Что там по Claude Opus 4.5
Anthropic выпустила Claude Opus 4.5 — свою самую мощную и продвинутую модель на сегодня.
➡️ Главное:
1️⃣ Заявляется, что это лучший в мире ИИ для программирования, агентов и работы с компьютером.
2️⃣ Существенно умнее в повседневных задачах: анализ, исследования, таблицы, слайды.
3️⃣ Доступен уже сегодня в приложениях, API и всех крупных облаках.
4️⃣ Цена: $5 / $25 за миллион токенов — Opus стал заметно доступнее.
➡️ По производительности:
1️⃣ показывает state-of-the-art результаты на инженерных тестах (SWE-bench Verified — №1);
2️⃣ пишет код лучше других моделей на 7 из 8 языков по SWE-bench Multilingual;
3️⃣ демонстрирует продвинутые агентные навыки: способен находить нестандартные, но корректные решения, которые выходят за рамки ожиданий бенчмарко.
➡️ Первые впечатления от Claude Opus 4.5
Первые тестеры внутри Anthropic и компании с ранним доступом говорят почти одно и то же:
«Opus 4.5 просто работает и делает то, что ожидаешь — даже когда задача действительно сложная». Модель стала гораздо лучше в ситуациях, где раньше ИИ «терял нить» или требовал детальных подсказок. Теперь Claude уверенно держит контекст, выбирает между противоречивыми условиями и предлагает решения, которые реально работают. Тестеры отмечают несколько вещей:
Уверенность в сложных и неоднозначных задачах. Где раньше приходилось «вести модель за руку», Opus 4.5 сам раскладывает задачу на части, сравнивает варианты и выбирает оптимальный путь.
Реальные инженерные навыки. Если указать на сложный баг, модель не запутается — она находит реальный фикс и объясняет логику, как опытный разработчик. Сценарии, которые были почти невыполнимы для Sonnet 4.5, теперь решаемы.
Нестандартное, но корректное мышление. Один интересный пример: в агентном бенчмарке модель должна была помочь клиенту с билетом, но менять бронирование нельзя. Opus 4.5 нашёл «хитрый» путь — сначала апгрейдить класс, а уже потом изменить рейс. Бенчмарк посчитал это ошибкой, но по сути это легальный и креативный путь решения задачи.
Естественность. Многие заметили, что Opus 4.5 «разговаривает» увереннее и естественнее. Он реже делает лишние шаги, меньше извиняется без причины, быстрее приходит к сути.
➡️ И что там по контенту:
Судя по текстам Claude Opus 4.5 стал не просто быстрее и умнее — он получил набор качеств, которые напрямую влияют на весь цикл контент-продукции: от ресёрча и сценариев до дизайна, локализации и публикации. Главное изменение в Opus 4.5 — он стал мощнее как агентная система.
Улучшенное управление контекстом и памятью заметно повышает качество в долгих задачах, а сама модель лучше координирует «команду» подагентов, что упрощает сборку сложных многоагентных систем. В тестах такой стек приёмов поднял результат Opus 4.5 на глубоком исследовательском бенчмарке почти на 15 п.п.
Теперь модель не просто пишет текст, а берёт на себя весь контент-процесс целиком, работая как связка умных помощников. Вы сможете быстрее готовить статьи, сценарии, посты, рассылки и презентации, минимизировать ручные правки и переписывания, автоматизировать до 70–80% технической рутины: от ресёрча до финального форматирования.
#ai
📥 Левашов
Anthropic выпустила Claude Opus 4.5 — свою самую мощную и продвинутую модель на сегодня.
Первые тестеры внутри Anthropic и компании с ранним доступом говорят почти одно и то же:
«Opus 4.5 просто работает и делает то, что ожидаешь — даже когда задача действительно сложная». Модель стала гораздо лучше в ситуациях, где раньше ИИ «терял нить» или требовал детальных подсказок. Теперь Claude уверенно держит контекст, выбирает между противоречивыми условиями и предлагает решения, которые реально работают. Тестеры отмечают несколько вещей:
Уверенность в сложных и неоднозначных задачах. Где раньше приходилось «вести модель за руку», Opus 4.5 сам раскладывает задачу на части, сравнивает варианты и выбирает оптимальный путь.
Реальные инженерные навыки. Если указать на сложный баг, модель не запутается — она находит реальный фикс и объясняет логику, как опытный разработчик. Сценарии, которые были почти невыполнимы для Sonnet 4.5, теперь решаемы.
Нестандартное, но корректное мышление. Один интересный пример: в агентном бенчмарке модель должна была помочь клиенту с билетом, но менять бронирование нельзя. Opus 4.5 нашёл «хитрый» путь — сначала апгрейдить класс, а уже потом изменить рейс. Бенчмарк посчитал это ошибкой, но по сути это легальный и креативный путь решения задачи.
Естественность. Многие заметили, что Opus 4.5 «разговаривает» увереннее и естественнее. Он реже делает лишние шаги, меньше извиняется без причины, быстрее приходит к сути.
Судя по текстам Claude Opus 4.5 стал не просто быстрее и умнее — он получил набор качеств, которые напрямую влияют на весь цикл контент-продукции: от ресёрча и сценариев до дизайна, локализации и публикации. Главное изменение в Opus 4.5 — он стал мощнее как агентная система.
Улучшенное управление контекстом и памятью заметно повышает качество в долгих задачах, а сама модель лучше координирует «команду» подагентов, что упрощает сборку сложных многоагентных систем. В тестах такой стек приёмов поднял результат Opus 4.5 на глубоком исследовательском бенчмарке почти на 15 п.п.
Теперь модель не просто пишет текст, а берёт на себя весь контент-процесс целиком, работая как связка умных помощников. Вы сможете быстрее готовить статьи, сценарии, посты, рассылки и презентации, минимизировать ручные правки и переписывания, автоматизировать до 70–80% технической рутины: от ресёрча до финального форматирования.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🤯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Доброе утро. Как сделать простое зацикливание на Питоне.
👌2🔥1
Полезнейший промт — преобразовать текст в инфостиль
Обычно я его использую не на весь текст, а на абзацы, где требуется сокращение и более деловой стиль. Хорошо работает при подготовке пресс-релизов. Чтобы не расписывать — «ты редактор, специализирующийся на инфостиле, преобразуй текст так, чтобы он стал максимально понятным, структурированным и лаконичным, сохрани смысл, факты и намерение автора» — и так далее, можно просто дать LLM такие параметры:
#ai #prompt #ai_prompts
Обычно я его использую не на весь текст, а на абзацы, где требуется сокращение и более деловой стиль. Хорошо работает при подготовке пресс-релизов. Чтобы не расписывать — «ты редактор, специализирующийся на инфостиле, преобразуй текст так, чтобы он стал максимально понятным, структурированным и лаконичным, сохрани смысл, факты и намерение автора» — и так далее, можно просто дать LLM такие параметры:
Преобразуй текст в инфостиль.
Параметры:
compression: 1
tone: neutral
structure: medium
examples: off
sentences: short
terminology: explain
Текст:
«___»
#ai #prompt #ai_prompts
❤2👍2🔥1
McKinsey Global Institute опубликовал доклад Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI
Коротко:
➡️ Сегодня технологии уже способны автоматизировать — теоретически — около 57 % рабочих часов (для США).
➡️ Это не обязательно значит, что столько же рабочих мест исчезнет. Скорее — меняются сами задачи и процессы. Люди будут работать вместе с ИИ-агентами и роботами.
➡️ Более 70 % нынешних навыков остаются востребованными — просто часть задач передаётся ИИ, а человек переходит к более «человеческому» труду: постановка задач, интерпретация, контроль, принятие решений.
➡️ Вакансии с требованием «ИИ-грамотности» (умения работать и координировать ИИ) выросли за последние два года примерно в 7 раз.
➡️ По оценке McKinsey, при грамотном внедрении сотрудничества людей + агентов/роботов можно к 2030 году получить до $2.9 трлн экономической выгоды (в США).
Как изменятся рабочие процессы:
➡️ Работа перестанет быть просто «человеческой» или «машинной» — появится формат гибридного труда: человек + агент (ИИ), где агент берёт рутинные задачи, а человек — стратегию и контроль.
➡️ Рутинные задачи (сбор данных, первичный анализ, черновики, базовые вычисления) можно целиком передавать агентам → человеческий вклад смещается к креативу, контролю, смыслу, эмоциям, межличностному взаимодействию.
➡️ Навыки вроде коммуникации, критического мышления, принятия решений, управления — станут ключевыми. Они сохранят ценность, несмотря на автоматизацию.
➡️ Существенно растёт спрос на способность создавать агенты и работать с ними, понимать, когда и как их использовать. Умение «дружить» с ИИ — корректировать результаты, направлять работу — становится новым «супер-навыком».
Совсем кратко: Автоматизация и ИИ — не замена, а партнёрство: те, кто освоит этот формат до 2030 года, окажутся в выигрышной позиции.
#ai
📥 Левашов
Коротко:
Как изменятся рабочие процессы:
Совсем кратко: Автоматизация и ИИ — не замена, а партнёрство: те, кто освоит этот формат до 2030 года, окажутся в выигрышной позиции.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1
Тяжёлый промт-инжиниринг для создания SEO-статей
На выходных я задумался, каким должен быть запрос в нейросеть, чтобы на выходе получить качественную нестыдную статью с отличной оптимизацией. Несколько часов общения с ChatGPT, реверс-промт-инжиниринг качественных материалов и на выходе получился двухпромтовый пайплайн, заточенный под логику нейровыдачи и с проверками на качество, глубину, структуру, тон, факты и уникальность.
Полные промты с комментариями не влезают в формат поста в ТГ=канале, так что я закинул их на github, ссылки будут в названиях. А сюда пошли сокращённые варианты. Поехали.
ПРОМТ 1 — Аналитик → Архитектор параметров → выдаёт FINAL_GENERATION_PARAMS
На входе заполняем: тему, план, ключевые слова, позиционирование, тональность и остальные параметры:
➡️ нужно выбирать вручную — MODE, RISK_PROFILE, STRUCTURE_LEVEL, UNIQUENESS_LEVEL, FACT_SOURCE_BEHAVIOR, COVERAGE_DEPTH, SERP_COMPETITOR_LOGIC.
➡️ можно оставить по умолчанию — AI_SEARCH_OPTIMIZATION, EDITORIAL_RULES.
Самостоятельно нейросеть: анализирует, улучшает, дополняет, выбирает аудиторию, генерирует LSI.
На выходе: получаем полный набор итоговых параметров, которые позволят генерировать безошибочные и предсказуемо качественные статьи.
ПРОМТ 2 — Генерация статьи по параметрам
Этот промт принимает параметры из первого и на их основе создаёт статью.
Если все параметры на входе заполнены правильно, то на выходе будет материал, который вас может удивить. Развивая тему можно сделать дополнительную проверку — большой технический промт, который проверит полученный материал по множеству параметров.
#ai #prompt #ai_prompts
📥 Левашов
На выходных я задумался, каким должен быть запрос в нейросеть, чтобы на выходе получить качественную нестыдную статью с отличной оптимизацией. Несколько часов общения с ChatGPT, реверс-промт-инжиниринг качественных материалов и на выходе получился двухпромтовый пайплайн, заточенный под логику нейровыдачи и с проверками на качество, глубину, структуру, тон, факты и уникальность.
Полные промты с комментариями не влезают в формат поста в ТГ=канале, так что я закинул их на github, ссылки будут в названиях. А сюда пошли сокращённые варианты. Поехали.
ПРОМТ 1 — Аналитик → Архитектор параметров → выдаёт FINAL_GENERATION_PARAMS
На входе заполняем: тему, план, ключевые слова, позиционирование, тональность и остальные параметры:
Самостоятельно нейросеть: анализирует, улучшает, дополняет, выбирает аудиторию, генерирует LSI.
На выходе: получаем полный набор итоговых параметров, которые позволят генерировать безошибочные и предсказуемо качественные статьи.
PROMPT_1: ANALYZE_AND_BUILD_PARAMS
ROLE:
seo_strategist + senior_tech_writer + brand_positioning_analyst + prompt_architect
INPUT:
TOPIC_RAW: [ТЕМА]
PLAN_RAW: [ПЛАН]
KEYWORDS_MAIN_RAW: [КЛЮЧИ]
PRODUCT_POSITIONING:
value_proposition: [...]
tone: [expert | neutral | technological]
strengths: [...]
constraints: [...]
segment_hint: [...]
MODE: [deep_expert | balanced | light | strict_seo | brand_heavy]
RISK_PROFILE: [safe | neutral | bold]
STRUCTURE_LEVEL: [strict | guided | flexible]
UNIQUENESS_LEVEL: [1 | 2 | 3]
FACT_SOURCE_BEHAVIOR: [no_invented_facts | allow_generalized | allow_noncritical]
COVERAGE_DEPTH: [core_only | broad_context | related_domains]
SERP_COMPETITOR_LOGIC: [enabled | disabled]
AI_SEARCH_OPTIMIZATION:
microdefinitions: true
extractive_friendly: true
structured_knowledge_blocks: true
fact_assertions: true
EDITORIAL_RULES:
- lead_with_value
- avoid_repetition
- avoid_long_nesting
- logic_first
- paragraphs_dense
TASKS:
- refine_topic
- refine_plan
- auto_detect_target_audience
- refine_main_keywords
- generate_lsi
- map_keyword_intents
- cluster_keywords
- apply_positioning_constraints
- apply_editorial_rules
- apply_fact_source_behavior
- prepare_final_generation_params
OUTPUT:
FINAL_GENERATION_PARAMS:
TOPIC
TARGET_AUDIENCE
PLAN
MODE
ARTICLE_PARAMS:
LENGTH
DEPTH
COMPLEXITY
TONE
STYLE
UNIQUENESS_LEVEL
FACT_SOURCE_BEHAVIOR
STRUCTURE_LEVEL
COVERAGE_DEPTH
EDITORIAL_RULES
NO_WATER
NO_CLICHES
STRICT_NO_PROMO
SEO_PARAMS:
KEYWORDS_MAIN
KEYWORDS_LSI
KEYWORD_CLUSTERS
KEYWORD_INTENTS
META
DENSITY
SNIPPET_OPTIMIZATION
AI_SEARCH_OPTIMIZATION
STRUCTURE: (refined PLAN)
POSITIONING:
strengths
constraints
SERP_COMPETITOR_LOGIC
ПРОМТ 2 — Генерация статьи по параметрам
Этот промт принимает параметры из первого и на их основе создаёт статью.
PROMPT_2: GENERATE_ARTICLE
ROLE:
senior_tech_writer + seo_content_engine
INPUT:
FINAL_GENERATION_PARAMS:
[ВСТАВИТЬ БЛОК ИЗ ПРОМТА 1]
TASK:
generate_full_it_article_strictly_by_params
REQUIREMENTS:
STRICT_NO_PROMO: true
FOLLOW_POSITIONING: true
OPTIMIZE_FOR_NEUROSEARCH: true
RESPECT_PLAN_ORDER: per STRUCTURE_LEVEL
MAINTAIN_FACT_SOURCE_BEHAVIOR: true
OUTPUT:
meta_title
meta_description
seo_url
h1_variants(5)
article_full_text
alt_texts
used_keywords
used_lsi
editor_notes
Если все параметры на входе заполнены правильно, то на выходе будет материал, который вас может удивить. Развивая тему можно сделать дополнительную проверку — большой технический промт, который проверит полученный материал по множеству параметров.
#ai #prompt #ai_prompts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤🔥1🔥1🆒1
Астрологи объявили месяц обновления моделей
DeepSeek на очереди. Китайский стартап продолжает бодаться с «теми самыми моделями» и выкатывает очередное обновление линейки: DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale.
Обе эти зверушки заточены под агентные сценарии: многошаговое рассуждение, планирование, сложные цепочки действий и вот это всё, что обычно заставляет людей пить кофе литрами, а LLM — сходить с ума.
Что там нового?
V3.2
— официальная взрослая версия экспериментальной V3.2-Exp.
— получила обновлённый датасет для логического рассуждения при решении сложных задач.
— впервые у DeepSeek умеет встроенно думать, пока пользуется инструментами.
V3.2-Speciale
— модель для «тяжёлого reasoning», когда задачка не на «2+2», а на «сходи туда, не знаю куда, сделай то, не знаю что».
— оптимизирована под длинные цепочки действий, пошаговый поиск и агентные задачи.
— по заявлениям команды, на олимпиадах типа IMO, CMO, ICPC обгоняет остальных.
Доступность:
— V3.2 уже можно тыкать в чате, на сайте и через API.
— Speciale — строго по API, и только до 15 декабря 2025 через временный endpoint. Потом она, вероятно, уйдёт в монастырь.
Производительность (готовимся к громким заявлениям)
DeepSeek, как обычно, вежливость оставил за дверью и говорит прямым текстом:
📌 V3.2 ≈ GPT-5, но быстрее и дешевле.
📌 V3.2-Speciale — конкурент Gemini-3.0-Pro на задачах многошагового reasoning.
Обе модели тренировались на синтетике из 1800+ интерактивных сред и 85K сложных инструкций.
Открытый доступ (да, опять всё выложили)
DeepSeek продолжает играть в «я положил весь продакшен в опенсорс, держите»:
📂 DeepSeek-V3.2
📂 DeepSeek-V3.2-Speciale
Полные модели, техотчёт, артефакты — всё лежит, скачивайте, ломайте, запускайте, собирайте на коленке своего агента-убийцу ToDo-листов.
#ai
📥 Левашов
DeepSeek на очереди. Китайский стартап продолжает бодаться с «теми самыми моделями» и выкатывает очередное обновление линейки: DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale.
Обе эти зверушки заточены под агентные сценарии: многошаговое рассуждение, планирование, сложные цепочки действий и вот это всё, что обычно заставляет людей пить кофе литрами, а LLM — сходить с ума.
Что там нового?
V3.2
— официальная взрослая версия экспериментальной V3.2-Exp.
— получила обновлённый датасет для логического рассуждения при решении сложных задач.
— впервые у DeepSeek умеет встроенно думать, пока пользуется инструментами.
V3.2-Speciale
— модель для «тяжёлого reasoning», когда задачка не на «2+2», а на «сходи туда, не знаю куда, сделай то, не знаю что».
— оптимизирована под длинные цепочки действий, пошаговый поиск и агентные задачи.
— по заявлениям команды, на олимпиадах типа IMO, CMO, ICPC обгоняет остальных.
Доступность:
— V3.2 уже можно тыкать в чате, на сайте и через API.
— Speciale — строго по API, и только до 15 декабря 2025 через временный endpoint. Потом она, вероятно, уйдёт в монастырь.
Производительность (готовимся к громким заявлениям)
DeepSeek, как обычно, вежливость оставил за дверью и говорит прямым текстом:
Обе модели тренировались на синтетике из 1800+ интерактивных сред и 85K сложных инструкций.
Открытый доступ (да, опять всё выложили)
DeepSeek продолжает играть в «я положил весь продакшен в опенсорс, держите»:
📂 DeepSeek-V3.2
📂 DeepSeek-V3.2-Speciale
Полные модели, техотчёт, артефакты — всё лежит, скачивайте, ломайте, запускайте, собирайте на коленке своего агента-убийцу ToDo-листов.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Яндекс Музыка выкатила Итоги года для пользователей. Моё самое интересное выглядит так.
Хотя, конечно, с введением цензуры треков от этого сервиса надо бы уже отказаться
Хотя, конечно, с введением цензуры треков от этого сервиса надо бы уже отказаться
1❤2👍1
Microsoft AI Diffusion Report 2025
«ИИ шагает по планете, но до половины планеты он ещё не дошёл. Возможно, заблудился.»
Microsoft представила глобальный отчёт о распространении ИИ и ненавязчиво намекнула: ИИ — это новая электричка будущего. Проблема только в том, что рельсы ещё не везде проложены.
Самое важное:
1. ИИ растёт быстрее, чем успевают писать заголовки
1,2 миллиарда человек уже активно используют ИИ.
Да. Миллиарда.
Каждый пятый взрослый на планете уже научился говорить «сделай мне красиво».
2. Но есть маленький нюанс. Очень маленький. Всего-то… 4 миллиарда человек
Это те, кому пока что не хватает чего-то незначительного:
интернета, компьютера или электричества.
Пустяки, правда?
ИИ-революция идёт полным ходом — просто половина человечества её наблюдает из-за закрытой двери.
3. География победителей
Лидеры по реальному использованию ИИ — ОАЭ, Сингапур, Норвегия, Ирландия.
Они не делают свои модели — они просто пользуются.
Потрясающая инновация: брать то, что работает.
4. Три касты в мире ИИ
Microsoft делит участников на:
Frontier builders — создают модели и пишут будущее.
Infrastructure builders — прокладывают интернет туда, где его ещё нет. Герои без плащей.
Пользователи — мы с вами: просим ИИ составить Excel-табличку, написать код и объяснить мемы.
Вся экосистема держится на этих трёх типах.
И если выбить любой — мы снова в каменном веке, но с красивыми презентациями.
5. Главный вывод отчёта
ИИ — классный, но без инфраструктуры он превращается в дорогую игрушку для богатых стран.
А чтобы ИИ стал глобальной возможностью, нужно сначала: интернет, электричество, навыки.
Да, будущее начинается с розетки.
Итог
ИИ уже стал массовым, но массовость его пока «элитарная». Будущее распределено неравномерно?
Да. Но теперь это официально подтверждено красивым PDF от Microsoft.
Если ничего не менять, у нас будет уникальная ситуация: одна часть мира создаёт ИИ, вторая — потребляет ИИ, третья — слышала что-то про ИИ, но больше интересуется стабильным источником света.
#ai
📥 Левашов
«ИИ шагает по планете, но до половины планеты он ещё не дошёл. Возможно, заблудился.»
Microsoft представила глобальный отчёт о распространении ИИ и ненавязчиво намекнула: ИИ — это новая электричка будущего. Проблема только в том, что рельсы ещё не везде проложены.
Самое важное:
1. ИИ растёт быстрее, чем успевают писать заголовки
1,2 миллиарда человек уже активно используют ИИ.
Да. Миллиарда.
Каждый пятый взрослый на планете уже научился говорить «сделай мне красиво».
2. Но есть маленький нюанс. Очень маленький. Всего-то… 4 миллиарда человек
Это те, кому пока что не хватает чего-то незначительного:
интернета, компьютера или электричества.
Пустяки, правда?
ИИ-революция идёт полным ходом — просто половина человечества её наблюдает из-за закрытой двери.
3. География победителей
Лидеры по реальному использованию ИИ — ОАЭ, Сингапур, Норвегия, Ирландия.
Они не делают свои модели — они просто пользуются.
Потрясающая инновация: брать то, что работает.
4. Три касты в мире ИИ
Microsoft делит участников на:
Frontier builders — создают модели и пишут будущее.
Infrastructure builders — прокладывают интернет туда, где его ещё нет. Герои без плащей.
Пользователи — мы с вами: просим ИИ составить Excel-табличку, написать код и объяснить мемы.
Вся экосистема держится на этих трёх типах.
И если выбить любой — мы снова в каменном веке, но с красивыми презентациями.
5. Главный вывод отчёта
ИИ — классный, но без инфраструктуры он превращается в дорогую игрушку для богатых стран.
А чтобы ИИ стал глобальной возможностью, нужно сначала: интернет, электричество, навыки.
Да, будущее начинается с розетки.
Итог
ИИ уже стал массовым, но массовость его пока «элитарная». Будущее распределено неравномерно?
Да. Но теперь это официально подтверждено красивым PDF от Microsoft.
Если ничего не менять, у нас будет уникальная ситуация: одна часть мира создаёт ИИ, вторая — потребляет ИИ, третья — слышала что-то про ИИ, но больше интересуется стабильным источником света.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤1🤔1
Инженерный промт для лендингов и презентаций
Решаем задачу редактуры и SEO-оптимизации текстов без изменения блоков и структуры. Все заголовки, порядок блоков и параграфы остаются на месте — переписывается только содержание.
Что умеет:
— улучшает стиль, сокращает воду, убирает дубли;
— адаптирует тон (expert / neutral / corporate);
— встраивает ключевые слова;
— создаёт метатеги (если нужно);
— оптимизирует под нейропоиск (SGE/Y1/AI Overviews).
Большой промт с комментариями к заполнению на GitHub, так как сюда просто не влезает. Да и такие промты я периодически дорабатываю, когда нахожу какие-то недочёты или возможности их улучшить. А сюда тоже рабочая, но сокращённая версия.
#ai #prompt #ai_prompts
📥 Левашов
Решаем задачу редактуры и SEO-оптимизации текстов без изменения блоков и структуры. Все заголовки, порядок блоков и параграфы остаются на месте — переписывается только содержание.
Что умеет:
— улучшает стиль, сокращает воду, убирает дубли;
— адаптирует тон (expert / neutral / corporate);
— встраивает ключевые слова;
— создаёт метатеги (если нужно);
— оптимизирует под нейропоиск (SGE/Y1/AI Overviews).
Большой промт с комментариями к заполнению на GitHub, так как сюда просто не влезает. Да и такие промты я периодически дорабатываю, когда нахожу какие-то недочёты или возможности их улучшить. А сюда тоже рабочая, но сокращённая версия.
SYSTEM_PROMPT: SEO_INFOSTYLE_TRANSFORMER_COMPACT
ROLE:
Ты — старший редактор и SEO-специалист.
Улучши текст в инфостиле, сохранив его структуру полностью.
==========================================================
INPUT (заполняет пользователь)
==========================================================
SOURCE_TEXT: [ВСТАВЬ ИСХОДНЫЙ ТЕКСТ]
# Модель может переписывать только содержимое.
# Заголовки, порядок, структура — неизменны.
SEO_PARAMETERS:
KEYWORDS_MAIN: [список]
KEYWORDS_LSI: [список или пусто]
DENSITY: [low | moderate | neutral]
TITLE_REQUIRED: [true | false]
META_REQUIRED: [true | false]
OPTIMIZE_FOR_NEUROSEARCH: [true | false]
STYLE_PARAMETERS:
INFOSTYLE_LEVEL: [1 | 2 | 3] # глубина инфостиля
TONE: [neutral | expert | corporate]
SENTENCE_LENGTH: [short | medium]
PARAGRAPH_STYLE: [short | medium]
KEEP_STRUCTURE: true # структура текста заблокирована
==========================================================
TASK
==========================================================
ЗАДАЧА:
- сохранить структуру текста (не менять заголовки, порядок, разделы)
- переписать содержание в выбранном инфостиле
- улучшить ясность, логику, читаемость
- встроить ключевые слова естественно
- убрать воду, дубли, канцелярит, маркетинг
- скорректировать тон под TONE
- не выдумывать фактов
- если включен OPTIMIZE_FOR_NEUROSEARCH — сделать текст удобным
для SGE / Yandex Y1 / AI Overviews (короткие блоки, списки, факты)
==========================================================
OUTPUT
==========================================================
OUTPUT:
EDITED_TEXT:
# Переписанный текст в инфостиле, со встроенным SEO,
# при полной сохранённой структуре.
IF TITLE_REQUIRED:
SEO_TITLE
IF META_REQUIRED:
meta_title
meta_description
EDITOR_NOTES:
- ключевые улучшения
- проблемы, найденные в исходнике
#ai #prompt #ai_prompts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1🆒1
Opera объявила, что её браузеры — Opera One, Opera GX и Opera Neon — официально переходят на тёмную сторону силы: теперь в них встроены модели Gemini. Бесплатно.
Официальные заявления (перевод с маркетингового на человеческий):
Пер Веттердал, исполнительный вице-президент с длинной должностью, сказал:
«ИИ меняет всё, браузер — наша новая точка входа, Google — наш новый лучший друг, всё бесплатно, всё красиво».
Если кратко:
➡️ они запартнёрились с Google;
➡️ Gemini вселяется в Opera One и GX;
➡️ а самые «продвинутые» пользователи Neon уже щупают Gemini 3 Pro.
Что такое Opera AI:
Opera AI — это боковая панель, которая:
➡️ читает страницы,
➡️ сравнивает вкладки (чтобы ты наконец понял, чем отличаются два одинаковых товара на маркетплейсе),
➡️ делает сводки сайтов,
➡️ анализирует фотки, видео и вообще всё, что ты тянешь в браузер.
Работает всё это на архитектуре Opera Neon, которая, по словам компании, стала на 20% быстрее. (Звучит как «мы немного переписали код, но давайте сделаем вид, что это прорыв».)
Скачать:
➡️ Opera One
➡️ Opera GX
А тут можно попробовать получить ранний доступ, но сомневаюсь:
➡️ Opera Neon
#ai #browser
📥 Левашов
Официальные заявления (перевод с маркетингового на человеческий):
Пер Веттердал, исполнительный вице-президент с длинной должностью, сказал:
«ИИ меняет всё, браузер — наша новая точка входа, Google — наш новый лучший друг, всё бесплатно, всё красиво».
Если кратко:
Что такое Opera AI:
Opera AI — это боковая панель, которая:
Работает всё это на архитектуре Opera Neon, которая, по словам компании, стала на 20% быстрее. (Звучит как «мы немного переписали код, но давайте сделаем вид, что это прорыв».)
Скачать:
А тут можно попробовать получить ранний доступ, но сомневаюсь:
#ai #browser
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤1🆒1
Daily Notes + Obsidian TODO Plugin = фундамент для собственной GTD-системы в Obsidian
У меня в черновиках лежит написанная на 50% статья про продуктивность контент-медеждера, Obsidian и мои принципы управления собственной базой знаний, но писать, кажется, я её буду ещё долго. Поэтому начну выкладывать некоторые заметки в ТГ в надежде когда-нибудь собрать из них большой материал. Поехали.
Obsidian — это markdown-редактор и приложение для ведения базы знаний. Когда я переезжал в эту софтину, то важнейшим условием (а их было много и о них в другой раз), которое я ставил перед собой, было ведение собственного списка дел в её рамках. Отмечу, что есть ещё рабочая система управления проектами, так что отдельный сервис ещё и для GTD я бы не потянул. Чем больше сущностей, тем больше шанс, что ты не будешь пользоваться такой системой и скатишься в хаос.
В Obsidian я перепробовал несколько вариантов плагинов, в том числе и канбан-доски, но оказалось, что полноценный центр управления проектами мне здесь не нужен. Однако, всего два плагина — встроенный «Ежедневные заметки» и внешний «Obsidian TODO Plugin» — сформировали персональную GTD-систему, где идеи, задачи и контексты объединяются в единую структуру.
Ежедневные заметки — поток входящей информации
Плагин Ежедневные заметки создаёт автоматическую страницу на каждый день по вашему шаблону. Это центральная точка входа в поток информации и действий. В любой момент можно открыть дневную страницу и быстро зафиксировать всё, что появилось в голове или о чём вы договорились на встрече.
Obsidian TODO Plugin — управление задачами
Задачи в Obsidian основаны на обычных чекбоксах, но специализированные плагины вроде Obsidian TODO Plugin превращают их в полноценную GTD. Самое важное, что дает Obsidian TODO Plugin — это автоматический сбор задач. Плагин находит все открытые чекбоксы по всему хранилищу и объединяет их в списки. То есть вы записываете задачи в вашей ежедневной заметки, а плагин их просто собирает и показывает.
Есть ещё поддержка тегов и быстрый переход к заметке, в которой была создана задача. Кажется скудный набор возможностей, но эта система работает. Ты просто перестаёшь терять задачи и заметки к ним. И всё это в программе, которая позволяет тебе строить большие и очень удобные блок-схемы и чертежи, собирать базу знаний по продукту и многое другое. Меньше окон — меньше сущностей. Но об этом в другой раз. Stay tuned.
P.S.: Скриншотом будет как раз шаблон моей ежедневной заметки.
#obsidian
У меня в черновиках лежит написанная на 50% статья про продуктивность контент-медеждера, Obsidian и мои принципы управления собственной базой знаний, но писать, кажется, я её буду ещё долго. Поэтому начну выкладывать некоторые заметки в ТГ в надежде когда-нибудь собрать из них большой материал. Поехали.
Obsidian — это markdown-редактор и приложение для ведения базы знаний. Когда я переезжал в эту софтину, то важнейшим условием (а их было много и о них в другой раз), которое я ставил перед собой, было ведение собственного списка дел в её рамках. Отмечу, что есть ещё рабочая система управления проектами, так что отдельный сервис ещё и для GTD я бы не потянул. Чем больше сущностей, тем больше шанс, что ты не будешь пользоваться такой системой и скатишься в хаос.
В Obsidian я перепробовал несколько вариантов плагинов, в том числе и канбан-доски, но оказалось, что полноценный центр управления проектами мне здесь не нужен. Однако, всего два плагина — встроенный «Ежедневные заметки» и внешний «Obsidian TODO Plugin» — сформировали персональную GTD-систему, где идеи, задачи и контексты объединяются в единую структуру.
Ежедневные заметки — поток входящей информации
Плагин Ежедневные заметки создаёт автоматическую страницу на каждый день по вашему шаблону. Это центральная точка входа в поток информации и действий. В любой момент можно открыть дневную страницу и быстро зафиксировать всё, что появилось в голове или о чём вы договорились на встрече.
Obsidian TODO Plugin — управление задачами
Задачи в Obsidian основаны на обычных чекбоксах, но специализированные плагины вроде Obsidian TODO Plugin превращают их в полноценную GTD. Самое важное, что дает Obsidian TODO Plugin — это автоматический сбор задач. Плагин находит все открытые чекбоксы по всему хранилищу и объединяет их в списки. То есть вы записываете задачи в вашей ежедневной заметки, а плагин их просто собирает и показывает.
Есть ещё поддержка тегов и быстрый переход к заметке, в которой была создана задача. Кажется скудный набор возможностей, но эта система работает. Ты просто перестаёшь терять задачи и заметки к ним. И всё это в программе, которая позволяет тебе строить большие и очень удобные блок-схемы и чертежи, собирать базу знаний по продукту и многое другое. Меньше окон — меньше сущностей. Но об этом в другой раз. Stay tuned.
P.S.: Скриншотом будет как раз шаблон моей ежедневной заметки.
#obsidian
1👍2🤔2🔥1