Videod

Crowdin. Shashi Bhushan alustab töövoo kaardistamisest, mitte tööriista valimisest, ning räägib lähtekeele kvaliteedist, inimese ülevaatusest, AI-korrektuurist, terminisõnastiku kontrollidest, tootetiimi kaasamisest, pilootidest ja privaatsuspiirangutest. See on väga lähedal töökorraldusele, mida artikkel soovitab Eesti tiimidele, kes töötavad eesti, inglise, vene, soome ja kliendispetsiifilise terminoloogiaga.

AI Engineer. Dex Horthy selgitab, miks töökindlad agentide süsteemid on peamiselt distsiplineeritud tarkvara mõne LLM-kutse ümber: halda ise juhist, halda kontekstiakent, hoia juhtvoog deterministlik ja kasuta tööriistakutseid inimese poole pöördumiseks siis, kui töövoog vajab otsust. See sobib otseselt artikli kinnitamise, erandite ja eskalatsiooni mustritega.

Anthropic. Kolmeminutiline Anthropicu läbikäik päris evaluatsiooni jooksutamisest Workbenchi sees — realistlike testjuhtumite auto-genereerimine, väljundite hindamine, juhise muutmine ja sama komplekti uuesti kõrvuti jooksutamine. Vaatamiste arv jääb tavalisest piirist allapoole, aga "kuidas ma seda päriselt ilma koodi kirjutamata teen" jaoks on see puhtaim ametlik demo ja istub kenasti strateegilisema Husaini/Shankari vestluse alla.

Nick Saraev. Saraev ehitab täpselt selle konveieri, mida artikkel kirjeldab — Apollo müügivihjete jaoks, Apify kraapimiseks, n8n iga müügivihje saidi pealt rikastamiseks ja mitme-rea jäämurdja-genereerija jooksutamiseks, siis Instantly saatmiseks — ja on aus müügivihje-kohase kulu ja vastamismäärade osas. See on puhtaim demonstratsioon "päris-isikupärastamisest mastaabis", mitte lihtsalt "mail merge eesnimega".

Greg Isenberg. Isenberg ehitab koos The Boring Marketeriga päris sisukonveieri n8n-is — kõige paremini esinevate postituste kraapimine YouTube'ist ja X-ist, uute tükkide mustandite kirjutamine Claude'iga, uurimine Perplexitiga, piltide genereerimine ja avaldamine LinkedInis koos inimese-heakskiidu sammuga. See on täpselt "agent keskel, tööriistad mõlemal pool" kuju, mida artikkel kirjeldab, ja inimliku ülevaatuse etappi näidatakse, mitte ainult mainita.

Kevin Stratvert. Sama töövoog mis Ollama, aga GUI-s: laadi LM Studio alla, tõmba Llama või Gemma mudel, vestle, kukuta PDF sisse ja küsi selle kohta küsimusi. Hea lugejatele, kes pigem terminalis ei elaks — kasulik ka selle jaoks, et saada tunnetus, kuidas 1B–3B mudel raskema vastu päriselt esineb.

Tech With Tim. Tihke, asjalik Ollama läbikäik — paigaldus, mudeli tõmbamine, vestlus, siis lokaalse HTTP API torkimine Pythonist ja kohandatud mudeli loomine Modelfile'iga. Katab täpselt selle töövoo, mida artikkel Macis igapäevaseks kasutamiseks kirjeldab, sealhulgas kuidas mõelda mudeli suurusest vs su masina RAM-i kohta.

Nate Herk | AI Automation. 16-minutiline žargoonita selgitus sellele, mis MCP server on, kuidas kliendid nagu Claude ja n8n neid kasutavad ja mida sa pärast selle olemasolu päriselt teisiti teed. Sobitub peaaegu täpselt artikli "ühenda Claude või Cursor oma tööriistadega" raamistusega.

TheAIGRID. Kiirem, funktsioon-eelne tuur: segaallikate (PDF-id, YouTube'i transkriptid, blogipostitused) üleslaadimine, briefing-doci genereerimine, vestluse keskendamine ühele allikale ja audio-overview podcast. Hea, kui tahad enne pikemale läbikäigule aja pühendamist kiiret pinnaala kaarti.

Tiago Forte. Tiago on *Building a Second Braini* autor ja kohtleb NotebookLM-i täpselt nii, nagu artikkel kirjeldab — isiklik RAG su enda märkmete, PDF-ide ja väljavõtete kohal. Ta näitab viidetega maandatud vestlust, tööriista piire ja seda, kuidas see Readwise/Obsidiani töövoo kõrvale sobib, mis on artikli lugejatele loomulik lõpp-punkt.

Futurepedia. Ehitab nullist toimiva n8n-i agendi ühe istumisega ja peatub selgitamaks, mis agent päriselt on, kuidas see lineaarsest töövoost erineb ja kuhu kaitserajad lähevad. Pärast seda tunned ära iga sõlme artikli diagrammis ja sul on tunnetus selle kohta, millised mõistlikud vaikeväärtused välja näevad.

Jack Roberts. Töötav automatiseeringuehitaja nimetab kolm kaalutlust, mis päriselt valiku määravad — natiivsed AI-agendid, ise-hostimine ja iga tööriista pikaajaline teekaart — sealhulgas märkmed vestlusest Make'i Applied AI juhiga selle kohta, kuhu Make liigub. Peegeldab täpselt artikli "ära vaheta lihtsalt sellepärast, et säravat-objekti sündroomi" raamistust.

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.