Вышли свежие анонсы OpenAI, а там супер полезное для компаний.

* Deep Research теперь может выполнять поиск в GitHub, Google Docs, Gmail, Calendar, Microsoft SharePoint, Outlook, OneDrive, HubSpot, Dropbox, Box и других источниках, с учётом прав доступа и безопасного хранения.

* Вы можете подключить любой чат к Google Docs, SharePoint, Dropbox и Box.

* Начальная версия MCP в чате! И админы могут добавить свои MCP для корпоративного аккаунта.

* Режим записи в ChatGPT: захват, расшифровка и обобщение встреч прямо в ChatGPT app. Структурированный вывод и полная расшифровка с временными метками через приложение ChatGPT для Mac. Убили сотню стартапов снова.

* SSO для команды в ChatGPT

* Кредитное ценообразование для ChatGPT Enterprise (а вскоре и для Team), чтобы каждый мог получить доступ к функциям, даже при выходе за лимиты.

Коннекторы Deep Research доступны для пользователей Plus и Pro с сегодняшнего дня, а поддержка MCP будет доступна для пользователей Pro.

https://openai.com/business/updates-to-chatgpt-business-plans-livestream-june-2025/

посмотрите на то, что люди делают, может вы делаете круче

Записи питчей 8 лучших компаний-финалистов нашего акселератора dAGI House.

Все компании строят ИИ продукт: кто-то только начинает, кто-то уже активно растет в выручке. Многие рейзят и нанимают.

Смотреть тут.

Вышли свежие анонсы OpenAI, а там супер полезное для компаний.

UPD: я посмотрел видос, а не только в LinkedIn их пост и там огнищще! Можно попросить полазить по всем докам, лидам, хранилищам, почте и собрать отчёт на какую-то тему, свежие данные по продажам проанализировать и собрать в презентацию или там роадмап накидать, в том числе маякнув, что надо корпоративный шаблон использовать. Плюс MCP можно вообще кастомные делать и подключать! То есть ChatGPT по умолчанию может работать вообще со всеми текстами и данными внутри организации и делать любую офисную работу! Я даже не представляю, сколько времени это будет экономить компаниям!

Вот кратко анонсы:

* Deep Research теперь может выполнять поиск в GitHub, Google Docs, Gmail, Calendar, Microsoft SharePoint, Outlook, OneDrive, HubSpot, Dropbox, Box и других источниках, с учётом прав доступа и безопасного хранения.

* Вы можете подключить любой чат к Google Docs, SharePoint, Dropbox и Box.

* Админы могут добавить свои MCP для корпоративного аккаунта для любого софта!

* Режим записи звука в ChatGPT: захват, расшифровка и обобщение встреч прямо в ChatGPT app. Структурированный вывод и полная расшифровка с временными метками через приложение ChatGPT для Mac. Убили сотню стартапов снова.

* SSO для команды в ChatGPT

* Кредитное ценообразование для ChatGPT Enterprise (а вскоре и для Team), чтобы каждый мог получить доступ к функциям, даже при выходе за лимиты.

Коннекторы Deep Research доступны для пользователей Plus и Pro с сегодняшнего дня, а поддержка MCP будет доступна для пользователей Pro.

https://openai.com/business/updates-to-chatgpt-business-plans-livestream-june-2025/

Представьте, что вы решили научиться ездить верхом, но такого вы не ожидали.

1. Сначала учитесь взбираться на лошадь, вроде неплохо идет, и тут вы увидели мотоцикл. Прикольно, надо будет научится и на нем, развернулись было к своему коню, и услышали какой-то звук...

2. Повернулись, и видите, что мотоцикла уже нет, а есть автомобиль, при этом на глазах меняется, совершенствуется... Блин, конечно, надо научится водить, но сначала вроде надо научиться влезать на сивку, чтобы не падать. Ладно, успеется... бредете к коню, но в памяти сделали зарубку - "как научусь на коне, сразу пересяду на авто".

3. Отлично, с трудом взгромоздились на коня, повели головой - где там автомобиль-то стоял? Ан нет никакого автомобиля, а с стоит самолет, с пропеллером.

4. Мигнули - уже самолет без пропеллера, реактивный, и люди вокруг него активно бегают, учатся, осваивают.

5. А чуть поодаль, что-то серебриться, ой - что это - похоже на ракету... Точно ракета, ой, погодите же. Да это не ракета, а целый космический корабль, и те, кто возле самолете стоят в оцепенение, смотрят на корабль, и переводят взгляд обратно на самолет. С таким, знаете ли сомнением.

6. Вы тоже перевели взгляд на своего коня, на котором сидите. По крайне мере вы уже не падаете, но теперь надо научиться трогаться. Однако,что-то подозрительно тихо стало.

7. Вы поднимаете глаз, и там, где был самолет, ракета и люди - никого нет. Ни мотоцикла, ни самолета, ни авто, ни космического корабля. Все сели на корабль и улетели в космос, а вы в одиночестве сидите на лошади.

8. Оборачиваетесь, а позади вас, оказывается, люди тоже есть... Правда, у них и лошадей нет. А дальше еще люди - они не стоят даже, а ползают...

9. А дальше, до горизонта - еще люди, и еще - море людей, они уже и не ползают, а просто лежат, уткнувшись лицами в землю и отчаянно вопят, что "- все дураки, что ИИ это фигня, что человек еще ого-го, что нас и так неплохо кормят.
- Продать вчерашнюю шляпу дважды? Тётя, ищи дурака.
- А некоторые мошенницы выглядят так.
- А мы уйдем на север.
- Пока рано, кожаные мешки в материальном мире ещё понадобятся, как раз когда волна эйфории спадёт и человечество потеряет интерес к новой игрушке. Будет что-то новое, а ИИ приобретёт форму "эй гугль"
- Пиздец Мари Петровна!
- Точно...хотя хорошо у сварщику пох....засуньте ваш ИИ...ослику в ж...никакой ИИ трубу не заварит
- Держитесь, граждане, теперь вас будут на#бывать семимильными шагами.
- В эпоху великой взаимной нелюбви ИИ нам да поможет оперативнее сожрать друг-друга..."

10. А потом все эти люди, лежащие лицом в землю замолкают, потому что погрузились в землю, и больше их криков никто не слышит. И только красная-красная кровь, ....

через час уже просто земля, через два — на ней цветы и трава
Через три — она снова жива
И согрета лучами
Звезды по имени Солнце

11. Текст, который вы прочитали преобразован в картинку, которую вы видите с помощью chatGPT o3. Для этого модель создала промпт:

Epic, panoramic concept-art illustration of technological progress as surreal timeline. Foreground: a lone rider sits awkwardly on a chestnut horse, dust swirling. Mid-ground, fading ‘ghost’ images show each vehicle morphing into the next: a classic motorcycle dissolves into a vintage car, the car reshapes into a modern self-driving sedan, that stretches into a propeller plane, which transforms into a sleek jet, then into a silver starship launching skyward with fiery exhaust. Around the jet and starship, small human figures rush in awe or board the craft. Far background to horizon: crowds in stages of decline—some standing skeptically, some crawling, then masses lying face-down merging with the earth. In the freshly empty ground sprout green grass and wildflowers glowing under a warm sunrise. Mood: bittersweet, contemplative. Style: vibrant cinematic digital painting, slight Moebius & Studio Ghibli influence, rich color, dramatic lighting, extremely detailed 8 k.

"А потом все эти люди, лежащие лицом в землю замолкают, потому что погрузились в землю, и больше их криков никто не слышит. И через час уже просто земля, через два — на ней цветы и трава..."

Крутой подарок от Эндрю Карпаты. Текущих версий ChatGPT — что брать и когда? Я сделал перевод , пояснение + добавил сравнение с Claude / Gemini / Grok / Perplexity — главные отличия и когда что выбирать.

o3 — лучший выбор для всего сложного и важного. Это «reasoning-модель»; рассуждает глубже, чем 4o. Если вы профессионально используете ChatGPT и не берёте o3, теряете качество.

4o и o4-mini — разные вещи.

4o — быстрый «ежедневный драйвер» для простых и средних запросов.

o4-mini / o4-mini-high пока слабее o3; годятся для некритичных задач или дешёвых API-вызовов. (когда у вас МНОГО простых задач, и надо сэкономить деньги).

Deep Research — не отдельная модель, а переключатель в «Инструментах». Под капотом работает на o3, но дополнительно ходит по ссылкам и собирает длинный отчёт.

Примеры использования разных моделей

GPT-4o

- Любые быстрые бытовые вопросы: «какие продукты богаты клетчаткой», идеи тем для поста, перевод абзаца, TL;DR статьи.
- Черновики писем, короткие списки идей, быстрые подсказки по Excel.

GPT-o3

- Глубокий анализ или риск: налоги, юридические схемы, стратегические бизнес-планы.
- Продвинутый тех-дизайн, архитектура ИИ-системы, проверка научных гипотез, подготовка экспертных отчётов.
- Сложные рассуждения «а что если…» для лидерских презентаций.

GPT-4.1

- «Вайб-кодинг»: быстренько исправить баг, сгенерировать unit-тесты, добавить фичу, рефакторнуть функцию.
- Генерация примеров данных, регулярных выражений, one-liner-скриптов.

GPT-4.5 (Research Preview)

- Творческие черновики: глава романа, сценарий ролика, набор слоганов, world-building для игры.
- Брейншторм нестандартных ходов в маркетинге или сторителлинге.

Deep Research

это не модель, режим включается в Tools (ниже в окне диалога) и использует o3

- Нужно «нырнуть» на 10+ минут и вернуться с десятками ссылок и подробной сводкой: «история взлёта и падения Luminar», «как развивается ген-ИИ в медицине», «почему провалился Webvan».
- Хорош для конкурентной разведки, обзора рынка, исторических ретроспектив.

o4-mini / o4-mini-high

- Некритичные шуточные задачи, дешёвые массовые генерации текста или изображений.
Быстрые драфты API-ответов в прототипах, когда счёт идёт на центы и каждая миллисекунда важна.

Практический алгоритм

1. Начинайте с 4o: если ответ устраивает — оставайтесь. (для 95% пользователей - норм).

2. Чувствуете, что нужно «копнуть глубже» или важна безошибочность — переключайтесь на o3. Хорошо для тех, кто все время вопит, что ИИ врет.

3. Нужно серьезное глубокое исследование с ссылкой на источники, жмите в tools - режим Deep Research.

4. Нужны короткие фрагменты кода — сразу 4.1.


5. Всё остальное решайте экспериментом и бюджетом запроса: иногда выгодно дернуть Claude, Gemini, Grok или Perplexity для сравнения стиля или свежести данных.

Такой маршрут закрывает примерно 90 % рабочих сценариев и извлекает максимум из каждой версии.

Сравнение Claude / Gemini / Grok / Perplexity — главные отличия и когда что выбирать

1. Claude (Anthropic)

Сильные стороны: огромный контекст ≈ 200 000 токенов (доступно всем) и «память» на 1 млн + для избранных клиентов; высокое качество логических рассуждений и аккуратная «юридическая» манера ответа ([artificialanalysis.ai][1], [anthropic.com][2]).

Безопасность и стиль: Claude традиционно консервативен в генерациях — меньше токсичности, хорош для корпоративных политик и комплаенса.

Когда брать: разбор длинных договоров, научных статей, многослойных бизнес-стратегий; нужна супер-надёжность и вежливый тон.

2. Gemini (Google)

Сильные стороны: мульти-модальность, огромные окна — 128 000 токенов «из коробки» и вплоть до 1–2 млн в бета-доступе; встроенные функции кода и tight-интеграция с Google-экосистемой ([blog.google][3], [developers.googleblog.com][4], [one.google.com][5]).

Фишки: умеет «читать» PDF, видео и таблицы почти целиком; быстрые API-эндпойнты для разработчиков.

Когда брать: масштабные ресёрчи по нескольким форматам сразу (текст + таблицы + картинки), обработка гигантских датасетов, прототипирование продуктов внутри Google Cloud.

3. Grok (xAI)

Сильные стороны: тренирован на свежем X/Twitter-потоке; быстрая выдача (десятки мс) и «острый» стиль; улучшенные инструменты поиска пропусков в информации в версии Grok-2/3 ([x.ai][6], [latenode.com][7]).

Характер: менее фильтрованный юмор, готов к «острым» темам, любит краткость.

Когда брать: мониторинг трендов в соцсетях, генерация дерзких слоганов, быстрые Q\&A по событиям «только что», брейншторм, где нужен «смелый» тон.

4. Perplexity AI

Сильные стороны: это не одна модель, а RAG-движок, который по каждому запросу подбирает свежие ссылки, показывает источники и собирает ответ; 650 млн запросов в месяц и упор на проверяемость ([wired.com][8], [medium.com][9], [pageoptimizer.pro][10], [pageon.webflow.io][11]).

Отличие от ChatGPT: сразу даёт гиперссылки + краткую выжимку, можно глубже «копать» кликая «expand».

Когда брать: быстрый факт-чек, обзор новостей с прямыми ссылками, SEO-исследования, подготовка презентаций со списком цитируемых источников.

Короткий маршрут по задачам

Читать/аннотировать сотни страниц PDF? Берите Claude или Gemini.

- Нужен мультимодальный ресёрч (текст + изображения + код)? Gemini.
- Поймать свежий инфопоток и выдать хлёсткий текст? Grok.
- Собрать набор проверенных ссылок и краткий конспект? Perplexity.
- Корпоративный комплаенс, юридическая точность, этичный тон? Claude.

Так вы минимизируете время, стоимость и «галлюцинации», подбирая инструмент под конкретную задачу.

"Когда всё быстро развивается, выигрывают те, которые способны быстро адаптироваться и не боятся ошибаться.... скорость важна. Те, кто делают быстрее, накапливают больше знаний и адаптируются быстрее." Я сделал перевод выступления Сэма Альтмана о перспективах ИИ на Snowflake Summit 2025. https://youtu.be/qhnJDDX2hhU?si=limPfyRF7Xf7Xa86

10 ключевых тезисов из текста:

1. Генеративный ИИ уже радикально изменил множество сфер — от программирования до философии, и стал доступен миллионам пользователей через foundation-модели.
2. OpenAI и ChatGPT переопределили взаимодействие с данными и интеллектом, сформировав новую модель работы и общения с ИИ.
3. Лидерам рекомендовано действовать быстро и не бояться ошибок, так как в условиях стремительных изменений выигрывают те, кто быстро пробует и адаптируется.
4. Любопытство и экспериментирование — ключевые качества, особенно учитывая низкую стоимость экспериментов с современными AI-инструментами.
5. Память и retrieval (доступ к прошлым данным и внешнему контексту) становятся всё более важными для повышения качества и надёжности генеративных моделей.
6. Агенты на базе ИИ уже сегодня могут выполнять сложные задачи, и в будущем могут превратиться в сотрудников уровня senior-инженеров.
7. Настоящий сдвиг произошёл в прошлом году — крупные компании начали применять ИИ в реальных процессах, и технологии доказали свою надёжность.
8. AGI (общий искусственный интеллект) — понятие расплывчатое, но ChatGPT с памятью уже близок к тому, что многие воспринимают как AGI.
9. Следующее поколение моделей будет способно решать задачи, недоступные людям, — например, открывать новое знание и предлагать решения сложных бизнес-проблем.
10. Контекст — ключ к эффективному использованию моделей: успех зависит от того, насколько точно вы формулируете задачу и подаёте входные данные.

Полный текст.

"Как мы смотрим вперёд, мы знаем, что AI имеет потенциал формировать будущее — и формировать его к лучшему. Генеративный AI перевернул всё — от написания кода до философии. Это путешествие началось с foundation models — моделей-основ. Они позволили миллионам пользователей получить доступ к силе данных, которые ранее были недоступны. Они изменили правила игры для всех нас. И немногие повлияли на будущее больше, чем OpenAI.

С бешеным ростом ChatGPT, которым ежедневно пользуются полмиллиона человек, они переопределили то, как мы взаимодействуем с данными, интеллектом, и как мы представляем себе будущее работы. В центре этой трансформации — один из самых влиятельных голосов в технологиях сегодня. Он привёл OpenAI от базовых исследований к продуктам, которые уже влияют на миллионы людей, и ведут к эволюции AI на по-настоящему глобальном уровне.

Пожалуйста, присоединяйтесь к нам в приветствии основателя и CEO OpenAI — Сэма Альтмана. [Аплодисменты] [Музыка]

И также — в приветствии основательницы Conviction и нашей хорошей подруги — Сары Гуо. Добро пожаловать, Сэм и Сара. [Аплодисменты]

— Ну, это невероятно — снова быть здесь. Я говорила с Средаром, что это похоже на рок-концерт… но для людей, которым интересны данные.
— Для людей с данными, да.
— Вы были здесь два года назад.
— Да, но тогда всё было не так масштабно.

Итак, чтобы начать — Сэм, Средар, что бы вы сказали лидерам, которые формируют AI-планету в 2025 году?

Сэм: Я думаю, просто делайте. Всё ещё много хаоса, модели быстро меняются, и слишком многие ждут, чтобы посмотреть, куда всё повернёт. Но в технологиях принцип таков: когда всё быстро развивается, выигрывают те компании, которые способны быстро адаптироваться и не боятся ошибаться. Мы это видим в AI-интернете: те, кто быстро делают, оказываются значительно впереди тех, кто ждёт.

Средар: Полностью согласен. Добавлю — любопытство. Мы часто забываем, как всё работало раньше, что больше не работает, и перестаём экспериментировать. А стоимость эксперимента сейчас очень низкая — благодаря OpenAI, Snowflake и другим. Можно делать множество попыток, извлекать ценность и строить силу на базе этих проб. Повторю, что сказал Сэм: скорость важна. Те, кто делают быстрее, накапливают больше знаний и адаптируются быстрее.

Сара: Как бы твой совет отличался от того, что ты сказал год назад?

Сэм: Думаю, я сказал бы то же самое. Любопытство — ключевое. Ошибаться нормально. Главное — понимать, где ошибки недорогие. Таких ситуаций много. А технологии развиваются молниеносно. Сейчас ты можешь использовать ChatGPT, чтобы получить информацию о текущих событиях, потому что он умеет подключаться к интернету, когда это нужно.

Всё больше приложений, включая чат-боты, становятся возможными, независимо от их структуры. И технология уже готова для массового применения. В прошлом году я бы не сказал этого про крупные компании. Тогда можно было экспериментировать понемногу, но это ещё не было готово к реальному применению. А теперь — да, крупные бизнесы действительно используют нас всерьёз. Это работает гораздо надёжнее и делает то, что раньше казалось невозможным. Похоже, в прошлом году мы пересекли критическую точку.

Интересно, что мы скажем через год. Думаю, мы придём к моменту, когда AI будет не просто автоматизировать бизнес-процессы или помогать создавать продукты и сервисы, а решать серьёзные задачи бизнеса. Проблемы, которые раньше были не под силу даже команде людей.

Сара: Как ты видишь роль памяти и retrieval (поиска/отрывков) в этом новом этапе?

Сэм: Retrieval всегда играл важную роль, особенно в генеративных технологиях — нужно, чтобы модель давала точные ответы. В начале 2023 года мы построили веб-сервисы поверх GPT-3, чтобы он мог отвечать на вопросы вроде “breaking news”, используя актуальный контекст.

Также память — знание, как ты решал задачи раньше, — улучшает систему. Это будет всё важнее, особенно для агентных и интерактивных моделей. Чем больше контекста, тем лучше результат.

Сара: Есть ли какой-то фреймворк, который ты можешь предложить лидерам, чтобы они подумали, что агенты могут делать уже сейчас или в следующем году?

Сэм: Кодекс — один из таких агентов. Это был мой “ощущение AGI” момент. Он работает в фоне, довольно умён, может выполнять длинные задачи, подключаться к GitHub, читать ваши документы, Slack, встречи. Сейчас он как интерн, работающий несколько часов, но в будущем — как опытный инженер на полную ставку.

Многие компании строят агентов, чтобы автоматизировать поддержку, анализ данных, работу с клиентами. Сейчас задача — дать агенту работать, следить за качеством, корректировать. Похоже на работу с младшими членами команды. И это уже происходит. В следующем году появятся агенты, которые смогут открывать новое знание и решать нетривиальные задачи бизнеса.

Сейчас это в основном повторяющаяся когнитивная работа. Но это расширится и до более сложных задач. Агент-инженер, открывающий новое знание — это будет важнейшая веха.

Сара: Ты сказал, что именно Кодекс стал моментом “ощущения AGI”. Что сегодня для тебя AGI? Насколько мы близки?

Сэм: Если вернуться лет на пять, в 2020, всё ещё было “в темноте” по поводу AGI. Тогда даже просто увидеть хорошую языковую модель было бы поразительно. Если бы тогда показать кому-то ChatGPT сегодня, большинство сказали бы: “Вот это AGI”. Но мы быстро адаптируемся, и уже не удивляемся. Определение AGI у всех своё. Главное — это скорость прогресса. Она впечатляет.

Некоторые скажут, AGI — это модель, которая может сама открыть новую научную теорию. Другие — что она должна быть способна к самообучению. Некоторые считают, что ChatGPT с памятью уже близок к этому.

Для меня момент “Ага” был, когда мы пытались сделать абстрактивную суммаризацию. Взять 1500 слов и свести к трём. Людям это трудно. Но модель сделала это. Тогда я понял, что это реально мощно — и если бы это работало на масштабе веба, ты мог бы найти нужные 10 страниц, на которые стоит обратить внимание.

Сара: Средар, как у тебя было? Когда ты почувствовал, что ты теперь не просто CEO Snowflake, а тоже AI-предприниматель?

Средар: Когда ты начинаешь взаимодействовать с этими моделями, хочешь найти способ, как задать нужный контекст, как сформулировать проблему, как заставить модель сосредоточиться. Это стало универсальной техникой. Установка контекста — это основа взаимодействия. Это не просто инструмент, это способ мыслить.

Сара: Ты согласен с Сэмом, что важнее кривая способностей, чем конкретное определение AGI?

Средар: Да. Я думаю, что вопрос AGI — часто философский. Но когда смотришь на способности моделей, становится понятно, что для человека в 2030 это точно будет AGI. Как с шахматами — компьютер побеждает, но люди продолжают играть. Это будет также и с AI.

Сара: А что дальше? Вы тренируете новые модели. Какие шаги кажутся самыми важными для следующего поколения?

Сэм: Прогресс в следующие 1-2 года будет значительным. Как GPT-4 открыл бизнес-возможности, которые раньше были невозможны — так будет и дальше. Дайте модели самую трудную задачу. Она поймёт контекст, подключит инструменты, подумает и даст результат. Возможно, мы ближе к этому, чем я думал.

Сара: У тебя есть представление о том, что значит “знание”? Ведь у нас нет симулятора физического мира в голове — так как знать, что возможно?

Сэм: Мне нравится думать о модели как о платонической идее — миниатюрной системе с суперспособностями разума, триллионом токенов контекста, доступом ко всем инструментам. И тогда уже не важно, знает ли она что-то заранее. Мы можем использовать её как гибкий механизм решения задач.

Сара: А если бы у тебя было в 1000 раз больше вычислений, что бы ты сделал?

Сэм: Попросил бы систему придумать лучшее устройство и спросил бы, что нам делать. Но даже сейчас, с текущими мощностями, если вы дадите модели достаточно свободы “говорить”, она может выдать потрясающие результаты.

Операторам колл центров посвящается.

Phonely, Maitai и Groq решили проблему задержек голосовом ИИ.

Компании совместно добились успеха, сократив задержку на 70% и повысив комплексную точность (ASR+генерация ответа) с 81,5% до 99,2%. Проблема «неловких пауз» в разговорах с роботами, которая выдавала их, устранена благодаря технологии Groq - «горячей замене» легких моделей LoRA без потерь в скорости.

Система работает так: Maitai выбирает оптимальную модель для каждого запроса, Groq обрабатывает ее на специализированных чипах LPU, а данные о слабых местах моделей собираются и используются для их доработки. В итоге время первого ответа снизилось с 661 до 176 мс, а синтез диалога стал в 4 раза быстрее.

Один из клиентов Phonely уже заменит 350 операторов колл-центра на ИИ, а количество качественных лидов выросло на 32%.

Сегодня завезли ElevenLabs v3. Ребята... вам обязательно нужно послушать этот клип. Я не могу переоценить его крутость — это переломный момент для голоса ИИ.И тот факт, что теперь мы можем сделать это из текстовой подсказки, просто сводит с ума.

Генерацию голоса на основе текста теперь можно режиссировать. Просто послушайте.

Вот еще подарок. Вчера elevenlabs потрясла иниернет, выпустив Eleven v3, которая дает вам полный режиссерский контроль над тем, что, а главное КАК ИИ говорит за вас на любом языке. Примеры я уже постил, они потрясаю, а сегодня с сделал бесплатный открытый микро учебник "Режиссура голоса в озвучке
с помощью Eleven v3. Полный практический гайд и демонстрация возможностей голосовой режиссуры".

📦 Что внутри:

✅ Переведённая и адаптированная инструкция ElevenLabs — включает все ключевые принципы работы с v3-моделью:
• выбор подходящего голоса по цели (нейтральный, нишевой, эмоциональный)
• использование audio tags для управления эмоциями ([whispers], [laughs], [crying] и др.)
• работа с punctuation, capitalization, timing
• настройка параметра Stability: от естественности до полной креативности
• добавление звуковых эффектов ([clapping], [explosion], [fart])
• использование экспериментальных тегов и акцентов ([strong French accent], [sings])

🎙️ 10 монологов на русском языке, каждый оформлен:
• с английскими аудиотегами (как код для ElevenLabs)
• с выразительной пунктуацией и заглавными акцентами
• с полным режиссёрским комментарием: что делает сцену живой, как работает дыхание, интонация, ритм

📚 Темы монологов:
• мотивация
• самоирония
• паника ребёнка
• философия времени
• продажа на шоу
• внутренний кризис
• стендап
• технологическая сатира
• женский конфликт
• экстаз писателя

🎭 10 диалогов — динамичные, сценические, идеально подходят для озвучки:
с конфликтами, сменой темпа, паузами, шёпотом, криком и подлинным ритмом.

📚 Темы диалогов:
• встреча старых друзей
• психотерапия
• конфликт в лифте
• любовное расставание
• AI и человек
• продавец и клиент
• спор отца и подростка
• философская дуэль
• подростки в парке
• такси в полночь

Ты получаешь готовые голосовые сцены, полностью адаптированные под ElevenLabs. Используй как тренировку, шаблон, вдохновение — или для создания настоящей голосовой драмы.

🛠 Подходит для:
• актёров озвучки
• режиссёров и сценаристов
• создателей аудиоконтента
• разработчиков голосовых ИИ

Голос — это не просто звук. Это сюжет, драма и ритм. И теперь он у тебя в руках.

Если бы 12 лет назад мне кто-то сказал, что я могу создавать такие миры сам, без огромной команды и тонны денег, я бы... наверное очень сильно поверил бы ему... Мы все время отстаем от новых возможностей. Они рядом, только бери.