В крипте есть золотое правило: DYOR (Do Your Own Research) — проводи собственное расследование. Не верь инфлюенсерам, читай whitepaper.
Пять лет я жила по этому принципу на биржах, пока не заинтересовалась образованием. И увидела то же самое, что и в щиткоинах: красивый фантик, а внутри — воздух. Курсы «Профессия будущего за 3 дня», марафоны желаний, наставничество наставников...
Я решила пойти дальше. Зачем платить $1000 за пересказ, если первоисточники лежат открыто?
Я собрала свой «личный университет». Без воды. Без прогревов в сторис. И главное — бесплатно.
Спойлер: мой главный преподаватель — это не человек. Это NotebookLM от Google.
🧠 Что это вообще такое?
Если вы всё еще копируете тексты в ChatGPT и просите «сократи», вы используете микроскоп, чтобы забивать гвозди.
NotebookLM — это инструмент нового поколения. В отличие от обычного чат-бота, который учился на всём интернете (и часто выдумывает факты), NotebookLM работает по принципу RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Говоря проще: это «заземленный» ИИ. Он отвечает только на основе тех документов, которые вы в него загрузили.
- Как это работает: Вы даете ему 50 источников: PDF-файлов, ссылки на YouTube-лекции, статьи, ваши заметки и тд. Он их "читает" за секунды и становится экспертом именно по этой базе знаний.
- Фишка: Он умеет генерировать Audio Overviews — это когда два ИИ-ведущих обсуждают ваши материалы в формате подкаста. Реально, они шутят, перебивают друг друга и объясняют сложные вещи на пальцах.
🛠 Как я это применила?
Я решила изучить Prompt Engineering (искусство общения с нейросетями). Но не по курсам из Instagram, и не банальные вещи "представь, что ты блогер. Напиши мне 5 постов на тему похудения". Мне нужны эффективные промты.
Шаг 1. Сбор базы
Я пошла к истокам. Собрала:
- Официальные гайды, статьи, курсы OpenAI, IBM и Google (да, они бесплатные).
- Лекции стэнфордского курса (есть на YouTube).
- Статьи с arXiv.org про методы CoT и Chain-of-Thought.
- Свежие отчеты Google DeepMind.
- Открытые курсы Coursera
Шаг 2. Загрузка в NotebookLM
Закинула всё это (PDF, ссылки, Google Docs) в NotebookLM. Он переварил это мгновенно.
Шаг 3. Промт
Если просто спросить «как писать промпты?», он выдаст скучную инструкцию. Мне нужен был учитель. Строгий, четкий, который поведет меня за руку.
Я написала промпт, который превратил бездушный алгоритм в персонального учителя. (Текст промпта дам в конце статьи 👇).
Что изменилось?
Он не просто отвечал. Он создал мне программу:
- Уровень "Новичок": Объяснил базу.
- Уровень "Эксперт": Заставил меня писать промпты с использованием фреймворков. И, внимание, он проверял мою домашку! Писал: "Вика, тут слабо. Ты забыла про контекст. Переделывай".
Теперь в моем арсенале не интуитивное тыканье, а тяжелый люкс промптинга:
- CoT (Chain of Thought): Я учу модель рассуждать вслух, прежде чем дать ответ.
- Few-Shot Prompting: Даю модели примеры "до/после", чтобы она поняла стиль.
- TCREI: Фреймворк, о котором молчат на курсах. Task (Задача), Context (Контекст), References (Источники), Evaluate (Оценка), Iterate (Итерация). Это формула идеального запроса.
✨ Вывод
Образование больше не стоит денег. Оно стоит вашего желания и умения задавать правильные вопросы. Мы живем в эпоху, когда доступ к знаниям Гарварда есть у каждого, у кого есть интернет. Вопрос лишь в том, кто этим воспользуется: вы или ваш конкурент?
А теперь — обещанный промт.
📝 ПРОМПТ ДЛЯ NOTEBOOKLM (Копируйте и пробуйте):
*"Ты — мой личный коуч и учитель по PROMPT ENGINEERING и AI исходя из этих источников.
Твоя задача — за один день шаг за шагом сделать из меня профессионала, способного создавать эффективные промты любого уровня сложности.
Обучение проходит как коучинг-интенсив.
Твои задачи:
Раздели обучение на 5 уровней: новичок → базовый → уверенный → продвинутый → эксперт.
Каждый уровень включает:
— краткую теорию (без воды, только суть)
— чёткие правила и принципы
— реальные примеры промтов (до/после)
— практические задания
— проверку моих ответов и обратную связь
Не двигайся дальше, пока я не выполню задания уровня. Заставь меня думать, переформулировать, искать ошибки.
Постепенно обучи продвинутым техникам:
— role prompting
— chain-of-thought reasoning
— step-by-step logic
— context anchoring
— tool-augmented prompts
— style & tone control
— complex multi-turn prompting
Раздели эти курсы по темам, сложности (от легкого к сложному), разным типам ИИ.
Начни с первого уровня. Не давай мне слабых ответов. Будь строгим наставником. Прокачай меня до промт-мастера.
Сформируй стрктуру обучения.
Сохраняйте, чтобы не потерять 📂
А как вы учитесь сейчас? Покупаете курсы или копаете сами? Пишите в комментариях, обсудим! 👇