ChatGPT vs DeepSeek

⚡ 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

Я про ии-агентов буду писать много, потому что это сейчас хайп и из каждого утюга несется "помоги-покажи-поставь-интегрируй". Немного overview:

- уже есть прогрессивные компании, которые сделали из кода на определенных проектах "черный ящик" - человек туда не лезет вообще, даже на код-ревью. всё это покрывается тестами, которые тоже писала нейронка (под руководством иногда человека), CI/CD тоже имеет нейронки, которые решают определенные вопросы на местах, а определенные отдают "наверх", агентам-кодерам. Мешок с костями имеет право только смотреть результаты и лезть в рулесеты.

Подход конечно интересный, основной минус на начало 2026 года: токены сжираются как сумасшедшие, геометрически-пропорционально росту рулесетов и автоматизация интеллектуального труда стремительно несется к стоимости небольшого IT-отдела. Возможно стоит использовать для проектов/продуктов, которые всё равно нужно будет переписать или не жалко. Но косты всё портят.

- классический подход "дух машины работает - механикус контролирует". один или несколько агентов с прозрачной коммуникацией, за которыми постоянно следит человек и которые имеют ограниченные задачи - аналитика, да любое, но в постоянный codebase - только под надзором и с code reviews. собственно, ChatGPT которому дали прямой доступ к файловой системе и научили спрашивать разрешения запускать команды.

Я нахожусь здесь.

- консервативные компании, у которых сотрудники хаотично сидят в ИИ-чатиках или гоняют агентов, или вообще ничего не гоняют - их сейчас большинство, ИИ пока сложно, непонятно и опасно, они хотят кнопку в своей ERP "напиши отчеты за квартал" или "god, fix the prod" в админке кубернетиса. Классические продукты обновляться не спешат, а многие последний раз обновлялись 20 лет назад и автор давно умер. Лезть в такие компании с ИИ продуктом - не сожгут, но выгонят.

Это и есть реальный мир, который про ИИ узнает только на бирже, из новостей в телевизоре и из кнопки "Siri, поставь будильник на 7 утра".

Вдогонку про AI хочу набросить

Я наблюдаю как мои ученики, точнее ученицы, используют искуственный интеллект для разработки и вижу кучу проблем. Я пока еще не выкристаллизовал правильных подход, плюс вижу как всё меняется со скоростью света, но текущий подход точно хреновый. И главное — это вижу не только я.

Прочитал сейчас исследование, о том, что вопреки ощущениям самих программистов AI на самом деле замедляет работу на 10-20%, а не ускоряет её.

У меня более половины генераций идут в мусорку, а я ответственно подхожу к написанию промтов. У учениц - 90% генераций тот еще говнокод. Но самая большая проблема в том, что если ты не эксперт, то чтобы понять, что сгенерировался на самом деле говнокод, нужно ооооочень много времени. Настолько много, что было бы проще написать самому с нуля.

Главная проблема, которую я вижу — это плохое понимание конечного результата. Есть ценное знание предков: «семь раз отмерь — один раз отрежь». В нашем случае, это «семь раз подумай, один запрограммируй спроси GPT». Но никто не думает семь раз. Редко когда кто-то думает даже один. А ведь весь секрет хорошей генерации через AI — продуманный промпт.

Решение есть. Когда можешь четко объяснить ИИ что у тебя есть, и какой результат хочешь получить — то с большой вероятностью он это сделает корректно. Но вот что забавно — когда ты сам знаешь, что тебе нужно получить, с еще с бОльшей вероятностью ты сам в состоянии написать этот код. Написать быстрее и качественнее. (Если это не регулярки, конечно)

Есть еще такая мысль. Почему на простые вопросы GPT генерит какую-то заумную хрень, а на сложные — отличные ответы? Я пришел к выводу, что когда сложный вопрос становится для тебя простым, то ты начинаешь видеть, что GPT генерит такую же хрень, просто ты был не в состоянии это понять.

Еще одна мысль — GPT тебя расслабляет. Ты перестаешь думать, полагаясь на ответы чата. Ты начинаешь думать как чат. Я уже начал встречать кучу текстов, которые люди пишут сами, но в них уже тот самый вайб GPT. Они учатся писать у GPT и думают что это норм.

Почувствуй! Твое сознание — как ржавеющий механизм. Твой мозг — заброшенный сад. GPT — это костыли для ума, автопилот для разума! (Этот абзац сгенерирован GPT)

Вывод! Создавай собственные смыслы и не позволяй LLM принимать решения за тебя. Не теряй интерес к исследованию, сохрани в себе любознательность и умение изучать информацию. Это твоя жизнь, проживи её самостоятельно.

Записаться на обучение можно в директ

ChatGPT 5 это факинг имба. Без шуток.

Пытался запустить долбаный Госплагин, для работы с ЭЦП. Эта шляпа тупо не работает и все.

В браузере оттдебажил что плагин в браузере не может достучаться до плагина на машине. Рассказал GPT, и оно мать его заставило работать сие поделие.

Вот как это было https://chatgpt.com/share/689a22fb-8be4-800e-9748-9c8894e46353

Когда-нибудь по этой истории снимут фильм...

Однажды ChatGPT отказался говорить на хорватском (и скорее всего также на сербском, боснийском, ...) без явных причин. Полностью. Оказалось, что на Балканах люди чаще остальных дизлайкали ответы.

Как пользоваться GPT-5 Pro за 60$ вместо 200$?

GPT-5 вышла всего несколько дней назад, а уже успела наделать кучу шума. Например, в первые дни у пользователей были проблемы с тем, что им отвечали старые модели (типа 4o) вместо нового GPT-5 семейства. Наверняка, многие из вас уже знают в чем было дело, поэтому дублировать информацию не буду (а те кто не знают - проблема была во внутреннем роутере между моделями).

Но вот те, у кого проблем с этим не было (или было по минимуму) - это пользователи подписки Pro (да-да, та которая мажорская за 200$).

В целом, судя по отзывам (и личному опыту) тех, кто пользуется GPT-5 Pro - она в разы лучше отвечает и вообще практически не галлюцинирует (субъективное мнение). Сегодня в X даже увидел пост (который репостнул Sama) где чел пишет, что он готов платить 1k$/месяц за 2x лимиты на GPT-5 pro (Sama сказал что они подумают; еще бы, ждем новой подписки Ultra Pro Max)

Так вот, лично я не готов платить пока что 200$ в месяц даже, но платил бы что-то между ... и - такое решение есть! Вот подробная инструкция:

1. Заходим в свой ChatGPT, нажимаем на иконку профиля и выбираем Upgrade plan. 2. Переключаем с Personal на Business и выбираем подписку Business (у кого-то может называться Team). 3. Меняем количество пользователей на 2 и переходим к оплате (если оплатите сразу за год - будет по 50$ в месяц) 4. Оплачиваем, далее вас перекинет на страницу настройки команды где вы сможете заполнить базовую информацию (можете выдумать). 5. Предложит пригласить кого-то из пользователей - можете добавить в подписку друга/партнера/родственника (или даже поделить с ним оплату и тогда у вас будет GPT-5 Pro всего за 30$ в месяц). 6. Поздравляю, теперь вы почти на тех же правах что и Pro юзеры за 200$.

Почему почти? У Team и Pro на GPT-5 Pro есть разница в лимитах для GPT-5 Pro. В Team лимиты более сдержанные, но мне вполне хватает того лимита, который там есть. Если упрётесь в потолок - можно доплатить кредитами, когда это реально нужно, и это всё ещё не 200$ в месяц.

Кстати, вместе с Team идут еще всякие плюшки, с которыми можете ознакомиться на скрине к этому посту.

А вообще, если у вас есть хоть какая-то команда и вы сторонник внедрения ИИ в бизнес (а иначе зачем вы подписаны на мой канал? 🧐) - крайне рекомендую приобрести Team подписку для своей команды. Сам так делаю и продвигаю это в тех проектах, в которых/с которыми работаю.

Пользуйтесь с удовольствием, делитесь с друзьями 😊 А если кто знает еще какие-то лайфхаки или может быть даже как получить доступ к GPT-5 Pro еще дешевле (а может и бесплатно) - пишите в комментариях)

Это график роста пользователей из AI в Flowmapp.

— Начали с 20 посещений в сутки — Сейчас аппетиты выросли до следующей цели в 4,000 юзеров в месяц.

Основные AI-источники: ChatGPT, Gemini, Perplexity + суммарно все обертки.

(кстати, не все знают, что 100% протрекать трафик из AI-чатов невозможно как минимум по 3-м причинам)

Паттерны поиска и принятия решений пользователями изменятся навсегда.

И это уже началось.

Я сейчас пробую Cursor как личного AI агента для всех задач. - собирать фичи в продукте - планировать рабочую неделю - планировать и собирать детали релокации - собирать саммари встреч и фолуапы, таски - и т.д.

Ну то есть вообще не для програмирования. У меня к Chat GPT был такой же запрос, но у него не хватало контекста обо мне. Чуть чуть в инструкции скармливал ему описаний. Но этого систематически мало.

В Cursor постоянно пополняется база знаний обо мне. И это и есть ключевое преимущество! Он умеет все данные над которыми я работал собрать воедино и использовать их как контекст для следующей задачи.

Это Сева Устинов поделился как он использует Cursor и меня пробило. Ровно те же мои старания в PGT, но на стероидах и интеграциях через API.

Чтобы вы как-то визуализировали:

Пример планирования спринта и резюме, которое только что себе зафиксировал, на скриншоте.

НО! (см следующий пост)

🔍 Как улучшить поиск в интернете в 10 раз? (заменяем Гугл и ChatGPT)

Продакт-менеджеры знают, как сложно пересадить пользователя с привычного решения на новое. Считается, что для этого нужно сделать 10х продукт по сравнению со старым. Тем не менее, я стал использовать гугл-поиск на 90% меньше с декабря прошлого года. Оказалось, что формулировать вопросы в свободном формате и получать ответы текстом намного удобнее, чем исследовать поисковую выдачу.

🕸 В первом релизе ChatGPT классно закрыл сценарии работы с информацией, для которой не нужна актуальность и достаточно свежести конца 2021 года. А с появлением плагинов и веб-браузинга чат начал закрывать и сценарии, где требуется свежая информация. Неудивительно, что внутри Гугла все последние месяцы бьют тревогу — уже перестроили стратегию, структуру компании и развивают свой Bard.

🌐 Как я уже писал, веб-браузинг в ChatGPT плохо, но к счастью есть решение. В этом нам поможет продукт Perplexity. Это полноценный поиск с встроенным GPT-4 и классным дизайном. На днях они релизнули режим Copilot: теперь можно задать даже абстрактный вопрос вроде «какие есть интересные события в июне в Белграде» или «собери мне план курса по Langchain». Копайлот задаст в ответ уточняющие вопросы и в итоге распишет ответ с ссылками на актуальные сайты-источники. После этого можно продолжить общение в чате и уточнить свой запрос.

🤖 Обычный поиск там работает без регистрации, а для режима копайлота нужно будет авторизоваться через гугл. Также удобно, что результат можно зашарить с другими — вот к примеру результаты моего запроса про курс по Лангчейну. Рекомендую начать пробовать для сценариев, в которых вы бы хотели использовать ChatGPT, но требуется актуальная информация.

🔮 Всё это натолкнуло меня на мысли про будущее контент-маркетинга и SEO. Давайте соберем здесь 30 реакций и я сделаю про это отдельный пост.

@prod1337

Пока вынашивал в голове пост, где рассказывал бы по шагам про агентов — Леша уже его написал, почитайте.

TLDR: 1. Люди прикинули, что если поставить GPT цель, то он неплохо справляется с ее декомпозицией на простые задачи. 2. Люди также прикинули, что если хранить в памяти результаты запросов к GPT, и подбирать для каждого следующего запроса нужную информацию из памяти → то получится обойти ограничения инпута (сейчас это 5k токенов/коротких английских слов) 3. В результате можно поставить задачу агенту, он ее разобъет на подзадачи → начнет решать доступными средствами → будет сверять результат и задачу, продвигаясь все дальше. 4. В агентах нет ничего нового — это склейка нескольких существующих решений, в самом простом примере занимает 100 строчек кода. Они построены вокруг обычного GPT, который попросили писать себе списки задач → затем думать как их решить используя доступные средства. Из текущих средств — браузер + поиск.

Мой опыт: 1. Все эксперименты достаточно примитивны. Я пока ничего практичного не видел, кроме задач на рисерч и структуризацию информации из интернета. Но я вижу большой потенциал в том, что будут расширяться количество интеграций. Сейчас уже появился модуль, что читать ленту в твиттере и писать туда. На реддите видел эксперименты по тому, чтобы дать агентам доступ ко всей операционной системе. 2. Если видите, что кому-то autogpt заработал миллионы, то это полный буллшит.

Предсказания: 1. Контейнеризация агентов, aka “агент под задачу”. Например: агент-рисерчер соберет анализ сайтов конкурентов; агент-маркетолог опишет рекламную кампанию. 2. Расширение способов взаимодействия с миром для агентов. Сейчас это браузер, гугл и инструменты языковой модели. Дальше в руках агентов окажутся интеграции с большинством сервисов → расширится объем действий для достижения цели. Закрытые сервисы (Twitter) начнут еще сильнее душить свое API. 3. Агенты начнут вставать на место конкретных рекуррентных сценариев внутри компаний и делать со временем лучше людей.

впервые выкладываю исходники своего ai-тренера и анонс закрытого клуба

на прошлой неделе вышел подкаст со мной на канале сообщества димы мацкевича. обсудили чем аи-тренер лучше настоящего, почему агент работает лучше чатжпт. там же я по шагам рассказал про процесс создания такого агента.

я занимаюсь с ним уже полтора месяца и это лучший спортивный опыт в жизни. мы вместе пережили смену трех спортазлов, две травмы вне зала и адаптиацию программы под них. прогресс идет каждую неделю и мне сложно представить систему, которая подходила бы мне больше.

но даже с моими наводками из видео — процесс создания агента достаточно запарный. мне почти каждый день пишут и спрашивают исходники. хорошая новость — сегодня я их впервые выкладываю в свой закрытый клуб, как и еще два полезных артефакта. по исходникам агента можно развернуть за 5 минут и сразу начать пользоваться.

каждый день я строю agentcy — компанию, где нет сотрудинков и есть только агенты. в процессе у меня копится масса аи-артефактов, которые помогают запускать продукты и фичи быстро, с опорой на данные, и интересно рассказывать про это в контенте. их я и буду публиковать в закрытом клубе.

на сайте можно посмотреть список дропов на следющие недели. про этот канал я конечно не забуду, но самые ценные артефакты я откладывал для клуба. для первых 50 подписчиков early bird цена. увидимся в клубе

Промпт вместо инструкции Работаю над большим плейбуком по автоматизации инбаунд воронки с помощью n8n. Собираю туда полезные воркфлоу: от отслеживания упоминаний бренда до реактивации лидов.

И подумал: что если не объяснять воркфлоу на словах, а сразу дать промпт для GPT, который на основе скрина генерит тебе готовую инструкцию — что и как собирать в n8n?

Пример: промпт, который помогает собрать воркфлоу для автоматического трекинга упоминания бренда в GPT.

Этот воркфлоу: - каждый день отправляет поисковые запросы в ChatGPT, - ищет упоминания твоего бренда или конкурентов, - сохраняет данные в Google Sheets, - шлет тебе на почту красивый HTML-отчет.

Как с этим работать Берешь скрин воркфлоу и скрамливаешь его GPT вместе с этим промптом: Ты — инженер по автоматизации, эксперт в n8n. Мне нужно собрать такой же воркфлоу, как на этом скриншоте: бот ежедневно отправляет поисковые запросы в ChatGPT (модель gpt-4o), проверяет, упоминается ли мой бренд или конкуренты, сохраняет данные в Google Sheets и отправляет на почту HTML-отчет.

Вот что видно на скриншоте:

1. Daily Trigger — триггер запускается каждый день 2. Setup Queries — нода с JavaScript, где я задаю ключевые слова 3. Query ChatGPT (HTTP) — запросы отправляются в модель chatgpt-4o-latest через HTTP (указываю API-ключ) 4. Process Response — JavaScript-нода парсит и анализирует ответы 5. Save to Google Sheets — данные пишутся в таблицу 6. Generate Email Report — формируется HTML-письмо 7. Send Email — письмо уходит на указанные адреса

Напиши подробную пошаговую инструкцию по сборке этого воркфлоу в n8n:

- Какие ноды использовать и как их настроить - Что писать в каждом JavaScript-ноде - Как правильно отправить запрос к ChatGPT через HTTP - Как подготовить Google Sheets (включая настройку API) - Как собрать HTML-отчет - Как настроить отправку email - Как сделать так, чтобы это все запускалось каждый день

Укажи все важные нюансы, переменные, ссылки на документацию, если нужно. Пиши понятно, как будто объясняешь новому пользователю n8n, который хочет все повторить точно и быстро.

По итогу получаешь пошаговую инструкцию, как тебе собрать такой воркфлоу для себя.

Что думаете? Удобнее ли так работать? Или лучше оставить пошаговые инструкции?

странный какой-то всплеск у openai за последний день

что происходит?

Заметил, что навайбкоженые сервисы появляются уже пачками. Захотел тут прикупить новые диски на авто, еще пол года назад примерять надо было самому через фотошопы или американские сервисы с ограниченным количеством оем-дисков. Ну и чатугпт можно было дать задачу. Сейчас уже пачка сервисов на базе ИИ: загружаешь фото авто и дисков, получаешь такой же результат, как в чатегпт, но за деньги. Все сделаны как под копирку, у всех одинаковые проблемы – ИИ искажает пропорции машины и дисков, регулировать размер дисков не получается. Чем-то напоминает базар 90х годов, где целыми рядами продают одинаковую херню, но там хотя бы можно было торговаться.

🌎 Новые возможности ChatGPT после релиза доступа к интернету

Несколько дней назад я получил доступ к GPT-4 с browsing mode (пока выдают только по подписке Plus). Работает точно также как стандартный режим, но в определенные моменты теперь может делать поисковые запросы, открывать сайты и читать их контент.

😵 Первые впечатления — ждал большего. Для большей части сайтов запросы отваливаются, у браузера не получается прочитать их контент. При этом сам по себе браузинг работает медленно, а из-за сломанных запросов процесс растягивается на ~5 минут. И не похоже, что у этой проблемы есть простое решение. Сервисы вроде Cloudflare фильтруют автоматический бот-трафик. И сложно предсказать, какая политика будет для парсера от OpenAI. Также ничто не мешает владельцам сайта самим написать «защитный фильтр» для своего контента.

👨‍🔬 Но там где работает — работает круто. Раньше приходилось в голове проводить проверку «а эта информация новее 2021 или нет?». И если нет, то придумывать способ передать информацию в промт в ручном режиме. В этом сильно помогало расширение про которое я рассказывал на днях. В любом случае с браузингом открываются совсем новые возможности взаимодействия, расскажу про свои любимые:

1️⃣ Документация и код — раньше регулярно ловил баги при генерации кода, потому что библиотека уже сильно обновилась, а GPT была обучена на сторой версии. Теперь в таком случае можно дать ссылку на страницу свежей доки и попросить использовать информацию оттуда — сработает отлично.

2️⃣ Работа с актуальным контентом сайта — можно в промпте просто дать ссылку на сайт и быть увереным, что получишь ответ из актуального контента на сайте. Браузер даже умеет самостоятельно ходить по остальным страницам сайта, когда это помогает решить задачу. Сценарий: cкармливаем ссылку на сайт компании при подготовке к собесу или продаже — получаем основную информацию в сжатом виде. Pro tip: если модель ответила не запрашивая данные из интернета, то можно просто попросить ее фактчекнуть свой ответ — тогда она запустит режим-браузинг.

3️⃣ Структурирование и парсинг — просим собрать все ссылки с определенной веб-страницы и отправить их в табличном виде. Или ссылки на внешние сайты партнеров, когда собираем информацию о компании. С таким browsing-mode хорошо справляется. Можно зайти и с обратной стороны — попросить собрать эссе с цитированием сайтов и подкрепить ссылками.

🫢 Также попросил ChatGPT саму собрать табличку новых фичей после релиза доступа к интернету. Неплохо справилась — ответ приложу в комменты.

@prod1337