Топ 4 способа применения LLM в повседневной жизни

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

04.09.2025 09:25:35 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Научно-популярное, Здоровье, Будущее здесь, DIY или Сделай сам

Всем привет! В предыдущей статье я поделился своим опытом вайб-кодинга в решении рабочих задач с учетом специфики работы юриста. А сегодня я расскажу, как на протяжении шести месяцев взаимодействия с LLM я использовал нейросети для решения повседневных задач и что из этого получилось. Я не буду затрагивать очевидные сценарии вроде написания макросов для Excel или обработки текста, а сосредоточусь только на реальных примерах применения LLM в повседневной жизни.

Топ составлен на основе моего личного опыта и задач, которые стояли передо мной. Все приведенные примеры и промты использовались мной в бесплатных версиях LLM таких как Grok (в основном), ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Qwen. В комментариях к каждому пункту я поделюсь дополнительным контекстом применения нейросетей, чтобы вы могли лучше понять, как адаптировать эти подходы под свои задачи.

Приятного чтения!

1. Составление программы тренировок.

Промт: «Составь персонализированную тренировочную программу на 12 недель в табличной форме, с распределением по дням, циклам и с прогрессией нагрузок для занятий в тренажерном зале. С учетом следующих параметров и целей: Пол – ; Возраст - ; Рост - ; Вес - ; Тренировочный стаж: - ; Уровень подготовки - ; Травмы и ограничения: - ; Доступное оборудование - ; Цель тренировок - ; Периодичность тренировок: - . При подготовке ответа, для составления эффективной тренировочной программы опирайся на последние научные данные, открытия, статьи, опубликованные в достоверных (надежных) источниках, с учетом того, что данные должны быть получены на основании исследований, проведенных в отношении атлетов применяющих натуральный тренинг без использования анаболических стероидов».

Подробнее