Итак, вы наконец-то выкатили в мир свой стартап или микросервис. Поздравляю — это не просто шаг, это рывок. А дальше начинается самый интересный этап: выстраивание доверия. Потому что, как бы ни был хорош ваш продукт, первый пользователь, первый партнер и первый инвестор пойдут не на лендинг, а в Google или Яндекс.

В этой статье я покажу, как буквально за один вечер можно заложить фундамент цифровой репутации для стартапа или рet-проекта: заполнить выдачу управляемыми упоминаниями, получить первые качественные ссылки, усилить доверие к бренду и даже немного подстегнуть трафик. Без магии, без бюджетов, без агентств. Только вы, браузер и системный подход. Всё, что рассказываю, покажу на примере микросервиса, который мы запустили этой весной. Примеры публикаций — в тексте, результаты стратегии — в финале.

Всем привет! На связи Вадим, старший разработчик компании STM Labs. Хотите избавиться от ограничений пуш-сервисов и взять пуш-уведомления под полный контроль?

В этой статье мы глубоко погрузимся в процессы работы пуш-уведомлений, рассмотрим пример создания своего транспорта пушей и создадим Flutter-плагин для поддержки
собственного решения.

В завершающей части руководства от Google мы фокусируемся на лучших практиках и тонкостях мастерства промпт-инжиниринга. Изучаем все аспекты работы с БЯМ: от контроля температуры и Top-K/Top-P параметров до применения таких техник как промптинг с отступлением, цепочки рассуждений и ReAct. Разбираем преимущества использования структурированных форматов и переменных в промптах. Завершается статья практическими советами по документированию, тестированию и оптимизации промптов. Это не просто руководство — это комплексная система знаний, позволяющая максимально эффективно использовать возможности больших языковых моделей.

Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга, базовыми настройками БЯМ и ключевыми техниками промптинга. Вторая часть посвящена более продвинутым и специализированным методам, которые существенно расширяют возможности работы с языковыми моделями и позволяют решать более сложные задачи.

Оригинальная публикация фокусируется в основном на моделях Gemini и сервисе Vertex AI от Google, однако описанные техники и рекомендации универсальны и применимы практически ко всем современным большим языковым моделям (GPT, Claude, Llama и др.).

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google.

Это первая часть из цикла трех статей, где мы разберем основы промпт-инжиниринга и базовые техники взаимодействия с большими языковыми моделями. Вы узнаете, как настраивать параметры моделей, использовать различные типы промптов и получать предсказуемые, релевантные результаты. Несмотря на фокус оригинала на Gemini/Vertex AI, описанные принципы применимы ко всем современным моделям ИИ.