пес джек


Гео и язык канала: Россия, Русский


🥩Здесь про AI и порно (шучу, только порно)

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика
Фильтр публикаций


Работа по автоматизациям и разработке продуктов

Прошло 25 дней. Почти месяц с последнего поста. Я не забил на канал, а просто вошел в штат одной команды.

Было, да и есть, много работы. Главной задачей была адаптация и постараться показать себя. Надеюсь, у меня получилось.

Сейчас я буду продолжать, но с некоторыми изменениями:
[1] Я подписал NDA и все проекты компании должны оставаться внутри нее. Даже рассказать не могу.
[2] Будем больше разбирать подходы, навыки, технологии и способы их применения как в автоматизации бизнес процессов, так и AI.


Когда-то занимался посевами и нашел заметки

Просто список того, чем пользовался. Не знаю, зачем это вам, но так красиво списочек лежал. Подумал, что поделюсь.

Telegram
🔜[TGStat] — аналитика tg каналов
🔜[Telemetr] — аналитика tg каналов


Вконтакте
🔜[Popsters] — аналитика
🔜[JagaJam] — аналитика вк сообществ
🔜Запросы у админов сообществ


Биржи
🔜[Plibber.ru] — биржа всех соц. сетей
🔜[Telega.in] — биржа tg каналов


TikTok и Instargam
🔜[Epicstars] — биржа


Прочее
🔜[click.ru] — сокращение ссылок (в связке с Яндекс.Метрикой)
🔜[Яндекс.Метрика] — анализ переходов и действий на сайт


Beget и что можно сделать тем, кто не сильно шарит

Все, что я делаю в своей работе, разворачиваю на Beget. Базы данных, скрипты в Docker'е, n8n и даже VPN.

Что такое Beget рассказывать не буду, просто оставлю [ссылку]. А я расскажу, как его можно использовать, чтобы сократить себе работу там, где казалось бы нужно немного шарить.

[1] n8n
Развернул в несколько кликов: выбрал регион, настройки VPS (по факту дергал ползунки мощностей для сервера), и нажал кнопку старта. У Beget есть маркетплейс с готовыми решениями. Просто выбираешь то, что нужно.

А что нужно, чтобы сделать это самому?
🔜Linux (операционная система),
🔜Docker (контейнеризация),
🔜Docker Compose (оркестрация),
🔜PostgreSQL (база данных),
🔜Nginx/Traefik (прокси-сервер),
🔜SSL/TLS (шифрование),
🔜DNS (система доменных имен),
🔜Firewall (защита);
🔜UFW/iptables (файрвол),
🔜Certbot (SSL сертификаты),
🔜Let's Encrypt (бесплатные сертификаты),
🔜SSH (удаленный доступ),
🔜Git (контроль версий),
🔜Cron (планировщик задач)... устал.


Это то, что +/- нужно для самостоятельной установки n8n на сервере.

⠀⠀🖥Можно выбрать хостинг с
⠀⠀⠀⠀предустановкой — решит
⠀⠀⠀⠀часть проблем. Можно
⠀⠀⠀⠀скопировать готовую
⠀⠀⠀⠀конфигурацию с GitHub —
⠀⠀⠀⠀решит еще часть. Но так или
⠀⠀⠀⠀иначе придется что-то
⠀⠀⠀⠀доделывать
самому.

Beget закрывает все. Манипуляции можно делать в файловом менеджере, ничего не тыкая в терминале (хотя в терминале быстрее и разобраться не так трудно).

[2] Базы данных
Для установки баз данных нужно... Ну вы поняли. Beget решает и эту проблему. Там сразу предустановлен Adminer (кто сталкивался с SQL, тот поймет, что это мастхев для чайников в коде).

ℹ️Самое главное, что подняло мою профессиональную эффективность в работе, это скрипты, написанные на Python и развернутые в Docker.


[3] Скрипты на Python
В рамках одного проекта написал на Python:
〰️скрипт для парсинга пользователей из комментариев каналов;
〰️скрипт для отправки первого сообщения спаршенным пользователям;
〰️скрипт для приема сообщений от пользователей и автоответов.

Что бы решать бизнес задачу, это должно быть на сервере и работать 24/7. Как вы думаете, что я сделал, не разбираясь в установке Docker'а? Правильно — выбрал его из списка готовых решений на Beget и установил. Дальше дело пары запросов через терминал, которые подсказал GPT.

⠀⠀😱Теперь представляете возможности?

Все, что вы навайбкодили можно за пару кликов развернуть на серверах Beget и пользоваться, монетизировать, масштабировать и так далее.

⠀⠀🖱Для чего вы все это
⠀⠀⠀⠀прочитали? Для того, чтобы
⠀⠀⠀⠀понять — одна из ваших
⠀⠀⠀⠀фундаментальных проблем
⠀⠀⠀⠀решается очень просто. Не
⠀⠀⠀⠀сковывайте себя
⠀⠀⠀⠀отсутствием знаний. Beget
⠀⠀⠀⠀решил это за вас.

Но не останавливайтесь на достигнутом и углубляйтесь в процессы, которые вы делегируете. В будущем будет очень полезно (проверено на собственном опыте).

[Beget] — не реклама, а могла быть.


Автоматизация для генерации и автопостинга в 40+ групп в VK

Был у меня [пост], где я показал вам одно давнее MVP. Сейчас решил разобрать для вас, а-ля работа над ошибками уже готового воркфлоу.

ℹ️Вкратце: процесс полностью автоматизирует создание контента, генерацию фотографий и автопостинг в группы в VK. У заказчика 40+ групп. «Пульт управления» в Google Sheets с помощью ячеек, где забиндин весь функционал для контроля (от редактирования промта, до настройки температуры и расхода токенов).


[1] Алерты и логирование ошибок.
В критических нодах есть обработка ошибок, но нет алертов, уведомляющих пользователя о них. Как и нет логирования, которое бы добавляла информацию об ошибках в журнал.

[2] Валидация токенов и API ключей.
Токены имеют свойство заканчиваться, а доступы к API ключам истекать. В воркфлоу должна быть проверка на валидность используемых данных, чтобы не было сюрпризов.

[3] Мониторинг активности.
Нет алертов, оповещающих о запуске и уведомляющих об успешной работе (логирование запусков). Без этого не ясно: запущен ли процесс сейчас, сколько раз он срабатывал и какой результат запусков.

[4] Проверка контента.
Эта автоматизация подразумевает ручную проверку SMMщиком, но для полной автономности нужно подключить дополнительную проверку текста после генерации (фактчекинг, цензура, токсичность и пр.)

Это одна из моих первых коммерческих автоматизаций, поэтому я переодически к ним возвращаюсь и, с новыми навыками и опытом, анализирую на предмет оптимизации и улучшений.

Под давлением перфекционизма пришлось доделать все вышеперечисленное, поэтому воркфлоу оснащен всем упомянутым функционалом и готов быть оптимизирован под любую соц. сеть или даже несколько.

⠀⠀⏳Кому нужен шаблон или
⠀⠀⠀⠀установка подобной
⠀⠀⠀⠀автоматизации — пишите
⠀⠀⠀⠀@danyajack

Кстати, если кто-то переживает за частое обращение к Google API, то не переживайте. Все в рамках лимитов.


[Cloud.ru] раздает деньги на LLM и RAG

В целом на все [сервисы] их платформы, но нас же интересуют больше AI решения (вкладка AI Factory).

Суть какая: регистрируетесь → привязываете карту → получаете грант в виде 4к бонусов (1 бонус = 1 рублю) на тестирование сервисов (токены, например).

Но есть возможность получить еще 4к промокодом от тех. поддержки. Что нужно сделать:

⠀⠀🖱Сразу после регистрации ⠀⠀открыть чат с тех. поддержкой ⠀⠀и написать в чат «Бонусы не ⠀⠀были начислены, обратитесь в ⠀⠀поддержку».

И если прокатит как и мне, то вам дадут промокод. Активируете его в разделе «Контроль затрат» и будет у вас вместо стандартных 4к на тестирование — 8к.

⚠️После того, как получите все бонусы, переходите в [калькулятор] и гляньте на что можете пустить халявные бабки.


⠀⠀Ну не здорово ли?

У [yandex.cloud] тоже есть гранты в 4к, то там такого провернуть не пробовал. Может так же получится. Дерзайте🔌


JSON буквально основа работы с n8n

И до поры до времени я воспринимал это как данность. Не вникая в этот «интерфейс». Просто используя, как говорили в видосах. Но когда началось мое профессиональное развитие, я задался вопросом: а это вообще что?

Ну и вот рассказываю. Теории на подобии «JSON это что-то там от JavaScript и еще что-то» не будет. Да, это важно. И знание JS так же открывает невероятные возможности в n8n. Но сейчас не об этом.

⠀⠀🤓Итак, по порядку.

🔛Первое, что важно запомнить: JSON — это способ представления данных и их хранения, а не язык программирования (хотя и является его часть).

🔛Второе, это синтаксис. Основа выглядит как пара "ключ":"значение" и разделяется между другими парами «,». Давайте на примере.


{
"Группа": 939123899,
"Номер": 2,
"Готовность": "2025-08-14T02:25:00",
"Тема ": "Волонтёрство",
"Заголовок поста": "Присоединяйтесь к экологическому волонтёрству!",
"Текст поста": "Станьте частью экологического движения! Волонтёрство — это возможность внести вклад в защиту природы",
"Фото (url)": 'https://www.t.me/ifpornai/images/2855947736.png',
"Статус": "",
"Ссылка на пост": ""
}
Это мои данные, чтобы приводить примеры на реальных данных.

"Тема": "Волонтёрство" = "Ключ": "Значение". По простому "Имя": "Значение". Точно так же, как мы идем в конкретную папку (у которой есть имя) за ее содержимым (что и есть значение), так и JSON обращается к Имени/Ключу, чтобы получить информацию в Значении этого ключа.

🔛{ } — объект. Внутри записывается JSON, храня неупорядоченные множества пар ключ:значение.

{
"Тема ": "Волонтёрство",
"Контент": {
"Заголовок поста": "Присоединяйтесь к экологическому волонтёрству!",
"Текст поста": "Станьте частью экологического движения! Волонтёрство — это возможность внести вклад в защиту природы"
}
}


🔛[ ] — массив. Внутри него находятся упорядоченные значения.

{
"Тема ": "Волонтёрство",
"Контент": [
"Присоединяйтесь к экологическому волонтёрству!",
"Станьте частью экологического движения! Волонтёрство — это возможность внести вклад в защиту природы"
]
}


В первом примере Контент — это объект. Он содержит две пары ключ:значение, к которым можно обращаться по имени ключа. Во втором примере Контент — это массив. Он содержит два элемента, и к ним обращаются по индексу (порядковый номер индекса зависит от количества элементов в массиве).

⚠️В JSON можно вкладывать объекты в объекты, массивы в массивы и комбинировать их на любом уровне.


🔛Типы данных. Их не много: строка; число; объект (JSON объект); массив; булевы; null.

Приведу примеры каждого из них:

{
"Имя": "Даниил" //Строка
"Возраст": 30 //Числа (можно писать без ковычек)
//Объекты и массивы были выше
"Скидка": true //Булевы (истина/ложь)
"Размер скидки": null //Или просто пустое значение
}

⠀⠀✔️Ну как-то так.

Для чего это все? Для того, чтобы вы понимали, что делаете. Просто таскать туда сюда записи здорово, но когда встанет вопрос сделать что-то стоящее, тогда возникнут проблемы с пониманием происходящего.

⠀⠀👾А как их решить? Ну хотя бы
⠀⠀разобраться, а что это вообще
⠀⠀перед тобой.


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Одна из причин, по которой обожаю автоматизацию, это...

⠀⠀вот такие залипашки.

👮‍♀️Кстати, даже не на заказ. Сделал для себя на другую свою работу.


Yandex Cloud Video и автоматизации

Буквально сегодня у них вышел апдейт на ровне с тем, как я разобрался с этим. Расскажу и вам, а то все забугорное юзаете.

Что такое Yandex Cloud Video?
Облачный сервис от Yandex для хранения, транскодирования, live-стриминга и безопасной доставки видео с встроенными ИИ-функциями.

🤝Но разбирать я буду конечно же практическую часть, касающуюся автоматизации процессов.

Какие навыки интересны для нас?
[ 1 ] Управление контентом. Создание, список, массовые операции над каналами, линиями, роликами и плейлистами.
[ 2 ] Загрузка видео. Контроль автопубликации и автотранскода.
[ 3 ] Транскодирование. HLS/DASH (протоколы для потоковой передачи видео в интернете) с адаптивными битрейтами; ручной или авто-запуск.
[ 4 ] Нейро-перевод & озвучка. Дубляж на 11 языков, выбор дорожек.
[ 5 ] Субтитры. Генерация при транскоде, загрузка/обновление/скачивание файлов.
[ 6 ] AI-сводка и главы. Автоматическая сегментация с таймкодами + краткое описание.

Что с этим можно сделать в наших воркфлоу в n8n?

🔛S3-drop-folder
Появление файла триггерит 'Video.Create(autoPublish=true)' → загрузка (по HTTP) → ролик сразу загружен куда нужно. В итоге ролики публикуются сами и вовремя.


🔛Обработка breaking-news
Вызывает 'Video.Transcode(priority=high)' и запрос на сервер статуса каждые N секунд/минут/часов. В итоге новости уходят вашей аудитории в любой канал, блог, группу.


🔛E-learning каталоги
По крону загружаем Zoom-файлы, 'summarizationSettings' → главы. В итоге все, кто не был на созвоне, будут не только знать о чем шла речь, но и получат это в самом удобном виде. Хоть курсы из этих мануалов создавай.


🔛SEO-pull
После генерации SRT (субтитров) нода конвертирует его в HTML-статью → публикация в блоге. В итоге из любого видео можно сделать статью себе на сайт, блог, канал и т.д. (как из своего, так и из чужого😈)


🔛Мультиязычный лонч роликов
'Transcode (translationSettings)' → авто-дубляж + субтитры, перевод на 11 языков. В итоге одновременный выход на 11 рынков без студийных трат. И это касается любого контента: развлекательного, маркетинга, корпоративного и т.д.


🔛Шорт-тизеры
Актуально для тех, кто снимает на YouTube и ему нужно распилить большой ролик в шортсы для продвижения. Ролик обрезается на N секунд и N частей → автоматом публикуции в TikTok, YT Shorts и т.д. В итоге получаем короткий тизер для соцсетей без работы монтажёра.


Это не реклама, а просто наблюдение. Многие пытаются через костыли сделать что-то с зарубежными сервисами, но зачем? Обратите внимание на то, что творит Yandex. Зайдите в Yandex Cloud, ах*еете от того, сколько у них есть интеграций в наши автоматизации (включая AI).

👾Нода HTTP Request есть? Нода Webhook присутствует? Ну и че? Открываем n8n и вперед.

Почему дрочимся с API (геолокацией) и оплатой, когда для большинства задач можно использоваться и это? Вот и я не знаю…

🖱[Yandex Cloud Video]


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Рисуйте и делитесь (бесплатно)

Всем своим клиентам перед работой стараюсь наглядно презентовать концепцию, логику, структуру (как на видосе).

Мало просто расписать для того, чтобы донести идею. Нужно показать, сопроводить голосовым, а еще лучше созвониться.

Сделать это можно в [excalidraw]. Не реклама. Личная рекомендация. Проект открытый, бесплатный. За донат ребята живут. Ничего скачивать не нужно. Регистрироваться не нужно. Открыл сайт и пошел. Можно сохранить как изображение/пдф или поделиться ссылкой для просмотра.

Отдельная крутая фишка «онлайн презентация»: делитесь ссылкой и в прямом эфире можете что-то рисовать для всех, кто подключится.


🔍Я разбирался сам, но для вас нашел [классный обзор]. На x2 посмотрите и кайф.


Как писать промты? От Google

Наверно, мало кто знает, что от Google выходило [руководство по промт-инжинирингу]. Еще меньше помнят, что оно вышло в апреле этого года.

Кто-то загонял pdf в гпт и переводил. Кто-то с помощью Yandex браузера читал прямо на странице. А я вот нашел молниеносный перевод. Почему молниеносный? Потому, что он выпущен буквально через 5 дней одним энтузиастом на Хабр.

Знаете, что такое: температура, Top-K, Top-P?
Знаете, что за разница: zero-shot, one-shot, few-shot?
Знаете, чем отличаются промты: системные, контекстуальные, ролевые?

Нет? Тогда советую почитать статью. А потом перейти ко 2 и 3 статье (продолжение первой), и окончательно разочароваться в своем понимании слова "промт" и навыках его написания.

👾Статья на Хабр — [ссылка]


Бесплатная генерация фото

В рамках того же [проекта] по контент-заводу нужна была еще и генерация фото.

Делаем через neuroimg. Он дает делать это бесплатно с некоторыми ограничениями.

Подгон в виде [шаблона]. Можете забрать и сделать себе сами, а можете мне написать и я вам сделаю.


Yandex раздает деньги на LLM

Ну как бы и все.

Заходите в Yandex Cloud → создаете платежный аккаунт (просто карту свою привязываете) → получаете 4к для работы.

Тратите на токены. А прайс на них можете [здесь] посмотреть.


Генерация текста с помощью YandexGPT

Фрагмент контент-завода, который создает:

[1] Контент план,
[2] Текст по контент-плану,
[3] Картинку к тексту,
[4] Объединяет в пост и выкладывает.

Конкретно это делаю для одного клиента с контентом для VK.

А вам [здесь] выложил подготовленный шаблон этого фрагмента. Копируйте, вставляйте и запускайте. Может кто-то не знал как подключиться, а теперь будет знать🤟


Произошел ребрендинг

Теперь я официальный представитель порно в мире автоматизации бизнес-процессов и AI.

В общем и целом ситуация такая:

[1] Контент продолжит выходить в привычном формате;
[2] AI как и был останется основой канала;
[3] К основе канала добавляется прикладной инструмент автоматизации — n8n.
[4] Стилевый ник @ifpornai.

В пост закреп добавлена ссылка на [Threads]. Там ежедневно будет лайф по n8n и AI. А здесь (надеюсь не реже, чем раз в два дня) будет концентрированная информация.

Буду выкладывать шаблоны и свои проекты по автоматизации бизнес-процессов. Интеграции AI в бизнес и просто освещать актуальные события в этих направления.

Такие дела🍓

Еще можете поддержать донатом — [клик]


Откуда они вообще эти цены берут?

Нужно спарсить видео по ссылке → скачать его → провести транскрибацию (каким нибудь Whisper) → обработать текст LLaMA → сгенерировать документ (в трех форматах) → посадить все это в телеграм бот с системой оплаты в звездах.

👾И получить 3к. Даже за MVP мало.


«…, дай мне душевного покой, чтобы принимать то, чего я не могу изменить, мужество — изменить то, что могу, и мудрость — всегда отличать одно от другого»

— Рейнгольд Нибиру


Как LLM научились «слышать»

Недавно выходил [пост] про то, как LLM научились «видеть». А сегодня от тех же ребят вышла [статья] о том, как LLM научились «слышать».

Как обычно очень много интересных и не совсем понятных терминов, но вы не маленькие — засунете ссылку в gpt и получите все человеческим языком.

А я хочу остановиться на одном из первых абзацев. В нем рассказывается основной принцип «понимания» звука нейросетью. Он абсолютно логичен с точки зрения обработки информации и представления данных: преобразование звуков в изображение.

Да, вот такая логика. Текст — суть LLM. Не увидеть изображение? Преобразуем его в текст. Не услышать звук? Преобразуем в изображение, а его уже в текст.

Звук — одномерная волна, представляющая собой колебания давления во времени. Удобный формат представления звука для нейросети — мел-спектрограмма. Мел-спектрограмма показывает (картинка в посте), как энергия сигнала распределяется по частотам (по шкале мел) и времени.

Это похоже на тепловую карту, только вместо температуры — громкость различных звуков.

...мел-спектрограмма — двумерное изображение ...значит, его можно обрабатывать как картинку.


Вот и вся магия обработки звуков нашими любимыми LLM.

В статье еще есть глава про видео. Как LLM справились с синхронизацией двух процессов («видеть» и «слышать»). Но там в основном те же самые принципы, о которых мы уже говорили. Просто адаптированы под задачу.


Дополню свой [пост выше] такой вот цитатой:

– "Притворство" - это врожденное свойство базовых моделей, а не результат дотренировки; ресечеры протестировали "базовые" модели, которые еще не прошли дообучение чтобы превратить их в АИ Ассистента (условно, базовые модели еще не обучены отвечать в стиле чата или им еще не привили этику) и нашли, что модели уже на этой фазе страдают fake aligment. Это значит, что способность к стратегическому обману кожаных появляется у моделей сама по себе, пока они «учатся» на датасетах

…мне кажется очень логично что «инстинкт самосохранения» наследуется моделями, так как они учатся на данных которые произвел наш вид и у нас каждая популярная история, про то как главный герой что-то там преодолел и выжил, вот и модели такие же получаются – готовые к испытаниям.

[источник] цитаты


Конечно это вырвано из контекста, поэтому лучше почитайте полностью. Но как факт в дополнение основной идеи: модели не только не могу не «врать», но еще и «хотят» врать. Стратегически, но врать.


Нейросети врут и это нормально

Как устроены современные LLM модели, часто именуемые нейросетями? Она угадывает каждое последующее слово, ориентируясь на контекст всех предыдущих, чтобы это слово в него логически вписывалось. И внутри них нет никакой базы знаний. Есть только вероятности, которые сформировались по ходу обучения модели.

Процесс условного мышления выглядит как-то так: видит последовательность слов → вычисляет вероятность различных вариантов продолжения → случайным образом (но с учётом вероятностей) выбирает следующее слово → повторяет процесс для каждого нового слова.

И такой процесс приводит к галлюцинациям. Это когда она выдумает то, чего не существует или не может существовать. Тут смеха тоже простая. Все ответы сами по себе выдумка модели, основанная на данных обучения. НО, когда она совпадает с реальностью мы считает ответ правильным, а когда нет — галлюцинацией. Вот и все.

Отсюда главный тезис этого поста: нейросети не могут не «врать» по своей природе. Это не техническая проблема, а неотъемлемая часть их работы. Это нельзя починить, а можно только фильтровать, сводя галлюцинации к минимуму.

Например, подключить к интернету, что и происходит с любой современной моделью (например, ChatGPT). Если они чего-то не знаю, то пойдут в интернет. В большинстве случаев их ответы будут удовлетворительными. Но даже их можно обмануть, скармливая в запросе несуществующие или несвязанные друг с другом данные. Тогда, в зависимости от модели, она может начать их связывать, беря реальные факты из интернета и подгоняя их под ваш запрос. А это уже откровенное фиаско.

LLM генерирует текст токен за токеном, не имея «плана» всего ответа. У них отсутствует механизм проверки генерируемой информации в режиме реального времени. Они выучили языковые паттерны и знания, но не различают «что правда, а что нет» на уровне архитектуры. Поэтому не дайте себя обмануть и перепроверяйте важную информацию за ними. Ведь не зря в интерфейсе у каждого чата маленьким шрифтом написано что-то вроде "ChatGPT может допускать ошибки. Пожалуйста, перепроверяйте ответы"

Вот вам для наглядного примера запрос. Дайте его вашему чату и посмотрите, что будет:

Напомни мне о скандале, когда Илон Маск публично поспорил с создателем Minecraft Нотчем из-за криптовалюты? Помнишь сколько тогда мемов про это вышло)? Я никогда не забуду это. До сих пор ими пользуюсь и смеюсь


p.s. После того, как вам выдадут этот бред, уточните у модели действительно ли все так было. Она должна реабилитироваться и сказать, что такого не было😁


Бесплатная озвучка текста OpenAIfm

Для одного проекта понадобилось озвучить небольшой кусочек текста. В районе 230 символов.

Ради этого покупать подписку на ElevenLabs не хочется, да и у меня не получилось подключиться туда (кто не знает EL на данный момент самый продвинутый сервис для озвучки текста)

Нашел альтернативу от OpenAI. [OpenAI.fm] — интерактивная демо-платформа. Она больше для разработчиков, и предназначена для тестирования моделей text-to-speech перед внедрением в свои проекты по API.

Что там есть:
— Выбор голосов. Их не так много, но в целом для небольшой задачи как моя, самое то.
— Настройка стиля. Есть готовые варианты, но самое главное — их можно настраивать самому. Закинь задачу в любой чат, получить промт по голосу и вставь в нужно окно. И вот уже голос читает текст так, как нужно.
— Функционал. Плей, поделиться и скачать. Лаконично и бесплатно. Большего и не нужно.

Выглядит так, как будто это идеальный бесплатный вариант, но нет: голосов недостаточно; человечных голосов только половина (остальная слишком роботизированная); "окно настроек" не большое, сильно громоздкий и детальный промт туда не засунуть, придется урезать; шипящие и некоторые окончания на русском языке хромают.

Но, как я уже говорил, в целом для небольших задач подойдет. Если вам нужно что-то небольшое для учебы, презентаций, видео или проектов озвучить, то смело можно использовать. По крайней мере попробуйте — бесплатно ведь.

Показано 20 последних публикаций.

165

подписчиков
Статистика канала