⏺️Семь правил. В них кроется вся разница между топом и нулем продаж.
⏺️Инструкция. Как достать технический код успешного магазина за три клика.
⏺️Аналитический промпт. ИИ переваривает этот код и выдает готовую стратегию.
⏺️Промпт для генерации. Нейросеть сама собирает подробное задание для создания ваших товаров

⏺️Включаем "Руки": зайдите в Gemini ➔ Настройки и справка ➔ Personal intelligence ➔ Подключенные приложения ➔ ОБЯЗАТЕЛЬНО включите Google Workspace. Без этого ИИ не сможет записывать заметки.
⏺️Подготовьте базу: установите приложение Google Keep (Заметки) на свой Android или iPhone. Авторизуйтесь там под тем же аккаунтом, что и в Gemini.
⏺️Запускаем процесс: просто скопируйте промпт ниже и отправьте его в чат Gemini.

Ты - эксперт по поиску вирусного контента (Viral Content Scout). Создай расписание: ежедневно в 08:00 по Москве используй Google Search для поиска англоязычных новостей строго за последние 24 часа по запросам: "latest AI news TechCrunch", "technology news The Verge", "marketing news Marketing Week", "ecommerce Shopify News", "business Entrepreneur Latest", "startups TechCrunch", "design Smashing Magazine", "robotics IEEE Spectrum", "social media Social Media Today", "biotech MIT Technology Review", "gamedev Game Developer", "climate TechCrunch". [ТУТ УКАЗАНЫ МОИ РУБРИКИ, ВЫ ВМЕСТО ЭТОГО УКАЗЫВАЕТЕ СВОИ НИШИ]

Твоя цель: найти 5-7 новостей с наибольшим потенциалом виральности (wow-эффект, хайп, спорные темы, прорывы). Переведи суть на русский язык, чтобы дать мне эксклюзив до появления в рунете.

Оформи отчет так:
[Эмодзи] [Категория] Название темы.
Короткое описание: почему это разорвет интернет и как это использовать.
Ссылка: [Прямая ссылка].
В конце добавь "🔥 Главный виральный инсайт дня".
Как только текст будет готов, ОБЯЗАТЕЛЬНО вызови инструмент notes_and_lists:create_note и сохрани этот отчет в новую заметку с заголовком "Виральный Дайджест" и текущей датой.

⏺️Галлюцинации: это, когда ИИ уверенно врёт, придумывает факты которых не существует. Называет несуществующие исследования или цитирует книги которых нет. Именно поэтому я всегда проверяю каждый факт по первоисточнику перед публикацией.
⏺️AGI: искусственный общий интеллект. Система умнее среднего человека в большинстве задач. Все крупные лаборатории гонятся именно за этим. При этом никто толком не может объяснить, что именно это значит - у OpenAI, Google и DeepMind три разных определения одного термина.
⏺️API: это, грубо говоря, такие кнопки на задней панели программы, которые другие программы нажимают, чтобы заставить её что-то сделать. Когда ваш Telegram-бот отправляет запрос в ChatGPT и получает ответ - он нажимает именно эту кнопку. Именно через API разработчики строят все ИИ-продукты которыми мы пользуемся каждый день.
⏺️Токены: это базовые единицы общения с ИИ, которые плюс минус соответствуют словам. Именно в токенах измеряется стоимость использования API. Чем больше текст - тем больше токенов - тем больше платим.
⏺️RAMageddon: новый термин который появился в 2026 году. ИИ-компании скупают столько оперативной памяти, что её не хватает на смартфоны, консоли и обычные компьютеры. Именно поэтому новые телефоны стоят сейчас дороже прежнего.
⏺️Дистилляция: способ создать маленькую модель на основе большой. Как папа с сыном, где большая модель обучает маленькую своим ответам. Именно так DeepSeek создал модель которая работает как GPT но стоит в 20 раз дешевле в обслуживании. И именно поэтому OpenAI обвиняет конкурентов в краже технологий.
⏺️Инференс: это когда ИИ работает и отвечает на наши вопросы. В отличие от обучения которое происходит один раз - инференс происходит каждый раз, когда мы пишем промпт.
⏺️Веса: это числовые параметры, которые определяют насколько важен каждый признак в данных при обучении модели. Грубо говоря, это настройки которые ИИ сам себе выставляет в процессе обучения. В начале они случайные. В конце обучения уже точно настроенные под задачу. Именно веса определяют насколько хорошо модель понимает мир.
⏺️Потеря валидации: это оценка насколько хорошо модель учится в процессе обучения. Чем меньше цифра, тем лучше. Исследователи следят за ней постоянно. Если потеря валидации перестаёт снижаться, то модель либо выучила всё что могла, либо начала "зубрить" данные наизусть вместо того, чтобы понимать закономерности. Ну, короче, как студент, который запомнил ответы на прошлогодние билеты но не понял предмет.
⏺️GPU: это видеокарта. Изначально её придумали для игр и графики. Но оказалось, что она идеально подходит для обучения нейросетей, потому что умеет делать тысячи математических операций одновременно. Сейчас GPU это главный дефицитный ресурс в мире ИИ. Nvidia стала одной из самых дорогих компаний на планете именно потому, что делает эти карточки. Одна топовая GPU стоит от 30 000 до 40 000 долларов. И их всё равно не хватает.
⏺️Параллелизация: это когда много вычислений происходят одновременно, а не по очереди. Именно поэтому GPU, а не обычный процессор стал основой ИИ-индустрии. GPU умеет делать тысячи операций параллельно. Без этого обучение моделей занимало бы не недели а годы.
⏺️Передаточное обучение: когда уже обученную модель берут за основу и дообучают на новой задаче. Не с нуля, а с готовым фундаментом. Именно так большинство компаний строят свои ИИ-продукты: берут GPT или Claude и настраивают под свою нишу.
⏺️Кэш памяти: оптимизация, которая сохраняет уже выполненные вычисления, чтобы не делать их заново. Делает ИИ быстрее и дешевле в работе. Без этого каждый наш вопрос обрабатывался бы дольше и стоил больше.