Глоссарий: ключевые термины курса

Кому нужен этот файл

тем, кто встретил незнакомый термин в любом видео или тексте курса;
тем, кто хочет быстро уточнить значение слова, не пересматривая весь урок;
тем, кто только начинает и хочет заранее снять тревогу перед незнакомыми понятиями.

Как пользоваться

Не читай подряд. Используй как справочник: встретил термин — нашёл определение — вернулся к уроку.

Базовые понятия (Concept 1)

AI (искусственный интеллект) Общий термин для программ, которые умеют выполнять задачи, обычно требующие человеческого мышления: писать текст, анализировать документы, отвечать на вопросы. В этом курсе под AI чаще всего имеются в виду языковые модели.

LLM (Large Language Model / большая языковая модель) Тип AI, который обучен на огромном массиве текстов и умеет генерировать связный текст. ChatGPT, Claude, Gemini — это продукты, построенные на базе LLM. Модель не «знает» факты — она предсказывает наиболее вероятное продолжение текста.

Токен Кусочек текста, которым оперирует модель. Это может быть короткое слово, часть длинного слова, знак препинания или пробел. Слово «привет» — 1 токен, «автоматизация» — несколько токенов. Токены влияют на стоимость запроса и на то, сколько текста помещается в контекстное окно.

Контекстное окно (context window) Объём текста, который модель «помнит» в рамках одного диалога. Это как рабочая память: всё что ты написал + все ответы модели должны поместиться в это окно. Когда окно переполняется, модель начинает забывать ранние инструкции. Практическое правило: длинный чат = хуже следование правилам из начала.

Галлюцинация Когда AI выдаёт уверенный, правдоподобный, но ложный ответ. Это не ошибка и не баг — это следствие того, как работает предсказание текста. Модель не знает, что она врёт. Именно поэтому факты из AI всегда нужно проверять.

Модель vs продукт Модель — это «мозг» (GPT-5, Claude 4, Gemini). Продукт — это интерфейс и инструменты вокруг модели (ChatGPT, Claude.ai, Google AI). Один и тот же вопрос может дать разные ответы в разных продуктах, потому что продукт добавляет свои правила, инструменты и режимы поверх модели.

Промптинг (Concept 2)

Промпт (prompt) Текст запроса, который ты отправляешь в AI. Качество промпта напрямую влияет на качество ответа. Хороший промпт содержит: роль, задачу, контекст, формат и ограничения.

Системный промпт (system prompt) Скрытая инструкция, которая задаёт поведение модели на весь разговор. Ты можешь задать его через «Проекты» в Claude или «Custom instructions» в ChatGPT. Полезен, когда одни и те же правила нужны в каждом диалоге.

Few-shot (обучение на примерах) Техника, при которой ты даёшь модели 2-5 примеров нужного результата прямо в промпте, и она повторяет этот стиль/формат. Работает лучше абстрактных инструкций, когда нужно передать тон, структуру или стиль.

Итерация Последовательное улучшение результата через серию запросов. Первый ответ AI — это черновик, не финальный результат. Нормальный рабочий процесс: промпт → ответ → критика → уточнение → ответ лучше.

Чат и модели (Concept 3)

Стек (stack) Набор инструментов, которые ты реально используешь в работе. Например: Claude для текста + ChatGPT для research + Gemini для Google-документов. Не нужно покупать всё — нужно выбрать 1-2 инструмента под свои задачи.

Default tool (основной инструмент) Инструмент, который ты открываешь первым для данного типа задачи. Не «лучший вообще», а лучший для твоей конкретной работы.

Веб-интерфейс vs API Веб-интерфейс — это сайт (chatgpt.com, claude.ai), где ты общаешься с AI руками. API — это программный доступ к модели для автоматизации. На старте тебе нужен только веб. API — это уже для повторяющихся задач и интеграций (Concept 12).

Платформа доступа / агрегатор Сторонний сервис, который даёт доступ к моделям (Claude, GPT) через свой интерфейс. Может быть проще купить из России, но не даёт полный набор фирменных функций (Deep Research, Artifacts, Connected Apps и т.д.).

Product surface (функциональная поверхность продукта) Встроенные режимы и функции конкретного продукта: Deep Research, Artifacts, Canvas, Voice, Connected Apps, Codex. Именно эти функции отличают официальный продукт от платформы-посредника.

Deep Research (Concept 4)

Deep Research (режим исследования) Специальный режим в ChatGPT, Gemini и Perplexity, который автоматически ищет информацию в интернете, читает источники и собирает структурированный отчёт. Экономит часы на ручном поиске, но результат всё равно нужно проверять.

Источник (source) Конкретная ссылка, на которую AI опирается в своём отчёте. Не каждый «источник» надёжен: AI может неправильно пересказать статью или дать ссылку, которая не открывается. Всегда проверяй 3+ ключевых ссылок.

Лестница доверия Принцип проверки: первичный источник (данные, исследование) надёжнее вторичного (статья, пересказ), а вторичный надёжнее пересказа от AI. Чем ближе к первоисточнику — тем выше доверие.

Артефакты (Concept 5)

Артефакт (artifact) Интерактивный результат, который AI создаёт в отдельной панели: страница, чеклист, таблица, мини-инструмент. Отличается от обычного текста тем, что его можно нажимать, копировать и тестировать прямо в интерфейсе.

Canvas (холст) Редакторский слой в ChatGPT, где AI и ты работаешь над одним документом вместе. Canvas — это для редактуры текста. Artifacts — для упаковки в интерактивный формат. Это разные инструменты для разных задач.

Прототип vs продакшн Артефакт из AI — это прототип: рабочий черновик для проверки идеи. Это не готовый продукт для клиентов. Перед публикацией всегда проверяй: мобильную версию, кнопки, текст, логику пустых состояний.

Технические термины (Block 0)

VPN (Virtual Private Network) Программа, которая маскирует твоё местоположение в интернете. Нужна из России для доступа к Claude, ChatGPT и другим сервисам, которые блокируют российские IP-адреса. Подробнее: Block_0_Start/Text_07_VPN_Guide.md.

BIN (Bank Identification Number) Первые цифры номера банковской карты, которые указывают на страну и банк. Некоторые AI-сервисы проверяют BIN и отклоняют карты из определённых стран. Виртуальные карты с американским BIN решают эту проблему.

Термины, которые встретишь позже

Локальная модель AI-модель, которая работает на твоём компьютере, а не на сервере компании. Примеры: Ollama, LLaMA. Данные никуда не уходят, но требует мощный компьютер и технических знаний. В текущем курсе не разбирается — это отдельная тема.

Агент (agent) AI, который не просто отвечает на вопрос, а сам выполняет цепочку действий: ищет, читает, пишет код, вызывает инструменты. Разбирается в Concept 12.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Подход, при котором AI сначала находит нужные документы, а потом генерирует ответ на их основе. NotebookLM работает по этому принципу.

Практический результат

После этого файла у тебя должен появиться рабочий минимум:

ты понимаешь базовые термины, которые встречаются в стартовом блоке и в концепциях 1-5;
ты не путаешь модель, продукт, промпт, контекст, Deep Research и артефакты;
если незнакомое слово встретится дальше, у тебя есть одна точка, куда можно быстро вернуться.

Следующий шаг

Если ты ещё проходишь стартовый блок, вернись в Чеклист старта и закрой минимальный маршрут.

Если старт уже собран и термины стали понятнее, переходи в Обзор Concept 1 и открывай следующий урок.

Глоссарий обновляется по мере расширения курса. Если встретил термин, которого здесь нет, напиши в Telegram-тему "Q&A" клуба.