НейроGod Промты/ Claude prompt

💻GPT-5.6 официально вышла! Компания OpenAI представила новую линейку из трех моделей. У нас есть Sol для сложных задач, Terra, сочетающая качество и стоимость, и Luna, ориентированная на скорость и эффективность. Основной акцент сделан на улучшенной работе с инструментами и повышении автономности. Что нового: 👩‍🚀 Кому какая подойдёт? 🧠 GPT-5.6 Sol — настоящий стратег. Идеальна для глубокого анализа, сложных рассуждений, написания статей, сценариев, исследований и AI-агентов, которым важно видеть связи между событиями и строить долгосрочные прогнозы. 📊 GPT-5.6 Terra — выбор аналитиков. Отлично справляется с бизнес-задачами, планированием, обработкой больших объёмов информации, документами и поиском закономерностей. 🎭 GPT-5.6 Luna — творческий двигатель. Подходит для сценаристов, блогеров, писателей, маркетологов и всех, кому нужны яркие идеи, эмоциональные тексты и нестандартный взгляд. 💻 GPT-5.5 Instant — максимум скорости. Идеальна для повседневных задач: чаты, Telegram-боты, поддержка пользователей, генерация контента и быстрые ответы с минимальной задержкой. Sol также имеет режим "Ultra", который позволяет одновременно запускать несколько агентов, что ускоряет работу над крупными проектами. Она доступна через веб-интерфейс, Codex и API, а GPT-5.6 Terra будет доступна пользователям тарифных планов Free и Go. 💬Если бы вам нужно было выбрать всего одну модель для своего проекта — какую бы выбрали и почему?

📉Мир не остался без творчества. Он утонул в нём. (это практически то,о чем мы писали в нашем посте днями ранее). The Economist разобрал данные с момента запуска ChatGPT — и вот что интересно: ИИ не заменил творчество. Он его наводнил. Amazon захлёбывается от книг, написанных нейросетями. Музыкальные платформы получают десятки тысяч ИИ-треков в сутки. Код пишется быстрее с копилотами. Учёные публикуют больше статей. Юристы штампуют документы за минуты вместо часов. Создавать контент стало почти бесплатно и почти мгновенно. Вот тут начинается самое интересное. Каждый день в сеть заливается больше текста, видео, музыки и кода, чем способен потребить хоть один человек. Проблема больше не в том, чтобы что-то создать. Проблема — на что вообще стоит смотреть. Ирония в том, что ИИ породил не дефицит творчества, а дефицит внимания. И вот тут всплывает вторая, менее очевидная сторона этой же истории. Если контент создать легко, то ценность смещается туда, где легко не бывает — в суждение. В умение посмотреть на результат и понять: это хорошо или плохо. Почувствовать «нет, тут что-то не так» ещё до того, как получится объяснить, почему именно. Это качество не скачивается и не запрашивается промптом. Оно нарабатывается только одним способом: сделать плохо, увидеть почему плохо, сделать снова. А вот с этим у ИИ как раз проблема — он убирает именно плохие черновики. Зачем мучиться со структурой, если можно сразу попросить готовый вариант? Только вот через мучение со структурой и появляется глаз, который потом отличает хороший текст от посредственного. Получается замкнутый круг: ИИ завалил мир контентом → внимание стало дефицитом → а различать, куда его направить, учит именно тот путь, который ИИ теперь позволяет пропустить. Поэтому главный навык сейчас — не «уметь пользоваться ИИ». А знать, где его сознательно не использовать. 💬Почему это действительно важно. Когда контента бесконечно много, а суждение нарабатывается только через собственные ошибки, преимущество получает не тот, кто быстрее всех генерирует, а тот, кто дольше всех делал руками — и успел набить глаз, пока это ещё было нужно. Ирония в том, что чем удобнее становится инструмент, тем ценнее становится опыт, который он же и вытесняет.

🤖Чат-бот и агент — разные весовые категории Тут многие путают. Топовые модели вроде GPT или Claude в чистом виде умеют одно — отвечать. Спросил — получил текст. Это чат-бот. Агент — совсем другая история. Он не просто отвечает, а действует: открывает файл, лезет в интернет за свежими данными, дёргает нужный API. По сути, у него в руках инструменты, а не только слова. 🔍Агент-исследователь берёт веб-поиск как инструмент и сам копает информацию. 📊Агент-аналитик открывает CSV-файл и разбирает данные без ручного копирования в таблицу. И так далее — вариантов столько, сколько скиллов в него зашито. 💡Маленькая деталь, которую многие упускают: агента можно собрать под свою рутину. Надоело каждый раз придумывать промпт с нуля? Делаешь агента-генератора промптов — и он выдаёт готовые формулировки, и голова больше не занята этим вопросом. Область применения — практически без границ: от бытовых задач до узкоспециализированной работы. 🧩Отдельно стоит Hermes — агент с функцией самообучения. Он не просто выполняет команды по шаблону, а подстраивается и постепенно сам считывает, что от него нужно. Штука реально интересная. Если хочется завести себе такого «умного помощника» — пишите, будем рады помочь. @Mcityrbot или в директ канала, левый нижний угол. 💬Почему это действительно важно. Разница между чат-ботом и агентом — это разница между «инструментом для разговора» и «инструментом для дела». Пока одни продолжают вручную копировать данные из файлов и гуглить руками, другие уже делегируют это агентам и освобождают себе время под то, что действительно требует головы. Тот, кто разберётся в агентах сейчас, через полгода будет работать в другом темпе, чем все остальные. (На скрине пример агента по генерации промтов).

✨OpenAI готовится запустить GPT-5.6, ориентируясь на релиз в период с 7 по 9 июля, причём 7 июля считается наиболее вероятной датой. Компания увеличила лимиты планов для GPT-5.6, которые, как ожидается, будут значительно более щедрыми, чем в предыдущих версиях. Улучшения эффективности, по сообщениям, способствуют этим изменениям. В рамках подготовки к запуску OpenAI вводит усиленные меры безопасности, хотя они вряд ли будут сопоставимы со строгостью недавних реализаций конкурентов. Тем временем DeepMind предварительно запланировал выпуск Gemini 3.5 Pro на 17 июля после дополнительных усилий по претренингу. Также ведутся работы над новой моделью Nano Banana Pro, построенной на последней базе, которая, как ожидается, будет конкурировать с GPT-Image 1. 😎 Сэм Альтман: "Еще через год или два мы ожидаем создать системы с поразительной мощностью, способные принести огромную пользу миру. Искусственный интеллект изменит материальные условия человеческой жизни в масштабах, которых не достигала ни одна технология со времен освоения электричества, и возможно, даже превзойдет их". А через несколько месяцев после этого мы увидим еще один скачок в развитии. Этот год будет гораздо более захватывающим, чем 2025.

🎮Пост на размышление для создателей,и тех кто ищет что то новое. Или как придумать что-то «гениальное» с нуля. Это одна из самых дорогих ошибок новичков. Когда мы хотим создать продукт, Telegram-канал, Reels или бизнес, кажется, что успех придёт только с абсолютно новой идеей. Но как показывает практика рынок работает иначе. Самые успешные проекты редко изобретают новую механику. Они находят доказанную концепцию и адаптируют её под свою задачу. Например: 📱Stories уже доказали свою эффективность в одной соцсети. Затем этот формат появился почти везде. 🎥Короткие вертикальные видео сначала взлетели на одной платформе, а затем стали стандартом для всей индустрии. 🚗 Подписка давно существовала в медиа, а затем её начали использовать для автомобилей, кофе, одежды и даже программного обеспечения. Новая идея часто выглядит так: Доказанная механика + новая аудитория + новая упаковка = конкурентное преимущество. Именно поэтому перед запуском чего-либо полезно задать себе три вопроса: 1⃣Где уже работает похожая идея? 2⃣Что именно делает её успешной? 3️⃣Как перенести этот принцип в свою нишу, а не просто скопировать внешний вид? Важно понимать разницу. ❌Копирование — это повторить чужой продукт. ✅Использование доказанной концепции — это взять работающий принцип и применить его по-новому. Например, если игровая механика удерживает внимание миллиона людей, возможно, её можно использовать в обучении. Если детективная структура удерживает зрителей в кино, её можно применить в подаче новостей. Самые интересные идеи часто рождаются не внутри одной ниши, а на пересечении разных областей. Поэтому вместо вопроса: «Что бы такого нового придумать?» Попробуйте спросить себя: «Какая концепция уже доказала свою эффективность и как я могу применить её в своём проекте?» Именно так появляются решения, которые выглядят оригинально, хотя их фундамент уже давно проверен рынком. 🚀 ➡️Но мы спросим у нейросети. Промт получился большой поэтому он в комментариях ⬇️:

🤖OpenAI сообщает, что ChatGPT теперь отвечает на медицинские вопросы с 71% меньшим количеством ошибок в течение двух месяцев. Это улучшение связано с ручной проверкой 700 000 ответов врачей в 60 странах. При этом независимой клинической валидации пока нет. Парадокс в том, что лучший врач будущего — не тот, кто знает больше всех. А тот, кто лучше всех умеет работать вместе с ИИ. Потому что ценность смещается: -от запоминания → к проверке. -от диагностики → к контексту. -от знания → к суждению. -от поиска информации → к ответственности. 💡ИИ выдаёт вероятности. Человек принимает последствия. Это пример перехода от экономики экспертизы к экономике интерфейсов. Раньше профессии защищало знание.Теперь защищает способность: -задавать правильные вопросы. -понимать контекст. -замечать исключения. -нести ответственность. ИИ превращает медицину в систему с двумя уровнями: Уровень 1 — машины обрабатывают информацию. Уровень 2 — люди принимают решения в условиях неопределённости. 🤖Промт для анализа любой отрасли: #КОНТЕКСТ Появилась новость о том, что ИИ превзошёл профессионалов в узкой задаче. Большинство людей ошибочно воспринимают это как замену специалистов. На самом деле подобные события меняют структуру профессии. #РОЛЬ Ты — футуролог рынка труда, системный мыслитель и аналитик технологических сдвигов. #ЗАДАЧА Проанализируй новость по модели: 1. Что произошло на поверхности? 2. Какой скрытый сдвиг происходит в отрасли? 3. Что становится дешевле? 4. Что становится дефицитным? 5. Какие навыки теряют ценность? 6. Какие навыки становятся критически важными? 7. Как изменится профессия через 3, 5 и 10 лет? 8. Какие новые рынки и ниши появятся? #ПРАВИЛА Не обсуждай замену людей машинами. Анализируй изменение архитектуры ценности. Ищи вторичные и третичные эффекты. #ВЫХОД * Главный сдвиг * Новая ценность * Проигравшие * Победители * Новые профессии * Неочевидные возможности 🤖Нейробот 🔔Подпишись на канал #ChatGPT #manual #ИскусственныйИнтеллект #промт #prompt #prompts #OpenAI #claude #neurogod #chatgpt5 #Midjourney

🤨Шпаргалка по промптам для ИИ, которой вас никто не учил: Если коротко: Вместо того чтобы сразу просить ИИ выполнить задачу, вы сначала просите его улучшить сам запрос. При плохом ответе,проблема не в ИИ. Проблема в запросе. Есть простой приём, который мгновенно повышает качество ответов — мета-промпинг. ✔️Его суть: Не просите ИИ сразу выполнить задачу.Сначала попросите его улучшить ваш запрос. По сути, вы используете нейросеть для улучшения взаимодействия с нейросетью. Главная мысль: Плохой ответ ИИ — это часто замаскированный плохой запрос. Сильные пользователи отличаются от новичков не тем, что знают секретные команды. Они просто умеют задавать правильные вопросы. ➡️Сохраните универсальный шаблон: Выступи в роли эксперта по промпт-инжинирингу и аудитора ИИ-запросов. Твоя задача — проанализировать мой промпт и повысить его эффективность, не изменяя исходную цель. Перед анализом определи: * для какой задачи создан промпт; * какой результат должен получить пользователь; * какой информации не хватает для достижения цели. Оцени промпт по шкале от 1 до 10 по следующим критериям: * ясность формулировок; * полнота контекста; * наличие ограничений; * логика и структура; * устойчивость к неоднозначной интерпретации; * вероятность получения качественного результата. Затем выполни следующие шаги: 1. Кратко опиши назначение промпта. 2. Определи его слабые места и объясни, как они влияют на качество ответов. 3. Предложи конкретные улучшения. 4. Перепиши промпт в оптимальном виде. 5. Объясни, почему новая версия будет работать лучше. 6. Перечисли, какие техники промпт-инжиниринга были использованы при улучшении. Если для качественного анализа не хватает информации, сначала задай уточняющие вопросы. Сохраняй исходный замысел промпта и не меняй его цель без необходимости. Исходный промпт: [вставьте свой текст] 🤖Нейробот 🔔Подпишись на канал #ChatGPT #manual #ИскусственныйИнтеллект #промт #prompt #prompts #OpenAI #claude #neurogod #chatgpt5 #Midjourney

🤖 Подписки на OpenAI и Anthropic не приносят прибыли (это то, о чем мы писали в предыдущем посте) SemiAnalysis протестировал подписки на OpenAI и Anthropic, выполняя длительные задачи, чтобы использовать еженедельно предоставляемые лимиты. План OpenAI за 20 долларов обеспечивает около 700 долларов в стоимости токенов, план за 200 долларов — около 14 000 долларов. План Anthropic за 100 долларов показывает расходы на токены в размере 2000 долларов, выявляя значительные убытки на всех уровнях подписки. Обе компании предлагают подписки с фиксированной ценой и переменным использованием токенов в зависимости от задач. Анатомия убытков: ловушка фиксированных тарифов Данные SemiAnalysis отлично подсвечивают главную уязвимость текущей бизнес-модели ИИ-гигантов: парадокс «шведского стола». Изначально подписки за $20 или $200 задумывались как инструмент стабильного кешфлоу, где масса обычных пользователей, задающих пару вопросов в день, субсидирует небольшую прослойку тяжелых юзеров. Но с появлением ИИ-агентов и сложных задач по написанию кода (где контекст постоянно разрастается) продвинутые пользователи начали буквально выкачивать вычислительные мощности. Получить токены на $14 000 за $200 — это невероятный арбитраж для пользователя и финансовая катастрофа для OpenAI. Вот к каким структурным сдвигам на рынке это приведет в ближайшем будущем: Конец эпохи Flat-Rate (фиксированной платы): Модель щедрых лимитов экономически обречена. Провайдеры уже начинают менять правила игры, постепенно переводя продвинутые инструменты (например, агентов для кодинга) на жесткую тарификацию per-token, приравнивая их к стоимости API. Разрыв в маржинальности (-775% при 50% нагрузке) невозможно долго закрывать венчурными деньгами. Экзистенциальный кризис API-стартапов: Текущая ситуация создает абсурдный перекос. Если стартап строит B2B- или B2C-продукт на базе платного API, он платит полную розничную цену за каждый токен. При этом его потенциальный клиент может просто купить ChatGPT Pro за $200 и получить тот же объем вычислений в 70 раз дешевле. Это убивает бизнес-модель стартапов-«оберток», заставляя их искать ценность не в генерации текста, а в уникальных интеграциях или проприетарных данных. Смещение фокуса на малые модели (SLM): Чтобы снизить издержки на инференс (работу модели) для подписчиков, OpenAI и Anthropic будут агрессивнее маршрутизировать простые запросы на более легкие и дешевые модели (уровня Claude Haiku или GPT-4o mini), оставляя тяжеловесов вроде Claude Opus или GPT-4.5 только для самых сложных задач. По сути, рынок ИИ уперся в потолок маркетингового ценообразования, и вендорам придется отучать пользователей от бесконечного и дешевого интеллекта.

😒Сейчас все обсуждают Claude Fable 5. Но тут интересен другой момент,Claude Fable 5 будет доступен только в подписке Anthropic до 22 июня. После этого вам придется платить за использование по токенам. А это значит: 🤖Эпоха дешёвого ИИ может закончиться быстрее, чем многие думают. Сегодня за $20–200 в месяц можно получить доступ к самым мощным нейросетям и использовать их буквально часами. Но есть нюанс. На самом деле многие активные пользователи потребляют вычислительных ресурсов на суммы, которые в разы превышают стоимость их подписки. Разницу пока покрывают инвесторы, которые годами вкладывают миллиарды долларов в гонку ИИ. Но эта модель не может работать вечно. Всё чаще звучат прогнозы, что будущие топовые модели будут уходить из подписок. Подписка останется для базовых и прошлых поколений ИИ, а за самые новые версии придётся платить отдельно — за каждый запрос, как за электричество или облачные серверы. Если это произойдёт, изменится и рынок труда. Появится новый вид цифрового неравенства: • Одни будут тратить на ИИ $20 в месяц. • Другие — тысячи долларов. • А разница в продуктивности между ними будет огромной. Но есть и хорошая новость. История технологий показывает, что самые дорогие инструменты со временем становятся массовыми. Когда-то компьютеры, интернет и смартфоны тоже были роскошью. Поэтому главный навык будущего — не доступ к самому дорогому ИИ, а понимание того, когда нужна мощная модель, а когда достаточно дешёвого решения. Победит не тот, кто сжигает больше токенов. Победит тот, кто умеет получать максимальный результат за минимальную стоимость.

⁉️💬Друзья, те кто не может пройти регистрацию в chatgpt,или в любой другой нейросети вы можете купить готовый аккаунт, писать @Mcityrbot . Или теперь можно писать в директ канала в нижнем левом углу. Так же возможна оплата других зарубежных сервисов. Так же есть бот Chatgpt со всеми премиум моделями,для доступа к ChatGPT, Midjourney, Nano Banana, Claude, Gemini и другим нейросетям. 💬✏️