Transcript of My DISCOVERIES! Spent $600 on 4,000 NEWEST GPT research papers on Prompt Engineering.

почти 200 долларов аклода, более 200 долларов на AP Openrouter и подписка 200 баксов на GPT Pro для того, чтобы он меня не банил во время интенсивного промтинга. Всё это я потратил для того, чтобы проанализировать 4.000 научных исследований по промпт-инженирингу, которые произошли за январь, февраль и март 2025 года. Я скачал все это исследования, извлёк из них самое нужное полезное и оставил среди них всего 300. 300 исследований представляет максимальную полезность и применимость. Я плотно всё изучил, протестировал в течение 3 недель. И сейчас я расскажу о самых нужных концептах, которые я узнал из этих исследований. В конце видео я покажу, как получить доступ к этим исследованиям, как получить боту, который я написал на основе этих исследований. Приступаем. В исследованиях указывается важность указывать не просто роль, а конкретная роль, которая может помочь именно в данном решении вопроса. Например, мы говорим не просто будь математиком, а мы говорим: "Будь экспертом в линейной алгебре", если мы знаем, что необходимо решить какой-то узкоспециализированный запрос. Но этого мало. И вот далее более крутой совет: надо использовать мультиагентный подход, когда мы разделяем задачу сразу на несколько частей и и задаём роль для выполнения этой задачи. Вот смотрите. Помоги мне спланировать отпуск. Как турагент для семей с детьми. Вот здесь первая роль. Как финансовый консультат. Оцени стоимость маршрута. Вторая роль. как логист по поездкам третья роль. И выступив в роли травелблогера, чтобы описал он, как день за днём будет проведён отпуск. То есть здесь использованы сразу четыре роли. В зависимости от того, какие у вас задачи, вы можете для этого же вопроса подключать другие роли, которые нужны. Вот здесь вот подключён травелблокер, который всё вот это обобщил и использует. Сделал вводные. Как турагент начинает советовать, как финансовый консультант делает табличку, как типичный финансист, логист по поездкам. планы на дни. И вот travel блогер, он вот это всё взял, да, и travel блогер всё описал, как это будет каждый день. Таким образом, за счёт поключения сразу нескольких ролей мы можем проработать своё задание с разных сторон. Причём вот здесь у нас есть серьёзные моменты, как финансовый консультант. Ну и в итоге мы как тревеблогер всё заключаем, чтобы это выглядело в наглядном интересном виде, чтобы мы могли представить этот отпуск. При этом он будет придерживаться не эмоциями, а всеми вот этими аспектами, которые мы обозначили. То есть логистика, финансы, интерес для детей, а это просто некая обёртка. А если бы мы оставили только одну обёртку, он бы нам описал только с точки зрения не пойми чего, бесконтрольно. Мы здесь при помощи вот этих ролей активизировали те знания, которые нам нужны для этой поездки, которые мы считаем важными. И неросеть, когда объединяет все вот эти элементы в одно, она лучше понимает и меньше кондиционирует. Самый королевский метод про инженеринге - это, конечно же, цепочка мыслей. Цепочки мыслей настолько крутые, что нейросети стали делать целые свои модели, которые натренированы именно на размышление при помощи цепочек мыслей. Это просто очень сильный метод промнжениринга, особенно когда не было этих специализированных моделей. Люди при помощи этой техники вытягивали мощные знания из нейрой сети. В современных исследованиях к этому методу есть, что добавить. Итак, смотрите, самое главное здесь идёт постепенное рассуждение, вывод промежуточных шагов, определяются причины следственной связи, и происходит самопроверка в процессе рассуждения. Вот он, смотрите, базовый код. Реши задачу и рассуждай шаг за шагом. Вот, открываю неразмышляющий модель, и он становится автоматически размышляющим за счёт того, что я ему сказал: "Рассуждай шаг за шагом". Но это ещё известно с 2023 года. Это вполне старая техника. Вот он рассуждает шаг первый, шаг второй выясняет всё. Вот он выяснил и посчитал. Всё. Следующий вариант - это не просто размышление шаг за шагом, а я сам должен прописать шаги для размышления инструкции. Смотрите, вот, вот аналогическая задача, и мы в инструкциях задаём. Для каждого шага сформулируй причину, затем сформулируй следствие, обозначь связь и проверяй все согласованности. Вот здесь мы контролируем шаги. Мы ему говорим действие шаг за шагом, но каждый шаг мы держим под контролем. Так же, как и в этом примере, вот смотрите, мы ему говорим, что проанализирую такой-то отрывок и задаём шаги. Какой шаг? Такой шаг. Всё. А как мы, кстати, можем выявить эти шаги? Вот здесь вот вот это исследование показывает, что предварительное улучшение улучшенное понимание задачи повышает качество рассуждения. То есть мы изначально можем дать задание понять, что нужно для того, чтобы ответить на этот вопрос. Расписать шаги, потом вставить шаги, и он уже по ним пойдёт. Вот смотрите, возьмём. Итак, я дал ему задачу и в конце сказал, чтобы он определил все шаги, которые необходимо решить, чтобы найти правильный ответ. Вот он обозначает участников. Шаг второй переписывает условия в виде логических импликаций. Вот он начинает раскидывать и всё. И предлагает уже дальше приступить к проверке. Я могу просто написать приступай. То есть я уже изначально вижу все шаги и могу повлиять на этот ход, если я, например, не знаю, каким образом решить эту задачу. Вот тут он пришёл к промежуточному выводу. Молодец. И далее формирует углубленный анализ. Всё, Анна взяла конфету, Анна раскрыта. А вот мой любимый метод - это цепочка мысли, но при помощи программного кода. Он очень крутой. Смотрите, здесь ключевое, чтобы он реализовал решение в виде псевдокода питона. Он должен сейчас формировать некую функцию, за счёт которой необходимо будет решить. То есть он в текстовом виде, буквально на листочке, напишет эту как бы функцию и просматривая на вариант решения без запуска питона, он решит, есть у него возможность запустить pтоon, да? Вот сейчас посмотрим. Он, если он запустит питон, я это увижу. То есть здесь будет такое окно запуска питона. А он должен просто это написать в строчку. И вот смотрите, у меня модель 4о - это обычная модель. А за счёт того, что так сформулирован промпт, он очень долго думает. Он думает так, как думает цепочка мыслей, когда ему задаёшь. Вот он начал формировать уравнения, шаги, вот он просто запись питон кода и пошага выполнения. Это решает в псевдокоде. Вот смотрите пример. Я ему сказал, что посчитай гласные в слове вводозасоспособность. Он говорит: "Хвять". Их на самом деле восемь. Сейчас посмотрим, сможет ли он это решить при помощи метода шаг за шагом и использования питона. Угу. Вот тут он формализует задачу. Он определяет, что есть гласными. Второй задача. Ага. То есть он говорит, вот этот вот этот скрипт начал бы считать, но он не считает, он просто его нарисовал. Угу. Пошёл счётчик. Уауля. Всё, он решил. Здесь их восемь. Он написал типа функцию. написал функцию, но он на самом деле не использовал питон. То есть, если бы я ему сказал: "Используй питон", он бы просто посчитал. Смотрите, в чём отличие. Вот, пожалуйста, я ему написал, чтобы он использовал питон. И вот он запуск кода. Вот написал питон. Да, пошёл питон. Слово такое-то. Вовель гласное и всё. Вот он посчитал эту сумму. Это именно расчёт по запуску питона внутри себя. А это вариант по некой организации мышления. То есть он не считает при помощи запускат трипито на себя, но он его записал, и он знает, как это решается. Ему не надо запускать, потому что он видит в этом структуру и он видит в этом решение. Поэтому, если мне надо решать какие-то сложные задачи, где есть вычисление, аналитика, я использую именно вот этот метод, потому что он приносит максимальную точность, особенно для финансового анализа это махв. Обязательно используйте этот подход. Далее, метод деревознания - это тоже очень мощный метод. Суть подхода в том, что мы разбиваем задачи на несколько альтернативных вариантов развития и даём ему возможность, если что, вернуться. Например, мы ему разбиваем задачу на подзадачи, и для каждой подзадачи необходимо ему два-три возможных решения. Надо ему оценить эффективность каждой ветки. И если он зашёл в тупик, надо вернуться на ветку выше и снова пойти по более правильному пути для того, чтобы он не ушёл в неправильный. Итак, ему необходимо по дереву идти и решать эту задачу. Ну вот он пошёл разбиение на подзадаче. Понеслась. Вот он идёт, идёт, решает задачу. Вот. И пришёл он к финальному расписанию всех вот этих докладчиков. Использовал все альтернативные методы. Этот метод похож на метод из другого исследования. Он называется сделай правильный и неправильный ответ. Очень, кстати, классная методика, которая позволяет нейросети сфокусироваться на том, что есть неправильный ответ. И за счёт того, что он есть, она лучше формирует, собственно, правильно, если есть неправильные. Вот смотрите, это называется контрастное рассуждение. Просим языковую модель генерировать как правильный, так и неправильный ответ. Причём этот контраст мы можем использовать при комбинации с цепочко мыслей, чтобы он использовал метод шаг за шагом. То есть, и благодаря этому он как раз вот активирует критическое мышление. Он генерирует противоположные ответы, неправильные ответы для того, чтобы ему не пойти неправильной ветки. И также благодаря этому он более сконцентрирован на том, чтобы сделать правильный ответ, в отличие от неправильного. Ну, посмотрим примерчик. Кстати, всегда все тесты проводите в новом чате для того, чтобы не утевался контекст. Кстати, когда мне начинает бесить, что он часто хвалит почём зря, как трёхлетнего ребёнка, я перехожу в режим понедельника, а понедельник безжалостен. Посмотрим, как понедельник будет меня не хвалить. Ну, типа, смотрите, у меня подкололурат и справился с делением. Мир ещё не обречён. Вот это мне больше нравится, чем он меня в розовом свете как дурачка постоянно хвалит за микродействие. Итак, вот смотрите. Правильный ответ - это время равно расстояние делить на скорость, а неправильный ответ - это расстояние умножить на скорость. Это, ну, некий принципиально другой подход. Также можно использовать для логических отношений, для бизнес-задач. И вот исследователи говорят, что это улучшает на 5-10% именно в сложных задачах. Работает везение, на мой взгляд, он очень сильно похож на дерево мыслей. В дереве мы ему сдаём разные альтернативные пути, а в а в контрастном методе мы ему говорим конкретно правильные или неправильные. А здесь мы говорим вариации ответов. И вот ещё крутая техника - это цепочка черновиков. При этом подходим мы ему говорим, чтобы он сделал минималистичные обобщения на пять слов. Просто максимально короткие. Сразу пример просим у понедельника. Ну, пожалуйста. Задача. Для каждого шага рассуждения используй не более пяти слов. Вот это корень данного метода, чтобы он действовал по шагам и использовал не более пяти слов, чтобы это было максимально лаконично. Понеслась себестоимость, наценка, всё. То есть кидает тегами. То есть он не просто пишет обрывается, он просто реально сжимает эту информацию в пять слов. Но не всегда в пять. Хотя вот здесь плюс это же тоже слово, это шесть. Ну ладно. Всё. Вот ответ 73125. Вот смотрите, следующий пример - это цепочка размышлений. Мы используем множественные парадигмы для решения данной задачи. Смотрите, что вот решить задачи, используя этот метод. Понятно, да? Сначала использую естественное языковое рассуждение, затем алгоритмическое рассуждение и символическое рассуждение. Этот метод, кстати, очень похож на множественный ролевой прокник, когда мы говорим: "Сначала подумаю как психолог, потом как маркетолог, а потом как эсэмэмщик". И сделаем ему заключение какое-то. Также здесь мы ему говорим: "Сначала используй такой метод, потом используй такой метод и потом используй такой". И это будет некая компиляция подходов, за счёт чего задача будет наиболее глубоко проработана. Вот простой пример этого метода. Я ему говорю, чтобы он решил задачу и следовал трём этапам. Ну, естественно, мм, рассуждай шаг за шагом. Далее анализ, оцени свой ответ, найди возможные ошибки и прощения и представь улучшенное решение. То есть здесь я внутри закладываю необходимость провести анализ, провести самокритику. Мы включаем режим самых критики, за счёт которого он улучшает результат. Вот смотрите, рассуждение. Далее анализ. Он провёл анализ, перепроверил, всё логично, ошибок нет, сделал какой-то более упрощённый вариант. И вот сделал улучшенное решение. Chain of verification - это более продвинутый метод, использующий цепочку мысли и самокритику. Итак, сейчас решим некую маркетинговую задачу, что некий менеджер по рекламе запускает компания трёх каналах Google Ads, такой-то бюджет, цена залит Instagram и так далее. Решение необходимо необходимо решить задачу, показывая каждый шаг, и произвести верификацию, проверить, все ли данные условия корректные. Вот здесь пять условий верификации. И далее переходим к третьей части исправления. Благодаря вот этому верифицирующему блоку, он не должен, он должен очень сильно проверить всю информацию по пяти аспектам и только потом исправить и решить. Вот часть первая, он что-то там считает. Шаг первый, шаг второй, распределяет лиды. Мне интересует верификация. Так, ну он типа написал, что всё корректно, всё корректно, здравому смыслу отвечает. Исправления не требуется. Видимо, задача простая и ничего не исправил. Но это уже хорошо. Если нет исправления, значит, он максимально уверен в ответе. Возможно, он и стал лучше отвечать благодаря тому, что он знает, что ему надо придётся всё проходить эту цепочку верификации и самокритики. Кстати, вот ещё один пример работы с самокритикой - это метод указания уверенности. Сейчас посмотрим. Я ему говорю, что ответь на мой вопрос максимально точно, оцени свою уверенность ответа по шкале от одного до десяти. Кстати, есть исследование, которое говорит о том, что надо использовать именно вот такие числа минимум от одного до 10, а ещё лучше от одного до 100. Тогда градиенты распределения намного чётче. Смотрите, если уверенность ниже семи, предложи альтернативный ответ. И понеслась. Вот смотрите, он сделал несколько ответов. Жизнь на Марсе не обнаружена. В этом он уверен на 10 из десяти. Далее уверенность шесть из де, что микробная жизнь может существовать. И вот у него есть уверенность девять из десяти, что Марс потенциально был обитаем в прошлом. И тип информации достоверно научное знания. Это очень классная техника, при помощи которой мы видим степень его уверенности. Вот это эту технику я использовал при анализе данных научных исследований. Я его просил быть уверенным в оценке релевантности каждого исследования, и это дало очень хорошие результаты. Расположение ключевой информации в промте имеет значение. Исследователи рекомендуют самую важную информацию помещать в начало или в конец. Поэтому пришли к комбинированному способу. Это метасэндвич, когда и в начало, и в конец помещают некую важную информацию. Вначале обязательно, потому что таким образом издаётся контекст, активизируются нужные нейроны в нейросети, которые будет отвечать на ваш вопрос. В конце можно продублировать, причём другими словами, для того чтобы исключить недопонимание. Вот смотрите пример сэндвич-эффекта. Мы в начало помещаем информацию быть научно точными, содержать три ключевые рекомендации, использовать простой язык. В конце мы это то же самое напоминаем, только другими словами, тезис за тезисом он повторяется. Следующий подход просто самое важное, самое ключевое разместить в начале, а далее уже просто раскидать по приоритетам, указать, что является высшим приоритетом, что является средним приоритетом и что является обычным приоритетом. Таким образом, мы задаём приоритет каждому блоку информации, и нераститель лучше это воспринимает. Также можно пойти по пути сужающейся воронки детализации. Вот, например, как как указано в этом примере. Мы здесь задаём общую задачу: предоставить информацию о возможных причинах головных более - это медицинская консультация. Далее обозначаем целевую аудиторию, взрослый пациент. Далее конкретика, сужение идёт. И последнее - это детальное требование к содержанию. Мы таким образом взяли общее и сузили его до конкретного, и он как пирамидку выстроил. Это основа диктического метода, за счёт которого можно решать очень сложные логические задачи. Далее, метод промежуточного резюмирования, когда мы просим не рассеть внутри промпта, сделать обобщающие выводы после значимой информации. Вот посмотрите проект системы умного дома, требования к функциональности и далее резюме. Здесь будет определённый список, а здесь мы подводим некое резюмирование, сами обобщаем ограничения. Резюмируем ограничение для того, чтобы он не упустил вот этот большой список, который здесь будет. Расчёт бюджета. Мы ему каждый блок информации самаризируем, и таким образом он будет ориентироваться в этих блоках саморизации, особенно если мы это разметим при помощи определённых булетов или букв или цифр. Далее пример - это размещение блоков в промте по специфическому порядку. Это чем-то похоже на вот эту медицинскую консультацию, каскадный метод. Только он включает в себя не каскад сужающийся, а некие блоки, которые друг на друга влияют, которые более-менее равнозначены. То есть у нас есть некий естественный порядок мыслительного процесса у каждого человека идёт. И весь этот процесс пронизан текстами, на которых обучалась не расеть. Все наши знания так или иначе подвержены определённой цепочке мыслительного процесса. И исследователи более-менее пришли к выводам о том, что сначала должен идти контекст, задача, а там уже дальше уже дополнительные требования. Проводилось много экспериментов в этом направлении. И вот смотрите, здесь такие результаты, что высокое качество ответа - это когда вначале будет роль, потом контекст, потом инструкция, потом формат и потом какие-то ограничения. А если вот смотрите, вначале задавать формат, некоторые начинают с ограничения, типа напиши текст на 500 слов, всё, это неправильно уже. Это будет низкое качество. Не надо начинать с ограничения напиши текст на 500 слов или не надо начинать разбивать текст на абзацы. Начинайте с роли, контекста, дальше инструкции, а дальше уже всё остальное. И вот здесь есть разные типы задач, которые тестировались, например, для аналитических задач. Если ставится роль в начале, это даёт лучше результаты, чем если поместить в начале контекст. Для творческих задач лучше вначале контекст, потом роль. Обучающие задачи также вот есть роль, целевая аудитория. Самое главное, что нужно вытащить отсюда - это то, что порядок в промте имеет значение. Возможно, у вас будет такая задача, где за счёт перекомбинации элементов в промте вы получите на ровном месте более точный результат, просто переставив их местами. И будет вот так вот. Надо тестировать всё. Надо тестировать, даже не несмотря на то, что здесь нам сказалиследователи, да, надо вот эти все элементы передвигать. Я часто в своих промтах меняю местами разные элементы, но никогда вот этот формат, вот эти дополнительные требования не помещаю в начало, потому что если вы напишите сначала: "Напиши коротко", а потом о чём? Он активирует свои нейроны, отвечающиеся за некую короткую представляю информацию. Итак, сравните результат слева и справа. Сначала я ему задал быть сжатым лаконичным, а во втором варианте, что я его попросил описать историю компьютеров. Она также короткая, но здесь совершенно другой подход. Смотрите, он здесь обратился к истокам. Начало XIX века, Тюринг. И вот началось первое поколение. А здесь он сразу начал сороковые и пятидесятые и так далее, понеслась. Здесь он активизировал себя сжатость и лаконичность. А здесь он сразу понял, что мне необходимо знать историю компьютеров. Но уже потом я его притормозил следующим словом, чтобы он был сжатый и лаконичным. Но уже какая-то информация именно про историю компьютеров в него уже пошла. вот самых истоков. А вот этой фразы он изначально приобрёл формат сжатости, лаконичности. Нет такого, где правильно, где неправильно, смотря как вам надо. Имейте в виду, что расположение каждого предложения очень сильно влияет на результат. Этих методик очень много. Я сделал обобщающую PDF-книгу, в которой приложены все эти методы. Здесь есть содержание и краткое описание по каждому методу. Можно ознакомиться с каждым методом, почитать ключевые выводы и перейти на, собственно, на само исследование. Помимо ПДФ книги я сделал тематические статьи, которые комплексно рассматривают разные методы, которые в том числе используюсь в этом видео. Вот так они выглядят. Можно зайти и посмотреть, что такое двухэтапное создание промтов или 10у техник по промтнрингу из этих исследований, которые здесь представлены. Вот. То есть эти, которые здесь приложены, они раскрывают более подробно с примерами различные техники. Если в этой пдфке здесь приложено каждое исследование и как она действует, а в стартях я заложил более практичные кейсы и комбинацию подходов. Вот, например, топ-пять техник саморизации из исследования. Тут рассмотрено несколько методов. Тот пять методов, на самом деле, там ещё ещё дополнительно пять методов, при помощи которых можно самаризировать текст. Всё это видео не помещается, поэтому я разбил на статьи. По ссылке в описании прочитайте, как именно получить доступы к этим статьям. Также я сделал Telegramбота, который работает на базе этих исследований. Вы можете задать ему вопросы по какому-то методу. Например, вы решили подробнее узнать об этом методе и пишите ему. Вот смотрите, он вкратце объясняет, что это за метод. И небольшой пример промта, как это работает. Сейчас я показываю это в VN, как реализовано, но это будет запаковано в Telegram бота. И можно прямо Telegramбота написать. Можно, кстати, вот так вот написать. Вот смотрите, вы пишете ему, что вы, например, вы юрист и и по совету пять техник промтинга для моей ежедневной работы. Вот, пожалуйста, он предлагает иерархия и декомпозиция, чанкинг, разбинение юридических документов на фрагменты. Почка рассуждения, пожалуйста, вот он. Использование, обработка пометок паузы. Здесь вкратце можете примерно представить, какие методы вам подойдут из этого исследования. Ссылка на бот будет в описании. Там же будет написано условие получения к нему доступа. Смотрите, бот работает на модели 4 Оini. Это не шибка, как вы понимаете, крутая модель, не шибка умная. Она всё будет выдавать в очень жатном формате, но зато я смогу этого бота представить в общественный доступ. Благодаря этому вы можете работать с книгой, со статьями и как-то консультироваться у бота именно по вот этим исследованиям, чтобы он вам помог истолковать и как-то их обобщить. 4о всё сжимает, да, и можно попросить его дать ссылку на исследование и дать его более точное название, чтобы найти его в книге. Вот, пожалуйста, даёт ссылку на книгу и вот даёт название. Ну вот, пожалуйста, дал ссылочку на название. Благодаря этому вы можете здесь получить краткую консультацию, потом уточнить, что именно имелось в виду, получить ссылочку, скачать это исследование, оно большое, да, и загрузить его в GPT. Вот смотрите, вы получаете исследование. Это, скорее всего, будет неизбежно. Если вам понравится какой-то метод, в который вы хотите прямо хорошо погрузиться, вам нужно будет вот это исследование получить, чтобы прямо хорошенько с ним проработать, потому что у меня векторной базе данных всё равно представлена саморизация. Хорошая самаризация, но это саморизация. А при помощи бота вы можете вытянуть определённое название, как это всё называется, ссылочка и подробненько с этим поработать. Вот, пожалуйста, всё, он выдаёт. Бот представил нужную ссылку, да, и вы можете дальше с этим работать. Сначала я, конечно, сделал просто вот эту табличку с ключевыми выводами, рейтингом, начал сам читать эту табличку. Понял, что какое-то Просто, ну, тяжело воспринимать информацию в виде вот этой таблицы. Кое-что, конечно, можно воспринять, но в целом не так легко. Потом я начал формировать книгу. Сформировал книгу из вот этого Экселя, написал скрипт при помощи GP по какому-то алгоритму извлекает и вот формирует такую книжечку. Потом я сделал, помимо книги, я решил сделать содержание. То есть можно просто пробежаться по содержанию и посмотреть краткие выводы. И если что-то понравится, какой-то метод, кликнуть на него и перейти сразу. Это будет очень удобно. Потом я сделал кучу обобщающих статей в HTML-формате, в PDF-формате они также вот представлены и в Markдау формате для того, чтобы Markдаун можно было вот этот Markдаун скормить GPT и поработать в рамках этого исследования. Например, вместо того, чтобы искать исследование, да, можно просто закинуть один из вот этих вот закинуть вот вот эти результаты сюда. И, пожалуйста, он просто берёт метод, который представлен, и формирует варианты промтов для того, чтобы вы на практике поняли, как с этим работать, потому что только читать вообще это неинтересно. У вас как бы должна зацепить какая-то информация и дальше уже всё, вы должны в GPT начинать работать с этим. И один из простых путей - это закинуть ему контекст в виде уже готовой статьи и с этой статьёй поработать. Так что работайте с таблицей. Таблица будет тоже предоставлена с PDF-документами и с моим ботом для того, чтобы освоить вот эти современные методы промтинга. Это мой первый элемент дайджеста, который я собираюсь выпускать регулярно. Буду обновлять бота, заполнять его новыми научными исследованиями и с какой-то периодичественностью буду выпускать дайдст обновлений новых методов, новых подходов для работы в нейросетях. Все эти исследования круто прорабатывают навыки промнжинеринга. Вы когда работаете, даже методы, которые использователи исследователи, они очень бывают оригинальные. И даже несмотря на то, что выводы могут относиться к какому-то программированию, которое вам не имеет отношения, сам метод, к которому они пришли, с которым они работали, вы можете применить в своей деятельности, в своей рак системе в чатах. Здесь очень много полезных методов для автоматизации. Yeah.