Мы разобрали структуру промпта, персону и работу с длинными текстами. Теперь – практический чек-лист и типичные ошибки, которые снижают качество ответов AI.
Читать полностью
Вы отправили AI промпт с техническим заданием на 5000 слов. В середине документа было критичное ограничение: «Бюджет не должен превышать $50,000». AI прочитал начало, прочитал конец – и пропустил бюджетное ограничение. Результат: план проекта на $150,000.
Это не галлюцинация. Это архитектурная особенность нейросетей.
«Ты – опытный Python-разработчик». «Act as a senior HR specialist». Такие фразы вы видели тысячу раз. Но работают ли они? Или это психологическое плацебо для пользователя?
Спойлер: работают. Но не так, как вы думаете.
Вы когда-нибудь получали от ChatGPT ответ, который был «ну такое»? Вроде бы верно, но слишком общо, скучно или вообще не то, что нужно. Вы не одиноки – это одна из самых частых жалоб на генеративный AI.
Проблема не в нейросети. Проблема в том, как мы формулируем запросы.
108 тыс. просмотров. 481 пост. 69 дней эксперимента. 15 разных AI-моделей.
Два месяца назад я загорелся идеей: а что если полностью автоматизировать SMM в Threads с помощью AI? Написать код, который будет сам находить новости, генерировать посты, оценивать их качество и публиковать – без моего участия. Идеальная машина для контент-маркетинга.
Пока корпорации тратят месяцы на согласование внедрения Microsoft Copilot или разработку собственных LLM, проектные менеджеры (ПМ) уже живут в будущем. Они не ждут. Они открывают ноутбук, логинятся в личный аккаунт ChatGPT Plus или Claude Pro и решают задачи за 15 минут вместо четырех часов.
Этот феномен получил название BYOA (Bring Your Own Agent) – по аналогии с BYOD (Bring Your Own Device). Это ситуация, когда личные инструменты сотрудника превосходят корпоративные по мощности, гибкости и скорости.
Мы в mysummit.school запустили эксперимент: создали тест из 11 пар текстов, где нужно определить, какой написан человеком, а какой – нейросетью. С июня по декабрь 140 человек прошли его до конца. Результаты оказались неожиданными – и для нас, и для участников.
В первой части мы рассказали, как запустили полностью автоматическую систему постинга в Threads — и как она провалилась. За три недели опубликовали более 200 постов, примерно 70% из них генерировал и публиковал AI без участия человека.
Вы слышали про ChatGPT, но не понимаете, как применить его в ежедневной работе менеджера? Эта статья — практическое руководство с конкретными примерами и готовыми промптами.
За год толком не прибавилось информации — как на практике можно применять GenAI инструменты (ChatGPT, Claude, Deepseek и им подобные). В выигрыше разработчики, потому что для них больше всего выгоды в виде написания тонны кода. Но другие сферы — всё ещё идёт попытка практически понять границы применимости инструмента.