TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08

Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #contractdrafting

当前筛选 #contractdrafting清除筛选
English Law Report

@enlawreport · Post #1762 · 06.11.2025 г., 05:20

💼💥 Юристы тратят часы на переписывание рискованных пунктов договоров — но теперь это можно сделать одним промптом. Представляем Clause Surgeon: инструмент, который моментально находит риски и предлагает готовые редлайны в английских договорах. Мастер-промпт: "You are a Magic Circle–calibre contract editor. Given the CONTRACT TYPE = [CAPS], JURISDICTION = [ENGLISH LAW], COUNTERPARTY POWER = [STRONG/MEDIUM/WEAK], and RISK TOLERANCE = [LOW/MEDIUM/HIGH], review the CLAUSE: """[PASTE CLAUSE]""" 1. Diagnose risks in a bullet list tagged [Severity: Low/Med/High] with citations to standard practice. 2. Offer two alternative rewrites: (A) Aggressive pro-client, (B) Balanced market-standard. 3. Add a one-paragraph client-facing rationale in plain English. 4. Provide a redline version if possible. 5. Output JSON too: {“risk_tags”:[], “severity_max”: “High/Med/Low”, “pick”: “A/B”, “one-line”: “…”}. Style: concise, precise, no fluff". Попробуйте этот промпт на практике и поделитесь результатом — покажите, как Clause Surgeon лечит рискованные пункты. #EnglishLawReport#LegalPrompts#ContractDrafting#PromptEngineering#ClauseSurgeon#LegalAI#MagicCircleStyle#EnglishLaw

English Law Report

@enlawreport · Post #1877 · 20.01.2026 г., 07:54

⚡️Юристы и фаундеры часто спрашивают одно и то же: почему контракт выглядит нормально, а потом внезапно превращается в проблему. Ответ почти всегда один: red flags были в тексте. Просто их не увидели вовремя. Я собрал 10 точечных Red Flag чек-листов по ключевым контрактным зонам риска. Не учебник и не теорию, а практический инструмент: что именно смотреть, где чаще всего прячутся ловушки и как их распознать до подписания. Это те пункты, из-за которых: – бизнес теряет деньги – юристы спорят постфактум – споры доходят до арбитража Что внутри пакета ☝️ 1. Terms & Definitions Определения, которые меняют смысл всего договора 👉Купить на Tribute 2. Continuous Supply Непрерывность поставок и иллюзия обязательств 👉Купить на Tribute 3. Best Efforts Самая опасная формулировка в английском праве 👉Купить на Tribute 4. Step-in Rights Когда контрагент может зайти в ваш бизнес 👉Купить на Tribute 5. Price Adjustment Как цена «плывет» после подписания 👉Купить на Tribute 6. Escalation of Costs Перекладывание рисков роста расходов 👉Купить на Tribute 7. Time Is of the Essence Когда сроки превращаются в оружие 👉Купить на Tribute 8. Holdback Деньги удержали. Формально законно 👉Купить на Tribute 9. Payment Upon Approval Оплата, которая может не наступить никогда 👉Купить на Tribute 10. Exclusivity Эксклюзивность, которая связывает руки 👉Купить на Tribute Почему это стоит купить – каждый чеклист решает одну конкретную проблему – применимо сразу к договору, который лежит у вас на столе – экономит деньги, время и нервы – идеально для due diligence, contract review и переговоров Если вы работаете с контрактами и не хотите учиться на собственных спорах — это must-have набор. Выберите один чеклист под текущий договор или заберите все и закройте основные зоны риска разом. #contractdrafting#legalrisk #redflags#englishlaw #commercialcontracts #duediligence#legalstrategy #contractreview#arbitrationready #inhousecounsel#founders #businesslaw#legaltools #lawyerslife#contractrisk