#промтинг — Public Fediverse posts

Как сделать себе личного Промпт-инженера с ИИ за 15 минут

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился. А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера , который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

https://habr.com/ru/articles/1015610/

#промптинжиниринг #промпты #notebooklm #промтинг #промтинженеры #rag #нейросеть

Как сделать себе личного Промпт-инженера с ИИ за 15 минут

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился. А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера , который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

https://habr.com/ru/articles/1015610/

#промптинжиниринг #промпты #notebooklm #промтинг #промтинженеры #rag #нейросеть

Как сделать себе личного Промпт-инженера с ИИ за 15 минут

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился. А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера , который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

https://habr.com/ru/articles/1015610/

#промптинжиниринг #промпты #notebooklm #промтинг #промтинженеры #rag #нейросеть

Как сделать себе личного Промпт-инженера с ИИ за 15 минут

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился. А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера , который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

https://habr.com/ru/articles/1015610/

#промптинжиниринг #промпты #notebooklm #промтинг #промтинженеры #rag #нейросеть

Патенты на способы взаимодействия с ИИ: можно ли запатентовать промпт?

С 2017 года — момента внедрения архитектуры трансформера — число патентов в области генеративного ИИ выросло более чем на 800%. Сейчас уже более 50 тысяч патентных семейств в области генеративного ИИ. Среди этого массива быстро растёт специфическая ниша — патенты на способы взаимодействия с языковыми моделями. Это структурированные последовательности промптов, интерфейсы коммуникации, методы управления ИИ-агентами. Разбираемся, что именно патентуют, кто это делает и какие бизнес-модели на этом строятся.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/1004746/

#промт #промтинг #промтинжиниринг #промты #ии #ии_и_машинное_обучение #патенты #патентование #патенты_на_программное_обеспечение #патентное_право

Патенты на способы взаимодействия с ИИ: можно ли запатентовать промпт?

С 2017 года — момента внедрения архитектуры трансформера — число патентов в области генеративного ИИ выросло более чем на 800%. Сейчас уже более 50 тысяч патентных семейств в области генеративного ИИ. Среди этого массива быстро растёт специфическая ниша — патенты на способы взаимодействия с языковыми моделями. Это структурированные последовательности промптов, интерфейсы коммуникации, методы управления ИИ-агентами. Разбираемся, что именно патентуют, кто это делает и какие бизнес-модели на этом строятся.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/1004746/

#промт #промтинг #промтинжиниринг #промты #ии #ии_и_машинное_обучение #патенты #патентование #патенты_на_программное_обеспечение #патентное_право

Патенты на способы взаимодействия с ИИ: можно ли запатентовать промпт?

С 2017 года — момента внедрения архитектуры трансформера — число патентов в области генеративного ИИ выросло более чем на 800%. Сейчас уже более 50 тысяч патентных семейств в области генеративного ИИ. Среди этого массива быстро растёт специфическая ниша — патенты на способы взаимодействия с языковыми моделями. Это структурированные последовательности промптов, интерфейсы коммуникации, методы управления ИИ-агентами. Разбираемся, что именно патентуют, кто это делает и какие бизнес-модели на этом строятся.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/1004746/

#промт #промтинг #промтинжиниринг #промты #ии #ии_и_машинное_обучение #патенты #патентование #патенты_на_программное_обеспечение #патентное_право

Патенты на способы взаимодействия с ИИ: можно ли запатентовать промпт?

С 2017 года — момента внедрения архитектуры трансформера — число патентов в области генеративного ИИ выросло более чем на 800%. Сейчас уже более 50 тысяч патентных семейств в области генеративного ИИ. Среди этого массива быстро растёт специфическая ниша — патенты на способы взаимодействия с языковыми моделями. Это структурированные последовательности промптов, интерфейсы коммуникации, методы управления ИИ-агентами. Разбираемся, что именно патентуют, кто это делает и какие бизнес-модели на этом строятся.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/1004746/

#промт #промтинг #промтинжиниринг #промты #ии #ии_и_машинное_обучение #патенты #патентование #патенты_на_программное_обеспечение #патентное_право

Как извлечь ДНК автора? Креатив от LLM

Генеративные нейросети с нами уже почти 3 года. В начале казалось, что они будут именно генерировать новые смыслы, комбинируя все знания мира, но реальность оказалась другой. Комбинирование смыслов не приводило к реально креативному результату, иными словами, создать что-то новое, креативное, необычное, прорывное — то, что будет читать человек с интересом, не получалось. При этом генеративность отлично работала там, где не нужны новые смыслы, например те же RAG-системы для извлечения знаний, где обычно temperature ставится в 0.0 (aka нулевая креативность), а в промпте явно указывается «не выдумывай, используй только знания из контекста». Поверх этого создавались сложные мультиагентные системы, которые должны были понять, что хочет пользователь, и выполнить эту задачу. Здесь всё тоже работало хорошо. LLM отлично научились писать код, здесь очень сильно помогает детерминированность результата — код либо работает, либо нет. При этом LLM, конечно, тупит в отдельных кейсах, обычно заходя в цикл бессмысленных доработок, добавляя новые библиотеки, когда нужно реально подумать и, возможно, что-то убрать. Оно ходит по кругу, добавляя и перебирая варианты. Здесь также помогает мультиагентный подход и тонкая настройка правил, промптов. Но о креативе здесь речь не идёт. Нейросети отлично показали себя в медицине, только ленивый сейчас не имеет чатов типа «врач», «терапевт», «уролог :-)» и т. д. Медицина казалась сложной, но по факту очень детерминированной наукой, в которой есть тонны знаний и чёткие протоколы лечения. Здесь нет креатива, и не нужно, а порой даже опасно создавать новые смыслы. Здесь есть алгоритм: если A, то B. Загрузил анализы, получил диагноз и полное детальное объяснение, намного более детальное, чем вам расскажет врач (за 12 минут приёма-то).

https://habr.com/ru/articles/979596/

#нейросети #llm #llmагент #ииагенты #ии_чатбот #креативность #ииассистент #ииинжиниринг #промтинг #промтинженеры

Как извлечь ДНК автора? Креатив от LLM

Генеративные нейросети с нами уже почти 3 года. В начале казалось, что они будут именно генерировать новые смыслы, комбинируя все знания мира, но реальность оказалась другой. Комбинирование смыслов не приводило к реально креативному результату, иными словами, создать что-то новое, креативное, необычное, прорывное — то, что будет читать человек с интересом, не получалось. При этом генеративность отлично работала там, где не нужны новые смыслы, например те же RAG-системы для извлечения знаний, где обычно temperature ставится в 0.0 (aka нулевая креативность), а в промпте явно указывается «не выдумывай, используй только знания из контекста». Поверх этого создавались сложные мультиагентные системы, которые должны были понять, что хочет пользователь, и выполнить эту задачу. Здесь всё тоже работало хорошо. LLM отлично научились писать код, здесь очень сильно помогает детерминированность результата — код либо работает, либо нет. При этом LLM, конечно, тупит в отдельных кейсах, обычно заходя в цикл бессмысленных доработок, добавляя новые библиотеки, когда нужно реально подумать и, возможно, что-то убрать. Оно ходит по кругу, добавляя и перебирая варианты. Здесь также помогает мультиагентный подход и тонкая настройка правил, промптов. Но о креативе здесь речь не идёт. Нейросети отлично показали себя в медицине, только ленивый сейчас не имеет чатов типа «врач», «терапевт», «уролог :-)» и т. д. Медицина казалась сложной, но по факту очень детерминированной наукой, в которой есть тонны знаний и чёткие протоколы лечения. Здесь нет креатива, и не нужно, а порой даже опасно создавать новые смыслы. Здесь есть алгоритм: если A, то B. Загрузил анализы, получил диагноз и полное детальное объяснение, намного более детальное, чем вам расскажет врач (за 12 минут приёма-то).

https://habr.com/ru/articles/979596/

#нейросети #llm #llmагент #ииагенты #ии_чатбот #креативность #ииассистент #ииинжиниринг #промтинг #промтинженеры

Как извлечь ДНК автора? Креатив от LLM

Генеративные нейросети с нами уже почти 3 года. В начале казалось, что они будут именно генерировать новые смыслы, комбинируя все знания мира, но реальность оказалась другой. Комбинирование смыслов не приводило к реально креативному результату, иными словами, создать что-то новое, креативное, необычное, прорывное — то, что будет читать человек с интересом, не получалось. При этом генеративность отлично работала там, где не нужны новые смыслы, например те же RAG-системы для извлечения знаний, где обычно temperature ставится в 0.0 (aka нулевая креативность), а в промпте явно указывается «не выдумывай, используй только знания из контекста». Поверх этого создавались сложные мультиагентные системы, которые должны были понять, что хочет пользователь, и выполнить эту задачу. Здесь всё тоже работало хорошо. LLM отлично научились писать код, здесь очень сильно помогает детерминированность результата — код либо работает, либо нет. При этом LLM, конечно, тупит в отдельных кейсах, обычно заходя в цикл бессмысленных доработок, добавляя новые библиотеки, когда нужно реально подумать и, возможно, что-то убрать. Оно ходит по кругу, добавляя и перебирая варианты. Здесь также помогает мультиагентный подход и тонкая настройка правил, промптов. Но о креативе здесь речь не идёт. Нейросети отлично показали себя в медицине, только ленивый сейчас не имеет чатов типа «врач», «терапевт», «уролог :-)» и т. д. Медицина казалась сложной, но по факту очень детерминированной наукой, в которой есть тонны знаний и чёткие протоколы лечения. Здесь нет креатива, и не нужно, а порой даже опасно создавать новые смыслы. Здесь есть алгоритм: если A, то B. Загрузил анализы, получил диагноз и полное детальное объяснение, намного более детальное, чем вам расскажет врач (за 12 минут приёма-то).

https://habr.com/ru/articles/979596/

#нейросети #llm #llmагент #ииагенты #ии_чатбот #креативность #ииассистент #ииинжиниринг #промтинг #промтинженеры

Как извлечь ДНК автора? Креатив от LLM

Генеративные нейросети с нами уже почти 3 года. В начале казалось, что они будут именно генерировать новые смыслы, комбинируя все знания мира, но реальность оказалась другой. Комбинирование смыслов не приводило к реально креативному результату, иными словами, создать что-то новое, креативное, необычное, прорывное — то, что будет читать человек с интересом, не получалось. При этом генеративность отлично работала там, где не нужны новые смыслы, например те же RAG-системы для извлечения знаний, где обычно temperature ставится в 0.0 (aka нулевая креативность), а в промпте явно указывается «не выдумывай, используй только знания из контекста». Поверх этого создавались сложные мультиагентные системы, которые должны были понять, что хочет пользователь, и выполнить эту задачу. Здесь всё тоже работало хорошо. LLM отлично научились писать код, здесь очень сильно помогает детерминированность результата — код либо работает, либо нет. При этом LLM, конечно, тупит в отдельных кейсах, обычно заходя в цикл бессмысленных доработок, добавляя новые библиотеки, когда нужно реально подумать и, возможно, что-то убрать. Оно ходит по кругу, добавляя и перебирая варианты. Здесь также помогает мультиагентный подход и тонкая настройка правил, промптов. Но о креативе здесь речь не идёт. Нейросети отлично показали себя в медицине, только ленивый сейчас не имеет чатов типа «врач», «терапевт», «уролог :-)» и т. д. Медицина казалась сложной, но по факту очень детерминированной наукой, в которой есть тонны знаний и чёткие протоколы лечения. Здесь нет креатива, и не нужно, а порой даже опасно создавать новые смыслы. Здесь есть алгоритм: если A, то B. Загрузил анализы, получил диагноз и полное детальное объяснение, намного более детальное, чем вам расскажет врач (за 12 минут приёма-то).

https://habr.com/ru/articles/979596/

#нейросети #llm #llmагент #ииагенты #ии_чатбот #креативность #ииассистент #ииинжиниринг #промтинг #промтинженеры

От 4/10 до 8.5/10: как я за 5 итераций научил GigaChat извлекать требования из интервью

В прошлой статье я запустил GigaChat под Roo Code и погонял на задачах аналитика. Результаты в сравнении с Qwen оказались так себе. Улучшим их! Показываю пошаговый процесс улучшения промта для извлечения требований из интервью с заказчиком. Каждая итерация — конкретная проблема и её решение. В конце — готовый промт, который можно использовать.

https://habr.com/ru/articles/973464/

#gigachat #roocode #analytics #аналитика #промтинг #требования

Формула идеального промпта для Sora 2 от OpenAI

Sora 2 — это не просто апгрейд, а фактически новая архитектура. Если в первой версии модель использовала трансформер, натренированный на коротких клипах , то теперь это мультислойная диффузионная сеть , способная “понимать” время, движение и контекст в одной последовательности.

https://habr.com/ru/articles/955602/

#sora_2 #sora_2_код #sora_2_prompt #промтинг #промтинженеры #промт_к_sora_2 #промпты_к_sora_2

Как финансовый аналитик может использовать нейросеть ChatGPT / ТОП-10 Промптов:

Вы — финансовый аналитик, часто сталкиваетесь с большим объемом данных и задач, требующих точного и быстрого анализа? Думаю, да, но времени на выполнение дел всегда мало, и сил в том числе. Человечество придумало множество вещей, ускоряющих обыденные дела, чтобы времени было больше, но, к сожалению, его все равно нет. Но вот чудо: в ноябре 2022 года компания OpenAI выпустила ChatGPT — помощника, который всегда тут, всегда работает и всегда развивается. Время пришло, и на момент выкладки этой статьи все финансовые аналитики, да что греха таить, почти все офисные работники могут применять ChatGPT в своей работе, экономя время! Чем поможем и что изучим: - Что такое ChatGPT и как он работает - Автоматизация отчетности - Анализ данных - Риск-менеджмент - Подготовка презентаций - Бенчмаркинг И многое другое...

https://habr.com/ru/articles/862478/

#chatgpt #chatgpt4 #chat_gpt #промтинг #финансы #аналитик

Не «ты — эксперт », а «думай так» — альтернативный промтинг для LLM

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления? Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг . В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

https://habr.com/ru/articles/944176/

#ии #промт #промтинг #галлюцинации #reasoning #творчество #творческое_мышление

Яндекс.Вброс или ИИ для фейков

tl;dr: Продолжение разборов состязательных атак на генеративные модели. Разбор семантических атаках (подбор синонимов, построение фраз, эзопов язык), и использование для этого другой LLM модели. Часть 1: Яндекс.Разврат или анти-этичный ИИ

https://habr.com/ru/articles/902172/

#нейросети #нейронные_сети #промтинг #промтинъекции #взлом #безопастность #этика #промптинжиниринг

К чему нас приведет ИИ: закат цивилизации или новый рассвет

Привет! Я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ и архитектор решений в VESNA. Честно признаюсь, мне немного страшно из-за ИИ. Но не переживайте, это не очередная пугалка без самокритики, дочитайте до конца.

https://habr.com/ru/companies/etpgpb_vesna/articles/949364/

#ChatGPT #ai #искусственный_интеллект #sora #midjourney #deepseek #photoshop #промтинг #промтинжиниринг

Я — редактор. И боюсь, что меня заменит нейросеть

Каждый новый апдейт нейросетей казался мне приговором. Пока я редактировал очередной текст, ИИ уже писал сотни. Страх остаться не у дел толкнул меня на поиски: я нырнул в мир промтов, лайфхаков и инструкций, чтобы понять — как работать с машиной, а не уступить ей место. И знаете что? В процессе понял кое-что важное.

https://habr.com/ru/companies/minerva_media/articles/905086/

#редактура_текстов #копирайтинг #ииассистент #ии_помощник #карьера #написание_статей #написание_текстов #нейросети #chatgpt #промтинг

Мой топ нейросетей для дизайнера

Всем привет, меня зовут Денис, я тимлид команды дизайна в DLS, а также ревьюер в Яндекс Практикуме на курсах

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/833560/

#нейросети #midjourney #adobe_firefly #промт #промтинг #подборки #подборка_нейросетей #recraft #графический_дизайн #коммуникационный_дизайн

ИИ сократил 8 человек в компании: как можно использовать нейронку в антикризисных целях

Уверен, что этот кейс многим не понравится, но будет полезен для бизнеса. Меня зовут Станислав, как внешний консультант я часто помогаю компаниям найти проблему и решить ее. Методы разные, не так давно попробовал для этих целей GPTchat, рассказываю, что получилось.

https://habr.com/ru/companies/w_code/articles/915186/

#искусственный_интеллект #ритейл #ai #кризис #промтинженеры #промтинг #gpt4 #gpt

Как использовать нейросети эффективно (персональная эффективность)

"Консилиум нейросетей (математиков и программистов) думает, что же имел ввиду пользователь в своём промте" - по крайней мере, я это так представляю) Сейчас без нейросетей никуда. В статье рассмотрим вопросы личной эффективности и как в этом помогают нейросети. Затронем тему современного промт инжиниринга. Статью писал без помощи нейросетей. Изложил своё мнение.

https://habr.com/ru/articles/897804/

#личная_эффективность #нейросети #промтинженеры #промтинг

Модель Рефлексивного Интеллекта: ИИ как ваш внутренний голос

ИИ, который действительно вас понимает: как создать ИИ, который работает как ваш внутренний голос, а не бездушный калькулятор

https://habr.com/ru/articles/891728/

#искусственный_интеллект #промтинг #промты #промтинженеры #рефлексивный_интеллект #этичный_ии #семантикологическое

Программист за $4000 против ChatGPT за $20: кто победит в 2025?

Можно ли уже сейчас заменить команду разработчиков на нейросеть и шесть промпт-инженеров? Почему крупные компании до сих пор платят программистам по $4000, когда есть ChatGPT за $20? На дискуссии, которая прошла на Youtube-канале Ai4Dev менеджеры российских IT-компаний неожиданно разошлись во мнениях о будущем индустрии. Пока одни утверждают, что LLM способны писать код лучше людей, другие приводят неочевидные причины, почему полная автоматизация разработки невозможна. Но главный вопрос – действительно ли программисты сознательно тормозят внедрение ИИ, чтобы сохранить свои рабочие места, или есть объективные причины, по которым даже Google использует нейросети только для генерации 25% кода? Разбираемся вместе с экспертами, что на самом деле происходит на передовой борьбы человека и машины в IT.

https://habr.com/ru/articles/880146/

#программирование #chatgpt #зарплата_программиста #кадры #увольнения #промтинженеры #промтинг #copilot #llm #разработка

Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа. Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

https://habr.com/ru/articles/974308/

#сезон_ии_в_разработке #gpt #промптинженеринг #промтинг #llm #perplexity #api #kotlin #springboot #ии

Всё уже придумали за нас: библиотеки с тысячами готовых GPT-промтов для работы, учёбы и отдыха

Подборка для тех, кто пробовал использовать нейросети в своих задачах, но разочаровался в них: непонятно, как чат-бот вообще может помогать с чем-то серьёзным.

https://habr.com/ru/articles/834054/

#gpt #промт #промтинг #чатботы #нейросети #промпт

Ускоряем проверку документов для клинических исследований за счёт пайплайна на базе YandexGPT 5 Pro

В мире ежегодно проводятся тысячи клинических исследований , а в России их количество может доходить до 900 в год. До внедрения в практику новые методы лечения, лекарства и медицинские изделия проходят множество испытаний под строгим контролем. Исследователям необходимо подтверждать безопасность и эффективность метода, а также соответствие самой процедуры испытаний научным стандартам и нормам этики. Эти процессы формализованы и требуют подтверждения официальными документами — но их нельзя свести к одному простому формату, особенно если дело касается этики. Поэтому только проверка пакета документации может занимать недели, а в современных условиях хочется, чтобы эта работа была менее длительной — чтобы пациенты быстрее получали доступ к новым методикам лечения. В 2025 году команда НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова вместе с Центром технологий для общества Yandex Cloud и компанией Raft запустила приложение для быстрой обработки документов клинических исследований. Решение на базе большой языковой модели Яндекса помогает специалистам научного центра классифицировать документы, проверять их оформление и содержание по чек‑листу — и это позволяет сократить цикл согласования с нескольких месяцев до 5–10 дней.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/913278/

#genai #llm #yandexgpt #этический_анализ #клинические_исследования #обработка_документов #промтинг

Ускоряем проверку документов для клинических исследований за счёт пайплайна на базе YandexGPT 5 Pro

В мире ежегодно проводятся тысячи клинических исследований , а в России их количество может доходить до 900 в год. До внедрения в практику новые методы лечения, лекарства и медицинские изделия проходят множество испытаний под строгим контролем. Исследователям необходимо подтверждать безопасность и эффективность метода, а также соответствие самой процедуры испытаний научным стандартам и нормам этики. Эти процессы формализованы и требуют подтверждения официальными документами — но их нельзя свести к одному простому формату, особенно если дело касается этики. Поэтому только проверка пакета документации может занимать недели, а в современных условиях хочется, чтобы эта работа была менее длительной — чтобы пациенты быстрее получали доступ к новым методикам лечения. В 2025 году команда НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова вместе с Центром технологий для общества Yandex Cloud и компанией Raft запустила приложение для быстрой обработки документов клинических исследований. Решение на базе большой языковой модели Яндекса помогает специалистам научного центра классифицировать документы, проверять их оформление и содержание по чек‑листу — и это позволяет сократить цикл согласования с нескольких месяцев до 5–10 дней.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/913278/

#genai #llm #yandexgpt #этический_анализ #клинические_исследования #обработка_документов #промтинг

Ускоряем проверку документов для клинических исследований за счёт пайплайна на базе YandexGPT 5 Pro

В мире ежегодно проводятся тысячи клинических исследований , а в России их количество может доходить до 900 в год. До внедрения в практику новые методы лечения, лекарства и медицинские изделия проходят множество испытаний под строгим контролем. Исследователям необходимо подтверждать безопасность и эффективность метода, а также соответствие самой процедуры испытаний научным стандартам и нормам этики. Эти процессы формализованы и требуют подтверждения официальными документами — но их нельзя свести к одному простому формату, особенно если дело касается этики. Поэтому только проверка пакета документации может занимать недели, а в современных условиях хочется, чтобы эта работа была менее длительной — чтобы пациенты быстрее получали доступ к новым методикам лечения. В 2025 году команда НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова вместе с Центром технологий для общества Yandex Cloud и компанией Raft запустила приложение для быстрой обработки документов клинических исследований. Решение на базе большой языковой модели Яндекса помогает специалистам научного центра классифицировать документы, проверять их оформление и содержание по чек‑листу — и это позволяет сократить цикл согласования с нескольких месяцев до 5–10 дней.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/913278/

#genai #llm #yandexgpt #этический_анализ #клинические_исследования #обработка_документов #промтинг

Ускоряем проверку документов для клинических исследований за счёт пайплайна на базе YandexGPT 5 Pro

В мире ежегодно проводятся тысячи клинических исследований , а в России их количество может доходить до 900 в год. До внедрения в практику новые методы лечения, лекарства и медицинские изделия проходят множество испытаний под строгим контролем. Исследователям необходимо подтверждать безопасность и эффективность метода, а также соответствие самой процедуры испытаний научным стандартам и нормам этики. Эти процессы формализованы и требуют подтверждения официальными документами — но их нельзя свести к одному простому формату, особенно если дело касается этики. Поэтому только проверка пакета документации может занимать недели, а в современных условиях хочется, чтобы эта работа была менее длительной — чтобы пациенты быстрее получали доступ к новым методикам лечения. В 2025 году команда НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова вместе с Центром технологий для общества Yandex Cloud и компанией Raft запустила приложение для быстрой обработки документов клинических исследований. Решение на базе большой языковой модели Яндекса помогает специалистам научного центра классифицировать документы, проверять их оформление и содержание по чек‑листу — и это позволяет сократить цикл согласования с нескольких месяцев до 5–10 дней.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/913278/

#genai #llm #yandexgpt #этический_анализ #клинические_исследования #обработка_документов #промтинг

ИИ-инструменты бизнес и системного аналитика: промт для создания критериев приёмки User Story

Привет, Хабр! На связи Егор Марюшко. Я не верю в то, что ИИ отберёт у бизнес и системных аналитиков работу. Как сказал Крейг Винг в одном из своих выступлений: «ИИ — это невероятно дорогостоящий галлюцинирующий попугай, комбинирующий лишь то, что увидел». ИИ — это современный и перспективный инструмент, и им надо уметь пользоваться. Любой инструмент должен быть простым, полезным и эффективным. Я решил подготовить серию статей с промтами, минимальная модификация которых позволяет решать конкретные задачи, регулярно возникающие перед аналитиком. Не пытаться заменить его творческую и аналитическую деятельность, а упростить и ускорить рутинные операции. В данной статье разберём промт для создания критериев приемки (Acceptance Criteria) для User Story, проверим его работу на наиболее распространённых и доступных ИИ: ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Алиса (Яндекс GPT), GigaChat.

https://habr.com/ru/articles/958064/

#системный_анализ #бизнесанализ #разработка_требований #промтинг #применение_ии

Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа. Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

https://habr.com/ru/articles/974308/

#сезон_ии_в_разработке #gpt #промптинженеринг #промтинг #llm #perplexity #api #kotlin #springboot #ии

Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа. Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

https://habr.com/ru/articles/974308/

#сезон_ии_в_разработке #gpt #промптинженеринг #промтинг #llm #perplexity #api #kotlin #springboot #ии

Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа. Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

https://habr.com/ru/articles/974308/

#сезон_ии_в_разработке #gpt #промптинженеринг #промтинг #llm #perplexity #api #kotlin #springboot #ии

От 4/10 до 8.5/10: как я за 5 итераций научил GigaChat извлекать требования из интервью

В прошлой статье я запустил GigaChat под Roo Code и погонял на задачах аналитика. Результаты в сравнении с Qwen оказались так себе. Улучшим их! Показываю пошаговый процесс улучшения промта для извлечения требований из интервью с заказчиком. Каждая итерация — конкретная проблема и её решение. В конце — готовый промт, который можно использовать.

https://habr.com/ru/articles/973464/

#gigachat #roocode #analytics #аналитика #промтинг #требования

От 4/10 до 8.5/10: как я за 5 итераций научил GigaChat извлекать требования из интервью

В прошлой статье я запустил GigaChat под Roo Code и погонял на задачах аналитика. Результаты в сравнении с Qwen оказались так себе. Улучшим их! Показываю пошаговый процесс улучшения промта для извлечения требований из интервью с заказчиком. Каждая итерация — конкретная проблема и её решение. В конце — готовый промт, который можно использовать.

https://habr.com/ru/articles/973464/

#gigachat #roocode #analytics #аналитика #промтинг #требования

От 4/10 до 8.5/10: как я за 5 итераций научил GigaChat извлекать требования из интервью

В прошлой статье я запустил GigaChat под Roo Code и погонял на задачах аналитика. Результаты в сравнении с Qwen оказались так себе. Улучшим их! Показываю пошаговый процесс улучшения промта для извлечения требований из интервью с заказчиком. Каждая итерация — конкретная проблема и её решение. В конце — готовый промт, который можно использовать.

https://habr.com/ru/articles/973464/

#gigachat #roocode #analytics #аналитика #промтинг #требования

ИИ-инструменты бизнес и системного аналитика: промт для создания критериев приёмки User Story

Привет, Хабр! На связи Егор Марюшко. Я не верю в то, что ИИ отберёт у бизнес и системных аналитиков работу. Как сказал Крейг Винг в одном из своих выступлений: «ИИ — это невероятно дорогостоящий галлюцинирующий попугай, комбинирующий лишь то, что увидел». ИИ — это современный и перспективный инструмент, и им надо уметь пользоваться. Любой инструмент должен быть простым, полезным и эффективным. Я решил подготовить серию статей с промтами, минимальная модификация которых позволяет решать конкретные задачи, регулярно возникающие перед аналитиком. Не пытаться заменить его творческую и аналитическую деятельность, а упростить и ускорить рутинные операции. В данной статье разберём промт для создания критериев приемки (Acceptance Criteria) для User Story, проверим его работу на наиболее распространённых и доступных ИИ: ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Алиса (Яндекс GPT), GigaChat.

https://habr.com/ru/articles/958064/

#системный_анализ #бизнесанализ #разработка_требований #промтинг #применение_ии

ИИ-инструменты бизнес и системного аналитика: промт для создания критериев приёмки User Story

Привет, Хабр! На связи Егор Марюшко. Я не верю в то, что ИИ отберёт у бизнес и системных аналитиков работу. Как сказал Крейг Винг в одном из своих выступлений: «ИИ — это невероятно дорогостоящий галлюцинирующий попугай, комбинирующий лишь то, что увидел». ИИ — это современный и перспективный инструмент, и им надо уметь пользоваться. Любой инструмент должен быть простым, полезным и эффективным. Я решил подготовить серию статей с промтами, минимальная модификация которых позволяет решать конкретные задачи, регулярно возникающие перед аналитиком. Не пытаться заменить его творческую и аналитическую деятельность, а упростить и ускорить рутинные операции. В данной статье разберём промт для создания критериев приемки (Acceptance Criteria) для User Story, проверим его работу на наиболее распространённых и доступных ИИ: ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Алиса (Яндекс GPT), GigaChat.

https://habr.com/ru/articles/958064/

#системный_анализ #бизнесанализ #разработка_требований #промтинг #применение_ии

ИИ-инструменты бизнес и системного аналитика: промт для создания критериев приёмки User Story

Привет, Хабр! На связи Егор Марюшко. Я не верю в то, что ИИ отберёт у бизнес и системных аналитиков работу. Как сказал Крейг Винг в одном из своих выступлений: «ИИ — это невероятно дорогостоящий галлюцинирующий попугай, комбинирующий лишь то, что увидел». ИИ — это современный и перспективный инструмент, и им надо уметь пользоваться. Любой инструмент должен быть простым, полезным и эффективным. Я решил подготовить серию статей с промтами, минимальная модификация которых позволяет решать конкретные задачи, регулярно возникающие перед аналитиком. Не пытаться заменить его творческую и аналитическую деятельность, а упростить и ускорить рутинные операции. В данной статье разберём промт для создания критериев приемки (Acceptance Criteria) для User Story, проверим его работу на наиболее распространённых и доступных ИИ: ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Алиса (Яндекс GPT), GigaChat.

https://habr.com/ru/articles/958064/

#системный_анализ #бизнесанализ #разработка_требований #промтинг #применение_ии

Формула идеального промпта для Sora 2 от OpenAI

Sora 2 — это не просто апгрейд, а фактически новая архитектура. Если в первой версии модель использовала трансформер, натренированный на коротких клипах , то теперь это мультислойная диффузионная сеть , способная “понимать” время, движение и контекст в одной последовательности.

https://habr.com/ru/articles/955602/

#sora_2 #sora_2_код #sora_2_prompt #промтинг #промтинженеры #промт_к_sora_2 #промпты_к_sora_2

Формула идеального промпта для Sora 2 от OpenAI

Sora 2 — это не просто апгрейд, а фактически новая архитектура. Если в первой версии модель использовала трансформер, натренированный на коротких клипах , то теперь это мультислойная диффузионная сеть , способная “понимать” время, движение и контекст в одной последовательности.

https://habr.com/ru/articles/955602/

#sora_2 #sora_2_код #sora_2_prompt #промтинг #промтинженеры #промт_к_sora_2 #промпты_к_sora_2

Формула идеального промпта для Sora 2 от OpenAI

Sora 2 — это не просто апгрейд, а фактически новая архитектура. Если в первой версии модель использовала трансформер, натренированный на коротких клипах , то теперь это мультислойная диффузионная сеть , способная “понимать” время, движение и контекст в одной последовательности.

https://habr.com/ru/articles/955602/

#sora_2 #sora_2_код #sora_2_prompt #промтинг #промтинженеры #промт_к_sora_2 #промпты_к_sora_2

К чему нас приведет ИИ: закат цивилизации или новый рассвет

Привет! Я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ и архитектор решений в VESNA. Честно признаюсь, мне немного страшно из-за ИИ. Но не переживайте, это не очередная пугалка без самокритики, дочитайте до конца.

https://habr.com/ru/companies/etpgpb_vesna/articles/949364/

#ChatGPT #ai #искусственный_интеллект #sora #midjourney #deepseek #photoshop #промтинг #промтинжиниринг

К чему нас приведет ИИ: закат цивилизации или новый рассвет

Привет! Я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ и архитектор решений в VESNA. Честно признаюсь, мне немного страшно из-за ИИ. Но не переживайте, это не очередная пугалка без самокритики, дочитайте до конца.

https://habr.com/ru/companies/etpgpb_vesna/articles/949364/

#ChatGPT #ai #искусственный_интеллект #sora #midjourney #deepseek #photoshop #промтинг #промтинжиниринг

К чему нас приведет ИИ: закат цивилизации или новый рассвет

Привет! Я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ и архитектор решений в VESNA. Честно признаюсь, мне немного страшно из-за ИИ. Но не переживайте, это не очередная пугалка без самокритики, дочитайте до конца.

https://habr.com/ru/companies/etpgpb_vesna/articles/949364/

#ChatGPT #ai #искусственный_интеллект #sora #midjourney #deepseek #photoshop #промтинг #промтинжиниринг

Не «ты — эксперт », а «думай так» — альтернативный промтинг для LLM

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления? Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг . В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

https://habr.com/ru/articles/944176/

#ии #промт #промтинг #галлюцинации #reasoning #творчество #творческое_мышление

Не «ты — эксперт », а «думай так» — альтернативный промтинг для LLM

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления? Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг . В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

https://habr.com/ru/articles/944176/

#ии #промт #промтинг #галлюцинации #reasoning #творчество #творческое_мышление

Не «ты — эксперт », а «думай так» — альтернативный промтинг для LLM

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления? Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг . В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

https://habr.com/ru/articles/944176/

#ии #промт #промтинг #галлюцинации #reasoning #творчество #творческое_мышление

Визуализация данных для систем ИИ: Как сделать нейросети понятными

Привет, Хабр! Меня зовут Ильнар и в этой статье я решил поделиться своим небольшим проектом по тому, как сделать нейросети понятными. Представьте: вы потратили 20 минут на создание идеального запроса к нейросети, перечитали его три раза, нажали отправить и... получили совсем не то, что ожидали. Звучит знакомо? Но что если я скажу, что есть способ получать качественные и предсказуемые результаты от ИИ за секунды, без необходимости изучать хитрые приемы формирования запросов? В этой статье я расскажу, как превратить взаимодействие с искусственным интеллектом в понятную и предсказуемую систему диалога, доступную каждому — от новичков до экспертов.

https://habr.com/ru/articles/932328/

#Дизайн #ИИ #искусственный_интеллект #нейросети #промтинг