Антропики запустили плагины для Claude Code

Плагины дают устанавливать и обмениваться коллекциями слэш-команд, агентов, MCP-серверов.

Я сразу же добавил готовые плагины с этого репозитория по команде:

/plugin marketplace add https://github.com/anthropics/claude-code

Но с первого раза не выйдет, потому что Claude, оказывается, сначала нужно понять, что такое плагин — пусть посмотрит их [тут].

@tips_ai #news

Может ли LLM притвориться покупателем?

Новости о предсказаниях реакций на маркетинговые компании по мотивам Sydney Sweeney и джинс American Eagle вдохновляют исследователей использовать LLM вместо фокус групп.

PyMC Labs попросили LLM «притворяться» покупателем с определённым демографическим профилем, показали ей продукт и попросили поделиться впечатлением, которое потом оценивает другая модель.

Они проверили, может ли языковая модель предсказать, купит ли человек продукт. Без обучения, без данных продаж, просто на основе описания товара и роли, которую она играет.

Модель получает анкету: пол, возраст, доход, место жительства. Ей показывают карточку продукта, например, шампунь.

Просили ответить, как обычный человек: что думаешь, купишь ли, почему да или нет.

Потом другой ИИ переводит этот текст в оценку по шкале от «точно не куплю» до «скорее всего да».

Результат совпал с реальными опросами людей на 90%. Без fine-tuning.

Метод назвали semantic similarity rating - смысловое сопоставление, насколько ответ похож по смыслу на реальные человеческие формулировки: «вряд ли куплю» или «очень хочу попробовать».

Самое интересное - тексты этих виртуальных покупателей оказались глубже человеческих и более четко объясняют: что смущает, что нравится, чего боятся. Модель не просто рассчитывает вероятность, она воспроизводит сам процесс человеческого размышления.

По итогам для простых предсказаний можно использовать детальный промпт по мотивам исследования и не учить модели на больших объёмах. Точно стоит попробовать использовать для анализа маркетинговых гипотез.

@maxvotek | linkedin | substack

Искал статью, которую читал давно.

Поиск в истории Chrome не очень хорошо работает. Приходится всегда скролить вручную.

Нашёл в магазине расширений: Better History.

Там есть календарь и нормальный поиск. Нашел статью, теперь пишу пост.

Плагин бесплатный, попробуйте.

@tips_ai #tools

Прошла неделя с выхода конструктора агентов от OpenAI.

В первый день все писали, что это новый убийца N8N.

Я попробовал, он пока сырой, но кто знает, ведь codex в начале тоже был не очень.

Сегодня n8n показывает AI Workflow Builder (Beta)

n8n собирает черновой вариант флоу с помощью чата с AI: добавлять ноды, связывать шаги и не нужно писать код.

Дальше можно исправить или доработать вручную.

Работает пока только в облаке. Для self-hosted пока решения нет.

Кредиты зависят от плана:
• Trial — 20
• Starter — 50
• Pro — 150

Каждое обращение к ИИ тратит один кредит, что-то прям очень мало.

В общем фичу от n8n точно стоит попробовать, ведь это больше их специфика.

@tips_ai #news

Gemini теперь работает с Google Maps

Разработчики могут подключить ИИ к данным о 250+ миллионах мест: рестораны, магазины, отели, парки.

Раньше карты и поиск были отдельно, теперь это одна система.

Можно комбинировать карты и поиск в одном запросе: первый даёт факты (адреса, часы работы, рейтинги), второй добавляет контекст (события, новости).

В AI Studio есть [демо]: можно попробовать и настроить под себя.

@tips_ai #news

OpenAI выпустила Atlas: по сути, это обычный браузер с ChatGPT

Умеет отвечать на вопросы по странице и агентский режим, который есть в веб-версии, но теперь с большим доступом.

В целом это клон Perplexity Comet (но комет красивый). На базе Chromium.

Преимущество только в одном — это одна подписка в 20$ на всю экосистему OpenAI.

Вышел пока на macOS. Скачать можно [тут]

@tips_ai #news

———

У Perplexity есть гайд по использованию ИИ в работе со своими инструментами конечно же.

Гайд на 42 страницы и делит использование ИИ на три слоя:

1/ убрать отвлечения
2/ масштабировать себя
3/ получить результаты

Кусочек из PDF:

• Comet работает в двух режимах. Обычный читает и объясняет, Agent-режим выполняет задачи от поиска билетов до заполнения форм. Запускается через промпт "Take control of my browser and...". Один анализирует, другой делает.

• Email Assistant автоматом сортирует письма на {ответить} и {уведомления}. Может планировать встречи прямо из переписки, не переключаясь в календарь. Cтиль письма учит сам и пишет как ты.

• Shortcuts и Tasks убирают рутину. Настроил /weekly-status один раз, дальше система сама тянет данные из Asana, HubSpot и календаря, собирает executive summary.

• Labs генерит не черновики, а готовые презентации и дашборды. Spaces хранят стиль и примеры, всё остаётся единообразным.

• Для продаж есть автоматический сбор данных по лидам и персонализированный outreach. Win/loss дашборды показывают, что работает, что нет.

Полезно для тех, кто еще не работал полноценно с Perplexity, есть конкретные промпты, сценарии и идеи по workflows можно тоже взять.

@tips_ai #гайд

Вайб-блогинг на нейросетях

Обычно продвижение блога — это рутина: снимай, монтируй, заливай, снова снимай. Деньги уходят, а подписчики капают медленно.

Иван Сергеев попробовал вести блог на вайбе. Он собирает короткие ролики через нейросети, по 9–12 штук за 20 минут в день. Без камеры, без студии, без всей этой суеты.

У него это выстрелило: сотни тысяч подписчиков, виральные охваты и воронка, которая реально приносит миллионы рублей дохода. Всё потому что формат лёгкий и цепляет, а система работает стабильно.

Иван даже показывает в деталях: как за месяц можно собрать первые 10k+ подписчиков (и они сами будут писать "куда платить?") и как держать поток ленивых роликов по 20 минут в день, превращая их в продажи.

Методика лежит в открытом доступе и пока доступна бесплатно.

erid. 2VtzqvQu4b8
Реклама. ИП Сергеев И.С.
ИНН 35251169554