Algaja

Skill Leap AI. Näitab seda konkreetset mustrit, mida artikkel kasutab — laseb Custom GPT-l Zapieri actioneid trigerida, et saata e-kirju, uuendada tabeleid või luua kalendrisündmusi otse vestlusest. Seadistuse detailid on video tegemisest pisut nihkunud, aga mudel "su AI-assistent kutsub no-code automatiseeringut, mis päristöö ära teeb" on täpselt õige.

Tom Nassr | XRAY. Käib läbi, mis Zap päriselt on, kuidas triggerid ja actionid kokku sobivad ja kuidas ehitada nullist toimiv Google Sheets → Slack automatiseering — täpselt see mõttemudel, mis sul vaja on, enne kui AI mängu lisad. Tuurib ka Zapier Tablesi, Interfacesi ja AI funktsioone, nii et sul on aimu, mis karbis on.

IBM Technology. Jääb meie tavalise 100K piiri alla, aga teenib koha ära, sest see on ainus parim lühike selgitus sellele, miks töötaja, kes kasutab isiklikku ChatGPT kontot tööprobleemidel, on tegelik risk, millega enamik ettevõtteid silmitsi seisab. Crume "ära ütle ei, ütle kuidas" raamistus on sama hoiak, mille artikkel võtab — sa ei püüa AI-d keelata, vaid teha turvalise kasutamise lihtsaks vaikevalikuks.

IBM Technology. Jeff Crume valgustahvli-selgitus kolmest kohast, kus generatiivne AI riski toob — andmed, mudel ja kasutus — ning millised on igaühe jaoks head kontrollid. Kasulik artikli argumendi jaoks, et "ole ettevaatlik" ei ole piisav; sa pead mõtlema, millisesse riskikategooriasse oled töötajana päriselt sattunud.

Tina Huang. Käib läbi struktureeritud iseseisva õppe süsteemi, mida Huang kasutas SQL-i õppimiseks 11 päevaga Meta intervjuu jaoks — aktiivne meenutamine, hajutatud kordamine ja ChatGPT kasutamine harjutusülesannete genereerimiseks ja vigade selgitamiseks. Kasulik "kuidas ma oma plaani päriselt ellu viin" jätkuna esmasele valikule.

Tina Huang. Annab sulle õppeplaani juhisemalli ("Act as a coding tutor that creates study plans…"), mis võtab õpilase eesmärgi, ajakulu ja ressursieelistused ning genereerib siis struktureeritud plaani. Raamistus on kodeerimine, aga juhisemuster on täpselt see, mida artikkel rakendab mistahes 30-päevasele õppespurdile.

Ali Abdaal. Toob välja samad mustrid, mida artikkel kasutab — väljakutse-promptid ("anna mulle kõige tugevam vastuargument", "anna mulle hävitav kriitika"), seletavad teooriad ja Saalomoni meetod (lase AI-l mängida sinu 90-aastast minat) — ja on ebatavaliselt selge selle suhtes, kus AI lakkab olemast kasulik (vaimne tervis, vastutus). Sobib hästi artikli rõhuga, et väärtus on paremates küsimustes ja kompromisside kaardistamises, mitte "ütle mulle, mida teha".

Tina Huang. Promptimise peatükk (02:30–09:20) toob välja kaks kuhjatavat mnemoonikut — "tiny crabs ride enormous iguanas" (task, context, references, evaluate, iterate) ja "ramen saves tragic idiots" (revisit, separate, try analogous, introduce constraints) — mis kaardistuvad puhtalt artikli iteratsiooni ja viimistlemise mustritele. Kasulik, kui ühe-võttega valem sind kohale ei vii.

Jeff Su. Kuueosaline valem — task, context, exemplars, persona, format, tone — selgitatud samade kontoritöö näidetega, mida artikkel kasutab (treeningplaanid, CV-d, sisemised e-kirjad). Vaata see kõigepealt; peaaegu iga muster artiklis on ühe nendest kuuest komponendist keskendunud rakendus.

Jeff Su. Claude Projectsi peatükk (algab umbes 04:46) on YouTube'i selgeim lühike selgitus projekti-taseme vs vestluse-taseme konteksti kohta — illustreeritud tootemarketingi näitega, kus üks projektidokument toidab paljusid vestlusi eri briefidega. Sobib loomulikult artikli argumendiga, et Projektid ja Custom GPT-d lahendavad sama probleemi pisut erinevates kujudes.

Skill Leap AI. Käib GPT-ehitaja läbi täpselt nii, nagu artikkel kirjeldab — nimi ja kirjeldus, vestluse alustajad, juhised, teadmusfailid, võimekused ja ligipääsuseaded. Kasutab päris näidet (AI teadmusassistent, mida toidetakse looja enda skriptidega), nii et näed, milline hea teadmusfaili sisu päriselt välja näeb.

Kevin Stratvert. Rahulik, otsast otsani läbikäik praegusest Sora töövoost: ligipääsu saamine, Cameo seadistamine, promptimine, orientatsiooni valimine ja desktop-versiooni kasutamine. Kasulik "vali üks tööriist ja proovi seda päriselt sel nädalal" jätkuna võrdlusele.

Versus. Paneb Sora 2 Pro, Veo 3.1, Runway Gen 4 ja Wan 2.5 sama image-to-video ja text-to-video promptide komplekti vastu ning hindab neid füüsika, valguse, liikumise ja prompti truuduse osas. See on YouTube'is kõige lähemal artikli "mis on päriselt kasutatav" raamistusele — vaatad sama ideed neljal viisil käsitletuna ja hakkad nägema, kus iga mudel katki läheb.

ElevenLabs. Ametlik läbikäik, mis vastandab Instant Voice Cloningu (minut heli, tulemused sekunditega) Professional Voice Cloninguga (30 minutist mitme tunnini heli, palju kõrgem täpsus). Salvestuse kvaliteedi juhised — mikrofon, ruum, tasemed, eeltöötlus — on osa, mida mujalt on kõige raskem leida ja mis on kõige tähtsam selleks, et saada kloon, mida sa tegelikult kasutada tahad.

Alec Wilcock. Tuur platvormist, mis ankurdab enamiku artikli näidetest — tekst-kõneks, kõne-kõneks, hääledisain ja hääle kloonimine, kõik ühes ekraanisalvestusega läbikäigus. Käib läbi tasuta-vs-tasulise piirid ja kontrollid, mis päriselt tähtsust omavad (stability, similarity, style), seda üle müümata.

Future Tech Pilot. Kui oled otsustanud, et Midjourney väärib proovimist, on see otsast otsani läbikäik — prompti struktuur, stylize / chaos / weird parameetrid, pildi-promptimine, blendimine, zoom ja pan, stiilihäälestus. Liides on edasi arenenud, aga kõik siin kehtib endiselt ja promptimise intuitsioon kandub puhtalt v7-le üle.

Matt Wolfe. Matt jooksutab sama promptikomplekti läbi Midjourney, DALL·E, Adobe Firefly, Stable Diffusioni, Leonardo ja teiste, ning hindab neid mõõtudel, mis artiklile korda lähevad — täpsus, realistlikkus, illustratsioon, logod, tekst, hind. Mudelite koosseis on sellest ajast nihkunud (Flux on nüüd mängus), aga just metoodika teeb selle endiselt selle valdkonna parimaks orienteeruvaks videoks.

Tina Huang. Tina paneb Perplexity Deep Researchi ja ChatGPT/Claude'i analüüsirežiimid töötava analüütiku päeva konteksti — turusignaalide kokku tõmbamine, eksploratiivne andmeanalüüs ja struktureeritud väljundid. Kasulik "milleks see veel peale akadeemiliste kirjandusülevaadete hea on" kaaslane esmasele valikule.

Andy Stapleton. Stapleton paneb Deep Researchi just sellise kasutusjuhtumi vastu, milles see hiilgab — selge ulatuse, ajavahemiku ja struktuuriga kirjandusülevaade — ning näitab täpsustavate küsimuste käepigistust, 10-minutilist ootamist, 40-allikalist väljundit ja kohti, kus viited ja toon vajavad veel inimese kätt. Toob piirid ausalt välja (puudub BibTeXi eksport, vahel allikate valikus liiga helde).

Matt Wolfe. Kui oled põhitõed selgeks saanud, on see õige teine video. Matt käib läbi pika nimekirja vähem ilmseid kasutusviise — raamatust õppejuhendi tegemine, enda konkurendi tundmaõppimine nende sisu põhjal, mõttekaartide genereerimine PDF-ide kaustast — mis aitavad sul näha, kui paindlik "maandatud märkmik" raamistus tegelikult on.

Paul J Lipsky. Selge kolmesammuline raamistus — vali allikad, küsi õigeid küsimusi, tooda lõppväljundid — mis kaardistub peaaegu üks-ühele sellele, kuidas artikkel sind NotebookLM-i kohta mõtlema õpetab. Piisavalt värske (2026. aasta algus), et vastata praegusele liidesele, sealhulgas Studio, audio overviews ja mõttekaartidele.

Leila Gharani. Vanem (2023. aasta algus), aga endiselt kõige selgem läbitöötatud näide sellest, kuidas päris Exceli küsimus ChatGPT-sse kleepida, SUMPRODUCT-või-tingimusliku-vormindamise vastus tagasi saada ja siis mudeliga edasi itereerida, kui esimene valem päris ei sobi. Mudel on palju paranenud; promptimisvoog, mida ta näitab, on sama, mida sa täna kasutad.

Leila Gharani. Otsedemo uuest `=COPILOT()` funktsioonist täpselt sellisel sasipundis päriselu andmetel, mida artikkel kirjeldab — vahetuse üleandmise märkmed struktureeritud tegevustabeliks, vabateksti hinnangud sentimendiga märgistatud ja ebajärjekindlad ametinimetused ühe nimekirja vastu normaliseeritud. Toob ka piirid selgelt välja: ära kasuta seda millekski, mis peab olema täpne, ja külmuta lõpus tulemused väärtusteks.

David Perell. Perell õpetab kirjutamist elukutseliselt ja käib läbi, kuidas ta tegelikult LLM-idega mustandeid teeb nii, et väljund ei loeks AI-na — milleks ta mudelit kasutab (uurimine, struktureerimine, oma mõtlemise pinnale toomine), mida ta keeldub delegeerimast (hääl, maitse, arvamused) ja konkreetsed käigud, millega ta proosa enda omaks hoiab. Jääb pisut alla 100K vaatamise piiri, aga teenib oma koha ära, sest teema on tõeliselt nišš ja see on selle kohta läbimõelduim pikem käsitlus.