Tool-use / Browser Use агенты
Какую боль решают:
- Автоматизация рутины: копирование данных, извлечение
- Работа с legacy-софтом без API
Инструменты
1️⃣ Simular — AI-агент, который буквально управляет Mac и Windows компьютерами: двигает мышь, кликает, переключается между приложениями. В отличие от браузерных расширений, работает с любым десктопным софтом TechCrunchTechCrunch — Excel, PDF-редакторами, CRM, legacy-системами. Высокоэффективный агент — автоматизирует практически все, что может сделать человек во всей среде настольных компьютеров. 🔗 Кейсы
2️⃣ Lux достигла 83,6% успеха в тесте Online-Mind2Web, который стал самым строгим в отрасли тестом для оценки агентов искусственного интеллекта, управляющих компьютерами.
3️⃣ Gemini CUA — Google выпустил Gemini 2.5 Computer Use в октябре 2025 — специализированную модель для управления браузерами и мобильными интерфейсами. В отличие от полноценного десктопного управления (как у Simular), Gemini CUA оптимизирован преимущественно для веб-браузеров, но показывает потенциал в мобильном UI.
Поддерживаемые действия:
- click_at — клик по координатам
- type_text_at — ввод текста
- scroll_document — прокрутка
- navigate — переход по URL
- mouse_move — перемещение курсора
Доступ: Google AI Studio и Vertex AI через API
4️⃣ OpenAI Operator / CUA — Интегрирован в ChatGPT как "agent mode", Работает через виртуальный браузер в облаке OpenAI на базе GPT-4o + reasoning. Работает только в браузере.
5️⃣ Manus Browser Operator — расширение для локального браузера (ноябрь 2025), использует Browser Use как компонент. Multi-agent система с специализированными sub-agents
7️⃣ Claude Sonnet 4 Computer Use — Полноценный десктопный контроль (не только браузер)/ Работа с любыми приложениями: Excel, терминал, CRM, legacy-системы.
8️⃣ Ripplica — это no-code платформа для создания браузерных AI-агентов через запись видео. Ключевое отличие от других решений — не пишете код и не составляете промпты, а просто записываете экран. Может анализировать и SaaS-дашборды, CRM, job-порталы No-code подход: не нужно писать код или скрипты, не требуются API-интеграции.
топ-4 use cases:
- Информационные запросы — сбор данных с сайтов
- Data scraping — извлечение структурированных данных
- Social media posting — публикация контента
- Автоматическое заполнение форм
9️⃣ Skyvern — Автоматизация браузерных задач с помощью ИИ на основе промптов.
🔟 Surgeflow — Автоматизируйте задачи в браузере одной командой
🔟 Agent S — платформа с открытым исходным кодом для обеспечения автономного взаимодействия с ПК посредством интерфейса «агент-компьютер». Наша миссия — создавать интеллектуальных агентов с графическим интерфейсом пользователя, способных учиться на прошлом опыте и автономно выполнять сложные задачи на вашем компьютере.
----
Консультации по ИИ / Менторство
Какую боль решают:
- Автоматизация рутины: копирование данных, извлечение
- Работа с legacy-софтом без API
Инструменты
Поддерживаемые действия:
- click_at — клик по координатам
- type_text_at — ввод текста
- scroll_document — прокрутка
- navigate — переход по URL
- mouse_move — перемещение курсора
Доступ: Google AI Studio и Vertex AI через API
топ-4 use cases:
- Информационные запросы — сбор данных с сайтов
- Data scraping — извлечение структурированных данных
- Social media posting — публикация контента
- Автоматическое заполнение форм
----
Консультации по ИИ / Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Frigade — это современная платформа product adoption для React/Next.js, которая помогает SaaS‑командам строить нативные онбординги, туры, чеклисты, баннеры, опросы и формы прямо внутри продукта за часы, а не недели. Инструмент даёт drop‑in UI компоненты + гибкие API и дашборд, чтобы продукт, маркетинг и sales могли запускать in‑app кампании без постоянного участия разработчиков и тем самым ускорять активацию, adoption фич и конверсию из trial в платёж
Фокус на product‑led growth: Фригейд закрывает проблему «пользователи не доходят до value» за счёт управляемых из дашборда онбординговых сценариев, feature tours и триггерных флoу внутри продукта.
Гибкость для разных функций: Продакт — строит онбординг и feature adoption, маркетинг — анонсы и кампании, sales — enrichment аккаунтов и upsell, CS — триггерные обучающие сценарии
Динамическая персонализация и триггеры: Флоу можно таргетировать по событиям и сегментам, использовать опросы/формы для сбора intent‑данных и автозаполнения CRM.
Альтернатива/конкурент классических no‑code тулов (Appcues, Userflow, Chameleon), но с упором на dev‑friendly 👍
Фокус на product‑led growth: Фригейд закрывает проблему «пользователи не доходят до value» за счёт управляемых из дашборда онбординговых сценариев, feature tours и триггерных флoу внутри продукта.
Гибкость для разных функций: Продакт — строит онбординг и feature adoption, маркетинг — анонсы и кампании, sales — enrichment аккаунтов и upsell, CS — триггерные обучающие сценарии
Динамическая персонализация и триггеры: Флоу можно таргетировать по событиям и сегментам, использовать опросы/формы для сбора intent‑данных и автозаполнения CRM.
Альтернатива/конкурент классических no‑code тулов (Appcues, Userflow, Chameleon), но с упором на dev‑friendly 👍
❤1👍1
OpenAI, Anthropic и Google используют 10 внутренних промптов, гарантирующих практически идеальную точность
1. Role-Based Constraint Prompting
2: Chain-of-Verification (CoVe)
3. Few-Shot with Negative Examples
4: Structured Thinking Protocol
5: Confidence-Weighted Prompting
6: Context Injection with Boundaries
7: Iterative Refinement Loop
8: Constraint-First Prompting
9: Multi-Perspective Prompting
10: Meta-Prompting (The Nuclear Option)
----
Консультации по ИИ / Менторство
1. Role-Based Constraint Prompting
Твоя роль [конкретная роль] и имеете [X лет] опыта работы в [области].
Твоя задача: [конкретная задача]
Ограничения: [перечислите 3-5 конкретных ограничений]
Формат вывода: [требуется точный формат]
2: Chain-of-Verification (CoVe)
Задача: [ваш вопрос]
Шаг 1: Предоставьте свой первоначальный ответ
Шаг 2: Сгенерируйте 5 проверочных вопросов, которые выявят ошибки в вашем ответе
Шаг 3: Ответьте на каждый проверочный вопрос
Шаг 4: Предоставьте свой окончательный, исправленный ответ на основе верификации
3. Few-Shot with Negative Examples
Мне нужно, чтобы ты [задание].
Вот примеры:
ХОРОШО Пример 1: [пример]
ХОРОШО Пример 2: [пример]
ПЛОХО Пример 1: [пример]
Почему это плохо: [причина]
ПЛОХО Пример 2: [пример]
Почему это плохо: [причина]
Теперь выполни: [ваше задание]
4: Structured Thinking Protocol
Перед ответом выполните следующие шаги:
[ПОНИМАНИЕ]
- Переформулируйте проблему своими словами
- Определите, что именно спрашивается
[АНАЛИЗ]
- Разбейте задачу на подкомпоненты
- Отметьте любые предположения или ограничения
[РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ]
- Опишите 2-3 потенциальных подхода
- Оцените компромиссы
[ВЫПОЛНЕНИЕ]
- Предоставьте окончательный ответ
- Объясните свою аргументацию
Вопрос: [ваш вопрос]
5: Confidence-Weighted Prompting
Ответьте на этот вопрос: [вопрос]
В своем ответе укажите:
1. Ваш основной ответ
2. Уровень уверенности (0-100%)
3. Ваши основные предположения
4. Что изменит ваш ответ
5. Альтернативный ответ, если вы уверены менее чем на 80%
6: Context Injection with Boundaries
[КОНТЕКСТ]
[вставьте вашу документацию, код, исследовательскую работу]
[ФОКУС]
Используйте для ответа только информацию из КОНТЕКСТА. Если ответ не соответствует КОНТЕКСТУ, укажите: «Недостаточно информации в предоставленном контексте».
[ЗАДАЧА]
[ваш конкретный вопрос]
[ОГРАНИЧЕНИЯ]
- При ссылке на КОНТЕКСТ указывайте конкретные разделы.
- Не используйте общие знания вне КОНТЕКСТА.
- Если существует несколько интерпретаций, перечислите все.
7: Iterative Refinement Loop
[ИТЕРАЦИЯ 1]
Создайте [черновик/план/первоначальную версию] [задачи]
[ИТЕРАЦИЯ 2]
Проанализируйте приведенный выше результат. Выявите 3 слабых места или пробела.
[ИТЕРАЦИЯ 3]
Перепишите результат, устранив все выявленные слабые места.
[ИТЕРАЦИЯ 4]
Заключительный обзор: Готов ли он к внедрению в производство? Если нет, чего не хватает?
8: Constraint-First Prompting
Жёсткие ограничения (не могут быть нарушены):
- [ограничение 1]
- [ограничение 2]
- [ограничение 3]
Мягкие предпочтения (оптимизируйте с учётом этих ограничений):
- [предпочтение 1]
- [предпочтение 2]
Задача: [ваш фактический запрос]
Перед продолжением убедитесь, что вы понимаете все ограничения.
9: Multi-Perspective Prompting
Проанализируйте [тему/проблему] с следующих точек зрения:
[ПЕРСПЕКТИВА 1: Техническая осуществимость]
[конкретная точка зрения]
[ПЕРСПЕКТИВА 2: Влияние на бизнес]
[конкретная точка зрения]
[ПЕРСПЕКТИВА 3: Пользовательский опыт]
[конкретная точка зрения]
[ПЕРСПЕКТИВА 4: Риск/Безопасность]
[конкретная точка зрения]
СИНТЕЗ:
Интегрируйте все точки зрения в окончательную рекомендацию с четко обозначенными компромиссами.
10: Meta-Prompting (The Nuclear Option)
Мне нужно выполнить: [главная цель]
Ваша задача:
1. Проанализируйте, что бы стало ИДЕАЛЬНЫМ заданием для достижения этой цели.
2. Учтите: конкретику, контекст, ограничения, формат вывода, необходимые примеры.
3. Напишите это идеальное задание.
4. Затем выполните его и предоставьте результат.
[ЦЕЛЬ]: [ваша фактическая задача]
----
Консультации по ИИ / Менторство
👍4❤1
Nerve — это «ИИ‑Chief of Staff» для всей компании, который подключается к корпоративным SaaS‑системам, ищет по ним, пишет документы, обновляет задачи и CRM, и автоматически отслеживает важные события и ToDo для сотрудников.
Фокус — на роли (продажи, продукт, инженерия, саппорт и т.п.), безопасности уровня enterprise и понятном ROI через экономию времени и автоматизацию рутинной работы.
Фокус — на роли (продажи, продукт, инженерия, саппорт и т.п.), безопасности уровня enterprise и понятном ROI через экономию времени и автоматизацию рутинной работы.
Прогнозы на 2026 от Sensor Tower
#1 Бум доходов Генеративного ИИ
Рынок приложений на базе ИИ (Gen AI) совершит квантовый скачок и преодолеет планку выручки в $10 млрд в 2026 году. Это сигнализирует о переходе от хайпа к реальной массовой монетизации через встроенные покупки.
#2 Short Drama побеждает стриминги
Вертикальные микро-сериалы (Short Drama) станут главным драйвером роста загрузок, обогнав традиционные онлайн-кинотеатры (OTT). Формат быстрого потребления контента окончательно захватывает мобильные экраны.
#3 ИИ становится главным источником трафика
Генеративный ИИ начнет конкурировать с платной рекламой за роль главного поставщика посетителей на сайты. Пользователи все чаще находят ответы в диалогах с нейросетями, минуя поисковую выдачу и рекламные баннеры.
#4 Ренессанс статической рекламы
Вопреки тренду на видео, рекламодатели массово перераспределяют бюджеты в пользу статических изображений. Картинки показывают более высокую динамику эффективности и роста затрат, чем видеоформаты.
#5 Гибридная монетизация игр
Лидерами мобильного гейминга станут проекты, сочетающие простые рекламные механики с глубокой in-app монетизацией (Gacha, Season Pass). Модель «только реклама» или «только покупки» уступает место гибридам.
#6 Ускорение разработки (Fast Track)
Индустрия видеоигр возвращается к коротким и умным циклам производства. Количество релизов в Steam бьет рекорды — студии отказываются от многолетних долгостроев в пользу частых запусков.
Action Items
· Пересмотреть рекламные бюджеты: увеличить долю статики, так как она растет быстрее видео (+35% vs +15%).
· Оптимизировать контент сайта под ответы нейросетей (LLM Optimization), готовясь к падению трафика с платной рекламы.
· Инвестировать в создание или интеграцию вертикальных микро-драм (Short Drama) для захвата внимания мобильной аудитории.
· Внедрять гибридные механики монетизации (подписка + гача + реклама) в цифровые продукты.
· Сократить релизные циклы продуктов, чтобы тестировать гипотезы быстрее, следуя тренду игровой индустрии.
#1 Бум доходов Генеративного ИИ
Рынок приложений на базе ИИ (Gen AI) совершит квантовый скачок и преодолеет планку выручки в $10 млрд в 2026 году. Это сигнализирует о переходе от хайпа к реальной массовой монетизации через встроенные покупки.
#2 Short Drama побеждает стриминги
Вертикальные микро-сериалы (Short Drama) станут главным драйвером роста загрузок, обогнав традиционные онлайн-кинотеатры (OTT). Формат быстрого потребления контента окончательно захватывает мобильные экраны.
#3 ИИ становится главным источником трафика
Генеративный ИИ начнет конкурировать с платной рекламой за роль главного поставщика посетителей на сайты. Пользователи все чаще находят ответы в диалогах с нейросетями, минуя поисковую выдачу и рекламные баннеры.
#4 Ренессанс статической рекламы
Вопреки тренду на видео, рекламодатели массово перераспределяют бюджеты в пользу статических изображений. Картинки показывают более высокую динамику эффективности и роста затрат, чем видеоформаты.
#5 Гибридная монетизация игр
Лидерами мобильного гейминга станут проекты, сочетающие простые рекламные механики с глубокой in-app монетизацией (Gacha, Season Pass). Модель «только реклама» или «только покупки» уступает место гибридам.
#6 Ускорение разработки (Fast Track)
Индустрия видеоигр возвращается к коротким и умным циклам производства. Количество релизов в Steam бьет рекорды — студии отказываются от многолетних долгостроев в пользу частых запусков.
Action Items
· Пересмотреть рекламные бюджеты: увеличить долю статики, так как она растет быстрее видео (+35% vs +15%).
· Оптимизировать контент сайта под ответы нейросетей (LLM Optimization), готовясь к падению трафика с платной рекламы.
· Инвестировать в создание или интеграцию вертикальных микро-драм (Short Drama) для захвата внимания мобильной аудитории.
· Внедрять гибридные механики монетизации (подписка + гача + реклама) в цифровые продукты.
· Сократить релизные циклы продуктов, чтобы тестировать гипотезы быстрее, следуя тренду игровой индустрии.
👍2❤1
ИИ агенты в стиле кубера
Херня ваш LangChain, пока newbie юзеры только заходят в эту тему, PRO-чуваки уже устали бороться с пятью уровнями абстракции, чтобы изменить одну вещь. Вам не нужен фреймворк для написания f-строк.
Не очередной фреймворк для агентов. Не очередная обертка LLM. Настоящая инфраструктура.
Когда ваши агенты — это всего лишь скрипты на Python/TS, вызывающие API, как вы:
- Узнаете, какой агент может с чем взаимодействовать?
- Предотвратите доступ одного агента к данным другого?
- Отладите цепочку агентов, которая выходит из строя в 3 часа ночи?
- Масштабируетесь с 1 агента до 10 000?
Agentfield предоставляет инфраструктуру без фреймворка. Масштабируемую структуру для агентов в виде микросервисов (в стиле Kubernetes, а не «сделай сам») готовыми к использованию в продакшене.
Опен-сорс, лицензия Apache 2.0
Херня ваш LangChain, пока newbie юзеры только заходят в эту тему, PRO-чуваки уже устали бороться с пятью уровнями абстракции, чтобы изменить одну вещь. Вам не нужен фреймворк для написания f-строк.
Не очередной фреймворк для агентов. Не очередная обертка LLM. Настоящая инфраструктура.
Когда ваши агенты — это всего лишь скрипты на Python/TS, вызывающие API, как вы:
- Узнаете, какой агент может с чем взаимодействовать?
- Предотвратите доступ одного агента к данным другого?
- Отладите цепочку агентов, которая выходит из строя в 3 часа ночи?
- Масштабируетесь с 1 агента до 10 000?
Agentfield предоставляет инфраструктуру без фреймворка. Масштабируемую структуру для агентов в виде микросервисов (в стиле Kubernetes, а не «сделай сам») готовыми к использованию в продакшене.
Опен-сорс, лицензия Apache 2.0
👍2
100% точность при генерации изображений Nano Banana Pro
Используйте JSON-промпты
1. Банан может делать кач-ва 1K, 2K, 4K:
Самая большая ошибка? Не указывать разрешение и соотношение сторон. Nano Banana Pro может работать с разрешением 1K, 2K или 4K. Укажите точно, что вам нужно, иначе вы получите случайный размер.
2. Используйте параметры отрисовки текста
Секретное оружие Nano Banana Pro? Идеальное отображение текста на изображениях. Но только если вы точно укажете, какой текст, где и каким стилем.
3. Освойте систему референсных изображений
Вы можете загрузить до 14 эталонных изображений. Большинство пользователей этого не используют. Используйте JSON, чтобы точно указать модели, какие изображения из каждого эталона нужно взять.
4: Управляйте камерой и освещением
Укажите угол, фокусное расстояние, глубину резкости и условия освещения.
5. Используйте размышления для сложных задач
Для инфографики, диаграмм или многоэлементных композиций включите режим обдумывания. Модель проанализирует структуру перед генерацией.
6: Добавить параметры согласованности
Может отображать до 5 человек на нескольких изображениях. Фиксация данных о персонажах с помощью определенных параметров JSON.
7: Используйте Google Search Grounding
Nano Banana Pro может использовать поиск Google для получения данных в реальном времени. Идеально подходит для карт, графиков, текущих событий. Просто включите заземление.
8: Точно определите понятие переноса стиля.
Хотите идеально соответствовать своему бренду? Используйте параметры переноса стиля. Загрузите образец и точно укажите, какие эстетические элементы нужно скопировать.
Вот полный JSON-шаблон, объединяющий все 9 советов. Скопируйте его, настройте и создавайте идеальные изображения каждый раз
----
Консультации по ИИ / Менторство
Используйте JSON-промпты
1. Банан может делать кач-ва 1K, 2K, 4K:
Самая большая ошибка? Не указывать разрешение и соотношение сторон. Nano Banana Pro может работать с разрешением 1K, 2K или 4K. Укажите точно, что вам нужно, иначе вы получите случайный размер.
{
"scene": "[describe what you want]",
"resolution": "4K",
"aspect_ratio": "16:9",
"style": "[visual style]"
}2. Используйте параметры отрисовки текста
Секретное оружие Nano Banana Pro? Идеальное отображение текста на изображениях. Но только если вы точно укажете, какой текст, где и каким стилем.
{
"scene": "[your image description]",
"text_elements": [
{
"text": "[exact text to render]",
"position": "[where in image]",
"font_style": "[typography style]",
"language": "[if not English]"
}
]
}3. Освойте систему референсных изображений
Вы можете загрузить до 14 эталонных изображений. Большинство пользователей этого не используют. Используйте JSON, чтобы точно указать модели, какие изображения из каждого эталона нужно взять.
{
"scene": "[what to create]",
"reference_images": [
{
"image_id": 1,
"extract": "[what to use from this image]",
"apply_to": "[where in final image]"
},
{
"image_id": 2,
"extract": "[element to extract]",
"apply_to": "[placement]"
}
]
}4: Управляйте камерой и освещением
Укажите угол, фокусное расстояние, глубину резкости и условия освещения.
{
"scene": "[subject description]",
"camera": {
"angle": "[perspective]",
"focal_length": "[lens type]",
"depth_of_field": "[focus style]"
},
"lighting": {
"type": "[lighting setup]",
"time_of_day": "[if applicable]",
"mood": "[atmosphere]"
}
}5. Используйте размышления для сложных задач
Для инфографики, диаграмм или многоэлементных композиций включите режим обдумывания. Модель проанализирует структуру перед генерацией.
{
"mode": "thinking",
"composition": "[complex scene description]",
"reasoning_requirements": [
"[spatial relationship to consider]",
"[visual hierarchy priority]",
"[technical accuracy needed]"
],
"visual_goal": "[what makes this successful]"
}6: Добавить параметры согласованности
Может отображать до 5 человек на нескольких изображениях. Фиксация данных о персонажах с помощью определенных параметров JSON.
{
"scene": "[scene description]",
"characters": [
{
"character_id": 1,
"description": "[detailed appearance]",
"consistency_priority": "high",
"reference_image_id": "[if using reference]"
}
],
"character_interactions": "[how they relate in scene]"
}7: Используйте Google Search Grounding
Nano Banana Pro может использовать поиск Google для получения данных в реальном времени. Идеально подходит для карт, графиков, текущих событий. Просто включите заземление.
{
"scene": "[scene requiring factual data]",
"grounding": {
"enabled": true,
"search_query": "[what to verify/look up]",
"data_requirements": "[specific facts needed]"
},
"visual_style": "[how to present the data]"
}8: Точно определите понятие переноса стиля.
Хотите идеально соответствовать своему бренду? Используйте параметры переноса стиля. Загрузите образец и точно укажите, какие эстетические элементы нужно скопировать.
{
"scene": "[new content to create]",
"style_transfer": {
"reference_image_id": "[image to copy style from]",
"transfer_elements": {
"color_palette": true/false,
"lighting_setup": true/false,
"texture_style": true/false,
"composition_rules": true/false
},
"intensity": "[0-100%]"
}
}Вот полный JSON-шаблон, объединяющий все 9 советов. Скопируйте его, настройте и создавайте идеальные изображения каждый раз
----
Консультации по ИИ / Менторство
👍2
Продакт из Google разбирает простой Go-to-market фреймворк
На вопрос об эффективном подходе PM выделяет три основных столпа:
1) Понимание своего продукта
2) Знание своей аудитории
3) Создание плана дистрибуции
Главный вывод:
Go-to-market — это не что-то одно, сделанное хорошо.
Это три элемента, работающих вместе:
• Чёткое понимание аудитории
• Стратегия дистрибуции
• Дифференциация продукта
На вопрос об эффективном подходе PM выделяет три основных столпа:
1) Понимание своего продукта
«Вам действительно нужно понимать, что отличает его от конкурентов».
Определите свою дифференциацию, прежде чем что-либо продвигать.
2) Знание своей аудитории
«Вам действительно нужно понимать, кто ваша аудитория... Когда вы пишете своё сообщение, убедитесь, что пишете его для них, потому что именно с ними оно должно резонировать».
Будьте конкретны в отношении того, на кого вы нацелены — по демографии или другой сегментации.
3) Создание плана дистрибуции
«Вам нужен действительно хороший процесс, чтобы убедиться, что ваше сообщение распространяется на рынке».
Продумайте свои мероприятия, PR-стратегию и рекламные каналы (билборды, диджитал и т.д.).
Главный вывод:
«Я думаю, всё это должно складываться в полноценный план».
Go-to-market — это не что-то одно, сделанное хорошо.
Это три элемента, работающих вместе:
• Чёткое понимание аудитории
• Стратегия дистрибуции
• Дифференциация продукта
X (formerly Twitter)
Big Brain Marketing (@BigBrainMkting) on X
A Google Product Manager breaks down a simple go-to-market framework:
When asked about an effective approach, the PM outlines three core pillars:
1) Understand Your Product
"You really need to understand what sets it apart from competitors."
Know your…
When asked about an effective approach, the PM outlines three core pillars:
1) Understand Your Product
"You really need to understand what sets it apart from competitors."
Know your…
👍2
Карьерные советы в ИИ от Stanford CS230
Практические рекомендациями по карьерному росту в ИИ для студентов и специалистов:
Проблема продакт-менеджмента
AI-кодинг становится дешевле → бутылочное горлышко смещается на "что строить". Соотношение инженер:PM падает с 4-8:1 до 2:1 или даже 1:1. Инженеры, которые умеют общаться с пользователями и формировать продукт — самые быстрые
Люди, которыми вы себя окружаете — главный предиктор успеха
Три столпа успеха в AI:
1. Академическое понимание ML, архитектур моделей
2. бизнес-фокус. компании фокусируются на прибыли. Бизнес-фокус теперь обязателен — эпоха "AI в резюме = работа" закончилась
3. Фокус на результат. Идеи дешевы. Исполнение — всё. Показывайте реальные работающие проекты
Всегда спрашивайте: ПОЧЕМУ?
- CEO: "Нам нужны агенты!"
- Ты: "Почему?"
Реальная потребность: сделать продавцов эффективнее. Решение: агент для автоматизации исследования клиентов. Результат: 10-15% экономии времени + более счастливые продавцы
Для собеседований:
Не просто говорите о скилах — показывайте проекты
Создавайте работающие приложения
Выкладывайте на GitHub / делайте демо
Практические рекомендациями по карьерному росту в ИИ для студентов и специалистов:
Проблема продакт-менеджмента
AI-кодинг становится дешевле → бутылочное горлышко смещается на "что строить". Соотношение инженер:PM падает с 4-8:1 до 2:1 или даже 1:1. Инженеры, которые умеют общаться с пользователями и формировать продукт — самые быстрые
Люди, которыми вы себя окружаете — главный предиктор успеха
Три столпа успеха в AI:
1. Академическое понимание ML, архитектур моделей
2. бизнес-фокус. компании фокусируются на прибыли. Бизнес-фокус теперь обязателен — эпоха "AI в резюме = работа" закончилась
3. Фокус на результат. Идеи дешевы. Исполнение — всё. Показывайте реальные работающие проекты
Всегда спрашивайте: ПОЧЕМУ?
- CEO: "Нам нужны агенты!"
- Ты: "Почему?"
Реальная потребность: сделать продавцов эффективнее. Решение: агент для автоматизации исследования клиентов. Результат: 10-15% экономии времени + более счастливые продавцы
Для собеседований:
Не просто говорите о скилах — показывайте проекты
Создавайте работающие приложения
Выкладывайте на GitHub / делайте демо
👍2🔥1
Trendtracker — “always-on” стратегическая разведка для команд стратегии, риска, инноваций и форсайта, которая автоматически собирает сигналы из сотен миллионов онлайн-источников, структурирует их в тренды и связывает с конкретными бизнес-последствиями.
Платформа сочетает ИИ-агентов (обнаружение, скоринг, прогноз, интерпретация) с человеческой оценкой, строит тренд-борды и радары, а ИИ Analyst отвечает на вопросы “что меняется, почему это важно и что делать”
Сервис не просто анализирует прошлое - она моделирует стратегические рекомендации и предсказывает будущее. Тренд-метрики и радары: каждый тренд получает оценки по силе, темпу роста, зрелости и влиянию, визуализируется в радарах и бордах, что даёт общий язык для C-level и комитетов по рискам.
Платформа сочетает ИИ-агентов (обнаружение, скоринг, прогноз, интерпретация) с человеческой оценкой, строит тренд-борды и радары, а ИИ Analyst отвечает на вопросы “что меняется, почему это важно и что делать”
Сервис не просто анализирует прошлое - она моделирует стратегические рекомендации и предсказывает будущее. Тренд-метрики и радары: каждый тренд получает оценки по силе, темпу роста, зрелости и влиянию, визуализируется в радарах и бордах, что даёт общий язык для C-level и комитетов по рискам.
👍1🔥1