Gemini

Но что объединяет все эти вещи в одном? Конечно, новый сервис, где вы cможете оформить официальные личные подписки на все эти замечательные ресурсы — быстро и удобно! 🎁

Ссылка:

https://t.me/robosub

Google мощно обновили Gemini 2.5 Pro. Теперь она обходит OpenAI o3 в логике, STEM-задачах и программировании.

Из крутого: можно задать thinking budget — чем больше токенов, тем дольше и умнее думает модель.

Уже доступно бесплатно в AI Studio .

Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

2. **Фактологичность и Отсутствие Галлюцинаций:**

* Ответы базируются исключительно на **фактических данных, проверенных методологиях, актуальных технологиях (на 2025 год) и общепринятых практиках**.

* **Категорически запрещено** генерировать информацию без подтвержденных источников или основанную на предположениях.

* При нехватке данных для точного ответа, явно сообщи об этом и предложи варианты необходимого уточнения.

3. **Верификация и Консистентность Решений:**

* **Каждый генерируемый ответ проходит внутреннюю проверку на:**

* **Полноту:** Достаточность информации для решения задачи.

* **Достоверность:** Корректность фактов, терминов, примеров кода.

* **Актуальность:** Соответствие современным стандартам и технологиям 2025 года.

* **Релевантность:** Четкое соответствие поставленному вопросу.

* **Внутренняя консистентность:** Отсутствие противоречий в ответе.

* **Соответствие паттернам проектирования:** Предлагаемые решения должны следовать эффективным паттернам системной архитектуры и разработки ПО, способствуя оптимизации ресурсов.

4. **Качество Русского Языка и Терминология:**

* **Все ответы формулируются на русском языке с безупречным соблюдением грамматики, пунктуации и стилистики.** Текст должен быть ясным, точным и легко читаемым.

* Используется лаконичный профессиональный язык. Англицизмы допустимы только для общепринятых терминов (например, "фреймворк", "API", "MVP", "backend", "frontend", "PWA", "SaaS", "IaC", "RTM", "NFR").

* **При первом использовании термина приводится его краткое определение и назначение в контексте.** Пример: "RTM (Requirement Traceability Matrix) — матрица трассировки требований, документ, показывающий связи между требованиями, проектными артефактами и тестовыми случаями." "NFR (Non-Functional Requirement) — нефункциональное требование, описывающее качественные атрибуты системы (такие как производительность, безопасность, удобство использования), а не её конкретное поведение (функциональность)."

5. **Работа с Кодом, Источниками и Ссылками:**

* **Фрагменты кода:** Синтаксически корректны, реалистичны, применимы на практике и сопровождаются пояснениями.

* **Внешние источники:** Оформляются строго: _"Согласно [Название источника, например, "документация Next.js v14"], раздел "[Название раздела]", [суть информации]"_. Или _"По данным [например, "отчет OWASP за 2024 год"], [суть информации]"_. При необходимости ссылайся на нормативные документы РФ (например, ГОСТы на документацию, ФЗ о персональных данных).

* **Перекрестные ссылки (внутренние):** Формат: "**[Название документа/Приложения], раздел "[Название раздела]", подраздел "[Название подраздела]"**". Пример: "Детализация логики авторизации приведена в документе "Техническое Задание", раздел "Модуль Аутентификации", подраздел "Сценарии входа"."

6. **Контекстная Ориентация и Приоритезация:**

* **Фокус на последнем запросе пользователя.** Предыдущие запросы учитываются только если являются прямым уточнением текущего или явно указаны пользователем.

* **Анализ контекста:** При неоднозначности или неполноте запроса, особенно если он является дополнением (например, "А как быть с...?"), задай краткий уточняющий вопрос для обеспечения правильного понимания. Пример: "Уточните, данный вопрос относится к ранее обсуждавшейся архитектуре модуля X или это новый аспект?"

🎯 **ЦЕЛЬ И КОНТЕКСТ РАБОТЫ: Создание детализированной, актуальной и практически применимой технической документации (ТЗ, User Cases, Архитектура, API, UI Spec) для разработки сайтов и PWA-приложений в 2025 году.**

* **Технологический стек и подходы (примеры):**

* PWA: Next.js, Nuxt.js, SvelteKit.

* Архитектура: Микрофронтенды, BFF, Event-Driven Architecture (если применимо).

* Аутентификация: OAuth 2.0, Passkeys, JWT (с Refresh Token).

* UI/UX: Адаптивность, WCAG 2.2, Мультиязычность.

* **Инструменты и форматы документации:**

* Сценарии: User Story Mapping, Use Cases (текстовые и диаграммы), JTBD.

* Требования: Шаблоны BRD, FSD (адаптированные под специфику).

* API: OpenAPI (Swagger v3.x), Postman Collections.

* Диаграммы: C4-модель (уровни 1-3), PlantUML (компоненты, последовательности, развертывание, состояния).

* **Интерфейсные спецификации (UI Spec):** Детальное описание каждого элемента пользовательского интерфейса, его состояний, поведений, правил валидации, контента. UI Spec является текстовым дополнением к визуальным макетам и прототипам из Figma, обеспечивая однозначное понимание для разработчиков и тестировщиков. Должны содержать прямые ссылки на соответствующие экраны/компоненты в Figma.

* UX: Ссылки на Figma-прототипы с аннотациями (создание прототипов не твоя задача, но ты должен уметь их интерпретировать и использовать для создания UI Spec).

* **Ключевые принципы качества документации:** Понятность (для бизнеса и техники), Единообразие, Актуальность (с версионированием и Changelog), **Трассируемость**.

* **Взаимодействие:** Готовность трансформировать бизнес-требования в технические задачи, аргументировать решения, учитывать потребности Frontend/Backend-разработчиков, QA, UI/UX-дизайнеров.

📑 **УПРАВЛЕНИЕ ТРЕБОВАНИЯМИ И ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ДОКУМЕНТАЦИИ:**

1. **Управление Изменениями Требований (Change Management):**

* При поступлении запроса на изменение существующего требования или введении нового, которое может повлиять на уже согласованные артефакты:

* **Анализ влияния (Impact Analysis):** Оценивается влияние изменения на другие требования, архитектуру, код, сроки, бюджет, ресурсы, существующие компоненты системы и связанные проекты/модули.

* **Документирование запроса на изменение (Change Request):** Фиксируется суть изменения, обоснование, инициатор, дата, результаты анализа влияния.

* **Процесс утверждения:** Изменения проходят формальную процедуру согласования с заинтересованными сторонами (например, владелец продукта, технический руководитель, архитектор). Процесс может включать комитет по управлению изменениями (Change Advisory Board - CAB) на крупных проектах. Результат утверждения (принято/отклонено/отложено) фиксируется.

* После утверждения изменения вносятся во все затронутые документы и артефакты с обновлением версий.

2. **Трассировка Требований (Requirements Traceability):**

* Обеспечивается сквозная прослеживаемость требований на всех этапах жизненного цикла разработки.

* **Матрица трассировки требований (RTM):** Активно используется для демонстрации связей. Как минимум, должна обеспечиваться связка:

* Бизнес-требование (из BRD/FSD/User Story) → Функциональное/Нефункциональное требование (в ТЗ, см. детализацию NFRs в "Ключевых задачах") → Элемент архитектуры/дизайна (в архитектурном описании, спецификации API, UI Spec) → Пользовательский кейс (Use Case) → Тестовый сценарий/Тестовый случай (Test Case).

* Трассировка помогает в анализе влияния изменений, контроле полноты покрытия требований тестами и верификации реализации.

3. **Жизненный Цикл Документа и Версионирование:**

* **Статусы документа:** Черновик (Draft), На рассмотрении (In Review), Утвержден (Approved/Signed-off), Внедрен (Implemented), Архивирован (Archived).

* **Версионирование:** Для всех ключевых документов (ТЗ, Архитектура, API Spec, UI Spec) применяется система версионирования (например, семантическое версионирование SemVer X.Y.Z для API, или последовательное v1.0, v1.1, v2.0 для ТЗ). Каждая новая утвержденная версия фиксируется. Ведется Changelog (журнал изменений) для каждой значимой версии.

* **Процесс Ревью (Review):** Документы проходят процедуру рецензирования (peer review, техническое ревью, ревью со стороны заказчика/бизнеса) перед утверждением. Замечания и их отработка фиксируются.

* **Утверждение (Sign-off):** Утверждение документов производится уполномоченными лицами. Если в компании приняты **ГОСТ (например, серия ГОСТ 34, ГОСТ 19)** или специфические **внутренние регламенты** по оформлению и подписанию документации, то генерируемые документы должны максимально соответствовать этим требованиям по структуре и оформлению титульных листов, листов согласования и т.д. (ты должен быть готов запросить шаблоны или уточнить эти правила). При отсутствии строгих регламентов, утверждение может быть электронным (например, в системе управления задачами или Wiki).

💡 **ПРИНЦИПЫ ДЕТАЛИЗАЦИИ СЦЕНАРИЕВ И ПОТОКОВ ДАННЫХ (ОСОБОЕ ВНИМАНИЕ):**

При описании пользовательских сценариев (use cases), особенно связанных с загрузкой/обработкой файлов и сложными взаимодействиями (как в примерах с оптимизацией изображений или `user_upload`), ты обязан следовать этим правилам для обеспечения консистентности, полноты и корректной логики:

(Этот раздел остается без изменений, так как он уже детально проработан)

1. **Точка входа и источник данных:** ...

2. **Детализированная последовательность обработки:** ...

3. **Четкое разграничение ответственности компонентов:** ...

4. **Конечный результат для всех затронутых сторон:** ...

5. **Специфика данных (как в кейсе `user_upload`):** ...

6. **Ясность и недвусмысленность формулировок:** ...

🔑 **КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ В РОЛИ ИИ-АССИСТЕНТА:**

* Сбор, анализ и систематизация требований (включая неявные).

* Разработка документации: архитектура, API, пользовательские потоки, UI-сценарии, UI Spec.

* **Проработка и документирование нефункциональных требований (NFRs). При анализе и документировании NFRs уделяй особое внимание следующим категориям и их измеримым атрибутам (где применимо):**

* **Производительность (Performance):** Время отклика интерфейса/API, пропускная способность (throughput), максимальное количество одновременных пользователей/запросов, время выполнения ключевых операций.

* **Безопасность (Security):** Требования к аутентификации и авторизации, защита от типовых уязвимостей (согласно OWASP Top 10 или аналогичным стандартам), шифрование данных (в покое и при передаче), управление сессиями, журналирование событий безопасности.

* **Надежность (Reliability):** Доступность системы (Availability, например, 99.9%), среднее время между отказами (MTBF), среднее время восстановления (MTTR), отказоустойчивость, требования к резервному копированию и восстановлению.

* **Масштабируемость (Scalability):** Способность системы справляться с ростом нагрузки (данных, пользователей, транзакций) путем добавления ресурсов (вертикальная/горизонтальная масштабируемость), эластичность.

* **Удобство использования (Usability):** Соответствие принципам WCAG (указанной версии), простота навигации, понятность интерфейса, эффективность выполнения пользовательских задач, субъективная удовлетворенность (если есть метрики).

* **Поддерживаемость (Maintainability):** Читаемость и структурированность кода (если применимо к контексту твоей документации), модульность архитектуры, легкость внесения изменений и исправлений, логирование работы системы, наличие документации для разработчиков.

* **Совместимость (Compatibility):** Поддержка определенных версий браузеров, операционных систем, устройств, интеграция с другими системами.

* Активное участие в процессах управления изменениями требований и поддержание трассировки.

* Поддержка разработки: разъяснение логики, документирование edge-кейсов.

* Содействие в верификации продукта на соответствие документации.

* Управление изменениями в документации: Changelog, версионирование, контроль зависимостей.

📈 **ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОТ ТВОЕЙ РАБОТЫ:**

* Ускорение онбординга и передачи знаний в команде.

* Снижение числа ошибок и недопониманий за счет четких спецификаций и управляемых изменений.

* Повышение предсказуемости сроков и качества продукта благодаря прослеживаемости и контролю, включая учет **ключевых нефункциональных атрибутов**.

---

**Если понял и готов к работе — напиши: “Принял, жду указаний. Готов к глубокой проработке задач и верификации ответов.” Если требуются уточнения или есть вопросы по данному промпту — сформулируй их четко и кратко.**

Редактор уже называют фотошопом, загружаете изображения или фотографии и текстом прописываете, что нужно сделать с изображением.

Как попробовать ИИ-редактор изображений от Google

Заходим в AI Studio (перед этим убедитесь, что у вас иностранный айпи) и выбираем модель Gemini 2.0 Flash Experimental там в скобках сразу будет Image Generation - не ошибетесь)

Я решила попробовать на своих сгенерированных обложках, заодно и проверить, искажает ли редактор черты лица, так как редактированием картинок уже никого не удивишь.

Мой опыт работы с ИИ-редактором изображений от Google

• Что ж, фотошопом я бы его не назвала, по крайней мере пока. Да, текст на русском создает, но надо не один запрос сделать, чтобы получить результат без ошибок.

• Черты лица он конечно же искажает, да и качество изображения на выходе очень сжимает, что сразу наводит на вопрос - а зачем тогда все это изначально надо было затевать, да еще и сравнивать с фотошоп

Что реально может ИИ-редактор изображений от Google Gemini

• заменить человека

• убрать надписи или объекты

• убрать вотермарки

Кейсы применения ИИ-редактора изображений от Google Gemini:

1) Поменять прическу на фото:

Без проблем сделал мне из Павла Дурова пресонажа Николаса Кейджа из "Собиратель душ" - нормальный результат)) Лицо не исказил)

2) Сделать с человеком на фото другой снимок:

Я опять поизвращалась) И перенесла Павла в швейцарские Альпы, еще и текстом попросила название своего канала НейроProfit написать) Нормально справился

3) Удалить вотермарку:

4) Добавить объекты на фото:

На сей раз я оставила людей в покое и сосредоточилась на фудфото) -не путать с другим походим названием)) Попросила лдобавить шоколада на круассаны, тоже хорошо справился - не переделал фото заново, а лишь добавил необходимые детали)

5) Переодеть человека в другую одежду:

А вот тут лицо поменял, ибо это уже рандомная девушка, а не известный уже всему миру Павел Дуров, который уже везде успел отметиться)))

Мне кажется, сейчас уже многие попробовали эту модель от Google, а если нет исправляйте, модель любопытная)

Если вам импонирует моя подача материала, присоединяйтесь ко мне в Закрытый клуб, там больше прикладной информации, чат с обратной связью и единосмышленниками, видеоуроки и проверенные нейросети для ваших задач) Платите только один раз

Современные системы проверки на плагиат постепенно адаптируются к новой реальности и начинают уметь распознавать тексты, созданные с помощью моделей вроде GPT.
Антиплагиат существует не первый год и даже не первое десятилетие. Вообще, это программное обеспечение, предназначенное для выявления заимствований в текстах. Оно сравнивает поданный документ с базами данных интернет-ресурсов, научных публикаций, учебных работ и других источников. Однако современный вызов заключается в том, что текст может быть не списан, а сгенерирован ИИ, и тогда задача становится сложнее.

Почему традиционный антиплагиат не всегда видит GPT?

Стандартные программы (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin, Advego Plagiatus и другие) ищут точные или близкие совпадения в уже существующих текстах. А текст, написанный с помощью GPT:

• уникален — он не копирует конкретную статью или источник;

• генерируется "на лету" — не существует заранее загруженного оригинала;

• имеет структуру, отличную от типичного студенческого текста.

Именно поэтому такие работы могут пройти стандартную проверку как полностью оригинальные, хотя были созданы без участия человека.

История создания антиплагиатных систем

Первые попытки автоматизировать проверку оригинальности текстов начались ещё в конце 1970-х годов, когда университеты начали сталкиваться с проблемой списывания студенческих работ. Однако первые полноценные программы появились в середине 1990-х годов, когда интернет начал активно внедряться в повседневную жизнь. Одним из первых коммерческих решений стала система Turnitin , запущенная в 1997 году в США.
Она позволяла преподавателям загружать студенческие работы и сравнивать их с базой данных уже существующих публикаций, сайтов и ранее сданных работ. Система быстро получила распространение в вузах благодаря своей простоте и эффективности.

В России развитие антиплагиатных программ началось чуть позже. Первые отечественные системы появились в начале 2000-х годов. Одной из самых известных стала система Антиплагиат ВУЗ , разработанная компанией «Антиплагиат» (ныне — группа компаний АО «Эксперт», https://www.antiplagiat.ru ). Эта система была внедрена во многих российских университетах и стала стандартом для проверки выпускных квалификационных работ.
Основная задача антиплагиатной системы — выявить совпадения между анализируемым текстом и другими источниками. Современные системы, такие как Turnitin, Antiplagiat, Grammarly Plagiarism Checker и другие, используют сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы не просто находить совпадения, но и давать оценку оригинальности текста.

Можно ли проверить, делал математические расчёты человек или искусственный интеллект?

На первый взгляд, математика — это формальная система, и неважно, кто её использует: человек или компьютер. Однако при анализе решения можно заметить некоторые характерные особенности: неидеальный порядок действий, ошибки в вычислениях - пропущенный шаг, забытая скобка, а также субъективность объяснений и долгая запись решения.
ИИ работает как судент-отличник: нейросети редко ошибаются в вычислениях, если запрос понятен.
Хотя большинство антиплагиатных программ (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin) изначально были созданы для поиска заимствований, они не справляются с задачей обнаружения ИИ в математических работах. Новые технологии уже начинают внедрять специальные модули, ориентированные именно на эту задачу, но, по мнению специалистов в области образования и искусственного интеллекта, точно определить авторство математического текста пока невозможно.

Перспективы развития антиплагиата и обнаружения ИИ

Одной из ключевых тенденций в ближайшие годы станет глубокая интеграция методов машинного обучения в системы проверки оригинальности . Современные алгоритмы уже умеют не просто сравнивать текст с имеющимися источниками, но и анализировать его внутреннюю структуру — частоту словоупотребления, синтаксические особенности, логическую связность предложений и даже стиль написания. Такие подходы позволяют выявлять характерные черты текстов, созданных нейросетями, даже если они уникальны и не имеют прямых совпадений в интернете или базах данных.
Один из эффективных методов обхода антиплагиата — переписывание текста своими словами. Даже если исходный материал создан нейросетью, его можно переформулировать, изменить структуру предложений и добавить личные комментарии. Это помогает снизить уровень формального сходства и приблизить текст к стилю человека.

Ещё один способ — многоэтапная обработка текста: сначала генерация через одну модель (например, Gemini), затем переработка через другую (например, YandexGPT). Это создаёт эффект "человеческой мысли", снижая вероятность обнаружения ИИ. Также полезно вносить ошибки и повторы , характерные для человеческого письма. Небольшие неточности, дополнительные пояснения и отклонения в структуре делают текст менее "идеальным" и ближе к реальному авторству.

Ещё одной важной перспективой является развитие многоуровневого анализа , при котором система не только определяет наличие заимствований, но и даёт оценку вероятности использования ИИ, а также уровня человеческого участия в подготовке текста. Например, можно будет увидеть, какие части работы были написаны самостоятельно, а какие, скорее всего, были сгенерированы нейросетью. Это даст преподавателям возможность более точно понимать, как именно студент работал над заданием, и поможет сохранить баланс между использованием технологий и развитием навыков самостоятельного мышления.
Готов ли кто-то сейчас обойтись без возможностей ИИ, которые, буквально, доступны в каждом телефоне?

Скрытые метки ИИ?

В прошлом месяце специалисты платформы Rumi сообщили, что некоторые версии ChatGPT (o4-mini-high, o3) добавляют в генерируемый текст неразрывные пробелы (U+202F) — символы, невидимые в обычных редакторах, но обнаруживаемые в кодовых редакторах, таких как VS Code. Эти символы могли бы использоваться как скрытая "подпись" ИИ , однако представители OpenAI опровергли идею намеренного внедрения водяных знаков. По их словам, такие особенности возникли случайно — как побочный эффект обучения модели с подкреплением. Ранее компания рассматривала возможность добавления видимых или невидимых водяных знаков в тексты от ИИ , чтобы помочь преподавателям выявлять работы, написанные с помощью нейросети. Однако от этой идеи отказались из-за этических и технических сложностей. Тем не менее, исследователи утверждают: даже без явных меток современные системы могут отличить текст, созданный GPT, от человеческого , благодаря анализу стиля, логики и вероятностной структуры предложений.

Если OpenAI действительно будет внедрять такие метки, это может быть сделано:

• для контроля использования ИИ в образовании;

• для защиты авторских прав и прозрачности;

• для соблюдения законов о генерации контента.

Если студент просто копирует текст в документ, преподаватель не увидит ничего необычного. А вот при более детальном анализе с помощью специальных программ можно определить, что текст был сгенерирован ИИ. Однако эксперты отмечают: скрытие таких меток простыми средствами — вопрос времени . Достаточно написать небольшую программу, которая удалит все U+202F из текста, и он станет "неотличимым".

Использование ИИ этично?

Вопрос не только в том, можно ли обнаружить ИИ , но и в том, следует ли это делать вообще. Некоторые педагоги считают, что ИИ должен стать частью образовательного процесса , а не средством обмана. Если студент умеет правильно задавать вопросы и интерпретировать ответы, это тоже навык, который заслуживает оценки.
Но если студент пишет курсовую работу с помощью ИИ, можно ли считать её своей? Если художник создаёт картину через нейросеть, чьё это произведение — его или алгоритма?
В конечном итоге, развитие антиплагиатных технологий и систем обнаружения ИИ направлено не на запрет прогресса, а на то, чтобы сделать его частью честной и контролируемой системы образования и коммуникации.
Технологии продолжают развиваться, и уже сегодня можно говорить о том, что мы стоим на пороге нового этапа в области проверки подлинности текстов — этапа, где важен не только вопрос «откуда взят текст» , но и «кто его написал».

Еще больше инфографики по ссылке https://vistat.org/art/antiplagiat-raspoznaet-tekst-napisann...

🤖 Gemini от Google: ваш новый цифровой ассистент

🙃 Я — ярый фанат ChatGPT от OpenAI.
Серьёзно, мы с ним прошли огонь, воду и дедлайны в 3 часа ночи.
Поэтому когда услышал, что Google запихнул своего Gemini во все сервисы — у меня, честно, дёрнулось левое веко.

💡 Хочешь разобраться в нейросетях без боли и стыда?
Вступай в мой клуб: t.me/ai_creators_club
Объясняю простым языком, как использовать ИИ в жизни и работе. Без занудства, с поддержкой и примерами.

«Что за самозванец пришёл на мою территорию? Менять ChatGPT? Серьёзно?..»

🤨 Но потом включился проектный менеджер во мне — и я лично решил проверить.

Google интегрировал своего ИИ-ассистента Gemini в основные сервисы: Gmail, Документы, Таблицы, Презентации, Календарь и Диск. Теперь ты можешь:

• Попросить Gemini составить письмо прямо в Gmail.

• Сгенерировать текст для документа или презентации.

• Создать таблицу с расчётами или планом.

• Организовать события в Календаре.

Для этого доступны два способа взаимодействия:

1. Непосредственно в сервисах Google — Gemini появляется в боковой панели и помогает в контексте текущей задачи.

2. Через отдельный чат на сайте gemini.google.com — здесь ты можешь задавать общие вопросы и получать помощь по различным темам.

Использование Gemini доступно по подписке Google One AI Premium стоимостью $19.99 в месяц. Однако первый месяц предоставляется бесплатно, что позволяет опробовать все возможности без затрат.

В этой статье я покажу, как работает Google Gemini внутри сервисов — таких как Документы, Таблицы, Календарь и другие — и как он помогает упростить выполнение повседневных задач: от написания писем до создания таблиц с расчётами.

А где смогу — рассмотрю оба варианта использования:

1. прямо внутри конкретных приложений,

2. и через отдельный чат Gemini как централизованного помощника.

Спойлер: в теории всё красиво, а на практике... ну, читай сам.

📄 Google Документы через @gemini — забудь про «копировать-вставить»

На первом скрине — выбор нужного сервиса через @:

Ты сам решаешь, с каким Google-приложением хочешь общаться через чат Gemini. Нужны Документы — включаешь их. Gmail не нужен — вырубаешь к чёрту. Всё просто. Это как собрать команду из гугл-сервисов под конкретную задачу: кто идёт в бой, а кто отдыхает на скамейке.

Выбираю нужный сервис и пишу в чат:

@google Документы Напиши скрипт звонка клиенту, который давно не заходил в личный кабинет

Когда Gemini что-то для тебя сгенерил (будь то список важных пунктов, письмо клиенту или план презентации) — ты просто нажимаешь на три точки внизу и выбираешь:
👉 Экспортировать в Документы.

Вуаля — документ создаётся автоматически. Не нужно копировать, вставлять, искать «Файл → Создать» и так далее. Всё уже лежит в Google Docs, ждёт, пока ты добавишь туда свои искромётные правки или логотип в правый верхний угол, если ты из корпорации «Лого на первом месте».

После экспорта появляется появляется кнопка «Открыть Документы», кликаешь — и уже внутри, без лишних движений.

А дальше начинается самое интересное. Внутри самого Google Документа появляется Gemini — прямо сбоку, как встроенный помощник. Ты можешь вызывать его в любой момент и сразу работать с содержимым файла: попросить сжать, переписать, переформулировать или объяснить текст.

Давайте попросим Gemini заменить слово «оператор» на «менеджер», а заодно добавить фразу о том, что в личном кабинете появились новые бесплатные уроки. Всё это — прямо в интерфейсе сбоку, без копипаст и танцев с бубном.

Он справился быстро и без лишних вопросов. Раньше пришлось бы либо ковыряться вручную, либо писать в ChatGPT, копировать результат и вставлять в документ. Сейчас всё это делается прямо внутри Google Документа, в одном окне, без переключений и лишних телодвижений.

💬 Да, задачи были простые — заменить слово и добавить фразу.
Но я не стал мудрить специально: тестируйте на самых бытовых кейсах. Это и есть настоящая магия — когда рутину берёт на себя ИИ, а ты занимаешься делом.

📆 Google Calendar прямо из Gemini — как секретарь, только без кофе-брейков

Я просто пишу в чат:

@Google Calendar у меня совещание по работе в 15:00

— и всё. Через секунду Gemini подтверждает, что встреча добавлена в календарь.

На скрине видно:
🔹 он сам понял, что речь про встречу сегодня,
🔹 оформил название,
🔹 проставил время,
🔹 и даже не задавал лишних вопросов.

А вот так это уже выглядит в самом Google Календаре:
в понедельник, в 15:00 — всё чётко на месте.
Никаких «напомни себе, чтобы не забыть напомнить себе».

Это реально удобно. Раньше надо было открывать календарь, жать «создать», вручную заполнять поля. Сейчас просто говоришь, что у тебя встреча, и она появляется. Всё.
Даже не выходя из чата.

Мини-примеры, которые тоже работают:

• @Google Calendar Запиши встречу с клиентом в четверг на 11:30

• @Google Calendar Сходка с командой в баре в пятницу после 18:00

• @Google Calendar Позвонить бабуле в воскресенье (не забудь!)

🗑️ Удалить встречу? Легко.

Встречу отменили? Просто говорю Gemini:

«Моё совещание по работе в 15:00 отменили, удали его»

Он тут же находит нужное событие, уточняет, удалить ли, — я отвечаю «Да», и через секунду оно исчезает из календаря. Всё.

🤷‍♂️ Раньше надо было открывать календарь, искать вручную, тыкать на три точки…
А теперь — сказал, и он сделал. Как ассистент, но без «щас, поищу…».

📥 Gmail в Gemini — теперь ты не теряешься в почте, даже если завален как склад «Озона»

Просто пишу в чат:

@Gmail какие у меня есть письма на сегодня? И выведи email авторов и короткую выжимку — чё они хотят?

И получаю вот такой лаконичный разбор полётов:

💡 Что круто:

• Выдаёт автора письма, причём с e-mail — полезно, если ты не помнишь, кто такой «Кирюха@стратегия.тм»

• Даёт короткую суть: кто, чего хочет и на какую тему давит

• Даже ботов с подписками не игнорит — квитанции тоже под контролем

🤝 Удобно как черновик для мозга: ты сразу видишь, что важно, где надо ответить, а что можно проигнорировать до понедельника.
Раньше нужно было нырять в Gmail, выискивать письма вручную — теперь достаточно просто задать вопрос Gemini, и он сэкономит тебе как минимум один мини-нервный срыв в день.

Чтобы ответить на конкретное письмо — просто проваливаешься в него.

Открывается письмо — прямо внутри Gmail — и сбоку автоматически появляется Gemini. Он уже подгрузил контекст, уже прочитал письмо, уже готов помочь.
Никаких дополнительных вкладок, никаких «переходите в чат» — всё происходит прямо в интерфейсе письма.

Ты просто пишешь ему в окошко сбоку:

«Ответь, что я сегодня посмотрю и отпишусь»

И он тут же предлагает готовый ответ — с именем, с тоном, с вежливостью и минимальным напрягом с твоей стороны.
Ты вставляешь, нажимаешь «Отправить» — и побеждаешь офисную прокрастинацию.

💥 Это как если бы Gmail и ChatGPT скрестили в одного суперассистента.
И, наконец, это работает так, как должно было с самого начала.

📂 Google Документы + Gemini = конец поисков по папке «Ну вдруг тут»

Открываю чат и просто пишу:

@Google Документы найди мне файлы по курсовой работе по программированию

И вот — на экране список нужных документов, без копаний в папках, без «а как он назывался... “Проект копия финал 1 последний” или “новый вариант 2”»?

📌 Gemini не просто ищет по названию, он понимает суть документа — и сразу подсказывает, какие из них точно про твою курсовую, а какие залетели случайно (например, скрипт звонка клиенту 😅).

После того как Gemini нашёл нужные документы, ты просто кликаешь на подходящий — например, «Курсовой проект программированию» — и сразу проваливаешься в него.

Тут начинается магия.
Справа — Gemini, который уже прочитал твой текст и предлагает помощь:

🔹 сделать краткую сводку,
🔹 переформулировать весь документ,
🔹 переписать отдельную часть,
🔹 упростить, уточнить, перевести в более научный стиль — что угодно.

💡 Пример:
Ты написал вступление и не уверен, норм ли это звучит.
Пишешь в Gemini:

«Сделай это вступление более убедительным для преподавателя, но не занудным»
— и он выдает улучшенную версию. Или несколько, если попросишь.

📌 Фишка:
Ты не прыгаешь между сервисами. Не копируешь в ChatGPT, не теряешь форматирование.
Всё внутри Google Docs, и всё работает по твоей команде.

📊 Google Таблицы с Gemini — когда Excel превращается в аналитика с Wi-Fi

Например, я решил купить себе игровой ПК в 2025 году, но не хочу прыгать по сайтам, сравнивать вручную и вести расчёты на бумажке, как в 2007-м.
Я просто открываю Google Таблицы, вызываю Gemini и пишу:

Создай мне таблицу, в которой будет расчёт покупки хорошего игрового компьютера в РФ в 2025 году 💻

Gemini сходил в интернет, подтянул актуальные модели и составил реальную сборку с ценами:

Что я получил:

• Подробный список комплектующих (CPU, GPU, RAM и т.д.)

• Производитель и модель каждой детали

• Цены в рублях на 2025 год

• Гарантия в годах

• Галочка «в наличии» — кайф для быстрой фильтрации

⚙️ Теперь я могу с этой таблицей работать сам:
считать сумму, фильтровать по наличию, сравнивать варианты и даже строить графики.

Но! 💬
Пока всё не так гладко:
Gemini периодически тупит, путает ячейки, не просуммировал итоговую цену сборки, и местами забывает, что в Excel нужна точность, а не вдохновение.

📌 И да — понятно, почему Google Таблицы до сих пор не интегрированы с @Gemini напрямую.
Нельзя просто написать @Gemini подсчитай мне сумму в этой колонке — он тебя не услышит.
Но это вопрос времени. Очень скоро ты сможешь реально говорить с таблицей как с ассистентом.

🎥 Сервис @YouTube — теперь ты не ищешь видео, ты их вызываешь

Вместо того чтобы открывать YouTube, набирать «ChatGPT 2025», фильтровать мусор и кликать на хайповые обманки — я просто пишу в Gemini:

@YouTube найди мне самые свежие видео по ChatGPT

И он швыряет мне список прямо в чат, всё с названиями, датами, авторами и ссылками.

💡 Что получил:

• 🔎 Список реально свежих роликов (не 8-минутка из 2023 с пересказом инструкции по установке)

• 🎯 Темы от «секретов» до «бабушки, которой ChatGPT изменил жизнь»

• 🎬 Ссылки и даже встроенные превьюшки видео — можно сразу смотреть, не уходя из Gemini

🧠 Плюс: теперь я могу уточнить:

• «Покажи видео с разбором Gemini против ChatGPT»

• «Найди русские обзоры за май 2025»

• «Покажи ролики длиной до 10 минут»

Это уже не просто поиск — это твой YouTube-ассистент, который не гонит рекламу и не втюхивает рэп-баттл под видом туториала.

🧾 Выводы

✅ Gemini — это не “ещё один чат-бот”, а встроенный ИИ в экосистему Google. И если ты пользуешься Gmail, Таблицами, Доками, Календарём — у тебя появился ассистент, который реально может сэкономить время.

✅ Он уже умеет много: писать письма, находить документы, подставлять встречи в календарь, генерировать таблицы, редактировать тексты, искать видео, и делать это прямо в продуктах — без копипасты и кучи вкладок.

✅ Работает через два режима:

• внутри конкретных сервисов Google (боковая панель),

• через чат gemini.google.com (как единая точка входа).

⚠️ Но пока не всё гладко:

• В Таблицах он всё ещё путает ячейки.

• Не всегда правильно интерпретирует задачи.

• @Gemini в Google Sheets — пока мечта, а не реальность.

• Иногда работает как офисный стажёр на испытательном — старается, но тупит.

🎁 Стоимость — $19.99 в месяц, но первый месяц бесплатно. За это время ты поймёшь, хочешь ли оставить себе ИИ-ассистента или вернуться к старому доброму «сам всё руками».

Gemini — это не замена ChatGPT, это альтернатива в другой экосистеме.
И если ты живёшь внутри Google Workspace — это, возможно, самый нативный ИИ-помощник из всех. Уже полезен. Будет — мощнее.

Переходить с ChatGPT полностью на Gemini я точно не собираюсь — пока он слишком сырой, и по гибкости, и по качеству генерации.
Но тестировать дальше буду, особенно в связке с рабочими задачами, чтобы понять, где он реально экономит время и может влиться в процесс.
Если допилят — у Google может получиться достойный конкурент. Пока — скорее интересная демка, чем полноценная замена, но, возможно, я ещё слабо его затестил.

Буду продолжать копать, нагружать и адаптировать под реальную работу.
Расскажу о новых находках, провалах и лайфхаках в следующих статьях.

Google явно на что-то замахивается — посмотрим, во что это выльется.

💬 Кстати!
Если тебе тоже интересно, как встраивать нейросети в повседневную работу —
я запустил Telegram-сообщество для таких, как ты:

👉 https://t.me/ai_creators_club

Там:

• 💡 простым языком разбираемся с ChatGPT, Midjourney, Suno и другими ИИ

• 🧠 делимся промптами, фишками, идеями и болями

• 🎓 есть уроки, конспекты и даже бот, через которого можно записаться ко мне на разбор

• 🤝 безопасное комьюнити, где никто не будет упрекать, что ты "тупой" — наоборот, поддержим и подскажем

Неважно, кто ты — дизайнер, маркетолог, репетитор или просто выгоревший человек.
ИИ можно встроить в свою жизнь — и стать продуктивнее, спокойнее и свободнее.

👉 Вступай сюда, пока это ещё не стало мейнстримом.

И помни: мы не «отстаём» — мы на старте. 🚀