Data Brew

! ЭТО БОМБА!

Я сейчас наткнулся на магазин кофе который работает в ТЕРМИНАЛЕ

Введи в терминале

ssh terminal.shop

И можно будет заказать себе кофе !!! Правда пока только в сша. Но какой же это крутой ход

Главный навык аналитика в эпоху AI - не SQL, а защита от масштабируемой ошибки

Продолжаю общаться с аналитиками из разных продуктов и могу выделить общий тренд. LLM активно входят в работу. Кроме написания кода/запросов/ создания дашбордов в один промт, ИИ используют для нормализации выводов и составления дорожной карты решения проблемы.  И теперь каждый аналитик становится как лид команды аналитики. 

Получив задачу ты начинаешь декомпозицию задачи > написание код > форматирование сырых выводов> верстку дашборда дилигировать ии, но с тебя не снимается ответственность за результат. ТАКЖЕ КАК ТВОЕГО ЛИДА. По сути у каждого лида уже есть агенты которые за него пишут код и проходят путь от состояния  to do до состояния in review, параллельно еще что то спрашивая иногда по делу. Сейчас каждый аналитик сам становится тем кто объясняет что ему нужно и в каком формате, задает вопросы к противоречивым выводам.

Всегда в первую очередь был важен результат и его бизнес значимость, сейчас просто сменились инструменты получения этого результата. Менеджеры не буду сидеть и материть Claude что нужно тут убрать, а тут добавить, они будут использовать результат работы аналитика как точку правды куда они приложат уже свой набор навыков и компетенции.

Поэтому критически важны стали «метанавыки», какие вопросы нужно задать чтобы появился используемый бизнес смысл. Какая методология здесь уместна и как интерпретировать результаты. Для понимания какая часть вашей работы имеет реальный смысл и значимость для компании представьте, что вы показываете ваш артефакт руководителю вашего руководителя. Хитрый запрос в бд который вы писали 1,5 дня или  найденный этап воронки сломанный для определенного ГЕО станет реально заметной и важной ? Поэтому и ошибка в бизнес выводе стоит порой всего бизнеса. Это не значит что не нужно читать код, нужно уметь быстро проверять и иметь возможноcть воспроизвести расчеты, потому что может быть такая цепочка: говно код>говно вывод> вы уволены

Поэтому я не думаю что стоит упариваться в SQL ботая всякие кексы на sql-ex, куда полезнее будет прокачивать продуктовое мышление и навыки работы с ии. В поддержку своего тезиса вот вам новость про ии https://t.me/data_secrets/9226

-=Ценность для вас=-
https://claude.com/resources/courses курсы по ии от крупного игрока на рынке крайне рекомендую если вы краем уха слышали про ии. 
https://playerok.com/products/5452ebbded6c-garantiyacgpt-plyus-na-1-mesyacbez-vhoda-na-akkaunt купил здесь себе подписку на гпт за 1489 рублей(20$) считай без наценки

Полная программа митапа Smalltech митап Vol.3. Продуктовая аналитика

Мы собрали живые ёмкие кейсы, где что-то пошло не так, пришлось изобретать, заново приоритизировать или выходить из зоны комфорта, а еще — нетипичные инструменты для работы аналитика.

1️⃣Как мы запороли A/B-тест и реанимировали его бутстрапом
Регина Кравченко, продуктовый аналитик, продукт «Ипотечный брокер», М2
Честный разбор: эксперимент не взлетел, что делать — не выкидывать, а спасать статистически. Бутстрап, метрики, подводные камни.

2️⃣Текстовые комментарии к заказам как источник инсайтов: ML для продуктовых аналитиков
Софроний Новиков, продуктовый аналитик, Петрович-Тех
Кейс извлечения гипотез из грязных текстов — с цифрами о том, что реально нашли и как приоритизировали.

3️⃣Как ИИ ускоряет работу продуктового аналитика: от гипотезы до роадмапа за 2 дня вместо 2 недель
Максим Богуславский, фаундер, Альфа-Функция
Честно: где AI реально экономит часы (генерация user stories, RICE-приоритизация, суммаризация отзывов), а где — нет. С готовыми промптами и чек-листами.

4️⃣Гемба для аналитика: как 2 часа в поле генерируют гипотезы, которые не найти в дашбордах
Алексей Борискин, системный аналитик, Техвилл
Выход за пределы экрана: какие инсайты о продукте можно получить только «на земле» и как превратить их в проверяемые гипотезы с RICE-оценкой.

5️⃣Мастер-класс по Opportunity canvas: как не тратить спринты на фичи, которые никому не нужны
Анастасия Московкина, системный аналитик, ИнфоТеКС
Участники за 40 минут разберут пример использования инструмента — чтобы после встречи приложить к собственным задачам, а не просто слушать.

Итого: огромная программа, потому что каждый доклад — действительно золото для практического применения. Регистрироваться на онлайн или офлайн — по ссылке. Если планируете прийти, зарегистрируйтесь заранее, пожалуйста: во спасение своей кармы и души организаторов :)

Зарегался на мероприятие

Меня давила жаба платить за AHA!26 а куда нибудь сходить и преисполниться очень хочется в итоге иду сюда: https://networkly.app/event/6301

К сожалению не смогу быть в офлайн формате в Питере, но подключусь онлайн.

ПЛАТИТЬ НИЧЕГО НЕНУЖНО раздача кайфа бесплатно , просто нужно зарегаться.

Я пока ещё не преисполнился чтобы выступать на таком, но будем работать в этом направлении.

На каждое выступление сделаю свой краткий обзор. Хоть какой то контент наскребу.

В мае будет серия постов раскрывающий работу моих менти. Пришлось чутка порезать инфу, чтобы не опубликовать лишнего, но кажется формат нащупал.

-= Смысловая отсечка=-

У кого какие новости? Я вот купил себе личный макбук(до этого был рабочий только)

И какой же это кайф. Жаль что не могу пока в полной мере раскрыть его потенциал, но уже сейчас под впечатлением от автономности и бесшовной связки между айфоном и маком. Всем крайне рекомендую попробовать хотя бы на б/у.


Для любых целей кроме игр это идеальное решение, желателено брать на M процессоре.

Вопрос от читателя про старт карьеры:

Добрый день!
Как лучше стартовать в аналитике данных?
BI-аналитика, веб-аналитика, или обычная аналитика данных
С каких видеоуроков или книг лучше начать?
Как лучше последовательно изучать или комбинировать разные разделы аналитики?

Мой совет:
Купи платную подписку на гпт(пригодится на всем пути)
=>
Собери требования с джоб бордов на аналитиков разных грейдов и направлений
=>
Соотнеси требования из вакансий и свои навыки
=>
Для отсутствующих навыков выбери бесплатные курсы или дешевые на степике.
=>
После прохождения вновь соотнеси навыки и требования.
=>
Примени на текущей работе и потом иди на собесы.
=>
Учитывай обратную связь после собесов и повтори цикл.


—————-
Дайте свои советы в коментах👇

Кастомизация резюме в один промт

Подгоняет резюме под конкретную позицию.
Нужно твое старое резюме и описание вакансии куда хочешь.

Дальше мэтчится и вуаля ты идеально готов под позицию.

ОПЫТ БЕРЕТСЯ РЕАЛЬНЫЙ, просто переупаковывается 🪄🪄🪄

Единственное нужен Claude Code.

Ссылка на гит

https://github.com/varunr89/resume-tailoring-skill

Источник контента

Я взял к себе в менторство двух человек. Мы договорились, созваниваться раз в неделю. С меня ответы на их вопросы и так сказать взгляд со стороны, а они рассказывают мне какие задачи решают они/коллеги, как они это делают, какие инструменты используют.

Один устроился в какой то финтех, другой в какой то еком. Я сразу попросил их без конкретики, только какое направление компании.

Мы созваниваемся на безвозмездной основе. Больше никого не беру(как будто кто то хотел😅)

Инфу от них буду передавать своими словами. Для удобства я придумал им ники:
1. Густаво - работает в финтехе.
2. Сантьяго- работает в еком.
-= Смысловая отсечка=-

Самому пока рассказывать нечего:(((((( так что выкручиваюсь. Оказалось очень мало можно толкового сказать по работе и заработку. Единственное что могу выразить текстом, далеко от тематики канала и выбранной линии.

Кст, вы меня из рф читаете?) Ай ай ай 📷

А вообще как у вас дела? Не уволили/уволились?

Упомянул(а) Вас на канале

Список ресурсов для поиска работы

Я собрал списочек ресурсов для поиска работы. В комментарии кидайте свои источники для поиска работы. HH.Ru можно не кидать 🤡

Ссылка ведет на доку с этими ресурсами, в ней открыты коменты тоже, предлагайте где угодно новый источник.


Специализированные платформы (РФ и СНГ)
1. Хабр Карьера - Прозрачные зарплаты и оценки работодателей.
2. GeekJob - Анонимный поиск и прямой контакт.
3. Budu.jobs - Карьерная культура и экспертные консультации.
4. Tproger Jobs - Вакансии по конкретному стеку технологий.

Универсальные агрегаторы
5. SuperJob - Вакансии в ритейле и госсекторе.
6. Rabota.ru - Массовый найм и проверка Сбером.

Корпоративные порталы (BigTech)
7. Yandex Jobs - Масштабные проекты и программы стажировок.
8. Sber - Большая экосистема с мощным соцпакетом.
9. Avito Careers - Data-driven культура и горизонтальный рост.
10. Ozon Job - Работа со сложным стеком технологий.
11. VK Jobs - Вакансии для инженеров и молодежи.
12. Tinkoff Jobs - Горящие вакансии в неформальном канале.

Telegram-каналы (СНГ)
13. Data Science Jobs - Строгий фокус на ML вакансии.
14. Job for Analysts - Цифровой анализ и уникальные предложения.
15. Работа для ИТ-аналитиков - Крупнейшее аналитическое сообщество в Telegram.
16. Job for Products - Вакансии на стыке данных и продукта.
17. CETI - Удаленная работа в СНГ секторе.
18. Job Geeks - Технологические вакансии с современным стеком.

Международные платформы и релокация
19. Relocate.me - Вакансии исключительно с пакетом релокации.
20. MeetFrank - Агрегатор позиций в европейских стартапах.
21. Remotive - Крупнейший хаб полностью удаленных вакансий.
22. Working Nomads - База данных для цифровых кочевников.
23. Glassdoor - Отзывы о культуре и зарплатах.
24. Indeed - Глобальный лидер массового поиска работы.
25. Jora - Поиск работы в азиатском регионе.
26. Idealist - Аналитика в некоммерческих социальных проектах.
27. LinkedIn - Мировой стандарт нетворкинга и курсов.

Стартап-экосистемы
28. Wellfound - Прямой контакт с основателями стартапов.
29. Otta - Интеллектуальный отбор качественных технологических вакансий.
30. BuiltIn - Стартапы и локальные сообщества США.

Нишевые Data-экосистемы
31. DataJobs.com - Проверенные вакансии только в BigData.
32. Outer Join - Удаленные позиции для специалистов данных.
33. AI-Jobs.net - Вакансии в DeepLearning и NLP.
34. Lightcast - Инструмент для глубокой аналитики рынка.
35. Analytics Vidhya - Образовательный хаб и азиатский рынок.

Премиальный фриланс и консалтинг
36. Toptal - Сеть для трех процентов лучших.
37. Pangaea X - Экосистема исключительно для аналитиков данных.
38. Experfy - Сложные проекты от Гарвардского инкубатора.
39. Kolabtree - Задачи для специалистов с ученой степенью.

P.S. by @bavizhev

@g_jobbot

@vacanciesbest

@careerspace

@analysts_hunter

Бесплатное менторство.

Первой полезной активностью для комьюнити я решил сделать пост-объявление.

Если вы хотели себе ментора или хотели попробовать себя в роли ментора предлагаю В КОМЕНТАРИЯХ написать свои контакты и короткое описание:
- Кто вы
- Что вам нужно

Важно, пишите те кто готов помочь БЕСПЛАТНО. Я тоже не остаюсь в стороне, пишите в сообщения канала кто хочет получить какую либо карьерную помощь.

Как пример: https://getmentor.dev/mentor/abrek-bavizhev-1594
(Я даже к нему на собес ходил, дважды)


—=Смысловая отсечка=—
После этой отсечки буду писать доп. мысли по теме целевого сообщения.

Ребята, да мы все хотим денег, да платные консультации это понятная идея. Но сейчас стоит попробовать помочь тому кто готов принять помощь, не пытаясь заработать.

Горизонтальные связи стоят очень дорого, и если вы реально кому то сильно сможете помочь, вам в будущем тоже протянут руку. Потому что люди работают с теми кто вызвал у них положительные эмоции + полезен в конкретной ситуации.

Чем больше людей узнает, что вы стоящий актив, тем легче вы решите свою задачу когда возникнет потребность.

И опять же, для многих ваши 15-30 минут могут сэкономить месяцы жизни и сотни тысяч рублей.

Просто я хочу попробовать сделать какой то островок где бесплатное это не прогрев к продаже. И если ты хочешь помочь не приходилось кому то платить, чтобы попасть в список.

Ps. Дублирую пост в Макс, на языке рос империи и мне даже нравится.

Будущее канала

Первое. Рекламы больше не будет. Только про себя буду рассказывать и темы которые меня очень впечатлили)

Второе. Буду писать как писал, до первого штрафа )) конечно я буду как то прогонять через нейронку, чтобы снизить риски, но мало ли.

Третье. Никакой личной жизни в постах. Фокус на карьере/деньгах/проектах/ качестве жизни.

Четвертое. Развитие комьюнити. Буду пропускать свои посты через призму пользы и выгоды.

P.S.
Я вообще перестал читать телеграмм каналы, даже своим парсером не пользуюсь. Не скажу что везде одно и тоже, но посты в тг канал это либо реклама, либо личная история на которую по большому счет побоку, либо 100500 гайд о котором мы слышали уже не раз.

Вам я тоже настоятелен рекомендую почистить подписки. Вместо этого просто идешь в любую ллм и говоришь:
-ну что кремниевый суррогат, расскажи что нового в мире it происходит, посмотри ведущие сми, посмотри телеграм каналы по теме. И сразу скажи как я могу применить ее в работе аналитика[ну или более качественный промт]

Большая загадка что вообще ждет тг и другие площадки зареганные не в рф, ввиду перспективы блокировки и запрета рекламы. Возможно сейчас и отрывается какое то окно возможностей, но я пока его не замечаю. Может вам виднее, то обязательно сообщите)

Если я запущу свою email рассылку подпишитесь?)

И вы кого нибудь в Макс читаете?

Channel name was changed to «Аналитическая варка данных»

4 часть из цикла постов где я брал интервью у: Виталия
Founder and CEO at bids.do, datanomix.pro. Channel: @vitaliytrenkenshu


Какие аналитические навыки быстрее всего обесцениваются из-за AI, а какие, наоборот, растут в цене?

Обесцениваются технические навыки (обработка данных, создание отчетов/дашбордов) - это заменяют уже понемногу агенты.

На этом фоне растёт в цене агентность.

То есть возможность:

— проактивно выбирать правильную цель из всего спектра возможностей,

— ставить себе задачи в рамках этой цели,

— устранять препятствия (получать нужные одобрения, например),

— проактивно получать обратную связь от мира.

Думаю, это ключевой навык, который сейчас отличает человека от LLM.

Есть аналитики, которые ведут себя как LLM, вы наверняка таких видели.

Они сидят и ждут, пока в них запромптят задачу руководители или коллеги из бизнес-подразделений.

Потом отрабатывают эту задачу, выкидывают обратно результат (отчет, дашборд, аналитическую записку) и снова переходят в режим ожидания замечаний.

Нет смысла соревноваться с LLM в компетенции, опыте, знаниях, технических навыках — проиграете. Не сегодня так завтра.

Надо делать ставку на агентность и навыки менеджмента.

Управлять пачкой агентов — это всё равно что управлять небольшим отделом из джунов.

Проще всего адаптироваться тимлидам или менеджерам — они привыкли нарезать большую цель на задачи и промптить их в биологические LLM.

Теперь этому навыку нужно учиться всем 🙂

Редакция:
Согласен с Виталием по всем пунктам. Бизнес заказчику нужен профит от работы аналитика, как он это сделает не важно.
Нужно чтобы было быстро, понятно и правильно.

Здесь может встать вопрос, а зачем тогда менеджеру аналитики если менеджер сам может придумать что нибудь и потом идти в ИИ.

Ну так в этом и фокус, не будет отдельной роли. Нужны будут аналитики которые смогут приносить деньги бизнесу, где продуктом должности будет обоснованная догадка о точке роста.

Но подробнее про работу в мире токенов уже в отдельном посте.

В День Святого Валентина вспомните что быть тем с кем хочется быть это выбор, так что будьте приятеее❤️

3/5 часть интервью

Где, по-вашему, будет настоящий moat AI-продуктов через 2–3 года, когда «софт может сделать каждый»?

Во-первых, в дистрибуции. Код подешевел в 25 раз, Time-to-Market у продуктов сократился радикально.

Но на циклы сделки в B2B это не повлияло. Вам по-прежнему нужно присутствие, формирование отношений, навыки управления сделкой, умение проходить тендерные процедуры и т.д.

В B2C конкуренции становится больше, CAC выше, LTV меньше.

Защищены будут те, кто умеет встраиваться в правильные каналы дистрибуции, формировать эффективные воронки, работать над LTV и Retention.

Во-вторых, в приватных датасетах, которые сложно, дорого или долго собирать.

Если продукт позволяет извлекать из этих данных ценность и превращать её в конкурентное преимущество. Обучать свои узкие специфические модели, например.

Я по-крайней мере делаю ставку сейчас на это.

Мнение редакции:
Я думаю что ai-продукты будут съедены большими корпами, которые уже сами по себе закрывают кучу кейсов.

Также в уже существующие продукты повсеместно встраивается ai расширения, что в свою очередь тоже давит на появление новых решений.

И конечный юзер просто будет платить 100$ в одну контору вместо кучи платных ии приложений.

Месяц спустя

28.01 месяц как я в новом статусе. Решил параллельно делится опытом и наблюдениями со стороны родительства.

Ребята, это вызов для всех сфер жизни, поэтому стоит начинать пока есть возможность плохо спать, плохо есть и тп. Часики тикают в общем для каждого пола.

Я конечно получаю много дофамина и фотографирую я чаще всего сына, но операционное обслуживание младенца требует «напряжения натруженных жил»

Буду транслировать только опыт со стороны отца, но все как всегда индивидуально.

Чему стоило уделить больше внимания:
1. Укрепление мышечного каркаса
2. Заказ пеленок одного размера, с запасом.
3. Не пить кофе, чтобы вернуть эффект от употребления(сейчас кофе не сильно бодрит)

В целом набор действий в первый месяц довольно ограничен, и каждое действие не сложное.

Тяжела скорее физическая нагрузка: рваный сон, поднывает тело, тяжело сосредоточится на чем то сложнее короткого видео.

Сейчас мы с женой все делаем по Agile, на неделю тестим расписание и обязанности. В конце недели проводим ретро и оцениваем что было ок,что стоит улучшить.

P.S. о родительстве тоже можно думать как о карьере. Начинать ее нужно думаю после 25, когда сформировалась префронтальная кора, главное не затягивать. И важно помнить идеального момента начать «карьеру» не будет. Всегда условия будут казаться не лучшими.

Вот и вторая часть из цикла постов где я брал интервью у: Виталия
Founder and CEO at bids.do, datanomix.pro. Channel: @vitaliytrenkenshu

Егор:
Что важнее в мире AI-агентов: умение писать промпты или умение формулировать бизнес-проблемы?

Умение быстро учиться. Осваивать новые навыки и смежные области знаний.

Promt-Engineering умер, едва родившись. Потом был Context-Engineering, разные виды RAG-ов и MCP, на смену которым приходит Sandboxed Code Execution и Skills, и т.д.

Все очень быстро меняется.

Думаю, что время гипер-специализации труда в ИТ, подходит к концу.

Наступает эра T-shaped инженеров. Глубоко разбираться в одной области, и при этом иметь знанаия/навыки на базовом уровне в смежных областях.

ИИ сильно девальвировал техническую компетенцию. Чтобы получить результат, уже не нужно тратить месяцы на освоение новой специализации.

Но важно понимать как всё работает. Чтобы уметь корректно, поставить задачу, оценить предложенные варианты и принять решение, проконтролировать результат и вовремя понять, а не фигню ли я делаю.

Например, вам не обязательно быть ML-инженером и знать кучу библиотек и фреймворков. Агент поможет обучить модель. Но важно понимать какие бывают классы ML-задач, какие модели для чего используются, как правильно организовать обучающий, тестовый и валидационный датасеты, какими метриками оценивать прогресс и почему именно ими и т.п.

Вам не обязательно быть DevOps, агент настроит вам CI/CD, деплой и скейлинг в облаке. Но важно понимать как хороший CI/CD пайплайн должен выглядеть, базовые приципы architecture-as-code, как работает контейнеризация, какие сервисы в Azure/AWS/GCP для каких задач и в каком случае нужно применять, в чем их ограничения и как они тарифицируются.

Вам не обязательно быть QA-инженером, но нужно понимать что такое TDD, как автоматизировать тестирование, как организовать Observability и Eval ИИ-агентов.

Вам не обязательно быть бизнес-аналитиком, но вы долны уметь прочитать стратег-план компании, понять коммиты топ-менеджеров, нарисовать цепочку создания ценности организации, замапить ее на оргструктуру, разобраться в регламентах и бизнес-процессах, найти узкие места, выявить ключевых стейкхолдеров, понять их KPI, провести кастдев-интервью, оформить Value Proposition Canvas и т.д.

Просто чтобы не делать изначально провальные проекты, а находить и решать те пролемы, которые создадут максимум ценности.

Вам не обязательно быть менеджером. Но нужно уметь выявлять ключевых стейкхолдеров, понимать необходимый им бизнес-результат, личные выгоды и персональные риски от него, управлять их ожиданиями. Если вы хотите, чтобы вашим дашбордом, агентом (или чем-то там ещё) люди пользовались, а не саботировали при внедрении.

И так далее.

P.S буду ещё добавлять мнение редакции по заданному вопросу.

Всегда было и будет важнее умение влиять на деньги. Менеджеры уже сейчас работают с «автономными анкетными системами», и им платят за то сколько денег компания смогла заработать.

Инструмент всегда подстраивается под бизнес, если вы ведете дела так что можете создавать положительное сальдо, а не лепите хайповые наклейки на свои решения, то и будущее у вас будет чуть краше.

Интервью

Ребята вы не поверите, первое интервью на канале. Да пока текстовое, да его брал не Юра Туть.

Клянусь не реклама, не помню как вышел на этот канал, но читаю его давненько. Так вот, автор канала согласился дать мне маленькое интервью)

О госте:
Founder and CEO at bids.do, datanomix.pro. Channel: @vitaliytrenkenshu
(Делает бизнес на ии агентах)

Будет серия постов где из первых рук получим ответы на интересные мне вопросы.

Редакция:
Если AI-агент пишет код как сеньор, в чём теперь реальная ценность человека в разработке?

Виталий:

Думаю, тут как раз ничего для человека не поменалось. Задачей инженера всегда было создание ценности для бизнеса. Код всегда был просто одним из инструментов. Сейчас этот инструмент стал в 25 раз дешевле. Круто, значит теперь один инженер может создать кратно больше ценности — решать такие проблемы, которые до сих пор было решать нерентабельно.

Ну а если человек своим конечным продуктом считал сам код и это воспринимал как ценность саму по себе (а не решение проблем бизнеса), то да, его труд обесценился. Но это не про Software Engineers, это про Coders.

Ответы гостя очень развернутые поэтому буду дозировано вам давать перспективу на агентов/будущее аналитиков .

От себя как обещал в кометы выложу код парсера постов тг каналов который я сделал за 1.5 часа

Ps

Тут ключ генерить (нужно просто иметь акканут Google, без привязок карт и т.п.): https://aistudio.google.com/api-keys

Тут посмотреть, для каких моделей есть Free Tier: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Лимиты примерно следующие: 250К входных токенов в минуту, 20 запросов в день

Сегодня просто ссылки и видос из места которое нельзя называть

Видео на Английском


🔗 1) Google Stitch — ИИ-инструмент для автоматической генерации интерфейсов (UI/UX) и фронтенд-кода из описания текста. Помогает быстро создать макет/экран для веб- или мобильного приложения, который потом можно экспортировать и доработать.
📌 Попробовать/узнать больше (эксперимент): https://labs.google.com/stitch/ (доступ через Google Labs)

⸻

🔗 2) Build by AI Studio (Google AI Studio — Build) — Пишете на простом английском, а инструмент генерирует полное веб-приложение (код, интерфейс, логика). Это мощная альтернатива таким платформам, как Lovable, но бесплатная.
👉 Сайт платформы: https://aistudio.google.com/ (раздел Build)
🌐 Вся платформа Google AI Studio: https://ai.google/build/

⸻

🔗 3) Opal — Google-инструмент для создания ИИ-мини-приложений и автоматизаций без кода (аналог n8n/Zapier, но основан на визуальных workflow и описаниях на естественном языке).
📌 Попробовать Opal: https://labs.google.com/opal/ (через Google Labs)

⸻

🔗 4) NotebookLM — ИИ-ассистент для ваших документов: анализ, ответы на вопросы, аудио-подкасты и видео-объяснения на основе загруженного текста.
🔗 Официальный сайт: https://notebooklm.google/

⸻

🔗 5) Pomelli — AI-маркетолог: анализирует ваш сайт и автоматически создаёт визуальные посты/кампании в соцсетях в соответствии с вашим брендом (цвета, шрифты, стиль).
👉 Попробовать Pomelli: https://labs.google.com/pomelli/ (через Google Labs, бета)

⸻

🔗 6) Gemini Canvas — Преобразует скучные документы в красивые презентации, инфографику или интерактивные проекты с помощью AI.
🌐 Попробовать/узнать больше: https://gemini.google/overview/canvas/

⸻

🔗 7) Nano Banana Pro — Создаёт фотореалистичные AI-изображения (текст → изображение) с продвинутыми возможностями генерации и редактирования.
👉 Доступно через приложение Gemini и инструменты Google AI (например, в Search AI Mode, NotebookLM и Google AI Studio).

Все пытаются придумать какой интерфейс лучше сделать куче агентов – и вот дошли до классики; короче, миллениалы лучше всех подготовленны к агентскому миру АИ 👮‍♀

Вейтлист тут:
https://www.getagentcraft.com/