Вопрос: Как оценить, насколько человек хорошо использует ИИ?\nОтвет: Посмотрите, сколько он тратит на ИИ, превышает ли эта сумма 300 долларов в месяц.\n\n- Превышение 300 долларов говорит о том, что он подписался на множество ИИ-продуктов, значит, он хотя бы их опробовал и считает эти продукты эффективными.\n- Если он продолжает тратить деньги на ИИ, это означает, что он получает от ИИ большую ценность.\n- Если ИИ выходит из строя, он почувствует, что его нормальная работа нарушена, его рабочая модель уже изменилась, не говоря уже о том, что он отменил подписку на полезный ИИ.\n- 300 долларов говорит о том, что он, возможно, подписался на некоторые премиум-подписки, это сигнал о высоком спросе от гиков.\n\nЯ не верю, что человек, использующий API-пакет за 20 долларов или даже бесплатно, может утверждать, что хорошо использует ИИ и много практикуется.\nЭто может означать, что он разбирается в каком-то одном аспекте, но абсолютно не может разбираться во многих аспектах.\n\nЧестно говоря, даже если просто запустить агента для обработки счетов, это обойдется в несколько сотен долларов в месяц.

В 2023 году обучали chatGPT, midjourney, stable diffusion В 2024 году обучали comfyui, dify, coze В 2025 году обучали deepseek, офис, vibe, кодинг Я посмотрел, 60% этих курсов ведут одни и те же люди 😂 Содержание меняется, имена и титулы меняются Но формула остается прежней Платформа тратит 199 на малый рост Или просто выпускает книгу, чтобы вести курс В любом случае, для того чтобы научить других, самым большим барьером может быть потеря лица Учителей на 40 баллов полно Курсы за несколько тысяч тоже неплохи Если говорить, что люди не испытывают FOMO по поводу ИИ, я думаю, это не совсем так Но тех, кто действительно может это использовать, похоже, не так уж и много 😂

47 советов по использованию Claude Code Если сохранил, значит, уже освоил

Этот текст и звуковая модель слишком сильны. Есть еще что-то, где Го Дэган рассказывает о династии Мин...

Не спрашивайте, как я кодирую с настроением. Отправляю вам набор подсказок, забирайте, не благодарите.

Чтобы создать что-то, что может стать вирусным, нужно учесть как минимум несколько моментов: - Стремление к успеху: я делюсь этим, чтобы другие узнали меня и подумали, что я крут и умен. - Интерес: я делюсь этим, чтобы другие могли испытать радость вместе со мной. - Социальное признание: я делюсь этим, потому что это имеет ценность для других, и я могу получить социальное признание. - Практическая ценность: я делюсь этим, чтобы заработать деньги или привлечь внимание. - Конформизм: все делятся этим, и если я не поделюсь, я буду выглядеть неуместно. Чем больше элементов присутствует, тем выше вероятность, что это станет вирусным. Если это также может создать цепочку выгод, то распространение будет еще шире. Это касается мотивации для дележа, но дележ — это воронка: сначала другие должны увидеть, затем понять, и только потом они поделятся. Поэтому нужно сначала обеспечить видимость. Но желание получить видимость и желание делиться имеют некоторые различия. Видимость в основном зависит от комментариев, и логика, которая вызывает комментарии, отличается от той, что вызывает дележ.

С помощью Readdit добавил Opus 4.1, чтобы посмотреть посты, и обнаружил упоминание о двух MCP, усиливающих способности ClaudeCode: Zen и Serena. Но мнения людей совершенно разные: некоторые очень любят, а другие считают это совершенно бесполезным. Я думаю, что именно так и работает ИИ: когда он дает хорошие результаты, людям он нравится, но когда результаты равны нулю, люди его ненавидят (потому что это трата времени). Если у какого-то ИИ-продукта есть небольшая группа людей, которые говорят, что он особенно хорош, это стоит попробовать. Кто-нибудь пробовал эти два MCP? Оставьте комментарий о своем опыте!

Каждый может сделать небольшой проект VibeCoding, например, этот -- слушатель контента Reddit. На самом деле, его можно использовать для поиска учебных материалов, перевода, нахождения популярных постов в определённом subreddit, что поможет постепенно привыкнуть к стилю этого subreddit и легче писать вирусные статьи. Я использую его как источник информации, даже для изучения английского языка, агентства используют его для поиска идей для контента, бренды используют его для мониторинга событий других брендов, а я занимаюсь этим в основном для того, чтобы на следующем этапе заняться контентным маркетингом на Reddit, создавая автоматизированный источник информации для моего Reddit Agent. Код для ограниченного бета-тестирования: RDDT-TDGIA-DIZ 【Настоящее бета-тестирование, база данных уже была очищена один раз, ха-ха】

Снова делюсь идеей о том, как зарабатывать деньги, будучи безработным. Используйте vibecoding для создания iOS-клиентских приложений, делайте что-то вроде каркаса. Что такое каркас? Например, классифицированная галерея изображений или классифицированный аудиоплеер. Это просто список, который хорошо организует контент, чтобы пользователям было удобно искать. Создайте каркас, внутри которого не нужно менять контент. Сейчас с помощью vibecoding это делается очень быстро, и легко можно внести изменения, а проверка в App Store тоже довольно сложная, это как AI-обертка. Вам нужно просто организовать контент, упаковать его полностью. Затем откройте Seven Mai или что-то подобное, чтобы проверить ключевые слова ASO. Просто выложите это в сеть и все. Продукт бесплатный, внутри полно рекламы, 8 юаней за пожизненную подписку без рекламы. Вы можете сделать что-то вроде "Друзей" или "Современной эпохи", или создать курсы известных людей, не думайте, что это пиратство, ничего страшного. Вы даже можете использовать бренды других людей, скачивать их, даже если это мусор, не важно, пусть они удаляют. Ранее кто-то использовал vibecoding для генерации инструментов appconnect, и с его помощью постоянно создавал контент для размещения, этот процесс не занимает много времени. В первый день вы можете создать приложение за 3 дня, а потом сможете делать новое приложение за 3 часа. Так вы сможете создать сто приложений, и всегда найдется возможность занять место в ключевых словах, это накопительный процесс, самое главное, что вы все упаковали локально, и никаких затрат на ресурсы, активы с нулевыми затратами. Найдите что-то, что может привлечь внимание, и затем вложите усилия в оптимизацию. В эпоху ИИ таких арбитражных возможностей слишком много, учитесь на практике, нет ничего невозможного. Самое важное — верить в себя и в ИИ, не увеличивайте сложности.

Я посмотрел на Prompt101, поделенный Anthropic. Среди них есть два, которые я считаю полезными для использования: Первый называется Предварительный ответ (Pre-fill Response) >Что делать: Вызов API, который напрямую предоставляет начало ответа модели. >Почему: Это эффективный прием для принуждения модели к выводу определенной структуры (особенно JSON). >Пример: В разделе "ассистент (assistant)" API-запроса просто вставьте левую фигурную скобку {, чтобы направить модель на продолжение написания полного JSON-объекта. Этот предварительный ввод облегчает направление модели на ответ в соответствии с вашим форматом вывода, поскольку LLM - это игра в слова. Второй - это отладка подсказок, используя функцию "Расширенное мышление" (Extended Thinking / Scratchpad) >Функция: Это мощный инструмент отладки. Включив эту функцию, модель явно покажет свой "процесс мышления" или "черновик". >Как использовать: Анализируя записи мышления модели, вы можете понять, на каких этапах она испытывает трудности или заблуждается. Затем вы можете преобразовать эти инсайты в более четкие пошаговые инструкции, закрепив их в своих подсказках, чтобы сделать подсказки более мощными и эффективными. На самом деле это идея, которую делился Юлон в 2023 году, что когда результаты вывода подсказки не соответствуют ожиданиям, необходимо общаться с моделью, чтобы подтвердить, какая часть подсказки была неправильно понята. Печать мышления также является вариантом этой идеи. Это то, что я узнал, в видео может быть еще другая информация для изучения👇