Что такое Claude
Claude — нейросеть для работы с текстом. Она умеет генерировать тексты, анализировать информацию, вести диалоги, помогать в обучении и программировании. Модель популярна у студентов, контент-специалистов, программистов и исследователей, так как поддерживает гибкую настройку стиля, формата и объема текста. В отличие от многих продвинутых аналогов, Claude не требует специальных навыков в промптинге — пользователь вводит запрос на естественном языке, а алгоритм формирует связный и содержательный ответ.
Если хотите, чтобы на входе было что-то посложнее, чем «Напиши классный текст о вреде стресса», попросите Клод переписать ваш простой запрос в сложный промпт с указанием стиля, целевой аудитории и прочих параметров и отредактируйте нужное уже в готовом варианте. Так результат будет еще точнее соответствовать вашим ожиданиям.
В основе Claude лежит принцип глубокого обучения, где модель «понимает» контекст, смысл и стиль запросов. Благодаря этому она умеет адаптировать тексты под разные цели, резюмировать информацию, создавать аргументы и рекомендации. Один и тот же запрос может давать разные результаты в зависимости от точности формулировки.
В России сайт с Claude недоступен. Ниже я составил список альтернативных русскоязычных платформ, которые работают на базе Клода. «Под капотом» у каждого из этих сервисов — именно Claude, а не что-то похожее, поэтому разницы в качестве и скорости работы между официальным сайтом и сайтами-посредниками нет никакой.
Топ-5 платформ с доступом к Claude из России
Study24.ai — универсальная российская платформа с доступом к десяткам популярных нейросетей, включая Claude. Оплатить подписку можно российскими картами. Подходит для генерации текста, изображений, видео и презентаций.
GPTunneL — сервис, через который можно пользоваться Claude, ChatGPT, DeepSeek и другими передовыми моделями из России. Есть инструменты, настроенные под разные задачи, например помощник по составлению промптов для генерации картинок.
MashaGPT — все самые рабочие языковые модели в одном чате: Claude, генераторы видео, изображений, озвучка текста. Оплата через сбп или картой любого банка РФ.
GenAPI — российский сервис для интеграции ИИ (в т.ч. Claude) в ваш проект через API. Помимо текстовых редакторов тут есть инструменты для работы с фото/видео и даже аудио.
ChadGPT.ru — чат-бот с доступом к Claude на русском. Внутри диалога можно переключить модель на GPT, Gemini, DeepSeek и ряд других.
От тихого ассистента до ИИ-коллеги: история Claude
Если коротко: я помню времена, когда эта система выглядела как еще один «умный чатик», а сейчас это уже почти отдельный сотрудник в команде. Но по порядку.
Изначально здесь вообще не пытались играть в гонку «кто сделает самую умную нейросеть». Цель была гораздо приземленнее — сделать помощника, которому можно доверять. Anthropic, команда ребят, ушедших из OpenAI, выбрала довольно необычный путь: вместо того, чтобы просто заливать модель данными, ее начали учить по набору принципов — такой внутренней «конституции» про безопасность, честность и уважение к пользователю.
Первые версии это очень хорошо отражали: осторожный, местами даже чересчур аккуратный собеседник. Никаких резких тем, минимум токсичности, максимум вежливости. Для меня, как человека, который постоянно тестит ИИ-сервисы, он тогда казался чем-то вроде «академичного ассистента» — умный, но немного стеснительный.
Потом появилась поддержка длинного контекста — можно было уже не обрезать текст на каждом шаге. Улучшилось понимание языка, модель стала лучше считывать намеки и контекст разговора. Подтянулись навыки работы с кодом и документами: из простых подсказок по текстам ассистент превратился в инструмент, которому уже можно доверить черновик договора, разбор отчета на сотню страниц или подготовку короткой записки для руководителя. Я сам несколько раз проверял: да, править все равно нужно, но старт он дает очень достойный.
С выходом поколения 4.x ощущение от системы поменялось окончательно. Эта модель удерживает в голове огромные объемы информации, умеет строить многошаговые рассуждения, нормально реагирует на сложные деловые задачи и не разваливается посередине цепочки. Сейчас ему спокойно можно отдать рутину, первичную аналитику и черновые версии серьезных документов, а самому заняться тем, что действительно требует человеческой головы.
Интересные факты
Про компанию и создателей
Anthropic основали в 2021 году брат и сестра Дарио и Даниэла Амодеи — бывшие топ-менеджеры OpenAI (Дарио отвечал за ресерч, Даниэла — за безопасность и политику). Они ушли именно из-за разногласий по вопросам безопасности и решили построить компанию, где приоритетом станет безопасный ИИ.
Компания оформлена как public benefit corporation — юридически закреплено, что она должна учитывать не только прибыль, но и социальную пользу и риски своих технологий.
В команде сейчас уже более тысячи сотрудников, а среди руководителей — сооснователь Instagram Майк Кригер, который отвечает за продукт.
Как появлялась сама модель
Первую версию ассистента команда обучила еще летом 2022 года, но намеренно не выпускала ее сразу: внутри проводили дополнительные проверки и не хотели подталкивать рынок к «гонке вооружений» за все более мощные, но небезопасные модели.
Публично про Claude впервые официально объявили весной 2023 года: его позиционировали как ассистента, которого специально обучали быть «полезным, честным и безопасным», а не просто мощным генератором текста.
Семейство Claude 3 (Haiku, Sonnet, Opus), представленное в 2024 году, стало заметным скачком: модели получили контекст до 200 000 токенов, а в отдельных конфигурациях — до 1 млн токенов, что позволяет анализировать огромные документы и кодовые базы за один заход.
Инвестиции и партнеры
В Anthropic вложились сразу несколько гигантов: Amazon объявил о стратегическом сотрудничестве и инвестициях до 4 млрд долларов, сделав AWS основным облаком для компании; позже общий объем инвестиций Amazon оценивают уже около 8 млрд.
Google тоже один из ключевых партнеров: между компаниями заключена крупная сделка на поставку до миллиона специализированных ИИ-чипов TPU и расширение использования Google Cloud.
К 2025 году Anthropic привлекла раунд Series F на 13 млрд долларов при оценке около 183 млрд — это один из самых дорогих ИИ-стартапов в мире.
Кто уже использует Claude
По данным самой Anthropic, клиентами являются как крупные корпорации из списка Fortune 500, так и ИИ-нативные стартапы в финансах, здравоохранении, праве, кибербезопасности, образовании и других отраслях.
Среди публично упомянутых пользователей — Notion: сервис использует Claude, чтобы улучшить работу с базами данных, текстами и интеграциями ИИ внутри своей платформы.
Модели доступны не только напрямую через API Anthropic, но и через крупные облачные платформы — Amazon Bedrock и Google Vertex AI, поэтому они «прячутся» внутри множества корпоративных решений, даже когда конечный пользователь об этом не задумывается.
Ключевые особенности
Если вы, как и я, перепробовали уже десяток разных ИИ-сервисов, то рано или поздно начинаете замечать: у всех примерно одно и то же, пока не появляются вещи с реально другими подходами. Здесь как раз тот случай.
«Конституция» вместо хаотичного обучения
У большинства моделей схема простая: накачали данными, подправили — готово.
Здесь пошли другим путем: помимо датасетов, систему учат по набору прописанных принципов, что-то вроде внутренней «конституции» про безопасность, честность и уважение к пользователю.
На практике это выглядит так: ассистент сам оценивает уместность ответа, старается не уходить в токсичность, не скатывается в агрессию и не раздает откровенно сомнительные советы. Я это хорошо почувствовал на задачах вроде:
обсуждение чувствительных тем (HR, здоровье, финансы);
разбор конфликтных ситуаций в переписке;
любые «острые» формулировки.
Там, где другие модели иногда срываются в странные советы или резкий тон, здесь чаще получаешь ровную, аккуратную, объясненную позицию. Для обучения, аналитики и корпоративной среды это прям большой плюс: меньше шансов, что ИИ внезапно выдаст что-то, что потом придется долго оправдывать.
Линейка Haiku, Sonnet, Opus
Со временем проект оброс целой линейкой модификаций под разные сценарии. Если упростить, картина такая:
Haiku — легкая и быстрая версия. Для коротких запросов, чатов, быстрых ответов и массовых сценариев. Я ее воспринимаю как «ИИ-замену поиску и быстрым наброскам».
Sonnet — золотая середина между скоростью и глубиной. Это удобный режим «на каждый день», когда нужно и подумать, и не ждать полчаса. Сюда хорошо ложатся задачи типа: подготовить текст, разобрать документ, помочь с идеями.
Opus — та самая «тяжелая артиллерия». Сложная аналитика, обработка массивных документов, нетривиальные рассуждения. Если нужно прогнать через ИИ огромный отчет, спецификацию, кодовую базу — это уже его территория.
До появления этой тройки меня часто бесило, что одну и ту же «мозговитую» модель гоняют и на простые чатики, и на серьезную аналитику — и в итоге либо дорого, либо медленно. Здесь можно подобрать конфигурацию под бюджет и нагрузку, а не лупить одним и тем же молотом по всем задачам подряд.
Многошаговые рассуждения и креативные задачи
В актуальных версиях четвертого поколения появился тот уровень, где ты впервые думаешь: «Окей, это уже не просто генератор текста, а что-то, что реально умеет думать по шагам».
Модель спокойно держит контекст на сотни тысяч токенов — это объем, сопоставимый с несколькими книгами. Причем это не просто «умещается», а реально используется в рассуждениях. Я, например, пробовал сценарии:
загрузить материалы по продукту, старые презентации и пару аналитических отчетов;
попросить: «придумай несколько стратегий развития, обоснуй плюсы и минусы каждой, предложи, что показать на совете директоров».
И что важно: ассистент работает не только с текстом, но и с визуальными данными — таблицами, графиками, схемами.
Ответы звучат естественно, без ощущения «машинного перевода», а в многошаговых задачах (продуктовая стратегия, продуманная воронка продаж, сценарий обучения) чувствуется, что модель держит линию рассуждений от начала до конца.
Аналитика и работа с длинными текстами
Вот тут начинается то, чем лично я пользуюсь чаще всего. Одна из самых сильных сторон системы — внимание к контексту и деталям.
Типовые сценарии из практики:
длинный договор с кучей пунктов и приложений;
исследование на 80+ страниц;
годовой отчет компании;
объемный сценарий или техническое задание.
Ассистент не просто пересказывает текст, а:
выделяет ключевые мысли,
сопоставляет части документа,
находит несостыковки и риски,
объясняет, почему сделал такие выводы.
При этом стиль общения остается спокойным и уважительным, без категоричных заявлений вроде «это полная ерунда». Скорее получаешь разбор в формате: «вот тут потенциальное противоречие», «здесь стоит уточнить формулировку», «в этом месте риски для вашей стороны».
Безопасность и корпоративное использование
Anthropic делает особый акцент на защите данных и контроле качества генераций. Это важно для компаний, которые работают с конфиденциальной информацией и не могут позволить себе утечки или неожиданные ответы. За счет продуманной политики безопасности модель активно используется в образовании, исследованиях, юридической аналитике, стратегическом планировании и других сферах, где к качеству и аккуратности текста предъявляются повышенные требования.
Сочетание логики, этики и креатива
Современные версии четвертой линейки можно рассматривать уже не как «генератор текстов», а как универсальный интеллектуальный инструмент. Одна и та же система может выступать аналитиком, редактором, преподавателем, консультантом или сценаристом. Баланс логики, этичности и творческого подхода выгодно выделяет ее на фоне многих других нейросетей и делает особенно востребованной в профессиональной среде.
Эволюция: как менялись поколения и роли моделей
Самые первые версии были, по сути, «умным собеседником». Я тогда чаще всего просил что-то уровня: «объясни блокчейн как школьнику» или «перепиши коммерческое предложение, чтобы оно не звучало как канцелярит с госуслуг». С этим они справлялись отлично: простые объяснения, адекватные формулировки, правка текстов без кринжа. Но как только начинались задачи посерьезнее — вроде разбора 50-страничного договора или ревью нетривиального кода — модель начинала плыть: теряла нить, путалась в аргументации, местами просто противоречила сама себе.
Во втором и третьем поколении стало видно, что их начали натаскивать уже не под «поболтать», а под реальные рабочие нагрузки. Модели наконец научились нормально переваривать длинные документы. Можно было взять годовой отчет компании, исследование на сотню страниц или большой методический документ, скормить все это ассистенту и получить на выходе структурированное резюме: основные выводы, риски, спорные моменты, вопросы, которые стоит поднять на встрече. Параллельно заметно вырос уровень работы с кодом. ИИ перестал быть просто «допиской очевидных строчек» и превратился в собеседника, который умеет находить логические дыры, предлагать рефакторинг и даже помогать мигрировать с одного фреймворка на другой — понятное дело, под присмотром, но все-таки.
Отдельно я заметил, как аккуратнее стала работа с чувствительными темами. В юридических и HR-задачах модель уже не лезла с категоричными заявлениями, чаще честно проговаривала ограничения и формулировала ответы максимально аккуратно. Это важно, когда ты обсуждаешь не мемы из интернета, а контракты, увольнения или спорные формулировки в документах.
Переход к линейке 4.x ощущался уже как качественный скачок. Во-первых, появилась настоящая глубина логики. Я начал давать задачки уровня: «проанализируй три сценария вывода продукта на рынок, посчитай примерную экономику, распиши риски и подготовь записку для совета директоров» — и вместо набора отдельных ответов на каждую часть запроса получал один цельный, связный документ. Ассистент перестал разваливаться посреди рассуждений: если он начал вести линию аргументации, то обычно доводил ее до конца, а не прыгал с мысли на мысль.
Во-вторых, общение стало гораздо ближе к человеческому. Модель лучше ловит тон, помнит, о чем вы говорили до этого, не игнорирует контекст. Если запрос получился мутным — не стесняется мягко переспросить, а не выдает рандомный ответ «на глазок». В живой работе это сильно экономит нервы: меньше переписки в стиле «не то, давай еще раз».
Еще одно важное усиление — работа с контекстом и специализация. Сейчас модель спокойно переваривает сотни страниц текста за один заход, умеет связать между собой несколько источников — тот же договор, приложение к нему и переписку по правкам — и на этой базе делает выводы. Я, например, загружал пачку неструктурированных отчетов, просил собрать таблицу ключевых показателей и отдельно прокомментировать аномалии — и это реально работало.
При этом внутри одной линейки уже чувствуются разные «профессии». В каких-то конфигурациях ассистент лучше проявляет себя как аналитик: разбирает данные, строит гипотезы, раскладывает все по полочкам. Другие варианты удобнее для программистов: помогают с кодом, архитектурой, тестами. Третьи комфортнее в задачах юристов и стратегов: аккуратные формулировки, терпеливое объяснение рисков, нормальный язык для документов.
Поколение 4.x: уровни внутри одной семьи
Семейство 4.x удобно воспринимать как три уровня мощности, каждый из которых решает свои типовые задачи.
Базовый вариант четвертого поколения — универсальный рабочий помощник на каждый день: письма, документы, идеи, разбор текстов, простая аналитика.
Версия 4.1 — усиленный формат для ситуаций, где важна безупречная логика и особенно аккуратная формулировка: клиентские тексты, документы «для наружного мира», публичные материалы.
Конфигурация 4.5 — инструмент для максимально сложных сценариев: крупные кодовые базы, сложные аналитические проекты, автономные агенты, многошаговое планирование.
Несмотря на принадлежность к одному поколению, «характер» у моделей разный. Базовая ступень четверки дает хороший баланс скорости и качества и почти не требует «ритуалов» во взаимодействии: можно просто написать «подготовь краткое резюме встречи», «разбери вот этот договор и выдели риски», «сделай план презентации», и результат в большинстве случаев будет пригоден как минимум в роли крепкого черновика. Такой уровень удобно сделать дефолтным для сотрудников службы поддержки, внутренних коммуникаций, операционных команд: быстрые ответы, аккуратный тон, разумное потребление ресурсов.
Версия 4.1 заметнее проявляет себя там, где критична точность нюансов. Например, при подготовке писем для ключевых клиентов, официальных пресс-релизов, публичной документации, обучающих материалов. Здесь важны не только факты, но и формулировки: насколько корректно звучит фраза, нет ли двусмысленностей, выдержан ли стиль бренда. Усиленная логика помогает удерживать сложные многоступенчатые аргументы: можно попросить «сравни три юридические модели сотрудничества, перечисли плюсы и минусы для каждой стороны и предложи компромиссный вариант» — и получить структурированный текст, который не «спотыкается» на середине рассуждения. Для юристов, PR, маркетинга и топ-менеджмента это часто оптимальный выбор.
Конфигурация 4.5 ориентирована на задачи, где цена ошибки высока, а сама задача состоит из множества взаимосвязанных шагов. Типичные примеры — анализ и рефакторинг больших фрагментов кода, разработка сложных сценариев для автономных агентов, глубокая продуктовая или финансовая аналитика, построение стратегических моделей. Здесь важны не только красивые тексты, но и умение шаг за шагом «протащить» сложную мысль: учесть исходные ограничения, использовать несколько источников, сверить цифры, предложить альтернативы и честно описать риски. Такой уровень разумно подключать точечно: для внутренних стратегов, data-команд, R&D и технических лидов.
Благодаря этой градации компания может выстроить понятные правила использования. Например: служба поддержки и HR работают на базовой модели, юристы и маркетинг — преимущественно на 4.1, а продуктовые, аналитические и инженерные команды используют 4.5 для ключевых, особенно чувствительных задач. В итоге ресурсы расходуются осознанно: не приходится переплачивать за «фронтир» там, где достаточно универсального помощника, и при этом самые сложные сценарии получают действительно подходящий по уровню инструмент.
Флагман четвертого поколения как точка входа
Честно скажу: из всей линейки именно флагман четвертого поколения у меня ассоциируется с фразой «рабочий стандарт». Не «вау, посмотрите, какой умный ИИ на демо», а именно тот, с кем можно жить каждый день. Он удачно сочетает три вещи:
во-первых, достаточно высокий интеллект, чтобы тянуть сложную логику и давать развернутые ответы, а не однострочные отписки;
во-вторых, осторожность и устойчивость — заметно меньше странных, рискованных формулировок и нелепых фантазий;
в-третьих, нормальный человеческий стиль общения, с которым можно работать весь день и не раздражаться.
В отличие от более экспериментальных конфигураций, здесь ставка сделана не на «побить бенчмарк», а на предсказуемость. Модель ведет себя ровно, не прыгает по тону от запроса к запросу и хорошо держит заданный формат: попросил деловой текст — получаешь деловой, попросил простое объяснение — не вываливает на тебя академический трактат. Для меня, как человека, который постоянно тестит ИИ, это прямо критично: меньше сюрпризов, больше понятного поведения.
Для бизнеса это вообще отдельная тема. Вокруг такого флагмана реально можно строить процессы, а не просто «играться в пилот». Настраиваются типовые сценарии: ответы в поддержке, внутренние рассылки, подготовка отчетности, первичный разбор документов. Сотруднику не нужно каждый раз «нащупывать», как именно говорить с моделью. Один раз объяснили основные принципы, показали пару примеров — дальше все идет по узнаваемой схеме: запрос → внятный ответ → минимум ручной доработки. Это очень сильно снижает внутреннее сопротивление: люди перестают относиться к ИИ как к игрушке и начинают воспринимать его как еще один нормальный рабочий инструмент, вроде почты или таск-менеджера.
Отдельный плюс, который я прям сильно ценю, — низкий порог входа. Флагман четвертого поколения показывает реальный боевой уровень современных ИИ-систем без танцев с бубном: без тонких настроек, сложных режимов, кастомных интеграций на старте. Чтобы начать, достаточно сделать пару простых вещей: дать сотрудникам набор примерных промптов, описать несколько типичных кейсов вроде «суммируй документ», «собери черновик письма», «подкинь идеи для презентации» — и уже на этом уровне становится видно, что это не маркетинг, а реальная польза. Не нужно сразу лезть в агентные сценарии, сложные пайплайны и мегаконтексты — базовых возможностей хватает, чтобы показать, «как оно может работать вживую».
Дальше компания вполне может двигаться итеративно, и это, на мой взгляд, самый здоровый подход. Сначала флагман используют как универсального ассистента для всех — менеджеров, аналитиков, HR, маркетинга. Со временем появляются более тонкие запросы: юристам нужен аккуратный разбор контрактов, разработчикам — помощь с нетривиальным кодом, продуктовым командам — сложные сценарии с автономными шагами. И вот тогда поверх базового уровня уже имеет смысл добавлять более мощные или узкие конфигурации. Но важный момент в том, что к этому времени у людей уже есть общий язык взаимодействия с ИИ: они понимают, как правильно формулировать задачу, чего можно ожидать, а где все равно ответственность лежит на человеке.
Контент и маркетинг
Промпты для текстов, постов, рассылок и идей.
Ты — контент-маркетолог IT-компании. Придумай 10 идей постов про использование [инструмент в бизнесе]. Для каждой идеи дай рабочее название и 1–2 предложения описания.
Напиши рекламный текст для лендинга сервиса, который интегрирует [инструмент] в CRM. Стиль — деловой, информационный, с элементами разговорного. Объем — до 1500 знаков.
Сделай серию из 5 коротких постов для Telegram о том, как менеджеры могут использовать [инструмент] в повседневной работе.
Вот черновик статьи: [текст]. Предложи улучшения структуры и оформи текст так, чтобы он читался легче (подзаголовки, списки, абзацы).
Напиши email-рассылку клиентам на тему «Запускаем поддержку [инструмент]», с акцентом на преимущества для бизнеса.
Бизнес, документы и аналитика
Промпты, которые можно использовать менеджерам, аналитикам и руководителям.
Представь, что ты бизнес-аналитик. У меня есть задача: внедрить Claude в службу поддержки. Составь список шагов внедрения и возможных рисков.
Проанализируй этот отчет и сделай выводы для руководителя на 10–15 предложений: [текст отчета].
Вот текст договора: [текст]. Выдели потенциально спорные пункты и объясни, чем они могут быть рискованны для нашей стороны.
Придумай KPI, по которым можно оценивать эффективность работы маркетолога-контекстолога в компании (минимум 10 показателей).
Код и разработка
Промпты для программистов и тех, кто автоматизирует процессы.
Ты — senior-разработчик. Объясни, как лучше встроить Claude в backend на [язык/фреймворк]. Дай архитектурные варианты и их плюсы/минусы.
Проанализируй этот код и предложи улучшения по читаемости и производительности: [фрагмент кода].
Напиши пример скрипта, который обращается к API Claude, передает текст и получает ответ. Язык: [укажи язык].
Составь юнит-тесты к этому коду: [фрагмент]. Объясни, какие случаи мы покрываем.
Опиши шаги по миграции с одной модели Claude на другую (например, с 4 на 4.1), чтобы минимизировать риски в продакшене.
Работа с документами и таблицами
Промпты для тех, кто постоянно имеет дело с текстами, таблицами, отчетами.
У меня есть большой документ (отчет/исследование) про использование ИИ в бизнесе: [текст]. Составь подробное оглавление и краткое резюме для каждого раздела.
Сделай сравнительную таблицу преимуществ и недостатков использования [инструмент] в отделе продаж. Формат: Markdown-таблица.
Из этого текста вытащи все даты, суммы и ключевые цифры и представь их в виде списка: [текст].
Преврати длинный документ в презентацию: предложи структуру слайдов и короткий текст для каждого слайда. Тема: [тема].
Есть таблица с полями [описание полей]. Предложи, какие аналитические отчеты можно строить на ее основе, и какие вопросы к бизнесу они помогут ответить.
Обучение, личное развитие и карьера
Промпты для самообучения, планирования и развития.
Составь план обучения по теме «Как эффективно использовать [инструмент] в работе менеджера проекта» на 4 недели.
Объясни, как работает «конституционный ИИ» в Claude, на трех уровнях сложности: для новичка, для продвинутого пользователя и для технического специалиста.
Разбери мое резюме и предложи улучшения под позицию [должность]. Вот резюме: [текст].
Составь список вопросов, которые я могу задать Claude, чтобы лучше разобраться в теме [укажи тему].
Придумай план личных экспериментов: как за месяц попробовать разные сценарии использования Claude в моей текущей работе (я — [профессия]).
«Агентные» запросы — когда Claude действует по шагам
Промпты, где важно попросить модель думать пошагово и действовать по сценарию.
Действуй как консультант по внедрению ИИ. Работай по шагам: 1) задай мне уточняющие вопросы о компании; 2) предложи 3–5 сценариев использования Claude; 3) оцени риски и сложности для каждого; 4) предложи план внедрения на 3 месяца.
Помоги запланировать проект по внедрению Claude в отдел поддержки. Структура ответа: цели → задачи → сроки → ответственные → риски → метрики успеха.
Сначала распиши список вопросов, которые тебе нужно задать, чтобы понять мою задачу. После моих ответов составь подробный план того, как я могу использовать Claude для ее решения.
Представь, что ты мой «ИИ-ассистент на день». Предложи, какие задачи я могу делегировать Claude сегодня, исходя из того, что я менеджер по продукту.
Разработай «гайд по промптам» для моей роли (я — [роль/должность]): разделы с типичными ситуациями + примеры промптов для каждой.
Если подвести все к одному простому выводу, то для меня нейросеть Claude Sonnet — это самый здравый «дефолт» во всей линейке: не игрушка для демо и не монстр для редких суперзадач, а рабочая модель на каждый день, которая достаточно умна, чтобы тянуть аналитику и документы, достаточно быстра, чтобы не раздражать в потоке задач, и достаточно аккуратна, чтобы ей без стыда можно было доверить черновики писем, разбор отчетов и подготовку материалов для команды — именно вокруг такого ИИ уже сейчас имеет смысл строить реальную, а не презентационную работу с нейросетями.
