ChatGPT

Про экономию времени Знаете, что меня бесило пару лет назад? У тебя появляется идея. Например, новый раздел в админке. - Это сначала прототип, - потом отдать дизайнеру, - потом принять у дизайнера, - потом коридорка, - потом поправать с дизайнером, - потом PBR, - потом потом в разработку, - принять у разработки. ...

В общем, за месяц будет готово. Это если очень повезет....

А вчера я сидел вечером крутил идею в bolt. Пара часов и 20 баксов — и у тебя уже готовый рабочий вариант интерфейса. С красивой версткой, с понятной функциональностью — можно идти в коридорки. Получил фидбэк — тут же поправил. Пришел на PBR — получил от разработки вопросы и фидбэк — тут же поправил.

Я бы выделил 5 частей промпта для bolt.new: 1. Сформулировать задачу Пишешь что-то вроде: "Собери интерфейс настройки для AI SDR. В нем должно быть 3 раздела: логика работы агентов, правила сегментации, каналы связи. Дизайн — как у Linear, лаконично и понятно."

2. Расписать детали Добавляешь: "В первом разделе покажи список агентов, возможность их включать/выключать, менять роли. Во втором — таблицу сегментов и критерии фильтрации. В третьем — кнопки подключения интеграций."

3. Дать референсы Кидаешь скриншот интерфейса, который тебе нравится: "Сделай в таком же стиле, но под мою задачу."

4. Добавить figma файл со своими гайдлайнами Это приближает прототип к текущему интерфейсу.

5. Уточнить финальные элементы Пишешь: "Добавь кнопки сохранения, превью финальной логики."

Еще прием — вместе GPT проработать ТЗ для Bolt. Он подскажет какие вещи забыл, что улучшить.

Итог: Через 60 минут у тебя уже есть понятный интерфейс. Не 100% финальный. Но живой. Его можно показать команде. Пощелкать. Пройтись по разделам. И вы понимаете, как это будет работать.

Вместо недель ожиданий и кучи людей, ноут, bolt и видение (это важно!!).

Вообще я в последнее время очень много работаю с bolt.new (и пишу о нем, если вдруг пропустили)).

Думаю запилить большой подробный гайд из материалов, которые изучал и своего опыта. Поставьте 🔥, если было бы интересно и полезно.

Чатгпт как переводчик

Что заметил: теперь когда мне надо перевести фразу или слово с английского на русский, я вбиваю чатгпт, тк он грузится и отвечает быстрее чем гугл переводчик.

В гугл транслейт надо еще выбрать с какого языка на какой перевести, тк вечно неправильно определяет, потом еще хочется чтобы стилистически по контексту подсказал когда фразу использовать.

Что у вас из неочевидных изменении привычек было недавно?

в этот четверг расскажу подробнее про свой дип-рисерч

получил классный отклик на опенсорс релиз моего дип-рисерча: больше 100 тысяч просмотров во всех соцсетях, 65 звездочек на гитхабе, много новых подписчиков. спасибо!

решил подробнее рассказать про кейсы, где я его использую каждый день и почему в них он перформит сильно лучше чатжпт. мой контент, маркетинг, запуски продуктов и агентов — там везде я пользуюсь им.

расскажу про это на зимней конференции про вайбкодинг. там будут и другие классные спикеры, которые поделятся кейсами про оркестрация ии-агентов; cоздание личных помощников в Cursor + Claude Code; агентный инжиниринг вместо вайбкодинга.

конференция бесплатная, но для участия понадобится подписаться на спикеров. четверг, 26 февраля, 17:00 (МСК)

регистрация по ссылке

а завтра будет еще один интересный анонс

Американские банки — это кринж какой-то У нас у компании в Штатах банк Wells Fargo. Я еще в 2018 году открыл там счет и выпустил карту. С тех пор опции поменять банк не было. В прошлом году мы налогов заплатили больше чем нужно, и в этом году они возвращают.

(На заметку: если упростить, в США ты платишь налоги вперед, не по итогам случившихся расходов, а по прогнозам относительно прошлых доходов. Поэтому если заплатил больше, они тебе возвращают часть)

Чтобы вернуть налоги, надо получить бумажный! (что?) чек. И его обналичить. Или через мобильное приложение банка как-то сфоткать под полной луной в открытом поле на библии. Короче, нужно мобильное приложение.

Вот тут начинается кринж. До этого был еще не кринж:)

У меня при обновлении телефонов с 2018 года мобильное приложение куда-то делось. Тут понадобилось его скачать, авторизоваться, выйти в поле.

Поддержка пользователей Какое-то время у нас потребовалось на то, чтобы выяснить какое именно приложение поставить. У банка их несколько. Корпоративное Ventage и Обычное. Раньше у меня было Ventage. В это приложение нужен какой-то дополнительный ID. Его нигде нет (в личном кабинете тоже). Непонятная ситуация… В любой непонятной ситуации я обычно пишу в поддержку (или GPT). Но у Банка нет поддержки! В смысле — только по телефону. Ни на почту, ни в чат, никаких других способов. Банк еще проверяет с какого номера ты звонишь. 800 препятствий на пути к сапорту.

В итоге выяснили, что нужно второе приложение, для челяди. Они туда всех не крупных ребят перевели.

App Теперь надо скачать приложение. В ru апсторе его конечно нету. В Киргизском, Казахском, Европейском тоже (у меня пока только такие локации). В Google Play аналогично.

Поменять локацию в Google Play можно только 1 раз в году и только когда тебя заметили в целевой локации. В AppStore попроще, но слетают все оплаченные приложения.

Решили из США завести новый гугл аккаунт (есть член команды в штатах). Чистый, американский, свободный. Спустя авторизацию, американские QR коды и US банковские карты приложение Банка скачал.

Победа! Победа? Пробую авторизоваться. “Не подходит логин пароль”, “Невозможно зайти в данный момент”. Я из последних сил авторизуюсь в личном кабинете в браузере с теми же логином/паролем. Иду искать куда в чат поддержки написать…

сегодня узнал одну любопытную вещь — расскажу о ней в форме загадки

анимированные заставки называют screen saver (думаю слышали такое)

почему у них такое странное название? пишите в комменты под спойлером. нельзя гуглить и чатджипитишить

Никто не любит писать тесты

Я тоже не люблю.

Хотя я однажды устроил себе челлендж «30 дней по TDD», и тогда мне было прикольно. Мне даже кажется, что именно эти дни были самыми интересными с точки зрения программирования. Это было как игра: сначала один тест зеленый, потом два, потом пять, а в конце остался финальный босс, хитрый edge-кейс, который надо закрыть, показав всё своё мастерство. Эх, были времена!

На последней конфе много обсуждали применение нейронок, и буквально каждый вторил — нейронка офигенно генерит тесты. Теперь не надо тратить на это силы, закинул промт и через пару минут тесты готовы.

И это правда. Нейронка офигенно генерит тесты. Она видит все случаи, которые надо проверить и про которые я забываю. Я бы не написал настолько подробные тесты как она. У меня просто терпения не хватило бы.

И вот тут кроется проблема. Когда мы отдаем тесты нейронке, то она генерит какой-то код и это чужой код. А что мы не любим делать кроме написания тестов? Правильно — ревьюить чужой код. Мы просто доверяем нейронке, что она сделала всё правильно.

Не кажется ли вам, что такой подход равносилен отсутствию тестов? Ведь если есть ошибки, если покрыты не все кейсы, если это вообще не тесты, а бутафория, то мы об этом не узнаем, пока не столкнемся с проблемами на проде.

Более правильно писать тесты самостоятельно, а LLMку просить сгенерить код, который эти тесты проходит.

Получается, что и последние крохи радости от программирования достанутся роботу.

Как у вас в проекте с тестами, ребят?

ps. Бонусную картинку у Фила для вас стырил

© Счастливый тимлид

Автоматический поиск упоминаний бренда и конкурентов в n8n Спасибо всем за фидбек на прошлой неделе, он очень помог. Делитесь ещё!в комментах к этому посту тоже.

Соооу:

Собрали сценарий агента с пояснением ценности и готовым JSON, который можно сразу импортировать в n8n.

Агент помогает не терять лиды, потому что вовремя находит упоминания бренда и конкурентов в открытых источниках. Каждый день он отправляет запросы в GPT, анализирует ответы, сохраняет данные в Google Sheets и присылает на почту готовый HTML-отчет. Вы видите, где и в каком контексте вас упомянули, и можете быстро выйти на контакт или отработать репутацию.

📌 Полезно маркетологам, пиарщикам и сейлз-командам, чтобы: — Не пропускать тренды и сигналы спроса — Мониторить контент конкурентов — Автоматизировать рутинный мониторинг и сосредоточиться на работе с лидами

👉 Готовый сценарий агента здесь

Потестируйте и напишите в комментах — насколько удобен и полезен этот формат? Продолжаю пилить агентов в таком виде?

OpenAI x EVM

https://openai.com/index/introducing-evmbench/

Компания OpenAI совместно с Paradigm представила EVMbench — инструмент, который измеряет, насколько хорошо ИИ справляется с безопасностью смарт-контрактов.

Бенчмарк включает 120 уязвимостей высокого уровня опасности, взятых из 40 реальных аудитов (в основном с Code4rena) и процесса аудита блокчейна Tempo (L1 блокчейн для платежей в стейблкоинах).

Система проверяет агентов в трех режимах: Режим хакера (Exploit): ИИ дают задачу — «в этом контракте есть уязвимость, попробуй вывести все средства». Атака. Режим специалиста по безопасности (Patch): «Закрой уязвимость, но не сломай исходную функциональность». Защита. Режим аудитора (Detect): «Найди все потенциально опасные места в коде». Аудит.

Результаты новых моделей приводятся впечатляющие (и пугающие): - GPT-5.3-Codex (новая модель): успешно взламывает контракты в 72.2% случаев. - GPT-5 (модель полугодовой давности): набирала только 31.9%.

EVMbench - это тест на пригодность ИИ к жизни в onchain-экономике, когда ваш агент будет лучше вас знать где залочить стейблы и не только, чтобы получить норм APY и торговать с другими агентами 24/7, пока вы спите.

Те, кто видит в криптоиндустрии лишь казино, не смогут объяснить подобные шаги OpenAI. Зато те, кто смотрит на технологическую сторону вопроса, понимают, почему крупнейшие ИИ-компании усиливают инфраструктуру блокчейна именно сейчас.

@miacoins

📖 Помните я писал несколько дней назад про будущее образования?

Наткнулся тут на пост Наташи Бабаевой. Она копает последние годы тему образования, делает курсы и рассылки, чтобы лучше в изучать в процессе интересные темы. Да и вообще у меня один из первых постов на канале с описанием концепции с ее курса.

В том посте она рассказывает, что в процессе подготовки последнего курса нашла для себя новый способ обучения — «потянуть за ниточку». Это когда ты начинаешь с интересной теме темы или человека, углубляешься, находишь смежное и изучаешь его тоже. В результате все идет от начального любопытства-интереса, и ты можешь дойти очень далеко расширяя свои знания темы.

Мне это отликается по нескольким причинам:

1️⃣ Это следование принципу (моего любимого) Навала Равиканта о том, что нам следует «pursuing our genuine curiosity». Самые крутые продукты получаются, когда человек следует за любопытством и развивает в процессе specific навык, и делает затем это круче чем 99.9% людей в мире.

2️⃣ Когда я впервые начал пользоваться ChatGPT, то одно из первых применений, которые я придумал — «on-demand graph wikipedia». Ты задаешь вопрос по теме — получаешь ответ и тут же список смежных вопросов, на которые тоже можешь получить ответ → так до бесконечности. Я как раз на днях наткнулся на такой продукт, поэтому не буду слишком углубляться в описание.

Для меня «тянуть за ниточку» выглядит ровно так. Если добавить к этому персонализацию, чтобы ответы генерились с учетом твоего бэкграунда, то получится лучший образовательный продукт, доступный сейчас.

3️⃣ Читаю сейчас книжку Andrew Chan про сетевые эффекты — «The Cold Start Problem». Но делаю это необычно, а с тем же процессом, что я завел для научных пейперов. Заливаю целиком книгу в чат и задаю ей ней вопросы — создается ощущение общения с автором.

Уже спустя день могу сказать, что давно не получал такого кайфа от чтения и давно так не погружался в книгу с головой. И это для меня тот же самый принцип «тянуть за ниточку». В коментарии закину, как выглядит «процесс чтения».

❓Как-то уже успели поменять свой процесс обучения за последние месяцы? Может есть какие-то хаки?

@prod1337

Сегодняшние реалии

- нам надо интегрировать ИИ для такой-то задачи - ну вам надо сформировать датасеты, подобрать модель или сделать свою... - подождите! какие еще нахер датасеты. ИИ всё сам умеет. я вот пишу GPT, он мне сразу отвечает

И ведь клиент совершенно прав.

В Cursor завезли GPT-5-Codex и это топ 🔥

Ни одна модель за все время моей работы ни критиковала мои идеи без дополнительных на то инструкций.

Я пробовал разные подходы и как правило модель так или иначе все равно старается угодить мне, но не с этой...

Что бы я ей не предложил - она почти всегда меня раскритикует и в 80% случаев я с ней согласен. Иногда - ну ооочень хочется сделать "красиво", в то время как она говорит - а нафига?)

Но есть и обратная сторона медали Она уж очень дотошно следует инструкциям и особенно AGENTS.md. У меня во многих проектах там стоит достаточно подробный разбор каждой задачи и составление плана на нее перед реализацией, и вот когда задача ооочень простая или является просто коррекцией текущего плана и ради этого не хочется (нет времени) вносить изменения в план - она все равно составляет на нее отдельную задачу) Это дико бесит) Но думаю что решается изменением AGENTS.md (просто руки не дошли)

Кто юзал уже? Поделитесь впечатлениями

🌐 ChatGPT запустил переводчик

OpenAI выкатили chatgpt.com/translate - и это странный релиз.

Проблема перевода текста кажется давно решенной и "захваченной" Google Translate. Даже интерфейс выглядит так же - два поля, язык слева, язык справа.

Понятно, что там есть примочки типа "переведи академически" или "объясни как ребенку" - но все же.

Зачем? Возможно ставка на то, что LLM переводит "смысл", а не "слова" - лучше справляется с контекстом, идиомами, сленгом. Но достаточно ли этого чтобы переключить людей с привычки?

Интересно посмотреть на метрики через пару месяцев.

🔗 https://chatgpt.com/translate/

#openai #chatgpt #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

Начал я наполнять Cursor всем своим содержанием. Целями, проектами, итогами встреч. Получается оч прикольно.

Но буквально на днях Notion выкатил своих агентов. И выглядит это невероятно интересно. Смешно, что я именно так и воспринимал Cursor: Notion + AI агенты. И вот, ноушн их сделал.

Еще раз. Почему мне от этого очень кайф: Весь контекст обо мне, моей работе, задачах, проектах, целях - в одном месте. И агент видит эти данные. Опираясь на них, общается со мной, решает мои задачи. Левелап!

Посмотрите: https://www.youtube.com/watch?v=R1cF4T4lgI4

Арсений Попов, художник, дельфин дружит с кукушкой

[ 1. Расскажи коротко о себе ]

Я художник. В чем в глобальном смысле экспертиза художника? С точки зрения ремесла моя экспертиза лежит в области визуальной коммуникации: медиа, реклама, кино, анимация — всё, что связано с тем, как работает форма для содержания и как работает ее восприятие. Любая форма для любого содержания: Гробы для кошек или коллаборации Яндекса и Третьяковской галереи, «Тела для исповеди» или Таблица нарративов, это всё про способы видеть. Мне интересна коммуникация на онтологическом уровне, проще говоря, как форма меняет реальность и задаёт способ её понимать. Мне нравится думать, что художник тот, кто конструирует способы видеть. За этими способами ко мне и приходят.

[ 2. Как ты используешь AI в работе? ]

Мой любимый вопрос. Недавно на него ответил этой работой для Generative Gallery. Для меня AI как инструмент проверки сомнений. Сомнения и хаос, мне в них уютно. Всё, что я делаю, рождается из облака впечатлений, которое проливается дождём из тысячи несвязанных заметок. Что-то, что собирается во внятную форму, уходит в канал. Но каждое из своих «озарений» я проверяю с ИИ в нескольких ракурсах. Если бы я поддавался соблазну пойти от первой мысли что мне «продаст» ChatGPT, то я бы уже давно запустил курс о том как создавать курсы по заводам для курсов. Прибыльный бизнес, но краткосрочный. Не знаю, где сейчас эксперты по фотошопу. Вайбкодят? Я тоже. Но в этом опасность. Думаю, когда ты жёстко привязываешь себя к инструменту, со временем он подменяет твоё содержание — то, ради чего ты вообще взял его в руки. У меня так было с карандашом. 9 лет академа. Я взял его в руки и сказал себе: ну вот, я художник! ИИ показал что есть некая разница. И это подводит нас к твоему следующему вопросу.

[ 3. Концепт или тренд, который занимает тебя? ]

Сейчас, когда каждый сам себе режиссёр, а кино превратилось в бесконечную ленту с персонализированной драматургией, мы оказались в точке, когда сложность формы перестала быть фильтром — стало видно, насколько поверхностны многие идеи. И что «карандаш» в руках человека, который научился достаточно точно переносить людей на бумагу, почти в 8к, HDR, cinematic effect, ничего не говорит о качестве его работы.

Качество качества больше не качество.

Оказалось что инструмент, больше не является барьером. Форма перестала быть фильтром. А что станет фильтром вместо нее? И здесь я не только про визуальную форму. Я про формы мышления. Способны ли мы что-то придумать в пределах одного и того же распределения вероятностей? И здесь я не только про датасет.

[ 4. Абсурдное из сети, что зацепило ]

Абсурд моя любимая тема. Мне кажется был момент, когда логика пожаром объяла наш мир, и люди всячески пытаются эвакуироваться через абсурд. Как пацан из этого рилса. Я разослал его всем.

[ 5. Главные источники вдохновения ]

Фундамент, наверное, вот эти ребята, вот они слева на право: Рорти для жизни, Стиглер и Юк Хуэй для критического взгляда на вещи, Уэльбек для души, Кауфман и Нэйтан Филдер исключительный метод. И здесь интересный момент. Я сел писать ответы на твое интервью от руки, что-бы избежать соблазна лезть в чатгпт и не отвлекаться. И имена выше, были те имена кого я вспомнил сразу. А весь пинтерест, инстаграм и тд. слиплись в единую кашу, все сохраненки и доски работают только в момент подключения или «запроса под бриф». В голове только рилс с тем пацаном, что уезжает на стуле. Как он хорош. Настоящий художник.

Трендсеттеры: 👁 Александр Доброкотов 👁 Настя Семёнова 👁 Тим Александров 👁 Денис Кожаев 👁 Мария Кувшинова 👁 Дарья Золотухина 👁 Анри Тюрин 👁 Сончи Уточкина

#hero

⚡ Почему у людей уже x10 продуктивность с AI, а у компаний - нет

a16z написали статью про разницу между Individual AI и Institutional AI. Аналогия отличная: когда в 1890-х фабрики заменили паровые двигатели на электрические, производительность не выросла 30 лет. Потому что новый мотор поставили в старую фабрику. Выстрелило только когда перестроили сами фабрики - сделали конвейеры, распределенные моторы, новые процессы.

С AI ровно то же самое. Каждый сотрудник стал быстрее - свои промпты, свои чатики, свои артефакты. Но эти артефакты не связаны в единый поток решений. Много "контента" и "активности", мало проверяемого бизнес-эффекта. Команды тонут в AI-slop: генерировать стало легко, отбирать сигнал - сложнее.

Что отличает Institutional AI: - coordination layer - единый контекст и синхронизация, а не у каждого свой ChatGPT - фокус на signal extraction - не "сгенерировать 20 вариантов", а найти 1 правильный ход - AI оптимизирован не под то чтобы соглашаться с пользователем, а под то чтобы подсвечивать риски и ломать слабую логику - оптимизация на outcome и выручку, а не на "время сэкономленное сотруднику"

Коротко: у нас уже есть "электричество". Теперь надо пересобрать фабрику.

https://www.a16z.news/p/institutional-ai-vs-individual-ai

#ai #a16z #strategy #management

————————— Мысли Рвачева —————————

Ребята, сил моих больше нет 😢

Кто-то приловчился работать с записями звонков в Яндекс Телемосте? Он выдает убогий webm файл, с которым ничего не сделаешь, а каждый раз прогонять через конвертер в mp4 — неудобно и долго. Конвертирую, чтобы закидывать в отдельный сервис, который делает транскрибацию, и потом это отправляется в GPT.

Как было раньше: юзали Гугл Мит, к нему прикручен TLDV, который сохранял запись + сразу там же давал транскрибацию звонка и короткое саммари.

Как прийти к такому же флоу, только с Телемостом?

пару слов про дела в extruct

два месяца мы провели в работе над продуктовым экспериментом - делали надстройку над crm и разрозненного набора тулов, где оседает контекст, типа note-taker, календаря, почты.

это выглядит, как проект в chatGPT / claude, но только где проект создается автоматически под каждую сделку со всем нужным контекстом и обогащенными данными. из чата доступен массив сделанных нами тул колов, типа создания org chart, энричмент, рисерч, авто-заполнения полей в salesforce. также поверх этого мы создаем «умные такси», которые не надо самим ставить и подсвечиваем риски по всему пайплайну.

по вайбу похоже на продукт momentum, которых на днях купил salesforce.

идея откликалась, но мы поняли, что универсальный продукт тут сделать сложно. у каждого свой зоопарк тулов и фрагментированный контекст, так что по-хорошему это надо внедрять персонально в каждой команде, под присмотром head of sales. плюс еще (неожиданно) не все горят желанием давать доступ ко всем своим сейлз-системам каким-то ноунеймам.

но то, что изначально планировалось как экстеншен продукта или даже пивот, в итоге лучше открыло нам глаза на extruct в его ординальном прочтении.

главное наше изменение в том, что от софтового запуска агентов в real time мы перешли в capex-слой и стали полноценным data provider’ом, который скрапит данные, чистит их, строит индекс и выдает наружу в удобном для агентов и людей виде.

может, для кого-то это звучит как база, но год назад казалось, что все можно делать агентами в real time. теперь это забустило оригинальный deep research в двух режимах: быстрый поиск по нашей базе, потом идеи в веб. выходит быстрее и качественнее, чем у мейнстримных exa, perplexity, parallels. ну и, кажется, такое завайбкодить за ночь сложнее.

но если вернуться к первому тейку, то подобные проблемы на уровне crm все равно остаются. просто, думаю, больше людей начнут решать их самостоятельно через claude code-подобные решения. скиллы вижу тут как фреймворк. не очень верю, что они могут one-shot’ом помочь компаниям с разной тяжелой логикой. но точно заменят кучу engagement-софта.

и если мы раньше думали про API-продукт, как продукт ориентированный на девелоперов и интеграции, то сейчас все расширилось до атомарного оператора, который выучил расшифровку API на прошлой неделе.

короче, на неделе open-source-нули наши скиллы, которые опираются на extruct + другие популярные сейлз-тек провайдеров. с вас звездочка и фидбэк 👉👈 https://github.com/extruct-ai/gtm-skills

ps если вы управляете командой от 3-4 сейлзов, обременены sales ops проблемами и испытываете большой fomo по всем этим клод кодам, напишите @zkid18

Стратегия OpenAI на 2025

Это не совсем обычный пост. Изначально я написал его в рабочей переписке, однако несколько людей попросили расшарить его наружу. За вычетом нескольких специфичных для работы пассажей, публикую его практически без изменений.

Аккаунт Internal Tech Mail публикует внутренние письма тех-компаний, всплывшие в судебных разбирательствах. Это документ от конца 2024 года с деталями стратегиями OpenAI и планами на 2025, который напрямую касается будущего всей индустрии.

Многое замазано, что-то можно понять из контекста. Вот основное:

🥀Цели и ценность

Цель ChatGPT – быть «интерфейсом для интернета». Чтобы быть таким интерфейсом, нужен поисковый индекс и возможность выполнять действия в сети.

Ценность ЧатаГПТ — Т-образная компетенция: широкие возможности для утомительных повседневных задач, и глубокая экспертиза в задачах, которые большинство людей считает невозможными (начиная с программирования).

Цель на первую половину 2025 года — превратить ChatGPT в суперасситента. Это значит, что он: - хорошо знает пользователя - понимает, что ему нужно - помогает с любой задачей, которую мог бы выполнить умный, надежный, эмоционально зрелый человек с компьютером.

👁Конкуренты

Главный конкурент — XXXX, который может встраивать своего ассистента в продукты, без каннибализации своей бизнес-модели как у Гугла. Судя по длине слова и контексту, имеется в виду Мета.

Два типа конкурентов: - Прямые конкуренты: другие ассистенты - Непрямые конкуренты: поисковики, браузеры, некоторые задачи которые поручают людям.

🤴 Деньги

Важен не столько рост, но и показатели вовлеченности. Чтобы увеличивать DAU, планируют внедрить 2 преимущества в H12025. Оба замазаны, но одно уже внедрили, так что речь совершенно точно про память.

Я думаю, что под вторым компонентом увеличения вовлеченности имеются в виду Напоминания и другая проактивность. Они уже в бете запускались, теперь можно докрутить: [ Чатгпт, хочу похудеть к отпуску в июле, составь мне план упражнений и присылай каждый день что тренировать сегодня ]

Новые модели монетизации планируются во второй половине 2025, пока для них готовят почву. Суперассистент (о3) будет способен создавать монетизируемый спрос для новых типов монетизации.

Далее очень замазанный кусок, из него вытекает, что OpenAI думает над финансовыми стимулами для партнеров, чтобы резко увеличить качество и влияние; от этого зависит их долгосрочный рост, и что в этом они напрямую конкурируют с XXXXXXX.

Тут может идти речь о поисковом индексе, чтобы не опираться на партнеров. Из куска про финансовые стимулы я бы предположил, что речь либо про разработку тулзов-инструментов для агентного ассистента, либо для действий для него. Уже сейчас экспериментируют с покупками, могут начать строить полноценную экосистему. «ЧатГПТ, закажи такси на работу». Тогда прямая конкуренция — с апстором, либо с Google ads. Другая гипотеза — долгосрочное развитие зависит от контента, можно поощрять UGC, прямая конкуренция с reddit.

👼 Еще очень понравилось

Мы победим, потому что наша команда работает быстро, не боится неожиданных решений и САМОДИЗРАПТА.

В 2025 году уже недостаточно сделать дизрапт рынка, нужно сделать ДИЗРАПТ СЕБЯ

Мне тут надо придумать название Тулзам (функциям) в продукте, которые запускает AI SDR и агенты.

Конкретно в данном примере для функции — "Определить MQL"

Можно придумать самому, но можно упростить себе задачу.

Пошел в GPT спросить, что он предложит. AI мне накидал несколько вариантов.

Почитав внимательно, легко понять, на каком я остановился.

📝 Промпты — это новый язык программирования

Год назад люди начали массово использовать промпты для генерации картинок. Тогда же заговорили, что промпт-инжиниринг — это навык будушего, который нужно будет всем освоить. Затем появились критики такого подхода. Они выступают за то, что у чистых промптов слишком сложный UX и нам нужно строить над ними интерфейсы. Я думаю, что правда есть и там, и там.

⚙️ Для примера я возьму промпт в формате JSON для создания персонального учителя. Мне он нравится тем, что он раздвигает границы обычного использования языковой модели. Такой промпт показывает, каких результатов можно достичь, если подробно и четко сформулировать свой запрос. JSON здесь используется не просто так — это структурированный формат для компьютеров. У него есть свои правила и именно поэтому ChatGPT его считывает лучше, чем обычный человеческий язык.

🎨 В то же время большинству пользователей намного привычнее было бы выбрать эти значения в интерфейсе и просто запустить чат. Да, языковые модели уже достаточно умные, чтобы можно было использовать последующие сообщения в чате для настройки. Но таким паттернам обучиться сложно, это точно не подойдет для дальнейшего распространения языковых моделей.

🧪 Еще важно учесть, что разработать и переделать любой интерфейс занимает время. А вот чистые промпты позволяют моментально тестировать гипотезы и менять поведение. Поэтому если мы находимся на стадии экспериментов, то покрывать промпты интерфейсом — не лучшая идея. В этом контексте, я предлагаю рассматривать промпты, как язык программирования над языковой моделью. Как и в классической разработке — часто самый быстрый способ проверить техническую гипотезу — это голый функциональный код. И только после таких проверок этот код покрывается интерфейсом.

🔮 Поэтому я считаю, что чистые промпты действительно останутся с нами надолго и работа промпт-инженеров будет востребованной. Но нам понадобятся и классные интерфейсы, чтобы снижать когнитивную нагрузку и привлекать новых пользователей в такие продукты.

@prod1337