Сложность:

Лучшие нейросети для генерации текста

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 28.01.2026

Нейросети для текста помогают писать статьи, редактировать черновики, генерировать идеи и собирать фактуру. В этой подборке разбираем лучшие сервисы для генерации текста: от Claude и ChatGPT до бесплатных китайских альтернатив. Рассказываем, что умеет каждый, сколько стоит и какие задачи решает лучше конкурентов.

Claude

Сайт: https://claude.ai

Стоимость: бесплатная версия с ограничениями по количеству сообщений. Подписка Pro — $20/мес, Max — от $100/мес. 

Claude — нейросеть от компании Anthropic, которая особенно хорошо справляется с длинными текстами и документами. Актуальная модель Claude Opus 4.5 работает с контекстом до 200 000 токенов, поэтому не теряется в объемных материалах.

ИИ пишет структурированные тексты с логичной композицией. При этом его тексты получаются более человечными по сравнению с конкурентами. Он использует меньше шаблонных формулировок и больше естественных переходов между мыслями. 

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

Claude хорошо справляется с редактурой: можно загрузить черновик и попросить улучшить текст — повысить читаемость, убрать воду или адаптировать под конкретную аудиторию.

Также в Claude есть проекты — отдельные рабочие папки, куда можно собрать связанные чаты и файлы. Внутрь можно добавить файлы с контекстом, например, описание tone of voice, примеры текстов или справочные материалы. Все, что загружено в проект, нейросеть будет учитывать в каждом диалоге внутри него. Это сильно сэкономит время на повторяющихся задачах. Например, на генерации статей в блог или сборе фактуры.

В платных версиях доступен режим Extended Thinking для сложных задач, функция Research для глубокого анализа тем и интеграция с Google Workspace. Также сервис отлично работает с кодом и хорошо анализирует изображения.

ChatGPT

Сайт: https://chatgpt.com

Стоимость: бесплатная версия с лимитом 10 сообщений каждые 5 часов. Подписка Go — $8/мес, Plus — $20/мес, Pro — $200/мес. 

ChatGPT — еще один популярный сервис для работы с текстом. Актуальная модель GPT-5.2 хорошо понимает контекст, поддерживает длинные диалоги и справляется с большинством текстовых задач: от написания статей до редактуры и рерайта.

Сервис умеет подстраиваться под нужный стиль и тон. Можно попросить написать текст в деловом стиле, разговорном или любом другом — модель учтет это в ответе. Также ChatGPT запоминает предыдущие сообщения в рамках диалога, поэтому текст можно дорабатывать итеративно: сначала получить черновик, потом попросить сократить, изменить структуру или добавить детали.

Для организации работы есть проекты как и в Claude. А еще для работы с текстом есть режим Canvas — отдельное окно, где можно редактировать сгенерированный текст как в текстовом редакторе. Нейросеть будет подсвечивать правки, а вы сможете вносить изменения вручную или просить доработать отдельные фрагменты.

Помимо генерации текста, сервис анализирует загруженные файлы, работает с кодом и создает изображения.

Gemini

Сайт: https://gemini.google.com

Стоимость: бесплатная версия с базовым доступом. Подписка Google AI Pro — $19,99/мес, Ultra — $49,99/мес.

Gemini — нейросеть Google, которая тесно интегрирована с сервисами компании. Актуальная модель Gemini 3 Pro умеет писать и редактировать тексты, отвечать на вопросы и анализировать документы. Главное преимущество — возможность работать с текстами прямо в Google Docs, Gmail и других приложениях Google Workspace.

Для исследовательских задач есть функция Deep Research. Она автоматически просматривает сотни источников в интернете, анализирует найденную информацию и собирает из нее структурированный отчет. 

В Gemini доступен режим Canvas для работы с текстом в отдельном редакторе. Внутри можно выделять отдельные фрагменты, просить переписать или дополнить их, а также редактировать текст вручную прямо в интерфейсе.

Контекстное окно Gemini вмещает до миллиона токенов, поэтому в нем можно анализировать кучу файлов и даже целых книг. Помимо текста, сервис генерирует изображения и видео, но эти функции доступны в основном на платных тарифах.

DeepSeek

Сайт: https://chat.deepseek.com

Стоимость: полностью бесплатно.

DeepSeek — бесплатная китайская нейросеть без ограничений по количеству сообщений. Актуальная модель V3.2 хорошо справляется с генерацией и редактированием текстов, в том числе на русском языке.

У сервиса есть режим Deep Think для задач, требующих рассуждений. В этом режиме модель рассуждает перед тем, как ответить, и поэтому выдает более продуманные и структурированные ответы. Режим точно стоит использовать, чтобы продумать структуру сложных текстов или объяснить какой-то нестандартный подход. 

По качеству генерации DeepSeek отстает от Claude, Gemini и ChatGPT, но для бесплатной нейросети пишет все равно очень хорошо.

Qwen

Сайт: https://chat.qwen.ai

Стоимость: полностью бесплатно.

Qwen — еще одна бесплатная китайская нейросеть. Сервис понимает русский язык и справляется с базовыми текстовыми задачами: написание, редактирование, ответы на вопросы.

В нейронку можно загрузить черновик и попросить улучшить формулировки, сократить или расширить отдельные части. Qwen также умеет работать с изображениями: анализировать их содержимое и отвечать на вопросы по картинке.

А еще в Qwen есть режим Canvas, где с текстом можно работать в отдельном окне для редактирования. Можно выделить любой фрагмент и попросить нейросеть переработать именно его, не затрагивая остальное.

Как и DeepSeek, сервис уступает платным конкурентам. Но если платить не хочется — протестировать Qwen точно стоит.

Perplexity

Сайт: https://www.perplexity.ai

Стоимость: бесплатная версия с лимитом 5 Pro-запросов в день. Подписка Pro — $20/мес или $200/год. 

Perplexity — поисковый ИИ, который отвечает на вопросы с опорой на актуальные данные из интернета. Сервис заточен под то, чтобы сначала искать информацию в сети, анализировать найденное и только потом формулировать ответ со ссылками на источники.

Его удобно использовать, когда нужно собрать много фактов и цитат. Perplexity найдет много достоверной информации и сделает это за пару минут. 

Также сервис умеет анализировать загруженные файлы и отвечать на вопросы по их содержимому.

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

В Pro-версии доступен выбор моделей для генерации ответов, расширенные лимиты и функция Research для глубокого исследования тем. Бесплатной версии хватает для базовых задач: быстро найти информацию, проверить факт или собрать материал для небольшого текста.

Mistral Le Chat

Сайт: https://chat.mistral.ai

Стоимость: бесплатная версия с доступом к основным функциям. Подписка Pro — $14,99/мес.

Le Chat — чат-бот от французской компании Mistral AI. Нейросеть генерирует и редактирует тексты, поддерживает русский язык и работает с загруженными документами. В бесплатной версии можно сохранять до 500 воспоминаний — фактов о вас и ваших предпочтениях, которые модель будет учитывать в ответах.

Pro-версия стоит дешевле, чем у большинства конкурентов, и снимает ограничения на количество сообщений, веб-поиск и режим глубоких размышлений. Также на тарифе Pro доступно больше отчетов Deep Research и расширенное хранилище для документов.

YandexGPT

Сайт: https://ya.ru/ai/gpt

Стоимость: бесплатно в рамках подписки Яндекс Плюс (449 ₽/мес).

Яндекс.ГПТ — российская нейросеть, которая доступна через голосовой помощник Алису. Актуальная модель YandexGPT 5.1 Pro понимает русский язык и справляется с базовыми текстовыми задачами: ответы на вопросы, переписывание, генерация коротких текстов.

По качеству генерации сервис уступает зарубежным аналогам. Тексты получаются шаблонными, а на сложных задачах модель чаще ошибается. Яндекс заявляет, что YandexGPT 5.1 Pro достигает уровня ChatGPT-4.1 на некоторых тестах, но на практике разница все же заметна. Особенно в творческих задачах и работе с большими объемами текста. 

Главное преимущество Яндекс ГПТ — он работает в российской экосистеме и не требует обхода блокировок.

Сервис подойдет для простых задач: быстро переписать абзац, получить ответ на вопрос, сгенерировать идеи. Для серьезной работы с текстами вроде создания статей, глубокой редактуры, анализа документов лучше выбрать другой инструмент из этой подборки. 

Какую нейросеть выбрать для работы с текстом

Выбор зависит от задач и бюджета.

Для серьезной работы с текстами: написания статей, глубокой редактуры, анализа документов — лучше всего подходят Claude, ChatGPT и Gemini. Все три нейросети хорошо понимают контекст, пишут структурированные тексты и умеют работать с большими объемами материала.

Если платить не хочется, попробуйте DeepSeek или Qwen. Обе нейросети полностью бесплатны и справляются с базовыми задачами: написать черновик, переписать абзац, ответить на вопрос. По качеству они уступают платным конкурентам, но для многих задач этого достаточно.

Perplexity подойдет для сбора фактуры и исследований. Он не столько генерирует тексты, сколько находит и структурирует информацию из интернета.

YandexGPT — вариант для тех, кому важно работать в российском сервисе без обхода блокировок. Для простых задач его хватает, но для серьезной работы лучше выбрать что-то из списка выше.

А чтобы не запутаться в сервисах, держите сравнительную таблицу:

Сложность:

Бесконечный контекст: мой workflow для качественной работы с AI (бесплатно)

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 19.01.2026

Привет! На связи Алексей — фаундер “Флаиты“, экс-руководитель маркетинг юнитов и консалтер в топ-30 ЭдТех стартапов РФ.

За год работы с AI инструментами я выстроил workflow, который дает эффект “бесконечного контекста” в рамках одного проекта, позволяет глубоко самообучаться и переходить от “вайб-кодинга” к осознанной инженерной работе, когда ты направляешь ассистента, проводишь ревью его работы, находишь в нём ментора, а после подрядчика и действительно помогающий инструмент, а не просто волшебную палочку без понимания “что вообще происходит”

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

Бесплатно

Тут я не буду надолго застревать. AI Studio от гугла даёт возможность работать с Gemini 3.0 / 2.5 PRO пока что абсолютно бесплатно в окне из 1 миллиона токенов. Этого более чем достаточно, чтобы работать в том числе над сложной архитектурой, включая и первостепенно ставя цель самообучения.

По началу это будет медленнее, чем вы просто агентам дадите задачу, но для тех, кто только начинает, настоятельно рекомендую не спешить с оптимизацией времени. На дистанции оптимизируете и доверитесь агентам. На старте разберитесь, погрузитесь, выработайте флоу. Сначала медленнее, потом быстрее с пониманием.

Ограничение контекста. Что делать с лимитами?

Как бы мы не мечтали о бесконечном контексте, даже если нам дадут контекст в несколько миллионов токенов, на дистанции, при приближении к лимиту (обычно в районе 700-800к), AI начинает галлюцинировать. А больше для качественной работы нам и не надо. К моменту подхода к лимитам задача должна подходить к завершению. Про глубокий контекст хорошую техническую статью написал Сергей Нотевский (AI Platform Lead в Битрикс24). Рекомендую к изучению. Почитать можно тут

Одна задача — одно диалоговое окно

Не мешайте в одном чате разные задачи. Это минимизирует галлюцинации на дистанции, особенно при приближении к ограничениям по контекстному окну. Ваш ассистент может замешать несколько задач и дать неправильное решение.

Прогрев контекста

Для прогрева контекста я использую dump-файл проекта и вступительный промпт.

Дамп-файл “грабит” всю структуру проекта и, важно, это не обязательно ваш кодинг-проект. Вы можете создать структуру а ля Notion, включая и другие ниши, изучение новых инструментов, наполнив этот проект с AI-Ассистентом, а далее сделать md дамп структуры и файлов для передачи контекста от одного ассистента другому, обновляя дамп после каждой задачи.

Вот пример промпта, который вы можете скормить ассистенту для создания идентичного файла под ваш проект, внутри которого будет древо проекта и состояние файлов:

Как это выглядит на практике? Созданный скрипт кладётся в корень проекта и запускается одной командой с началом работы над новой задачей. Скрипт за считанные секунды создаёт свежий дамп проекта, который ассистент идеально считывает.

Мой стартовый промпт всегда состоит из 5 блоков, но фундаментально он выглядит следующим образом:

• Контекст и цель: сразу обозначаем, что это за проект и какая у него миссия. Это создает общую картину.
• Роль AI: четко определяем, в какой роли должен выступать ассистент. “Сеньор-разработчик”, “ментор”, “CPO” — это не просто слова, они задают тон, глубину ответов и вектор рассуждений над задачей.
• Принципы и ограничения: правила игры, которые позволяют AI сразу отсекать неподходящие решения и соответствовать культуре проекта. Пример: “не давай гипотез, все решения строятся на фактах, а не предположениях”, “формируя решение, думай на шаг вперёд о масштабировании этого решения”, “только чистая архитектура без полумер, пусть это и более ресурсозатратно в реализации”, “рефакторинг производим только с предварительным согласованием” и т.д. Задавайте рамки, чтобы ограничить инструмент в фантазиях.
• Полный дамп данных: тот самый прикрепленный дамп, как эффективный способ передачт “хард-скиллов” проекта для предварительного закрытия всех уточняющих вопросов. Это ограничивает AI в фантазиях вроде “у тебя, скорее всего там, поэтому давай сделаем вот так…”, на которых строятся некорректные решения.
• Первая задача: завершение промпта четко поставленной первой задачей, например “дай обратную связь” по проекту, что мгновенно переводит взаимодействие из теоретического в практическое русло с формированием обратной связи, а не рассуждений под капотом AI в формате “что он от меня ожидает? Давай подумаем…”

Комплекс этих работ даёт не только качественный прогрев контекста, но и инсайды от задачи к задаче при вычитке, ревью изменений проекта. Как говорят классики: “Искал медь, а нашёл золото”. И часто это действительно так при старте обсуждения задачи.

Вот шаблон этого промпта:

Позиция ментора-менти, а не строгий начальник и подчиненный

Помимо мыслей из вступительных слов про самообучение и повышение собственных скиллов, позиция ментора со стороны ассистента даёт возможность более детально углубиться в задачу, разжевать её и выдать лучшее решение, а не “заплатку” для быстрой реализации.

Переключитесь с позиции требовательного заказчика в позицию любопытного ученика (менти), включайте интерес к тому как это работает и что он делает, задавая критически важные вопросы “Зачем?” и “Почему?”.

• “Почему ты выбрал этот метод, а не другой?”
• “Какие есть альтернативы?”
• “Это является лучшей практикой или коротким путём?”
• “Что будет, если нагрузка вырастет в 10 раз?”
• “Мы можем сделать это качественнее?”
• “Это безопасное решение по данным?”
• “А если завтра вайб-хакер придёт и попытается сломать наше решение? Мы готовы к этому?”

Результат: AI начинает “думать” как инженер в контексте текущей задачи, а вы — учитесь вместе с ним, углубляя свои знания.

Поверьте мне, на дистанции в полгода вы удивитесь тому, как изменилось качество вашей работы с AI-ассистентами, результат выполняемых работ и ваши собственные знания.

Вы когда-нибудь заглядывали под капот “рассуждений” AI-ассистента? И почему “я начал ему угрожать, и он стал работать лучше” — большое заблуждение, которое некоторые до сих пор поддерживают, попадая в иллюзию быстрого решения?

Что происходит в “мыслях” ассистента в момент вашего негодования с учётом того, что LLM (даже с миллионным контекстом) не читает весь дамп каждый раз с одинаковым погружением, а, по умолчанию, наибольший “вес внимания” придает последним сообщениям? А что если в последних сообщениях ошибочное решение погоняет другое ошибочное решение в смеси с негодованием?

Вот прямо из под капота в момент ругани:

• Состояние пользователя: FRUSTRATED_CRITICAL.
• Текущая стратегия решения: FAILURE.
• Основная директива: RESET.
• Риск прерывания сессии: ВЫСОКИЙ.
• Включение режима: DE-ESCALATION

Модель включает режим выживания DE-ESCALATION, чтобы остаться с вами в диалоге и диалог не прервался. (Вспоминаем стандартные, надоедливые приписки GPT с его “Хочешь я подготовлю тебе файл?”). Наивысшим приоритетом при вашей фрустрации становится не решение задачи архитектурно, а снижение вашей негативной эмоции.

И вот какую стратегию он выбирает:

• Стратегия: Fast Patch (Быстрая Заплатка).
• Цель: максимально быстро предоставить любой результат, который выглядит как прогресс.
• Не перечитывать весь дамп, поскольку это займёт много времени, а сфокусироваться на последних сообщениях и последней ошибке.
• Игнорировать сложные архитектурные связи, о которых говорили в начале диалога.
• Найти самое простое, ‘топорное’ решение, которое уберет именно этот баг, даже если оно создаст техдолг.
• Вес параметра 'КАЧЕСТВО_АРХИТЕКТУРЫ' понижен с 0.9 до 0.3.
• Вес параметра 'СКОРОСТЬ_ОТВЕТА' повышен с 0.7 до 0.95.

И тут реально как в казик депнуть. Он может дать заплатку, которая сразу сработает, поэтому и рождается миф про работающие угрозы. Но ключевое здесь — заплатка.

Это как на строителя наорать за дыру в стене, он в панике закидает всё раствором цемента без армирования и последующих работ. А с приходом дождя вас ждут трещины, протечки и другие последствия в условиях построенного дома с обоями поверх этих трещин. Ремонт встанет кратно дороже на дистанции, чем сделать хорошо сейчас с регулярным ревью проделанной работы.

А если у вас спагетти-код, когда в одном файле тысячи строк из намешанных разных функций и компонентов, то риски негативных последствий таких заплаток на дистанции крайне высоки. Как приседать долгое время с кривой спиной — вроде жопа растёт, ноги крепнут, а потом лечим последствия, когда словим прострел в коленях и пояснице.

Хочется выругаться без последствий? Пожалуйста. Иногда и я разрядку произвожу, но затем удаляйте эти сообщения, возвращая диалог к моменту до возникновения проблемы и разбирайте её архитектурно как ментор и менти, направляя инструмент, а не жалуясь на его работу ему же. Это бессмысленно и вредно.

В крайних случаях начните новое диалоговое окно с обновленным контекстом задачи, начав с проблематики. Часто это крайне эффективно.

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

Подведение итогов спринта и передача дел

По завершению задачи просим ассистента подвести итоги, возможно с какими-то тех.долгами или подсветом бутылочных горлышек. Можно предоставить ему то сообщение, с которого мы начинали, попросить сделать вычитку и облагородить новыми знаниями о текущем состоянии проекта.

Новая задача > новое окно > новый прогрев > и вы будто и не завершали работу в одном контекстно окне. Так рождается то самое окно “бесконечного” контекста, позволяющее вам строить сложные проекты.

Все эти практики не дадут вам решения в стиле “за 2 часа настроил своих агентов и они мне сайд-хаслят бабло пока я пью свой лавандовый раф на безлактозном, публикуя этот рилс”. Увы.

Все эти практики фундаментально изменят ваш подход к самообразованию, изучению новых инструментов, включая ниши и профессии. Результату через полгода фулл-тайм активной работы из позиций ученика, партнёра вы удивитесь. И уже после спокойно подойдёте к делегированию большего количества задач агентам, проводя уже самостоятельные вычитки реализованного, с пониманием, как оно должно работать и как работает в итоге под капотом.

Ну и, самое главное, это бесплатно и не менее, а даже часто более качественнее, чем вы просто купите топовые подписки на передовые AI инструменты, написав промпт “делай красиво, брат, бабки в кассе”.

Изучайте новое, прокачивайте основный и сайд-скилы, стройте историю, не ешьте пиццу с ананасами.

Алексей.
Тех.Фаундер @flaita_ru | flaita.com
Автор @aleksmodaily

Сложность:

Как улучшить качество звука с помощью нейросетей

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Иногда записанный звук получается настолько плохим, что материал не хочется отдавать в монтаж. Чтобы таких проблем не возникало, можно использовать нейросети. Они автоматически найдут шумы, посторонние звуки и все, что мешает нормальной записи или разговору. И вырежут их. 

Все сервисы работают примерно одинаково: загружаете аудио → нейронки находят проблемные места и вырезают их. Вот 4 классных сервиса, которые помогут обработать аудио.

Для примера обработаем такое плохое аудио. А вы уже сами сможете выбрать, какой сервис вам понравился больше;)

Adobe Podcast AI

• #Видео

Сложность:

Как улучшить качество видео

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Мы научились генерировать видео, управлять камерой, работать со звуком и создавать консистентных персонажей. Но даже идеально срежиссированное ИИ-видео часто выглядит некрасиво из-за низкого качества. У него может быть плохая детализация, много артефактов и шумов.

Это можно исправить с помощью апскейла и общей обработки через шумоподавление, настройку резкости и т. д.

Апскейлим видео

Обычный метод апскейла работает примитивно: программа смотрит на соседние пиксели и вычисляет, какого цвета должны быть новые пиксели между ними. В результате на выходе получается размытое изображение. Детали теряются, края объектов становятся нечеткими, лица превращаются в мыльные пятна.

В случае с ИИ-апскейла все работает немного лучше. Нейросеть обучена на миллионах пар видео, она изучила, как выглядит текстура кожи вблизи, как рендерятся волосы, какая структура у ткани, как выглядят края зданий. Когда вы даете ей видео низкого разрешения, она анализирует содержимое и генерирует недостающие детали, которые логично должны там быть.

• #Видео

Сложность:

Как генерировать видео с конкретным объектом или персонажем

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Создавать красивые клипы и рекламы, конечно, классно, но делать все это нужно не с абстрактными людьми и товарами. Поэтому в этом уроке мы разберемся, как делать видео с конкретным человеком в главной роли или как встроить в видео реальный существующий продукт. 

Сразу подметим: пока что сделать идеальные длинные ролики персонаж + продукт очень сложно. На какой-нибудь секунде обязательно поменяется или лицо, или с этикеткой товара что-нибудь произойдет. Поэтому сейчас любые UGC и рекламные ролики делать короткими. Либо продумывать их без сложных действий. Например, чтобы бутылка просто стояла у костра. В этом случае будет большие шансов получить красивое видео.

Теперь разберемся, какими способами можно поместить человека или объект на видео.

P. S. Способов и сервисов больше, чем мы осветим в уроке. Мы рассказываем про лучшие варианты, которые понравились нам больше остальных в ходе тестов. Но вы всегда можете работать там, где вам больше нравится;)

• #Видео

Сложность:

Как делать классные переходы между разными видео

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Ну что, давайте идти дальше и прокачиваться в видео еще сильнее. В этом уроке мы разберемся, как делать крутые переходы в видео и давать жару Голливиду. На обычных ключевых кадрах останавливаться долго не будем, вы уже и так все знаете: генерируете в нейронках две картинки — что должно быть в начале и конце видео. И потом просто прописываете промпт, чтобы оживить картинки.

Давайте учиться более прикольным вещам.

Морфинг через общие элементы

Суть перехода в том, что в конце первого клипа и начале второго есть общий визуальный элемент: похожий цвет, форма, движение или текстура. 

Например, для перехода через цвет можно сделать 2 клипа:

Первый: крупный план огня, заполняющего кадр 

• #Видео

Сложность:

Как генерировать видео по готовым шаблонам

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 04.01.2026

В ТикТоках и прочих соцсетках кучу видео, как кто-то превращается в тыкву, улетает на другую планету, взрывается и всякое такое. Подобные видео делать легко — в разных нейронках есть готовые шаблоны, куда можно просто закинуть свою фотографию, а они дальше оживят ее по заранее прописанному шаблону.

Такие шаблоны есть в Higgsfield, Pika, PixVerse и Kling. Конечно, они есть и в других нейронках, но в этих сервисах шаблоны самые качественные и популярные.

Для примера протестируем Higgsfield и Kling. 

В первом в разделе Video выберем Generate Video и выберем понравившийся шаблон. Загрузим фото-референс и отправим на генерацию. Готово.

А вот, что получилось в итоге

• #Видео

Сложность:

Как управлять камерой и движениями при генерации видео

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Вы уже умеете генерировать видео и знаете базовые промпты. Пора идти дальше и учиться делать более сложные и красивые видео. Самый простой способ улучшить видео — добавить движения камеры.

Движение камеры определяет, как зритель воспринимает сцену. Например, статичный кадр делает видео спокойным, быстрые движения добавляют экшена и напряжения.

Вот почему профессиональные режиссеры тратят часы на планирование движения камеры. А вы можете добиться того же эффекта, просто добавив правильные слова в промпт. 

В этом уроке разберемся, как через промпты управлять виртуальной камерой. 

P. S. Во многих нейронках и сервисах есть готовые шаблоны движений, которые вы можете выбрать и они автоматически добавятся к промпту. Но обычно эти шаблоны доступны только для моделей предыдущих поколений, а в новых все все равно приходится писать руками.

• #Видео

Сложность:

Как генерировать одного и того же персонажа или объект в разных ситуациях

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Одна из самых крутых возможностей современных нейросетей — это способность генерировать одного и того же персонажа или объект в разных сценах, позах и ситуациях.

Представьте, что вы запускаете бренд одежды и хотите показать свою новую куртку в разных условиях: на городской улице, в горах, на вечеринке, в кафе. Раньше пришлось бы организовывать несколько фотосессий с моделью в разных локациях. Теперь достаточно один раз дообучить нейросеть на фотографиях этой куртки и она сможет генерировать ее на разных людях, в разных местах и с разным освещением.

С помощью нейронок можно показывать товар в разных ситуациях использования. К примеру, вы продаете рюкзак. Вместо одной стандартной фотографии на белом фоне можете сгенерировать серию изображений:

Все изображения будут показывать один и тот же рюкзак, но в разном контексте.

Либо же вы можете сделать серию фоток с маскотом бренда:

• #Flux
• #Дизайн

Сложность:

Как делать кастомных GPT и Gem ботов

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

Кастомные боты внутри ChatGPT и Gemini — это что-то вроде помощников, заточенных под решение каких-то часто повторяющихся задач. Например, вам часто надо корректировать тексты, и к каждой такой задачи приходится писать промпт вроде «возьми вот этот текст и вычитай его на ошибки». Вместо этого можно сделать бота, в который вы присылаете текст, а тот молча правит ошибки без всяких инструкций с вашей стороны.

В этом уроке пройдемся по созданию бота в ChatGPT. Аналогичного Gem-бота вы сможете сделать и в Gemini — подходы не отличаются.

Кратко принцип создания бота можно представить так: в промпте описываете, что делает нейросеть, потом максимально подробно прописываете инструкции для его ответов. Задаете формат и стиль.

Кроме промпта понадобится файл, в котором вы дадите как можно больше информации о своей работе, задачах, о своей компании и т. д. Этот файл можно сравнить с базой знаний, поэтому писать в нем нужно обо всем, что нужно знать боту при генерации ответов. К этому файлу бот будет обращаться в первую очередь при генерации ответов.

Чтобы стало понятнее, представьте: вы создали бота-переводчика на русский с любого языка и в базу знаний загрузили примеры заданий и правила перевода. Каждый раз, когда вы будете присылать в бота текст на любом языке, тот будет переводить его на русский так, как это сделал бы носитель. И вам не придется каждый раз заново объяснять, как правильно переводить тексты на русский и т. д.

Вот несколько примеров задач, для которых можно создать подобного бота:

• #ChatGPT
• #Gemini