RinatAI

В промпте указываете свой продукт или можете загрузить его и пишите промпт ниже:

Изображение от первого лица в ярко освещенном проходе супермаркета, реалистичные человеческие руки, держащие бутылку газировки Fanta рядом с камерой. Яркий оранжевый напиток в фирменной бутылке окружен многослойным голографическим дополненным интерфейсом, отображающим данные о питании, включая количество калорий, содержание сахара, кофеина, показатель свежести, срок годности и рекомендуемые освежающие рецепты и коктейли на основе Fanta. Элементы Ul плавно перемещаются и перестраиваются в зависимости от направления взгляда, как будто реагируя на фокусировку пользователя. Боковым зрением слева виден вертикальный полупрозрачный список покупок с отмеченными товарами, где газировка Fanta подсвечена как текущий активный пункт. Гиперреалистичная смешанная реальность, чистый футуристический дизайн дополненной реальности, стеклянные панели Ul, мягкое окружающее свечение, реалистичное освещение и тени, естественная глубина резкости, захватывающий интерфейс от первого лица, возможности розничной торговли нового поколения. Текст на русском языке.

Больше промптов тут: https://t.me/dailyprompts

Gemini 3 Pro сильно умнее 2.5 Pro. Но вместе с этим он стал гораздо более требовательным к формулировкам. Если писать промпты «как раньше», вы будете недополучать большую часть его мощности.

Ниже — выжимка рабочих практик из статьи о Gemini 3, адаптированная под реальное использование: от маркетинга и аналитики до кода и длинных контекстов.

1. Как в принципе мыслит Gemini 3

Gemini 3 любит:

• прямоту, а не «продажные» уговоры

• логику, а не воду

• структуру, а не хаос

Отсюда три базовых правила:

1. Максимально точные инструкции
   
   Не «сделай текст лучше», а:
   
   «Перепиши текст для Telegram-канала: деловой стиль, без эмодзи, 1200–1500 знаков, в конце добавь 3 конкретных совета списком».

2. Чёткие рамки и параметры
   
   Определяйте всё, что можно трактовать по-разному: длину, тон, формат, аудиторию, язык

3. По умолчанию он не болтливый
   
   Если вам нужен «разговорный», «человечный» или «сторителлинговый» формат — просите об этом прямо:
   
   «Пиши живым, разговорным языком, как эксперт в блоге» или «Пиши сухо, по делу, минимально эмоционально».

2. Структура промпта: порядок важнее, чем кажется

Gemini 3 очень хорошо реагирует на структурированные промпты — особенно в XML или Markdown. Главное — выбрать один формат и держаться его.

Вариант 1. XML-структура

<role>
Ты — маркетинговый стратег для онлайн-воронок в Telegram.
</role>

<constraints>
1. Пиши по делу, без "воды".
2. Не используй эмодзи.
3. Примеры давай в формате списков.
</constraints>

<context>
[Вставь сюда текст, данные, скрипты, аналитику]
</context>

<task>
Проанализируй контекст и:
1) Сформулируй выводы.
2) Предложи 3 идеи для постов в Telegram.
3) Дай пример одного готового поста.
</task>

Вариант 2. Markdown-структура

# Роль
Ты — эксперт по запуску автоворонок в Telegram.

# Ограничения
- Без эмодзи
- Стиль: деловой, но живой
- Аудитория: маркетологи и владельцы онлайн-школ

# Контекст
[сюда вставляете текст, таблицы, скрипты, результаты рекламы]

# Задача
1. Сначала кратко резюмируй контекст (3–5 тезисов).
2. Затем предложи стратегии улучшения.
3. В конце дай чек-лист действий по пунктам.

Такая структура даёт модели понятные «границы»: где правила, где данные, где конкретная задача.

3. Длинные контексты: книги, код, большие отчёты

С длинными текстами у Gemini 3 есть две ключевые фишки:

1. Инструкции — в конце
   
   Если вы кидаете ему книгу, кодовую базу, большой CSV или расшифровку вебинара, то: сначала даёте массив данных, а инструкции и вопросы — в самом конце.

2. Якорная фраза для контекста
   
   Всегда «мостите» переход от данных к запросу: «Исходя из информации выше, ответь на вопросы» или «На основе предыдущего контекста сделай…».

Пример:

# Контекст
[сюда вставлен текст книги / код / транскрипт видео]

# Задача
Исходя из информации выше:
1. Составь структурированное резюме.
2. Выдели 10 самых практичных идей.
3. Предложи, как использовать это в воронках продаж в Telegram.

4. Заставьте его планировать и думать вслух

Одна из сильных сторон Gemini 3 — умение планировать. Не бойтесь просить его раскладывать задачу на шаги.

Прямо в промпте можно требовать:

• разбиения цели на подзадачи

• проверки полноты данных

• предложения «продвинутых» решений, а не только базовых

• само-проверки ответа перед выдачей

Пример фрагмента промпта:

Перед тем как отвечать, сделай следующее:
1. Разбей задачу на подзадачи.
2. Проверь, хватает ли данных. Если нет — перечисли, чего не хватает.
3. Предложи стандартное решение и "решение для продвинутых".
4. В конце сравни свой ответ с моей исходной задачей и напиши, где были допущения.

5. TODO-трекер внутри модели

Ещё одна рабочая практика — встроенный TODO-лист прямо в ответе модели. Это дисциплинирует и её, и вас.

Просите:

Создай TODO-лист и отслеживай прогресс:

- [ ] Основная цель
- [ ] Шаг 1
- [ ] Шаг 2
- [ ] Проверка результата

По мере решения задачи отмечай выполненные пункты [x].

Gemini 3 будет идти по шагам, а не «выплёвывать» ответ единым блоком.

6. Автокритика: пусть сам проверит себя

Перед финальным ответом можно заставить модель критически пройтись по тому, что она написала.

Например:

Перед тем как выдать финальный ответ:
1. Проверь, ответил ли ты на мой реальный запрос, а не только на формулировку.
2. Убедись, что стиль и тон соответствуют описанной аудитории.
3. Если делал предположения из-за нехватки данных — явно их перечисли.
4. Только после этого выдай финальную версию ответа.

Это сильно повышает качество сложных текстов, стратегий, исследований.

7. Агентный режим и инструменты

Если вы используете Gemini 3 с инструментами (поиск, код-рантайм, базы знаний и т. д.), задавайте рамки «агентности»:

• «Работай, пока задача не будет полностью решена»

• «Если инструмент падает с ошибкой — предложи альтернативный путь»

• «Не возвращай мне ответ, пока не проверишь, что он реально решает задачу».

8. Готовый шаблон промпта под свои задачи

Ниже базовый шаблон, который вы можете адаптировать под маркетинг, аналитику, код или обучение:

<role>
Ты — [опиши роль: маркетолог, аналитик, преподаватель и т. д.].
</role>

<constraints>
- Стиль: [формальный/разговорный/экспертный].
- Аудитория: [кто будет читать].
- Формат ответа: [пост для Telegram / план / таблица / код].
- Ограничения: [без эмодзи, длина, язык].
</constraints>

<process>
1. Разбей задачу на подзадачи.
2. Проверь, хватает ли данных.
3. Создай TODO-лист и отмечай прогресс.
4. Сначала опиши план, затем выполни его.
5. В конце оцени, насколько ответ решает исходную задачу.
</process>

<context>
[сюда вставляете данные, тексты, код, аналитику]
</context>

<task>
[конкретно, что нужно: "сделай стратегию", "написать пост", "проанализировать запуск"]
</task>

9. Что ещё стоит сделать прямо сейчас

Чтобы извлечь максимум из Gemini 3, имеет смысл:

1. Собрать библиотеку промптов
   
   Держите свои лучшие промпты в Notion, Obsidian или любом другом менеджере знаний и регулярно улучшайте их.

2. Разнести роли по шаблонам
   
   Отдельные шаблоны: для маркетинга, для анализа, для кода, для обучения команды.

3. Сделать один «мастер-промпт»
   
   Создайте универсальный каркас, как в примере выше, и просто подставляйте контекст и задачи.

Больше полезного про ИИ тут: https://t.me/dailyprompts

Создаем прозрачные объекты различной техники. Добавляете фото и используете промпт ниже.

Выступаю в качестве креативного директора, создающего обширную эклектичную коллекцию “предметов повседневного обихода в новом контексте”.

ВЫБРАННАЯ КАТЕГОРИЯ:

Бытовая техника и инструменты / Аудиотехника

ВЫБРАННЫЙ ПРЕДМЕТ:

Виниловый проигрыватель — мгновенно узнаваемый, переосмысленный как технологический артефакт класса люкс.

КОНЦЕПЦИЯ:

Превратите классический виниловый проигрыватель в прозрачный, высокоточный объект инженерной красоты.

Полностью стеклянный проигрыватель раскрывает свои внутренние системы: двигатель, систему ременной или магнитной передачи, стабилизаторы вращения, тонарм, картридж, демпферы и внутреннюю архитектуру резонансных камер. Встроенная компьютерная схема работает в устройстве подобно нервной системе, визуально связывая движение, сигнал и энергию.

Виниловая пластинка зафиксирована в моменте вращения: диск находится в идеально сбалансированном, почти гипнотическом движении. Игла касается дорожки, и момент кажется застывшим во времени — ритуал, физика и технология соединены в одном кадре.

КОРПУС ПРОИГРЫВАТЕЛЯ:

Прецизионно отлитое оптическое стекло с тонким зеленым оттенком прозрачности. Вся внутренняя механика полностью видна и тщательно скомпонована.

ВНУТРЕННИЕ КОМПОНЕНТЫ:

Двигатель и система стабилизации вращения выполнены из матового титана и теплого серого металла.

Видны демпферы, стабилизаторы и направляющие элементы.

Механика тонарма полностью открыта, очищена и инженерно эстетизирована.

СХЕМА:

Встроенная компьютерная схема, интегрированная во внутреннюю архитектуру проигрывателя.

Контуры выполнены в приглушенном промышленном оранжевом цвете.

Вспомогательные компоненты в графитовых и титановых тонах.

Контуры являются физическими и структурными, а не светящимися или декоративными.

ВИНИЛОВАЯ ПЛАСТИНКА:

Полупрозрачный диск из дымчатого стекла или прозрачного полимера, с видимыми дорожками.

Этикетка минималистична, без текста или с тонкой маркировкой SHAKIROV

ИНТЕГРАЦИЯ БРЕНДА:

Логотип SHAKIROV выгравирован на стеклянном корпусе проигрывателя (на боковой или задней поверхности).

Никаких наклеек. Никаких печатных логотипов.

ДЕЙСТВИЕ / МОМЕНТ:

Видно вращение пластинки и точку контакта иглы с дорожкой.

Движение диска читается через легкое размытие, но механика и игла остаются идеально резкими.

Момент выглядит медитативным, точным и технологически выверенным.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ (БЕЗ КОРОБОК):

Проигрыватель полностью выставлен на обозрение на минимальной подставке или поверхности.

Нет крышек, кожухов или скрытых элементов.

Все компоненты видны благодаря дизайну.

ФОТОСЪЕМКА И ОСВЕЩЕНИЕ:

Стиль: Редакция высококачественного продукта (Обои* / Dezeen).

Освещение: Мягкое студийное освещение с тщательно контролируемыми отражениями, чтобы подчеркнуть толщину стекла, движение и внутреннюю глубину. Никаких резких теней.

Фон: чистая, бесшовная циклорама светло-серого или белого цвета.

ЦВЕТОВАЯ ГАММА:

Основные тона: прозрачное стекло с едва заметным зеленым оттенком, теплые серые тона, нейтральный титан.

Акцент: сдержанный оранжевый цвет SHAKIROV только в корпусе.

Общее настроение: чистая, интеллектуальная, технологичная роскошь.

ГРАФИЧЕСКИЕ элементы интерфейса (UI):

Внизу слева:

Небольшой минималистичный двухстрочный дескриптор, идентифицирующий объект.

Внизу справа:

Небольшой, незаметный, монохромный логотип SHAKIROV.

Не визуализируйте названия шрифтов или цветовые коды.

КАМЕРА И ДЕТАЛИЗАЦИЯ:

Полнокадровый, 50-миллиметровый эквивалент.

Сверхвысокая реалистичность: точные отражения в стекле, физика движения, микродетали в схемах и механических узлах.

Допускается небольшая глубина резкости, но проигрыватель, пластинка и игла должны оставаться полностью различимыми.

Больше примеров и промптов тут: https://t.me/dailyprompts

В конце 2025 года исследователи Microsoft опубликовали одну из самых интересных на сегодня работ о влиянии генеративного ИИ на рынок труда. В отличие от большинства предыдущих исследований, основанных на экспертных оценках или теоретических моделях, эта работа опирается на эмпирические данные: более 200 000 реальных диалогов пользователей с Bing Copilot.

Идея довольно простая, но сильная: если люди уже сегодня используют ИИ для выполнения рабочих задач, то по этим данным можно понять, какие виды деятельности и какие профессии реально затрагиваются в первую очередь.

Как именно считали

Авторы взяли базу O*NET, в которой каждая профессия разложена на набор типовых рабочих активностей (Intermediate Work Activities). Затем с помощью отдельного LLM-пайплайна они классифицировали каждый диалог по двум осям: какую задачу пытался решить пользователь и какие действия фактически выполнял ИИ в ходе диалога.

Это важно, потому что одно дело — когда человек использует ИИ как инструмент и сам остаётся в контуре работы, и другое — когда ИИ по сути выполняет значимую часть задачи самостоятельно. В статье это разделение называется user goal и AI action.

Для каждой активности считались три метрики: как часто она встречается, насколько часто задача успешно завершается и какую долю всей работы в рамках этой активности ИИ способен покрыть. После этого всё это агрегировалось на уровень профессий с учётом того, какие именно задачи в них являются ключевыми.

Результатом стал так называемый AI Applicability Score — не «вероятность увольнения», а оценка того, насколько большая часть работы в профессии в принципе уже сейчас лежит в зоне применимости ИИ.

Главный результат: ИИ — это про информационную работу

Самый устойчивый и хорошо читаемый вывод исследования состоит в том, что генеративный ИИ почти полностью сосредоточен на информационном труде. То есть на задачах, связанных с созданием, обработкой, анализом и передачей информации.

Если посмотреть на реальные паттерны использования Copilot, то чаще всего люди просят его писать и редактировать тексты, объяснять сложные темы, готовить справочные материалы, отвечать на вопросы клиентов, структурировать знания и помогать с аналитическими сводками. Эти типы активностей используются в Copilot непропорционально часто по сравнению с их долей в реальной экономике.

Это логично: современные LLM — это в первую очередь универсальные машины для работы с текстом и знаниями.

Какие профессии оказываются вверху списка

Когда авторы агрегируют данные на уровень профессий, в топе оказываются почти исключительно роли, где основная ценность — это работа с информацией. Переводчики, писатели и авторы текстов, журналисты, редакторы, PR-специалисты, службы поддержки, различные офисные и административные роли, аналитики, часть специалистов по продажам и консалтингу.

Важно правильно интерпретировать этот список. Речь не о том, что эти профессии «исчезнут». Речь о том, что существенная часть их повседневных задач уже сейчас может быть либо сильно ускорена, либо частично выполнена ИИ.

Автоматизация против усиления

Один из самых интересных моментов статьи — это разделение двух сценариев использования ИИ. В одних профессиях ИИ в основном используется как усилитель: человек делает ту же работу, но быстрее. В других — часть задач начинает делегироваться ИИ почти целиком.

Например, в технических и математических ролях ИИ чаще выступает как ассистент, помогающий думать и писать. А в бизнес- и финансовых операциях он чаще берёт на себя куски коммуникации, подготовки документов и типовых объяснений.

Это различие важно, потому что оно показывает, где профессии будут эволюционировать как «человек + ИИ», а где структура работы может начать заметно перекраиваться.

Почему физический труд пока в безопасности

В нижней части рейтингов оказываются профессии, завязанные на физическое взаимодействие с миром: строительство, ремонт, обслуживание техники, транспорт, уход за людьми, производство. Не потому, что они экономически «невыгодны для автоматизации», а потому что текущие LLM почти полностью отрезаны от физической реальности.

ИИ может отлично написать инструкцию для сантехника, но не может заменить самого сантехника.

Это не про увольнения

Авторы отдельно подчёркивают, что их метрика не предсказывает сокращения рабочих мест. Исторически технологии редко просто «убивают» профессии. Чаще они меняют их внутреннюю структуру. Классический пример — банкоматы, которые автоматизировали базовые операции, но в итоге роль банковских сотрудников сместилась в сторону работы с клиентами и более сложных задач.

С ИИ, судя по данным, происходит ровно то же самое: сначала он забирает рутину, потом меняет то, за что именно платят внутри профессии.

Практический вывод

Если очень упростить, то генеративный ИИ сегодня — это универсальный усилитель для любой работы, где основная ценность заключается в тексте, знаниях, объяснениях и анализе. Это значит, что в ближайшие годы конкурентным преимуществом будет не умение «писать тексты» или «делать отчёты», а умение правильно ставить задачи ИИ, проверять его результаты и встраивать его в рабочий процесс.

И, судя по данным, этот сдвиг уже идёт — не в прогнозах, а в реальном использовании.

Больше полезного про ИИ в Телеграм: https://t.me/dailyprompts