Портфолио и кейсы фрилансеров по промпт-инжинирингу

Задача: разработать систему создания фотореалистичных референсов для карточек товаров на маркетплейсах — с учётом специфики разных категорий (декор, одежда, аксессуары, мелкая бытовая техника). Цель — дать покупателю возможность «примерить» товар в быту, повысить конверсию и сократить затраты на студийную съёмку. Исходные данные: Референс-материалы: коллажи из 2–3 изображений (общий вид товара, детали, пример использования в интерьере/на модели). Целевая аудитория: широкий спектр пользователей маркетплейсов (20–45 лет), ориентированных на визуальную оценку перед покупкой. Платформа генерации: KlingAI Image 3.0 (или аналоги с поддержкой фотореализма). Результат:Серия из 3 фотореалистичных кадров, соответствующих требованиям маркетплейсов: Композиция: товар — центральный объект, окружение подчёркивает его назначение, но не отвлекает внимание. Детализация: проработаны ключевые характеристики, важные для принятия решения о покупке. Атмосфера: нейтральный, но живой контекст, вызывающий эмоциональный отклик и ассоциации с повседневным использованием. Стиль: единый визуальный язык серии, подходящий для размещения в карточке товара. Достигнутые цели: Повышение конверсии за счёт наглядной демонстрации товара в релевантном контексте. Сокращение сроков и бюджета на подготовку контента по сравнению с реальной фотосъёмкой.

Демонстрационный кейс: пример структуры промпта, а не юридическое заключение и не результат для реального клиента. Сценарий первичного просмотра договоров: извлечь стороны, предмет, суммы, сроки, ответственность, приемку и расторжение; затем показать пропуски и спорные места со ссылкой на пункт. Каркас задает роль ассистента, допустимые выводы, формат JSON и таблицы, правило «не додумывать», шкалу уверенности и обязательные цитаты. Система не подменяет юриста, а формирует вопросы для проверки человеком. Тесты включают неполные данные, противоречивые сроки и приложения. Каждый вывод должен быть проверяем по источнику.

Чат-бот в Telegram, который превращает голосовое сообщение в структурированную задачу и заводит её в CRM. Пользователь надиктовывает поручение на ходу, бот распознаёт речь, извлекает исполнителя, срок и контекст, создаёт запись и возвращает карточку на подтверждение. Стек: n8n, Telegram Bot API, Whisper для распознавания речи, LLM через AI Agent ноды, CRM через API, база данных для состояния диалога и логов. Для кого: команды, где задачи ставятся в мессенджере и теряются, а CRM не заполняется, потому что это долго. Голос убирает трение между «подумал о задаче» и «задача в системе». Функционал: - приём голосовых и текстовых сообщений - распознавание речи и разбор свободной формулировки в жёсткую JSON-схему - пересчёт относительных сроков («в четверг», «через неделю») в точную дату с учётом часового пояса - уточняющий диалог: недостающие поля бот переспрашивает, а не додумывает - хранение контекста диалога во внешней БД, так как n8n не помнит состояние между запусками - маршрутизация сценариев: постановка, просмотр, смена статуса создание задачи в CRM с привязкой к сущностям - логирование сбоев распознавания, недоступности API и невалидных ответов модели На что обратить внимание: - эффект считается не в удобстве, а в доле задач, которые доехали до CRM - модель вызывается только для разбора языка, поэтому эксплуатация стоит предсказуемо - идут персональные данные: нужны согласие и понимание, где они хранятся - блочная архитектура: смена CRM или LLM затрагивает одну ветку

Привет! Я составляю промпты (текстовые запросы) для нейросетей: Midjourney, Stable Diffusion, Bing, DALL-E, Leonardo. Что я делаю: Промпты для изображений (персонажи, локации, арты, обложки) Промпты для видео (Runway, Pika, Kaiber) Промпты для музыки (Suno, Udio) Пакеты промптов под конкретную нишу (игры, аниме, фэнтези, киберпанк) Цены: 1 промпт — 300 руб Пакет 10 промптов — 2000 руб Промпт-пакет под проект (30+ промптов) — от 5000 руб

Разработала решение по дообучению локальной языковой модели Vikhr-Llama для создания текстов в уникальном стиле бренда. Идеально для проектов, где важна индивидуальность и "человечность" коммуникации. Ключевые фишки: 1 Индивидуальный стиль: Модель генерирует тексты, которые невозможно отличить от написанных человеком, но при этом они полностью соответствуют Tone of Voice вашего бренда. 2 Экономия на серверах: Дообучение и запуск модели возможны на обычном ноутбуке благодаря технологии LoRA. 3 Полная приватность: Все данные и генерации остаются на вашем устройстве. 4 Универсальность: Подходит для сторис, постов, ответов на вопросы, email-рассылок. Результат: Ускорение создания контента, сохранение уникальности бренда и снижение затрат на копирайтинг.