Nova Sapiens
Промпт-инженеринг на основе науки
Открыть платформу
Ежемесячные обновления от научного сообщества

2,200+ научно обоснованных техник
промпт-инженеринга для профессионалов

Ежемесячные дайджесты с практическими методами работы с LLM — от 104,751 учёного к вашим рабочим задачам. Адаптация любой техники под ваш контекст за 60 секунд.

2200+
Техник в базе
50-80
Новых каждый месяц
60 сек
До адаптации

Промпт-инженеринг — это непрерывное обучение

LLM эволюционируют ежемесячно, а вместе с ними появляются новые методы работы. Каждый месяц выходят 300-400 новых техник из низ50-80 отборных, которые решают конкретные проблемы.

Одна правильная техника = скачок в эффективности вашей работы

Все они систематизированы в каталоге платформы с удобными фильтрами по ролям, задачам и датам публикации.

Получайте новые техники промтинга каждый месяц

Для профессионалов

Nova Sapiens создана для тех, кто
использует LLM серьёзно

💻

Веб-разработчики

Генерация и отладка кода

📊

Маркетологи

Создание контента и стратегий

📈

Аналитики

Обработка данных и инсайты

⚖️

Юристы

Работа с документами

🤖

Создатели AI-агентов

Промпты для RAG-систем

🎯

SEO-специалисты

Оптимизация контента

Создано для профессионалов, которые хотят больше от LLM

Nova Sapiens — это платформа для тех, кто уже работает с ChatGPT/Claude/Gemini в профессиональных задачах и столкнулся с их ограничениями: галлюцинациями, потерей контекста, неточностью в сложных запросах.

Вы получите максимум пользы, если используете LLM для решения рабочих задач: генерации кода, анализа данных, создания контента, работы с документами или построения AI-агентов.

Если вы только начинаете знакомство с нейросетями и используете их для бытовых задач — возможно, стоит сначала освоить базовые возможности LLM, а затем вернуться к Nova Sapiens.

Начните прямо сейчас

Выберите подходящий план для вашей работы

⭐ Рекомендуем

PRO-подписка

1990₽/месяц

Отмена в любой момент

  • Доступ к 2200+ техникам
  • Ежемесячные дайджесты (50-80 новых методов)
  • 500 N-токенов для персональной адаптации
  • Постоянные обновления базы

Разовая покупка

3900₽за месяц

Без автопродления

  • Доступ к 2200+ техникам
  • Текущий дайджест месяца
  • 500 N-токенов для адаптации
  • Без ежемесячных обновлений

Подходит для знакомства с платформой

Откуда берутся знания: от arXiv до вашего рабочего промпта

Каждый месяц тысячи исследователей публикуют новые методы работы с LLM. Мы систематизируем эти знания и делаем их практичными.

Что такое arXiv

arXiv.org — крупнейший открытый архив научных препринтов в мире. Здесь публикуют свои исследования учёные из MIT, Stanford, Google Research, OpenAI, Anthropic и тысяч других институтов — до того, как работы попадают в журналы.

Свежесть данных

Новые исследования появляются ежедневно. Работа попадает в журнал через 6-12 месяцев, а мы работаем с актуальными методами сейчас.

Масштаб

4000+ работ ежемесячно только по LLM и промпт-инженеринга. Больше, чем кто-либо может прочитать самостоятельно.

Открытость

Все работы доступны бесплатно в PDF. Исследователи делятся знаниями с миром — мы систематизируем их для практики.

Качество

Авторы — профессионалы с мировым именем. Мы дополнительно фильтруем работы по практической применимости.

Ежемесячный цикл отбора

От 4,640 работ до 50-80 практичных техник

Проанализировано исследований от 104,751 учёного

1

4,640 работ

Поиск

Специализированные поисковые запросы по ключевым словам: GPT, LLM, prompt engineering, Claude, Gemini. Всё, что вышло за месяц по теме работы с большими языковыми моделями.

Автоматический поиск в категориях cs.CL, cs.AI, cs.LG
2

690 работ

AI-скоринг

Автоматическая оценка по 100-балльной шкале на практическую применимость. Можно ли использовать метод в обычном чате с ChatGPT/Claude без дообучения модели?

Минимальный порог: 50 баллов
3

~400 работ

Глубокое саммари

PDF скачиваются, текст извлекается, и продвинутый промпт на Claude Sonnet 4.5 создаёт детальное саммари объёмом ~12,000 символов.

💰 Основная часть бюджета: $300-400/месяц на API Claude
4

50-80 работ

Финальный дайджест

Ручная курация. Анализ методов на новизну — не только в рамках текущего месяца, но и в контексте всех накопленных знаний по промптингу. Отсекаются повторы и модификации без существенных улучшений.

Только уникальные и практичные техники

Результат для вас

Вместо 2 недель самостоятельного изучения тысяч работ и сотен долларов на тестирование

↓

Готовый дайджест с самыми практичными техниками
за 30-40 минут чтения

Хотите увидеть, как это работает?

Посмотреть каталог 2200+ техник

Начните использовать 2200+ техник прямо сейчас

Социальное доказательство

104,751 учёный.
Реальные люди, реальные открытия

За каждой техникой в каталоге стоят конкретные исследователи — не анонимные авторы, а профессионалы из ведущих лабораторий и университетов мира.

Это не просто цифра. Это 104,751 человек, которые посвятили своё время изучению того, как работают большие языковые модели, какие у них ограничения и как их обходить. Они публикуют свои находки открыто — на arXiv, чтобы знания были доступны всем.

Мы все должны быть благодарны этим учёным. Они двигают человечество вперёд, делятся результатами своих экспериментов, дают возможность применять передовые методы в работе.

Топ-авторы, чьи работы в каталоге

Исследователи из ведущих университетов и лабораторий мира

Yang Liu

Yang Liu

Публикации:288
h-index:59
Цитирования:15,908
Google Scholar
Yu Qiao

Yu Qiao

Публикации:132
h-index:147
Цитирования:111,440
Google Scholar
Tat-Seng Chua

Tat-Seng Chua

Публикации:78
h-index:139
Цитирования:96,950
Google Scholar
Yejin Choi

Yejin Choi

Публикации:77
h-index:128
Цитирования:76,288
Google Scholar
Hao Wang

Hao Wang

Публикации:128
h-index:113
Цитирования:53,408
Google Scholar
Iryna Gurevych

Iryna Gurevych

Публикации:57
h-index:93
Цитирования:56,509
Google Scholar
Yue Zhang

Yue Zhang

Публикации:110
h-index:89
Цитирования:30,777
Google Scholar
Julian McAuley

Julian McAuley

Публикации:64
h-index:88
Цитирования:45,349
Google Scholar
Xuanjing Huang

Xuanjing Huang

Публикации:111
h-index:78
Цитирования:33,086
Google Scholar
Jun Wang

Jun Wang

Публикации:121
h-index:76
Цитирования:30,338
Google Scholar
Kai Chen

Kai Chen

Публикации:118
h-index:62
Цитирования:28,297
Google Scholar
Wei Wang

Wei Wang

Публикации:128
h-index:42
Цитирования:6,932
Google Scholar
Yang Liu

Yang Liu

Публикации:288
h-index:59
Цитирования:15,908
Google Scholar
Yu Qiao

Yu Qiao

Публикации:132
h-index:147
Цитирования:111,440
Google Scholar
Tat-Seng Chua

Tat-Seng Chua

Публикации:78
h-index:139
Цитирования:96,950
Google Scholar
Yejin Choi

Yejin Choi

Публикации:77
h-index:128
Цитирования:76,288
Google Scholar
Hao Wang

Hao Wang

Публикации:128
h-index:113
Цитирования:53,408
Google Scholar
Iryna Gurevych

Iryna Gurevych

Публикации:57
h-index:93
Цитирования:56,509
Google Scholar
Yue Zhang

Yue Zhang

Публикации:110
h-index:89
Цитирования:30,777
Google Scholar
Julian McAuley

Julian McAuley

Публикации:64
h-index:88
Цитирования:45,349
Google Scholar
Xuanjing Huang

Xuanjing Huang

Публикации:111
h-index:78
Цитирования:33,086
Google Scholar
Jun Wang

Jun Wang

Публикации:121
h-index:76
Цитирования:30,338
Google Scholar
Kai Chen

Kai Chen

Публикации:118
h-index:62
Цитирования:28,297
Google Scholar
Wei Wang

Wei Wang

Публикации:128
h-index:42
Цитирования:6,932
Google Scholar
Yang Liu

Yang Liu

Публикации:288
h-index:59
Цитирования:15,908
Google Scholar
Yu Qiao

Yu Qiao

Публикации:132
h-index:147
Цитирования:111,440
Google Scholar
Tat-Seng Chua

Tat-Seng Chua

Публикации:78
h-index:139
Цитирования:96,950
Google Scholar
Yejin Choi

Yejin Choi

Публикации:77
h-index:128
Цитирования:76,288
Google Scholar
Hao Wang

Hao Wang

Публикации:128
h-index:113
Цитирования:53,408
Google Scholar
Iryna Gurevych

Iryna Gurevych

Публикации:57
h-index:93
Цитирования:56,509
Google Scholar
Yue Zhang

Yue Zhang

Публикации:110
h-index:89
Цитирования:30,777
Google Scholar
Julian McAuley

Julian McAuley

Публикации:64
h-index:88
Цитирования:45,349
Google Scholar
Xuanjing Huang

Xuanjing Huang

Публикации:111
h-index:78
Цитирования:33,086
Google Scholar
Jun Wang

Jun Wang

Публикации:121
h-index:76
Цитирования:30,338
Google Scholar
Kai Chen

Kai Chen

Публикации:118
h-index:62
Цитирования:28,297
Google Scholar
Wei Wang

Wei Wang

Публикации:128
h-index:42
Цитирования:6,932
Google Scholar

И ещё 104,739 учёных из сотен институтов по всему миру

Кто двигает AI вперёд в 2025 году

🇨🇳
55.4%

Китайские исследователи доминируют в топе. Yang Liu — 288 публикаций. Топ-10 почти полностью китайский.

⚡
2.42x

Активность китайских авторов в 1.3 раза выше (2.42 vs 1.84 публикаций на автора).

🌍
Остальной мир не отстаёт

58.6% уникальных авторов — некитайские. Среди лидеров:

🇺🇸США: Yejin Choi, Julian McAuley
🇸🇬Сингапур: Tat-Seng Chua
🇩🇪Германия: Iryna Gurevych
🇹🇼Тайвань: Hung-yi Lee

Азия доминирует в AI-исследованиях. Конкуренция глобальная. Отставать нельзя.

Почему это важно

Когда вы применяете технику из Nova Sapiens, вы используете научно обоснованный метод, а не «лайфхак из интернета»

Советы с Reddit/форумов

  • Анонимные авторы без экспертизы
  • Нет научного обоснования
  • Результаты не воспроизводимы
  • Невозможно проверить источник

Техники из papers

  • Научная база — метод описан с объяснением
  • Воспроизводимость — подтверждено экспериментами
  • Прозрачность — можно изучить оригинал
  • Автор известен — эксперт мирового уровня

В отличие от разрозненных постов в соцсетях, каждая техника имеет автора, которого можно проверить, и исследование, которое можно прочитать.

Загрузка контента...