Искусственный интеллект

За последние 3-4 дня Veo3 действительно стала доступна по API, правда, не очень дёшево.

• Fal.ai / Replicate / Segmind — около 6 долларов за генерацию.

• Leonardo / Envato — если брать большие планы, то можно снизить до 2.5 долларов за генерацию (видео от Leonardo как раз 1)

Грабительские расценки, не так ли?

У Veo3 также есть отдельный API, но там вейт-лист, куда пускают только если компания крупная.

Кроме того, из-за появления Veo3 на fal.ai, сеть заполонили схемы n8n, по которым якобы можно стать тикток-миллионером за неделю. Но есть нюанс: Veo3 часто галлюцинирует, и только 30–50% кадров получаются удачными. До настоящего автопилота пока далеко. Так что не рекомендую.

А теперь самое интересное:

Google анонсировал Sparkify — новый сервис для создания коротких видео. Это платформа, где можно собирать видеоистории буквально за пару минут. Весь сюжет и текст придумывает ИИ Gemini, а за анимацию, музыку и озвучку отвечает Veo. Всё это — на одной платформе, в пару кликов.

Сейчас доступ только по вейт-листу, подать заявку можно здесь:

https://sparkify.withgoogle.com/explore

Давайте будем одними из первых)

--

Мой тг канал

📦 n8nChat — это не просто автоматизация, это генератор ИИ-агентов, который:

✏️ по твоему промту собирает цепочку действий как в конструкторе;
✏️ подключает любой сервис (Notion, Google, Airtable, Telegram и т.д.);
✏️ выдаёт готовый воркфлоу. который можно редактировать, менять и запускать хоть сразу.

n8nChat собирает всё это в визуальном редакторе прям в чате. Автоматизация работает через n8n, опенсорс‑альтернативу Zapier/Make, но на стероидах.

🧠 Плюс: у них есть 2000+ шаблонов и база промтов под любые задачи: https://n8nworkflows.xyz/

🤯 Каждый агент - это готовый сценарий под ключ. Не надо думать, как соединить ChatGPT, Notion, почту, соцсети или аналитику - всё уже собрано: Ведение соцсетей на автопилоте, генерация лидов и CRM-сбор, бухгалтерия и отчёты, продажи и маркетинг. SEO и глубинная аналитика, дизайн и т.д.

Каждый шаблон с пошаговым гайдом, описанием и рекомендацией, какие ИИ лучше ставить: GPT‑4o, Claude 3, Gemini или даже open-source‑модели.

👑 Если ты занимаешься продуктом, каналом, бизнесом — это must-have, чтобы освобождать руки и не тонуть в рутине.

🔗 Тестим здесь: https://n8nchat.com/?ref=neurosquad

Больше полезностей и свежих новостей с мира ИИ, опубликовываем в нашей команде NeuroСквад

Ещё один классный пример, как теперь Veo3 позволяет создавать рекламу кратно дешевле.

Этот рекламный ролик сделал PJ Ace, фильмейкер.

Ему это обошлось в 500 долларов (видимо, он сделал порядка 240 генераций). По его словам, в США реально снять такой же ролик стоит в 10-20 раз дороже (ну и в треде это подтверждают).

Так что Veo3 не только для приколов пригоден. Если вы монтажёр, режессёр, моушен-дизайнер — для вас это сильный буст. Если предприматель — возможность за маленькие деньги получить классный рекламый ролик.

--

мой тг канал

Мне показалось это ценным, потому что она одна(!) не сильно умея кодить смогла создать этот продукт, а затем собрать команду и аудиторию.

(Это ценные прикольные инсайты, я не двигаю это приложение, пишу это потому что в комментах решили, что я продаю его))

История и план действий Шерри: Как она пришла к результату

1. Идея и вайб-кодинг прототипа

Всё началось с амбициозной цели: сделать управление личными финансами понятным и приятным. Не тратя лишнего времени, Шерри всего за три часа создала прототип при помощи вайб-кодинга. Это был простой рабочий вариант, созданный на Nex.js с Cursor и V0 — далеко не идеальный, но позволивший быстро начать тестировать идею с реальными людьми.

2. Проектирование продукта на основе поведения людей и AI

Разрабатывая Peak, Шерри учитывала, как люди воспринимают информацию, и применяла поведенческую науку:

* Показывать только одну информацию или задачу за раз (например, карточками), избегая перегрузки.
* Диалоговый интерфейс с чёткой целью (Внутри был Claude-3.5).
* Ежедневные отчёты, читаемые как простые нарративы.
* Подсказки и напоминания, которые предлагают конкретные первые шаги.

Эти принципы подойдут практически любому продукту. Основная задача AI — снизить нагрузку на пользователя и помогать ему быть лучше, беря на себя рутину, особенно когда пользователь устал после работы. Интерфейс должен быть эмоционально близким, словно «умный друг», который понимает и поддерживает. AI обязан максимально снижать любые барьеры.

3. Получение инсайтов через пользовательское тестирование

Сразу после создания прототипа Шерри начала тестирование с пользователями. Она использовала "правило шести": поговорить с шестью представителями целевой аудитории. Для Peak это были молодые люди в возрасте около 20 лет — период, когда финансовые привычки только формируются.

Она наблюдала, как пользователи взаимодействуют с приложением, выявляя реальные болевые точки (например, перегруженность банковских приложений). Пользовательские инсайты стали основой для дальнейших улучшений. Хотя синтетическое тестирование (например, через ChatGPT) тоже полезно, ничто не заменит общения с живыми людьми.

4. Разработка и запуск без перфекционизма

Получив инсайты, Шерри и её команда взялись за разработку полноценной версии Peak. Всего через полтора месяца приложение уже появилось в App Store. Важным было решение не ждать совершенства и сразу выпустить приложение, получая реальную обратную связь от пользователей.

5. Эволюция Peak после запуска

Финальная версия Peak стала гораздо более красивой и продуманной, но сохранила изначальные принципы: карточный формат информации, ежедневные чекины в стиле Instagram Stories, спокойные "vibe checks" по аналогии с приложениями для медитации. Пользователи чувствовали себя с Peak комфортнее, чем с банковскими приложениями, — без осуждения, с доброжелательной поддержкой.

В основе Peak лежат нейросети. Приложение использует векторную базу данных, которая хранит тысячи сигналов о пользователе (ценности, отношения, чувства), позволяя AI давать персонализированные рекомендации. В стеке — Typescript и React Native, для работы с AI используются модели Gemini (скорость и диалоги) и Claude 3.5 (подробные рассуждения и инсайты).

6. Публичность и PR

Шерри активно документировала свой путь на X (Twitter), хотя изначально аудитория была небольшой. Она публиковала ежедневные посты в стиле "День 1", "День 2" и так далее, что создавало эффект путешествия, за которым интересно наблюдать.

Она старалась быть одновременно амбициозной ("строю следующее большое приложение") и уязвимой (делясь личными мотивами, например, ADHD). Простота и разговорный стиль, как будто пишешь другу, увеличивали вовлеченность. Последовательность и активные ответы на чужие твиты оказались ключевыми факторами успеха.

7. Вирусный момент и "твитджеккинг"

Резкий скачок популярности случился, когда Шерри ответила на вирусный твит пользователя по имени Престон, который искал простое финансовое приложение с чёткими цифрами. Её ответ с ироничным комментарием и ссылкой на Peak оказался эффективнее прямой рекламы.

Шерри успешно применила стратегию "твитджеккинга": увидев тренд, быстро внедрила нужную функцию через вайб-кодинг и выложила обновление, поймав волну интереса. Сегодня благодаря AI и быстрому развертыванию такие возможности открываются чаще.

8. Реакция на обратную связь и постановка целей

Шерри моментально реагировала на отзывы пользователей. Например, после вирусного твита она быстро добавила в приложение запрошенные цифры расходов. Публичные цели вроде "утроить удержание за месяц" и частые небольшие улучшения (например, напоминания о завершении онбординга) помогали поддерживать интерес аудитории и достигать ощутимых результатов.

9. Создание контента и мемы с помощью AI

Чтобы сделать тему финансов менее скучной и эмоционально вовлечь людей, Шерри начала создавать мемы. Мемы не только развлекали, но и помогали бренду стать узнаваемым. Для этого она использовала AI-генераторы изображений и LLM для идей, называя их своими "мем-сооснователями". Но финальный выбор всё равно требовал вкуса и тонкой настройки. Вирусные мемы на трендовые темы (например, про фильмы) помогали алгоритмам лучше ранжировать её контент.

10. Взаимодействие с сообществом и обратная связь

Шерри активно общалась с пользователями в комментариях и личных сообщениях, поддерживая прямой контакт примерно с 50+ людьми. Эта обратная связь прямо влияла на приоритеты разработки, например, на создание уникальной функции генерации историй.

Заключительные мысли

Шерри уверена, что сейчас наступил "золотой век" для создания мобильных приложений с AI. Это большая смена парадигмы не только в финансах, но и во всех продуктах, которые помогают людям жить лучше и становиться лучше. Главное — просто начать, даже если первый шаг кажется маленьким, потому что именно он может привести к большим переменам и настоящему успеху.

Ссылка на её приложение (кстати, взяло звание продукт дня на Product hunt) и ссылка на mindmap подкаста.

--

Присоединяйтесь к моему тг каналу, там я начал серию постов по вайб-кодингу, в которых показыю, как сделать, чтобы ИИ не нагавнокодила, а сделала как надо, как у Шерри. Это бесплатно и без цели потом допродать какой-то курс.

Perplexity выпустили Deep Research 2.0 — появилась новая фича Perplexity Labs.

Фактически, это Deep Research на стероидах, который может создавать и выполнять Python-код: теперь в отчетах будут графики, изображения и разные диаграммы. Или даже целый сайт, который сгенерируют на основе собранных данных.

Ссылка

Источник