Скопировала этот текст в NotebookLM для инфографики , заодно без каких либо промтов выгрузила презентацию ( кстати, теперь и в pptx). Прикрепляю результат. Выводы думаю не требуются….

Распределяем роли

Технологическая логика работы с ИИ: текстовый промт → узкий сервис → экспорт → ручная доработка

Этот алгоритм работает не только с презентациями, но и с дашбордами, блок-схемами процессов, инфографикой. Суть - строгое разделение ролей: текстовая LLM отвечает за смыслы, профильный сервис за верстку, привычный софт для финального штриха.

Шаг 1. Промт для текстовой LLM (Claude / ChatGPT)

Попросила текстовую нейронку подготовить промт для презентации в Gamma по принципам и архитектуре сметно-нормативной базы строительной отрасли России не более 9 слайдов.

Мое главное правило: не просим разбить на слайды. Опытным путем я поняла - нейросеть не понимает визуального веса элементов. Если задать жесткий лимит, она начнет либо лить воду на каких-то слайдах, либо резать критичную информацию.

Пример промпта прикрепляю (шаг 1) ↓

Шаги 2, 3. Верстка в профильном сервисе (Gamma)

Передаю текст в Gamma. Сервис генерирует презентацию (переход на РИМ на красном фоне - не привнесенное мной 😄), сам распределяет контент по слайдам, подбирает компоновку карточек, генерирует базовую инфографику.

Шаг 4. Редактирование внутри сервиса

Здесь же делаем крупноблочные правки через встроенный ИИ-редактор: меняем структуру drag-and-drop, просим переформулировать абзацы, настраиваем диаграммы. Возможности постоянно улучшаются.

Шаги 5, 6. Экспорт и финиш (PowerPoint)

Если не хватает времени разбираться с тонкой настройкой внутри Gamma, или нужно добавить корпоративный шаблон, ГОСТовскую нумерацию, исправить таблицы - экспортируем в .pptx и дорабатываем в привычном PowerPoint со всей тщательностью.

Итог: Каждый занимается своим - ИИ по своей специализации отрабатывает рутину, мы докручиваем оставшееся наработанными навыками в знакомой среде. Никакого слома рабочих процессов.

А вот итог. Материалы я не подбирала. Чистый эксперимент: взгляд 👀 без эмоций :

Ограничения Telegram. Whisper ,, полезняшка,, для фильтрации информации

Ну очччень смешанные эмоции вызывает замедление сервисов. Давненько я здесь не писала. Уже вопросы пошли буду ли продолжать.

Что для меня изменилось?

Вроде бы мелочи, но, например, начала активнее пользоваться Whisper

Я натаскиваю заранее из соцсетей всё, что меня потенциально интересует: видео, аудио, длинные разговоры экспертов, пропускаю через Whisper, получаю текст, быстро просматриваю и уже по конспекту оцениваю, насколько материал вообще мне актуален.

Только если вижу, что там действительно что‑то ценное, - выборочно открываю и смотрю оригинал.
В результате, даже есть свои ,, плюсы,,:

- четко ограничиваю время на ,,поглощение,, контента.
- Практически не отвлекаюсь днем на соцсети
- Решение ,,смотреть или нет,, принимаю по сухому остатку.

Например, беру видео, прогоняю через Whisper , получаю автоматически дословный текст, получаю краткий текст. Не более. Если вижу интересное/ полезное уже отправляю в Perplexity ( если есть время и желание обработать нейронками) или в почту с хэштегами ( ,, на потом,,)

🤖 Клод ♥️♥️♥️- инструмент для работы со сложными задачами

Claude- чат-бот с ИИ от Anthropic аналог ChatGPT и Gemini.

⚙️ Особенности

· Два лимита: 45 сообщений на 5 часов и контекст до 1 млн токенов.
· Чувствителен к качеству промптов- при точных инструкциях выдает лучший результат.

Конечно, я не считаю количество сообщений, просто стараюсь писать более обдуманно и конкретно, не тратить и свои ,,токены,, (нервы) если лимит заканчивается, привычно планирую следующее ,,окно возможностей,,.

📂 Проекты: это то, что просто спасает от нарастающего хаоса в информации. Мало того, что Проекты группируют чаты по теме, экономя лимит, так они и экономят мой лимит))) на поиски уже готового. В проектах намного проще работать с большими документами и структурировать отработанное.

Как комбинировать работу с простыми запросами (Gemini, Perplexity) и работу со сложными аналитическими задачами в Клоде - это отдельная тема.

Если совсем кратко: для наших с вами цифр, лучше Клода ♥️♥️♥️я пока не нашла.

Но так называемую экспертность, пока и Клод не отменяет.
Например, по ПНР я в одном проекте и шаблоны собрала, и важное из СП, и из примеров программ ПНР, проверочных таблиц пусконаладки, так как я понимаю, что и зачем собираю.
Если бы я подбирала АР, КР , то все равно бы это было просто хранилище информации, коим сейчас никого не удивишь.

Как сметчик ,,на глаз,, оценивает объект и при чем тут веса нейросети

Представьте: вы открываете чертеж объекта.
Еще не считая детально, но уже ,,на глаз,, понимаете порог стоимости, как сложно будет считать сметы и т д

Почему?
Потому что вы сразу выделяете ключевые факторы:
- объем общестроительных работ;
- какие инженерные системы и уровень их сложности, например автоматизации;
- усложняющие факторы и т д

В голове автоматически происходит оценка 💡:
-инженерка здесь сильно влияет
- на ПНР нужны будут и сметы и программы
- ,,общестрой,, -основной объем, с ним придется долго разбираться.

Так опытный сметчик практически сразу может оценить, сколько времени потребуется для разработки смет и в каком коридоре будет стоимость.

Важно: это не ,,интуиция,,, а результат опыта и навыков, накопленных на десятках, а то и сотнях объектов.

То есть мы каждому фактору придаем свою ,,важность,,.
Это и есть аналог весов в нейросети.
Она делает то же самое:
- разбирает объект на критерии
- каждому критерию задается ,,насколько он влияет на итог,,

Если упростить:
веса - это внутренние коэффициенты важности, которые определяют итоговую оценку стоимости.

Продолжим

Как сметчик приобретает опыт (доучивается) на реальных объектах и почему это похоже на дообучение нейросети

Представьте: вы ,,прикинули,, объект ,,на глаз,, , и даже сметы предварительно сосчитали на 120 млн., а по факту получилось 150 млн.

Вы открываете сметы и начинаете разбирать, где расходились ожидания и реальность:
- по общестрою были доработки, которых вы не учли
- инженерка оказалась сложнее, чем казалось по чертежу
- со стоимостью оборудования и материалов просчитались
- по программам ПНР всплыли дополнительные измерения

После такого разбора вы уже не думаете о следующем объекте так же, как о предыдущих.
В голове происходит тихая перенастройка:
- инженерные системы для таких объектов ,,весят,, больше
- по ПНР запросите у эксплуатации обоснование необходимости измерений
- некоторые ,,типовые,, решения перестают казаться такими безобидными по стоимости

То есть, вы как бы подкручиваете свои внутренние коэффициенты важности.
В следующий раз, когда увидите похожий объект, вы оцените его уже по-другому, точнее.
Это и есть аналог дообучения нейросети.
Модель тоже:
- сначала делает прогноз
- потом ,,видит,,, насколько он разошелся с реальностью
-и чуть-чуть меняет свои внутренние веса, чтобы в следующий раз ошибка была меньше
Она не запоминает конкретный объект, как мы номер сметы.
Она меняет правила игры внутри себя: что считать важным, а что можно немного ,,отпустить,,.
Если совсем упростить:
дообучение - это когда и сметчик, и нейросеть учатся на расхождениях с реальностью и подстраивают свои веса, чтобы следующая оценка была ближе к факту.

Я пробую MAX как дополнительную площадку.

Иногда буду дублировать и разворачивать здесь свои мысли и опыт про сметное ценообразование, нейросети и управление стоимостью.

Никаких жестких графиков и обещаний - пишу, когда есть что сказать и чем полезно поделиться. Я пишу по ресурсу, а не по «надо». Перейти в MAX

ПНР - это не просто еще одни работы на объекте.

При проведении ПНР не приступают к действиям сразу.
Сначала нужно понять логику всей проверяемой системы, проанализировать схемы, разработать программу ПНР, и как результат: разработать проверочные таблицы.

Да, всегда ПНР начинается с обдумывания, а не с действий.
Не знаю, встречались ли вам иные пусконаладчики, но мне, возможно, приходилось иметь дело с достаточно сложными системами автоматизации (🚦СЦБ на железной дороге) и там особенно хорошо понимаешь: случайный подход в ПНР не работает, и далеко не каждый справится с такой задачей.

Что такое проверочные таблицы? Это не просто список вопросов с ответами ,,да/нет,,. Это последовательность работ, где каждая строка - отдельная проверка. По сути, это логика ,,1 или 0,, ,,да или нет,,, в которой ты идешь шаг за шагом и не упускаешь ни одного действия. Пустая строка сразу показывает: этот шаг еще не пройден.
По таким таблицам легко строится блок-схема с развилками ,,да/нет,,, по которой можно пройти от входа к выходу. И в этом для меня главная ценность ПНР: ты действуешь не наугад, а в рамках заданного алгоритма, где четко понимаешь базовый минимум, который необходимо проверить.

А для сметчика это вообще готовая шпаргалка для перевода работ в расценки ПНР.
И техкарта, на мой взгляд, не техкарта, если в ее основе нет проверочной таблицы, собранной по уже ранее проверенным и реально запущенным объектам тех же систем.

Интересна тема ПНР?

С Днем сметчика!
Это редкий профессиональный праздник, где цифры - не просто цифры.
Где за каждой строкой стоит решение, риск, ответственность и, в конечном итоге, результат проекта.
Сегодня сметчик - это уже не про «посчитать по расценкам».
Это про управление стоимостью:
- видеть проект целиком, а не ведомость;
- понимать, где деньги создают ценность, а где - иллюзию контроля;
- использовать цифровые инструменты и нейросети как усилитель решений.
Сметчик - это человек, который соединяет экономику, технологии и здравый смысл.
В мире, где данных становится больше, ценность приобретает не тот, кто считает быстрее, а тот, кто понимает глубже.
Спасибо вам за точность, критическое мышление и способность держать стоимость под контролем, когда ситуацию вокруг можно обозначить одним словом ,,неопределенность,,.
С праздником!

Пусть в ваших проектах стоимость будет под контролем, цифры - аргументом, а технологии - реальным инструментом управления !

Скиллы есть, системы нет? Исправляем

Недавно столкнулась с простой, но болезненной вещью: настроила ИИ‑скиллы, закрыла чат - и вместе с ним исчез весь рабочий журнал, версии и удачные формулировки.

Хорошо, что привычно сохраняла все в папку, но стало очевидно: если к скиллу нужно вернуться через месяц или полгода, без нормальной структуры это превращается в квест.

В итоге я прямо у нейросети запросила шпаргалку: что сохранять и в каком виде. Сейчас на каждый скилл у меня есть:

- SKILL.md - финальная инструкция.
- journal‑skill‑vX.md - журнал доработок и экспериментов.
- handoff‑…md -текст для передачи процесса другим.

Главное правило: перед закрытием чата обязательно обновляю эти файлы. 5–10 минут сейчас экономят часы, когда к скиллу нужно вернуться потом.

Совет дня: когда ,,учите,, ИИ под себя, не забывайте параллельно дообучать и себя, учить и свою систему сохранения.