На прошлой неделе пообщались с Олегом в Zoom’е, помните я вас звал в кругляше.

Все оказалось не так страшно, но очень интересно. Если интересно узнать чем я занимался до этого ТГ канала и почему тут нет рекламы — рекомендую посмотреть этот стрим.

И спасибо тем, кто смог подключиться в онлайне 28 Мая.

https://youtu.be/o3_wDJZdo9Y

Каждый день использую Labs от Perplexity для различных задач.

Больше всего мне нравится анализировать через него ниши в YouTube и социальных сетях. Да, в некоторых моментах он не идеален и даже избыточен, но есть от чего оттолкнуться. А это самое главное в начале ресерча, чтобы понять от чего оттолкнуться. Сейчас использую такой промпт:

Цель
Проанализировать вирусные ролики и ведущие каналы YouTube в выбранной нише, найти формулы успеха и выдать пошаговые рекомендации для собственного контента.

Шаг 1. Найти примеры
1. Вирусные видео (3-5):
• просмотры ≫ средних по нише 
• быстрый рост 
• ER (лайки + комменты)/просмотры > среднего 
• просмотры > подписчиков канала.
⟶ Дайте ссылки.
2. Топ-каналы (3-5):
• большая база подписчиков • стабильные просмотры 
• высокий ER 
• узкая тематика.
⟶ Дайте ссылки.

Шаг 2. Разбор роликов
Для каждого видео:
• Название: ключевые слова, триггеры, краткость.
• Превью: лица/объекты, читаемость, эмоция.
• Хук (0-30 с): чем цепляет.
• Структура: формат, темп, длина.
• Ценность: обучает / развлекает / решает боль.
• Вовлечение: CTA, вопросы, юмор.
• Монетизация: спонсоры, партнёрки.
• Описание/теги: ключи, таймкоды, ссылки.

Шаг 3. Разбор каналов
Для каждого канала:
• Позиционирование: под-ниша, USP, ЦА.
• Брендинг: название, визуал, трейлер.
• Контент-план: форматы, частота, длина.
• Комьюнити: ответы, вкладка Community, стримы.
• Качество: съёмка, звук, монтаж.

Шаг 4. Сводка и рекомендации
• Общие паттерны (заголовки, превью, хук, вовлечение).
• Новые тренды в нише.
• Ключевые отличия лидеров.
• Рекомендации: идеи тем, структура ролика, правила заголовков/превью, тактики вовлечения.

Можете разбить его на куски и использовать только те, что нужны вам в работе. Или вообще переписать под себя (я так и сделал). Кстати, благодаря этому быстрому инструменту, перестал использовать громоздкие воркфлоу на n8n для подобных задач.

Дима Савчук пригласил меня в свой подкаст по теме «Рынок ИИ — как развиваться и зарабатывать»
Что обсудили:
1. Искусственный интеллект — это экзоскелет для мозга. Если ты понимаешь, как должен выглядеть результат, он усиливает твои возможности. Если нет — получаешь усреднённый ответ.
2. В 2025 году главный тренд — это AI-агенты. Умные системы с «руками и ногами», которые сами выполняют задачи, а не просто дают советы, как ChatGPT.
3. Младшие разработчики (джуны) сейчас обгоняют сеньоров, потому что быстрее осваивают AI-инструменты. Те, кто не успел погрузиться, рискуют остаться за бортом.
4. ChatGPT — это просто Т9 на стероидах. Он не создаёт ничего нового, а компилирует самое вероятное продолжение текста. Вся «магия» — в ограничениях, которые на него навесили.
5. Если ты не понимаешь, как работает AI, тебя легко обмануть. 90% сервисов — это просто красивые обёртки над OpenAI, которые продают через страх упустить выгоду
6. Рынок AI только формируется, и спрос на специалистов огромный

Слушать:
Яндекс
YouTube

Почему меня немного пугает будущее видеогенераций?

Раньше работа с видео сводилась к тому, чтобы индексировать, ранжировать и показывать ролики, которые сняли люди. Если вы — TikTok и хотите удержать внимание пользователя, нужно убедить авторов снимать контент, а затем решить, какое видео показать конкретному человеку. Это система «люди-создатели, угадывающие вкусы аудитории + алгоритмы ранжирования» — очень слабый оптимизатор. Да, люди уже зависимы от TikTok, так что он работает неплохо, но это не предел.

Видео, которые создаёт Veo 3 и другие модели, — результат работы нейронки. Значит, можно взять любую «цель» и «натренировать» на нее модель.

И такой оптимизатор окажется куда мощнее всего, что мы видели. Можно, например, оптимизировать генерируемые ролики под максимальное вовлечение (или под расширение зрачков, или что угодно) прямо на уровне генерации. Или под конверсию кликов по рекламе.

Юра Борисов может сыграть Илью Суцкевера в фильме про то, как Сэма Альтмана выгоняли из OpenAI (куда он не менее драматично вернулся). Кстати, Альтмана будет играть Энди Гарфилд. Короче ждём новый фильм Луки Гуаданьино под названием Artificial. А вы говорите ИИ — пузырь. Такой массадопшен не остановить уже.

Собрал около сотни разных API которые можно использовать в ваших воркфлоу N8N. Даже просто пролистав список, можно уже вдохновиться идей какой-то автоматизацией или ИИ-Агента. Если у вас есть интересные API кидайте в чат @prompt_chat — буду добавлять и вам спасибо говорить.
https://teletype.in/@prompt_design/api_n8n

Кстати, завтра китайскому сервису видеогенераций Kling AI исполняется год (всего!) и они будут продавать годовые подписки со скидкой 50%. Базовая - $60. Если пользуетесь, лучший момент прикупить. Акция действует только 24 часа 6 Июня.

Сегодня Perplexity добавил поиск по базам SEC/EDGAR — финансовым отчётам публичных компаний.

Офигенный инструмент для анализа показателей, стратегий и рисков перед инвестициями в акции или облигации компаний.

Раньше ради такого функционала инвесторы покупали подписки за тысячи долларов, а теперь это просто одна из функций Perplexity. (Теперь-то мы окупили свои пять баксов?)

А самое крутое — этот поиск работает в Labs и Research. Представляете, что там можно наворотить?

Короче, мне очень нравится, как они двигаются.

Ну что, я затестил новый инструмент. Моя задача была определить интересные для инвестиции компании занимающиеся ИИ. Решил ограничить выборку ТОП10 компаний на рынке.

Запрос в Labs звучал так: «Определить, какие публичные компании реально инвестируют и получают выручку от AI-продуктов, сравнить их степень вовлечённости и динамику вложений»

Результат: «Компании с высоким ИИ-индексом, но относительно низкой рыночной капитализацией (Palantir, ServiceNow, Databricks) представляют интерес для роста.»

Полный отчет выложу в нашем чате: @prompt_chat

6-ти минутным бесплатным отчетом я доволен, пойду покупать индексы :)

Слишком много новостей про Perplexity на этой неделе, простите. Но они начинают раскатывать поддержку «памяти»!

Уже дали тестерам, скоро у Pro-аккаунтов появится.

Воспользовался акцией и взял годовой пакет Kling AI

Apple выкатили исследование о том, что размышляющие модели менее эффективные, чем обычные.
Отличная попытка Тим Кук.

Все выходные вы провели без новостей от Perplexity. А между тем на прошлой неделе, помимо презентаций Labs и Finance, у них прошла AMA-сессия, где команда отвечала на вопросы пользователей. Я отобрал несколько десятков интересных вопросов с ответами и перевёл их для вас. Скажу сразу: про пятибаксовые коды на годовые PRO-аккаунты не спрашивали, но, как я понял из контекста, их текущая задача — наращивать аудиторию, а не монетизировать. Так что подобные коллабы, как с O2, ещё будут.

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

Автоматизация или ИИ-агент? На прошлой неделе у меня был звонок с агентством, внедряющим ИИ в компаниях. Серьёзные ребята: больше двадцати сотрудников, много клиентов. Обсуждали форматы сотрудничества. Но спустя тридцать минут общения меня стало смущать, что все свои кейсы они называли «внедрением ИИ-агентов». Предложил притормозить и сверить карты: спросил, различают ли они понятия «автоматизация» и «агент»?

В ответ услышал: «Клиенту всё равно, агент это или автоматизация; главное, чтобы работало». Согласен: тому, кто не строит систему, разницы может и нет. Хотя звучит это как: «Пациенту без разницы, какое лекарство выписал врач — лишь бы помогло. Но если доктор не знает, что именно лечит, будут осложнения». Поэтому давайте разберёмся, в чём главные отличия между автоматизацией и агентами.

Что такое автоматизация?
Это когда вы явно прописываете каждый шаг, а система лишь исполняет инструкции. Пришёл лид — сохрани данные, отправь письмо, обнови CRM, сообщи отделу продаж. Даже если внутри вы дёргаете GPT для классификации текста, это всё ещё автоматизация: логику контролируете вы.

Подходит, когда задачи повторяются, данные структурированы, а вам нужна предсказуемость. Дёшево, быстро, стабильно — так работает подавляющее большинство бизнес-процессов.

Что такое агент?
Агент нужен, когда процесс нельзя полностью расписать заранее. Вы задаёте цель, а система сама решает, какие инструменты и данные ей потребуются. Она рассуждает, запрашивает информацию, по ходу создаёт подзадачи. Это необходимо, когда данные неструктурированы, проблема открыта и вариантов много.

Например, если нужно не просто занести лида в CRM, а проанализировать бизнес-процессы компании, оценить соответствие продукту и только потом решить, назначать ли созвон или просто добавить запись в CRM — правилами не обойтись, нужен агент.
То же в саппорте: если все вопросы укладываются в скрипты — автоматизация. Если система читает профиль клиента, ищет ответы в базе знаний, формулирует ответ и решает, куда закинуть запрос — это уже агент.

Хотя обычно сочетают оба подхода: сначала автоматизация отрабатывает шаблонные случаи; при неоднозначности управление передаётся агенту. Или наоборот: агент планирует, автоматизация исполняет. Такая архитектура более устойчива и масштабируема.

Если вы создаёте простые воркфлоу на n8n для заказчиков, ваша задача — не «строить агентов любой ценой», а понимать, когда нужен агент, когда достаточно автоматизации и как их комбинировать. Это экономит ресурсы, время и деньги, то есть помогает подобрать правильное «лекарство». Не болейте. А с ребятами мы, кстати, так и не договорились.

И не забывайте, что у нас за пару месяцев самоорганизовалось большое комьюнити из 2500 человек, которые нехило так шарят в ИИ! Настоятельно рекомендую запрыгивать в наш чат @prompt_chat — он бесплатный и максимально полезный.

Я никогда не просил о таком, но хочу попробовать. Если у вас есть аккаунт в Threads — поддержите мой пост о нашем комьюнити (чате) - можно лайк или комментарий поставит. Очень хочу, чтобы к нам больше людей присоединилось.

Apple меня немного расстраивает текущей презентацией https://www.youtube.com/live/0_DjDdfqtUE?si=8Ujt3Ckj0HlVvx9y — революции в интеграции искусственного интеллекта в iOS не случилось. Немного «локальных» моделей. Сделали, что-то типа ИИ-Агента, управляющего некоторыми процессами на телефоне. Я расстроен.

Я уже знаю, как буду дорабатывать свой «шлепатель»