Российские пользователи массово увлеклись трендом Raw Dogging Boredom — намеренно сидеть 15 минут в полной тишине без телефона, музыки, книг и любых развлечений. Метод распространился за несколько дней так быстро, что многие уже ведут «дневники скуки» и делятся впечатлениями. У большинства одинаковая реакция: 15 минут тянутся как час, мозг пытается сбежать к телефону, но после практики в голове становится непривычно тихо. После нескольких сеансов люди отмечают снижение тревожности, появление новых идей и желаний — будто освобождается место, забитое информационным шумом.
А теперь ИМХО много работающего человека:
1. Зумеры перепридумали медитацию? Молодцы какие.
2. ЕСЛИ Я 15 МИНУТ СИЖУ БЕЗ ДЕЛА В ТИШИНЕ И БЕЗ ТЕЛЕФОНА, ТО Я СПЛЮ. Ибо нехрен тратить 15 минут просто так.
Короче, всех с пятницей и хороших выходных.
А теперь ИМХО много работающего человека:
1. Зумеры перепридумали медитацию? Молодцы какие.
2. ЕСЛИ Я 15 МИНУТ СИЖУ БЕЗ ДЕЛА В ТИШИНЕ И БЕЗ ТЕЛЕФОНА, ТО Я СПЛЮ. Ибо нехрен тратить 15 минут просто так.
Короче, всех с пятницей и хороших выходных.
❤🔥2😁2
Не про ИТ, но с учётом нынешних реалий будет полезно. На Хабре хороший разбор, как посчитать новую цену на *голосом Якубовича* АВТОМОБИЛЬ с учетом всех налогов и пошлин.
Если кратко: с 1 декабря 2025 года вводится новый утильсбор, который высчитывается из мощности автомобиля. До реформы льготная ставка на утильсбор для физлиц составляла символические 3 400 ₽ (новый автомобиль) и 5 200 ₽ (авто старше трёх лет) и практически не зависела от мощности, если она не превышала точку, установленную законами. После реформы все машины мощностью свыше 160 л.с. автоматически лишаются льготы и попадают под прогрессивную шкалу. Берётся базовая ставка (например, для легкового авто М1 — 20 000 ₽) и умножается на коэффициент, который зависит от мощности, объёма и возраста автомобиля. Предварительные коэффициенты можно посмотреть в этом документе.
Если кратко: с 1 декабря 2025 года вводится новый утильсбор, который высчитывается из мощности автомобиля. До реформы льготная ставка на утильсбор для физлиц составляла символические 3 400 ₽ (новый автомобиль) и 5 200 ₽ (авто старше трёх лет) и практически не зависела от мощности, если она не превышала точку, установленную законами. После реформы все машины мощностью свыше 160 л.с. автоматически лишаются льготы и попадают под прогрессивную шкалу. Берётся базовая ставка (например, для легкового авто М1 — 20 000 ₽) и умножается на коэффициент, который зависит от мощности, объёма и возраста автомобиля. Предварительные коэффициенты можно посмотреть в этом документе.
👍1
Что там по Claude Opus 4.5
Anthropic выпустила Claude Opus 4.5 — свою самую мощную и продвинутую модель на сегодня.
➡️ Главное:
1️⃣ Заявляется, что это лучший в мире ИИ для программирования, агентов и работы с компьютером.
2️⃣ Существенно умнее в повседневных задачах: анализ, исследования, таблицы, слайды.
3️⃣ Доступен уже сегодня в приложениях, API и всех крупных облаках.
4️⃣ Цена: $5 / $25 за миллион токенов — Opus стал заметно доступнее.
➡️ По производительности:
1️⃣ показывает state-of-the-art результаты на инженерных тестах (SWE-bench Verified — №1);
2️⃣ пишет код лучше других моделей на 7 из 8 языков по SWE-bench Multilingual;
3️⃣ демонстрирует продвинутые агентные навыки: способен находить нестандартные, но корректные решения, которые выходят за рамки ожиданий бенчмарко.
➡️ Первые впечатления от Claude Opus 4.5
Первые тестеры внутри Anthropic и компании с ранним доступом говорят почти одно и то же:
«Opus 4.5 просто работает и делает то, что ожидаешь — даже когда задача действительно сложная». Модель стала гораздо лучше в ситуациях, где раньше ИИ «терял нить» или требовал детальных подсказок. Теперь Claude уверенно держит контекст, выбирает между противоречивыми условиями и предлагает решения, которые реально работают. Тестеры отмечают несколько вещей:
Уверенность в сложных и неоднозначных задачах. Где раньше приходилось «вести модель за руку», Opus 4.5 сам раскладывает задачу на части, сравнивает варианты и выбирает оптимальный путь.
Реальные инженерные навыки. Если указать на сложный баг, модель не запутается — она находит реальный фикс и объясняет логику, как опытный разработчик. Сценарии, которые были почти невыполнимы для Sonnet 4.5, теперь решаемы.
Нестандартное, но корректное мышление. Один интересный пример: в агентном бенчмарке модель должна была помочь клиенту с билетом, но менять бронирование нельзя. Opus 4.5 нашёл «хитрый» путь — сначала апгрейдить класс, а уже потом изменить рейс. Бенчмарк посчитал это ошибкой, но по сути это легальный и креативный путь решения задачи.
Естественность. Многие заметили, что Opus 4.5 «разговаривает» увереннее и естественнее. Он реже делает лишние шаги, меньше извиняется без причины, быстрее приходит к сути.
➡️ И что там по контенту:
Судя по текстам Claude Opus 4.5 стал не просто быстрее и умнее — он получил набор качеств, которые напрямую влияют на весь цикл контент-продукции: от ресёрча и сценариев до дизайна, локализации и публикации. Главное изменение в Opus 4.5 — он стал мощнее как агентная система.
Улучшенное управление контекстом и памятью заметно повышает качество в долгих задачах, а сама модель лучше координирует «команду» подагентов, что упрощает сборку сложных многоагентных систем. В тестах такой стек приёмов поднял результат Opus 4.5 на глубоком исследовательском бенчмарке почти на 15 п.п.
Теперь модель не просто пишет текст, а берёт на себя весь контент-процесс целиком, работая как связка умных помощников. Вы сможете быстрее готовить статьи, сценарии, посты, рассылки и презентации, минимизировать ручные правки и переписывания, автоматизировать до 70–80% технической рутины: от ресёрча до финального форматирования.
#ai
📥 Левашов
Anthropic выпустила Claude Opus 4.5 — свою самую мощную и продвинутую модель на сегодня.
Первые тестеры внутри Anthropic и компании с ранним доступом говорят почти одно и то же:
«Opus 4.5 просто работает и делает то, что ожидаешь — даже когда задача действительно сложная». Модель стала гораздо лучше в ситуациях, где раньше ИИ «терял нить» или требовал детальных подсказок. Теперь Claude уверенно держит контекст, выбирает между противоречивыми условиями и предлагает решения, которые реально работают. Тестеры отмечают несколько вещей:
Уверенность в сложных и неоднозначных задачах. Где раньше приходилось «вести модель за руку», Opus 4.5 сам раскладывает задачу на части, сравнивает варианты и выбирает оптимальный путь.
Реальные инженерные навыки. Если указать на сложный баг, модель не запутается — она находит реальный фикс и объясняет логику, как опытный разработчик. Сценарии, которые были почти невыполнимы для Sonnet 4.5, теперь решаемы.
Нестандартное, но корректное мышление. Один интересный пример: в агентном бенчмарке модель должна была помочь клиенту с билетом, но менять бронирование нельзя. Opus 4.5 нашёл «хитрый» путь — сначала апгрейдить класс, а уже потом изменить рейс. Бенчмарк посчитал это ошибкой, но по сути это легальный и креативный путь решения задачи.
Естественность. Многие заметили, что Opus 4.5 «разговаривает» увереннее и естественнее. Он реже делает лишние шаги, меньше извиняется без причины, быстрее приходит к сути.
Судя по текстам Claude Opus 4.5 стал не просто быстрее и умнее — он получил набор качеств, которые напрямую влияют на весь цикл контент-продукции: от ресёрча и сценариев до дизайна, локализации и публикации. Главное изменение в Opus 4.5 — он стал мощнее как агентная система.
Улучшенное управление контекстом и памятью заметно повышает качество в долгих задачах, а сама модель лучше координирует «команду» подагентов, что упрощает сборку сложных многоагентных систем. В тестах такой стек приёмов поднял результат Opus 4.5 на глубоком исследовательском бенчмарке почти на 15 п.п.
Теперь модель не просто пишет текст, а берёт на себя весь контент-процесс целиком, работая как связка умных помощников. Вы сможете быстрее готовить статьи, сценарии, посты, рассылки и презентации, минимизировать ручные правки и переписывания, автоматизировать до 70–80% технической рутины: от ресёрча до финального форматирования.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🤯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Доброе утро. Как сделать простое зацикливание на Питоне.
👌2🔥1
Полезнейший промт — преобразовать текст в инфостиль
Обычно я его использую не на весь текст, а на абзацы, где требуется сокращение и более деловой стиль. Хорошо работает при подготовке пресс-релизов. Чтобы не расписывать — «ты редактор, специализирующийся на инфостиле, преобразуй текст так, чтобы он стал максимально понятным, структурированным и лаконичным, сохрани смысл, факты и намерение автора» — и так далее, можно просто дать LLM такие параметры:
#ai #prompt #ai_prompts
Обычно я его использую не на весь текст, а на абзацы, где требуется сокращение и более деловой стиль. Хорошо работает при подготовке пресс-релизов. Чтобы не расписывать — «ты редактор, специализирующийся на инфостиле, преобразуй текст так, чтобы он стал максимально понятным, структурированным и лаконичным, сохрани смысл, факты и намерение автора» — и так далее, можно просто дать LLM такие параметры:
Преобразуй текст в инфостиль.
Параметры:
compression: 1
tone: neutral
structure: medium
examples: off
sentences: short
terminology: explain
Текст:
«___»
#ai #prompt #ai_prompts
❤2👍2🔥1
McKinsey Global Institute опубликовал доклад Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI
Коротко:
➡️ Сегодня технологии уже способны автоматизировать — теоретически — около 57 % рабочих часов (для США).
➡️ Это не обязательно значит, что столько же рабочих мест исчезнет. Скорее — меняются сами задачи и процессы. Люди будут работать вместе с ИИ-агентами и роботами.
➡️ Более 70 % нынешних навыков остаются востребованными — просто часть задач передаётся ИИ, а человек переходит к более «человеческому» труду: постановка задач, интерпретация, контроль, принятие решений.
➡️ Вакансии с требованием «ИИ-грамотности» (умения работать и координировать ИИ) выросли за последние два года примерно в 7 раз.
➡️ По оценке McKinsey, при грамотном внедрении сотрудничества людей + агентов/роботов можно к 2030 году получить до $2.9 трлн экономической выгоды (в США).
Как изменятся рабочие процессы:
➡️ Работа перестанет быть просто «человеческой» или «машинной» — появится формат гибридного труда: человек + агент (ИИ), где агент берёт рутинные задачи, а человек — стратегию и контроль.
➡️ Рутинные задачи (сбор данных, первичный анализ, черновики, базовые вычисления) можно целиком передавать агентам → человеческий вклад смещается к креативу, контролю, смыслу, эмоциям, межличностному взаимодействию.
➡️ Навыки вроде коммуникации, критического мышления, принятия решений, управления — станут ключевыми. Они сохранят ценность, несмотря на автоматизацию.
➡️ Существенно растёт спрос на способность создавать агенты и работать с ними, понимать, когда и как их использовать. Умение «дружить» с ИИ — корректировать результаты, направлять работу — становится новым «супер-навыком».
Совсем кратко: Автоматизация и ИИ — не замена, а партнёрство: те, кто освоит этот формат до 2030 года, окажутся в выигрышной позиции.
#ai
📥 Левашов
Коротко:
Как изменятся рабочие процессы:
Совсем кратко: Автоматизация и ИИ — не замена, а партнёрство: те, кто освоит этот формат до 2030 года, окажутся в выигрышной позиции.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1
Тяжёлый промт-инжиниринг для создания SEO-статей
На выходных я задумался, каким должен быть запрос в нейросеть, чтобы на выходе получить качественную нестыдную статью с отличной оптимизацией. Несколько часов общения с ChatGPT, реверс-промт-инжиниринг качественных материалов и на выходе получился двухпромтовый пайплайн, заточенный под логику нейровыдачи и с проверками на качество, глубину, структуру, тон, факты и уникальность.
Полные промты с комментариями не влезают в формат поста в ТГ=канале, так что я закинул их на github, ссылки будут в названиях. А сюда пошли сокращённые варианты. Поехали.
ПРОМТ 1 — Аналитик → Архитектор параметров → выдаёт FINAL_GENERATION_PARAMS
На входе заполняем: тему, план, ключевые слова, позиционирование, тональность и остальные параметры:
➡️ нужно выбирать вручную — MODE, RISK_PROFILE, STRUCTURE_LEVEL, UNIQUENESS_LEVEL, FACT_SOURCE_BEHAVIOR, COVERAGE_DEPTH, SERP_COMPETITOR_LOGIC.
➡️ можно оставить по умолчанию — AI_SEARCH_OPTIMIZATION, EDITORIAL_RULES.
Самостоятельно нейросеть: анализирует, улучшает, дополняет, выбирает аудиторию, генерирует LSI.
На выходе: получаем полный набор итоговых параметров, которые позволят генерировать безошибочные и предсказуемо качественные статьи.
ПРОМТ 2 — Генерация статьи по параметрам
Этот промт принимает параметры из первого и на их основе создаёт статью.
Если все параметры на входе заполнены правильно, то на выходе будет материал, который вас может удивить. Развивая тему можно сделать дополнительную проверку — большой технический промт, который проверит полученный материал по множеству параметров.
#ai #prompt #ai_prompts
📥 Левашов
На выходных я задумался, каким должен быть запрос в нейросеть, чтобы на выходе получить качественную нестыдную статью с отличной оптимизацией. Несколько часов общения с ChatGPT, реверс-промт-инжиниринг качественных материалов и на выходе получился двухпромтовый пайплайн, заточенный под логику нейровыдачи и с проверками на качество, глубину, структуру, тон, факты и уникальность.
Полные промты с комментариями не влезают в формат поста в ТГ=канале, так что я закинул их на github, ссылки будут в названиях. А сюда пошли сокращённые варианты. Поехали.
ПРОМТ 1 — Аналитик → Архитектор параметров → выдаёт FINAL_GENERATION_PARAMS
На входе заполняем: тему, план, ключевые слова, позиционирование, тональность и остальные параметры:
Самостоятельно нейросеть: анализирует, улучшает, дополняет, выбирает аудиторию, генерирует LSI.
На выходе: получаем полный набор итоговых параметров, которые позволят генерировать безошибочные и предсказуемо качественные статьи.
PROMPT_1: ANALYZE_AND_BUILD_PARAMS
ROLE:
seo_strategist + senior_tech_writer + brand_positioning_analyst + prompt_architect
INPUT:
TOPIC_RAW: [ТЕМА]
PLAN_RAW: [ПЛАН]
KEYWORDS_MAIN_RAW: [КЛЮЧИ]
PRODUCT_POSITIONING:
value_proposition: [...]
tone: [expert | neutral | technological]
strengths: [...]
constraints: [...]
segment_hint: [...]
MODE: [deep_expert | balanced | light | strict_seo | brand_heavy]
RISK_PROFILE: [safe | neutral | bold]
STRUCTURE_LEVEL: [strict | guided | flexible]
UNIQUENESS_LEVEL: [1 | 2 | 3]
FACT_SOURCE_BEHAVIOR: [no_invented_facts | allow_generalized | allow_noncritical]
COVERAGE_DEPTH: [core_only | broad_context | related_domains]
SERP_COMPETITOR_LOGIC: [enabled | disabled]
AI_SEARCH_OPTIMIZATION:
microdefinitions: true
extractive_friendly: true
structured_knowledge_blocks: true
fact_assertions: true
EDITORIAL_RULES:
- lead_with_value
- avoid_repetition
- avoid_long_nesting
- logic_first
- paragraphs_dense
TASKS:
- refine_topic
- refine_plan
- auto_detect_target_audience
- refine_main_keywords
- generate_lsi
- map_keyword_intents
- cluster_keywords
- apply_positioning_constraints
- apply_editorial_rules
- apply_fact_source_behavior
- prepare_final_generation_params
OUTPUT:
FINAL_GENERATION_PARAMS:
TOPIC
TARGET_AUDIENCE
PLAN
MODE
ARTICLE_PARAMS:
LENGTH
DEPTH
COMPLEXITY
TONE
STYLE
UNIQUENESS_LEVEL
FACT_SOURCE_BEHAVIOR
STRUCTURE_LEVEL
COVERAGE_DEPTH
EDITORIAL_RULES
NO_WATER
NO_CLICHES
STRICT_NO_PROMO
SEO_PARAMS:
KEYWORDS_MAIN
KEYWORDS_LSI
KEYWORD_CLUSTERS
KEYWORD_INTENTS
META
DENSITY
SNIPPET_OPTIMIZATION
AI_SEARCH_OPTIMIZATION
STRUCTURE: (refined PLAN)
POSITIONING:
strengths
constraints
SERP_COMPETITOR_LOGIC
ПРОМТ 2 — Генерация статьи по параметрам
Этот промт принимает параметры из первого и на их основе создаёт статью.
PROMPT_2: GENERATE_ARTICLE
ROLE:
senior_tech_writer + seo_content_engine
INPUT:
FINAL_GENERATION_PARAMS:
[ВСТАВИТЬ БЛОК ИЗ ПРОМТА 1]
TASK:
generate_full_it_article_strictly_by_params
REQUIREMENTS:
STRICT_NO_PROMO: true
FOLLOW_POSITIONING: true
OPTIMIZE_FOR_NEUROSEARCH: true
RESPECT_PLAN_ORDER: per STRUCTURE_LEVEL
MAINTAIN_FACT_SOURCE_BEHAVIOR: true
OUTPUT:
meta_title
meta_description
seo_url
h1_variants(5)
article_full_text
alt_texts
used_keywords
used_lsi
editor_notes
Если все параметры на входе заполнены правильно, то на выходе будет материал, который вас может удивить. Развивая тему можно сделать дополнительную проверку — большой технический промт, который проверит полученный материал по множеству параметров.
#ai #prompt #ai_prompts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤🔥1🔥1🆒1
Астрологи объявили месяц обновления моделей
DeepSeek на очереди. Китайский стартап продолжает бодаться с «теми самыми моделями» и выкатывает очередное обновление линейки: DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale.
Обе эти зверушки заточены под агентные сценарии: многошаговое рассуждение, планирование, сложные цепочки действий и вот это всё, что обычно заставляет людей пить кофе литрами, а LLM — сходить с ума.
Что там нового?
V3.2
— официальная взрослая версия экспериментальной V3.2-Exp.
— получила обновлённый датасет для логического рассуждения при решении сложных задач.
— впервые у DeepSeek умеет встроенно думать, пока пользуется инструментами.
V3.2-Speciale
— модель для «тяжёлого reasoning», когда задачка не на «2+2», а на «сходи туда, не знаю куда, сделай то, не знаю что».
— оптимизирована под длинные цепочки действий, пошаговый поиск и агентные задачи.
— по заявлениям команды, на олимпиадах типа IMO, CMO, ICPC обгоняет остальных.
Доступность:
— V3.2 уже можно тыкать в чате, на сайте и через API.
— Speciale — строго по API, и только до 15 декабря 2025 через временный endpoint. Потом она, вероятно, уйдёт в монастырь.
Производительность (готовимся к громким заявлениям)
DeepSeek, как обычно, вежливость оставил за дверью и говорит прямым текстом:
📌 V3.2 ≈ GPT-5, но быстрее и дешевле.
📌 V3.2-Speciale — конкурент Gemini-3.0-Pro на задачах многошагового reasoning.
Обе модели тренировались на синтетике из 1800+ интерактивных сред и 85K сложных инструкций.
Открытый доступ (да, опять всё выложили)
DeepSeek продолжает играть в «я положил весь продакшен в опенсорс, держите»:
📂 DeepSeek-V3.2
📂 DeepSeek-V3.2-Speciale
Полные модели, техотчёт, артефакты — всё лежит, скачивайте, ломайте, запускайте, собирайте на коленке своего агента-убийцу ToDo-листов.
#ai
📥 Левашов
DeepSeek на очереди. Китайский стартап продолжает бодаться с «теми самыми моделями» и выкатывает очередное обновление линейки: DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale.
Обе эти зверушки заточены под агентные сценарии: многошаговое рассуждение, планирование, сложные цепочки действий и вот это всё, что обычно заставляет людей пить кофе литрами, а LLM — сходить с ума.
Что там нового?
V3.2
— официальная взрослая версия экспериментальной V3.2-Exp.
— получила обновлённый датасет для логического рассуждения при решении сложных задач.
— впервые у DeepSeek умеет встроенно думать, пока пользуется инструментами.
V3.2-Speciale
— модель для «тяжёлого reasoning», когда задачка не на «2+2», а на «сходи туда, не знаю куда, сделай то, не знаю что».
— оптимизирована под длинные цепочки действий, пошаговый поиск и агентные задачи.
— по заявлениям команды, на олимпиадах типа IMO, CMO, ICPC обгоняет остальных.
Доступность:
— V3.2 уже можно тыкать в чате, на сайте и через API.
— Speciale — строго по API, и только до 15 декабря 2025 через временный endpoint. Потом она, вероятно, уйдёт в монастырь.
Производительность (готовимся к громким заявлениям)
DeepSeek, как обычно, вежливость оставил за дверью и говорит прямым текстом:
Обе модели тренировались на синтетике из 1800+ интерактивных сред и 85K сложных инструкций.
Открытый доступ (да, опять всё выложили)
DeepSeek продолжает играть в «я положил весь продакшен в опенсорс, держите»:
📂 DeepSeek-V3.2
📂 DeepSeek-V3.2-Speciale
Полные модели, техотчёт, артефакты — всё лежит, скачивайте, ломайте, запускайте, собирайте на коленке своего агента-убийцу ToDo-листов.
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Яндекс Музыка выкатила Итоги года для пользователей. Моё самое интересное выглядит так.
Хотя, конечно, с введением цензуры треков от этого сервиса надо бы уже отказаться
Хотя, конечно, с введением цензуры треков от этого сервиса надо бы уже отказаться
1❤2👍1