Три дня назад Google представила свою новую модель Gemini 3 pro, я как старый юзер и обладатель виза карты, залутал фри подписку на месяц, и имея лучший на свете ChatGpt, составил с ним идеальные промпты, придумал идею и пошел тестить🫵
Результат на видео, у меня просто отпадает челлюсть от этого, это безумие, теперь каждый школьник сможет делать красивый лендос своему портфолио, заклепать красивый лендос для рага, а если иметь знания и адаптировать + добавить разных ништяков то можно сэкономить кучу времени при создании собственного сайта
Технологии буквально вокруг нас развиваются, еще в начале года офиегвал с памяти в чатгпт, а сейчас ии пилит полноценный офигенный лендинг.
Я, как и Даня Седов, легенда тона, тоже уверен что ASI может появиться в этом году, его последний пост как раз в тему✨
Короче ребята мы в ракетке под названием будущее. Кому интересно - кидаю список правил по которым надо делать промпты:✨
Советы по промптингу Gemini 3 от Филипа Шмидта из Google Deep Mind, которые он только что опубликовал. Особенно полезны, кмк, два последних про контекст и якорение:
Точные инструкции
Будьте кратки во входных промптах (запросах). Gemini 3 лучше всего реагирует на прямые, четкие инструкции. Формулируйте свою цель ясно и без «воды».
Последовательность и определенные параметры
Поддерживайте единую структуру во всех ваших промптах (например, стандартизированные XML-теги) и явно давайте определения неоднозначным терминам.
Объем ответов
По умолчанию Gemini 3 менее многословна и предпочитает давать прямые, эффективные ответы. Если вам нужна более разговорная или «болтливая» персона, вы должны явно попросить об этом.
Мультимодальная связность
Текст, изображения, аудио или видео должны рассматриваться как равнозначные входные данные. Инструкции должны четко ссылаться на конкретные модальности (типы данных), чтобы гарантировать, что модель синтезирует их вместе, а не анализирует изолированно.
Размещение ограничений
Размещайте поведенческие ограничения и определения ролей в Системной инструкции (System Instruction) или в самом верху промпта, чтобы они служили якорем для процесса рассуждения модели.
Структура длинного контекста
При работе с большими объемами контекста (книги, базы кода, длинные видео) размещайте свои конкретные инструкции в конце промпта (после блока данных).
Якорение контекста
При переходе от большого блока данных к вашему запросу явно создавайте «мостик» между ними. Используйте вводную фразу, например «Основываясь на информации выше...», перед вашим вопросом.