Вы используете ChatGPT неправильно❗️
Чтобы получать стабильные, качественные ответы от любой нейросети, важно освоить основы создания промптов.
В этом небольшом руководстве вы найдете четыре простые, но мощные техники, которые помогут вам писать промпты это лучше 😎
1️⃣ Few-shot-промпты
Промпты с несколькими примерами (few-shot) — это обычные промпты, но с примерами задач внутри.
Зачем нужны примеры? Если вы хотите повысить шансы на нужный результат, добавьте пару примеров того, какую задачу нужно решить.
Такие промпты обычно включают три части:
– описание задачи;
– примеры;
– и сам запрос (то, с чего начинается новый пример, который модель должна продолжить).
Не так важно, насколько точны примеры, поэтому не обязательно подбирать их слишком долго. Главное — показать формат, и модель подхватит, как нужно отвечать.
2️⃣ Промпты с ролями
Это техника, при которой вы заранее указываете, в какой роли должен выступать ИИ, чтобы управлять стилем, тоном или подходом к выполнению задачи.
Таким образом, вы настраиваете поведение модели, задавая контекст через роль.
Допустим, вы хотите потренироваться перед собеседованием. Попросите ChatGPT «выступать в роли менеджера по найму» и добавьте больше деталей в промпт. Так вы сможете смоделировать собеседование на любую должность.
Точно так же вы можете превратить ChatGPT в репетитора, чтобы практиковать иностранный язык, например, испанский.
Или можно попросить ИИ стать кинокритиком, чтобы проанализировать любой фильм, который вы хотите.
Вам нужно только начать предложение со слов «Поступи как…», а затем добавить как можно больше деталей.
3️⃣ Промпт с цепочкой рассуждений
Это прием, при котором мы просим ИИ не сразу дать ответ, а объяснить ход своих мыслей шаг за шагом, прежде чем выдать итог.
Такой способ помогает получить более точные и обоснованные ответы — особенно в задачах, где важно логическое мышление.
4️⃣ Для работы с текстом
Если вы хотите с помощью ИИ писать тексты для блогов, писем, рассказов или статей — важно не просто дать команду, а добавить в нее индивидуальность.
Задавайте стиль. Можно сразу указать, в каком стиле вы хотите получить текст.
Это помогает ИИ понять, какой тон выбрать: деловой, экспертный, простой и т.д.
Используйте прилагательные.
Чтобы текст стал более точным и подходил под ваш замысел, добавьте прилагательные, которые описывают желаемое настроение или подачу.
Это могут быть слова: вдохновляющий, саркастический, интригующий, развлекательный и так далее.
Результат получится гораздо интереснее и ближе к тому, что вы хотите.
Ставьте реакции и сохраняйте пост, если было полезно 😉
Чтобы получать стабильные, качественные ответы от любой нейросети, важно освоить основы создания промптов.
В этом небольшом руководстве вы найдете четыре простые, но мощные техники, которые помогут вам писать промпты это лучше 😎
1️⃣ Few-shot-промпты
Промпты с несколькими примерами (few-shot) — это обычные промпты, но с примерами задач внутри.
Зачем нужны примеры? Если вы хотите повысить шансы на нужный результат, добавьте пару примеров того, какую задачу нужно решить.
Такие промпты обычно включают три части:
– описание задачи;
– примеры;
– и сам запрос (то, с чего начинается новый пример, который модель должна продолжить).
Не так важно, насколько точны примеры, поэтому не обязательно подбирать их слишком долго. Главное — показать формат, и модель подхватит, как нужно отвечать.
2️⃣ Промпты с ролями
Это техника, при которой вы заранее указываете, в какой роли должен выступать ИИ, чтобы управлять стилем, тоном или подходом к выполнению задачи.
Например:
«Ты эксперт по авиации. Извлеки коды аэропортов из текста…»
Таким образом, вы настраиваете поведение модели, задавая контекст через роль.
Допустим, вы хотите потренироваться перед собеседованием. Попросите ChatGPT «выступать в роли менеджера по найму» и добавьте больше деталей в промпт. Так вы сможете смоделировать собеседование на любую должность.
Точно так же вы можете превратить ChatGPT в репетитора, чтобы практиковать иностранный язык, например, испанский.
Или можно попросить ИИ стать кинокритиком, чтобы проанализировать любой фильм, который вы хотите.
Вам нужно только начать предложение со слов «Поступи как…», а затем добавить как можно больше деталей.
3️⃣ Промпт с цепочкой рассуждений
Это прием, при котором мы просим ИИ не сразу дать ответ, а объяснить ход своих мыслей шаг за шагом, прежде чем выдать итог.
Например:
Вместо «Сколько будет 123 + 456?» пишем:
«Объясни пошагово, как ты решаешь задачу 123 + 456, и только потом дай ответ.»
Такой способ помогает получить более точные и обоснованные ответы — особенно в задачах, где важно логическое мышление.
4️⃣ Для работы с текстом
Если вы хотите с помощью ИИ писать тексты для блогов, писем, рассказов или статей — важно не просто дать команду, а добавить в нее индивидуальность.
Задавайте стиль. Можно сразу указать, в каком стиле вы хотите получить текст.
Например:
Напиши текст на тему [ваша тема] в стиле эксперта по [область] с опытом более 10 лет.
Это помогает ИИ понять, какой тон выбрать: деловой, экспертный, простой и т.д.
Используйте прилагательные.
Чтобы текст стал более точным и подходил под ваш замысел, добавьте прилагательные, которые описывают желаемое настроение или подачу.
Это могут быть слова: вдохновляющий, саркастический, интригующий, развлекательный и так далее.
Например, вместо простого промпта «Напиши пост о том, как ИИ заменит людей» попробуйте:
Напиши вдохновляющий и интригующий пост о том, как ИИ заменит людей.
Результат получится гораздо интереснее и ближе к тому, что вы хотите.
Ставьте реакции и сохраняйте пост, если было полезно 😉
👍138🔥64❤45🥰35👏2
Чем больше ИИ знает о вас, тем лучше он вам помогает 👌
ChatGPT можно настраивать под себя: от тона общения до запоминания важных деталей.
Рассказываем, как использовать персонализацию бота на максимум 😉
ChatGPT можно настраивать под себя: от тона общения до запоминания важных деталей.
Рассказываем, как использовать персонализацию бота на максимум 😉
❤59👍41🥰34🔥28
Они способны победить OpenAI…🥇🇨🇳
Но из-за цензуры иногда не могут ответить на самый простой вопрос.
Их разработка ведётся в условиях ограниченности ресурсов, но вот уже несколько лет подряд они входят в топы самых мощных нейросетей в мире 🔝
Сегодня мы собрали для вас несколько интересных фактов о рынке ИИ и нейросетях в Китае.
Поверьте, после этого вы точно не останетесь к ним равнодушными!
Так что же делает китайские нейросети особенными и почему это важно для каждого из нас? 👇
📌 Ограниченные возможности
Китайские разработчики ИИ совершили настоящее чудо и научились создавать мощные модели, которые по производительности не уступают самым передовым, но при этом потребляют гораздо меньше денег, чипов и электроэнергии.
Почему экономия так важна? Всё дело в том, что в настоящее время многие законы США и Европы ограничивают поток высокотехнологичных полупроводников и технологий в Китай.
Многие эксперты считают, что именно это ограничение помогает сохранять небольшое лидерство США на мировом рынке ИИ.
📌 Не забываем о цензуре
Многие китайские системы искусственного интеллекта отказываются реагировать на темы, которые могут вызвать гнев регулирующих органов страны.
Например, китайская нейросеть не ответит вам, если вы зададите вопросы о политике, правах человека, культуре и религии.
Китайские разработчики также обучают ИИ на данных, предварительно обработанных государственными органами или подконтрольными им компаниями. Это делает модели менее гибкими и менее способными предоставлять информацию с разных точек зрения.
📌 А преимущества?
Однако есть нюанс, который даёт Китаю важное преимущество на ИИ-рынке.
В стране проживает более 1,4 миллиарда человек, и такое количество людей создаёт гигантский объём данных для обучения нейросетей.
Компании, такие как Tencent, Alibaba и ByteDance, активно используют данные своих пользователей для разработки и улучшения технологий.
А еще в отличие от Европы и США, в Китае менее строгие законы о конфиденциальности данных, что упрощает их сбор и использование для обучения ИИ. Плохо это или хорошо? Решать вам.
📌 Отечественное на первом месте
В Китае действует целая национальная программа, нацеленная на то, чтобы страна стала мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году. Государство поддерживает местные разработки и не стремится использовать чужие технологии.
Помимо нейросетей, в Китае есть собственные платформы и технологии, конкурирующие с западными решениями: Baidu (аналог Google), Tencent (аналог Facebook/WhatsApp) и Alibaba (аналог Amazon). Все они активно развивают нейросети.
Кстати, китайские ИИ-решения часто лучше адаптированы к местным языкам, диалектам и культурным особенностям. Например, алгоритмы машинного перевода Baidu превосходят Google Translate в переводе с китайского.
📌 Победа над OpenAI
На данный момент уже как минимум три китайские лаборатории выпустили модели, которые могут составить конкуренцию мировым лидерам.
И многие пользователи отмечают, что предпочитают решать повседневные задачи именно через китайские нейросети.
А какие нейросети чаще используете вы? 🤔
Но из-за цензуры иногда не могут ответить на самый простой вопрос.
Их разработка ведётся в условиях ограниченности ресурсов, но вот уже несколько лет подряд они входят в топы самых мощных нейросетей в мире 🔝
Сегодня мы собрали для вас несколько интересных фактов о рынке ИИ и нейросетях в Китае.
Поверьте, после этого вы точно не останетесь к ним равнодушными!
Так что же делает китайские нейросети особенными и почему это важно для каждого из нас? 👇
Китайские разработчики ИИ совершили настоящее чудо и научились создавать мощные модели, которые по производительности не уступают самым передовым, но при этом потребляют гораздо меньше денег, чипов и электроэнергии.
Почему экономия так важна? Всё дело в том, что в настоящее время многие законы США и Европы ограничивают поток высокотехнологичных полупроводников и технологий в Китай.
Многие эксперты считают, что именно это ограничение помогает сохранять небольшое лидерство США на мировом рынке ИИ.
Многие китайские системы искусственного интеллекта отказываются реагировать на темы, которые могут вызвать гнев регулирующих органов страны.
Например, китайская нейросеть не ответит вам, если вы зададите вопросы о политике, правах человека, культуре и религии.
Китайские разработчики также обучают ИИ на данных, предварительно обработанных государственными органами или подконтрольными им компаниями. Это делает модели менее гибкими и менее способными предоставлять информацию с разных точек зрения.
Однако есть нюанс, который даёт Китаю важное преимущество на ИИ-рынке.
В стране проживает более 1,4 миллиарда человек, и такое количество людей создаёт гигантский объём данных для обучения нейросетей.
Компании, такие как Tencent, Alibaba и ByteDance, активно используют данные своих пользователей для разработки и улучшения технологий.
А еще в отличие от Европы и США, в Китае менее строгие законы о конфиденциальности данных, что упрощает их сбор и использование для обучения ИИ. Плохо это или хорошо? Решать вам.
В Китае действует целая национальная программа, нацеленная на то, чтобы страна стала мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году. Государство поддерживает местные разработки и не стремится использовать чужие технологии.
Помимо нейросетей, в Китае есть собственные платформы и технологии, конкурирующие с западными решениями: Baidu (аналог Google), Tencent (аналог Facebook/WhatsApp) и Alibaba (аналог Amazon). Все они активно развивают нейросети.
Кстати, китайские ИИ-решения часто лучше адаптированы к местным языкам, диалектам и культурным особенностям. Например, алгоритмы машинного перевода Baidu превосходят Google Translate в переводе с китайского.
На данный момент уже как минимум три китайские лаборатории выпустили модели, которые могут составить конкуренцию мировым лидерам.
И многие пользователи отмечают, что предпочитают решать повседневные задачи именно через китайские нейросети.
А какие нейросети чаще используете вы? 🤔
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤61🥰56🔥54👍49
Я предпочитаю:
Anonymous Poll
47%
Китайские нейросети 🇨🇳
17%
Российские нейросети 🇷🇺
36%
Европейские/американские нейросети 🇪🇺🇺🇸
👍74🔥63🥰50❤48
Друзья, привет 🤝
Мы, как EdTech-проект, не можем обойти стороной новости образования 👩🏫
Все наши методисты и кураторы ежедневно просматривают канал «Образование, которое мы заслужили». Там агрегатируется свежая информация об онлайн-обучении, много инсайтов по теме EdTech и, конечно, обзоры качественных исследований ведущих образовательных проектов России и СНГ 🔥
Кстати, на днях там прошла информация о выдачи грантов педагогам в размере 250 тысяч рублей от известного «красного» банка 😉
Гранты дадут 370 победителям в 300 вузах России — деньги можно потратить на любые цели.
Победителей позовут на ивенты сообщества Альфа-Преподавателей.
Подробнее: https://news.1rj.ru/str/ru_education/5573
Будем рады, если кто-то из наших студентов-учителей с курса «Нейросети для преподавателей» окажется в числе счастливчиков 🍀
Мы, как EdTech-проект, не можем обойти стороной новости образования 👩🏫
Все наши методисты и кураторы ежедневно просматривают канал «Образование, которое мы заслужили». Там агрегатируется свежая информация об онлайн-обучении, много инсайтов по теме EdTech и, конечно, обзоры качественных исследований ведущих образовательных проектов России и СНГ 🔥
Кстати, на днях там прошла информация о выдачи грантов педагогам в размере 250 тысяч рублей от известного «красного» банка 😉
Гранты дадут 370 победителям в 300 вузах России — деньги можно потратить на любые цели.
Победителей позовут на ивенты сообщества Альфа-Преподавателей.
Подробнее: https://news.1rj.ru/str/ru_education/5573
Будем рады, если кто-то из наших студентов-учителей с курса «Нейросети для преподавателей» окажется в числе счастливчиков 🍀
🔥54🥰37❤32👍22
5 мощных промптов, которые должен освоить каждый менеджер проектов прямо сейчас 🚀
Что нужно, чтобы стать хорошим проджектом? 🤔
Стратегическое мышление, находчивость, организационные навыки, навыки управления людьми…
И совсем немного ИИ-магии 🪄
Сегодня делимся с вами лучшими промптами для менеджеров проектов.
Сохраняйте и пробуйте их в своих трудовых буднях 👇
1️⃣ Превращаем бота в бизнес-ассистента
2️⃣ Создаем краткое описание проекта
Такое описание позволяет заинтересованным сторонам быстро составить представление о проекте и понять его цели:
3️⃣ Разбиваем большой проект на маленькие управляемые части
Всегда полезно разбивать задачи на более мелкие части. С этим вам тоже поможет ИИ.
4️⃣ Создаем шаблон доски Канбан
5️⃣ Упрощаем коммуникации с заинтересованными сторонами
Этот промпт позволит создать электронное письмо для людей или групп, заинтересованных в проекте.
Что нужно, чтобы стать хорошим проджектом? 🤔
Стратегическое мышление, находчивость, организационные навыки, навыки управления людьми…
Сегодня делимся с вами лучшими промптами для менеджеров проектов.
Сохраняйте и пробуйте их в своих трудовых буднях 👇
1️⃣ Превращаем бота в бизнес-ассистента
«Выступи в роли эксперта-консультанта и стратега в сфере бизнеса и помоги мне завершить мой бизнес-проект.
Я расскажу тебе подробности того, что я уже сделал, и буду держать тебя в курсе прогресса по этому проекту.
Ты должен отслеживать задачи и действия, предоставлять мне план действий, когда это необходимо, и подробно описывать следующие шаги, которые мне нужно предпринять»
2️⃣ Создаем краткое описание проекта
Такое описание позволяет заинтересованным сторонам быстро составить представление о проекте и понять его цели:
«Пожалуйста, помоги мне составить резюме проекта.
Задавай мне вопросы по одному за раз, пока у тебя не будет всей информации, необходимой для составления резюме.
Резюме должно содержать общий обзор проекта, его цели, область применения, перечисление заинтересованных сторон, основные результаты, требования к отчетности, бюджет и сроки.
Структурируй резюме проекта таким образом, чтобы в нем четко видны были выгоды, которые этот проект даст»
3️⃣ Разбиваем большой проект на маленькие управляемые части
Всегда полезно разбивать задачи на более мелкие части. С этим вам тоже поможет ИИ.
«Разбей мою задачу [опишите задачу здесь] на три иерархических уровня.
1. Основные этапы работы.
2. Подзадачи этих этапов.
3. Конкретные действия, которые будут выполнять люди в этих задачах.
Пронумеруй каждое действие в формате 1.2.3. Для каждого действия нижнего уровня укажи продолжительность в рабочих днях и часах, перечисли все зависимости или внешние условия, которые могут затормозить выполнение этого действия.
Укажи результат, который должен быть в результате каждого действия, не забудь указать ответственную роль, объясни, как будет измеряться успех каждой задачи»
4️⃣ Создаем шаблон доски Канбан
«Выступи в роли опытного менеджера проектов в [ваша отрасль].
Наш проект — [опишите проект].
Создай шаблон доски Kanban, включи в этот шаблон место для отслеживания всей необходимой нам информации для планирования и оценки нашего прогресса.
Выведи шаблон доски в удобном для чтения табличном формате. Затем спроси меня, нужны ли какие-либо изменения или следует ли добавить в шаблон больше полей»
5️⃣ Упрощаем коммуникации с заинтересованными сторонами
Этот промпт позволит создать электронное письмо для людей или групп, заинтересованных в проекте.
«Составь письмо, предназначенное для аудитории [опишите заинтересованные стороны в вашем проекте]. Письмо должно объяснять влияние [решения/разработки].
Сосредоточься на позитивном влиянии этого решения на проект. Объясни это влияние в позитивном и профессиональном тоне»
👍69🔥52❤47🥰31👏2
Оказалось, у OpenAI есть скрытая жемчужина 💎
Инструмент, который автоматически оптимизирует ваши старые промпты под GPT-5.
Старые промпты быстро устаревают и хуже работают на новых моделях. GPT-5 работает иначе, и под него стоит адаптировать формулировки.
Оптимизация может дать вам более точные, быстрые и креативные ответы. Сохраняйте 👇
📚 Советы для промптинга в GPT-5: вот здесь.
🛠 А сам инструмент для конвертации и апгрейда промптов от OpenAI: здесь.
Попробуйте, и ваши старые промпты заиграют по-новому 😉
Инструмент, который автоматически оптимизирует ваши старые промпты под GPT-5.
Старые промпты быстро устаревают и хуже работают на новых моделях. GPT-5 работает иначе, и под него стоит адаптировать формулировки.
Оптимизация может дать вам более точные, быстрые и креативные ответы. Сохраняйте 👇
📚 Советы для промптинга в GPT-5: вот здесь.
🛠 А сам инструмент для конвертации и апгрейда промптов от OpenAI: здесь.
Попробуйте, и ваши старые промпты заиграют по-новому 😉
👍59🥰46🔥43❤34🤔2
Они помогут распознать ИИ-контент 😎
В 2025 году отличить текст, написанный человеком, от сгенерированного ИИ — всё ещё нетривиальная задача.
Многие надеются на детекторы ИИ-контента, но насколько они точны на самом деле?
Разбираемся вместе и тестируем самые лучшие👇
1️⃣ BrandWell AI — точность: 40%
Этот детектор — ребрендинг старого инструмента от компании Content at Scale, ориентированной на генерацию маркетингового контента.
Позже платформа получила новое имя BrandWell.ai, и сосредоточилась на «умном маркетинге» с помощью ИИ.
❌ Однако в тестах BrandWell AI показал себя слабо. Он часто не распознаёт ИИ-тексты вовсе, особенно если те были немного отредактированы человеком. Даже очевидно машинные фразы проходят фильтр.
2️⃣ Copyleaks — точность: 80%
Один из самых распиаренных детекторов на рынке. На сайте гордо заявляют: «точность более 99%».
❌Но независимые тесты показывают куда более скромный результат — около 80%.
Copyleaks активно используют школы, университеты и издательства для проверки студенческих и научных работ. Сервис умеет анализировать текст на признаки генерации и параллельно проверяет его на плагиат.
Визуально интерфейс удобный, работает на нескольких языках, есть API для интеграции.
3️⃣ GPT-2 Output Detector — точность: 60%
Один из самых старых и простых инструментов от компании Hugging Face.
GPT-2 Output Detector создавался для выявления текстов, написанных моделью GPT-2 — и это его слабое место.
❌ Он плохо работает с более новыми языковыми моделями (GPT-3.5, GPT-5, Claude, Gemini и др.).
В тестах он ошибается чаще, чем угадывает, особенно если текст структурирован, написан живо и содержит элементы редактирования.
4️⃣ GPTZero — точность: 80%
Этот инструмент начинался как хакерский студенческий проект, а превратился в полноценную компанию с серьёзной миссией: «защитить всё человеческое».
Сейчас у GPTZero есть команда, сайт, комьюнити и платные решения для вузов.
Инструмент умеет анализировать сложность текста, оригинальность, структуру фраз, и делает вывод, насколько вероятно, что текст написан человеком.
❌ Но и тут есть нюанс: результаты могут колебаться.
Один и тот же текст в разные моменты времени может быть признан как «человеческий», так и «сгенерированный ИИ». Особенно это заметно при тестировании на коротких фрагментах.
5️⃣ Grammarly — точность: 40%
Grammarly известен как помощник для корректуры, но немногие знают, что у него теперь есть функция проверки на ИИ и плагиат. Она прячется в разделе проверки оригинальности текста.
❌ Несмотря на громкое имя, ИИ-детекция у Grammarly работает слабо. Часто ИИ-тексты не распознаются вовсе, а «человеческие» тексты ошибочно помечаются как машинные.
В 2025 году отличить текст, написанный человеком, от сгенерированного ИИ — всё ещё нетривиальная задача.
Многие надеются на детекторы ИИ-контента, но насколько они точны на самом деле?
Разбираемся вместе и тестируем самые лучшие👇
1️⃣ BrandWell AI — точность: 40%
Этот детектор — ребрендинг старого инструмента от компании Content at Scale, ориентированной на генерацию маркетингового контента.
Позже платформа получила новое имя BrandWell.ai, и сосредоточилась на «умном маркетинге» с помощью ИИ.
❌ Однако в тестах BrandWell AI показал себя слабо. Он часто не распознаёт ИИ-тексты вовсе, особенно если те были немного отредактированы человеком. Даже очевидно машинные фразы проходят фильтр.
Итог: пока что инструмент не пригоден для серьёзной проверки. Подойдёт разве что для самых базовых и шаблонных текстов.
2️⃣ Copyleaks — точность: 80%
Один из самых распиаренных детекторов на рынке. На сайте гордо заявляют: «точность более 99%».
❌Но независимые тесты показывают куда более скромный результат — около 80%.
Copyleaks активно используют школы, университеты и издательства для проверки студенческих и научных работ. Сервис умеет анализировать текст на признаки генерации и параллельно проверяет его на плагиат.
Визуально интерфейс удобный, работает на нескольких языках, есть API для интеграции.
Итог: инструмент рабочий, но будьте внимательны: детектор может как переоценить, так и недооценить влияние ИИ в тексте.
3️⃣ GPT-2 Output Detector — точность: 60%
Один из самых старых и простых инструментов от компании Hugging Face.
GPT-2 Output Detector создавался для выявления текстов, написанных моделью GPT-2 — и это его слабое место.
❌ Он плохо работает с более новыми языковыми моделями (GPT-3.5, GPT-5, Claude, Gemini и др.).
В тестах он ошибается чаще, чем угадывает, особенно если текст структурирован, написан живо и содержит элементы редактирования.
Итог: инструмент подойдет скорее для обучающих целей или экспериментов, чем для реальной аналитики.
4️⃣ GPTZero — точность: 80%
Этот инструмент начинался как хакерский студенческий проект, а превратился в полноценную компанию с серьёзной миссией: «защитить всё человеческое».
Сейчас у GPTZero есть команда, сайт, комьюнити и платные решения для вузов.
Инструмент умеет анализировать сложность текста, оригинальность, структуру фраз, и делает вывод, насколько вероятно, что текст написан человеком.
❌ Но и тут есть нюанс: результаты могут колебаться.
Один и тот же текст в разные моменты времени может быть признан как «человеческий», так и «сгенерированный ИИ». Особенно это заметно при тестировании на коротких фрагментах.
Итог: несмотря на минусы, это один из самых сильных игроков, особенно если использовать на английском языке и длинных текстах.
5️⃣ Grammarly — точность: 40%
Grammarly известен как помощник для корректуры, но немногие знают, что у него теперь есть функция проверки на ИИ и плагиат. Она прячется в разделе проверки оригинальности текста.
❌ Несмотря на громкое имя, ИИ-детекция у Grammarly работает слабо. Часто ИИ-тексты не распознаются вовсе, а «человеческие» тексты ошибочно помечаются как машинные.
Итог: Grammarly умеет точно выявлять совпадения с ранее опубликованными материалами. Так что как инструмент антиплагиата он может быть полезен, особенно в сочетании с другими решениями.
❤50🔥48👍32🥰26👏3
Лучшие посты июля в «Зерокодере» 🧑💻
Мы вновь подводим итоги прошедшего месяца и делаем подборку самых полезных и интересных постов в нашем канале.
Проверяйте, не упустили ли вы что-то важное 👇
1️⃣ 5 правил идеального промпта
2️⃣ Нейросети для создания комиксов
3️⃣ Лучшие AI-инструменты для переводчика
4️⃣ Самые важные AI-термины для новичков
5️⃣ Как писать промпты для видеогенераторов
6️⃣ 5 причин познакомить вашего ребенка с нейросетями прямо сейчас
7️⃣ Нейросети для генерации логотипов и фирменного стиля
8️⃣ Лучшие нейросети для вайб-кодинга
9️⃣ Зачем машине тело и что с этим делать
🔟 4 секретных техники для идеальных промптов
Мы вновь подводим итоги прошедшего месяца и делаем подборку самых полезных и интересных постов в нашем канале.
Проверяйте, не упустили ли вы что-то важное 👇
1️⃣ 5 правил идеального промпта
2️⃣ Нейросети для создания комиксов
3️⃣ Лучшие AI-инструменты для переводчика
4️⃣ Самые важные AI-термины для новичков
5️⃣ Как писать промпты для видеогенераторов
6️⃣ 5 причин познакомить вашего ребенка с нейросетями прямо сейчас
7️⃣ Нейросети для генерации логотипов и фирменного стиля
8️⃣ Лучшие нейросети для вайб-кодинга
9️⃣ Зачем машине тело и что с этим делать
🔟 4 секретных техники для идеальных промптов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥37❤31👍27🥰27
Никогда не запоминайте то, что можно найти в книге 😉
Говорил Альберт Эйнштейн. А мы добавим: и в нейросети.
Чтобы пользоваться современными ИИ-решениями осознанно и эффективно, важно понимать, как они работают и когда становятся нашими лучшими помощниками, навигаторами и ускорителями.
Об этом здорово написано в книге сооснователя Zeroсoder Кирилла Пшинника «Искусственный интеллект: путь к новому миру».
📖 15 сентября в 19:00 мы приглашаем вас в Московский Дом Книги на Арбате на уютный вечер с Кириллом в Литературном кафе 🔥
Вместе с автором обсудим:
✔️ не вошедшие в книгу главы,
✔️ новые идеи для будущих публикаций,
✔️ вопросы книгоиздательства и, конечно, ваши впечатления.
📍 Адрес: Москва, ул. Новый Арбат, 8, Литературное кафе 🎟
Количество мест ограничено
🔗 Регистрация на мероприятие по ссылке обязательна
P.S. Такой же сюрприз будет ждать вас и в Петербурге. Следите за новостями на канале. И готовьте свои вопросы 😎
Говорил Альберт Эйнштейн. А мы добавим: и в нейросети.
Чтобы пользоваться современными ИИ-решениями осознанно и эффективно, важно понимать, как они работают и когда становятся нашими лучшими помощниками, навигаторами и ускорителями.
Об этом здорово написано в книге сооснователя Zeroсoder Кирилла Пшинника «Искусственный интеллект: путь к новому миру».
📖 15 сентября в 19:00 мы приглашаем вас в Московский Дом Книги на Арбате на уютный вечер с Кириллом в Литературном кафе 🔥
Вместе с автором обсудим:
✔️ не вошедшие в книгу главы,
✔️ новые идеи для будущих публикаций,
✔️ вопросы книгоиздательства и, конечно, ваши впечатления.
📍 Адрес: Москва, ул. Новый Арбат, 8, Литературное кафе 🎟
Количество мест ограничено
🔗 Регистрация на мероприятие по ссылке обязательна
P.S. Такой же сюрприз будет ждать вас и в Петербурге. Следите за новостями на канале. И готовьте свои вопросы 😎
❤50👍46🔥38🥰33
Пришло время серьезно подумать об этом…🤔
Если вы работаете в компании, которая использует ChatGPT, Claude или другие зарубежные ИИ, пришло время подумать: а как перейти на российские аналоги так, чтобы ничего не развалилось?
Давайте разберемся на практике, без паники, сложных терминов и с максимальной пользой.
6 простых шагов 👇
1️⃣ Шаг 1: оцените текущие задачи, а не названия моделей
Прежде чем менять ИИ на отечественный, задайтесь простыми вопросами:
Что именно делает сейчас ChatGPT или Claude в вашей компании? Какие процессы он автоматизирует? Сколько пользователей задействованы?
Это важно, потому что в зависимости от ответов вам может подойти либо облачное решение (например, GigaChat от Сбера), либо полностью локальная модель (например, Kudryashov AI, YaLM 2 или Sber AI).
2️⃣ Шаг 2: выберите пилотный участок для теста
Не надо сразу отключать всё и запускать русскую модель «в бою». Начните с одного конкретного кейса.
Например: внутренний чат-бот для HR или генерация текстов в маркетинге.
Затем вы выберете российский аналог. YaLM 2 или Sber AI — если нужен генератор текстов; GigaChat — если важен диалоговый режим и облачное API; Kudryashov AI — если хотите на своём сервере и с дообучением.
3️⃣ Шаг 3: настройка окружения — проще, чем кажется
Если вы выбираете локальную модель, не пугайтесь.
Сегодня можно развернуть ИИ в несколько кликов с помощью:
Docker-контейнеров (часто доступны прямо от разработчиков);
VK Cloud, Yandex Cloud, МТС Cloud — для облачного размещения;
Или даже на обычной видеокарте (если модель компактная, как AirLLM или YaLM 1B).
При локальном запуске вы полностью контролируете скорость, приватность и отклик. Никакой «вилки» в API, всё своё.
4️⃣ Шаг 4: дообучение и адаптация — когда нужно, а когда нет
Вы удивитесь, но в большинстве рабочих кейсов не нужно обучать модель с нуля.
Достаточно передать контекст (например, «ты сотрудник отдела маркетинга, отвечаешь на обращения по шаблону Х»). Затем составить промпт-инструкцию или использовать RAG (retrieval-augmented generation), чтобы ИИ «читал» ваши документы перед ответом.
Если же всё-таки хотите обучить на своих данных используйте open-source модели (Kudryashov AI, Mistral-RU), настройте fine-tuning или инструкционное обучение, используйте YLab, DeepOps, SimpleLLM — платформы для удобной кастомизации.
5️⃣ Шаг 5: интеграции — привычные инструменты с новыми мозгами
Главное преимущество импортозамещения ИИ — вы сохраняете процессы. Все те же Telegram-боты, Web-интерфейсы, CRM-интеграции, автоматические письма, чаты в корпоративных порталах.
Но вместо ChatGPT под капотом — ваш ИИ, российский и предсказуемый.
И он работает не хуже!
6️⃣ Шаг 6: оцените, доработайте и расширяйтесь
После успешного теста соберите обратную связь от пользователей и сравните эффективность (время ответа, точность, оценка по 5-балльной шкале).
При необходимости — дообучите модель или скорректируйте промпты.
Расширьте использование на другие отделы: юристы, бухгалтера, IT, продажи.
Переход на российские нейросети — это не «откат», а осознанный шаг к устойчивости, безопасности и самостоятельности.
Да, потребуется немного усилий. Но зато вы больше не зависите от внешней среды, работаете на своём, и можете развивать ИИ под свои задачи.
Переходите с умом: начните с малого, тестируйте, масштабируйте 😉
Если вы работаете в компании, которая использует ChatGPT, Claude или другие зарубежные ИИ, пришло время подумать: а как перейти на российские аналоги так, чтобы ничего не развалилось?
Давайте разберемся на практике, без паники, сложных терминов и с максимальной пользой.
6 простых шагов 👇
1️⃣ Шаг 1: оцените текущие задачи, а не названия моделей
Прежде чем менять ИИ на отечественный, задайтесь простыми вопросами:
Что именно делает сейчас ChatGPT или Claude в вашей компании? Какие процессы он автоматизирует? Сколько пользователей задействованы?
Это важно, потому что в зависимости от ответов вам может подойти либо облачное решение (например, GigaChat от Сбера), либо полностью локальная модель (например, Kudryashov AI, YaLM 2 или Sber AI).
Совет: Составьте карту интеграций — в каких CRM, ботах, отделах и системах используется ИИ. Это упростит переезд.
2️⃣ Шаг 2: выберите пилотный участок для теста
Не надо сразу отключать всё и запускать русскую модель «в бою». Начните с одного конкретного кейса.
Например: внутренний чат-бот для HR или генерация текстов в маркетинге.
Затем вы выберете российский аналог. YaLM 2 или Sber AI — если нужен генератор текстов; GigaChat — если важен диалоговый режим и облачное API; Kudryashov AI — если хотите на своём сервере и с дообучением.
Совет: Если у вас был «обёртка-сервис» (например, Telegram-бот для ChatGPT), просто переключите внутреннюю модель — интерфейс для сотрудников не изменится.
3️⃣ Шаг 3: настройка окружения — проще, чем кажется
Если вы выбираете локальную модель, не пугайтесь.
Сегодня можно развернуть ИИ в несколько кликов с помощью:
Docker-контейнеров (часто доступны прямо от разработчиков);
VK Cloud, Yandex Cloud, МТС Cloud — для облачного размещения;
Или даже на обычной видеокарте (если модель компактная, как AirLLM или YaLM 1B).
При локальном запуске вы полностью контролируете скорость, приватность и отклик. Никакой «вилки» в API, всё своё.
Совет: Не ставьте сразу самую «тяжёлую» модель. Начните с компактной версии (3B, 7B), посмотрите, как она справляется. В 80% случаев этого хватает.
4️⃣ Шаг 4: дообучение и адаптация — когда нужно, а когда нет
Вы удивитесь, но в большинстве рабочих кейсов не нужно обучать модель с нуля.
Достаточно передать контекст (например, «ты сотрудник отдела маркетинга, отвечаешь на обращения по шаблону Х»). Затем составить промпт-инструкцию или использовать RAG (retrieval-augmented generation), чтобы ИИ «читал» ваши документы перед ответом.
Если же всё-таки хотите обучить на своих данных используйте open-source модели (Kudryashov AI, Mistral-RU), настройте fine-tuning или инструкционное обучение, используйте YLab, DeepOps, SimpleLLM — платформы для удобной кастомизации.
Совет: попробуйте сначала «прикинуть» нужный стиль или формат в промпте. Часто это решает 90% задачи без обучения.
5️⃣ Шаг 5: интеграции — привычные инструменты с новыми мозгами
Главное преимущество импортозамещения ИИ — вы сохраняете процессы. Все те же Telegram-боты, Web-интерфейсы, CRM-интеграции, автоматические письма, чаты в корпоративных порталах.
Но вместо ChatGPT под капотом — ваш ИИ, российский и предсказуемый.
И он работает не хуже!
6️⃣ Шаг 6: оцените, доработайте и расширяйтесь
После успешного теста соберите обратную связь от пользователей и сравните эффективность (время ответа, точность, оценка по 5-балльной шкале).
При необходимости — дообучите модель или скорректируйте промпты.
Расширьте использование на другие отделы: юристы, бухгалтера, IT, продажи.
Совет: создайте внутренний гайд, как использовать модель — с примерами, шаблонами, формулировками. Это снимет страхи и поможет быстрее внедрить.
Переход на российские нейросети — это не «откат», а осознанный шаг к устойчивости, безопасности и самостоятельности.
Да, потребуется немного усилий. Но зато вы больше не зависите от внешней среды, работаете на своём, и можете развивать ИИ под свои задачи.
Переходите с умом: начните с малого, тестируйте, масштабируйте 😉
🔥59❤47🥰34👍27🤔2
Друзья, желаем вам хорошего начала рабочей недели 👋
Выход GPT5 наделал шума в медиа-поле, кто только не писал об этом релизе.
К нам обращались несколько СМИ с мнением, случился ли какой-то супер-прорыв в обновлении моделей Open AI.
У каждого эксперта было свое первое впечатление.
Какое оно было у нашего главного визионера нейросетей Кирилла Пшинника, читайте в новых материалах 👇
Setters Media
МТС Линк
PPC world
Деловой Петербург
#CEOделоговорит
Выход GPT5 наделал шума в медиа-поле, кто только не писал об этом релизе.
К нам обращались несколько СМИ с мнением, случился ли какой-то супер-прорыв в обновлении моделей Open AI.
У каждого эксперта было свое первое впечатление.
Какое оно было у нашего главного визионера нейросетей Кирилла Пшинника, читайте в новых материалах 👇
Setters Media
МТС Линк
PPC world
Деловой Петербург
#CEOделоговорит
🥰39❤35🔥34👍31
Новый AI-помощник для кодинга, который мы уже протестировали 😉
Друзья, хотим поделиться находкой, которая точно вас порадует.
Наши друзья запустили Koda — AI-инструмент вайбкодинга для российских разработчиков.
Это плагин для VS Code, который работает без VPN, понимает русский язык и подключается к современным моделям прямо из IDE.
Мы с командой уже протестировали Koda и можем сказать, что это удобно, быстро и реально помогает в работе.
И самое приятное: Koda сейчас полностью бесплатен для индивидуального использования.
В рамках preview ещё и дарят бонус: 1 000 запросов к проприетарным моделям (Gemini, Claude, Mistral, DeepSeek, Qwen и др.).
📚 Читайте подробнее в статье на Хабре.
А вы уже тестили Koda? Что думаете — заменит зарубежные ассистенты?
Друзья, хотим поделиться находкой, которая точно вас порадует.
Наши друзья запустили Koda — AI-инструмент вайбкодинга для российских разработчиков.
Это плагин для VS Code, который работает без VPN, понимает русский язык и подключается к современным моделям прямо из IDE.
Мы с командой уже протестировали Koda и можем сказать, что это удобно, быстро и реально помогает в работе.
И самое приятное: Koda сейчас полностью бесплатен для индивидуального использования.
В рамках preview ещё и дарят бонус: 1 000 запросов к проприетарным моделям (Gemini, Claude, Mistral, DeepSeek, Qwen и др.).
📚 Читайте подробнее в статье на Хабре.
А вы уже тестили Koda? Что думаете — заменит зарубежные ассистенты?
🔥60👍43❤40🥰22👏4🤔4
9 задач программирования, которые не стоит поручать искусственному интеллекту 🧠
От автодополнения кода до генерации целых фрагментов программ: покажите разработчиков, которые сейчас не используют ИИ для написания кода. Но за удобством и быстротой скрываются серьёзные риски, о которых редко говорят 🤔
Сохраняйте 9 категорий задач, в которых полагаться на ИИ может быть опасно 👇
1️⃣ Архитектура и проектирование сложных систем
ИИ-модели вроде ChatGPT работают на базе вероятностного анализа, не обладая настоящим пониманием контекста или целей проекта.
При проектировании систем высокого уровня важно учитывать бизнес-логику, технические ограничения и долгосрочные риски.
Машина не способна удерживать всё это в голове — и может легко «потерять нить» при обсуждении сложных архитектурных решений.
2️⃣ Работа с собственными кодовыми базами и миграциями
ИИ не знает вашу кодовую базу. Он обучен на чужих репозиториях (иногда с сомнительным качеством) и лишь угадывает, как устроен ваш проект.
Попытка поручить ИИ рефакторинг, миграцию или глубокие изменения в собственном коде часто приводит к «правдоподобному» мусору. Код выглядит логично, но не работает или ломает функциональность.
3️⃣ Разработка инноваций
ИИ умеет хорошо повторять, но не способен придумывать новое. Ожидать от него оригинальных алгоритмов, нестандартных архитектур или конкурентных прорывов — значит переоценивать его возможности.
Если задача требует нестандартного мышления, научного подхода или новаторства, её стоит доверить опытным разработчикам и исследователям.
4️⃣ Критически важные задачи и безопасность
Разработка кода для криптографии, авторизации, управления данными или аудита безопасности — не то, что стоит доверять ИИ.
Хотя он может находить очевидные уязвимости, генерируемый им код часто непредсказуем, и допущенные ошибки могут быть дороже, чем потенциальная экономия времени.
5️⃣ Обход лицензионных ограничений
Многие модели обучаются на публичных репозиториях, не всегда с разрешения авторов.
Это может привести к непреднамеренному нарушению лицензий и юридическим последствиям.
6️⃣ Оптимизация и профилирование
Для качественной оптимизации кода требуется понимание архитектуры, нагрузки, производительности железа и специфики проекта. ИИ этого не знает.
Он может предложить «универсальное решение», которое не только не улучшит ситуацию, но и снизит производительность или увеличит затраты на ресурсы.
7️⃣ Тестирование сложных систем
Автотесты, сгенерированные ИИ, работают, пока всё просто. Но в сложных проектах с множеством зависимостей, нестандартными сценариями и интеграциями — ИИ чаще всего не справляется с реальными кейсами.
Важно, чтобы тесты были логически связаны с бизнес-требованиями. Этого генеративный ИИ не учитывает.
8️⃣ Работа с устаревшими системами
Многие бизнесы по-прежнему используют наследуемый код на старых технологиях, с минимумом документации. ИИ-модель может просто не «понимать» таких реалий — она не обучена на них или обучена плохо.
Любые автоматические изменения в таких условиях это риск потерять контроль над системой.
9️⃣ Отладка
ИИ не несёт ответственности за ошибки. Если что-то пошло не так — вы будете отлаживать, исправлять, искать причины сами. И часто это будет сложнее, чем если бы код с самого начала писал человек.
Автоматизация без понимания — это ловушка. Она создаёт иллюзию скорости и эффективности, но может привести к техническому долгу и рискам для продукта.
А как считаете вы, безопасно ли использовать нейросети для таких задач?
От автодополнения кода до генерации целых фрагментов программ: покажите разработчиков, которые сейчас не используют ИИ для написания кода. Но за удобством и быстротой скрываются серьёзные риски, о которых редко говорят 🤔
Сохраняйте 9 категорий задач, в которых полагаться на ИИ может быть опасно 👇
1️⃣ Архитектура и проектирование сложных систем
ИИ-модели вроде ChatGPT работают на базе вероятностного анализа, не обладая настоящим пониманием контекста или целей проекта.
При проектировании систем высокого уровня важно учитывать бизнес-логику, технические ограничения и долгосрочные риски.
Машина не способна удерживать всё это в голове — и может легко «потерять нить» при обсуждении сложных архитектурных решений.
2️⃣ Работа с собственными кодовыми базами и миграциями
ИИ не знает вашу кодовую базу. Он обучен на чужих репозиториях (иногда с сомнительным качеством) и лишь угадывает, как устроен ваш проект.
Попытка поручить ИИ рефакторинг, миграцию или глубокие изменения в собственном коде часто приводит к «правдоподобному» мусору. Код выглядит логично, но не работает или ломает функциональность.
3️⃣ Разработка инноваций
ИИ умеет хорошо повторять, но не способен придумывать новое. Ожидать от него оригинальных алгоритмов, нестандартных архитектур или конкурентных прорывов — значит переоценивать его возможности.
Если задача требует нестандартного мышления, научного подхода или новаторства, её стоит доверить опытным разработчикам и исследователям.
4️⃣ Критически важные задачи и безопасность
Разработка кода для криптографии, авторизации, управления данными или аудита безопасности — не то, что стоит доверять ИИ.
Хотя он может находить очевидные уязвимости, генерируемый им код часто непредсказуем, и допущенные ошибки могут быть дороже, чем потенциальная экономия времени.
5️⃣ Обход лицензионных ограничений
Многие модели обучаются на публичных репозиториях, не всегда с разрешения авторов.
Это может привести к непреднамеренному нарушению лицензий и юридическим последствиям.
6️⃣ Оптимизация и профилирование
Для качественной оптимизации кода требуется понимание архитектуры, нагрузки, производительности железа и специфики проекта. ИИ этого не знает.
Он может предложить «универсальное решение», которое не только не улучшит ситуацию, но и снизит производительность или увеличит затраты на ресурсы.
7️⃣ Тестирование сложных систем
Автотесты, сгенерированные ИИ, работают, пока всё просто. Но в сложных проектах с множеством зависимостей, нестандартными сценариями и интеграциями — ИИ чаще всего не справляется с реальными кейсами.
Важно, чтобы тесты были логически связаны с бизнес-требованиями. Этого генеративный ИИ не учитывает.
8️⃣ Работа с устаревшими системами
Многие бизнесы по-прежнему используют наследуемый код на старых технологиях, с минимумом документации. ИИ-модель может просто не «понимать» таких реалий — она не обучена на них или обучена плохо.
Любые автоматические изменения в таких условиях это риск потерять контроль над системой.
9️⃣ Отладка
ИИ не несёт ответственности за ошибки. Если что-то пошло не так — вы будете отлаживать, исправлять, искать причины сами. И часто это будет сложнее, чем если бы код с самого начала писал человек.
Автоматизация без понимания — это ловушка. Она создаёт иллюзию скорости и эффективности, но может привести к техническому долгу и рискам для продукта.
А как считаете вы, безопасно ли использовать нейросети для таких задач?
👍58❤41🥰31🔥27🤔7
Визуальное программирование давно перестало быть игрушкой для школьников 👨💻
Сегодня платформы, которые позволяют собирать приложения, сайты и сервисы без строчки кода, используют предприниматели, дизайнеры, маркетологи, студенты 🔥
Сегодня разберём, как работают самые популярные no-code решения: от обучающего Scratch до продвинутого FlutterFlow.
Для кого подойдёт каждая платформа, что на ней можно создать и с какими ограничениями придётся столкнуться 👇
1️⃣ Если вы ищете способ познакомить ребёнка с IT 👨👧👦
Scratch — один из самых известных сервисов визуального программирования, с которой начинают путь в ИТ миллионы школьников по всему миру, включая Россию.
Сервис разработан специально для обучения программированию с нуля: здесь нет кода в привычном виде, а логика строится из цветных блоков, которые легко соединяются между собой.
Здесь можно создать простую игру, анимацию, интерактивную историю. Все действия визуализированы, благодаря чему обучение проходит без страха перед «настоящим» кодом.
Scratch активно используется в российских школах и на внешкольных курсах. Она бесплатна, полностью переведена на русский язык, работает в браузере и не требует установки.
Он подойдёт родителям, которые хотят вовлечь ребёнка в IT, педагогам для подготовки уроков, или тем, кто делает первые шаги в цифровом творчестве.
2️⃣ Для создания сайта, лендинга или портфолио 💼
Tilda — популярная no-code платформа в России, ориентированная на язык визуального программирования сайтов.
Здесь не нужно знать HTML или CSS: пользователь просто выбирает готовые блоки, настраивает их внешний вид и получает полноценный сайт, адаптированный под мобильные устройства.
С помощью Tilda можно быстро запустить лендинг, портфолио, блог или интернет-магазин. Это особенно удобно для малого бизнеса, фрилансеров и маркетологов, которым важно запуститься быстро без расходов на разработку.
Сервис полностью русифицирован, работает стабильно, а поддержка с обучающими материалами доступны на русском языке.
3️⃣ Если вы хотите протестировать идею мобильного приложения 📱
Это уже не начальный уровень визуального программирования, а более серьёзные no-code инструменты, которые используют стартапы и предприниматели по всему миру.
Bubble язык программирования — подходит для создания сложных веб-сервисов: личные кабинеты, CRM-системы, онлайн-платформы.
Здесь можно настраивать бизнес-логику, фильтры, динамические страницы, работать с API. Интерфейс визуальный, но требует базового понимания структуры данных.
Adalo больше ориентирован на мобильные приложения.
Подходит для запуска MVP — можно собрать интерфейс, подключить базу, опубликовать в Google Play.
Несмотря на простоту, платформа позволяет реализовать авторизацию, списки, фильтры, внутренние уведомления.
Обе платформы полезны тем, кто хочет создать продукт без привлечения разработчиков.
Для российских пользователей доступны русскоязычные гайды или сообщества, что упрощает вхождение в no-code разработку.
4️⃣ Если вам нужно визуальное программирование на уровне профессионала 🤓
FlutterFlow — это платформа визуального программирования, созданная на базе языка программирования Google Flutter.
В отличие от большинства no-code решений, эта среда разработки ориентирована не только на новичков, а еще на разработчиков, которым важно сэкономить время на создании интерфейса.
Сервис позволяет собирать мобильные приложения для Android и iOS в визуальном редакторе, одновременно сохраняя доступ к настоящему коду.
Пользователь может настраивать экраны, управлять состояниями, работать с анимациями, подключать Firebase и внешние API.
Интерфейс интуитивный, но при этом не ограничивает функциональность. Возможна генерация исходного кода, что особенно актуально для тех, кто планирует дальнейшую доработку проекта вручную.
Он подходит как для создания MVP, а также для разработки полноценных приложений, включая маркетплейсы, агрегаторы, системы бронирования или другие цифровые продукты.
Сегодня платформы, которые позволяют собирать приложения, сайты и сервисы без строчки кода, используют предприниматели, дизайнеры, маркетологи, студенты 🔥
Сегодня разберём, как работают самые популярные no-code решения: от обучающего Scratch до продвинутого FlutterFlow.
Для кого подойдёт каждая платформа, что на ней можно создать и с какими ограничениями придётся столкнуться 👇
1️⃣ Если вы ищете способ познакомить ребёнка с IT 👨👧👦
Scratch — один из самых известных сервисов визуального программирования, с которой начинают путь в ИТ миллионы школьников по всему миру, включая Россию.
Сервис разработан специально для обучения программированию с нуля: здесь нет кода в привычном виде, а логика строится из цветных блоков, которые легко соединяются между собой.
Здесь можно создать простую игру, анимацию, интерактивную историю. Все действия визуализированы, благодаря чему обучение проходит без страха перед «настоящим» кодом.
Scratch активно используется в российских школах и на внешкольных курсах. Она бесплатна, полностью переведена на русский язык, работает в браузере и не требует установки.
Он подойдёт родителям, которые хотят вовлечь ребёнка в IT, педагогам для подготовки уроков, или тем, кто делает первые шаги в цифровом творчестве.
2️⃣ Для создания сайта, лендинга или портфолио 💼
Tilda — популярная no-code платформа в России, ориентированная на язык визуального программирования сайтов.
Здесь не нужно знать HTML или CSS: пользователь просто выбирает готовые блоки, настраивает их внешний вид и получает полноценный сайт, адаптированный под мобильные устройства.
С помощью Tilda можно быстро запустить лендинг, портфолио, блог или интернет-магазин. Это особенно удобно для малого бизнеса, фрилансеров и маркетологов, которым важно запуститься быстро без расходов на разработку.
Сервис полностью русифицирован, работает стабильно, а поддержка с обучающими материалами доступны на русском языке.
3️⃣ Если вы хотите протестировать идею мобильного приложения 📱
Это уже не начальный уровень визуального программирования, а более серьёзные no-code инструменты, которые используют стартапы и предприниматели по всему миру.
Bubble язык программирования — подходит для создания сложных веб-сервисов: личные кабинеты, CRM-системы, онлайн-платформы.
Здесь можно настраивать бизнес-логику, фильтры, динамические страницы, работать с API. Интерфейс визуальный, но требует базового понимания структуры данных.
Adalo больше ориентирован на мобильные приложения.
Подходит для запуска MVP — можно собрать интерфейс, подключить базу, опубликовать в Google Play.
Несмотря на простоту, платформа позволяет реализовать авторизацию, списки, фильтры, внутренние уведомления.
Обе платформы полезны тем, кто хочет создать продукт без привлечения разработчиков.
Для российских пользователей доступны русскоязычные гайды или сообщества, что упрощает вхождение в no-code разработку.
4️⃣ Если вам нужно визуальное программирование на уровне профессионала 🤓
FlutterFlow — это платформа визуального программирования, созданная на базе языка программирования Google Flutter.
В отличие от большинства no-code решений, эта среда разработки ориентирована не только на новичков, а еще на разработчиков, которым важно сэкономить время на создании интерфейса.
Сервис позволяет собирать мобильные приложения для Android и iOS в визуальном редакторе, одновременно сохраняя доступ к настоящему коду.
Пользователь может настраивать экраны, управлять состояниями, работать с анимациями, подключать Firebase и внешние API.
Интерфейс интуитивный, но при этом не ограничивает функциональность. Возможна генерация исходного кода, что особенно актуально для тех, кто планирует дальнейшую доработку проекта вручную.
Он подходит как для создания MVP, а также для разработки полноценных приложений, включая маркетплейсы, агрегаторы, системы бронирования или другие цифровые продукты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤72🔥50🥰45👍41
Озвучиваем видео с помощью ИИ 📹
Сотни нейросетей предлагают услуги озвучки, но не все они подходят для видеоконтента.
Мы отобрали пять самых актуальных ИИ-сервисов, которые обеспечивают высокое качество генерации голоса, стабильную работу и удобный интерфейс.
Ниже — краткий обзор каждого инструмента с акцентом на преимущества для озвучивания видео 👇
1️⃣ Murf.ai — голосовая нейросеть с акцентом на качество
Murf — один из самых популярных ИИ-сервисов для озвучки. Поддерживает более 120 голосов, десятки языков, включая русский.
Умеет точно расставлять паузы и интонационные акценты, что делает генерацию речи особенно естественной.
Преимущества ➕
Поддержка API для автоматизации работы;
Выбор тембра, скорости, эмоционального окраса;
Возможность загружать видео и синхронизировать с голосом.
Минусы ➖
Оплата только с зарубежных карт;
Бесплатный лимит ограничен по времени.
2️⃣ Lovo.ai — нейросеть с видеоредактором на базе ИИ
Lovo сочетает голосовую генерацию с базовой видеомонтажной платформой.
Это удобно для тех, кто хочет озвучивать, редактировать видео в одном окне. Сервис предлагает более 500 голосов, функции клонирования речи.
Преимущества ➕
Голосовая генерация на основе ИИ с реалистичной подачей;
Редактирование аудио, видео одновременно;
Поддержка 100+ языков.
Минусы ➖
Бесплатная версия ограничена 5 минутами в месяц;
Без подписки экспорт невозможен.
3️⃣ Yandex SpeechKit — локальное решение на основе искусственного интеллекта
Российская нейросеть для озвучки текста, созданная на базе ИИ-технологий Яндекса.
Подходит для бизнеса, маркетинга, ИТ-продуктов. Удобно интегрируется через API, работает стабильно.
Преимущества ➕
Русский интерфейс, техподдержка;
Язык высокого качества, переключение внутри одного текста;
Возможность оплаты с расчётного счёта.
Минусы ➖
Поддержка всего 13 языков;
Требует регистрации в Yandex Cloud.
4️⃣ Cybervoice.io — точная настройка
Нейросеть с продвинутой генерацией речи и возможностью тонкой настройки параметров: скорость, акценты, растягивание гласных, дикция, клонирование голоса.
Отлично подходит для озвучки рекламных или презентационных видео.
Преимущества ➕
Качественная голосовая генерация на ИИ-основе;
Тембр профессиональных дикторов;
Доступны все функции даже в бесплатной версии (без права коммерческого использования).
Минусы ➖
Низкая скорость обработки;
Запутанный интерфейс для новичков.
5️⃣ Synthesys — видеоаватар на базе нейросети
Этот ИИ-сервис подходит не только для озвучки, но и для генерации видео с цифровыми аватарами.
Synthesys идеален для образовательного и презентационного контента, где важна визуальная подача.
Преимущества ➕
300+ голосов, 140 языков;
Комбинированная генерация аудио и видео;
Простое редактирование интонации и пауз.
Минусы ➖
Нет бесплатного тарифа;
Некоторые аватары выглядят неестественно
В итоге:
Выбор конкретной нейросети зависит от цели.
Для регулярных задач с удобной оплатой — подойдут отечественные решения вроде Zvukogram или Yandex SpeechKit.
Если важна реалистичная интонация и глобальный охват — лучше обратить внимание на Murf.ai, Lovo.ai или Synthesys.
Даже при небольшом бюджете можно начать с бесплатных тарифов и протестировать технологию без риска 😉
Сотни нейросетей предлагают услуги озвучки, но не все они подходят для видеоконтента.
Мы отобрали пять самых актуальных ИИ-сервисов, которые обеспечивают высокое качество генерации голоса, стабильную работу и удобный интерфейс.
Ниже — краткий обзор каждого инструмента с акцентом на преимущества для озвучивания видео 👇
1️⃣ Murf.ai — голосовая нейросеть с акцентом на качество
Murf — один из самых популярных ИИ-сервисов для озвучки. Поддерживает более 120 голосов, десятки языков, включая русский.
Умеет точно расставлять паузы и интонационные акценты, что делает генерацию речи особенно естественной.
Преимущества ➕
Поддержка API для автоматизации работы;
Выбор тембра, скорости, эмоционального окраса;
Возможность загружать видео и синхронизировать с голосом.
Минусы ➖
Оплата только с зарубежных карт;
Бесплатный лимит ограничен по времени.
2️⃣ Lovo.ai — нейросеть с видеоредактором на базе ИИ
Lovo сочетает голосовую генерацию с базовой видеомонтажной платформой.
Это удобно для тех, кто хочет озвучивать, редактировать видео в одном окне. Сервис предлагает более 500 голосов, функции клонирования речи.
Преимущества ➕
Голосовая генерация на основе ИИ с реалистичной подачей;
Редактирование аудио, видео одновременно;
Поддержка 100+ языков.
Минусы ➖
Бесплатная версия ограничена 5 минутами в месяц;
Без подписки экспорт невозможен.
3️⃣ Yandex SpeechKit — локальное решение на основе искусственного интеллекта
Российская нейросеть для озвучки текста, созданная на базе ИИ-технологий Яндекса.
Подходит для бизнеса, маркетинга, ИТ-продуктов. Удобно интегрируется через API, работает стабильно.
Преимущества ➕
Русский интерфейс, техподдержка;
Язык высокого качества, переключение внутри одного текста;
Возможность оплаты с расчётного счёта.
Минусы ➖
Поддержка всего 13 языков;
Требует регистрации в Yandex Cloud.
4️⃣ Cybervoice.io — точная настройка
Нейросеть с продвинутой генерацией речи и возможностью тонкой настройки параметров: скорость, акценты, растягивание гласных, дикция, клонирование голоса.
Отлично подходит для озвучки рекламных или презентационных видео.
Преимущества ➕
Качественная голосовая генерация на ИИ-основе;
Тембр профессиональных дикторов;
Доступны все функции даже в бесплатной версии (без права коммерческого использования).
Минусы ➖
Низкая скорость обработки;
Запутанный интерфейс для новичков.
5️⃣ Synthesys — видеоаватар на базе нейросети
Этот ИИ-сервис подходит не только для озвучки, но и для генерации видео с цифровыми аватарами.
Synthesys идеален для образовательного и презентационного контента, где важна визуальная подача.
Преимущества ➕
300+ голосов, 140 языков;
Комбинированная генерация аудио и видео;
Простое редактирование интонации и пауз.
Минусы ➖
Нет бесплатного тарифа;
Некоторые аватары выглядят неестественно
В итоге:
Выбор конкретной нейросети зависит от цели.
Для регулярных задач с удобной оплатой — подойдут отечественные решения вроде Zvukogram или Yandex SpeechKit.
Если важна реалистичная интонация и глобальный охват — лучше обратить внимание на Murf.ai, Lovo.ai или Synthesys.
Даже при небольшом бюджете можно начать с бесплатных тарифов и протестировать технологию без риска 😉
👍58❤37🥰33🔥27
ChatGPT гораздо умнее, чем кажется 😎
Скорее всего, вы уже пробовали спросить у ChatGPT рецепт борща, написать письмо коллеге или попросили объяснить, как работает ипотека.
Всё сработало — и вы подумали: «Ого, круто». Но это только поверхностный слой 😉
Бот может вас удивить. Просто он молча ждёт, пока вы дадите правильную команду.
Давайте разберёмся, какие секретные приёмы используют те, кто копнул чуть глубже — и как их применить без технического образования и лишней головной боли 🙌
Скорее всего, вы уже пробовали спросить у ChatGPT рецепт борща, написать письмо коллеге или попросили объяснить, как работает ипотека.
Всё сработало — и вы подумали: «Ого, круто». Но это только поверхностный слой 😉
Бот может вас удивить. Просто он молча ждёт, пока вы дадите правильную команду.
Давайте разберёмся, какие секретные приёмы используют те, кто копнул чуть глубже — и как их применить без технического образования и лишней головной боли 🙌
👍67🔥47🥰37❤24👏2