#promt — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #promt, aggregated by home.social.
-
Когда «просто проведи кастдев» — худший совет
Нет клиентов, времени или денег — а стратегия нужна вчера? Бывают ситуации, когда полноценное дискавери просто невозможно. Кейс о том, как я из этого выбрался, и все промпты внутри.
-
Когда «просто проведи кастдев» — худший совет
Нет клиентов, времени или денег — а стратегия нужна вчера? Бывают ситуации, когда полноценное дискавери просто невозможно. Кейс о том, как я из этого выбрался, и все промпты внутри.
-
Когда «просто проведи кастдев» — худший совет
Нет клиентов, времени или денег — а стратегия нужна вчера? Бывают ситуации, когда полноценное дискавери просто невозможно. Кейс о том, как я из этого выбрался, и все промпты внутри.
-
Когда «просто проведи кастдев» — худший совет
Нет клиентов, времени или денег — а стратегия нужна вчера? Бывают ситуации, когда полноценное дискавери просто невозможно. Кейс о том, как я из этого выбрался, и все промпты внутри.
-
Ты делегируешь не задачу, а надежду
Использую AI каждый день и устал от одной штуки — результат непредсказуемый. Час итераций, простыня на полстраницы с ролями, со «step by step», с «think carefully», и в итоге сидишь и переписываешь сам. Длина не лечит, магические слова не лечат. Промпт — не молитва. Проблема в том, что ты не подумал, что вообще хочешь получить. После часа итераций сидишь и думаешь: я что вообще делегировал — задачу или надежду на то, что само сложится?
https://habr.com/ru/articles/1029824/
#skill #ai #promt #claude #marketing #product #managment #it
-
Ты делегируешь не задачу, а надежду
Использую AI каждый день и устал от одной штуки — результат непредсказуемый. Час итераций, простыня на полстраницы с ролями, со «step by step», с «think carefully», и в итоге сидишь и переписываешь сам. Длина не лечит, магические слова не лечат. Промпт — не молитва. Проблема в том, что ты не подумал, что вообще хочешь получить. После часа итераций сидишь и думаешь: я что вообще делегировал — задачу или надежду на то, что само сложится?
https://habr.com/ru/articles/1029824/
#skill #ai #promt #claude #marketing #product #managment #it
-
Ты делегируешь не задачу, а надежду
Использую AI каждый день и устал от одной штуки — результат непредсказуемый. Час итераций, простыня на полстраницы с ролями, со «step by step», с «think carefully», и в итоге сидишь и переписываешь сам. Длина не лечит, магические слова не лечат. Промпт — не молитва. Проблема в том, что ты не подумал, что вообще хочешь получить. После часа итераций сидишь и думаешь: я что вообще делегировал — задачу или надежду на то, что само сложится?
https://habr.com/ru/articles/1029824/
#skill #ai #promt #claude #marketing #product #managment #it
-
Ты делегируешь не задачу, а надежду
Использую AI каждый день и устал от одной штуки — результат непредсказуемый. Час итераций, простыня на полстраницы с ролями, со «step by step», с «think carefully», и в итоге сидишь и переписываешь сам. Длина не лечит, магические слова не лечат. Промпт — не молитва. Проблема в том, что ты не подумал, что вообще хочешь получить. После часа итераций сидишь и думаешь: я что вообще делегировал — задачу или надежду на то, что само сложится?
https://habr.com/ru/articles/1029824/
#skill #ai #promt #claude #marketing #product #managment #it
-
Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз. На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline. Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ. Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать. В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.
-
Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз. На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline. Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ. Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать. В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.
-
Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз. На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline. Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ. Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать. В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.
-
Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз. На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline. Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ. Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать. В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.
-
Перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps одной командой с Cursor + MCP
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой. (Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1005936/
#вкусвилл #qa #qa_testing #qa_engineer #promt #ai #cursor #cursor_ai #яндекс_трекер #искусственный_интеллект
-
Перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps одной командой с Cursor + MCP
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой. (Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1005936/
#вкусвилл #qa #qa_testing #qa_engineer #promt #ai #cursor #cursor_ai #яндекс_трекер #искусственный_интеллект
-
Перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps одной командой с Cursor + MCP
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой. (Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1005936/
#вкусвилл #qa #qa_testing #qa_engineer #promt #ai #cursor #cursor_ai #яндекс_трекер #искусственный_интеллект
-
Перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps одной командой с Cursor + MCP
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой. (Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1005936/
#вкусвилл #qa #qa_testing #qa_engineer #promt #ai #cursor #cursor_ai #яндекс_трекер #искусственный_интеллект
-
Cursor AI для ревью ручных тест-кейсов в TestOps
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов. В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает: 1) писать тест-кейсы по контексту, 2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов. Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг» . В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md , progress.md , refactor.md , context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика , на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/993090/
#вкусвилл #qa #qa_testing #искусственный_интеллект #тестирование #cursor_ai #allure_testops #qa_automation #promt #llm
-
Cursor AI для ревью ручных тест-кейсов в TestOps
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов. В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает: 1) писать тест-кейсы по контексту, 2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов. Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг» . В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md , progress.md , refactor.md , context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика , на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/993090/
#вкусвилл #qa #qa_testing #искусственный_интеллект #тестирование #cursor_ai #allure_testops #qa_automation #promt #llm
-
Cursor AI для ревью ручных тест-кейсов в TestOps
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов. В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает: 1) писать тест-кейсы по контексту, 2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов. Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг» . В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md , progress.md , refactor.md , context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика , на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/993090/
#вкусвилл #qa #qa_testing #искусственный_интеллект #тестирование #cursor_ai #allure_testops #qa_automation #promt #llm
-
Cursor AI для ревью ручных тест-кейсов в TestOps
Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов. В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает: 1) писать тест-кейсы по контексту, 2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов. Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг» . В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md , progress.md , refactor.md , context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика , на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂
https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/993090/
#вкусвилл #qa #qa_testing #искусственный_интеллект #тестирование #cursor_ai #allure_testops #qa_automation #promt #llm
-
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом. Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.
https://habr.com/ru/articles/965098/
#ai #claude #anthropic #promt #llm #fastapi #машинное+обучение #токены
-
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом. Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.
https://habr.com/ru/articles/965098/
#ai #claude #anthropic #promt #llm #fastapi #машинное+обучение #токены
-
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом. Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.
https://habr.com/ru/articles/965098/
#ai #claude #anthropic #promt #llm #fastapi #машинное+обучение #токены
-
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом. Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.
https://habr.com/ru/articles/965098/
#ai #claude #anthropic #promt #llm #fastapi #машинное+обучение #токены
-
GPT ломает приватность: что должен знать разработчик
За последний год AI встраивается буквально во всё. Ещё недавно его приходилось отдельно запускать. Теперь он встроен везде. Даже те, кто не ставил себе отдельные плагины, уже взаимодействуют с AI каждый день. Он вшит в SaaS-продукты и работает в фоне. Иногда так, что пользователь об этом вообще не знает. Вот здесь и появляется первый важный вопрос: Что происходит с твоими данными?
https://habr.com/ru/articles/918396/
#gpt #ai #llm #безопасность #утечка_данных #утечки_информации #promt #promt_injection #security #security_api
-
GPT ломает приватность: что должен знать разработчик
За последний год AI встраивается буквально во всё. Ещё недавно его приходилось отдельно запускать. Теперь он встроен везде. Даже те, кто не ставил себе отдельные плагины, уже взаимодействуют с AI каждый день. Он вшит в SaaS-продукты и работает в фоне. Иногда так, что пользователь об этом вообще не знает. Вот здесь и появляется первый важный вопрос: Что происходит с твоими данными?
https://habr.com/ru/articles/918396/
#gpt #ai #llm #безопасность #утечка_данных #утечки_информации #promt #promt_injection #security #security_api
-
GPT ломает приватность: что должен знать разработчик
За последний год AI встраивается буквально во всё. Ещё недавно его приходилось отдельно запускать. Теперь он встроен везде. Даже те, кто не ставил себе отдельные плагины, уже взаимодействуют с AI каждый день. Он вшит в SaaS-продукты и работает в фоне. Иногда так, что пользователь об этом вообще не знает. Вот здесь и появляется первый важный вопрос: Что происходит с твоими данными?
https://habr.com/ru/articles/918396/
#gpt #ai #llm #безопасность #утечка_данных #утечки_информации #promt #promt_injection #security #security_api
-
GPT ломает приватность: что должен знать разработчик
За последний год AI встраивается буквально во всё. Ещё недавно его приходилось отдельно запускать. Теперь он встроен везде. Даже те, кто не ставил себе отдельные плагины, уже взаимодействуют с AI каждый день. Он вшит в SaaS-продукты и работает в фоне. Иногда так, что пользователь об этом вообще не знает. Вот здесь и появляется первый важный вопрос: Что происходит с твоими данными?
https://habr.com/ru/articles/918396/
#gpt #ai #llm #безопасность #утечка_данных #утечки_информации #promt #promt_injection #security #security_api
-
Что можно делать в Google AI Studio для начинающих, краткий обзор
Краткий обзор на последние обновления Google ai studio. Google AI Studio - это не просто песочница для ИИ, а полноценная среда для разработки прототипов, интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы, учебных целей и исследований. С учетом растущей популярности моделей Gemini и глубокой интеграции с Google Cloud, AI Studio становится ключевым инструментом для всех.
https://habr.com/ru/articles/912230/
#gemini #gemini_25_pro #google #ai_studio #gtp #audio_generation #podcast #texttospeech #promt
-
Что можно делать в Google AI Studio для начинающих, краткий обзор
Краткий обзор на последние обновления Google ai studio. Google AI Studio - это не просто песочница для ИИ, а полноценная среда для разработки прототипов, интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы, учебных целей и исследований. С учетом растущей популярности моделей Gemini и глубокой интеграции с Google Cloud, AI Studio становится ключевым инструментом для всех.
https://habr.com/ru/articles/912230/
#gemini #gemini_25_pro #google #ai_studio #gtp #audio_generation #podcast #texttospeech #promt
-
Что можно делать в Google AI Studio для начинающих, краткий обзор
Краткий обзор на последние обновления Google ai studio. Google AI Studio - это не просто песочница для ИИ, а полноценная среда для разработки прототипов, интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы, учебных целей и исследований. С учетом растущей популярности моделей Gemini и глубокой интеграции с Google Cloud, AI Studio становится ключевым инструментом для всех.
https://habr.com/ru/articles/912230/
#gemini #gemini_25_pro #google #ai_studio #gtp #audio_generation #podcast #texttospeech #promt
-
Что можно делать в Google AI Studio для начинающих, краткий обзор
Краткий обзор на последние обновления Google ai studio. Google AI Studio - это не просто песочница для ИИ, а полноценная среда для разработки прототипов, интеграции генеративного ИИ в бизнес-процессы, учебных целей и исследований. С учетом растущей популярности моделей Gemini и глубокой интеграции с Google Cloud, AI Studio становится ключевым инструментом для всех.
https://habr.com/ru/articles/912230/
#gemini #gemini_25_pro #google #ai_studio #gtp #audio_generation #podcast #texttospeech #promt
-
💫 Sharing a quality prompt for generation:
🦾 Create a striking portrait of a female figure whose face is partially transformed into a dark, crumbling texture. The skin appears cracked and charred, resembling volcanic rock, with glowing orange and red cracks that emit a fiery glow. The eyes should be bright and intense, radiating a powerful energy.
https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#AI #problembo #art #promt -
💫 Sharing a quality prompt for generation:
🦾 Create a striking portrait of a female figure whose face is partially transformed into a dark, crumbling texture. The skin appears cracked and charred, resembling volcanic rock, with glowing orange and red cracks that emit a fiery glow. The eyes should be bright and intense, radiating a powerful energy.
https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#AI #problembo #art #promt -
💫 Sharing a quality prompt for generation:
🦾 Create a striking portrait of a female figure whose face is partially transformed into a dark, crumbling texture. The skin appears cracked and charred, resembling volcanic rock, with glowing orange and red cracks that emit a fiery glow. The eyes should be bright and intense, radiating a powerful energy.
https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#AI #problembo #art #promt -
🔥Generator: Dream Weaver v1
🔥https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#problembo #AI #promt #generation #art -
🔥Generator: Dream Weaver v1
🔥https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#problembo #AI #promt #generation #art -
🔥Generator: Dream Weaver v1
🔥https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#problembo #AI #promt #generation #art -
🔥Generator: Dream Weaver v1
🔥https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#problembo #AI #promt #generation #art -
🔥Generator: Dream Weaver v1
🔥https://problembo.com/en/services/ai-image-generator
#problembo #AI #promt #generation #art -
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями. Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других). Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
https://habr.com/ru/articles/889324/
#sql #postgresql #llm #chatgpt #эффективность #документация #автоматизация #запросы_sql #llmмодели #promt
-
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями. Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других). Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
https://habr.com/ru/articles/889324/
#sql #postgresql #llm #chatgpt #эффективность #документация #автоматизация #запросы_sql #llmмодели #promt
-
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями. Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других). Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
https://habr.com/ru/articles/889324/
#sql #postgresql #llm #chatgpt #эффективность #документация #автоматизация #запросы_sql #llmмодели #promt
-
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями. Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других). Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
https://habr.com/ru/articles/889324/
#sql #postgresql #llm #chatgpt #эффективность #документация #автоматизация #запросы_sql #llmмодели #promt
-
Программирование в GPT для чайников. Часть 2
Хотите узнать, как «программировать» GPT-модель без написания кода? В этой статье мы рассмотрим практические приёмы взаимодействия с языковыми моделями: разберём логику этапов выполнения работ, научимся использовать условия и циклы, применять JSON-структуры для отслеживания прогресса и сохранять промежуточные результаты. Вы увидите, как с помощью продуманных промптов превратить простое общение с моделью в чётко контролируемый процесс, способный масштабироваться и адаптироваться к вашим задачам. Материал будет полезен тем, кто интересуется расширением возможностей GPT, стремится получить более предсказуемый и управляемый результат, а также ищет новые способы автоматизации, анализа данных и формирования итоговых документов. Готовы исследовать потенциал языковых моделей на более глубоком уровне? Читайте статью и экспериментируйте с примерами промптов из специального репозитория.
