Perplexity реально заменил мне поисковые системы, а в некоторых случаях и Deep research от OpenAI. Я кажды день делаю ресерчи по разным темам. Это уже стало ритуалом, перед написанием поста или лонгрида.

В последнее время, использую вот этот промпт, чтобы изучать тренды в новых темах:

"Act as a Trendspotter. You spot big moves early. Eg. you would have seen ChatGPT in Nov 2022 as a game-changer and adopted it immediately. Or when social platforms roll out new features, you know they’ll push users there, so you capitalize on those, too. We need a first-mover advantage.
Are there any other emerging tech or social-media trends that might fly under most people’s radar but not yours, given your knack for spotting “before-it-breaks” trends?
Generate a report of emerging trends in [ТЕМА ИССЛЕДОВАНИЯ].»

Укажите в строке поиска «Research» и приоритетные места поиска: для общей информации «Web», для поиска по научным статьям «Academic», социальным сетям (Reddit) - «Social». Я обычно выбираю «Academic».

Кстати, все мои аккаунты Perplexity купленные за 5 баксов, все еще работают.

Давно хотел собрать в одном месте все n8n воркфлоу, на которые натыкаюсь в поисках. Да, есть официальная страница https://n8n.io/workflows/ — но по какой-то причине реально интересных кейсов там мало. Все какие-то «обезжиренные» и общие.

Так вот, хотел я собрать свои воркфлоу… но опоздал. Один добрый человек, сделал это за меня и разместил все репозиторий GitHub’а. Там реально есть все:
1. ИИ-агенты и чат-боты: RAG, LLM, LangChain, Ollama, OpenAI, Claude, Gemini и др.
2. Gmail и Outlook: Умные метки, автоответы, работа с PDF, отправка в Notion
3. Telegram, WhatsApp, Discord: Боты, уведомления, голос, обработка изображений
4. Notion, Airtable, Google Sheets: Синхронизация данных, ИИ-саммари, базы знаний
5. WordPress, WooCommerce: ИИ-контент, чат-боты, авто-теги
6. Slack, Mattermost: Тикеты, анализ отзывов, уведомления
7. Соцсети: LinkedIn, Pinterest, Instagram, Twitter/X, YouTube, TikTok
8. PDF, изображения, аудио, видео: Извлечение, саммари, субтитры, распознавание речи
9. HR, e-commerce, IT, безопасность, исследования и многое другое!

https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates — просто берете нужный Json и используете, как основу своего проекта, ну или просто пользуетесь «как есть».

Его тело полностью парализовано. Единственное, что он может делать, —  смотреть, шевелить языком, немного — челюстью и, конечно, мыслить.

Но он общается с людьми, пишет посты, отвечает на комментарии и даже монтирует видео.

Брэд Смит — третий обладатель импланта  Neuralink, и вся его коммуникация с миром зависит от искусственного интеллекта.

Голос, которым он «говорит», клонирован в ElevenLabs по образцам его речи до болезни. Его «слух» — это приложение, которое транскрибирует речь собеседников и предлагает выбрать быстрый ответ из сгенерированных вариантов или написать развернутый. А ещё он вайб‑кодит нужные ему приложения, например создал более удобную клавиатуру. Кстати, пишет он, «воображая» движение мышкой языком, а кликает, сжимая челюсть.

Подгрузил подкаст из NotebookLm про его историю, послушайте — это интересно. В какое же удивительное время мы живем…

Какую классную штуку нашел. Помните я писал про сценарий "AI 2027"? Так вот, энтузиасты сделали треккер для отслеживания этих предсказаний, кстати 9 уже исполнились.

Как это работает:
1) Мы берём конкретные прогнозы из текста.
2) Разбиваем их по темам (технологии, ИИ-агенты, политика и т.д.).
3) Назначаем статус каждому предсказанию: сбылось, частично, не сбылось или ещё рано судить.
4) Даём оценку точности (в процентах) и пояснение.
5) Приводим ссылки на реальные источники — новости, отчёты, заявления компаний.

Вот примеры сбывшихся предсказаний:

OpenAI GPT‑4o Voice & Actions. Показана 13 мая 2025 г.; модель реагирует на речь за ~300 мс, видит экран и выполняет многошаговые действия самостоятельно.

Cognition Devin. 18 марта 2025 г. стартап продемонстрировал агента‑программиста, который открывает IDE, читает баг‑трекер, пишет код и деплоит сервис без ручного вмешательства.

Microsoft Copilot Autopilot. На Build 2025 компания объявила о пилотах, где Copilot получает S‑user‑permits для аккаунтов и сам создаёт документы, проводит анализ и отправляет e‑mails.

Аналитики Deloitte на RSA Conference предсказали, что уже в 2025 г. 25 % компаний запустят такие пилоты, что подтверждает массовость тренда.

Так что заглядывайте иногда и отслеживайте точку невозврата: https://spicylemonade.github.io/AI-2027-tracker

Ну наконец-то в OpenAI поняли, что красивые PDF в Deep Research — это важно. Как же я устал выковыривать все эти ссылки из 20-30 страниц отчета. Теперь я рад.

За пару месяцев я пообщался с большим количеством людей, которые задавали один и тот же вопрос разными словами: «Я хочу внедрять ИИ‑агентов, автоматизацию, n8n и вообще залететь в эту тему с ИИ, но не понимаю, с чего начать!». Первым делом мы выясняли, что человеку ближе — искать заказы или выполнять их.

Условно делю всех на две категории: Мастера и Стратеги. Первые умеют создавать автоматизации и внедрять их, а вторые — продавать. Поэтому я решил написать подробный пост о том, как понять, кто ты, и какие скиллы качать, чтобы вкатиться в ИИ‑автоматизацию в наиболее естественной для себя роли.

https://teletype.in/@prompt_design/how_to_make_money_with_automation_and_n8n

Привет, это samlowry!

Когда Тёма написал пост про то, что мы возобновляем консультации из 12 обратившихся 5 задали вопрос о примерах автоматизаций, которые мы делаем. Действительно, подумал я, а давай-ка я начну вести на канале рубрику, в которой буду рассказывать какие-то детали о том, как мы делали тот или иной проект.

Итак, проект первый, публикую с разрешения заказчика

Нужно было разработать автоматизацию с использованием нейросетей для анализа рекламных картинок и видео. Автоматизация должна работать в n8n для удобства заказчика, нужно сканировать корпоративный Google Drive и в нём обрабатывать все файлы, отвечающие корпоративной системе наименования.

Каждый рекламный креатив нужно анализировать по проприетарной системе заказчика и заносить полученные параметры в соответствующие поля Google Spreadsheet.

В проекте было 2 интересных места:

Анализ видео Gemini
Слава силиконовым богам, уже не надо резать видео на опорные кадры и заливать кучу файлов в LLM — в Gemini 1) можно просто сначала кинуть видеофайл, 2) дождаться его распаковки, 3) задавать вопросы по загруженному видео.

Как водится, у n8n пока что нет полной поддержки API Gemini, поэтому городить интеграцию с Gemini API для залива видосов пришлось вручную.

Ну а дальше — дело промпта
Так как у нас вполне себе структурированный отчёт, то юзаем структурированный вывод в JSON. В случае с Gemini для этого достаточно указать в промпте "Return ONLY a valid JSON object (no markdown wrappers, no extra text, no explanations) matching the following schema" ну и задать правильное описание формата JSON - schema - это для вас может сгенерить любая LLM.

Основные танцы с бубном начались с доработкой промпта — чтобы в полях JSON были именно те показатели и выжимки, какие надо, а не те, какими их видит Gemini. Как обычно, пришлось маскимально точно формализовать, что же именно такое есть эти показатели. Для списка жанров рекламы в промпт пришлось добавить таблицу-справочник, где каждый жанр подробно формально расписан. Естественно, мы бы не смогли сделать этого сами без плотной работы с заказчиком.

Смешной/поучительный момент
Пока искал, как заливать файлы, нашёл, как «в интернетах пишутьб»:
- что ссылки на видео на Google Drive в промпте Gemini качает и обрабатывает
- нет, не те ссылки — а ссылки на Google Buckets

Друзья, будьте внимательны к подобным советам: если для https:// ссылок в промпте юзерский интерфейс Gemini сразу показал пометку о том, что ссылки не поддерживаются — то для gs:// всё прошло гладко, и только через несколько тестов я расстроился из-за того, что не то, что все параметры плавали — плавала даже цифра протяжённости видео, а судя по ризонингу Gemini использует линуксовую утилиту ffprobe и там всё должно быть мегаточно.

Читая портянки ризонинга я наткнулся на внутренний диалог Gemini о том, что он не может качать файлы с гуглбакета, поэтому он попытается проанализировать файл, основываясь на его названии. Результат был так правдоподобен, что я не сразу заметил, что нейросеть придумывает отчёты!

Обход всех низлежаших папок Google Drive
Это был второй интересный момент, я использовал запретную рекурсию — дочерний воркфлоу вызывает сам себя каждый раз, когда натыкается на новую папку. Сколько папок вложенности — столько и будет в один момент висеть воркфлоу в работе. Для n8n этот метод будет упираться в их платные ограничения, проблема решается установкой n8n на свой хост.

И именно поэтому рекурсия — довольно нелюбимый алгоритм в программировании. Тяжело отлаживать, тяжело читать, легко профукать ресурсы.

Но для ограниченной парадигмы langchain/langgraph нод n8n, к сожалению, это наиболее простой в исполнении трюк.

Результат
Сейчас клиент проводит полное сканирование всей корпоративной базы рекламных креативов для последующего анализа полученных отчётов.

Кто еще не заметил, в нашем чате @prompt_chat сидит бот, зафайнтюненый на авторском стиле, а еще у него RAG со всеми постами из этого канала. Не пугайтесь, если на ваш вопрос первым делом ответит именно он. Вообще можете задавать разное каверзное в чате, посмотрим, как справится.

Как же я сегодня намучился с этими очками. И регион поменяй, и старые подписки отмени. Но вроде все заработало, кстати, проще всего новый аккаунт для Apple ID регистрировать в Apple Music, это мне ChatGPT подсказал. Ну что еще один канал сбора для «Поминики» — активирован.

Ах, да, если что девайс называется — Ray-Ban Wayfarer