них что-то собирать.
А как собирать?

Тема 6. Этапы LLM-проекта

Я делю разработку на 4 этапа:

1) Бизнес постановка

2) Создание прототипа

3) Упрощение протототипа

4) Деплой системы и мониторинг качества

Бизнес постановка

Нам нужны частотные и дорогие задачи. Важно, чтобы была толерантность к ошибкам — близкое к 100% качество у LLM бывает разве что в простой классификации. Классические примеры:

- Бот поддержки клиентов — большой объем, средняя толерантность, средняя стоимость операции

- Copilot для разработчика — средний объем, высокая толерантность (copilot же), высокая стоимость операции

- Автоматизация документооборота— средний объем, средняя толерантность, средняя стоимость операции

Создание прототипа

Проблема подавляющего большинства ИИ-проектов: когда начинается плотная разработка никто не понимает, что надо сделать. И начинают выдумывать на ходу, когда надо не выдумывать, а надо уже делать. Подумать надо было заранее. И все ваше подумывание отразить в прототипе.

Цель прототипа: получить продуктовый ориентир, что наша система должна уметь. При этом там могут быть какие угодно большие модели, он может работать час на запрос и ломаться от промпт-инъекций. Не ругайте его. Он исправится на следующем этапе. Признак успеха этого этапа: человек, который делал бизнес постановку скажет: "вот сделайте такое, только быстро, и я буду счастлив".

Важно: прототип могут и должны собирать люди, которые участвовали в этапе бизнес постановки. Иначе у вас получится опять сферическая LLM в вакууме. Про это читайте пост.

Упрощение протототипа

Здесь сильные технические люди крутят-вертят LLM. Чтобы прототип не стоил, как запуск ракеты Илона Маска.
Большое разнообразие различных вариантов:

1) Дистилляция. Большие модели нужно сжать в модели поменьше. Качество может теряться, но если мы решаем конкретную узкую задачу, должно упасть не сильно. Вот тут подробный разбор метода.

2) Дообучение. Можно не дистиллировать, а просто взять модель поменьше. Но тогда придется их покрутить, так как они справляться будут хуже. Здесь приходит на помощь дообучение (особенно Reinforcement Learning). Вот тут много примеров по дообучению разных LLM разными методами.

3) Работа с контекстом окном. Убирание лишнего из контекста, суммаризация (я пока не устал шутить про контекст-инженера)

4) Оптимизации. Тут отдельный мир: размер батча/квантизация/спекулятивный декодинг. Про это есть отдельная методичка в этом посте.

И еще куча-куча всего. Тут живет мощная LLM-инженерия.

Деплой и мониторинг качества

Здесь происходит классическая разработка. Пишется сервис, в котором работает наша эффективная система. Самое важное: нам нужно контролировать качество этого сервиса. При чем не разово, а постоянно. Зачем?

Во-первых, мы могли где-то набагать при написании сервиса. Во-вторых, мы можем набагать попозже. И еще есть distribution shift, когда пользователи по-другому начинаются пользоваться системой, и она начинает хуже работать. Про это неплохо написано в моем любимом учебнике по DL.

Литература для обязательного изучения

- Довольно понятная (мне) моя статья. Часть материала пересекается с постом.

- Гайд, как быстро улучшать AI-продукты

- Очень крутая статья про мониторинг и distribution shift


Как всегда, жду вопросы в комментариях или в личных сообщениях.
Дальше будем разбирать методы оценки качества для LLM, готовьтесь.

#llm_system_design

#llm #petproject

Журнал Inc. Russia составил карту российских ИИ-сервисов. Карта свежая, продукты представлены в 15 категориях — от разработки кода и RAG до генерации презентаций и HR-инструментов

#code #prompt

Новое - это хорошо забытое старое. Вероятно, скоро появится во всех ИИ-IDE — спецификации

Идея спецификаций простая: мы не ставим нейросети общую задачу «сделай хорошо», а просим её сначала написать спецификацию проекта (requirements.md), потом — технические решения (design.md) и, наконец, на её основе — план (tasks.md), как именно она собирается эти требования выполнять. Это — развитие стандартного промптового приёма «цепочка мыслей»

Такой подход задаст новый вектор в вайб-кодинге

Делаем бесплатный курс по vscode?

Довольно часто последнее время наблюдаю, как программируют другие люди. На собесах в своем окружении, в паре со мной, на ютюбе и тд. И вот что я замечаю. Очень много людей страдает от базовых вещей, которые можно сделать простыми и удобными. Я хочу помочь.

Тем более видосы с нарезкой моего подкаста на данную тему с @t0digital собрали много обсуждений и даже возмущений. А значит – тема горячая :)

Будем делать из второй картинки третью.

О чем поговорим?
- Почему DX важен?
- Почему vscode, а не vim / pycharm / emacs / тд. И как применить такие же подходы к другим средам
- О минимализме. Для успешной работы вам нужно меньше инструментов, а не больше
- О том, как сделать минимальное количество полезных горячих клавиш, которыми вы реально будете пользоваться
- Как навигироваться по коду, файлам, важным местам в проекте
- Какие принципы позволят вам сделать свой уникальный рабочий сетап, который удобен вам
- Как можно делать свои крутые инструменты, как пример для работы со сложными кейсами в git: https://github.com/sobolevn/fzf-simple-git
- Как писать свои темы, плагины. И когда их не писать

Будет крайне полезно, чтобы писать код быстрее и проще.

Мои конфиги за ~10 лет работы всегда можно посмотреть тут: https://github.com/sobolevn/dotfiles

Собираем донат goal на +16 человек – и начинаем! Все будет бесплатно и на ютюбе. Подписка на https://boosty.to/sobolevn стартует со 100 рублей.

Холивар про IDE объявляется открытым в комментах 🌚

#code #llm

Roocode Cline Killo Code, Proxyai

#llm #code #systemdesign #petproject

#llm #code #petproject