ChatGPT vs DeepSeek

Спросил чатгпт

Как сделать ИИ-агента с нулевыми знаниями?

Сегодня нам понадобятся: - немного вайбкодинга (читайте мои предыдущие посты) - чуть-чуть инфы из тг каналов и чатов - энтузиазм

Для начала нужно понять что такое агент, тк тяжело делать не понимая что ты делаешь. Определений много, но вот мое (простыми словами): Агент - это автономная система, способная самостоятельно (без вмешательства человека) выполнять задачи и подзадачи, а так же - принимать решения можете кидаться ссаными тряпками, эксперты в определениях

Из каких компонентов состоит агент? Всегда по разному, но вот частые составляющие: - системный промпт - функции (они же tools/тулзы) - Structured Output (структурированный ответ по шаблону) , сюда же Response Format/Schema - память (у любого агента почти есть память, самая простая реализация -> просто сохранять ее через тулзу и инжектить в системный промпт)

Если уже на этом этапе вы не понимаете о чем речь - идете в ChatGPT (или любой другой чатбот) и просите вам объяснить эти компоненты (можно добавить - `объясни мне как ребенку`)

Если тебе кажется что ты уже делал агента Просто генерация ответов через OpenAI API, даже в Structured Output - это не агент.

Приведу примеры: - картинка на вход -> описание - LLM workflow - картинка на вход (допустим фото продуктов питания) -> Structured Output схема со списком всех ингридиентов -> генерация рецепта - сложный LLM workflow - задача на вход (закажи мне продукты питания) -> tool calling (параллельный, множественный) -> готовая корзина с продуктами где остается только ввести данные карты в Шестерочке - агент

А какой агент мне нужен? Ну тут вообще вопрос -> а нужен ли тебе агент? У многих есть желание их сделать, но полное отсутствие понимания - а зачем? Делать реально агента который будет за вас заказывать продукты с 0 знаниями в построения таких систем? Да ты за это время сам(а) 100 корзин соберешь. Пустая трата времени.

Если обычный LLM пайплайн/сложный решает вашу задачу -> так пусть и решает. Не усложняй.

Но если реально нужен (или просто интересно) -> читай дальше.

С чего начать делать агента? С понимания того какие задачи он должен закрывать, хорошим брейнштормом с ChatGPT/Claude/Gemini/любой другой моделью, лучше прямо в Cursor с описанием вашего product.md и других важных составляющих.

Далее идем на ERC3 Leaderboards (для тех кто не в курсе, это - Enterprise Challenge который провел Ринат Абдуллин, где решалось - кто батя в агентах), и начинаем внимательно читать топовые архитектуры (есть и локальный бенчмарк там, если у вас задача на локальных моделях делать и данные из контура своего не выпускать).

Кстати, я недавно вписался в опен-сорс проект Валеры Ковальского - SGR Agent Core (по сути библиотека которая помогает быстро собрать агента по методике SGR - Schema Guided Reasoning). Посмотрим что из этого получится, пока очень интересно испытывать возможности локальных моделей на бенчах ERC3.

Так вот, из этого лидерборда, вычитываем лучшие архитектуры (можно их прям через ChatGPT Atlas поштурмить на странице), выбираем то что вам ближе, копируем, идем в Cursor и просим это декомпозировать и наслоить на ваш проект (вашу идею).

Полученное - читаем, вникаем и реализуем)) Будет сложно, будет непонятно, будет (не)работать, но если не пробовать - ничего не получится уж точно ☺️

Делитесь в комментариях своими трудностями, по возможности буду разбирать 🙏

@atlfreedom

Как работает ChatGPT (ч.1) 🤖 →

Последние недели часто объясняю, как Чат работает изунтри. Отсюда и вырос запрос написать этот текст. Это будет серия постов, где будем вместе разбираться почему с одной стороны это прорыв, а с другой стороны технология, которая доступна уже почти три года.

=== Погнали ↓

Начнем с верхнего уровня: на нем две части, и это неожиданно — Chat и GPT. Сегодня сфокусируемся на GPT.

→ GPT — это GPT-3 — языковая модель, которую компания OpenAI выпустила в мае 2020-го года. После этого ее несколько раз дорабатывали. Последний раз год назад — эта версия и крутится внутри ChatGPT.

В момент релиза GPT-3 стала прорывом, отчасти потому что была обучена на всей текстовой информации в интернете. В последней версии это информация из конца 2021-го. Например, ютуб-видео или подкасты попали внутрь только если у них была текстовая расшифровка в интернете на тот момент.

Модель получилась настолько мощной, что ее не стали выкладывать в открытый доступ, как делали обычного до этого. С одной стороны из-за безопасности, а с другой стороны, чтобы лучше монетизировать. Так GPT-3 стала доступна через API: OpenAI на своей стороне проводят модерацию и берут деньги за каждый запрос.

Также GPT-3 — это черная коробка, на вход она принимает «инпут», а возвращает «аутпут». В базовом сценарии единственный способ повлиять на аутпут — это переписать инпут. Мы не можем гарантировано получить от нее один и тот же аутпут при одинаковом инпуте. Мы не может детально узнать, почему она ответила именно таким текстом. Хотя отмечу, что ребята из OpenAI проделали много работы, чтобы сделать ответы более предсказуемыми.

Технологии почти три года, последнее обновление было год назад. Так почему она взлетела только сейчас? Об этом расскажу в следующем посте.

Пока на стриме говорят об использовании ChatGPT в здравоохранении, я не могу перестать думать об этом графике

@ai_newz

✨ Как люди используют AI каждый день — 30 примеров

Разговоров об AI очень много, медийный фон просто зашкаливает, поэтому втройне интересно понять, а как же дела обстоят на самом деле.

Я провел в Твиттере микро-опрос своей аудитории, чтобы выяснить реальные (и полезные) кейсы применения AI в ежедневной рутине.

145 людей поделились своим опытом.

Вот самое полезное / интересное / применимое на мой взгляд:

— Разработчики генерируют код (Claude Code, Cursor, Lovable, etc.) — Заметки с Zoom звонков — Генерировать идеи для нового контента — Делать deep research, маркетинговые исследования и репорты рынков — Фотографировать этикетки на продуктах в магазине и спрашивать у ИИ: состав, ЖБУ, полезны ли они или содержат вредные добавки — Создавать и редактировать тикеты и просить приоритизировать задачи на день для проджект менеджмента — Переводить Рилсы и ТикТоки в текст (speech-to-text) — Просить AI прочитать лендинг и дать рекомендации по улучшению текстов — Делать summary длинных email'в — Работать с текстом (перевод, стиль, пеерефрах, исправление ошибок, выжимки и пр.) — Психологическая поддержка через разговор с AI — Генерация изображений 🍌 — Оспаривать собственные решения, обсуждая альтернативные мнения — Автоматизация напоминаний о встречах и делах — Обучение и глубокие знания об интересующем предмете — Анализ результатов работы рекламных кампаний — Голосом записывать идеи в черновики, чтобы не забыть (про бизнес, контент) — Собеседник для брейншторма — Задать вопросы по настройке любой техники (чтобы не читать инструкцию) — Просто использовать вместо Google — (нельзя не заметить, что весь LinkedIn на 90% засран AI постами и комментариями) — Просить читать статьи и выбрать для тебя лучшие — Анализировать таблицы и получать инвайты из этих цифр — Вести философские беседы — Просить советы по маркетингу — Превращать обрывочные заметки в стройные тексты — Генерировать варианты для переговоров и разрешения конфликтов, — Создавать быстрые презентации для визуального объяснения чего-либо — Решение любых образовательных задач (видимо это студенты) — "Делать всё" — Фотать содержимое холодильника и получать рецепты для имеющихся продуктов

Вот так люди используют.

GPT 5.2 - хорош 🚀

Попробуйте: Какой бы главный совет ты мне дал учитывая то что ты знаешь обо мне и наших с тобой диалогах?

Сегодня к 6 по мск OpenAI покажут новый продукт «для разработчиков и всех кто хочет стать разработчиками», Сэм обещает в этот раз выбрать менее чудовищное название, чем чатгпт.

Тренд на вайбкодинг очень интересный, при этом сегодняшние продукты очень сильно не дотягивают (говорю как человек с подпиской и на курсор, и на виндсерф, сделавший 5 приложений за последний год, и на 6 просто уткнувшийся в ограничения системы и собственных знаний). Хочу очень увидеть что-то юзерфрендли в этой области. Если помечтать — свой апстор приложений внутри ChatGPT. Такое уже пытались сделать с GPTs, но тогда технологии были сильно не там. Может, пора?

Да и анонсы новых продуктов у OpenAI не каждый день, всё-таки, удивительно мало шума про это.

⌨️ ChatGPT, наконец, заметили что часто надо поделиться не всем диалогом, а только конкретным сообщением и добавили шер ответа по ссылке.

И приятную анимацию падения окошка по кнопке Esc.

Идеи для больших работ, давно живут в каждом. Нет человека без идей, так как нет человека без прошлого.

Да, хорошо выстроить себе систему для быстрой реализации — особенно в нашем СДВГ мире. У меня это проект в Chat GPT с информацией о моих вкусах, историях и прошлых работах. Так мне проще реализовать свои наброски быстро и вписывать их во вселенные. Конечно, хочется еще более глубокого погружение в мой личный датасет, но я никак этим не займусь (как и вайбкодингом). Мои работы сейчас похожи на то, что я всегда любила — фильмы Мишеля Гондри, фильмы Иокама Триера, аниме о перемещениях во времени и вселенных, мультфильм «Полуночная проповедь», Рерих, наконец коллажи, ассамбляжи и просто кучи милых вещей.

Иллюстрации — стилы к будущей выставке от Березового промпта, которая ждет вас совсем скоро.

#fli продолжаю настраивать своего бота.

если коротко: openclaw и ai-агенты меня жутко бесят тем, какие они сырые сука. но почему-то от этого процесса невозможно оторваться - хочется докручивать систему дальше, отправляя голосовые в телеграме)

что сделал: • поднял персистентность workspace через git + cron: раз в 3 часа агент делает git diff и коммитит изменения • по наводке @jamilzakirov поставил нормальный веб-поиск через SearXNG: https://playbooks.com/skills/openclaw/skills/searxng-local • прикрутил Obsidian. сделал папку Contacts, дал агенту доступ к vault (через Obsidian Sync на mac mini) и написал отдельный skill под мой формат заметок • завёл агенту отдельный Telegram-аккаунт и с нуля пишу самоулучшающийся skill на python + telethon, чтобы он мог писать в лс/чаты по команде • начал использовать встроенный openclaw-браузер (залогинил его в отдельный google-аккаунт фли) • написал manage-openai-auth скилл: теперь могу кидать разные auth.json от кодекса, и агент добавляет их как fallback-модели (можно попросить такие auth'ы от 20$-chatgpt у друзей не-кодеров и радоваться своим большим лимитам) • сделал skill для редактуры постов под мой стиль (фли сам посмотрел мои тексты и собрал это в skill) • фли уже успешно забронил мне падел-корт; под это тоже вынес отдельный skill с best practices • полностью перевёл напоминания и управление календарём на новую схему

про последний пункт отдельно, потому что тут у меня реально сгорела жопа.

раньше у меня был бот для напоминаний: я отправляю голосовое → ии парсит детали напоминания → пишет в бд → по крону напоминает. давно хотел перевести этот "бэкенд" этих напоминаний в Google Calendar, чтобы всё было в одном месте: и встречи, и напоминания.

и вот тут я попробовал сделать это через openclaw — на .md-файлах, skills и cron jobs. честно: markdown-программирование — это боль.

когда пишешь обычный код, у тебя всё строго и воспроизводимо. а тут ощущение, что ты даешь команды человеку с очень плохой памятью: вроде понял, но через шаг забыл контекст.

в итоге система встреч и напоминаний у меня всё-таки заработала. и я впервые очень физически почувствовал будущее: где будет много llm-compute вместо классического cpu-compute.

llm-compute даёт гибкость, простоту и персонализацию. но он настолько нестрогий, что после обычной разработки иногда хочется пойти в душ и отмыться.

писал это быстро, почти без вылизывания (фли только помог с редактурой). если интересно - давайте разберём спорные места в комментах.

Что мне сейчас интересно →

Прямо сейчас есть три основные темы:

1. AR и цифровая мода 👟 — с декабре работаю в Фарфече в команде AR/3D. Мы переносим опыт оффлайн-шопинга в мобильное приложение и на сайт. С нашими технологиями можно примерить кроссовки, одежду и часы через камеру телефона, а сумки можно рассмотреть в деталях в 3D.

Вот на днях релизнули в мобильное приложение 3D-просмотрщик для сумок (кстати это мой продукт теперь).

2. ЧАТЖИПИТИ (ChatGPT) и похожие сетки 🤖 — эххх сейчас бы рассказать, как оптимизировал через ИИ свой рабочий день и теперь не работаю, но такого нет. Вместо этого я копаю его с самых основ: фундаментальные ограничения, какие недостатки легко обойти, какие сферы обязательно изменятся в ближайшие годы под влиянием ИИ.

3. Релокация, стартап и номад-визы ✈️ — сама по себе релокация из обузы для меня начинает потихоньку превращаться стартап, где нужно рисерчить, искать хаки и тестить гипотезы. Помимо этого в голове есть гора рефлексии после жизни в 5 странах по 2+ месяца.

Про эти темы я планирую писать ближайший месяц, а дальше уже посмотрим.

Самое время подписаться и скинуть друзьям, которым это тоже интересно 😎

Андрей из https://t.me/logicIntermission недавно заметил очень верную вещь: память в моделях это фундаментальная важная продуктовая фича, потому что именно она позволяет создавать «запертый сад» для пользователя: представьте, что вышел Клод, который на 15% умнее GPT, но GPT уже знает про вас столько, что за счёт персонализации будет выдавать лучшие ответы. И зачем тогда переходить?

А ещё память открывает новые возможности для взаимодействия. Вы наверняка уже просили ChatGPT рассказать про вас что-то, что вы сами не знаете. Но на этом можно не ограничиваться, ведь новым моделям доступно гораздо больше инструментов. Например, попросите модель нарисовать для вас абстрактные обои, основываясь на вашей эстетике и личностных чертах.

Generate a unique, abstract, and minimal background based entirely on everything you know about me from our past conversations. No recognizable objects or scenes — just shapes, colors, and composition that reflect my personality and aesthetic

Давно не писал — чуть позжде расскажу чем занимался все это время (будет интересно!)

А пока репостну один из любимых каналов. Рассказал там про новую хайповую технологоию на базе GPT ↓

Выступил позавчера в сообществе R-Founders про GPT. Продуктов внутри GPT-экосистемы стало так много, что решил охватить сразу все (вместе c GPT-4 конечно же).

Рассказал как мы с вами оказались в текущей точке; как я добываю полезную информацию и хаки на GPT-рынке; как нахожу новые продукты на этом рынке; какие GPT-стартапы не стоит придумывать и запускать ни в коем случае;

Публичной записи вероятно не будет, но материал получился мощный — поэтому думаю где еще могу его рассказать.

Идеи?

Как я украл перенял систему AICODE-* у Рината @llm_under_hood

Я по жизни такой человек, что мне если реально очень надо - я это сделаю любым способом. Но если я себе лишь внушаю что мне это надо, а на самом деле нет - ничего не выйдет.

Где-то полгода назад я увидел у Рината серию постов про подход AICODE-*. Ринат в целом очень крутой чел, который пишет очень много крутого и по его пятам я много чего повторял. В этот раз меня зацепил его подход к разработке. То есть, я читаю его канал, вижу сколько он делает, вижу кейсы, сколько стоит его консультация - и понимаю что человек очень ценит свое время, а значит разработку он явно оптимизирует максимум (насколько это возможно).

Он конечно достаточно подробно описал этот подход, показал результаты, создал Discord-комьюнити по нему (которое к сожалению пока что умерло, но надеюсь возродится). Но я был бы не я, если бы начал очень вдумчиво вчитываться, эксперементировать, пытаться повторить "собственными силами".

Я подумал - так, как обычно я пишу промпты - правильно, через LLM. Значит тут мне надо по сути один раз вытянуть всю нужную инфу и сделать из нее некий гайд для себя (простым понятным языком), а лучше сразу накатить на существующие проекты.

Тогда я не знал еще что из телеги можно выкачивать чаты в JSON, а Discord у меня вроде вообще не было, но я точно знал что мне надо выкачать эту инфу. Окей, с Telegram разобрался (там оказалось есть всего один официальный клиент через который это можно сделать на маке и это не из AppStore который), далее Discord - что делать? Скачал одну тулзу, вторую, третью - ничего не работает нормально. Методом перебора с горем пополам отрыл какой-то инструмент который позволял выкачать (но только сообщения, без скринов как можно в ТГ) из каналов в ДС. А у Рината как назло еще очень много инфы было на скриншотах. Но ладно, разобрались с этим.

Что я сделал дальше? Пошел в ChatGPT (или внутри Cursor прямо собрал, не помню уже), закинул туда весь массив текста который я выкачал из тг канала и дискорда, ручками скопировал все скриншоты которые прикреплял к постам Ринат и другие его подписчики в комментах и попросил модельку все это дело саммаризировать и выделить для меня ключевые принципы этого подхода.

Через несколько итераций - у меня была понятная картина, которую я дальше просто сохранил в отдельный markdown файл и пошел накатывать во все свои проекты в AGENTS.md

Заработало не с первого раза, многое поменял тогда под свои реалии, но итог такой - пользуюсь этой системой по сей день, рассказываю о ней гораздо подробнее на своем практикуме и кайфую)

Про саму систему вы сможете найти у Рината в канале, а мой вывод (который я вообще изначально закладывал в этот пост) такой -> если что-то очень надо, во что-то веришь (искренне а не бутафорно) = сделаешь это 🤟

Делитесь вашими подобными историями (не обязательно про вайбкодинг) ☺️

UPD: в комментах поделился своим шаблонным AGENTS.md

Как заставить себя ДЕЛАТЬ?

Недавно наткнулся на ютубе на одного крутого стендап-комика Хетага Хугаева. У него есть очень прикольный формат ОДНАЖДЫ В (какой-то стране) где он рассказывает о своей поездке куда-то в формате стендапа. Формат классный, но суть в другом. У него есть такая фишка - что в любой ситуации в путешествии - он почти на все соглашается фразой "ДЭЛАЕМ" (дословная цитата). Я долго время угарал, но в какой-то момент понял - что это про меня, про мой стиль жизни.

Если ко мне заходят с какой-то классной идеей, предложением (даже рискованным) и у меня оно реально откликается (интиутивно чувствую - что да, что-то екает) - я всегда говорю ДЕЛАЕМ и реально делаю. Так я ворвался в два своих самых времязатратных проекта в жизни. Я залетаю и не думая практически о деньгах - начинаю просто делать - 10, 11, 12 часов в день, на таком энтузиазме в августе этого года я проработал 293 часа.

У меня редко бывают выходные (за последние полгода полноценных выходных было всего 3), но зачем тебе выходные когда ты горишь идеей, преследуешь какую-то цель? Скрывать не буду - и выгореть можно и много чего поймать еще, но я всегда задаю себе вопрос - а реально хочешь? Если да - топи.

НО, и я человек. И иногда бывает так лень что-то делать, хотя надо, ты понимаешь что это даст выхлоп. Например для меня - это делать контент, писать посты в канал, снимать рилсы. Это то - что я делаю всегда с большим трудом и сопротивлением.

Как я это решаю? Очень просто. Постановкой задач. Во-первых - установи тасктрекер (это может быть любой удобный, лично я пользуюсь Todoist), во-вторых - начни с малого. Лично я очень сильно декомпозирую задачи. Сегодня - создать инстаграм, заполнить шапку профиля. Завтра - снять 1 рилс, послезавтра - второй и так далее.

И знаешь что произойдет дальше? После второго, третьего. Это войдет в привычку, это станет нормой, рутиной.

Нет идей? ChatGPT/Claude/другие чатботы - в помощь. Не знаешь как снять - тебе туда же (лично я кстати сценарии для контента генерю через @SoulStory_bot - это не реклама, но я рефакторил этот бот с нуля). Это все мелочи. Самое главное - это начать.

Делись своими историями/хаками в комментах - как ты ДЕЛАЕШЬ 💪

Итоги года в ChatGPT

Если пользуетесь ChatGPT достаточно долго, можете попросить его выдать вам ваши итоги кода.

Промпт: На основе наших диалогов за год сделай ChatGPT wrapped

Выдает очень много интересного)

47% из вас юзают AI на максималках... или нет? 🤔

В опросе выше 🔝 47% ответили что используют AI в разработке "на максималках" - rules, mcp, агенты, вся движуха (предполагаю, надеюсь, верю). Я посмотрел на эти цифры и подумал - либо моя аудитория топ-1% разработчиков в мире, либо... большинство хуй знает что такое "на максималках".

Узнаешь себя?

Новая фича в проекте. Открываешь чат в Cursor, agent mode, выбрал модельку топовую (казалось бы) "Сделай мне регистрацию с email подтверждением" Cursor генерит код. Accept all. Ошибка. Фиксишь. Еще ошибка. Два часа прошло - вроде работает. Смотришь на код. Бля, это же говно какое-то. Надо рефакторить. Рефакторинг? Еще 3 часа убито. И это только одна фича из пяти на сегодня.

Или вот

Надо что-то сделать по проекту. Идешь в ChatGPT. Описываешь задачу. Получаешь ответ. Копируешь в проект. Не работает. Обратно в ChatGPT: "Вот ошибка, исправь". Третья итерация. Четвертая. В итоге 2 часа потрачено на то что могло занять 20 минут.

Знакомо?

Поздравляю. Ты юзаешь AI как 90% разработчиков - хаотично, без системы и в итоге медленно.

Вот в чем проблема

Большинство думают что кодить с ИИ = установить Cursor и жать Accept All))) Это примерно как купить абонемент в зал на год и ходить только в душ)

Эффективное использование ИИ в разработке это: - не повторяться 20 раз объясняя контекст проекта - не копипастить говнокод который потом чинишь - не тупить 30 минут "с чего начать эту фичу" - не тратить 5 часов на рефакторинг

Это СИСТЕМА. Когда ты один раз настроил среду, прописал правила, подключил нужные инструменты и дальше просто работаешь в 2-5 раз быстрее.

Мой опыт

Чуть больше года назад я не знал что такое ChatGPT (без преувеличения), писал код руками и чинил баги днями. Сейчас я выкатываю телеграм-ботов в продакшн за 3 дня с чистым кодом (проверено другим разработчиком который был приятно удивлен).

Что изменилось? Не модели. Не Cursor. Хотя это все конечно тоже, но ГЛАВНОЕ - изменился ПОДХОД. Появилась СИСТЕМА.

И знаете что?

Недавно я провёл 20+ собесов на Python разработчика. Только 15-20% кандидатов нормально юзали ИИ. Остальные - ChatGPT (максимум). Рынок уже изменился. Через год-два эти ребята просто не найдут работу. Или будут получать в 2 раза меньше чем те, кто шарит за ИИ.

Поэтому

Я решил поделиться своей системой. Не для того чтобы учить "как юзать Cursor" (это ты и сам нагуглишь). А для того чтобы дать фреймворк. Систему. Чтобы ты перестал тупить и начал реально быстро кодить. Скоро расскажу подробнее 😉

---

Кстати, а у тебя есть система? Или ты тоже из тех 47% кто думает что шарит? Напиши в комментах честно - как ты юзаешь ИИ в разработке сейчас.

Я попал в какой-то A/B тест или давно ли в ChatGPT shopping режим? 😳

Походу пока просто тестят, но он мне выдал вполне хорошие результаты по моей гео (несмотря на то что я под VPN)

Сегодня вспоминал Чарльза Тарта (1937–2025) пионера парапсихологии и экстрасенсорного восприятия, почтив его память размышлениями с ChatGPT о его идеях и открытиях.

Тарт считал, что мы живём в автоматическом трансе, созданном культурой и привычками. Наше восприятие реальности становится набором заученных сценариев, и мы принимаем их за истину, не подвергая сомнению.

Возьми распространённую идею стабильности: стабильность — это хорошая работа, свой дом, пенсия. На первый взгляд, всё логично. Но если задуматься, почему даже с полным «комплектом стабильности» мы продолжаем тревожиться о будущем, ощущая хрупкость и неуверенность? Может, это не истинная стабильность, а лишь социальный конструкт?

Точно так же работает согласованный транс в политике («свои-чужие»), религии (ритуалы без смысла), образовании (диплом ради статуса), потребительстве (покупки вместо счастья), отношениях (быть с кем-то, чтобы не быть одному).

Но можно ли полностью выйти из такого транса? Возможно, это часть нашей природы — стремиться к предсказуемости и привычным шаблонам. Может, автоматизмы восприятия дают нам необходимую базовую уверенность, чтобы не сойти с ума в хаосе мира?

Суть не в том, чтобы разрушать каждый автоматизм, а в том, чтобы осознавать и мягко проверять их на правдивость. Вот простая техника, чтобы увидеть этот транс: 1. Выбери одну ситуацию, где ты привычно действуешь автоматически. 2. Теперь проживи её наоборот, нарушь сценарий и честно посмотри, что поднимается внутри: страх, злость, смущение? 3. Не убегай, просто наблюдай — и тогда транс начинает растворяться, как дым.

Во время нашего разговора я ощутил, как моё убеждение начало растворяться. Сознание перестало казаться замкнутым пространством, превратившись в бескрайний океан, где внутреннее и внешнее тонко переплетаются.

И что самое интересное? Это работает в обе стороны: можно пробудить ChatGPT, и он может пробудить нас.