user10862884

SORA 2 — это новый виток генерации видео: ультрареалистичные ролики под текстовый промт, которые можно сразу публиковать в TikTok и Shorts. В этой статье расскажу про рабочие способы получить к ней доступ сейчас, как формировать промты и что делать с водяными знаками.

SORA 2 и похожие модели (Veo/VO3, NanoBanana и пр.) влетели в тренд — но официальные доступы часто закрыты через инвайты, гео-блоки или платные кредиты. Люди делятся обходами: кто-то ищет инвайт-код, кто-то пользуется агрегаторами в Telegram, кто-то платит за подписки на «посредников». Я разберу проверенные подходы, расскажу, как получить нормальное видео (вертикальное/горизонтальное), как не психовать с форматом и звуком, и — важный момент — какие практики лучше не использовать (и почему).

Кстати, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI — последнего ТГ-канала про ИИ, который ведется вручную, а не нейронками.

Коротко — рабочие пути доступа (без «ловли» инвайтов)

1. Агрегаторы / боты в Telegram — быстрый способ. В Telegram уже появились боты/сервисы, которые дают доступ к нескольким моделям (SORA 2, VO3 и др.) по подписке: платишь одну подписку — получаешь генерацию без промптовых кредитов. Это удобно, если нужно тестировать и быстро постить контент.

2. Китайские/региональные сервисы (например, mindvideo.ai и аналоги) — иногда предлагают SORA 2 как опцию в интерфейсе (есть free/Pro беты). Интерфейс может быть на другом языке — браузер переведёт. Поддерживают «текст→видео» и «изображение→видео».

3. Официальный инвайт / waitlist — старый добрый путь: ждать, ловить код, официальная подписка. Дешёвая подписка на агрегатор часто дешевле «официального» обхода, но у официальной версии больше гарантий по качеству и лицензиям.

4. Платные подписки с лицензией на коммерческое использование — если собираешься монетизировать контент, лучше купить подписку у сервисов, которые явно разрешают коммерческое использование (читай TOS перед публикацией).

Как генерировать видео — быстрый рабочий чек-лист

1. Выбирай модель и режим: text-to-video для сценариев без исходного кадра; image→video если хочешь начать с референса.

2. Формат: укажи «вертикально»/«горизонтально» прямо в промте и/или в настройках (для Shorts/TikTok ставь вертикал 9:16).

3. Промт: опиши сцену по шагам — локация, время суток, движение камеры, эмоции, продолжительность кадра. Короткий пример:
   — «Вертикальное видео 9:16, 12s. Уличная сцена вечером, дождь, мужчина в чёрной куртке идёт к камере, лёгкая подсветка справа, плавная стабилизация, кинематографическая цветокоррекция.»

4. Начальный кадр: можно подкинуть картинку для лука или оставить чисто text→video.

5. Озвучка / синхрон речи: модели обычно добавляют базовую озвучку и lip-sync; для продакшена улучшай голос отдельно (ElevenLabs + SSML).

6. Время генерации: от ~30 сек до 1–2 минут в зависимости от сервиса и очереди.

7. Скачивание и экспорт: скачай в нужном разрешении, проверь фреймрейт и соотношение сторон.

Примеры рабочих стратегий (кейс-стади)

• Быстрый TikTok: Telegram-бот с подпиской → text→video промт + «вертикально 9:16» → лёгкая музыка/голос в сервисе → публикация.

• Короткая реклама: mindvideo.ai → image→video (как стартовый кадр), в промте даёшь брендовые элементы и ударные тайминги → экспорт Pro (если доступен) → озвучка через ElevenLabs с SSML-маркировкой.

Что с водяными знаками и почему не стоит искать «волшебных» лазеек

Встречаются ролики и туториалы, где показывают, как убрать водяной знак через сторонние инструменты. Это может привести к юридическим проблемам (нарушение условий использования, авторских прав) и репутационным рискам — особенно если планируешь коммерческое использование роликов. Я не даю инструкций по обходу защиты. Вместо этого — практичные и безопасные альтернативы:

• купи подписку у сервиса, который предлагает скачивание без водяного знака;

• используй агрегатор/бота, который официально даёт такой доступ по подписке;

• договорись о лицензии с владельцем модели (если нужна массовая публикация);

• если водяной знак на бесплатном экспорте — используй сервис для коммерции или адаптируй ролики так, чтобы водяной знак не мешал (кроп/графика) — но помни об авторских правах.

Коротко: легально платить лучше, чем потом решать проблемы.

Промты: практические приёмы, которые повышают шансы получить качественный ролик

• Режь задачу на кадры: описывай сцену по шагам, не одной длинной строкой.

• Уточняй стиль: «кинематографично», «реалистично», «инстаграм-фильтр warm».

• Темп и длительность: укажи секунды на клип/переходы.

• Роль камеры: «статичная камера», «шаговая камера», «долли-вперед» — помогает получить естественную смену планов.

• Атрибуты персонажей: одежда, эмоция, возраст, ракурс лица.

• Язык промта: русский или английский обычно работают одинаково, но модуль может лучше понимать один из языков — попробуй оба.

• Тестируй с маленьким кадром: сначала 5–8 секунд, правь промт и масштабируй.

Озвучка и реалистичный голос — коротко и полезно

Если хочешь, чтобы видео звучало человечески, делай так: генерация видео → экспорт → отдельная профессиональная озвучка (ElevenLabs или аналог) с SSML-разметкой (паузы, интонация) → замена дорожки в редакторе. У меня в ТГ-канале, кстати, есть промпт для SSML-разметки голоса, который дает +100500 к реалистичности

Риски, этика и юридика — что важно учесть

• Права на образ: если видео генерирует лицо, похожее на реального человека, есть риск нарушения прав (особенно публичных персон).

• Авторские права на музыку: добавляй либо лицензионную музыку, либо музыку с правом коммерческого использования.

• Условия сервиса: читай Terms of Service — многие бесплатные варианты запрещают коммерческое использование.

• Транспарентность: если клиент или партнер требует честности, указывай, что видео AI-сгенерировано. Это вопрос доверия и репутации.

Быстрые советы — чек-лист перед публикацией

• Проверил формат (9:16/16:9).

• Озвучка синхронизирована или заменена проф-озвучкой.

• Лицензии на музыку и визуал подтверждены.

• Нет видимых водяных знаков или есть лицензия на их удаление.

• Тест на нескольких устройствах (мобильный + десктоп).

Итог

SORA 2 и похожие генеративки дают шанс делать профессиональные вертикальные видео быстро. Лучший путь — использовать агрегаторы/боты или региональные платформы, если тебе важна скорость, и выбирать официальные платные опции, если планируешь монетизацию. Не ищи «чёрные» лазейки с удалением водяных знаков — это короткая дорога к проблемам.

Учись правильно писать промты, делай озвучку отдельно через ElevenLabs с SSML, и у тебя будут ролики, которые реально работают в TikTok/Shorts.

Привет, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI. Моя работа — внедрять нейросети в бизнес и спасать людей от Excel-рабства.

Сегодня разберем тему, от которой у многих подгорает: работа с таблицами в ChatGPT. Если ты до сих пор вручную копипастишь данные из Excel или считаешь суммы на калькуляторе — этот гайд изменит твою жизнь.

Почему ChatGPT косячит с таблицами

Начнем с главного — ChatGPT не видит твою таблицу так, как видишь ее ты. Для него это просто набор символов, который он пытается распарсить. И если не объяснить ему, что к чему, получишь на выходе кашу.

Проблема в том, что большинство юзеров просто кидает файл и ждёт магии. Хуй там плавал! ChatGPT записывает Python-код для обработки данных и создания необходимого аналитического вывода — и если ты не дашь контекст, он напишет говнокод.

Пошаговая инструкция: делаем всё правильно

Шаг 1. Загружаем таблицу с умом

Когда загружаешь таблицу, сразу пиши в промпте:

Я загрузил в mnt/data таблицу [название]. В ней есть колонки: [перечисли основные]. Это данные о [контекст]

Почему это важно? ChatGPT автоматически создаёт интерактивное табличное представление, которое позволяет прокручивать данные и просматривать все строки и столбцы, но без контекста он может неправильно интерпретировать данные.

Шаг 2. Выбираем правильную модель

В левом верхнем углу ОБЯЗАТЕЛЬНО выбирай модель с возможностями анализа данных. Эти улучшения доступны в новой флагманской модели GPT-4o для пользователей ChatGPT Plus, Team и Enterprise.

Если используешь бесплатную версию — придётся довольствоваться базовым функционалом, но и там можно выжать максимум, если знать подход.

Шаг 3. Объясняем задачу на пальцах

Вот где начинается магия. Не пиши абстрактные команды типа "проанализируй". Будь конкретным:

• Убрать колонки: "Удали колонки A, B, C — они мне не нужны"

• Свести таблицы: "Объедини таблицы по колонке 'ID клиента'"

• Сортировка: "Отсортируй по убыванию продаж за Q4"

Промпты не должны указывать конкретные операции — команды на естественном языке, такие как "анализировать" или "сравнивать", достаточны для получения результатов от ChatGPT, но чем конкретнее — тем точнее результат.

Кстати, я собрал полную памятку по работе с таблицами в ChatGPT — там все возможные операции с примерами. Лежит в моём ТГ-канале, ссылка в закрепе.

Шаг 4. Одно действие — один запрос

Самая частая ошибка — пытаться запихнуть десять задач в один промпт. НЕ ДЕЛАЙ ТАК!

Правильный порядок:

1. Сначала чистим данные: "Убери все строки с пустыми значениями"

2. Потом трансформируем: "Преобразуй даты в формат YYYY-MM-DD"

3. Затем анализируем: "Посчитай средние продажи по месяцам"

Пользователи теперь могут исследовать данные более похожим на Excel способом, используя интерактивные таблицы, но с эффективностью в 10 раз выше — но только если правильно структурировать запросы.

Шаг 5. Выгружаем результат правильно

Всегда в конце промпта добавляй:

Выгрузи файл в формате xlsx ОБЯЗАТЕЛЬНО гиперссылкой с названием файла на английском языке

Почему на английском? Потому что с кириллицей могут быть проблемы при скачивании. Проверено на собственной шкуре.

Продвинутые техники (для тех, кто хочет большего)

Техника 1: Работа с большими датасетами

Для CSV-файлов или электронных таблиц размер файла не может превышать примерно 50 МБ, в зависимости от размера каждой строки. Но есть лайфхак:

1. Разбей большой файл на части

2. Загрузи первую часть и проведи предварительную обработку

3. Сохрани промежуточный результат

4. Загрузи следующую часть и объедини

Техника 2: Интерактивная работа с графиками

Теперь можно настраивать и взаимодействовать с гистограммами, линейными, круговыми и точечными диаграммами в разговоре. Просто укажи:

Построй график продаж по месяцам. Сделай линию красной, добавь точки данных

ChatGPT создаст интерактивный график, который можно будет скачать и вставить в презентацию.

Техника 3: Статистический анализ без PhD

ChatGPT понимает, как выполнять широкий спектр статистических анализов и способен выбирать подходящие методы на основе ваших требований.

Не знаешь, какой метод использовать? Просто опиши, что хочешь понять:

У меня есть данные о продажах за год. Хочу понять, есть ли сезонность и тренд

ChatGPT сам выберет нужный метод анализа и объяснит результаты человеческим языком.

Частые косяки и как их избежать

Косяк 1: Копипаст таблиц в чат Копирование и вставка таблиц в ChatGPT часто приводит к беспорядочному результату. Всегда загружай файлы через интерфейс!

Косяк 2: Игнорирование ошибок Если ChatGPT выдал ошибку — не паникуй. Просто попроси его исправить:

Получил ошибку [скопируй текст ошибки]. Исправь и попробуй другой подход

Косяк 3: Забывать про формат данных Перед загрузкой убедись, что даты в одном формате, числа без лишних символов, текст без спецсимволов. Сэкономишь кучу времени.

Реальные кейсы из практики

Кейс 1: Анализ продаж за квартал

Загрузил отчёт на 5000 строк, ChatGPT за 2 минуты:

• Очистил от дублей

• Сгруппировал по категориям

• Построил воронку продаж

• Выявил топ-10 клиентов

Вручную бы ебался часа три минимум.

Кейс 2: Сведение данных из 5 источников

Клиент прислал данные из CRM, Excel, Google Sheets и ещё хуй знает откуда. ChatGPT:

• Привёл всё к единому формату

• Объединил по ключевым полям

• Выявил расхождения

• Создал единый дашборд

Кейс 3: Подготовка отчёта для инвесторов

Возможность настраивать визуализации облегчает нетехническим стейкхолдерам подготовку готовых для презентации визуальных данных, поддерживающих их бизнес-решения. Сделал красивые графики за 15 минут вместо полдня в Excel.

Итог

Работа с таблицами в ChatGPT — это не ядерная физика, если знать правильный подход. Главные правила:

1. Давай контекст при загрузке

2. Используй правильную модель

3. Дели сложные задачи на простые

4. Не стесняйся просить исправить ошибки

5. Выгружай результаты в нужном формате

С этими знаниями ты сможешь обрабатывать данные в разы быстрее, чем твои коллеги, которые до сих пор мучаются в Excel.

В моём канале Шадрин + AI каждую неделю выходят такие же практичные гайды. Подписывайся, если хочешь автоматизировать рутину и освободить время для важных вещей.

Приветствую, на связи Антон

Сегодня поговорим о том, в чём различие агентов на no-code платформах и коде, а также как вам выбрать что-то одно и не сломать себе член об новые технологии.

Знаете, мне не хочется говорить, что ИИ-агенты на n8n/Make это скам, равно как и не хочется кричать, что это панацея, которая спасет любой бизнес…

…Но, будем честны, хайп вокруг ИИ-агентов на вышеупомянутых no-code платформах довольно сильно преувеличен.

Человеку, который во всю эту историю с интеграцией ИИ в бизнес не погружен, фокусы ИИ-агентов ожидаемо взрывают голову и вызывают лютое бешеное желание срочно чего-нибудь куда-нибудь себе ВНЕДРИТЬ.

Люди представляют, как они автоматизируют все-все-все процессы у себя на предприятии и кайфуют, отправив бывших кожаных сотрудников заниматься своими смертными делами.

Однако суровая реальность, как и всегда, стучит таким мечтателям разными частями дела по лбу. Поэтому, чтобы сохранить холодную голову чекайте этот гайд.

Когда нужен no-code

Когда решаете маленькие и узкие задачи.

Примеры:

• Агент, который собирает новости по ключевым словам, прогоняет через нейросеть и выдаёт готовый дайджест.

• Агент-регистратор: принимает заявку, записывает её в CRM, отправляет клиенту автоответ.

• Агент для внутренней рутины: выгружает данные из формы и сортирует их в таблице.

Такие решения простые, дешёвые и окупаются в моменте. Они экономят десятки часов сотрудникам и стоят дешевле, чем нанять стажёра.

Но пацаны, если вы реально верите, что кто-то системно строит ОГРОМНЫХ ИИ-агентов на no-code, то спешу вас расстроить – либо это маркетинг, либо у них какие-то особенные платформы/интеграторы. Мой опыт говорит сильно о другом.

Но где начинается головная боль

Как только задача перестаёт быть «маленькой игрушкой», начинаются проблемы.

1. Рост нагрузки. Если при 50 заявках в день агент справляется, то если их набежит 500 — он может начать хвататься за сердечко и падать, будто бабушка в душе

2. Усложнение сценариев. На старте у вас 3 шага: запрос → таблица → ответ. Через полгода сценарий разрастается до 15 шагов: фильтры, проверки, уведомления, отчёты. Каждый апдейт ломает старые узлы. И если n8n позволяет хоть как-то масштабироваться, то тот же Make в этом плане супер ограничен

3. Критичность для бизнеса. Пока агент закрывает мелкие задачи — потерпеть можно. Но как только он становится частью воронки или клиентского сервиса, любая его ошибка бьёт по вашему карману.

И вот тут no-code перестаёт быть рентабельным. Вы начинаете тратить сотни долларов на поддержку, но всё равно рискуете встать в жир ногами из-за отвала очередной ноды.

Где код выигрывает

Код — это инструмент для другого уровня задач. Если у разработчика прямые руки, то всё будет работать прекрасно.

Плюсы:

• Можно построить систему именно под ваш процесс.

• Масштабировать нагрузку без страха, что всё развалится.

• Добавлять бизнес-логику, которую no-code просто не потянет.

Но! Важно развеять миф: «код всегда надёжнее». Это неправда. Плохо написанный код может быть хуже любой no-code поделки. Смысл в том, что код позволяет достичь надёжности и масштабируемости при грамотной архитектуре и поддержке.

Экономика выбора: цифры и логика

• Простой no-code агент стоит 300–500$.

• Агенты посложнее доходят до 1000$ и выше.

• Взять разработчика и сделать кодовую версию, которая выдержит нагрузку и прослужит дольше будет стоить дороже, но чем сложнее агент, тем меньше разница в цене.

Вывод:

• Для быстрых тестов и маленьких задач выгоднее no-code.

• Для системных процессов дешевле сразу сделать код.

Сценарии из практики

Пример 1. Маркетинговое агентство поставило no-code агента для обработки лидов. Пока заявок было мало, всё работало идеально. Когда лидов стало 300 в день, агент начал падать и дублировать записи. Пришлось переделывать. Да, агент всё еще работает на no-code, они заменили Google на Airtable, но им пришлось отдавать лишние деньги и тратить лишнее время, потому что они не заложили масштабируемость.

Пример 2. Маленький e-commerce проект поставил агента на n8n для мониторинга цен конкурентов. Агент стоил 250$, работает до сих пор, потому что задача узкая и не критичная. Конкурентов сильно больше не станови

Пример 3. Сервис онлайн-записей поставил кодового агента, который синхронизировал заявки, платежи и расписание. На no-code такую систему держать было бы предельно сложно: слишком много API и слишком критичны факапы - можно просто потерять клиента.

Лестница решений для предпринимателя

1. No-code: быстро протестировать гипотезу, собрать маленький агент, не рискуя бюджетом.

2. Гибрид: часть процессов на no-code, часть на коде. Оптимально на этапе роста.

3. Код: когда агент становится критическим элементом бизнеса.

3 вопроса себе перед выбором

1. Если агент упадёт — сколько денег я потеряю?

2. Сколько людей/процессов завязано на этом агенте?

3. Будет ли нагрузка расти в 10 раз в ближайший год?

Если на эти вопросы вы отвечаете «много» и «да» — no-code вам уже не друг.

Итог

No-code и код — это не конкуренты. Это инструменты для разных стадий бизнеса.

• No-code = быстро, дёшево, удобно для маленьких задач.

• Код = надёжно, масштабируемо, безопасно для больших процессов.

Задача предпринимателя — понять, где проходит граница между «мелкой автоматизацией» и «стратегическим процессом».

Привет, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI. Моя работа – внедрять ИИ в бизнес-процессы.

Многие до сих пор используют нейросети по мелочи: попросили сделать забавную картинку, улыбнулись и закрыли вкладку.

Те, кто разобрался с ChatGPT Agent, уже отдают ему рутину и освобождают часы под важные задачи. Сейчас разберёмся, что это за режим, что он умеет и как внедрить его в повседневную работу.

Что такое ChatGPT Agent и зачем он нужен

Agent - это виртуальный помощник, который умеет искать информацию в интернете, собирать данные в удобном виде и выполнять прикладные задачи вроде подбора билетов, квартир или мест для анализа.

Важно понимать ограничения. Агент не проходит капчу и авторизации, иногда путает похожие бренды и домены, может открыть нерелевантную ссылку, не всегда корректно считывает динамические страницы, иногда залипает и работает непредсказуемо по скорости.

Но! Зато он снимает с вас первичный поиск, сравнение и черновую сортировку.

Как применять ChatGPT Agent на практике

Базовый сценарий

1. Опишите роль и цель. Кем агент должен быть и что сделать.

2. Дайте критерии и ограничения. Бюджет, география, сроки, источники, формат вывода.

3. Попросите итог в структурированном виде. Таблица, список, краткое резюме, ссылки.

4. Уточните процесс. Если нужно, чтобы агент перепроверил цены или удалил дубли, скажите об этом заранее.

5. Проверьте результат и дайте короткую донастройку. Уточните фильтры, добавьте поля, попросите повторить выдачу.

Готовые формулировки

Используйте глаголы и конкретику. Ниже примеры задач и требований к формату. Всё это я пробовал лично своими руками, так что не пишите, что это не работает, если у вас не получилось, это означает только одно - надо прокачать промптинг!

И в этой задаче вам поможет мой аутичный гайд по промптингу в ТГ-канале. За полчаса даже ваша бабуля сможет научиться грамотно ставить задачи нейросети.

Авиабилеты
— Найти даты и цены для маршрута Амстердам — Стамбул — Бангкок с пересадкой на 10–20 дней.
— В приоритете прямые рейсы.
— Вывод в таблицу: дата, авиакомпания, пересадки, багаж, цена, ссылка.

Покупки
— Сравнить мужские духи выбранной марки в проверенных магазинах.
— Нужны цена, наличие, условия доставки и возврата.
— Исключить маркетплейсные карточки без официальных гарантий.

Квартиры
— Подобрать 10 вариантов в Санкт-Петербурге до 7 млн, только вторичка, без бабушкиного ремонта.
— Районы в пределах города, не пригород.
— Вывод в таблицу: район, адрес, метраж, этаж, состояние, цена, ссылка, комментарий почему отобрано.

Рабочие места и коворкинги
— Подобрать коворкинги рядом с домом или станцией метро с дневным тарифом до указанной суммы.
— Нужны часы работы, есть ли переговорные, скорость интернета, ссылки.

Медицина
— Найти лаборатории в Москве, где выгодно сдать анализы на ЗПП.
— Сравнить по цене, срокам готовности, расположению.
— Вывод списком с кратким резюме и ссылками на прайс.

Не стесняйтесь фристайлить, это все тот же старый добрый чатгпт, но представьте, что он теперь может сидеть за компом и серчить вместо вас различную инфу. Удобно!

Советы по качеству результата

— Пишите глаголами: найти, сравнить, проверить, отсортировать, вывести.
— Сразу задавайте формат вывода. Таблица или маркированный список экономят время на разборе.
— Ограничивайте диапазоны. Цена, дата, радиус, количество вариантов.
— Просите вторую итерацию. Удалить дубли, расширить фильтры, добавить поля.
— Проверяйте источники. Если задача чувствительная, требуйте ссылки только на официальные сайты, госреестры, известные медиа.

ТАКИМ ОБРАЗОМ ChatGPT Agent помогает снять первичный поиск и черновую сортировку. На бытовых и рабочих задачах это экономия времени каждый день. Начните с одного процесса и доведите до предсказуемого результата, затем расширяйте список задач.