---
title: 'Если бы я изучал ИИ в 2026, я бы делал это!'
source: 'https://youtube.com/watch?v=94rNcxDEGRY'
video_id: '94rNcxDEGRY'
date: 2026-09-18
duration_sec: 887
channel: 'AI Прорыв'
---

# Если бы я изучал ИИ в 2026, я бы делал это!

> Source: [Если бы я изучал ИИ в 2026, я бы делал это!](https://youtube.com/watch?v=94rNcxDEGRY)

## Summary

The video presents a practical, three-level framework for learning AI, arguing that most online advice is outdated or overly theoretical. It emphasizes choosing one model, mastering context, and building an AI system to truly leverage AI's power.

### Key Points

- **The Problem with Learning AI** [00:00] — Most people quit learning AI within a week because 80% of online advice is outdated or pure theory. The solution is a three-level framework.
- **Level 1: Choose One Model** [00:47] — Top AI models have converged in capability for average users. Focus on one model to learn transferable skills like thinking with AI, not just button-pushing.
- **Model Selection: The Big Three** [02:22] — Grok and Perplexity are dismissed for beginners. The 'Big Three' are ChatGPT, Claude, and Gemini. Choose based on paid access, use case, and personal vibe.
- **Always Use the Most Powerful Model** [05:30] — Free versions are weaker. Manually switch to the most powerful model for real tasks, as it can break down requests, notice missing context, and build on it.
- **Prompts Are Not the Main Thing** [06:36] — With modern models, the prompt matters less than the context. Focus on providing outcome plus context, not crafting elaborate prompts.
- **Three Ways to Provide Context** [07:56] — 1) Name frameworks (e.g., 'pyramid principle'), 2) Give live examples of good output, 3) Connect your tools (email, Drive, Notion) so the AI can access context directly.
- **Level 2: Use Projects for Recurring Tasks** [09:19] — Projects are persistent homes for recurring tasks, containing instructions, knowledge files, and memory. They prevent starting from scratch each time.
- **Level 3: Build an AI System** [10:27] — Projects are isolated rooms. An AI system connects them, pulling context from multiple projects and updating itself from feedback, becoming smarter over time.
- **AI System Options** [11:38] — Three levels: built-in assistants (e.g., Google Assistant), no-code tools like Coze, and advanced tools like Cursor or Codex for those comfortable with code.
- **Real-World Example** [12:30] — The creator combined three projects (scriptwriting, editing specs, video packaging) into one system to analyze patterns and improve content. Also uses a 'reconciliation' technique to refine AI's voice.

### Conclusion

The video provides a clear, actionable roadmap for AI learning, emphasizing depth over breadth and the importance of building a connected system. The key is to start with one model, master context, and gradually build a system that grows with you.

## Transcript

Если ты серьезно сядешь изучать AI, то скорее всего бросишь уже через неделю. Не потому что это очень сложно, а потому что 80% того, что тебе советуют в интернете,
это либо устарело еще в прошлом году, либо чистая теория, которую ты не откроешь ни разу в жизни. Я потратил на эти грабли больше, чем хотел бы признавать. И если бы мне пришлось начинать с нуля прямо сейчас, я бы выкинул почти все и оставил только три уровня.
Они строятся друг на друге, как этажи. И к концу видео ты точно поймешь, на каком этаже застрял лично ты и что делать дальше. Шаг первый, с которого все начинается.
Выбери одну модель и копай только ее. Звучит странно? И все закричат, пробуй все, сравнивай.
Но смотри, пару лет назад модели реально отличались. Одна умела одну, другая другую. Сейчас топовые модели подтянулись друг к другу так плотно,
что для обычного пользователя разница между ними, это разница между отличной и чуть по-другому отличной. Я уточняю еще раз, для обычного среднестатистического пользователя
Понятно, что у нейронок есть специализации Но если ты не кодер, не профи в сценариях Или не работаешь с миллионами символов каждый день То разницы ты не почувствуешь Все ведущие и я и компания смотрят друг другу через плечо
И копируют удачные фишки за пару месяцев Поэтому базовые функции у всех одни и те же Проекты, память, голос, работа с файлами.
Что это значит для тебя? Как только ты по-настоящему разобрался в одной, этот навык переезжает на любую другую почти без потерь. Ты учишься не кнопкам чат запяти, ты учишься думать
вместе с AL, а это работает везде. Окей, а из чего вообще выбирать? Давай отсечем лишнее, чтобы не было иллюзии выбора из 50 вариантов.
Грок отмазка. Я ничего не имею против Илона, но по реальным задачам он сейчас просто не догоняет лидера. Это мимо. Пертлексик. У него нет своей передовой модели.
Это по сути очень хороший поисковик, который настроен поверх чужих моделей. Инструмент супер полезный, но как дом для обучения не совсем подходит.
Китайские открытые модели. Цена шикарная, но для новичка как основная рабочая лошадь они пока на полшага позади западных. И остается большая тройка.
Чаджи 5, Клод и Джиминай. Какая из трех твоя? Не угадывай. Выбирай по трем простым принципам. Принцип первый. Платный доступ ввёт бесплатный. Всегда. Если ты сидишь на бесплатном таджики-ки,
но на работе тебе дали платный Gemini, иди к Gemini и не думай. Разница между бесплатной и платной версией – это ничуть лучше, это другой собеседник. На бесплатной тебе по умолчанию
Часть за пяти самый взрослый. Больше всего пользователей, больше всего туториала и очень силен в поиске. Если твоя работа – ресерч, копать
информацию – тебе сюда. Клод заточен под текст и код. И вот тут важно даже для не технических людей, когда ты просишь разобрать таблицу или построить красивую диаграмму, то внутри все
это собирается на коде. Клод в этом особенно хорош, плюс он лучше всех держит твои инструкции и не уплывает в сторону. Джимми Найс. Твой выбор, если ты крутишь текст, картинки, аудио и видео одновременно. Он единственный, кто переваривает смешанные медиа как родные. Скинул ему видео своей тренировки, он разберет технику по кадрам. И, само собой, если ты живешь в гугл доках, почте и диске, он уже стоит у тебя дома.
Принцип третий и не смейся – вайб. У каждой модели свой характер. Звучит как ерунда, но работает это напрямую. Чем тебе приятнее ей пользоваться, тем чаще ты ее открываешь.
А чем чаще ты ее открываешь, тем быстрее растешь. Навык – это просто частота, помноженная на время. И да, если выбрал, а через месяц передумал – переезд
не страшен. У всей тройки есть импорт памяти. Заходишь на стройки модели, жмешь импортировать память, и твоя история переезжает за тобой. Никакой привязки на всю жизнь.
Окей, модель выбрал. Молодец. Теперь подпишись на этот канал. Это обязательно нужно в рамках обучения AI. Я тебя уверяю.
Помнишь, я просил запомнить про самую слабую модель по умолчанию? Вот, вернулись. По умолчанию тебе почти всегда подсовывают облегченную версию. Она быстрая, она дешевая для компании.
И она тупее той, за которую ты платишь. Поэтому правило простое. Для реальной задачи всегда вручную переключайся на самую мощную модель, до которой дотягиваешься. Разница огромная.
Мощная модель не просто отвечает. Она раскладывает твой запрос на шаги, замечают то, о чем ты даже забыл сказать, и достраивают контекст сама. Это буквально одно нажатие в выпадающем списке, но именно его пропускают.
И потом жалуются, что AI тупой. Кстати, ты заметил, что я до сих пор ни слова не сказал про промпейт? И это не случайно, потому что промп давно не главный.
И сейчас я объясню, что на самом деле важнее. Вот мысль, которая сэкономит тебе сотни часов гугления лучшие промпты. При нынешней мощности моделей твой промп почти перестал решать качество ответа.
Допустим, тебе надо выбрать ресторан для босса. Вариант первый. Ты 10 минут расписываешь длинный промп, что босс любит, что не ест, какой бюджет, какая атмосфера, стараешься, формулируешь.
И второй вариант. Ты просто кидаешь AI список ресторанов, куда бы входил с удовольствием в прошлом и говоришь, найди закономерность, предложи
Твой старый навык описывать, объяснять, формулировать никуда не делся. Просто теперь он превращается не в простыню текста, а в умение быстро дать модели нужное сырье.
Outcome плюс контекст. результат, который ты хочешь, плюс правильный контекст .
Все. Окей, а где этот правильный контекст брать? И тут три способа. Способ первый – называй фреймворк по имени. Вместо того, чтобы абзацом объяснять, как перестроить
отчет, я говорю – перепиши по принципу пирамиды. Два слова несут больше смысла, чем целый абзац описания. Модель уже знает этот принцип. Не пересказывай его, просто назови.
Способ второй. Давай живые примеры того, как выглядит хорошо. Примеры содержат все то, что ты забыл бы прописать словами. Ожидание руководителя, привычки команды, негласные форматы.
Тебе надо написать еженедельный апдейт, не глиссиный формат. В стать 2-3 простых одобренных апдейта, добавь черновик заметок и скажи, напиши за эту неделю в том же стиле.
И готово. Способ третий. Подключи свои инструменты. Твой лучший контекст уже лежит в почте, на гугл диске, в флаг или в ноушене. Подключи низко, я и напрямую.
И ему не придется ничего скачивать и заливать вручную. Он сам берет то, что нужно. И вот теперь, как этот контекст не терять. Для всего, что ты делаешь регулярно, есть штука под названием проекты.
Проекты – это постоянный дом для повторяющейся задачи, чтобы не начинать каждый раз с чистого листа и не пересказывать и я одно и то же по десятку раз. Внутри три вещи.
Первое – инструкции проекта, правила, которые действуют всегда. Цели, ограничения, твои нельзя. Второе – файлы знаний, справочные материалы, исходники, примеры, твои феймворки.
И третье – память. Ее AI ведет сам и отмечает ключевые точки внутри этой задачи. Покажу на себе. У меня в клод есть проект «Тренер». Он дает рекомендации по моей программе.
Если я, скажем, потяну плечо, он это запомнит и будет уводить меня от упражнений на плечо, пока оно не заживет. Мне не надо напоминать, он держит это в памяти проектов. Маленький,
но жирный совет. Где можешь, давай файл в формате Markdown. Это раскурение.nd, а не pdf. Модели читают их легче и обрабатывают дешевле. Но у проектов есть стена. И вот об эту стену все
все упираются на третьем уровне. Каждый проект – это закрытая комната. Мой проект-тренер ничего не знает про мой проект с медицинскими анализами.
Они не разговаривают друг с другом. И вот тут на сцену выходит AI-система. Это надстройка, которая делает две вещи, незаступные обычным проектам. Первая – она вытаскивает контекст сразу из нескольких проектов.
2 2
«Слушай, на поездку на баню у тебя денег нет». Никакой отдельный проект такого бы не сказал, он видит только свою комнату. Второе. Система сама обновляется после обратной связи.
Знания не сбрасываются, они накапливаются. И чем дольше ты работаешь, тем умнее становится связка. Какие тут есть варианты? Три по уровню сложности.
Самый простой – это встроенные системы от самих компаний. Тот же ассистент от Google уже подключен к твоей почте, календарю и диску прямо из коробки. Заходишь, и они почти настроены.
Минус – контроля меньше, и ты играешь по их правилам. Средний уровень, что-то вроде код код, сделано как раз для не технических людей. Контроля
заметно больше, но придется один раз сесть и настроить под себя. И тяжелый уровень, это инструмент вроде код код или кодекс. Это та же система только на стероидах,
настраивается под что угодно, мощность огромная, но тебе надо быть на ты с кодом. Давай покажу зачем это все, на реальном примере. Раньше у меня было три отдельных проекта.
Написание сценариев, ТЗ под монтаж и правильная упаковка видео. Три закрытые комнаты. Я свел их в одну систему. Она сопоставила все данные и помогла мне проанализировать мои видео. Какие
паттерны я повторяю, где я кажусь достаточно скучным, какие триггеры использую чаще всего и чего не хватает моему каналу в целом. Ни один из трех проектов в одиночку не соединил бы эти
точки. Это дело только система, потому что она видит сразу все комнаты. И второй прием, который я гоняю постоянно, это сверка. Ильяй отдает черновик сценарию. Я правлю его под свой голос,
режу, переписываю, добавляю свои словечки, а потом прошу, раздари мои правки и запомни, как я говорю. Система разбирает каждое изменение и выводит правила на будущее. Чем больше правок
я отдаю, тем точнее в следующий раз оно звучит как я, а не как робот. Давайте берем все в одну картинку. Три этажа. Уровень первый. Выбери одну из большой стройки. Вручную включи самую мощную
модель и копай вглубь, не распыляйся. Уровень 2. Пойми какой контекст реально помогает AI и вкладывай его в проекты, чтобы не повторялся по второму.
И уровень 3. Сдержи проекты в одну систему, которая умнее по мере того, как ты ей пользуешься. Большинство людей сейчас сидят на первом или на втором этаже.
И это нормально. Это не отставание. Разрыв между «я пользуюсь AI» и «я пользуюсь AI хорошо» всегда был почти невидимым. Со стороны его не разглядеть.
Но пока одни копят 40 складок с туториалами и не открывают ни одной, ты уже выбрал модель, собрал первый проект и работаешь руками. Вот в этом вся разница.
И если ты хочешь собрать свою первую AI-систему по шагам, без воды и без хода, у меня уже есть видео ровно про это. Оно вот здесь. Жми и переходи с первого этажа сразу на третий.