90% людей используют нейросети как поисковик. И проигрывают.
Сидел я как-то в своем любимом кафе в центре Киева, потягивая капучино и глядя на бесконечную ленту кода на экране. Было 15 сентября 2023 года, и я уже потратил 12 часов на борьбу с проектом для клиента из США. Попытка использовать ChatGPT для аналитики больших данных только затянула процесс. Заплатить за это много часов, но результат оставлял желать лучшего. Нервно подперев голову рукой, я нащупал кнопку 'обновить' в поисках очередного ответа. Проблема была не в инструменте, а в подходе. Я попытался использовать универсальное решение для задачи, которая требовала чего-то более специализированного. Когда клиенты платят за результат, а не за процесс, времени на эксперименты просто нет. Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot В тот же вечер, разочарова
Сидел я как-то в своем любимом кафе в центре Киева, потягивая капучино и глядя на бесконечную ленту кода на экране. Было 15 сентября 2023 года, и я уже потратил 12 часов на борьбу с проектом для клиента из США. Попытка использовать ChatGPT для аналитики больших данных только затянула процесс. Заплатить за это много часов, но результат оставлял желать лучшего.
Нервно подперев голову рукой, я нащупал кнопку 'обновить' в поисках очередного ответа. Проблема была не в инструменте, а в подходе. Я попытался использовать универсальное решение для задачи, которая требовала чего-то более специализированного. Когда клиенты платят за результат, а не за процесс, времени на эксперименты просто нет.
Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot
В тот же вечер, разочарованный и уставший, я решил попробовать новую нейросеть для обработки больших данных. Специализированный инструмент помог не только справиться с задачей, но и сократить время работы до 4 часов. Это было неожиданно. Именно благодаря этому я увеличил свой заработок на $300. Преимущество очевидно: зная, какой инструмент выбрать, ты выигрываешь не только время, но и деньги.
Переход от универсальных к специализированным решениям открыл мне глаза. Чаще всего мы привыкли использовать нейросети как поисковик, забывая о том, сколько уникальных инструментов существует. Claude Code стал моим незаменимым помощником. Вместо того чтобы искать нужное в море информации, я получил конкретные данные, которые сэкономили мне 47% времени.
Каждый день разбираю один такой инструмент в Telegram: https://t.me/yevheniirozov
С этого момента я понял, что использование специализированных нейросетей - это не просто тренд, а необходимость. Важно не только знать о существовании инструментов, но и понимать, какие из них принесут максимальную пользу конкретно в твоей ситуации. Это осознание кардинально изменило мой подход к работе и помогло достичь новых высот в карьере AI-разработчика.
Если ты хочешь ощутить те же перемены, заходи на claude.ai и попробуй написать вот такой промпт: "Анализ больших данных по модели [какая модель] на основе [твоего вопроса]". Это может стать началом нового этапа в твоей карьере.
Подписывайся на мой Telegram:
-
Промпты, которые использую сам
-
Ошибки, которые стоили мне денег
-
Инструменты до того, как о них напишут все
Sign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
claudeclaude codechatgpt
Exploring Early Web Patterns for Modern AI Agent Development
Exploring Early Web Patterns for Modern AI Agent Development The repository 6551Team/claude-code-design-guide presents an interesting thesis: visual and architectural solutions from the early web - from first HTML pages to 1990s browser interfaces - can enrich modern AI agent development using Claude Code. The Connection Isn't Forced Early internet had to solve problems similar to today's AI agency challenges: Constrained client resources Need for fast content delivery Operating under unstable connections These solutions - interface design patterns, data structures, state management approaches - were largely forgotten, though some are precisely suited for the new generation of autonomous systems. ## Practical Guide, Not Just History The project isn't merely historical reference; it's a pra
I was burning through AI tokens without realizing it. Here's how I fixed it.
I've been using Claude Code and Codex daily for months. They're some of the best programming tools I've tried. But there's something nobody tells you when you start: context runs out fast, and the cost grows exponentially . The real problem isn't the message you're sending When you're 50 messages into a session and you send message 51, your CLI doesn't just send that message. It sends all 51 . The entire conversation, from the beginning, with every single request. On top of that, Claude Code's system prompt is 13,000 characters — also sent with every message. Every command result the AI has run, every file it read, every search it performed — all of it is in the history, resent again and again. In a real session, message 51 can end up sending 85,000 characters to the API. For a single mess
5 Claude Models That Cut My Development Time by 40%
5 Claude Models That Cut My Development Time by 40% I recently switched from using generic AI tools to Claude's specialized models for my development tasks. By understanding and leveraging the right model for each job, I reduced my overall development time by 40%. Here's how I did it: 1.1 Choosing the Right Claude Model for the Job Imagine hiring staff for a task: | Model | Analogy | Description | |------------|------------------|--------------------------------------------| | Opus 4.6 | Senior Consultant | Most intelligent, most expensive. For complex problems. | | Sonnet 4.6 | General Employee | Balanced, cost-effective. Suitable for 80% of tasks. | | Haiku 4.5 | Intern | Fastest, cheapest. For simple, high-volume tasks. | TIP: If unsure, start with Sonnet. Upgrade to Opus only if result
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
I was burning through AI tokens without realizing it. Here's how I fixed it.
I've been using Claude Code and Codex daily for months. They're some of the best programming tools I've tried. But there's something nobody tells you when you start: context runs out fast, and the cost grows exponentially . The real problem isn't the message you're sending When you're 50 messages into a session and you send message 51, your CLI doesn't just send that message. It sends all 51 . The entire conversation, from the beginning, with every single request. On top of that, Claude Code's system prompt is 13,000 characters — also sent with every message. Every command result the AI has run, every file it read, every search it performed — all of it is in the history, resent again and again. In a real session, message 51 can end up sending 85,000 characters to the API. For a single mess
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!