37 мин365 дней с ИИ в роли лайф-коуча — вот что я понял
Вы сможете использовать ИИ, чтобы проверять предположения, сравнивать варианты и выявлять контраргументы до принятия решения.
Tina Huang. Глава про промптинг (02:30–09:20) выкладывает две стыкуемые мнемоники — «tiny crabs ride enormous iguanas» (task, context, references, evaluate, iterate) и «ramen saves tragic idiots» (revisit, separate, try analogous, introduce constraints) — которые чисто ложатся на паттерны итерации и доработки из статьи. Полезно, когда одной формулы за один заход недостаточно.
По теме здесь только глава о промптинге 02:30–09:20; остальное представляет собой более широкий обзор навыков ИИ, который можно оставить на потом.
Вы научитесь распознавать повторно используемые паттерны промптов и объединять их в более ясные инструкции, примеры и этапы оценки.
Шестичастная формула из основной рекомендации; видео развивает её, когда с одним промптом не удаётся продвинуться.
Последняя проверка: 11 августа 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
37 минВы сможете использовать ИИ, чтобы проверять предположения, сравнивать варианты и выявлять контраргументы до принятия решения.
22 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
13 минВы сможете назвать три области риска, возникающие при использовании генеративного ИИ на работе: данные, модель и использование, а также описать необходимые для каждой из них меры контроля.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Dr. Jules White
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.
Иса Фулфорд · Эндрю Ын
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Microsoft Learn
Промпт-инжиниринг, но для инструмента, с которым большинство офисных сотрудников столкнётся первым. Собственная четырёхчастная схема промптов Microsoft (цель, контекст, источник, ожидание) — действительно полезная модель мышления, и в отличие от общих курсов по промптам для ChatGPT уже в нашем каталоге, этот полностью привязан к специфике Microsoft 365 Copilot и тому, как он опирается на данные.