приветик, мы луче запустили новое направление — ускоряем запуск проектов с AI.

верим что рутинные процессы AI научился делать не хуже человека, но ключевые решения и экспертость все равно за нами — чтобы сделать классный дизайн все же нужны люди со вкусом и скиллами, для того чтобы написать код все еще нужна качественная архитектура и код-ревью.

если оставите заявку на консультацию — поговорим с вами лично о том как оптимизировать процессы с помощью AI

loo.ch/ai

компания runway, которая сделала первую в истории генеративную видео-модель, выпустила runway 4.5.

конечно, в ролике выбраны лучшие варианты, но все равно впечатляет реалистичностью.

видеомодели-лидеры по скорости цене и качеству сейчас kling, veo, wan и seedance, посмотрим попадут ли туда runway

runwayml.com/research/introducing-runway-gen-4.5

есть ощущение что посты про AI-кодинг вызывают интерес, все выходные думала какая может быть точка входа и, кажется v0.app отличный вариант чтобы собрать что-то свое. в настройках выбирайте модель opus 4.5, это правда очередной прорыв в AI-кодинге.

это хорошая более профессиональная альтернатива lovalble, этот проект делает команда vercel, основной их продукт — это фантастически удобная инфраструтуру для хостинга и деплоя проектов.

поэтому после того как вы попробуйте, есть все шансы превратить этот проект во что-то большее, есть интеграция с github, готовые AI SDK для подключения любых провайдеров и тп

я пока не пишу про cursor и claude code, потому что это сложнее и требует определенных знаний, но постепенно буду и о них рассказывать.

а, там кредит 5.0 его хватает на несколько лендингов, с парой промптов-уточнений каждый, проверено.

посмотрите там еще темплейты и что уже люди делают на платформе. и поделитесь в комментах кто попробует!

рассказывала другу о том как добиться от AI хорошего результата на сложных задачах

всё довольно просто: AI хорошо работает там, где у него есть контекст.

в разработке и коде он чувствует себя уверенно. потому что понимает язык, видит структуру проекта, документацию, паттерны, у него под руками актуальные данные. есть рамки — он ведет себя адекватно.

а когда контекста нет, модель начинает плыть. да, там миллиарды параметров и «знания о мире», но всё усреднённое, размытое, без привязки к задаче. именно поэтому без дополнительной информации ответы часто странные или поверхностные.

если хотите, чтобы AI решал задачу нормально, его нужно заострять под конкретную область: давать правила, формулы, исходники, реальные ограничения, примеры. чем точнее контекст — тем стабильнее результат.

еще фундаментальная штука, которую не все понимают. модель — это набор параметров, слепок знаний о мире на какую-то дату. вот буквально — 30 сентября 2024 года это дата на которой останавливаются знания чата джипити 5.

а есть модели вроде perplexity, которые не просто что-то знают, а действительно умеют ходить в интернет и находить то что актуально сейчас. и бывает, что именно они дают самый точный ответ, не пропускайте! обязательно включите perplexity или хотя бы claude с «проверь в интернете» в свой воркфлоу

и самое важное — экспериментируйте.

надо пробовать разные штуки и тогда вы научитесь отличать хороший результат от плохого. а AI начнет приносить пользу. вы быстро поймете, что он делает стабильно, а где у него тупики. и это ок — у каждой модели есть свои границы.

выходит новая версия — тестишь пару знакомых кейсов и сразу чувствуешь, что изменилось: вот это теперь умеет, а вот это всё ещё не оч. так постепенно и собирается карта возможностей.

вся магия в трёх вещах: хороший инструмент, правильный контекст и много экспериментов.

AI не волшебство. но если выбрать правильные модели, дать контекст, правила, стиль, он выдаст magic ✨