Telegram statistics channel - @itest_ua

Як користуватися ChatGPT на повну?Ось 14 головних інструментів:1. Search the web (Пошук у мережі)Що це: Свіжі дані з інтернету з посиланнями на джерела.Навіщо: Курси акцій, новини, ринкові зведення тут і зараз.Промпт: «Підбий підсумки останнього звіту Nvidia та поточну ціну акцій. Додай джерела».2. Create an image (Генерація та аналіз зображень)Що це: Створення картинок або робота з вашими фото/схемами.Навіщо: Дизайн, візуалізація ідей, плани за кресленнями.Промпт: «Використай цю схему і моє фото, щоб зробити клікабельну обкладинку для YouTube».3. Camera Mode / Share Screen (Камера та екран)Що це: ChatGPT бачить те саме, що й ви (через камеру або демонстрацію екрана смартфона).Навіщо: Інструкції зі збирання меблів, пояснення функцій у телефоні, налагодження коду.Промпт: «Подивись на мій екран і допоможи зробити зведену таблицю продажів».4. Voice Mode (Голосовий режим)Що це: Природний діалог голосом (слухає, думає, відповідає).Навіщо: Брейншторм на прогулянці, мовна практика, допомога, коли зайняті руки.Промпт: «Придумаймо маркетинг-план кав’ярні. Задавай питання про цільову аудиторію».5. File Uploads (Робота з файлами)Що це: Завантажуєте документ — отримуєте аналіз.Навіщо: Конспекти звітів, вижимка даних із великих PDF.Промпт: «Стисло опиши методологію та ключові висновки з цього файлу у 5 пунктах».6. Data Analysis (Аналітика даних)Що це: Python-пісочниця: чистить дані, будує графіки, рахує статистику.Навіщо: Аналітика та візуалізація без знання коду.Промпт: «Знайди кореляцію між джерелом трафіку та конверсією (файл CSV). Побудуй графік».7. Canvas (Полотно)Що це: Окрема робоча зона для текстів і коду (схоже на Notion всередині ChatGPT).Навіщо: Верстка статей, створення резюме, написання коду.Промпт: «Збери шаблон резюме: Досвід, Навички, Освіта, макет у дві колонки».8. Memory (Пам’ять)Що це: ChatGPT запам’ятовує деталі про вас, щоб не повторювати їх щоразу.Навіщо: Врахування контексту, професії чи стилю спілкування.Промпт: «Запам’ятай: я нічого не розумію в програмуванні, пояснюй терміни як дитині».9. Custom Instructions (Інструкції користувача)Що це: Глобальне налаштування тону і стилю для всіх чатів.Як: Settings ▸ Custom Instructions.Промпт: «Завжди давай 3 варіанти, використовуй Markdown, говори як експерт-консультант».10. New Project (Проєкти)Що це: Окремі папки з чатами та файлами під конкретну задачу.Навіщо: Щоб розділити робочі проєкти, планування відпустки та навчання.11. Scheduled Tasks (Автоматизація)Що це: Одноразові або періодичні нагадування/звіти.Навіщо: Щоденна аналітика, дайджести новин.Промпт: «Щоп’ятниці о 16:00 збирай топ-5 новин ШІ за тиждень і надсилай резюме».12. GPTs (Власні боти)Що це: Створення спеціалізованого ChatGPT зі своїми інструкціями та базою знань.Навіщо: Особистий «рев’юер контрактів» або «планувальник меню».13. GPT Store (Магазин ботів)Що це: Каталог готових GPT від спільноти.Навіщо: Пошук генераторів логотипів, тренерів для співбесід тощо.Промпт: «Знайди GPT, який робить професійні слайди зі звичайного начерку».14. Deep Research (Глибокий пошук)Що це: Потужний пошук із аналітикою, що об'єднує вебдані та ваші файли у звіт (можна PDF).Навіщо: Аналіз ринку, досьє на конкурентів, перевірка гіпотез.Промпт: «Проаналізуй мої файли + свіжі дані з мережі та знайди 5 ніш AgTech, що зростають. Дай посилання та SWOT-аналіз».

Вайб-розробка може призвести до катастрофиУсі кажуть, що вайб-кодинг — це кайф: згенерив MVP за вечір, викотив, подивився реакцію і навіть перші оплати пішли! Але разом з кайфом приходить і біль: витікли ключі, рахунки за ботів і ддос, баги та вразливості. Молода гвардія вайб-кодерів уже обпеклася і ділиться правилами, які допоможуть не наступити на ті ж граблі.Одразу скажу, що правила в усіх можуть бути свої, свій набір сервісів та інструментів, зібрав для вас базову базу з інтернетів:Секрети під замокНайчастіша помилка (і я навіть легко розумію чому) — ключі прямо в коді або в GitHub. Один неуважний коміт, і твій API вже крутить чужі скрипти. Це прям класика жанру!Зберігай все в .env, виноси чутливі операції на сервер і проганяй AI-код через сканери.Safe modeХмарні платформи на кшталт Vercel, Netlify, Render або Railway зручні: деплой з GitHub, CDN, серверлес-функції. Але в них пастка — вони чесно з'їдять весь трафік, навіть ботський або DDoS, а рахунок оплатиш ти.Ставай Cloudflare або firewall, ріж запити лімітами, додавай капчу на форми авторизації. Без цього можна піти в мінус швидше, ніж набрати перших юзерів.Чистимо залежностіЧим більше пакетів і залежностей у коді, тим вищий шанс, що один з них підкладе свиню.Перед релізом видаляй мотлох, використовуй тільки бібліотеки з живою статою (10k+ завантажень на тиждень) і перевіряй на критичні вразливості. Хоча б через AI, просто проси провести аудит коду на дірки, вразливості, безпеку.Cursor/Claude Code/Codex ≠ універсальний інструментAI допомагає писати код, але не закриває все підряд.Для різних задач краще брати різні сервіси:– Lovable — швидкі UI та фронт.– Bolt — блискавичні прототипи з фронтом і простим беком.– Kombai — перетворює дизайн-макети в фронтенд-код.– v0 (Vercel) — швидкий дизайн-скетч у код.– Список можна розширювати, доповніть своїм у коментах.Усі вони класні для прототипу, але якісний продакшн завжди вимагатиме доопрацювання руками.Мінімальний моніторингЯкщо немає логів — значить, ти навіть не дізнаєшся, що все впало.Налаштуй відстеження помилок, фейлів API, перевантажень. Це мінімум, без якого продукт перетворюється на казино.Валідуй рукамиAI-код може виглядати ідеально і все одно падати на простому юзер-флоу.Перед продакшеном сам пройди ключові сценарії: форми, inputs, API payloads. Дешево і безцінно.Версійність — твій рятівникAI іноді дивує: переписує шматки коду так, що проєкт перестає збиратися. Якщо немає бекапу або версій, повернути робочий стан майже неможливо.Завжди зберігай код у репозиторії (GitHub, GitLab тощо) і роби коміт при кожній зміні. Тоді можна в будь-який момент відкотитися і не втратити дні роботи.Масштаб із платними клієнтами = аудитЯк тільки з'явилися реальні гроші — пора кликати розробників або хоча б розробника для рев'ю коду. Найголовніша база, хоча б робити рев'ю коду окремим агентом.Вони знайдуть те, що ти сам ніколи не помітиш: витоки пам'яті, дірки в безпеці, вузькі місця продуктивності.Вайб-кодинг потрібен і важливий, щоб швидко запалити ідею. Але якщо хочеш, щоб продукт жив довше пари тижнів (якщо сам не розробник і не технар), доведеться дорослішати і будувати процеси в AI-розробці якісніше, ніж прості запити "запили мені стартап, хочу щоб він заробляв 1 млн на місяць".

AI-віруси: новий виток зломівЗдається, ми стоїмо на порозі різкого стрибка кіберзагроз. Все вказує на те, що вірусів і атак стане значно більше! І все через те, що в руки хакерів потрапив AI.Що відбувається:– Anthropic у звіті «Threat Intelligence» описує випадок, коли одна людина за допомогою Claude Code змогла за місяць зламати 17 організацій: лікарні, служби порятунку, держструктури і навіть церкви. AI допомагав підбирати цілі, отримувати доступ, аналізувати вкрадені дані і писати психологічно точні вимоги на викуп. Суми доходили до $500 тисяч. Звіт дуже цікавий, раджу прочитати!– Інша група (GTG-5004) продавала готові набори для вимагачів за $400–$1200. І найдивовижніше — самі вони не вміли писати складний код, код, згенерований за допомогою AI.Паралельно ESET показала прототип PromptLock — перший вірус-шифрувальник, в якому ядром виступає AI. Поки це прототип, але виглядає серйозно:– написаний на Go, є варіанти для Windows і Linux.– використовує локальну LLM gpt-oss-20b через Ollama, тобто не світиться в зовнішніх сервісах.– генерує Lua-скрипти на льоту, які відразу виконуються — шукають файли, крадуть і шифрують дані.– архітектурно замислювався кросплатформенним (Windows/Linux/macOS).– застосовує алгоритм шифрування SPECK 128-bit.І оскільки код щоразу різний, зловити його за допомогою звичних антивірусів майже неможливо!Раніше для таких атак потрібна була ціла команда фахівців. Тепер це може зробити одна людина з ноутбуком і AI-агентом. Поріг входу впав, а значить атак буде тільки більше. Навіть ввели новий термін «вайб-хакінг».Що радять робити:– заборона локальних LLM на прод-серверах і робочих станціях (особливо Ollama).– EDR з правилами на «процеси, які створюють і запускають Lua-скрипти».– алерти на масове читання і шифрування файлів.– перевірка інфраструктури за IoC від ESET.– класика: бекапи за схемою 3-2-1, тест відновлення, egress-фільтри.Питання тепер тільки в тому, хто швидше адаптується — хакери чи системи безпеки.

Карта всіх жанрів музикиEverynoise — проект Гленна Макдональда, колишнього фахівця з метаданих у Spotify: величезна візуальна карта з 6000+ жанрів від мейнстріму до мікросцен за країнами та містами. Клацаєте на жанр і відразу чуєте 30-секундний семпл, поруч — актуальні плейлисти в трьох режимах.Навігація інтуїтивна: вгору — електронніше, вниз — органічніше, вліво — щільніше, вправо — повітряніше; можна провалитися до карти артистів жанру, їхніх треків і пов'язаної жанрової мережі. Пошук працює не тільки за жанрами, але й за містами, країнами, лейблами і навіть за гендером артистів. Працює без нейромереж, на агрегованих даних Spotify і алгоритмах класифікації та візуалізації.Проект зроблений для забави, щоб реально почути всі світи музики; багато жанрових ярликів на кшталт hyperpop або escape room завдяки Макдональду стали мемами. Сайт не оновлюється з грудня 2023 року після його звільнення з Spotify, але база і сам сервіс як і раніше працюють.PS. Ще один схожий сайт https://music.ishkur.com/

Маск повідомив про запуск онлайн-енциклопедії Grokipedia, яка працює на базі ШІ-моделі Grok і, на думку Маска, «краща за „Вікіпедію“».«Grok згенерував близько мільйона статей, використовуючи великі обчислювальні потужності. Ви зможете попросити Grok додати/відредагувати/видалити статті, і він або виконає дію, або повідомить вам, що не може цього зробити, і пояснить причину. <...>Мета Grok і Grokipedia — правда, тільки правда і нічого, крім правди».https://grokipedia.com/PS. Наразі лише в українській вікі доступні 1 395 421 статей українською. Ілон Максовські 800 к - на всі мови світу... тупо ні про що! Працює криво, не інформативно. Чи є ця грогапедія вбивцею Вікі? Ну, поки ні. Поки це гігантський дорвей, бо головна перевага Вікі - те, що за нею стоять десятки тисяч реальних людей, а тут щось нейронка нагенерувала. Як ШІ генерує - ми з вами прекрасно знаємо. Тому, я трохи зачекаю і буду у цій недовікі просувати свої проекти, як ми це раніше робили з Чатгпт. А вікі і без цього вже летить у прірву...

Кіберпанк все ближче.Коли школи «дружать» з ШІ: переваги та зростаючі ризики для учнів Непоганий звіт для американських шкіл: масове впровадження ШІ в школи відбувається швидше, ніж встигають з'являтися правила і захист. * За опитуванням CDT, 85% вчителів і 86% учнів заявили, що використовували ШІ в навчальному році 2024-25.* Застосовують ШІ в найрізноманітніших завданнях: планування уроків, допомога учням, ведення домашніх завдань, індивідуалізація навчання тощо.* Але все частіше відзначається: школи, які активно впроваджують ШІ, частіше стикаються з серйозними інцидентами — витоками даних, випадками інтимного контенту, deepfake-матеріалами. * Частина учнів вже використовує ШІ для емоційної підтримки або навіть романтичних стосунків, що створює додаткові етичні складнощі. ---Як ШІ змінює взаємини та навчальний досвід* **Відчуття дистанції з вчителями. 56 % учнів заявили, що при використанні ШІ вони відчувають себе менш пов'язаними з педагогом.* При цьому 52% вважають за краще працювати зі ШІ, ніж з людиною — особливо в завданнях, де ШІ швидше видає готові рішення. * Великий відсоток школярів вже використовує ШІ для психологічної підтримки (42%) або романтичного спілкування (1 з 5). * ШІ ставить під сумнів чесність: вчителям складно перевіряти, чия робота — насправді учня, а чия — згенерована алгоритмом. Прогалини в освіті та захисті* Менше половини вчителів і учнів отримали будь-яку офіційну підготовку з ШІ в школі. * З тих, хто пройшов навчання, небагато хто знайомий з темами упередженості, помилками алгоритмів, відповідальним використанням або потенційною шкодою. * Вчителі найчастіше хочуть навчатися розпізнаванню підробленого ШІ-контенту, тоді як учні та батьки прагнуть знань про конфіденційність, справедливість, етику. * Школи часто дозволяють ШІ, але не забезпечують адекватних інструкцій, через що виникають розриви між практикою та безпекою. https://cdt.org/insights/hand-in-hand-schools-embrace-of-ai-connected-to-increased-risks-to-students/

Поки ми спали, нейромережі навчилися всьомуСпочатку вони писали і малювали, потім розмовляли.Тепер — знімають відео, автоматизують бізнес і самі будують сценарії.Ось що сталося за останні два тижні:Sora 2 тепер доступна всімOpenAI дозволила робити відео до 15 секунд безкоштовно (і до 25 секунд — у Pro-версії).Додали Storyboard — тепер можна збирати відео покадрово, як режисер: хто де стоїть, куди дивиться, що робить.Поки що функція доступна для Pro-користувачів у веб-версії, але головне — це вже реальний інструмент, а не демо-версія.Google Veo 3.1 + Flow-редакторГугл підтягнувся: нова Veo 3.1 робить відео з реалістичним звуком, озвученням і режимом Ingredients-to-Video — завантажуєш кадри, AI сам перетворює їх на сцену.З'явилися переходи, світло, тіні — візуал рівня кіношколи.Тепер відео-ШІ — це не монополія OpenAI.Anthropic Claude Haiku 4.5Нова модель — втричі дешевша за Sonnet 4 і вдвічі швидша.Працює в реальному часі, інтегрується в IDE і корпоративні системи на кшталт Salesforce і Deloitte.Тихо, без хайпу, але фактично — Anthropic став головним конкурентом GPT у корпоративному сегменті.n8n AI Workflow BuilderШІ, який сам будує автоматизацію за текстом.Пишеш: «Коли клієнт залишив заявку — створи лід у Google Sheets і повідомлення в Telegram» — і все готово.Ніяких вузлів, ніяких дротів.Це вже не low-code, а no-chat-code.Make Maia — перший розмовний конструкторMake представив Maia — AI-асистента, який збирає сценарії через діалог.Говориш з ним як з інженером, а він перетворює твій запит на робочий сценарій.Повністю змінює світ автоматизації.Зараз — waitlist, офіційний запуск в рамках Make Waves '25.ВисновокШІ перестав бути інструментом.Він стає — співавтором, колегою і режисером.А ми — в епосі, де головна компетенція — вміти ставити завдання, а не писати код.

Нещодавно один з сайтів заблокували у Бінгу. Вирішив, раз такі пироги, то освіжити у пам'яті їх правила та настанови https://www.bing.com/webmasters/help/webmasters-guidelines-30fba23a Також тримайте вільний переклад основних тез з цього топіку:Як Bing знаходить та індексує ваш сайтКарти сайту (Sitemaps)XML-карта сайту критично важлива для виявлення URL-адресОновлюйте карту щодня або в реальному часіМаксимум: 50,000 URL/50МБ без стисненняПодайте через Bing Webmaster Tools або додайте в robots.txtВикористовуйте тег <lastmod> для дати останньої зміниВказуйте лише канонічні URLПосиланняВнутрішні та зовнішні посилання допомагають виявляти новий контентКожна сторінка повинна мати хоча б одне посиланняОбмежте до кількох тисяч посилань на сторінкуПлатні посилання позначайте атрибутами rel="nofollow", rel="sponsored" або rel="ugc"ЗАБОРОНЕНО: купівля посилань, лінкові ферми, маніпуляції посиланнямиТехнічні аспектиОбмежте кількість сторінок, уникайте дублікатівВикористовуйте HTTP 301 для постійних редиректів (мінімум 3 місяці)Віддавайте 404 код для видаленого контентуВикористовуйте robots.txt для керування краулінгомВикористовуйте HTTP Compression для економії ресурсівЯк допомогти Bing зрозуміти ваші сторінкиКонтентСтворюйте унікальний, цінний контент для користувачів, не для пошукових системДостатній обсяг для задоволення запиту відвідувачаНе копіюйте контент з інших джерелЗображення та відеоУнікальні та релевантні теорії сторінкиНе вбудовуйте важливий текст у зображенняAlt-текст повинен бути описовим та інформативнимОписові назви файлів та заголовкиОптимізуйте для швидкості завантаженняДля дорослого контенту: <meta name="rating" content="adult">HTML-теги (критично важливі)<TITLE> – унікальний заголовок для кожної сторінки<META name="description"> – опис, що може з'явитися в результатах пошуку<META name="robots"> – інструкції для краулерів<H1>-<H6> – структура контентуAlt-атрибути для зображеньВикористовуйте HTML5 семантичні елементи: <article>, <header>, <nav>, <footer> тощоСемантична розміткаВикористовуйте Schema.org (JSON-LD або Microdata)Перевіряйте через URL Inspection toolЗАБОРОНЕНІ ПРАКТИКИ (призводять до пенальті або делістингу)Клоакінг – показ різного контенту краулерам і користувачамСхеми посилань – купівля посилань, лінкові фермиСхеми соцмереж – штучне накручування підписниківДублікований контент – копіювання на різні URLСкрейпінг контенту – копіювання з інших сайтівКейворд стафінг – перенасичення ключовими словамиАвтоматично згенерований контент – машинний текст без людського втручанняАфілейт-програми без цінності – сайти-прокладки без додаткової цінностіШкідлива поведінка – фішинг, віруси, трояниОманлива структурована розмітка – неточна або нерелевантна розміткаPrompt injection – спроби атак на мовні моделі BingКлючові рекомендації✅ Створюйте якісний, унікальний контент для людей✅ Підтримуйте актуальну XML-карту сайту✅ Використовуйте правильні HTML-теги та семантичну розмітку✅ Забезпечте доступність та швидкість завантаження✅ Органічно будуйте посилання❌ Не маніпулюйте пошуковими системами❌ Не копіюйте чужий контент❌ Не купуйте посилання❌ Не перенасичуйте ключовими словами

7 етапів вивчення ШІ у 2025–26: повний гайд від новачка до профіШтучний інтелект (ШІ) змінює цілі індустрії, автоматизує робочі процеси та створює нові професії. Ми розберемо 7 ключових етапів, які проведуть вас від основ до розробки ШІ-стратегій корпоративного рівня.Етап 1: Формуємо розуміння (рівень: новачок)Основні концепції: Що таке ШІ, його історія, ключові терміни та приклади з повсякденного життя.Чому це важливо: Перш ніж занурюватися в технічні деталі, важливо зрозуміти, як ШІ впливає на бізнес та наше життя.Інструменти: ChatGPT, Gemini, Perplexity AI для інтерактивного дослідження ШІ.Етап 2: Вивчаємо основи роботи з данимиОсновні концепції: Типи даних, методи збору, очищення, зберігання та базові концепції баз даних.Чому це важливо: Без чистих, структурованих даних навіть найпотужніші ШІ-моделі безкорисні.Інструменти: Excel, Google Sheets, Kaggle Datasets, SQLite, Airtable.Порада: Вивчайте змагання на Kaggle — там можна знайти датасети для новачків.Етап 3: Освоюємо машинне навчання (ML)Основні концепції: Навчання з учителем і без, регресія, класифікація та кластеризація.Кейси: Прогнозування відтоку клієнтів, класифікація зображень, сегментація клієнтів.Інструменти: Scikit-learn, Google Colab, Weka, Teachable Machine.Етап 4: Занурюємося в нейронні мережіОсновні концепції: Глибоке навчання (Deep Learning), архітектури нейронних мереж, зворотне поширення помилки.Кейси: Розпізнавання об'єктів для безпілотних авто, обробка природної мови (NLP) для чат-ботів, рекомендаційні системи.Інструменти: PyTorch, Keras, TensorFlow, Hugging Face.Порада: Почніть з простих проектів, як-от класифікація рукописних цифр MNIST.Етап 5: Вивчаємо генеративний ШІОсновні концепції: Великі мовні моделі (LLM), промпт-інжиніринг, генерація зображень і відео за текстовим описом.Кейси: Генерація контенту для блогів, створення ШІ-чат-ботів, створення зображень та відео.Інструменти: ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion, ElevenLabs, Synthesia.Порада: Вивчайте промпт-інжиніринг — чим кращі ваші запити, тим якісніший результат.Етап 6: Впроваджуємо ШІ в робочі процесиОсновні концепції: ШІ-автоматизація, API, інтеграція інструментів, створення робочих сценаріїв.Кейси: Автоматизація лідогенерації в маркетингу, контент-пайплайни на базі ШІ, автоматизована клієнтська підтримка.Інструменти: Make com, Zapier, n8n, Taskade AI, AgentOps.Порада: Почніть з автоматизації невеликих задач і поступово масштабуйте.Етап 7: Освоюємо інтеграцію та стратегію ШІ (просунутий рівень)Основні концепції: Масштабування ШІ-систем, мультиагентні системи, бізнес-стратегія.Кейси: Запуск SaaS-бізнесу на базі ШІ, інтеграція декількох ШІ-агентів, впровадження етичних підходів до ШІ.Інструменти: LangChain, AutoGPT, CrewAI, SuperAGI, кастомні GPT.ВисновокВивчення ШІ у 2025–26 роках — це про послідовне нарощування навичок та їх застосування для вирішення реальних проблем.FAQСкільки часу потрібно? Новачок може освоїти основи за 3–6 місяців. Для досягнення Етапу 7 може знадобитися 1–2 роки постійної практики.Чи потрібно вміти програмувати? Ні. Багато no-code інструментів (Teachable Machine, N8N) дозволяють експериментувати без навичок програмування.Що таке промпт-інжиніринг? Це мистецтво складання запитів для отримання найкращих результатів від ШІ-моделей. Якісні промпти дають точніші та корисніші відповіді.Замінить ШІ робочі місця? ШІ автоматизує рутинні завдання, але створює нові ролі: тренери ШІ, спеціалісти з етики, експерти з автоматизації.

OpenAI представив вчора свій конструктор агентівAgent Builder — інструмент, який дозволить збирати своїх AI-агентів і робочі процеси без коду.Можна не мучитися з API, а просто накидати блоки на канві: логіка, розгалуження, запити, файли, guardrails — все як в n8n або Zapier, тільки всередині OpenAI.Інтерфейс drag-and-drop, вже є готові шаблони:• боти підтримки• Q&A-помічники• обробка даних• порівняння документівЄ логіка (if-else, цикли), коннектори MCP, кроки з затвердженням, guardrails, пошук по файлах, трансформація даних.В основі OpenAI Agents SDK. Він керує тим, як агент викликає інструменти, отримує відповіді і рухається по кроках.Плюс вбудована спостережність: можна бачити, що агент робить в реальному часі і де він залип.Все відбувається в окремому UI прямо в OpenAI з панеллю компонентів, попереднім переглядом, тестами і публікацією.Зібрав флоу > протестував > запустив.Можна будувати тут https://platform.openai.com/agent-builderОсобисто я ще тиждень почекаю, поки баги пофіксять.