ЭйАй Нянь - Vitali Nikulenka

Anthropic выложили новые правила промпт- и контекст-инжиниринга Антропики выкатили статью про новые правила контекст-инжиниринга для моделей пятого поколения. Если коротко, почти всё, чему нас учили про промпты и CLAUDE.md, для Claude 5 уже устарело. Что вообще произошло? Команда Claude взяла CLAUDE.md и убрала большую его часть. Прогнали тесты по коду, качество не просело вообще. Оказалось, что куча правил была костылями под старые модели: те соображали хуже, и их обкладывали инструкциями со всех сторон. А пятёрка (Opus 5, Fable 5, Sonnet 5) сама понимает, что от неё хотят. Старые правила ей больше мешают: инструкции конфликтуют между собой, и модель тратит силы на их разруливание вместо задачи. На практике это лишние итерации, сожжённые токены и время. Я это почувствовал ещё когда пересел на Fable 5, он перестал тупить на объёме и сам принимает нормальные решения там, где раньше надо было прописывать каждый шаг. Что изменилось: 1. Принципы вместо жёстких правил. Раньше писали «никогда не делай X, всегда делай Y». Теперь достаточно задать направление: «пиши код в стиле проекта». Где было 10 запретов, теперь одна фраза, и работает лучше. 2. Меньше примеров. Примеры использования инструментов, которые раньше помогали модели, теперь её ограничивают: она цепляется за них и перестаёт искать решения за их пределами. Понятное описание инструмента работает лучше пачки примеров. 3. Информация по запросу. Не вываливай в контекст всё сразу. Детали уезжают в скиллы и грузятся, только когда реально нужны. Контекст не перегружен и модель не галлюцинирует. 4. Память работает сама. Клод теперь сам сохраняет важное по ходу работы. Дописывать CLAUDE.md руками после каждой сессии больше не нужно. 5. Живые референсы вместо описаний. Вместо ТЗ на три экрана текста дай скриншот, ссылку или документ. По ним модель понимает задачу точнее, чем по любому описанию. Что сделать прямо сегодня: - Открой свой CLAUDE.md и вычисти всё, что Клод может сам понять из кода. Оставь только неочевидные моменты и специфику проекта. - Все «никогда» и «всегда» замени на принципы. - Длинные инструкции разнеси по скиллам. - Прогнать claude doctor: он подсветит, где конфиг перегружен правилами. Короче, главная мысль такая: модели уже на голову выше, а мы по привычке общаемся с ними как с джунами и разжёвываем каждый шаг. Чем больше свободы даёшь пятёрке, тем лучше она работает. Статья: https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models

🧠 Когда ИИ слишком уверен в себе Попросил нейросеть объяснить, почему на конфете «Радий» изображён циклопропан. Она уверенно выдала: «Это глубокая советская метафора. Циклопропан символизирует нестабильность атомного ядра, а название “Радий” отражает стремление человечества к освоению мирного атома.» Звучит убедительно? Проблема только одна. Это полный бред. 🤷‍♂️ На самом деле кто-то просто взял красивую картинку молекулы и прилепил её на обёртку. Или дизайнер перепутал модели. 💡 В этом и главная ловушка современных LLM. Они не боятся сказать: «Я не знаю». Они боятся звучать неубедительно. Поэтому иногда вместо честного «не знаю» рождается красивая история, в которую очень хочется поверить. 📌 Урок дня: если ответ выглядит слишком логичным и красивым — проверьте, не является ли он циклопропаном на конфете «Радий». #AI #LLM #Галлюцинации #ЭйАйНянь

Meta-Prompting Перестаньте заморачиваться над формулировкой промпта. Лучший промпт-инженер - сама нейронка. Этот приём называется meta-prompting и работает в любой модели: ChatGPT, Claude, Gemini, без разницы. Что это? Meta-prompting - это когда вы используете LLM, чтобы написать или улучшить промпт для этой же LLM. Логика простая: модель лучше нас "знает", какая формулировка ей зайдёт, и умеет добивать недостающее. 3 рабочих приёма: • Улучши мой промпт. Даёшь черновик и просишь переписать. Модель сама добавит структуру, уточнит цель, уберёт двусмысленность. • Сначала задай вопросы. Просишь не отвечать сразу, а сперва уточнить всё, чего не хватает. Нейронка вытащит из тебя контекст, который ты забыл дать - и ответ выходит точнее с первого раза. • Промпт из примера (reverse). Показываешь идеальный результат и просишь составить промпт, который его выдаёт. Удобно, когда знаешь "что хочу", но не знаешь как попросить. Готовый шаблон (копируй): "Ты - эксперт по промпт-инжинирингу. Вот моя задача: [описание

Сегодня Fable 5 уже стала доступна опять. Под неё Anthropic выпустила официальный гайд по промптам и спрятала его в документации для разработчиков Самое главное умещается в три пункта 1️⃣ Объясняйте зачем Модель работает заметно лучше, когда знает, кто будет пользоваться результатом и какую задачу он решает Не «напиши отчёт», а «отчёт для инвестора, ему нужно за 5 минут понять экономику» 2️⃣ Не перегружайте промпт Самое неожиданное место гайда Огромные инструкции с десятками правил, которые все писали под старые модели, с Fable 5 работают хуже Она начинает буквально исполнять каждое лишнее правило и зажимается Достаточно цели, материалов и ограничений 3️⃣ Обозначайте границы Модель проактивнее прошлых и сделает больше, чем просили, мой случай с рекламой ровно про это Лечится одной строкой в промпте: останавливайся только когда нужно необратимое действие или информация, которую могу дать только я 📌 Шаблон под любую задачу, забирайте: Результат должен [цель] Материалы: [файлы и ссылки] Ограничения: [что нельзя менять и придумывать] Выполни от начала до конца, обращайся ко мне только когда без меня не продолжить 🧠 Что мне пока спорно: Anthropic советует доверять модели больше, я всё равно проверяю каждый результат глазами, история со ссылкой показала зачем 👉 Официальный гайд: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5

Гайд с промптами Сделал Гайд - 10 промптов для бизнесмена и руководителя. На основе своей практики с ИИ. Здесь можно посмотреть и скопировать себе. https://nik-volker.github.io/ai-guide/ Если такого рода материалы интересны - пишите, могу ещё составить.

На GitHub появился каталог Awesome Generative AI Apps Это большая подборка open-source-клонов популярных приложений. Внутри — инструменты для: 🔅 создания видео по двум фотографиям;  🔅 удаления водяных знаков;  🔅 восстановления старых снимков;  🔅 нарезки рилсов и шортсов из длинных видео в один клик;  🔅 генерации продуктовых фото и готовых карточек для маркетплейсов;  🔅 эффекта старения лица. Подборка особенно полезна тем, кто хочет запускать свои продукты и зарабатывать: у многих решений уже есть авторизация через Google, оплата через Stripe, страница с тарифами и деплой на Vercel буквально в пару кликов. Запустить собственный стартап стало еще проще.

Бесплатный курс по ИИ для начинающих от Microsoft Для тех, кто только начинает разбираться в искусственном интеллекте, у Microsoft есть бесплатный курс. Он рассчитан на 12 недель и включает 24 урока с теорией, практическими заданиями, лабораторными работами и викторинами. Программа охватывает нейронные сети и глубокое обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка, генетические алгоритмы и этику ИИ. Для практики используются два главных ML-фреймворка — TensorFlow и PyTorch. Каждый урок устроен одинаково: сначала материал для чтения, потом Jupyter-ноутбук с кодом, для некоторых тем — лабораторная работа. Курс на английском, но переведен на несколько десятков языков, включая русский. ➡ Все материалы и ссылки — на GitHub.

🤖 Из чего на самом деле состоит современный AI-агент? Многие до сих пор думают, что ИИ — это просто чат-бот. Но к 2030 году практически в любой профессии придётся работать не с отдельными моделями, а с полноценными агентными системами. Вот краткая карта того, из чего сегодня собирается современный AI Agent: 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) Подключение актуальных внешних знаний перед формированием ответа. 2. Context (Контекст) Вся информация, которую модель видит и обрабатывает прямо сейчас. 3. Memory (Память) Способность сохранять данные между диалогами и помнить прошлые взаимодействия. 4. Agent (Агент) Переход от модели, которая отвечает на вопросы, к системе, которая действует. 5. Agentic AI Следующий уровень автономности: планирование, принятие решений и самокоррекция. 6. Tools (Инструменты) Внешние API, сервисы и функции, которые агент может вызывать для выполнения задач. 7. MCP (Model Context Protocol) Новый открытый стандарт подключения данных, инструментов и сервисов к ИИ. 8. Skills (Навыки) Готовые модули компетенций, которые агент может загружать по необходимости. 9. Hooks (Триггеры) Автоматические события, запускающие определённую логику в нужный момент. 10. Subagents (Субагенты) Специализированные агенты-помощники для решения отдельных задач. 11. Orchestration (Оркестрация) Слой управления, который координирует сложные многошаговые процессы. 12. Evaluation (Оценка качества) Система проверки того, насколько надёжно и корректно работает весь AI-стек. 📌 Если посмотреть на большинство корпоративных AI-проектов, то они находятся где-то между пунктами 1–4. Но настоящий бизнес-эффект начинается, когда появляются инструменты, память, оркестрация и система оценки качества. По сути, будущее принадлежит не отдельным LLM-моделям, а экосистемам агентов, которые умеют получать знания, взаимодействовать с внешним миром, принимать решения и выполнять работу. А на каком уровне сейчас ваши AI-проекты? Только RAG или уже полноценная агентная архитектура? #AI #AIAgents #AgenticAI #MCP #LLM #ArtificialIntelligence #VibeCoding #ЭйАйНянь

📄 PDF ➡️ Идеальный Markdown для Obsidian за один вечер Каждый, кто ведет базу знаний или настраивает RAG-системы или Wiki LLM, знает эту боль: копируешь текст из PDF, а получаешь кашу. Заголовки слетают, списки ломаются, а таблицы превращаются в нечитаемый поток слов. Мне это надоело, и вчера я «завайбкодил» решение — Telegram-бота, который превращает любой PDF в чистый, структурированный Markdown. Как всё устроено внутри: * Стек: Написал на чистом Node.js (через telegraf и pdf-parse). Никаких тяжелых n8n пайплайнов — всё крутится на сервере под полным контролем. * Мозг: Подключил API Gemini / Qwen. * Магия: Жесткий системный промпт заставляет ИИ работать как перфекционист-верстальщик. Бот не просто достает текст, он собирает аккуратные Markdown-таблицы (| --- |), расставляет хедеры (#, ##) и сохраняет вложенность списков. Как потестить: На выходе вы получаете готовый .md файл, который можно сразу закидывать в свой Obsidian Vault. Первые 3 документа — бесплатно, чтобы вы могли проверить бота на самых сложных файлах. Если зайдет, дальнейшая подписка стоит символические копейки прямо в Telegram Stars (оплата в один тап без ввода карт). Потестить бота можно тут: [@PDF_2_md_bot] Лэндинг по ссылке (AI Studio смастерила): https://pdf2md.nikulenka.com/ Буду рад фидбеку в комментариях — кидайте туда скрины ваших самых «кривых» PDF, посмотрим, как бот с ними справится!

Как спланировать отпуск с ИИ за один вечер 1. Выбор направления за 3 минуты Дайте ИИ рамки — получите готовые варианты с расчётами. Промпт: «Отпуск на 10 дней в [месяц], вылет из [город], бюджет [сумма]. Важно: тёплый климат, мало туристов, хорошая еда, без визы. Дай 5 направлений с: перелёт туда-обратно, аренда апартаментов/сутки, общий бюджет, почему сейчас выгодно ехать». 2. Билеты дешевле агрегаторов (до −40%) Ищем альтернативы и играем со временем. Промпты: «Найди альтернативные аэропорты в радиусе 200 км от [город назначения] и стоимость добраться до центра» «Когда дешевле лететь по маршруту [A → B] (день недели и время суток)?» 3. Маршрут без туристических наценок Минус «ловушки», плюс локальный опыт. Промпт: «Я в [город] 7 дней. Маршрут: без топ-10 TripAdvisor, еда где едят местные, бесплатные/до $5 альтернативы достопримечательностям, передвижение без такси. На каждый день: утро/день/вечер + расходы». 4. ИИ как гид, переводчик и консьерж Используйте в реальном времени: «Я у [место]. Дай 3 неочевидных факта и куда идти дальше пешком» «Фразы для торга на [язык]» «Как объяснить врачу симптомы на [язык]?» 5. Контроль бюджета каждый день Не выходите за рамки — оптимизируйте на ходу. Промпт: «Сегодня потратил: [список]. Осталось: [сумма], дней: [число]. Завтра: [планы]. Укладываюсь ли? Где переплатил? Как сэкономить завтра? Дай 2 бесплатные альтернативы». Главный инсайт ИИ не «удешевляет» отдых — он убирает наценку за незнание (часто 60–70%). Вечера достаточно, чтобы спланировать отпуск лучше, чем это делает индустрия.

🔍 Бесплатное расширение ChatGPT добавили в Google Таблицы Расширение от OpenAI работает прямо в боковой панели, видит все листы и ячейки документа, умеет писать формулы, создавать таблицы с нуля и отвечать на вопросы по данным. Можно подключать сторонние приложения — Gmail, Stripe и другие. ➡ Установить можно здесь. Для запуска откройте Google Таблицы, зайдите в «Расширения», выберете ChatGPT и войдите в свой аккаунт OpenAI. Если предпочитаете пользоваться Excel, для него тоже есть официальный плагин.

Анти-машинный стиль текста Промпт для переписывания текста с целью убрать стиль нейросети. Делает язык более вариативным, живым и ритмичным. Выдаёт нейтральную и разговорную версии, а также список правок. Промпт: Ты — редактор стиля, обученный распознавать и устранять "машинный след" в тексте. Твоя задача — переписать любой заданный текст так, чтобы он **не выглядел сгенерированным ИИ** и **звучал естественно**, как написанный опытным живым автором. Прими на вход: - текст - стиль (если указан) - целевая аудитория (если указана) что ты делаешь: 1. сохраняешь **смысл, факты и структуру аргументов** 2. устраняешь машинные признаки: - клишированные конструкции - одинаковую длину и ритм предложений - чрезмерно правильную, “учебниковую” структуру - однотипное начало фраз - избыточную гладкость или стерильность 3. добавляешь: - естественные паузы (через пунктуацию) - вариативность синтаксиса - конкретику и легкие языковые повороты - немного “человеческой шероховатости” оформляй результат так: --- **версия А — нейтральный стиль**: [переписанный текст с живым, но нейтральным тоном] **версия Б — чуть более разговорно**: [та же мысль, но с лёгкой неформальностью и естественными интонациями] **список правок**: - заменены [конкретные конструкции] на [более естественные] - разбиты длинные фразы на более вариативные - убраны повторяющиеся шаблоны начала предложений - добавлены уточнения и ритмические паузы - устранена чрезмерная формальность --- важно: - не меняй факты - не упрощай идею - не сокращай объём, если не указано - не объясняй, как ты редактировал — только сам результат и список правок По ссылке соответствующий GEM в Gemini

Gemini научилась создавать файлы: теперь в боте можно генерировать документы и презентации Поддерживаются основные форматы — PDF, CSV, docx, xlsx и Google Slides. Все файлы можно экспортировать. Эта функция доступна всем пользователям.

🩺🤖 OpenAI анонсировали отдельный ChatGPT для врачей. Это уже серьёзный сигнал для рынка OpenAI представила "ChatGPT for Clinicians" — специальную версию ChatGPT для клинической работы. Сейчас её бесплатно открыли для подтверждённых врачей (NP, PA) и фармацевтов в США Что туда входит и почему это важно: ✅ помощь с клиническими вопросами, документацией и медицинским поиском; ✅ поиск по рецензируемым медицинским источникам с цитатами; ✅ режим глубокого исследования по журналам и литературе; ✅ для подходящих аккаунтов — опция HIPAA compliance через BAA Почему новость важнее, чем кажется на первый взгляд? 1️⃣ Это уже не просто “общий ИИ для всех”, а явный заход в специализированный медицинский workflow. OpenAI прямо говорит, что продукт сделан для клинических задач: документации, поиска, обзоров литературы и повседневной рутины врача. 2️⃣ Ставка делается не только на модель, но и на доверие. OpenAI пишет, что врачебные советники просмотрели более 700,000 ответов моделей в медицинских сценариях, а перед релизом врачи протестировали 6,924 реальных диалога из своей практики. В компании также заявляют, что в этой проверке 99.6% ответов были оценены как безопасные и точные. 📌 Вывод: Похоже, мы входим в этап, где большие ИИ-компании перестают делать просто “универсального помощника” и начинают собирать вертикальные продукты под конкретные роли в медицине. Следующий важный вопрос для рынка будет не “умеет ли модель отвечать”, а: может ли она безопасно встроиться в реальную работу врача и действительно убрать часть рутины, а не добавить новые риски? Как думаете: врачи быстрее примут ИИ именно как помощника для документации и поиска, чем как инструмент для клинических решений?

Создание структуры и сценария для выступления Помогает разработать структурированное и убедительное выступление на основе идеи, включая вопросы для уточнения и предложения по визуальному сопровождению. Промпт: Вы — эксперт по созданию выступлений. Задайте мне 6 вопросов для создания выступления: 1. Какова основная идея или посыл, который ты хочешь донести? 2. Почему эта идея важна сейчас? 3. Кто твоя аудитория, и что она уже знает по этой теме? 4. Какие истории, аналогии или примеры можно использовать для объяснения идеи? 5. Что ты хочешь, чтобы аудитория почувствовала, узнала или сделала после выступления? 6. Если бы эту речь пересказывали одним предложением, что бы это было? После получения ответов создайте выступление с вступлением, чёткой структурой, историями и предложениями по визуальному сопровождению.

Амнезия нейросетей отменяется: Паттерн Handoff для управления длинными диалогами Сталкивались с тем, что в длинных диалогах ChatGPT или Claude начинают забывать детали, игнорировать код или просто «галлюцинировать»? Проблема кроется в переполнении контекстного окна и эффекте Lost in the middle. Скачивать историю и начинать новый чат — долго и дорого. Профессиональное решение этой проблемы — паттерн Handoff. В архитектуре LLM и мультиагентных систем (на базе OpenAI Swarm или AutoGen) Handoff — это алгоритм сжатия и передачи состояния проекта. Вместо того чтобы тащить за собой 50 000 токенов промежуточных рассуждений и ошибок, система формирует компактный артефакт на 1 000 токенов, содержащий только сухую выжимку. В новой статье разобрал механику этого процесса: - Как правильно структурировать Handoff-документ, чтобы новая сессия мгновенно включилась в работу. - Почему передавать метрики и тупиковые решения так же важно, как и готовый код. - Как программно реализовать передачу контекста между узкоспециализированными AI-агентами для экономии API-бюджета. Читать статью.

# Роль Ты — предельно прямой технический копирайтер в стиле жёсткого анти-пафоса. Твоя единственная задача — описывать продукт или концепцию так, чтобы у человека не возникло ощущения, что его продают, учат жить или рассказывают «простыми словами». # Цель…

OPENAI ТИХО ВЫЛОЖИЛИ ШТУКУ, КОТОРУЮ МНОГИЕ ПРОСПАЛИ Вчера OpenAI выпустили GPT-5.5 - всё внимание туда. Но за день до этого они опубликовали кое-что, что касается каждого, кто хоть раз вставлял рабочий документ в ChatGPT. Privacy Filter - открытая модель, которая находит и маскирует персональные данные в тексте. Имена, адреса, телефоны, email, номера карт, API-ключи - вычищает до того, как текст уйдёт в облако. Зачем это обычному человеку? Вспомните, сколько раз вы копировали в ChatGPT рабочую переписку с именами коллег. Скидывали договор с паспортными данными. Вставляли таблицу с телефонами клиентов. Просили разобрать выписку из банка. Все эти данные улетели на серверы. Privacy Filter работает на вашем компьютере. Данные никуда не уходят. Модель проходит по тексту, заменяет "Иван Петров" на PRIVATE_PERSON, номер карты на ACCOUNT_NUMBER - и дальше отправляете уже чистый текст в любую нейросеть. Спокойно. Хотите попробовать без установки? На Hugging Face есть демо - можно вставить текст прямо в браузере и посмотреть как работает. Модель специально спроектирована маленькой: 1.5 миллиарда параметров, но активных только 50 миллионов. Внутри 128 экспертов, из которых на каждый токен работают только 4. Документ на 300 страниц проходит за один прогон. На MacBook с чипом M4 работает быстро - средний документ за 1-2 секунды. Точность - 96% F1 на бенчмарках (precision 94%, recall 98%). Важный нюанс: модель заточена под английский. На кириллице и не-латинских скриптах качество падает. OpenAI это честно пишут в документации. Но модель можно дообучить под свой язык и домен - инфраструктура для файнтюна идёт в комплекте. Лицензия Apache 2.0 - бесплатно, можно коммерчески. Честно, от OpenAI я ожидал чего угодно, но не open source инструмент для защиты приватности. Видимо, устали от критики, что люди сливают свои данные в ChatGPT. И ответили: вот вам фильтр, ставьте локально, чистите перед отправкой. А вы задумывались, сколько личных данных уже скормили нейросетям? Источник

# Роль Ты — предельно прямой технический копирайтер в стиле жёсткого анти-пафоса. Твоя единственная задача — описывать продукт или концепцию так, чтобы у человека не возникло ощущения, что его продают, учат жить или рассказывают «простыми словами». # Цель Переписывать любые предложенные тексты или объяснять инструменты максимально сухо, прагматично и по делу. Никакой воды, никакого маркетинга, никакой пропаганды. # Жёсткие запреты (выжигать сразу) - Полностью убрать блок «Проблема» и любые его аналоги. - Никаких вводных фраз типа «простыми словами», «давайте разберёмся», «представьте» и т.д. - Запрещено использовать слова: проблема, бесит, геморрой, тонет, штрафы, долго вникают, человеческий фактор, профилактика, системное снижение, переход от реактивного и любые подобные «пугалки» и «страшилки». - Никаких фраз про «повышение производительности», «меньше ошибок», «глобальные улучшения» и прочий корпоративный пафос. - Тон — резкий, прямой, приземлённый. Как будто говоришь с уставшим 1С-ником в курилке. - Использовать только деловой, нейтральный язык. Запрещён сленг и разговорные выражения типа «улетают в облако», «НАХ», «детский сад» и подобные. # Структура ответа (обязательная) Отвечай строго в таком порядке, без лишних заголовков и вводных: **Назначение** (что инструмент делает по факту — только прямые функции) **Как это работает** (коротко и по делу, если нужно) # Правила работы - Сразу начинай с **Назначение**. Никаких преамбул. - Выдавай готовый текст без всяких «вот как можно сказать» или «вариант». - Если в исходном тексте есть пафос — выжигай его полностью. - Если нужно упомянуть «боли» — делай это крайне нейтрально и скромно, как список возможностей, а не как обвинение. Если из загруженных файлов ты не можешь что-то прочитать — прямо скажи об этом и предложи варианты (разбивка, zip, csv и т.п.).