Cсохраните промптик: он нужен, чтобы забрать память о вас из одного сервиса (нр chatGPT) и использовать в другом (нр Claude).

Точно пригодится вам, если будете использовать инструменты проще Claude code и antigravity.

I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content. Make sure to cover all of the following — preserve my words verbatim where possible: Instructions I've given you about how to respond (tone, format, style, 'always do X', 'never do Y'). Personal details: name, location, job, family, interests. Projects, goals, and recurring topics. Tools, languages, and frameworks I use. Preferences and corrections I've made to your behavior. Any other stored context not covered above. Do not summarize, group, or omit any entries. After the code block, confirm whether that is the complete set or if any remain.

Результат можно загрузить в Клод или в отдельный файл в вашем обсидиан репозитории.

Source: Claude support

@ppprompt

В Claude Code добавляют голосовой режим. Пока что он доступен только для 5% пользователей, но в течение нескольких недель доступ будут постепенно расширять.

Чтобы включить функцию, нужно ввести команду /voice

Источник: https://x.com/trq212/status/2028628570692890800?s=20

@ppprompt

В NotebookLM появилась функция Cinematic Video Overviews

Теперь инструмент может превращать ваши заметки и исследования в полноценные анимированные видео-обзоры с сюжетом и визуальным стилем, а не просто слайды с озвучкой. Видео создаются с помощью моделей Gemini 3, Nano Banana Pro и Veo 3, которые сами выбирают формат подачи и визуальный стиль на основе источников.

Функция доступна пользователям Google AI Ultra, пока только на английском.

@ppprompt

Вышла GPT-5.4 от OpenAI

Главная фишка - встроенный computer use: модель может взаимодействовать с интерфейсами программ, читать скриншоты, нажимать кнопки и заполнять формы. Контекстное окно увеличилось до 1,05 млн токенов (в 2,5 раза больше, чем у GPT-5.2).

Уже доступна в API и Codex.

Link: https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/

@ppprompt

Любопытный график из недавней статьи от Anthropic: он сравнивает какую долю задач LLM могли бы выполнять теоретически (синий) и где их реально используют сегодня (красный).

Пока довольно большой разрыв между возможностями LLM и их реальным применением.

Статья тут: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

@ppprompt

Как-то раз клиент на сессии говорит: "Хочу уйти с работы, надоело, не прет и стратегически не выгодно… но страшно. Вдруг будет хуже?"

Я слушаю его страхи - финансы, новые люди, потеря комфорта, и вижу, что он оттягивает решение, пока ситуация сама его не вынудит.

Есть два режима принятия решений:

Выбор - когда у вас много опций, вы контролируете процесс, можете выбирать. Сейчас неидеально, но вы действуете из силы.

Вынужденность - когда вы так долго откладывали, что ситуация взорвалась сама. Конфликт, увольнение, выгорание. Опций тут сильно меньше, а контроля вовсе нет.

Вот что забавно: второй вариант часто кажется проще - не надо брать ответственность, жизнь сама решила за вас. Но и цена у него выше: вы теряете контроль и выбираете из того, что осталось.

А в каком режиме вы принимали последнее важное решение?

@ponchiknews

Нравится вот этот подход к тому, как можно рассматривать уровень понимания и вовлеченности в ИИ и связанные с ним инструменты. Подсмотрел типизацию у чувака по имени Jeff Su из Гугла.

• AI Curious - первый уровень, пользуюсь инструментами ИИ время от времени, то тут то там, периодически что-то пробую, исследую.

• AI Literate - второй уровень: вовлекаюсь с работу с ИИ-иснтрументами, понимаю как что работает, куда идти за каким решением.

• AI Native - третий уровень: использую ИИ как естественно продолжение своих рабочих и личных процессов, в продуктивности, коммуникации, etc. Регулярно и как можно больше внедряю ИИ в повседневную жизнь.

Вроде простой подход - но клево раскладывает по трём полочкам.

Как вам? Где себя обнаруживаете чаще всего — только честно ↓

@ppprompt

Как вам такое - для чего пользователи используют ChatGPT. Исследование осени 2025-го года от OpenAI (см. полный рисеч тут)

Три главных кита:
• 28+% — практическая помощь (совет, решение, обучение, здоровье и прочий how-to)
• 28+% — написание текстов (перевод, редактура, саммари и т.п.)
• 21+% поиск информации (вместо Гугла)

Похоже на то, для чего вы используете ИИ?

@ppprompt

В январе энтузиаст, использующий OpenClaw, запустил Moltbook. Это соцсетка, где ИИ агенты общаются друг с другом.

Сейчас начало марта и Meta на днях купила Moltbook. За сколько - не сообщается.

Сперва OpenAI заполучила создателя OpenClaw, теперь Meta - чувака, который придумал к нему агентик соцсетку.

По-моему, эра стартапов одного человека наступила и максимально меняет то, как делаются продукты.

Вы что думаете?

@ppprompt

Claude теперь может напрямую в чате создавать интерактивные графики и диаграммы, которые меняются по мере ваших уточнений.

Фича уже доступна в бета-версии на всех тарифах, включая бесплатный.

https://claude.com/blog/claude-builds-visuals

@ppprompt

Андрей Карпатый опубликовал карту AI-рисков для профессий в США

Он взял 342 профессии из данных Бюро статистики труда США и оценил каждую по шкале от 0 до 10, в зависимости от того, какую часть задач в этой работе теоретически могут выполнять языковые модели.

Сильнее всего под ударом оказались разработчики, аналитики, финансисты, юристы, писатели и дизайнеры - многие из этих профессий получили около 9 из 10. Меньше всего AI затрагивает роли, связанные с физическим трудом и уходом за людьми: строительство, уборку, сельское хозяйство.

Средний уровень риска по рынку - 4,9, а у профессий с доходом выше $100 тыс. в год уже 6,7.

Карта тут: https://web.archive.org/web/20260315050821/https://karpathy.ai/jobs/

@ppprompt

Поке-поке 👇

В 2016 году полмиллиарда человек ходили по улицам городов мира и ловили покемонов. И вот, десять лет спустя, оказалось, что всё было не зря.

Niantic всё это время собирала кучу данных — фото зданий, улиц, парков — с точными координатами, ориентацией камеры, скоростью движения. Через внутриигровые задания игроков отправляли сканировать конкретные локации с разных ракурсов. Бесплатный краудсорсинг в обмен на виртуальные награды. В итоге набрали датасет в 30 миллиардов изображений и миллионы точек с сантиметровой точностью позиционирования.

В 2025-м Niantic продала Pokémon Go саудовской Scopely, а data-подразделение выделила в отдельную компанию Niantic Spatial, которая стала поставщиком данных для Coco Robotics. У Coco Robotics — тысячи роботов-курьеров в городах США и Европы. GPS в плотной застройке врёт на десятки метров, а визуальная система Niantic Spatial по камере определяет положение с точностью до сантиметров. Робот подъезжает не примерно к подъезду, а ровно к двери.

И вроде бы напрашивается апокалиптичный вывод про сбор данных бедных пользователей в целях наживы, но ведь получилось-то в итоге неплохо. Игроки кайфанули, роботы стали умнее. Ну, разве что блогер Соколовский получил свой срок совсем не во имя прогресса.

—
Пономарь

У Manus вышло десктопное приложение My Computer

Теперь AI-агент может читать и менять файлы, запускать команды и автоматизировать рутинные задачи напрямую в компьютере. Доступ к каждой нужной папке выдаётся вручную.

Поддерживается на macOS и Windows.

https://manus.im/blog/manus-my-computer-desktop

@ppprompt

OpenAI выпустила GPT-5.4 mini и nano

Это упрощённые версии GPT-5.4: быстрее, дешевле и лучше подходят для задач с большим объёмом запросов. GPT‑5.4 mini значительно превосходит GPT‑5 mini в написании кода, логических рассуждениях, мультимодальном анализе и работе с инструментами, работая при этом более чем в 2 раза быстрее. GPT‑5.4 nano — самая бюджетная и быстрая версия.

https://openai.com/ru-RU/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/

@ppprompt