AI для Всех
Відкрити в Telegram
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами Главный редактор и по рекламе: @crimeacs Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI для Всех
Канал AI для Всех (@nn_for_science) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 15 513 підписників, посідаючи 8 262 місце в категорії Технології та додатки та 42 817 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 513 підписників.
За останніми даними від 18 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 11, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 26.14%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 11.98% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 055 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 859 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 29.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як claude, llm, контекст, параметр, точность.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами
Главный редактор и по рекламе: @crimeacs
Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 19 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
15 513
Підписники
-224 години
-437 днів
+1130 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+68
в 4 каналах
червень '26
+232
в 4 каналах
Get PRO
травень '26
+480
в 9 каналах
Get PRO
квітень '26
+131
в 6 каналах
Get PRO
березень '26
+229
в 3 каналах
Get PRO
лютий '26
+159
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+92
в 5 каналах
Get PRO
грудень '25
+223
в 10 каналах
Get PRO
листопад '25
+98
в 4 каналах
Get PRO
жовтень '25
+176
в 5 каналах
Get PRO
вересень '25
+238
в 15 каналах
Get PRO
серпень '25
+166
в 7 каналах
Get PRO
липень '25
+272
в 16 каналах
Get PRO
червень '25
+192
в 9 каналах
Get PRO
травень '25
+203
в 10 каналах
Get PRO
квітень '25
+258
в 5 каналах
Get PRO
березень '25
+394
в 21 каналах
Get PRO
лютий '25
+405
в 14 каналах
Get PRO
січень '25
+1 299
в 32 каналах
Get PRO
грудень '24
+194
в 12 каналах
Get PRO
листопад '24
+93
в 8 каналах
Get PRO
жовтень '24
+548
в 19 каналах
Get PRO
вересень '24
+182
в 4 каналах
Get PRO
серпень '24
+134
в 8 каналах
Get PRO
липень '24
+151
в 11 каналах
Get PRO
червень '24
+124
в 8 каналах
Get PRO
травень '24
+417
в 15 каналах
Get PRO
квітень '24
+151
в 5 каналах
Get PRO
березень '24
+213
в 8 каналах
Get PRO
лютий '24
+532
в 11 каналах
Get PRO
січень '24
+1 016
в 18 каналах
Get PRO
грудень '23
+377
в 11 каналах
Get PRO
листопад '23
+360
в 16 каналах
Get PRO
жовтень '23
+606
в 18 каналах
Get PRO
вересень '23
+369
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+265
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+181
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+252
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+1 609
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+314
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+583
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+550
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+755
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+776
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+338
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+395
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+174
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+321
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+513
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+638
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+685
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+122
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+136
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+187
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+104
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+464
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+1 301
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+59
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+252
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 19 липня | +3 | |||
| 18 липня | +1 | |||
| 17 липня | +6 | |||
| 16 липня | +2 | |||
| 15 липня | +1 | |||
| 14 липня | 0 | |||
| 13 липня | +3 | |||
| 12 липня | +1 | |||
| 11 липня | +1 | |||
| 10 липня | 0 | |||
| 09 липня | +10 | |||
| 08 липня | +9 | |||
| 07 липня | +5 | |||
| 06 липня | +1 | |||
| 05 липня | +3 | |||
| 04 липня | +6 | |||
| 03 липня | +4 | |||
| 02 липня | +5 | |||
| 01 липня | +7 |
Дописи каналу
Repost from Voice stuff
🎉 Подготовили статью "Dialogs: a studio-quality expressive conversational Russian speech corpus for dialog assistants", с Ильёй Латышевым, которую приняли на Interspeech 2026
Слова Ильи:
Это был мой первый подобный опыт, и теперь я могу с уверенностью сказать: если кажется, что всё, что может пойти не по плану, обязательно пойдёт не по плану — скорее всего, так и будет 😄 Переносы записей, сорванные дедлайны, организационные сложности, постоянные мелкие проблемы, которые по отдельности кажутся незначительными, но вместе сильно тормозят работу. В какой-то момент начинает казаться, что проект уже никогда не закончится. Но в итоге всё получилось, и я очень рад, что мы довели его до конца. За время работы я понял, насколько много мелочей влияют на качество речевого корпуса. Например: • желательно использовать одинаковые микрофоны и одинаковую аудиоцепочку для всех дикторов; • одинаковое расстояние до микрофонов; • необходимо контролировать уровень фонового шума и акустику помещения; • важно не менять настройки записи между сессиями; • стоит заранее продумать организацию записи, потому что именно она часто становится источником самых неожиданных проблем.Одной из особенностей нашего корпуса стали условия записи диалогов. Два актёра театра сидели напротив друг друга и читали реплики, видя мимику, жесты и эмоциональную реакцию собеседника. Несмотря на то что текст был заранее подготовлен, такое взаимодействие делало реплики значительно более естественными и выразительными. Это заметно отличается от записи, когда каждый диктор работает в одиночку и произносит свои реплики изолированно. В результате получился открытый студийный корпус выразительной русской разговорной речи: • 20 часов записей; • 3 профессиональных диктора — актёра театра; • широкий набор эмоций и разговорных стилей; • открытая лицензия для исследований. Корпус в первую очередь предназначен для файнтюна моделей синтеза речи. В статье мы также показываем результаты обучения моделей и субъективную оценку качества (MOS) для различных разговорных стилей. 📄 Статья на arxiv: https://arxiv.org/abs/2607.14310 📄Статья на hf: https://huggingface.co/papers/2607.14310 🤗 Датасет: https://huggingface.co/datasets/langswap/dialogs-ru-emotional-conversations 🎤 Демо: https://huggingface.co/spaces/frappuccino/dialogs-ru-tts Спасибо Илье за работу над этим проектом - это было очень непросто и ресурсозатратно и я очень хочу чтобы результаты нашей работы приносили пользу таким же исследователям речевых технологий как мы. Подписывайтесь на канал Ильи, он делает крутые обзоры там! @decent_researcher И на этот канал, @voicestuff
| 2 |  Відеоповідомлення | 1 771 |
| 3 |  Связанные одной нитью. Или KNN в проде.
Привет! На связи Ginger.
Присаживайтесь, расскажу, как провалилась в чёрную дыру и пока не выбралась.
Однажды за ужином мы с детьми обсуждали безумные смелые бизнесы нашей семьи: от тех, которые запускали их бабушки (история про бетон🫢) до гипотетических стартапов, которые запустят уже они, альфы, когда вырастут. Дошли до идеи переводчика с собачьего на человеческий (кстати, оказывается, кто-то уже делает). А потом забавы ради выбрали идею: по фото питомца создавать мерч. Масштабируемо и не ресурсозатратно (хаха🦜). Дети любят кошечек и собачек, а я — минимализм и вечное, поэтому решили воплощать не в принтах, а в том, что переживёт любой ахтунг: в вышивке. Плюс яжмать🐒
Обёртка вокруг nanobanana, дизайн, мокап… казалось, дело одного вечера. Но что такое файл машинной вышивки? Оказалось, целый мир математики. А яжматематик🤯
Дальше были месяцы вечерних и ночных бдений: конвертация из png в вектор, из вектора в стежки, сатиновая строчка, KNN для построения траектории, знакомство с местными мастерскими и миллион ошибок. Отдельный аттракцион воплощать это в Европе, где на каждый чих есть регуляция. Из милоты: дети узнали про налоги. Реакция младшей на НДС была феноменальной — покажу отдельно.
Оказалось, дигитализация вышивки — задача нерешённая и абсолютно нетривиальная. Я оч увлеклась. А ещё меня утомила испанская mañana местных партнёров, с которыми всё невыносимо медленно. Поэтому теперь у меня есть вышивальная машина: правлю алгоритм и тут же проверяю на ткани. Потому что между тем, что я вижу на экране, и реальностью — бездна.
Огромный путь уже пройден: от алгоритмов, которые перфорируют ткань в хлам, до тех, что мне почти нравятся. Продуктом ещё недовольна, поэтому молча пилила. Правда, как завещал неизвестный мудрец: если фаундеру не стыдно за продукт — запустились слишком поздно. Поэтому, проверив в нескольких странах, что алгосы вышивабельны — запускаю🐥
Многое еще впереди. Например, в одежде "стильно" ведь ключевое слово. Можно, конечно, полагаться на мой безупречный вкус и чувство прекрасного😎. Но лучше, когда система самообучающаяся: купили — значит стильно, отправляем в референсы.
А пока, приглашаю играться с ботиком @petstitch_bot или на сайт petstitch.art
Кстати, биз детский — прибыль честно будет оседать в их фонде. И постарайтесь не поломать, пожалуйста. Я ж не настоящий программист. Про косяки и идеи пишите мне @GingerSpacetail.
И у меня для вас бонус. Смотреть, как абстрактное становится физическим, невероятно сатисфаинг, правда? Поэтому завела отдельный канал для всякого непотребства: от рисунка, который младшая просила передать налоговой после знакомства с VAT😠, до разбора машинки и чистки датчика разрыва нити моими ручками🍴.
Велком в "Эйлер-петля, оверфитом шаля" или @robin_bobbin_tensorflow 🌪
Сюда буду писать приличное — про алгоритмы. Как мне впервые в жизни пригодился KNN в проде, что за самообучающаяся система внутри. Следующий пост серии будет про графы Эйлера.
Он уже написан, не волнуйтесь, я не пропаду опять.
Stay tuned!❤️ | 1 948 |
| 4 |  🧩 Самые полезные AI-решения часто скучно показывать на сцене
В демо хочется агента, который сам всё понял, сходил в пять систем и принёс готовый результат.
В реальной работе ценность обычно появляется раньше.
Один ручной процесс становится быстрее. Ошибок меньше. Результат можно проверить. И команда действительно начинает этим пользоваться.
Как я обычно работаю?
Берём один реальный процесс.
Где в нём теряется время? Где люди повторяют одни и те же действия? Где чаще всего возникают ошибки?
Потом собираем нужный контекст и делаем самый простой рабочий контур.
И только после этого решаем, что нам вообще нужно: agent, automation, skill или обычный checklist.
Опыт работы в Stripe сильно сдвинул мою оптику именно в эту сторону.
Модель - только часть системы. Для того что бы знать куда двигаться, нужны evals, то есть тесты качества, права доступа, и логи (траектории).
Именно об этом я хочу поговорить на спринте AI-Native Organizations, который стартовал 13 июля.
Участники приходят туда не с абстрактным «хочу внедрить AI», а с одним процессом из своей компании - из разработки, продаж, аналитики, HR или операций - и доводят его до рабочего решения.
Я тоже буду выступать.
Расскажу как мы строим свой собственный AI-native бизнес:
— какую проблему мы решали;
— какой контекст дали модели;
— где оставили человека в контуре;
— как проверяли качество;
— и что в итоге реально изменилось.
Постараюсь сделать это без слайдов, но с демо экрана.
По данным команды спринта, в прошлых потоках были кейсы с внедрением AI в 7 отделах, использованием AI-инструментов более чем 80% сотрудников, запуском 25 MVP за полтора месяца и ростом выручки на сотрудника на 15%.
Спринт уже идёт, но присоединиться ещё можно.
📅 13 июля — 3 августа
🎟 По моей ссылке сейчас действует скидка 10%:
https://t.me/aimindset_lab_bot?start=161
Какой процесс в своей работе вы бы первым перестроили вокруг AI?
И перешлите пост коллеге, который уже выбрал пять AI-инструментов, но ещё не выбрал процесс 🙂 | 2 016 |
| 5 |  🚀 От «я только начинаю в AI» до собственного продукта
CoreHabit.ai - персональный AI-коуч, который помогает вернуть фокус и превратить цели в ежедневные действия.
Моя знакомая (@Lena_HighTouch привет) прямо сейчас собирает этот проект на хакатоне, и ей нужны не комплименты, а реальные пользователи. Попробуйте https://corehabit.ai, пройдите первый сценарий и напишите, что оказалось полезным, а где продукт пока не дотягивает. Если знаете человека, которому сейчас не хватает мотивации или ясности, перешлите ему этот пост. | 3 439 |
| 6 |  Немає тексту... | 1 065 |
| 7 |  Я в Варшаве до утра четверга!
В эфире рубрика: travel blog. Вообще волею задержанного рейса, моя пересадка в Варшаве превратилась в полноценную туристическую поездку.
Если вы тоже тут - пишите мне @crimeacs - давайте встретимся | 4 655 |
| 8 |  Учимся говорить молча
Наверняка вы уже встречали инженеров которые что-то нашептывают в микрофон уставившись в терминал с Клодом. Выглядит крипово, да?
Ребята из AlephNeuro решили эту проблему с помощью ультразвука. Они заметили что можно сделать узи гортани, и с помощью нейросетки транскрибировать движения языка в текст.
Не могу сказать что это выглядит менее крипово чем шептуны в микрофон, но учитывая что это только первый прототип - выглядит очень интересно!
Подробнее можно прочитать у них в блоге: https://alephneuro.com/blog/silent-speech | 4 633 |
| 9 |  Auto-improve
Друзья, спешу напомнить что у меня есть Auto-Improve и с Fable 5 он работает просто космически хорошо!
Этот видос был сделан с помощью них.
Попробуйте сами!
https://github.com/crimeacs/auto-improve | 4 330 |
| 10 |  🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст
Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings.
Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае).
Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции.
Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык.
Подробности тут: Brain2QWERTY | 5 693 |
| 11 |  Сходил на AWS Summit в Нью-Йорке.
Агенты были почти на каждом стенде. Со сцены - AWS Context, knowledge graphs, свои агенты, интеграции, governance, Bedrock, MCP.
Главный сдвиг: рынок уходит от «чатботов» к рабочим системам, где агенту дают контекст компании, права, инструменты, ограничения и журнал действий.
Доказать, что агент был подключен к правильным данным (контекст) это только первые шаги ИИ в бизнес.
Следующая волна AI-продуктов будет не про «агент ответил», а про «агент выполнил повторяемую работу, которую бизнес готов принять, а регулятор/аудитор проверить через 18 месяцев». | 5 699 |
| 12 | Быстро же они прошли путь от компании в которой фаундер ходит на кофе с рандомными инженерами до $60B. | 4 654 |
| 13 |  Sci-bot
Еще в бытийность свою исследователем, я довольно активно пользовался sci-hub. Sci-hub это такая платформа, на которй Саша Элбакян раздает доступ к научному знания (зачастую спрятанному за paywall).
Недавно, она сделал из этой платформы ИИ-агента и это очень круто! Это как deep research - но только по научным статьям (к которым у других агентов доступа в основном нет). Оплата за токены - платить криптой. Мне 2$ хватило на довольно глубокий анализ Лунной миссии Appolo 17.
Пока все нравится, не хватает только api (но Codex вполне себе справился пользоваться сайтом через Chrome).
Попробовать можно тут: sci-bot.ru | 5 354 |
| 14 |  Сегодня был на HSBC Office of the CFO & Fintech Innovation Day.
Вот о чем думают CFO крупнейших компаний: можно ли безопасно пустить AI в настоящий workflow, где есть деньги, контроль, комплаенс, ответственность и риск публичного факапа.
A16Z почти прямым текстом говорят, что finance-команды в AI-native компаниях теперь гораздо меньше и появляются позже. Раньше первый finance hire часто нанимали на $10-20M ARR. Сейчас некоторые компании тянут намного дольше, потому что один сильный оператор с AI-инструментами может закрывать больше, чем раньше закрывала маленькая команда.
Но это не история про «людей заменят агенты».
Скорее наоборот: люди остаются, но меняется их роль. Хороший CFO становится ближе к продукту и операциям. Он не просто выбирает SaaS и делегирует внедрение, а сам тестирует инструменты, собирает workflows, смотрит на cost controls, спрашивает «зачем нам вообще Salesforce/NetSuite/очередная система, если можно собрать процесс иначе?»
AI spend супер на повестке дня. Tokens, model usage, retries, agent runs - это уже не инженерная мелочь, а серьезная строка COGS и governance surface.
Кажется, что в regulated finance «probably correct» не работает.
Сейчас спрос на слой контролируемого исполнения:
— какие данные использовались
— какая политика применялась
— кто смотрел рекомендацию
— что AI предложил
— что человек исправил
— что ушло в систему
— можно ли потом доказать, почему решение было принято
Первая волна AI в enterprise была про demos.
Вторая будет про trust.
Третья — про workflows, которые постепенно получают автономию, но только после того, как заслужили ее.
Вот такая вот, сейчас ситуация в AI-native finance. | 5 274 |
| 15 |  Выиграл хакатон от Airtable!
В Нью-Йорке проходит абсолютно безумная Tech Week, в рамках которой Hyperagents (версия клешни с человеческим UI от Airtable) устроили хакатон. Кто за час навайбкодит самый убедительный outreach. В касте так задания каждому был выбран рандомный другой фаундер в комнате. Моя идея победила!
Я взял наш с Антоном https://funnel.fyi и прогнал через нее сайт, Funnel мгновенно нашел что можно поправить на лендинге, а Hyperagents собрали симпатично выглядящий видос и презентацию (покажу отдельно).
И вуаля - я победил 🥇
Может и вам полезно будет - попробуйте! | 5 007 |
| 16 |  AUTO-IMPROVE
Заставил AI бесконечно улучшать свою работу - и запретил ему верить самому себе на слово.
Так появился новый скилл для Claude - auto-improve.
Auto-improve позволяет улучшить любой артифакт, который совместим с git:
• AI предлагает маленькое улучшение.
• Другой AI проверяет результат по понятным критериям.
• Если стало лучше - изменение сохраняется.
• Если нет - автоматически откатывается.
Благодаря git: каждая версия сохранена, каждую можно сравнить, каждую можно вернуть.
И так по кругу, пока результат перестает улучшаться.
Это можно применять почти ко всему:
• тексты
• письма
• лендинги
• README
• инструкции
• промпты
• код
• договоры
Вообще ко всему, где можно описать, что значит «хорошо».
Самое интересное: критерии тоже можно улучшать.
Например, можно взять книгу, статью, гайделайн или внутренний стандарт компании.
Превратить это в список требований.
И дальше AI будет улучшать работу уже не «на вкус», а по этим требованиям.
Технически это похоже на GAN для текста: один агент генерирует, другой проверяет.
Или на маленький локальный RLAIF-loop: улучшение → оценка → принятие или откат.
Код:
https://github.com/crimeacs/auto-improve | 4 579 |
| 17 |  Уже сегодня (через 2 часа) буду рассказывать про память и цикл авто-улучшения на вебинаре CYBER.FUND
Послушать можно тут | 4 040 |
| 18 |  🧵 Попробовал dynamic workflows в Claude Code.
Вчера, Anthropic выпустил режим, в котором Claude сам разбивает большую задачу на подзадачи, запускает parallel subagents, проверяет результаты и собирает финальный ответ.
В announcement они приводят примеры вроде bug hunt по всей кодовой базе, большие миграции и тп.
Мое первое ощущение: /Workflows одна из первых «agent swarm» фичей, которая выглядит как реальный рабочий инструмент.
Ты даешь задачу - Claude уходит на 30–50 минут, пишет код, правит ошибки, проверяет себя и продолжает.
На мой взгляд, самая вишенка не в том что много параллельных агентов жрут токены, а в цикле generator → validator.
Одна часть системы делает изменения: код, refactor, tests.
Другая пытается это проверить: смотрит diff, ищет ошибки, думает про edge cases.
Это немного похоже на GAN, только для engineering workflow.
Сгенерировал → проверил → нашел проблему → исправил.
Тесты пока не всегда понятно насколько хорошие, но свои ошибки оно уже реально ловит.
Чего мне не хватает - прозрачного этапа планирования.
Сейчас ощущение такое: «вот задача, иди делай».
А идеальный flow был бы:
сначала Claude предлагает план;
ты его правишь;
добавляешь constraints, success criteria, важные файлы и проверки;
и только потом запускаешь workflow.
Мой вывод: направление очень сильное!
Поделитесь с коллегами, если тоже следите за тем, как coding agents становятся рабочим процессом.
Блог-пост | 104 249 |
| 19 |  🌪️Серверы мониторятся. А воронка - нет.
После релиза всё может выглядеть нормально: сайт открывается, серверы живы, логи чистые. Но заявки почему-то не приходят.
Причина может быть не в продукте, а в мелком недочете по пути:
- форма молча падает,
- checkout/signup застрял,
- CTA ведёт не туда,
- оффер непонятен,
- и тп
Вы можете продолжать лить трафик и думать, что “продукт не зашёл”, хотя на самом деле сломался один шаг в воронке.
Для решения этой проблемы мы с другом сделали Funnel.fyi: кидаешь URL - агент проходит сайт как пользователь, находит где теряются люди, показывает evidence и пишет fix prompt для Cursor / Claude / Codex.
Попробуйте 👇:
https://www.funnel.fyi
В комменты кидайте, что сканировали и где агент был прав / тупил - это поможет нам докрутить продукт. | 4 218 |
| 20 | Можно много слушать классных кейсов и теории о том как стать ИИ-нейтив, но самое лучшее — это увидеть примеры того как работают фаундеры:
Как у них выстроена система хранения данных и контекста?
Как управляются сессии?
Какие фичи они делают для своих харенсов?
Какие процессы автоматизируют?
Как строят скилы и агентов?
Как структурируют семантическую и процедурную память?
В следующий понедельник проведу виртуальный воркшоп, где 4 фаундера (я буду только модерировать) покажут свои сетапы и воркфлоу.
Правила: запрещены слайды и теория, только шаринг экрана и живые демо по 15 минут + ответы на вопросы.
Регистрация тут, не нужно подписываться на каналы, бесплатно, никакой рекламы. Но на Английском. | 3 842 |
