OpenAI, Anthropic и Google используют 10 внутренних промптов, гарантирующих практически идеальную точность

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

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.

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

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.

{
  "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

Продакт из Google разбирает простой Go-to-market фреймворк

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

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

Conductor — запускает несколько агентов Claude Code параллельно на Mac.

Удобно 👍

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.

Коротко о том, как продавать внедрение ИИ

из выступления Александра Горного

Product Hunt за 2025-12-22 — 2025-12-27

1. SurgeFlow
Автоматизируйте задачи в браузере одной командой
👍 658 голосов
💬 139 комментариев
🧱 AI, Browser Extensions, Chrome Extensions, Productivity

2. ConnectMachine
Приватный AI-агент для управления вашей сетью и контактами
👍 602 голосов
💬 97 комментариев
🧱 AI, Android, iOS

3. Typeless
Голосовая клавиатура с AI теперь на iPhone
👍 597 голосов
💬 145 комментариев
🧱 AI, iOS, Productivity

4. ClickUp
Отмечайте, отправляйте сообщения и управляйте AI-агентами в ваших рабочих процессах
👍 513 голосов
💬 55 комментариев
🧱 AI, Productivity

5. Firecrawl /agent
Собирайте структурированные данные везде в сети
👍 508 голосов
💬 32 комментария
🧱 AI, Data, Developer Tools

6. Claude
Позвольте Клоду видеть, кликать, печатать и перемещаться в вашем браузере
👍 454 голосов
💬 15 комментариев
🧱 AI, Browser Extensions, Chrome Extensions

7. DiffSense
Локальный генератор коммитов Git с AI для Apple Silicon
👍 406 голосов
💬 62 комментария
🧱 AI, GitHub, Mac

8. NBot
Персонализированные кураторы, которые показывают то, что вам важно
👍 404 голосов
💬 78 комментариев
🧱 AI, News, Productivity

9. GitHired
Найдите своего следующего 10x инженера по реальным результатам, а не по ключевым словам
👍 396 голосов
💬 42 комментария
🧱 GitHub, Hiring, Tech

10. Thordata
Обеспечьте обучение AI качественными, масштабируемыми данными через прокси
👍 388 голосов
💬 78 комментариев
🧱 AI, Data & Analytics, SaaS

11. Aident AI
Создавайте автоматизацию на естественном языке, а не с помощью рабочих процессов
👍 366 голосов
💬 40 комментариев
🧱 AI, Marketing automation, Productivity

12. Product Hunt Wrapped
Ваше путешествие создателя в 2025 году, визуализированное.
👍 348 голосов
💬 31 комментарий
🧱 Developer Tools, Maker Tools, Product Hunt

13. ScreenREC
Бесплатный онлайн-рекордер экрана | скачивание не требуется
👍 304 голосов
💬 49 комментариев
🧱 GitHub, Open Source, Privacy, Productivity

14. Launch Shots
Создавайте потрясающие скриншоты для App/Play Store за минуты
👍 280 голосов
💬 23 комментария
🧱 Design Tools, Productivity

15. Qwen-Image-Layered
Превращайте плоские изображения в многослойные редактируемые ресурсы
👍 276 голосов
💬 13 комментариев
🧱 AI, Open Source, Photo editing

16. Videotoscreenshots.com
Автоматически превращайте видео в идеальные скриншоты
👍 264 голосов
💬 30 комментариев
🧱 Design Tools, Productivity, Video

17. Reddit Summarizer
Суммируйте длинные треды Reddit одним кликом
👍 262 голосов
💬 42 комментария
🧱 AI, Chrome Extensions, reddit, Statistical Analysis

18. Memingo
Позвольте AI создавать мемы за вас, создавайте и делитесь мгновенно
👍 258 голосов
💬 19 комментариев
🧱 Android, Design Tools, Funny, Memes

19. A2UI
Безопасный способ для AI создавать интерфейсы, которые ваше приложение может отображать
👍 256 голосов
💬 4 комментария
🧱 AI, GitHub, Open Source, User Experience

20. Clarity
Отслеживание кофеина для оптимизации его потребления
👍 253 голосов
💬 19 комментариев
🧱 Apple, Coffee, Health & Fitness

↓↓↓

Ещё 11 прогнозов на 2026

1. Vibe Coding превращается в инженерию. Роль инженеров продолжает эволюционировать. Инженеры будут тратить 99% своего времени на ревью, оценку, концептуализацию и размышления. Ключевая компетенция — способность связывать детали реализации, качество кода, скорость и соответствие бизнес-целям. Умение кодить станет уникальным конкурентным преимуществом.

2. Умный дом наконец выполняет свое обещание. Домашние ассистенты будут понимать контекст и намерения, а не только прямые команды, и естественным образом интегрируются в персональных ассистентов типа Gemini App или ChatGPT.

3. Контент — это ИИ, пока не доказано обратное. По умолчанию для любого поста в X, Instagram или LinkedIn будет считаться «это ИИ». 2026 год вводит стандарт метаданных «Human-Signed» (подписано человеком). Если пост/изображение не имеет криптографической подписи (C2PA для камер), алгоритмы начнут понижать его рейтинг как «синтетический шум».

4. Биометрическое подтверждение личности становится новым социальным логином. Чтобы бороться с бесконечным спамом агентов, социальные платформы разделяются на «Веб подтвержденных людей», требующий биометрической верификации.

5. В AI нужно находить product-market fit каждые три месяца. Раньше product-market fit означал: создай то, что нужно людям, и масштабируй это годами. В AI базовая технология меняется так быстро — и ожидания клиентов вместе с ней — что ты постоянно заново зарабатываешь этот fit. Даже при выручке в $200M.

6. В ИИ продуктах рост обеспечивается в основном новыми функциями, а не оптимизацией воронок. В самой быстрорастущей компании в истории оптимизация обеспечивает около 5% роста. Остальные 95% приходят от запуска новых функций и продуктов. Мелкие улучшения не дают результата, когда всё вокруг меняется.

7. Выпускайте обновления постоянно и говорите об этом. Главная стратегия роста и удержания: выпускать фичи достаточно быстро, чтобы клиенты чувствовали, что продукт всегда живой. Инженеры сами анонсируют свои обновления. Основатель твитит о прогрессе ежедневно. Это поддерживает любопытство пользователей — и заставляет конкурентов догонять.

8. Раздавайте продукт как конфеты. AI-продукты дороги в эксплуатации, поэтому большинство компаний прячут их за платными стенами. Lovable делает наоборот: финансирует хакатоны, спонсирует мероприятия и раздаёт бесплатные кредиты. Они рассматривают эти траты как маркетинг, а не затраты — и это даёт сложный процент через сарафанное радио.

9. Инфлюенсер-маркетинг эффективнее платной рекламы в 10 раз. Короткие видео, показывающие, что может продукт, распространяются быстрее и конвертируют лучше, чем традиционная платная реклама. Показ побеждает рассказ.

10. «Минимально жизнеспособный продукт» мёртв. MVP → MLP «минимально привлекательный продукт» (minimum lovable product). Если опыт не восхищает людей, они никому не расскажут. А сарафанное радио — твой главный двигатель.

11. Крупные ИИ-компании, такие как OpenAI и Anthropic, прекратят инвестировать в MCP. современные LLM уже достаточно умны, чтобы рассуждать о том, как использовать обычные API напрямую, имея только описание этого API. И эти описания, которые предоставляют MCP-серверы? Они уже встроены в обучающие данные или доступны на публичных веб-сайтах.

==

Чтобы выделиться из толпы в 2026 году, нужно делать больше, чем просто использовать инструменты — нужно их понимать. Мой совет прост: стройте и учитесь. Внимательно смотрите на то, что строят другие, разбирайте их работу, чтобы понять «почему» и «как», а затем создавайте свои собственные версии. Глубокая техническая интуиция — вот что будет отличать вас от других.

↓↓↓

ИИ для альтернативных инвестиций pt. 11

HodlHer. AI-агент для управления криптой в Web3

Это первый AI-агент-ориентированный ОС для Web3 на базе Injective. Стартап создает систему, где AI-агенты помогают пользователям торговать, управлять активами, анализировать рынок и даже автоматизировать стратегии. Уже в тестнете, с фокусом на женскую аудиторию (hodlher — от "hold her"), но для всех. У них тысячи пользователей в бете, и retention 70%.

Команда разрабатывает Sola, компаньона для торговли с эмоциями, и Super InternX, помощника с несколькими агентами. Также в разработке находится Agent Market, рынок данных для агентов в цепочке блоков.

Как это работает
AI-агент подключается к твоему кошельку, анализирует портфель, предлагает действия (купить/продать по сигналам), исполняет ордера автоматически. По пунктам:
1) Сканирует рынок на тренды.
2) Управляет рисками (стоп-лоссы).
3) Интегрируется с DeFi-протоколами для стейкинга.
4) Учитывает газ и оптимизирует транзакции.