AI-машина для Threads: 338 тыс. просмотров, 742 поста, 1 регистрация
338K просмотров. 742 поста. 1.6K AI-вариантов. 3 LLM-модели. 22 аналитических отчёта. Три месяца работы.
Одна регистрация на сайте.
Читать полностью338K просмотров. 742 поста. 1.6K AI-вариантов. 3 LLM-модели. 22 аналитических отчёта. Три месяца работы.
Одна регистрация на сайте.
Читать полностью
За прошлый год на рынке появилось 33 новых AI-модели, претендующих на звание “лучшего помощника менеджера”. ChatGPT обновился до GPT-5.2, Claude выпустил Opus 4.5, Gemini добавил новую версию Pro, Yandex и Сбер анонсируют очередные улучшения, китайские модели выходят в OpenSource. Как выбрать инструмент, если каждый обещает революцию в производительности? Мы решили провести масштабное сравнительное исследование – но столкнулись с проблемой, которая может показаться парадоксальной.

Мы разобрали структуру промпта, персону и работу с длинными текстами. Теперь – практический чек-лист и типичные ошибки, которые снижают качество ответов AI.

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.