Julia Sevruk’s talks - PM, GPT, IT

🤩«Ну и кто я теперь? Профессиональная реализация женщин в эмиграции»

«Эти Дни» возвращаются! Аудитория совместно с Femtech Force проводит цикл встреч, в рамках которых мы говорим о женском здоровье, технологиях и будущем.

4 октября будем обсуждать вызовы, через которые проходят женщины в профессиональной жизни:

🌟рост и повышение
🌟презентация себя
🌟запуск своего продукта или услуг
🌟поиск работы

Спикеры :
🗣Юлия Севрук — #IAmRemarkable Gold Tier Facilitator, продакт-менеджер. Юлия проведет воркшоп, на котором вы заберёте с собой простой инструмент, который поможет тренировать навык замечать свои достижения и говорить о них естественно и уверенно.
🗣Марина Романова — соосновтельница проекта и платформы по поиску работы в Сербии Ovde Jobs, разработчица. Марина поделится официальной статистикой и расскажет, что происходит с рынком труда в Сербии, какие специалисты нужны работодателям, насколько реально найти работу без сербского и на какие зарплаты ориентироваться.
🗣Ольга Корнеева — серийный предприниматель, продюсер экспертов, автор туров и лагерей, организатор встреч и фестивалей. Ольга раскроет тему, как стать тем человеком, который и работает, и организует приток денег, а также поможет построить стратегию ближайших шагов.

🗓 4 октября (воскресенье) 16:00
🎫 Стоимость: 2000 RSD по предварительной регистрации по ссылке (2500 RSD без регистрации)

📍Vojvode Dobrnjca 48, Beograd

🧩Ты используешь ИИ как игрушку.
И в этот момент кто-то уже строит на нём новую жизнь.

Смотрела сегодня на этот цветок, где 2 бутона выросло в одном цветоносце и он навеял меня на мысль.

Работая в ТехКорпорации, я наблюдаю огромный разрыв в том, как люди используют все эти новые технологии.

Есть две реальности.
В одной — «иногда пишу письма через ChatGPT, удобно».
В другой — люди без знаний/умений программирования запускают приложения, зарабатывают и заходят в новые профессии за недели, а не годы. Если раньше требовалось либо деньги, либо родиться в другой стране, чтобы иметь доступ к людям, знаниям и информации, то теперь все есть в кармане.

Поэтому, важно понять:
ИИ — это не инструмент ускорения старого, типа просто писать письма, генерировать смешные картинки или поздравления для родственников, искать рецепты - то что ты раньше и так делала, теперь с ИИ стала быстрее. Зачем? У тебя в руках ассистент, помощник, второй мозг и коуч!
Это инструмент создания того, что раньше было невозможно. Ты мечтала запустить бизнес? Ты можешь построить план, сделать сайт, приложение, маркетинговую кампанию за пару вечеров! Или ты мечтала изучить тему, но не смогла поступить куда либо, а денег на репетиторов нет…аналогично, берешь телефон, и делаешь что мечтала. Без осуждений и сомнений, для этого никто тебе не нужен.

Прямо сейчас стирается граница между «я не умею» и «я могу».
И впервые за долгое время выигрывают не самые опытные, а самые любопытные.

Если ты используешь ИИ как улучшенный поисковик, то ты остаёшься в старом мире.
Если начинаешь задавать вопросы, пробовать, строить, создавать, то ты уже в новом.

Что делать, если ты еще не там:
1. Перестань использовать ИИ только для рутинных задач
2. Попробуй через него сделать что-то, что раньше казалось «не про меня»
3. Учись через него быстрее, чем через курсы

Почему это важно:
это про деньги, свободу и контроль над своей жизнью.
Пока одни экономят 10 минут, другие пересобирают карьеру.

ИИ больше не про удобство. Он про передел рынка.

В каком мире ты сейчас? Поделись в комментариях.

Сохрани и поделись.
А у меня в профиле @julia_sevruk ещё больше фишек про GPT.

Wikipedia обновила свой гид по признакам ИИ-текстов, потому что они запретили у себя публиковать весь контент, сгенерированный ИИ.

Вот 10 главных признаков, которые вас выдают 👇

1. Проблема пафоса
ИИ не умеет просто констатировать факты: он их нахваливает. Случайный город превращается в «живописный регион с богатым культурным наследием». ИИ постоянно добавляет похвалу туда, где её никто не просил.

2. Список слов-маркеров
После 2022 года резко участились некоторые слова: delve («погрузиться»), tapestry («многогранный»), intricate («витиеватый»), underscore («подчеркнуть»). Три-четыре таких слова в одном тексте - это очень сильный сигнал. У разных моделей, кстати, свои любимчики.

3. Фальшивый баланс
Конструкция «это не просто X — это ещё и Y» встречается у ИИ постоянно. Wikipedia называет это «негативным параллелизмом». Это чуть ли не фирменная подпись ИИ-текста.

4. Поверхностный анализ
ИИ обожает приклеивать причастные обороты в конец предложений. Например: «Население достигло 12 000 человек в 2015 году, подчёркивая роль города как регионального центра». Такой хвостик - это типичный признак, и часто совершенно бессмысленный.

5. Правило трёх
ИИ одержим перечислениями из трёх элементов через запятую (или 3 пункта списком). Люди тоже так делают, но у ИИ это встречается несравнимо чаще.

6. Замена простых слов
Вместо «это здание — галерея» ИИ пишет «это здание служит галереей». Вместо «в школе четыре класса» — «школа располагает четырьмя классами». Такой стиль встречается в книгах и журналах, но в обычных блогах и статьях его практически нет.

7. Длинное тире (—)
Самый известный признак. OpenAI даже пытались «вытренировать» его из ChatGPT…и не смогли. ИИ ставит его там, где человек написал бы запятую или скобки.

8. «Фигурные» кавычки
ChatGPT использует типографские кавычки (‟), а при обычном наборе с клавиатуры получаются прямые (“”). Да, Word автоматически исправляет, но главный признак: когда оба типа кавычек вперемешку в одном тексте.

9. Устойчивые клише
Есть дословные фразы, которые ИИ воспроизводит снова и снова. Одна из самых заметных «maintains an active social media presence» («ведёт активные социальные сети») в точности эти слова, о ком бы ни шла речь.

10. Фальшивые источники
До сих пор одна из главных проблем. ИИ генерирует ссылки, которые выглядят убедительно, но либо полностью выдуманы, либо чуть-чуть неточны и ведут на несуществующую страницу.

———
Выше пункты, которые я сама часто вижу в текстах, и сразу подмечаю для себя. Но сейчас, я наверно больше обращаю на смысл текста, чем признаки ИИшности. А ты? Поделись в комментариях 🙂
———
У меня в профиле @julia_sevruk ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы 🙌​​​​​​​​​​​​​​​​

Бывало так: встреча закончилась, а у всех разное понимание, о чём договорились? Или люди молчат, потому что не врубаются, о чём вообще речь? Или после встречи все моментально забыли, что делать?

Я собрала короткие и простые правила, которые помогут это исправить.

Шаг 1: Начни с контекста
Даже если встреча обычная, потрать полминуты, чтобы сказать, зачем вы собрались и чего хотите достичь. Просто чтобы привести всех в одну точку и подсветить направление.

Шаг 2: Дай слово каждому
Не обязательно на каждой встрече, но для установочной — важно. Попроси коллег коротко (максимум минута) рассказать, как они видят тему и почему она для них важна. В конце добавь: «Мы здесь, чтобы убедиться, что все смотрят на ситуацию одинаково». Так каждый приземлит тему на свою зону ответственности — и разговор сразу станет честнее.

Шаг 3: Записывай решения по формуле
Решили что‑то сделать? Сразу фиксируй:
— Что надо сделать?
— Кто отвечает?
— К какому числу ждём результат?
Без этого через пару дней начнётся: «А я думал, это не я должен был…»

Шаг 4: Подведи итоги вслух и письменно
В конце скажи: «Получается, мы договорились вот о чём…» — и спроси: «Все согласны?». Потом дублируй письменно: в общий чат или в задачу, где есть все ЛПР.

🤝 Когда людям сразу понятно, зачем они собрались, они перестают бояться сказать лишнее — и начинают делиться идеями, предупреждать о рисках. Попробуй на следующей встрече и посмотри, что изменится.
А какие приёмы для хороших встреч используешь ты? Пиши в комментариях 👇
———
У меня в профиле @julia_sevruk ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы 🙌​​​​​​​​​​​​​​​​

Один из ведущих венчурных инвесторов Кремниевой долины недавно сказал вещь, которая меняет взгляд на карьеру в эпоху ИИ.

Сегодня компании всё меньше смотрят на дипломы, строчки в резюме и «правильный» бэкграунд. Всё чаще они ищут другое качество - то, чего у большинства людей просто нет.

Если ты ищешь работу, думаешь о переходе или просто пытаешься понять, что действительно помогает получить оффер сейчас, что важно для компаний, то вот мысли на эту тему.

Logan Bartlett - управляющий директор Redpoint Ventures

Он инвестировал во множество AI-компаний и говорит, что правила найма полностью изменились.

Его точная фраза:
“Agency might be the only thing that matters.”

Не годы опыта.
Не дипломы.
Не престижный университет.

А инициативность.

Инициативность - это способность увидеть проблему, взять на себя ответственность и решить её без чьего-либо разрешения.

Именно это качество сегодня становится решающим. Потому что в мире, где у всех есть доступ к одним и тем же инструментам - ИИ, знаниям, информации, важным становится уже не то, что ты знаешь, а то, что ты с этим делаешь.

Я особенно остро почувствовала это на работе, когда у нас сменился фокус.

Сегодня моя работа - это уже не просто маркетинг и не только управление проектами или продуктом. Это постоянный поиск новых возможностей: запуск каналов с нуля, проверка гипотез, исследование пользователей до старта и сборка решений под конкретную задачу.

Например, нам нужно было протестировать идеи для воронки не в 5–10 вариантах, а сразу в сотнях и даже тысячах: под разные аудитории, боли и сценарии.

Сделать это вручную было бы слишком долго и дорого.

Поэтому пришлось выстроить новый процесс, где начали:
- использовать ИИ для генерации гипотез
- собирать страницы и прототипы по готовым шаблонам не за дни, а минуты
- подключили ИИ как второй мозг к аналитике
- запускать тесты итерациями каждую неделю (что было почти нереально раньше)
- и быстро смотреть, что реально работает

Даже мне пришлось потратить на осознание этого и запуск около 2х месяцев! Да, не так быстро как хотелось бы, мой перфекционист внутренний орал на меня

И вот здесь стало особенно понятно:

ИИ сам по себе не преимущество. Преимущество в том, как ты умеешь с ним работать

Человек с инициативностью и ИИ сегодня может дать гораздо больше результата, чем человек с идеальным резюме, но без внутреннего драйва изучать, инициировать, анализировать, критиковать.

Именно поэтому люди с нестандартным опытом — те, кто запускает свои проекты, пробует новое и умеет быстро учиться — сейчас особенно ценны, даже если это кажется не существенным для нас лично.

Раньше главным фильтром в найме были дипломы и опыт. Сейчас инициативность и умение мыслить вместе с LLM.

Поэтому, чем раньше ты это поймёшь, тем быстрее начнёшь выигрывать в новой реальности.

А как ты себя ощущаешь сейчас в работе или карьере:
кажется, что успеваешь адаптироваться к новым правилам
или всё чаще ловишь себя на мысли, что мир меняется быстрее, чем ты?

Сохрани и поделись
У меня в профиле @julia_sevruk ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы 🚀

В прошлых постах уже рассказывала про два инсайта из подкаста «Женщины в IT».
Есть ещё один, который оказался самым неожиданным.

Когда ты начинаешь вслух рассказывать свой путь, он вдруг начинает выглядеть по-другому.

То, что раньше казалось «ну это просто так получилось»,
вдруг становится понятной историей: где ты принимала решения, где было сложно, где ты справилась.

Пока всё это в голове, оно обесценивается, как будто кажется обычным. Внутренний критик беспощаден.

Но как только проговариваешь, то появляется ощущение опоры.
Как будто ты лучше понимаешь, на чём вообще стоишь.

У меня после записи было чёткое чувство:
я стала увереннее, яснее и как будто появилось больше энергии двигаться дальше.

И это странно, потому что я фасилитатор воркшопов #IAmRemarkable, где все учатся говорить о своих достижениях, выделять важные этапы своего пути, за которые мы могли бы сказать себе «Я молодец, потому что…». На подкасте я еще раз поняла - надо продолжать говорить о себе, пересобирая и рассматривая свой путь и достижения с разных сторон, потому что внутренний критик никуда не девается, даже если ты думаешь, что знаешь свои достижения.

После подкаста я поняла, что мы сильно недооцениваем этот эффект.
Мы редко даём себе возможность нормально «увидеть» свой путь.

Весь выпуск подкаста можно найти тут:
https://women-in-it.mave.digital/ep-7

А ты раньше слышала про #IAmRemarkable?
———
Напиши в комментариях, хотела бы попасть на мой #IAmRemarkable воркшоп?
@julia_sevruk

В прошлом посте писала про переход в ответственность — и как это сейчас ощущается.

Продолжая тему инсайтов после участия в подкасте «Женщины в IT», хочу рассказать про одну вещь, которая мне сильно помогает в работе и жизни.

Это ИИ.

Не знаю как у тебя, но для меня этот инструмент стал как второй мозг, ассистент и дополнительный ресурс.

Когда есть задача и нет чёткого решения, самое сложное — не застрять в своей голове.
И вот здесь ИИ сильно выручает.

Я прошу его посмотреть на ситуацию с разных сторон: как продакт, как маркетолог, как пользователь.
И самое главное, в конце каждого первого промпта я прошу задавать мне вопросы «до тех пор, пока ты не получишь все ответы, чтобы выполнить задачу на 100%».

То есть, ИИ не стремиться мне сразу выдать ответ. Он задает мне вопросы: так у меня есть шанс выгрузить весь контекст в формате диалога.

И это резко меняет качество как ответа, так и моего мышления.
Ты начинаешь видеть, где у тебя дыры, быстрее формулируешь решения, перестаёшь ходить по кругу.

Для меня это стало одним из главных способов ускорять работу.

В подкасте мы как раз обсуждали, что ИИ - это не про замену человека. А про его усиление.

Полный выпуск тут:
https://women-in-it.mave.digital/ep-7
———
Сохрани, поделись и пиши свои мысли в комментариях 🙂
Больше практики по ИИ у меня на канале: @julia_sevruk

В начале марта вышел эпизод подкаста «Женщины в IT», который мы записали с девочками из Women in Tech Russia и Women in Big Data, и во время разговора я поймала себя на мысли: сейчас я нахожусь в самом сложном переходе за всю карьеру.

Не потому что я чего-то не знаю или не умею. Времена изменились: больше нельзя быть просто той, кто просто делает работу.

Есть момент, когда ты перестаёшь быть исполнителем и становишься тем, кто принимает решения. И он гораздо неприятнее, чем кажется со стороны.

Особенно в такие турбулентные времена, как сейчас. Когда нет чёткого ответа, нет «правильного варианта», цели меняются раз в квартал, а то и чаще, и нужно схватывать на лету.

Раньше я могла просто сделать задачу по ТЗ. Было просто, это моя обычная работа.
Теперь тебе нужно решить, каким вообще должно быть ТЗ, рынок, путь человека от начала до конца. Тестировать варианты, решать какой из них лучше, смотреть метрики и снова тестировать.

И вот здесь начинается самое интересное.
Многие начинают тормозить. Из-за того что ответственность уже нельзя отдать кому-то выше.

Я сейчас очень явно это проживаю.
И, кажется, это и есть тот самый момент роста, который никто не любит.

В следующих постах расскажу ещё пару мыслей, которые у меня остались после подкаста.

А если хочется послушать его весь, то вот сам выпуск:
https://women-in-it.mave.digital/ep-7
———
Сохрани, чтобы вернуться к этому моменту позже.

И поделись с теми, кто сейчас тоже на этом переходе.
@julia_sevruk

Наконец вышло исследование, которое подтверждает то, что я в последнее время ощущаю на себе.

Мы часто слышим, что AI делает работу быстрее и проще.
Что уж скрывать — я и сама это часто говорю.

Но новая статья в Harvard Business Review говорит о другой стороне этого процесса:
AI не уменьшает работу — он делает её интенсивнее.

Исследователи наблюдали несколько сотен сотрудников компании примерно 8 месяцев.
Все они начали активно использовать AI-инструменты в работе.

И они обнаружили три интересных эффекта.

1. Scope creep — работа начинает расползаться.

Когда у тебя есть AI, кажется, что можно сделать ещё немного.

Маркетолог пишет кусочек кода.
Фаундер делает черновик юридического документа.
Продакт генерирует тексты, ресёрч и аналитику.

Границы ролей начинают размываться.

Но проблема в том, что люди начинают делать работу, в которой они не эксперты,
и потом настоящим экспертам приходится это проверять и исправлять.

2. Работа начинает заполнять паузы.

Раньше между встречами были небольшие перерывы.

Пройтись.
Взять кофе.
Поговорить с коллегой.

Теперь эти промежутки часто заполняются:

— быстрым промптом в ChatGPT
— небольшим ресёрчем в Claude
— ещё одним микротаском

И мозг почти перестаёт получать паузы.

3. Резко растёт мультизадачность.

AI создаёт ощущение «второго мозга».

Ты держишь больше задач одновременно.
Но человеческий мозг плохо справляется с постоянным переключением — и это начинает быстрее утомлять.

Самый интересный вывод исследования:

AI действительно может экономить время,
но только если задачи чётко определены и имеют понятный результат.

А вот если работа размытая, коллаборативная и без чёткого definition of done,
AI часто приводит к обратному эффекту — интенсификации работы.

Честно говоря, я довольно сильно узнаю в этом описании свою реальность.

Да, с AI можно делать больше.
Но одновременно появляется ощущение, что работа никогда полностью не заканчивается.

И это я ещё не упоминаю время, которое уходит на рефакторинг AI-slop.

Интересно услышать твой опыт.

Ты чувствуешь, что AI уменьшил твою нагрузку или наоборот работы стало больше?

Если у тебя есть идея —
ты можешь превратить её в приложение уже сегодня вечером.
Даже без навыков программирования.

И это не теория.

Я сегодня была ментором на SheBuilds в Белграде и видела, как участницы за 3 часа собирали:
• игры
• онлайн-магазины
• полноценные приложения
• продающие страницы

Без знаний кода, умений настраивать бекэнд. или писать фронт.

Среди вайбкодеров женщин 20% и это знак, что нас должно быть больше!

Технологии позволяют собирать через промпты все что нужно, главное - просто описать идею!
AI сам собирает интерфейс и логику.

К International Women’s Day команда Lovable и SheBuilds открыли на 24 часа доступ к ресурсам, чтобы каждый мог попробовать собрать своё первое приложение.

Но осталось всего несколько часов, поэтому поторопись.

Если хочешь попробовать:

Курс — как собрать первое приложение
https://littleparrot.app/5e86e580-264c-442c-8cc4-be5645f13e87/course-overview

Готовые промпты для создания приложений
https://docs.lovable.dev/prompting/prompting-one

Cookbook с паттернами и рецептами
https://lovablecookbook.com

Комьюнити Lovable
https://lovable.dev/community

Иногда всё, что нужно для своего проекта —
один вечер и правильный инструмент.
———
Сохрани и поделись.
У меня в профиле ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы. 🚀

99% людей не знают про этот AI-хак.
А вот мамам с тодлерами это давно знакомо 😄

Ты говоришь: «Надень ботинки».
Тишина.

Говоришь ещё раз: «Надень. Ботинки».
И внезапно сработало.

С нейросетями почти так же.

Я наткнулась на разбор экспериментов с LLM, где проверяли простую идею: если повторить свой запрос два раза подряд, ответы часто становятся глубже и логичнее.

Ты правильно понял(а):
1) Написал(а) запрос.
2) Скопировал(а).
3) Вставил(а) его ещё раз ниже.
Всё.

Почему это может работать:
Модель читает текст слева направо.
Когда она читает начало запроса, она ещё не знает, к чему ты придёшь в конце.

Но когда начинается вторая копия, она уже «видела» первую.
И как будто лучше удерживает всю задачу в голове перед тем, как начать отвечать.

Ты используешь просто особенности того, как модель обрабатывает текст.

Я попробовала это и в ряде случаев ответ становился более собранным и последовательным.

Не всегда, конечно.
Но достаточно часто, чтобы взять приём в работу.

Важно помнить: если ты используешь модель через API, повторение = больше токенов = чуть выше стоимость.

Но если это помогает получить более качественный ответ без перехода на более дорогую модель, тогда возможно игра стоит свеч.

Иногда не нужно писать сложнее.
Иногда нужно просто повторить.

Как с тодлером 😄
———
Сохрани и поделись.
У меня в профиле ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы.

Хак, который упростил мне работу с n8n: используй GPT для генерации JSON workflow.

n8n, по своей сути - это JSON.
А GPT может отлично генерировать структуру и построить за тебя рабочий каркас.

Лучше всего это работает для линейных флоу со стандартными нодами.

В чем преимущество подхода: место пустой канвы ты получаешь основу.

Как я это реализую:

1. Создание workflow
Опиши автоматизацию обычным языком и попроси один валидный JSON для n8n: без плейсхолдеров, с понятными названиями нод и короткими пояснениями.
Импортируешь → подключаешь креды → правишь expressions → тестируешь.
Это черновик, не финал.

2. Reverse-engineering workflow
Когда видишь публичный туториал (где то на ютубе, или скрином в описании поста) загрузи скриншот воркфлоу и попроси GPT пересобрать структуру.
Он восстановит типы нод, порядок и связи.
Конечно креды и скрытые параметры нужно будет пересобирать руками. И есть риски, что сложные expressions может собрать неточно. Но в любом случае уже будет хоть что-то на канве и будет что дорабатываеть.

Лайфхак: Дополнительно, если добавить транскрипт видео туториала, можно сделать результат точнее.
Подходит для обучения и пересборки публичных примеров (Не для закрытых систем).

3. Отдельный апгрейд: папки проектов (Projects)

Я там загружаю и храню:
– 3–5 экспортированных примеров. Они задают структуру (и не нужно каждый раз копировать промпт)
– документ с правилами (нейминг, retry, error handling), которые уменьшают хаос
– требования к выводу («valid JSON only», «спроси, если не хватает данных»). Так результат стабилнее

Шаблон — это просто заранее собранная структура.
Ты можешь за несколько минут сгенерировать базу под свои стандарты.

Если нужно, ссылки на файлы для папки ниже:
– инструкция по Project
– n8n Cheat Sheet
– n8n_Tips_and_Tricks
——————
Сохрани и поделись.
У меня в профиле ещё больше про работу в IT и использование ИИ для жизни и работы.

🚀 Как ускорить разработку с AI-инструментами

Когда мы говорим об AI, хочется обсуждать реальную практику коллег и смотреть на то, как инструменты работают в продакшене.

И скоро у нас будет такая возможность — с 16 по 20 февраля у Podlodka AI Crew пройдёт сезон «AI-агенты в разработке».

👨‍💻Опытом поделятся инженеры и исследователи из Яндекса, Т-Банка, Plata, RealtyCalendar, inDrive, AI Mindset, overwatch.ai и других компаний. Участников ждет 10 сессий и закрытое комьюнити в Telegram. Все кейсы — с прицелом на то, чтобы забирать решения сразу в продакшн.

Смотрите полную программу на сайте и забирайте свой билет на Podlodka AI Crew, чтобы изучить актуальные AI-инструменты в компании практиков!

А по промокоду ai_crew_2_vl1cGr получите скидку🎁

Наконец-то делюсь материалами вебинара про ИИ для обучения и развития

Запись можно посмотреть тут:
🌐https://youtu.be/OdXP9Y-2SUY
💙https://vkvideo.ru/video-144191298_456239368

В комментариях выложу pdf презентации, которую я показываю в видео.

Файл на 25 страниц с промптами, о котором говорю в видео: скачать тут

Если вы всё ещё используете ИИ «поспрашивать что-нибудь» - этот вебинар сильно расширит картину, даст направление в освоении и понимание, как мы можем использовать биологию мозга в свою пользу.

Сохраняйте, делитесь с теми, кто учится и работает головой.

А у меня в профиле — ещё больше про ИИ для жизни, карьеры и работы.

Вижу, что тебе откликаются такие подборки с полезными материалами.
Поэтому решила сделать серию постов, где буду делиться официальными и практичными источниками про работу с нейросетями — для обучения, работы и повседневных задач.

Первая подборка — Google.
У Google есть много сервисов и обучающих программ, которые можно использовать для самостоятельного обучения и прокачки навыков работы с ИИ.

Ниже — основные ресурсы:

— Как ускорить поиск работы с помощью ИИ:
https://grow.google/job-search-with-ai/

— Основы написания промптов:
https://grow.google/prompting-essentials/

— Базовые AI-навыки:
https://www.skills.google/paths/2336/course_templates/1224

— ИИ для малого бизнеса:
https://grow.google/grow-your-business/

— ИИ для преподавателей:
https://grow.google/ai-for-educators/

— ИИ для студентов:
https://grow.google/students/

— Как использовать Gemini в работе (короткий PDF-гайд):
https://services.google.com/fh/files/misc/quick_start_guide_to_google_ai_at_work.pdf

Можно просто сохранить и возвращаться к этим материалам, когда понадобится.

Для поиска подобных постов по каналу юзай хэштег #ИИресурсы

А может я что то пропустила, тогда делись в комментариях своими находками.

💸 Перестань платить за курсы по ИИ. Серьёзно.

Большая часть действительно полезных знаний про ИИ уже есть в открытом доступе — от самих разработчиков инструментов.
Если проблема в том, что хорошие материалы разбросаны по разным местам, то я собрала бесплатные, официальные и практичные ресурсы, которые можно использовать для работы, обучения и роста — без инфоцыганства и «секретных методик».

Сохраняй ⬇️

⸻

🤖 ChatGPT (OpenAI)

— Основы ChatGPT (3 минуты):
https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-basics

— ChatGPT для любой роли (менеджер, аналитик, маркетинг и др.):
https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-for-any-role

— Prompt Engineering от OpenAI:
https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/prompting

— Tasks в ChatGPT (автоматизация задач):
https://help.openai.com/en/articles/10291617-tasks-in-chatgpt

⸻

🧠 Claude (Anthropic)

— AI Fluency Framework (официальный курс):
https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations

— Best practices по промптам:
https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices

— Use cases Claude:
https://claude.com/resources/use-cases

⸻

⚙️ Автоматизация

— Zapier (первый Zap):
https://learn.zapier.com/build-your-first-zap

— Lindy AI (AI-ассистенты):
https://www.lindy.ai/academy-lessons/getting-started-101

— n8n (видео-курсы по автоматизации):
https://docs.n8n.io/video-courses/

⸻

📊 Презентации и документы (Gamma)

— Библиотека промптов:
https://gamma.app/prompts

— Примеры и вдохновение:
https://gamma.app/inspiration

⸻

🧠 Gemini (Google)

— Prompting Guide (официальный PDF):
https://services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf

— Deep Research:
https://gemini.google/tg/overview/deep-research/

— Генерация видео (Veo):
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/video-gen-prompt-guide

⸻

🎨 Midjourney

— Как начать:
https://docs.midjourney.com/hc/en-us/articles/33329261836941-Getting-Started-Guide

— База промптов:
https://docs.midjourney.com/hc/en-us/articles/32023408776205-Prompt-Basics

— Вся документация:
https://docs.midjourney.com

⸻

🔍 Поиск и ресёрч

— Введение в Perplexity Labs:
https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-labs

⸻

🎬 Видео

— Sora туториалы (OpenAI):
https://academy.openai.com/public/collections/sora-tutorials-2025-03-11

— Sora промпт гайд:
https://tathastu-rh.notion.site/SORA-2-PROMPT-GUIDE-2849464bdbf980e2b746f9d26e6f9061

— Opus Clip обучающий центр:
https://www.opus.pro/learning-center

⸻

📚 База

— Генеративный ИИ для всех от Andrew Ng:
https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

— ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков от Isa Fulford и Andrew Ng:
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

— Machine Learning от Andrew Ng (Coursera):
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

⸻

📌 Вывод простой:
Прежде чем покупать курс «как пользоваться ИИ», проверь — возможно, это уже бесплатно объяснили сами создатели инструмента.

#ИИресурсы : так помечаю все посты на этом канале с подборками.

Если откликнется — могу сделать короткие гайды и системные промпты для настройки ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity.
Напиши в комментариях, что разобрать 👇

Это я, вещаю из своей спальни.

Сегодня провела вебинар про использование ИИ для обучения, роста навыков и карьерного развития — и это был тот редкий случай, когда отдаёшь энергию и сразу получаешь её обратно 💛

Все, кто присоединился ко мне после нашей встречи, отмечайтесь в комментариях!

Было много живых слушателей, тёплых комментариев и очень классных, вдумчивых вопросов. Для меня это главный индикатор того, что тема реально заходит и нужна.

На вебинаре говорили про опоры эффективного обучения:
— понимание, как на самом деле работает мозг
— AI mindset
— ИИ как инструмент, а не «волшебную кнопку»

Разобрали специальные режимы и нейросети для обучения:
ChatGPT, Perplexity, Gemini, NotebookLM, Claude, АлисаПро (Нейроэксперт)

Обсудили:
— какую нейросеть лучше использовать под разные задачи
— где и как учиться писать хорошие промпты
— как учиться и развиваться с ИИ этично и эффективно
— где можно делиться своими находками и наработками (prompthub)

Все участники получили большой промптгайд на 45 страниц с готовыми шаблонами под разные ситуации:
— базовые и инженерные промпты
— изучение иностранных языков
— профессиональные навыки
— дипломы и академические работы
— карьерное развитие
— личная эффективность
— комбо-промпты (chain-of-thought)

Для меня правда важно делиться знаниями и рабочими инструментами, которые можно сразу применять на практике.

Спасибо сообществу Women in Tech Russia и их проекту Mentor in Tech за возможность нести пользу и делать такие вещи вместе 🤍
Очень ценно быть частью этого комьюнити.

Позже, когда все материалы будут опубликованы, я поделюсь ссылками на запись и ресурсы. Так что не забудь подписаться!