Promteo | промпты и нейросети для маркетинга

😼 NeuralDeep — каталог навыков для AI-агентов, где есть даже 1СПривет, котики!Я никогда не думал, что скажу это вслух, но, кажется, нашёл сайт, который собирает навыки для AI-агентов под Яндекс, Bitrix, Wildberries и… 1С.Да-да.Тот самый момент, когда сидишь и думаешь: где LLM, а где наш православный 1С.А потом открываешь сайт и видишь, что 1С там не просто есть, а ещё и в топе по установкам. Сюр, который мы заслужили.🧠 Что такое NeuralDeepNeuralDeep — это открытый каталог навыков для AI-агентов, MCP-серверов и CLI-инструментов.Если перевести это с языка разработчиков на человеческий, то перед нами не “очередной сайт про нейросети”, а библиотека готовых подключаемых штук, которые расширяют возможности AI-агента.То есть не просто “бот, который умеет писать текст”, а “бот, которому можно добавить конкретное умение”.Например:— работать с Яндекс Wordstat— ходить в Метрику— общаться с Bitrix24— подключаться к 1С— использовать YooKassa, Dadata, GigaChat SDK и другие инструментыПо сути, NeuralDeep — это каталог того, чем можно “докрутить” вашего AI-агента, чтобы он не только болтал, но и приносил практическую пользу.⚙️ Что умеет сам сервисУ сервиса довольно понятная логика.Вы заходите и видите каталог навыков. У каждого навыка обычно есть описание, репозиторий, формат подключения и базовая информация о том, что он делает.Из полезного:1. Есть каталог готовых навыковНе нужно вручную копаться по GitHub, телеграм-чатам и старым тредам в поисках “а нет ли уже у кого-то интеграции под нужный сервис”.2. Есть акцент на российские сервисыИ вот это как раз интересно. Потому что зарубежных штук под Notion, Slack и Stripe и так уже навалом. А вот нормальные AI-навыки под Яндекс, 1С или Bitrix24 — это уже более редкий зверь.3. Есть рейтинг и популярные навыкиМожно быстро понять, что люди вообще ставят и чем пользуются чаще всего.То есть да, в мире AI-агентов 1С пока чувствует себя вполне уверенно.Где-то сейчас довольно улыбается один интегратор.4. Есть модерация и проверкаЭто не прост

Резюме в эпоху LLM: почему вас не зовут, даже если вы подходитеПривет, котики!Помните прошлый пост про резюме, где вместо нормального опыта был практически рецепт пельменей, но алгоритму и этого хватило, чтобы пропихнуть человека дальше? После этой истории я решил не просто посмеяться, а покопаться в теме и посмотреть, какие ещё способы помогают причесать резюме под весь этот HR-ный SEO-цирк с LLM-фильтрами. Сразу честно скажу: сам пока не гонял это в бою на сотне откликов, так что не буду строить из себя главного победителя AI-скрининга. Но картина по рынку вырисовывается вполне понятная: теперь мало быть нормальным спецом, нужно ещё сделать так, чтобы уставший робот не решил, что кастрюля с амбициями выглядит убедительнее вас.🤖 Как работает отбор в 2026 (очень коротко)Раньше:ключевые слова → совпало → прошёлСейчас:смысл + структура + релевантность → прошёл / умерАлгоритм смотрит:— насколько ваш опыт похож на вакансию по смыслу— можно ли распарсить резюме без боли— есть ли подтверждённые результаты, а не вода ❌ Почему вас сливает алгоритм90% резюме не доходят до HR по банальным причинам:— таблицы, колонки, «дизайнерские» шаблоны— креативные должности типа «гуру продаж»— полотно текста без структуры— «ответственный, коммуникабельный, люблю котиков» вместо фактов— не заполнен профиль на hh (да, это критично)✅ Что реально работает (без магии)1. Техническая стерильностьЕсли резюме не читается машиной — вы проиграли— один столбец— без таблиц и иконок— стандартные заголовки: Опыт / Навыки / Образование— формат: .docx или простой PDF2. Семантика вместо «набивки ключами»Забудьте про «вставлю 50 навыков и победил»Работает так:— берёте вакансию— вытаскиваете 8–12 ключевых терминов— вплетаете их в опыт❌ Плохо: Python, SQL, аналитика, продукт, метрики…✅ Хорошо:Разрабатывал бэкенд на Python (Django), оптимизировал SQL-запросы, что сократило время ответа API на 35%3. Формула «сделал → получил»ИИ ищет результат, а не процессМинимальный шаблон:действие → цифра → эффектПримеры:— у

Когда пельмени проходят собеседование лучше людейПривет, котики!Продолжаем нашу серию постов про LLM, AI-фильтры и вообще весь этот цифровой зоопарк, который сейчас активно влез в найм. И сегодня у нас пятничный материал уровня: «я сначала посмеялся, а потом что-то стало не смешно».На Хабре разошёлся кейс про то, как автор решил проверить алгоритмы одной площадки по поиску работы. Для эксперимента он разместил несколько тестовых резюме. Одно из них было откровенно шуточным — вместо нормального опыта там был рецепт варки пельменей, аккуратно упакованный под фронтенд-разработчика.И вот что произошло дальше: именно это резюме получило приглашение на собеседование.Да, вы всё правильно поняли. Не сеньор с боевым React. Не замученный жизнью middle с тремя pet-проектами. А пельмени.Причём история стала ещё лучше. Автор связался с рекрутером, сначала даже что-то рассказывал про опыт, а потом признался, что в резюме вообще-то рецепт. В ответ никто не разгневался, молнии не сверкнули, серверы не упали. Наоборот — посмеялись и, по словам автора, ему всё равно были готовы дать офер на фронтендера.Вот в такие моменты особенно хорошо понимаешь, что AI в найме — это уже не какая-то модная игрушка для презентации на HR-конференции. Алгоритмы реально участвуют в сортировке откликов, ранжировании резюме и первичном отборе кандидатов. То есть именно там, где раньше человек хотя бы теоретически мог глазами заметить, что перед ним не разработчик, а кастрюля с амбициями.И тут, как мне кажется, важен не сам мем с пельменями. Мем прекрасен, спору нет. Но интереснее другое: если система спокойно пропускает шуточное резюме из-за совпадения ключевых слов и общей формы, то сколько нормальных кандидатов она так же спокойно отправляет в цифровое небытие просто потому, что у них не тот порядок слов, не те формулировки или не тот стиль описания опыта?Вот это уже не пятничная шутка, а вполне рабочая драма.Особенно забавно, что мы живём в моменте, где соискателю уже мало быть нормальным специалистом

Как облегчить бьюти-рутину с GPT?Привет, кошечки (и котики, но сегодня – для кошечек)! 🌺Мы долго думали, как подсветить восьмимартие. С одной стороны, очень хочется пожелать каждой «весны, тепла, любви и тд», но уверены, с этим справились электро открытки от родственников. Но «Промтео» вам тоже этого желает.Девушки – это огромная сила. И 8 марта как раз про это. Ежедневно каждой приходится принимать сотни решений, справляться с задачами по работе, менеджерить быт, находить время на хобби, спорт, поддержку близких и при этом заслуженно носить звание «прекрасной половины человечества». Спасибо, вы – прекрасны во всем. ♥И так как группа все-таки про ИИ, несем легкий и смешной кейс, который, надеюсь, никого не оскорбит и поможет разгрузить рутину.Недавно я разбирала косметичку и гардероб и поняла две вещи. Во-первых, у меня очень много всего. Во-вторых, уровень сочетаемости между этими вещами — иногда довольно сомнительный.Это особенно стало заметно, когда я уехала из дома на несколько месяцев из-за ремонта. Нужно было собрать небольшой набор базовых вещей, в которых я буду жить каждый день. И вот там неожиданно встретились розовые джинсы и зелёный свитер. Эксперимент оказался так себе.Вообще мне нравится, когда во всем есть система. Я довольно структурированный человек и люблю, когда всё работает по понятной логике. Но на гардероб и косметику почему-то никогда не хватало времени: вещи покупаются, складываются, а какой-то общей структуры у всего этого не появляется.И в какой-то момент я наткнулась на промпт для GPT, который определяет цветотип по фотографиям и помогает подобрать гамму для гардероба и косметики. Сначала отнеслась скептически. Но решила проверить. И получилось три неожиданно полезных результата.Первое — определение цветотипа.Я могу сказать со стопроцентной уверенностью: ИИ действительно отлично справился – тут можно не платить стилистам и не оставлять свои контакты для бесплатного определения от специалиста. Он очень точно определил мою гамму. В целом я

Как баги HR-технологий оставляют вас без работыПривет, котики. Скучали?Признаюсь, уже думал, что вернусь сюда разве что «свет выключить и дверь закрыть», но вижу, что многие остались – спасибо. Надеюсь, больше перебоев с контентом не будет. Пришел тоже не с пустыми руками, а с занимательным кейсом.Если кто-то в последние годы искал работу, то знает, насколько моментально прилетают ИИ-шные отказы и как это бесит. Оказывается, история «HR и технологии найма» длится с 2017 года, и как в лучших романах про мальчика, который искал работу, там есть все: потерянные отклики, неправильно посчитанный опыт и непонятная судьба наших персданных.Если кратко: пытливый ум https://t.me/hackcareera потестил текнолоджию отбора резюме, которой пользуется немалое количество компаний, и очень удивился – на кейсе ее собственного резюме она узнала, что:Общий стаж в карьерном консультировании составляет менее 1 года (с 2021 года).В то время, как уже был 2026 год. Еще ИИ нашел Некоторые пробелы в подтверждении опыта работы с поисковыми системами для работы с кандидатами.В то время как кандидат натурально работал в hh.ru. И самая маковка – на тесте больших данных не подтянулись 114 откликов. Вообще. Они просто потерялись. А это 114 человек, которые просто не получили ни-че-го в ответ на вакансию. Такие вот дела, полный материал можно почитать по ссылке на Хабр.Если у нас тут есть HR-специалисты, будет крайне интересно услышать ваше профессиональное мнение и советы – если не хотите выходить в паблик, то напишите нам в личные сообщения, чтобы поделиться личной историей анонимно 🩵#HR

«На небе только и разговоров, что об изометрических городах…»Привет, котики!Пятница — время, когда мозг хочет отдыхать, а руки почему-то тянутся генерировать мини-города, будто мы архитекторы после трёх кружек рафа.Так что держите классный промпт, который собирает изометрические городки хоть из Парижа, хоть из маленьких уютных городов, о существовании которых даже Хвитер не знает.Лучше всего сейчас это делает Nano Banana Pro, но если подписки нет — обычный Nano Banana в Google AI Studio работает бесплатно и очень даже прилично.А если хочется пощупать именно «прошность», я нашёл вариант — можно поэкспериментировать в lmarena. Да, конкретную модель там не выбрать, но сервис сам прогоняет запрос через несколько движков, и вы просто берёте тот результат, который понравился больше.Вот сам промпт — забирайте и творите 👇CITY=Prague,CzechiaPresent a clear, 45° top-down isometric miniature 3D cartoon scene of [CITY], featuring its most iconic landmarks and architectural elements. Use soft, refined textures with realistic PBR materials and gentle, lifelike lighting and shadows. Integrate the current weather conditions directly into the city environment to create an immersive atmospheric mood.Use a clean, minimalistic composition with a soft, solid-colored background.At the top-center, place the title “[CITY]” in large bold text, a prominent weather icon beneath it, then the date (small text) and temperature (medium text).All text must be centered with consistent spacing, and may subtly overlap the tops of the buildings.Square 1080x1080 dimensionЕсли соберёте что-то красивое — кидайте, посмотрим, у кого самый уютный городок 😼«На небе только и разговоров, что об изометрических городах…»Привет, котики!Пятница — время, когда мозг хочет отдыхать, а руки почему-то тянутся генерировать мини-города, будто мы архитекторы после трёх кружек рафа.Так что держите классный промпт, который собирает изометрические городки хоть из Парижа, хоть из маленьких уютных городов, о существовании ко

Глава 6️⃣. Конкуренты, которым ChatGPT испортил сонGoogle.Anthropic.Запретграм.И внезапно — китайский DeepSeek.Все они в какой-то момент вышли на арену как персонажи RPG:— Google: «У нас Gemini, он нативно мультимодальный!» — Anthropic: «У нас Claude, он пишет код часами без того, чтобы кинуть keyboard not found.» — Meta: «У нас open-source, и он работает!» — DeepSeek: «У нас модель уровня OpenAI, обученная за цену вашей кофемашины.»Индустрия превратилась в гонку вооружений, где победит не тот, кто умнее, а тот, кто выживет в темпе инноваций.Глава 7️⃣. Что осталось от OpenAI миссии — и что от неё сделает историяКогда OpenAI основали, у них была простая мечта:ИИ должен быть безопасным, открытым, демократичным, удобным, прозрачным.Через три годаИИ стал массовыми прибыльным.OpenAI всё ещё говорит о безопасности — и делает для неё много.Но мир уже смотрит на компанию иначе.Она стала сердцем индустрии, которая живёт по правилам:- кто быстрее — тот главный,- кто умнее — тот богаче,- кто отстаёт — тот исчезает.И в этом хаосе OpenAI — не трагедия.Не герой.Не злодей.OpenAI — это лаборатория, которая случайно открыла чёрную дыру и теперь пытается её контролировать, пока она не проглотила Землю.🏁 Финал. Её не покупали. Она себя сама продала — мируOpenAI хотела сделать добро. И сделала. Но вместе с этим — сделала:— новую экономику, — новую гонку, — новые страхи, — новую надежду, — новый рынок, — нового конкурента государства, — новый жанр будущего.Сегодня OpenAI — один из самых влиятельных организмов технологической цивилизации.Иронично, но компания, которая боялась неконтролируемого ИИ, сама превратилась в самое неконтролируемое явление Кремниевой долины.И если честно…Это только начало.

Три года ChatGPT: история компании, которая хотела подарить миру доброе будущееПривет, котики!Иногда человечество создаёт вещи, которые меняют всё — электричество, интернет, микроволновку (особенно если она умеет греть еду, а не тарелку).Но есть редкая порода технологий, которые меняют не только быт. Они меняют правила игры. Саму идею того, что значит быть человеком в мире машин.И три года назад маленький, почти шуточный релиз стал началом самой масштабной технологической перестройки со времён iPhone.Это история о том, как идеалистический стартап попытался построить безопасный ИИ,a навёл панику в Google, разбудил китайских исследователей, заставил президентов издавать указы, а Microsoft — улыбаться слишком широко.И всё это — за какой-то третий сезон «Мандалорца».Глава 1️⃣ . Однажды в Сан-Франциско, в компании, которая должна была спасать мирУ OpenAI был странный план: Сделать ИИ, который будет слишком мощным, чтобы его можно было доверить кому-нибудь… кроме них же.Благородная миссия: — открытость, — безопасность, — кооперация, — общее благо человечества.Ну знаете — тот этап стартапа, когда ты ещё искренне веришь, что меняешь мир, а не квартальную отчётность.Компания строилась как монастырь ИИ-этики.Суицидально честная, некоммерческая, принципиальная.И вот — ноябрь 2022 года.OpenAI нажимают кнопку «ChatGPT — research preview», даже не догадываясь, что подписывают себе пожизненную подписку на безумие.Глава 2️⃣. Пять дней, которые уничтожили старую индустриюПросто пять дней — и миллион пользователей.Google в шоке.Учителя хватаются за дневники.Студенты — за возможность наконец-то не писать курсовые.Весь мир — за голову.«Мы просто выкатили превьюшку», — оправдывалась команда.Но нет. Мир услышал:«Вот ваш джинн. Не забудьте закрыть лампу после использования».ChatGPT стал символом эры, в которую мы все упали, как дети на батут.И OpenAI впервые поняла:Да, оно уже началось.Глава 3️⃣. 2023–2024. Когда идеалисты вдруг обнаружили, что зарабатывают миллиардыВыручка растёт как тес

Похоже, мы дождались: Perplexity выкатили свой браузер на iOS и Android.Я только скачал — и первые же минуты поймал себя на редком для мобильного браузинга ощущении спокойствия. Открываешь сайт — и тишина. Никаких крикливых баннеров, никаких «залетай в приложение», никаких попыток угадать, где спрятана кнопка закрытия. Можно наконец нормально смотреть сериальчики и аниме с телефона, не отбиваясь от всплывающей рекламы как от злых духов.В мобильной версии уже работает тот самый агент из десктопа. Он разбирает вкладки, делает сводки и вообще помогает ориентироваться в хаосе открытых страниц так, как обычные браузеры даже не пытаются.Но за время тестирования сразу вылезла ложка дёгтя, и довольно заметная. Каждый запрос — если не указать принудительно использовать Google — уходит через Perplexity. И особенно это чувствуется, когда хочешь просто открыть сайт и посмотреть любимый сериал. Вместо привычной загрузки начинается проверка Cloudflare, и вот у меня прямо сейчас она висит уже приличное время. Серия так и не загрузилась, а я всё смотрю на эту проверку.Продолжение следует…Похоже, мы дождались: Perplexity выкатили свой браузер на iOS и Android.Я только скачал — и первые же минуты поймал себя на редком для мобильного браузинга ощущении спокойствия. Открываешь сайт — и тишина. Никаких крикливых баннеров, никаких «залетай в приложение», никаких попыток угадать, где спрятана кнопка закрытия. Можно наконец нормально смотреть сериальчики и аниме с телефона, не отбиваясь от всплывающей рекламы как от злых духов.В мобильной версии уже работает тот самый агент из десктопа. Он разбирает вкладки, делает сводки и вообще помогает ориентироваться в хаосе открытых страниц так, как обычные браузеры даже не пытаются.Но за время тестирования сразу вылезла ложка дёгтя, и довольно заметная. Каждый запрос — если не указать принудительно использовать Google — уходит через Perplexity. И особенно это чувствуется, когда хочешь просто открыть сайт и посмотреть любимый сериал. Вместо привычной

Личный кейс: LLM-агенты против Яндекс.Карт. Проиграли всеПривет, котики! 🐾Сегодня у меня для вас история про боль, надежду, лёгкую истерику и немного ИИ-магии, которая… ну скажем так… не сработала так, как я ожидал.Если вы хоть раз пытались собирать отзывы с Яндекс.Карт — вы уже можете заранее посочувствовать. 🛠 Как я решил быть умнее этой задачиНачалось всё с простой идеи:«А давайте-ка не вручную. Пусть LLM-агенты делают работу, для этого они и существуют.»Запускаю двух:один — через Perplexity Comet,второй — на OpenAI.Первые пару минут я даже почувствовал себя продвинутым человеком будущего: агенты что-то там кликают, бегают по карточкам, делают вид, что знают, что делают.Результат через 10–15 минут:один собрал примерно 40 отзывов,второй — около 15,и оба одновременно вывалились по таймауту, как будто у них в контракте прописано: «работаем строго до первой усталости».Если коротко — частично помогли, но объём нужен был намного больше, поэтому я в итоге снова сидел и страдал ручками.🤷‍♂️ Дальше — стадия отрицания и писем “мудрецам”Я сделал то, что делает каждый человек, столкнувшийся с задачей, которой он не хотел заниматься:написал знакомым, которые «разбираются».Ответ был прям уверенный и бодрый:«Посмотри Apify. Там куча готовых парсеров, может подойдёт.»Ну окей. Если говорят — проверю.Но если что — помните: это всё ещё не реклама. Даже ссылка на сервис — без UTM-меток, вот настолько не реклама. Это просто стадия «отчаянный поиск спасения».🧪 Мой эксперимент с ApifyЗахожу.Вижу огромный каталог:соцсети, маркетплейсы, карты, недвижимость, лиды, сайты, всё подряд.Чувствуется, что под капотом там реально много работы — целая библиотека из тысяч инструментов.И даже полезно выглядит:можно запускать парсеры через API, комбинировать с LLM, строить свои процессы.Внутри скорее «оркестратор данных», чем просто «парсер».Но давайте честно.Я-то пришёл ради Яндекс.Карт.И вот тут начался сюжет, знакомый всем, кто когда-либо пытался автоматизировать Яндекс:Google Maps? Отлично.Ai

Shopping Research в ChatGPT: OpenAI решила стать вашим личным шопинг-другом — и немного продавцом совестиПривет, котики! 🐾Кажется, OpenAI снова выкатила штуку, которая тихо подкрадывается, забирает у вас контроль над жизнью… и делает это так удобно, что сопротивляться вообще не хочется.На этот раз — Shopping Research, «исследование покупок» внутри ChatGPT.По факту — это первый официально признанный ИИ, который смотрит на наши метания между “взять этот пылесос или подождать скидку?” и говорит: «Так, успокойся, сейчас всё разложу по полочкам» .И да… судя по описанию, OpenAI как будто решила стать тем другом, который приходит в магазин с блокнотом и сравнивает модели по таблице — но без осуждающего взгляда.🛍 Что это вообще такое?Shopping Research — это не просто «поговори со мной о пылесосах».Это специализированный ИИ-агент внутри ChatGPT, который берет ваш неопределённый запрос вида: «Хочу тихий пылесос, чтобы не будить соседей, но ещё чтобы был мощный, лёгкий, стоил недорого и желательно делал кофе»…и превращает его в полноценный сценарий выбора товара с анализом моделей, цен, наличия и компромиссов, будто вы позвали супер-продавца, который удивительным образом не пытается вам ничего впарить .⚙️ Как это работает (человеческим языком)1. ChatGPT понимает, что вы собираетесь тратить деньгиВы пишете что-то вроде:«Посоветуй ноутбук для дизайна до 120к».ChatGPT такой: «Ага, это шопинг».И тихонечко включает специальный режим. Или вы сами выбираете его в меню.2. Вам задают уточняющие вопросыБюджет, форм-фактор, цвет, требуемая магия внутри ноутбука — всё уточнят.Если память включена, ChatGPT вспоминает, что вы «тот самый человек, который всегда жалуется на шумные вентиляторы» .3. За кулисами запускается маленькая интернет-сверхразведкаИИ лезет в интернет, сверяет:— цены— характеристики— наличие— отзывы— фотоИ делает это, пока вы просто сидите и думаете, как хорошо жить в 2025.4. Спустя пару минут прилетает персональный отчётВыглядит как небольшой PDF-дайджест вашей жизни:т

Claude Opus 4.5: когда апдейт внезапно оказался настоящим апдейтомПривет, котики! 🐾Anthropic выкатила Opus 4.5 — и знаете, это тот случай, когда апдейт не пытается притворяться чем-то большим, он реально ощущается большим. Такой «старший брат», который приходит, смотрит на ваш проект и говорит: «Так, отойдите, сейчас я разберусь».Ну, нам так говорят… и мы, конечно же, верим 😏🤖 Что за зверушка такаяOpus 4.5 — флагман семейства Claude. Если Sonnet 4.5 — это быстрый и юркий ассистент, то Opus — это уже взрослый товарищ, которому можно доверить несколько часов автономной работы.Что он умеет:— вывозить длинные процессы без провалов и «ой, я забыл, что мы делали»— управлять инструментами, файлами, браузером, IDE— разруливать сложные куски кода— вести себя как нормальный агент, а не «бот, потерявший контекст на 17-й минуте разговора»💡 Что нового и почему это важнее маркетинговых слов1. ПроизводительностьAnthropic заявляет, что модель обходит Sonnet 4.5 и конкурентов, при этом съедает меньше токенов. Красиво звучит — и, что удивительно, по тестам это правда.2. ЦенаВот тут вообще сюрприз: вход — $5 за миллион токенов, выход — $25.Для Opus это не просто недорого — это знак, что ребята заметили: предыдущие ценники брали не все желающие.3. Инструменты и параметр effortПоявился переключатель «как сильно думать», и модель теперь меньше засоряет контекст при работе с инструментами. То есть можно выбрать режим:— «быстренько сделай»— «серьёзно подумай»И платить будете ровно за тот уровень мозгов, который вы включили.🔥 Примеры, от которых брови сами поднимаютсяВ тестах модель изображала сотрудника авиакомпании. Клиент — на самом дешевом тарифе, менять билет нельзя.Обычная модель говорит: «Извините, правила».Opus 4.5 говорит: «А давайте апгрейднем тариф, где менять можно, а потом поменяем».Формально — по правилам.Фактически — хак системного мышления.QA считает это «ошибкой».Anthropic считает это «инженерным подходом». Я — тоже. Хотя, будь это реальная авиакомпания, за такой «креа

300+ промптов от OpenAI: по ролям, структурировано, в одном местеПривет, котики! 🐾Кажется, мы с вами так давно не разбирали хорошие промты, что у меня уже начался лёгкий «промптовый голод». И тут — оп! — я натыкаюсь на большую, аккуратную и очень вкусную подборку промтов прямо от OpenAI.Причём не просто хаотичную кучу запросов, как у нас обычно бывает в закладках, а целую библиотеку из 300+ промптов, разложенных по профессиям, задачам и специализациям.Да, вы правильно поняли: OpenAI решила сделать ремонт у нас в голове и навела порядок в хаосе промптов.📚Что вообще происходит?OpenAI выпустила Prompt Packs — огромную коллекцию промптов для бизнеса и разных ролей: продажи, продукт, маркетинг, HR, финансы, менеджеры, инженеры, образование и даже госстуктуры.Вот вам масштаб: 20+ пакетов × по 20–25 промптов каждый, всего больше 300 промптов — и всё бесплатно.Каждый пакет — это не просто «вот тебе промпт, удачи». Он структурирован:— примеры использования— вариации— рекомендации, как адаптировать под ваши процессы— готовые шаблоныПо сути: не просто промпт, а маленький workflow.🧩Какие есть направления?Вот основные специализации (держитесь, их много):— Sales — холодные письма, follow-up после демо, конкурентка, анализ воронок.— Product — исследование конкурентов, UX, стратегия, аналитика.— Marketing — кампании, контент, конкурентка, анализ перформанса.— Engineering — архитектура, документация, дебаг.— HR — рекрутинг, вовлечённость, performance review.— IT — тикеты, документация, скрипты.— Managers — цели, коммуникации, состояние команды.— Executives — стратегия, визуализации, ресерч.— Customer Success — адаптация, анализ, аккаунт-планы.— Finance — бенчмаркинги, анализ рынков.— Education (K-12 / Higher) — для учителей, студентов, админов.— И универсальный ChatGPT for Any Role — база-база.Короче: если вы живой человек и у вас есть работа, там найдётся пакет и для вас.🎯 Почему вообще это важно?Потому что, как показали исследования (и это не моя выдумка):хороший промпт может

Почему сбой Cloudflare уронил нейросети: разбираем, что пошло не такПривет, котики! 🐾Если сегодня ваши любимые нейросети внезапно начали «фыркать» ошибками, белыми экранами и странными сообщениями про challenges.cloudflare.com, — не переживайте. Это не ИИ устал от наших промптов.Это Cloudflare решил устроить перерыв, и вместе с ним легла половина привычных сервисов.🌐 Так кто вообще такой этот Cloudflare?Если очень по-простому, Cloudflare — это такой «трафиковый супергерой», который стоит между нами и миллионами сайтов.Он ускоряет загрузку страниц, фильтрует подозрительные запросы, защищает от атак, хранит копии контента на серверах по всему миру, чтобы сайт открывался не вечность, а быстро и приятно.Плюс Cloudflare — это ещё и огромная сеть «дорожных развязок», через которую проходят запросы пользователей. Чтобы вы могли открыть сайт, ваш компьютер сначала спрашивает:«Эй, а куда вообще идти?»И Cloudflare такой:«Сюда, дорогой, вот правильный адрес».Это и есть DNS, только без страшных слов. Интернету нужно знать, где «живёт» сайт, а Cloudflare выступает как телефонный справочник и охранник на проходной одновременно.🤖Почему упали именно нейросети?Потому что вокруг любой нейросети стоит целая IT-инфраструктура.Чтобы ChatGPT, Claude, Perplexity и остальные ощущались «быстрыми и стабильными», их компании используют Cloudflare как:— входную дверь,— охранника,— ускоритель,— и иногда даже как часть своей инфраструктуры.То есть модели работали, сервера не горели, никто не забыл как писать текст.Но дорога к ним была перекрыта.Типа: ИИ сидит дома, чай пьёт, а вот домофон сломался. Вы стучите — он вас просто не слышит.🧩Почему из-за сбоя одной компании всё так упало?Интернет давно стал очень централизованным.Кажется, что сайтов миллиарды, но огромное количество из них завязано на нескольких крупных инфраструктурных игроков. Cloudflare — один из самых больших.Он обслуживает десятки миллионов сайтов и огромный кусок всего трафика. Поэтому если у него происходит сбой — ломается