Все материалы
Продолжение редакционной ленты AIшag. Карточки расположены от новых к более ранним.
ИИ для коммерческих предложений: где ускоряет подготовку, а где создаёт риск
Разбираем путь от брифа до согласованного предложения без выдуманных сроков, цен и обязательств.
Открыть →Как собрать ИИ-поиск для отдела продаж и не открыть лишние документы
Семь шагов: от карты доступа до ответов с цитатами и регулярной проверки устаревших файлов.
Открыть →Claude для финансовых консультантов: почему важнее журнал проверки, чем красивый ответ
Anthropic представила отраслевой сценарий. Разбираем, какие правила проверки нужны до работы с клиентскими данными.
Открыть →Meshy 5 и ручное моделирование: где экономится время, а где нет
Разбираем прототип, правки и финальную подготовку, чтобы не считать генерацию полной заменой 3D-художника.
Открыть →Как проверять модель Meshy 5 перед передачей в игру или печать
Пошаговый протокол от исходного промпта до сетки, текстур и экспорта без доверия к одному рендеру.
Открыть →Meshy переводит API с Meshy 5 на Meshy 6 Lite
В документации появился преемник Meshy 5 с теми же параметрами и стоимостью. Разбираем, что проверить команде до миграции.
Открыть →Контрольное чтение коммерческого предложения: практика на одной странице
Превращаем ИИ из автора обещаний в второго читателя: проверяем факты, исключения и следующий шаг до отправки.
Открыть →Как обновлять шаблоны с ИИ и не разослать старые условия клиентам
Рабочая инструкция для писем, коммерческих предложений и регламентов: источник, граница правки, согласование и откат.
Открыть →OpenAI рассказала, как масштабирует хранение ChatGPT: что из этого полезно обычной команде
Не про «магическую инфраструктуру», а про жизненный цикл данных: что хранится, как ищется и почему старое нельзя держать бесконечно.
Открыть →Cognition показала, как Devin с GPT-6 Astra проверяет собственную работу
Вместо сообщения «готово» агент возвращает запись теста, отчёт и снимок исправления. Разбираем, что из кейса можно перенести в обычную команду.
Открыть →Как принимать код от ИИ-агента: регламент для небольшой команды
От постановки и песочницы до diff, тестов и отката — без требования слепо верить сообщению «задача выполнена».
Открыть →Сколько на самом деле стоит контроль ИИ-процесса
Токены — лишь одна строка. Считаем подготовку данных, проверку, повторные прогоны, инциденты и сопровождение на одном понятном примере.
Открыть →Google показала три XR-проекта с Gemini: чему у них учиться студиям
Разбираем не фестивальный эффект, а производственный маршрут: разговорный персонаж, пространственное видео и перевод готового монтажа в 3D.
Открыть →Как менять модель ИИ в рабочем процессе и не ломать результат
Версия, контрольная выборка, теневой прогон и откат: короткий регламент для команды, которая зависит от внешнего API.
Открыть →Проверяем ИИ-протокол встречи по обещаниям, а не по красоте текста
Практика на одной записи: отделяем решение от обсуждения, связываем задачу с цитатой и не назначаем ответственность задним числом.
Открыть →