Библиотека материалов
Блог Чатиума
От первого вопроса до работающего решения.
Claude Code: агент в терминале заменяет команду разработки?
Где Claude Code ускоряет разработку, почему агенту нужны проверяемые задачи и как использовать тот же подход для приложений Чатиума.
Читать →
Cursor AI пишет код. Кто превращает его в работающий продукт?
Что Cursor действительно меняет в разработке и что ещё требуется приложению: на примере кабинета заявок с AI-функцией в Чатиуме.
Читать →
HeyGen: нужен ли цифровой ведущий или достаточно хорошего сценария?
Когда цифровой ведущий HeyGen помогает обучению, а когда мешает: сценарий, проверка ролика и кабинет обновлений в Чатиуме.
Читать →
ElevenLabs вместо диктора: что выдаёт искусственную озвучку?
Как получить понятную озвучку ElevenLabs: подготовка текста, произношение, проверка цифр и кабинет аудиоверсий в Чатиуме.
Читать →
Kling AI: почему эффектный ролик ещё не готовая реклама?
Как оценивать ролики Kling AI для реальной рекламы: движение, товар, монтаж и простая система согласования в Чатиуме.
Читать →
Suno вместо композитора: где заканчивается удачный музыкальный черновик?
Когда Suno помогает с музыкальным черновиком, как оценить результат для ролика и собрать в Чатиуме удобную библиотеку вариантов.
Читать →
Nano Banana: можно ли изменить картинку и не потерять главное?
Nano Banana 2.1 для редактирования изображений: как задать границы изменений и проверить результат. Промпт для Чатиума и короткий пример вызова.
Читать →
Midjourney рисует красиво. Получится ли получить именно ваш товар?
Midjourney для товарных изображений: чем референс отличается от точного сохранения объекта. Готовим задания и сравниваем варианты в приложении Чатиума.
Читать →
NotebookLM знает ваши документы. Почему это ещё не помощник для клиентов?
NotebookLM теперь Gemini Notebook: где заканчивается исследование документов и начинается приложение для клиентов. Пример похожего сценария в Чатиуме.
Читать →
Llama — нейросеть с открытыми весами. Это бесплатная независимость?
Llama 4 Maverick: чем вызов открытой модели через API отличается от самостоятельного размещения. Практический сценарий и пример для Чатиума.
Читать →
Mistral AI: стоит ли смотреть за пределы привычных трёх брендов?
Mistral AI для нормализации заявок: пример на Large 4, работа со справочником, короткий API-вызов в Чатиуме и ручная проверка неоднозначных случаев.
Читать →
Grok 4.7 без соцсети X: что остаётся полезного для приложения?
Grok 4.7 как модель для приложения: отделяем доступ к соцсети от работы с вашими данными. Пример разбора обратной связи и короткий вызов в Чатиуме.
Читать →
Kimi AI: сможет разобрать проект, в котором вы сами запутались?
Kimi AI на практике: разбираем документы проекта с моделью K3.1 Pro. Промпт для приложения в Чатиуме, короткий вызов API и проверка выводов по источникам.
Читать →
GPT-6.1 Sol: зачем новая модель, если старые промпты ещё работают?
Переход на GPT-6.1 Sol: как проверить пользу новой модели на существующем приложении. Пример редакторского сравнения и короткий вызов в Чатиуме.
Читать →
Claude Sonnet 5.5: середина линейки, которой хватит для работы?
Claude Sonnet 5.5 для рабочих задач: превращаем запрос на функцию в критерии готовности. Промпт для Чатиума, пример результата и короткий вызов.
Читать →
Qwen API: как вызвать модель из Чатиума и сохранить смысл рабочего текста?
Qwen API через Чатиум: вызов модели на TypeScript и короткий промпт для редактора сообщений. Как сократить текст, сохранив сроки, числа и условия.
Читать →
Gemini 4 Argon: миллион токенов решает проблему длинных документов?
Gemini 4 Argon и длинные документы: почему большой контекст не заменяет структуру. Пример сравнения редакций, промпт и вызов модели из Чатиума.
Читать →
OpenRouter вместо десятка API: свобода выбора или лишний посредник?
Как выбрать популярную модель OpenRouter и вызвать её из Чатиума. API key, бесплатные варианты, рейтинг использования и короткий пример startCompletion.
Читать →
Nemotron 3 Ultra бесплатно: можно ли строить на этом рабочий сервис?
Бесплатный Nemotron 3 Ultra на OpenRouter: где заканчивается нулевая цена модели. Проверяем сценарий, ограничения и вызов из Чатиума.
Читать →
GPT-6 Luna: зачем переплачивать за флагман на каждой мелкой задаче?
GPT-6 Luna для потока обращений: когда узкая задача важнее громкого названия модели. Собираем сортировщик в Чатиуме и показываем короткий вызов.
Читать →
Нейросеть Xiaomi MiMo: неожиданная альтернатива привычным моделям?
Xiaomi MiMo-V2.6-Flash: что даёт мультимодальность и как начать с полезной текстовой задачи. Промпт для Чатиума и короткий пример API.
Читать →
Claude Opus 5.5: когда дорогая нейросеть действительно оправдана?
Проверяем, где Claude Opus 5.5 может окупить сложный разбор, а где достаточно простой модели. Промпт и короткий вызов из приложения в Чатиуме.
Читать →
Tencent Hy4 Preview обещает агентные задачи. Почему одного вызова мало?
Tencent Hy4 preview: чем ответ модели отличается от работающего агента. Собираем в Чатиуме планировщик задач и показываем минимальный вызов.
Читать →
GLM 5.3 Flash или GLM 5.3: зачем брать старшую, если хватает Flash?
GLM 5.3 и Flash различаются не только названием. Выбираем модель для разбора требований, сравниваем ответы и показываем короткий вызов в Чатиуме.
Читать →