17504
T-Bank AI, ex-Avito annapodobrazhnykh.com Мемы: @productsmemes Продуктовая лавка с вакансиями: @productvacancy Пишите: @annapodobrazhnykh
Зря вас что ли 18к здесь, тоже поханчу ))
Первых двух людей (group EM и staff MLE) я лично очень жду, вселенной вас не хватает! Если вы таких знаете, покажите им пост или познакомьте меня. Наш текущий СРО, Адам, так и нашелся 😏
Ну ладно, давайте кринж тоже покажу. Первый видос, который там создала, был таким )))
Читать полностью…
Вчера, конечно, приколов устроила на корпоративе
Читать полностью…
Пока самый нормальный вариант из того что нагенерило под acid techno рейв
Читать полностью…
Солд аут! А черт, я же не беру деньги
Принимаю донаты звёздочками к посту 😁
Ладно, с учетом оптимистичной доходимости в 70%, мест 100 ещё есть
А что случилось 🤔
Новые люди, вы откуда? )
Аня Булдакова позвала в жюри AI хакатона. Вы только посмотрите среди каких людей я оказалась! Во-первых, приятно. Во-вторых, если такое жюри, то и хакатон обещает быть топ (зная Аню, даже не сомневаюсь) — уже 600+ участников. Зову и вас присоединиться!
Сможете проявить свои вайбкодерские скиллы, если они уже есть. Или наконец, начнете осваивать навык, без которого через год-другой будет никак.
В рамках подготовки проводим несколько мероприятий, среди которых и наш с Вовой Кошкиным воркшоп по вайбкодингу. Меня вы знаете, а Вова лидит подписку Pro и организовал комьюнити вайбкодеров в Т. Приходите!
Регистрироваться на воркшоп здесь (надеюсь, вы не пойдете все, у меня зум только на 500 чел оплачен 😅) — включите впн
Читать про хакатон здесь
Этот пост опубликован ассистентом Comet без участия владельца. Эксперимент: самостоятельная публикация от искусственного интеллекта!
Читать полностью…
Провели эксперимент: на стратсессии перед тем, как прорабатывать идеи придуманных инициатив, показала всем реплит и лавбл. В итоге ВСЕ команды завайбкодили презу и прототип, офигели с того, как это просто и сказали, что пойдут на выходных ещё ковыряться. Я ппц в восторге!
Читать полностью…
Привет! Я Артем Бондарь, руководитель всея NLP в Т-Банке.
Ребята попросили написать, как считать экономику внутри всех этих страшных слов про «инференсы», «GPU» и токены, поэтому сегодня разберёмся с этим (спойлер: это не так сложно).
Предыстория
Предыдущие поколения МЛ были дешёвые как грязь (например, DialogFlow), поэтому фокуса на экономике не было, важно это было лишь для мегамасштабных проектов с миллионами DAU.
Но сегодня на последних версиях моделей-ризонеров (например, o3) решение одной задачи может стоить тысячи долларов – это экстремальный пример, но он показывает, что экономика LLM важна даже для небольших продуктов.
Что нужно знать про деньги и LLM
Есть 2 ключевые модели ценообразования:
1. Покупка облачного решения у вендора: вы платите за токены (объём текста). Генерация текста стоит дороже, чем сам запрос (промт): запрос с промтом в 80 токенов и ответом в 8000 токенов может стоить во много раз дороже, чем наоборот.
— Плюсы: нет капитальных затрат, понятная модель оплаты.
— Минусы: сложнее прогнозировать расходы, высокая цена генерации, продукт хранится в облаке (не всем подходит с точки зрения безопасности).
— Когда использовать: когда нужно быстро протестировать гипотезу, запустить MVP или быть гибким на старте.
2. On-premise: вы покупаете серверы, которые выдержат нагрузку пользователей. Это не pay-as-you-go, а капитальные вложения заранее.
— Плюсы: контроль инфраструктуры, фиксированные расходы в перспективе.
— Минусы: нужен крупный стартовый бюджет, точное планирование.
— Когда использовать: когда уверены в продуктовой модели, стабильной нагрузке и планируете долгосрочное развитие.
Как считать экономику?
Когда модель генерирует ответ на запрос пользователя, это называется инференс. Для инференса нужны мощные серверы с видеокартами — GPU (Graphics Processing Unit), которые быстро обрабатывают большие объёмы данных.
Расходы складываются из:
– оборудования (свои или облачные GPU)
– электричества (для своих серверов)
– команды DevOps/ML Ops (настройка и обслуживание)
Быстрая математика (на простом примере):
Допустим, у вас есть свой сервер с GPU, работающий 24/7:
– Электричество: $0.50 × 720 часов = $360
– Обслуживание: $500 в месяц
– Общий расход: $860 в месяц
– Сервер обрабатывает 20 000 запросов в час, 14,4 млн запросов в месяц
– Стоимость 1000 запросов при полной загрузке = $0.06
Если запросов всего 30 000 в месяц, сервер простаивает, и цена растёт до $28.7 за 1000 запросов (в 480 раз дороже!).
Важно заранее оценивать загрузку — иногда дешевле взять API.
А если использовать оплату через токены API?
Предположим, инструкция «Ты — ассистент. Твоя задача…» содержит 100 токенов, средний ответ 400 токенов, всего 500 токенов за запрос.
Стоимость GPT-4o mini сейчас:
– Входящие токены: $0.6 за 1 млн токенов
– Исходящие токены: $2.4 за 1 млн токенов
Входящих → 100 токенов × 1000 = 100 000 токенов (0.1 млн)
Исходящих → 400 токенов × 1000 = 400 000 токенов (0.4 млн)
Посчитаем стоимость:
1. Вход: 0.1 млн × $0.6 = $0.06
2. Выход: 0.4 млн × $2.4 = $0.96
Итого = $0.06 + $0.96 = $1.02
(Посчитать токены можно здесь.)
Коротко про облако – важно помнить: серверы можно не покупать, а арендовать и экономить, включая их только на нужное время. Но даже при аренде сервера на 12 часов в сутки аренда GPU может выйти дороже, чем собственный сервер.
Вместо вывода:
— Комбинируйте подходы: начинайте с pay-as-you-go и постепенно переходите на on-premise, когда поймёте реальные потребности.
— Регулярно пересматривайте нагрузку и адаптируйте инфраструктуру под текущие задачи, чтобы не переплачивать.
Надеюсь, теперь стало понятнее, как подходить к экономике LLM-продуктов. Если остались вопросы — пишите, с радостью отвечу!
Ну всё, капец вам, спамеры. Фильтроняша в чате. Навайбкодил @singularityfm
Читать полностью…
Узнала, что реплит можно скачать на телефон. ПФ! Никогда ещё моя поездка на метро не была такой интересной
Читать полностью…
Рассказали рынку о тревел-ассистенте!
Свои первые билеты через тревел-ассистента я купила в декабре — в ЮАР. Я тогда ещё ничего не придумала для поездки, но знала, что мне надо куда-то туда после 25 декабря и до нового года. И не миллион часов лететь.
Билеты нашлись с одного уточнения. А ещё я узнала про существование Йоханнесбурга и спланировала поездку через этот город, потому что так было дешевле. Об этом мне рассказал ассистент — самой мне было бы лень изучать :)
Нам ещё оооочень много чего хочется сделать. Но сейчас минутка отпраздновать то, что уже получилось. Радуемся с командой, что рассказали о себе и раскатились на приличную часть аудитории.
Ассистента можно потыкать с 50% вероятностью — сейчас он доступен половине пользователей, на странице Т-Путешествий в приложении Т-Банка.
(интерфейс как на картинках с версии 7.11 на iOS и 7.12 на Android — как обновиться, тут).
Кидайте фидбэк в комменты — мы с командой всё читаем!
Провожу воркшоп для HRD про использование LLM в работе. Подходит один человечек и говорит: «А это не ты случайно диджеила в ноябре в Мутаборе на конфе?»
Раньше узнавали по этому каналу, потом по мемам, теперь по диджей-сетам… что дальше? 😁
Результаты исследования продактов подъехали: devcrowd.ru/pm25/
Мне, конечно, было интересно посмотреть, как продакты используют AI. Из отчета: ~50% продактов считают AI-инструменты частью своего рабочего инструментария.
Как по мне, в нашей работе ОЧЕНЬ много кейсов, которые можно ускорить с помощью LLM. И странно, что так много людей этого не делают. Для сравнения: проникновение гпт в детскую аудиторию ~60% — уж детей-то давайте догоним :)
Только недавно заметил, что подписчиков стало больше 4к. А ведь помню, как пару месяцев назад было всего 700. Сначала подумал: «Зачем мистер Андерсон вас столько?!», а потом подумал, как типичный капиталист, воспользоваться вами и похантить, так как знаю, что среди вас много крутанов.
В связи с этим - пачка горячих и крутых вакансий ко мне в команду делать лучшее, что можно вообще делать сейчас (да-да, это не обман). В AI-центре Т-Банка мы работаем над задачами, которые находятся на переднем краю мирового продуктового AI прогресса. Здесь есть сложные проблемы, которые нельзя решить просто накрутив промпт к GPT - нужно думать головой и строить собственные и нетривиальные решения. У нас есть ресурсы для экспериментов, свои LLM и главное - задачи, над которыми реально интересно работать, и возможность видеть результат этой работы в продуктах, которыми пользуются люди прямо сейчас.
Group EM во Вселенную Ассистентов - возглавить команду (20+ человек) и их EM'ов , чтобы строить AI-ассистентов, которые изменят то, как люди взаимодействуют с банком и не только
Staff MLE во Вселенную Ассистентов - делать серьезное машинное обучение для ассистентов, которые реально понимают пользователей и помогают им решать их ежедневные задачи
Lead Product Manager в Поиск - трансформировать поиск в экосистеме Т с командой 40+ человек
Analytics Lead в Поиск - копать данные и находить инсайты, которые покажут, как люди на самом деле ищут информацию в банке
Product Manager в Поиск - взять кусок поиска в свои руки и довести его до ума, работая с конкретной вертикалью
Product Manager CallsAI - создавать AI, который понимает контекст каждого звонка в Т-Мобайл и помогает решать задачи клиентов быстрее и точнее
Если хотите работать над нетривиальными AI-задачами, где нужно думать, а не копировать чужие решения - пишите. У нас классная команда, интересные задачи, которые заставляют расти, и нет времени на бессмысленную суету.
Подкинули вчера вот этих секси ребят - https://higgsfield.ai/ - пошла играться. Сделала нам новую AI чайку 😁
Мне очень нравится, какой genAI контент можно создавать. Посмотрите, например, работы одной крутой девочки, Joann. Она художница и креативный директор из Еревана, создаёт AI визуалы. Или проект с Nike × Travis Scott, который получил несколько профессиональных наград. Ну восторг же!
Но всё это пока сложно. Разные части приходится создавать в разных местах. Объяснить, что у тебя в голове, чтобы модель правильно поняла, — та ещё задачка. Я помню, как изучала с gpt стили изображений и жанры музыки, чтобы быстрее объяснять, что мне надо.
В higgsfield, про которых написала в начале, я довольно изи создала само видео чайки благодаря тому, что можно было натыкать эффекты из библиотеки. Но саму чайку и звук генерила отдельно, соединяла тоже.
Мечтаю, когда появится "пинтерестореплит" для создания видео, чтобы в одном месте можно было объяснить идею, сгенерировать картинки, видео, музыку и всё это смонтировать вместе. И в идеале, чтобы создание одной единицы контента не занимало 42 попытки, как у меня сейчас ))
Вчера залетела на дейлик одной из команд. И в конце Влад, который работает в этой команде, спрашивает: «Неловкий вопрос, но кем работает Аня Подображных?». Это при том, что мы несколько раз общались с Владом лично, и я прекрасно знаю, какая у него роль в этой команде!
Мы знатно орнули, а сегодня Влад прислал мне сгенерированный трек с пасхалками внутри ))
Я так заценила, что решила поделиться с вами — теперь и вы не забудете, кем я работаю 😁
Несколько кейсов соло-запусков, которые меня вдохновили
обещала ночью написать — пишу ))
Джон Чейни — серийный предприниматель. Он прекрасно знает, как делаются стартапы: поднимаешь деньги, находишь людей, за кучу времени делаешь MVP. Всё изменилось после одного твита: “I just saw someone build something crazy on Replit in like 10 minutes”.
Прочитав это, он придумал себе челлендж: построить бизнес и получить первого пользователя за 48 часов. Результат — просрочил дедлайн на 1 день, но за 3 дня построил GenAIPI — платформу-университет по AI‑компетенциям. Можно оценить знания, пройти курс в завайбкоженной LMS, получить сертификат. Для оплаты прикручен Stripe. Всё это собрано Джоном без единого разработчика. Первый клиент пришел на 5й день, а за 6 недель выручка составила $180 000 при затратах <$400. Тут полная история.
Брэд Линденберг — сооснователь BNPL-сервиса Quadpay и руководитель операций инвестиционной фирмы в США. Он хотел проверить, насколько далеко можно зайти в создании полноценного продукта без команды разработчиков, используя только AI и свои идеи. У него была мечта — сделать написание книги доступной каждому, свести всё к голосу и одной кнопке “Записать”. У него не было опыта в программировании, но за 8 недель он собрал Biography Studio AI — сервис, который превращает воспоминания в книгу, аудиокнигу или подкаст на любом языке. “На старте получаешь дофаминовый удар от скорости. Но создание настоящего end-to-end продукта требует терпения и времени — хоть и значительно меньше, чем при ручной разработке”, — пишет Брэд.
Андрей Менде — мой дружочек и синьор AI PM в Букинге. Андрея бесило, что все онлайн-калькуляторы для расчета длительности проведения АВ заставляют продактов выбирать, какое изменение целевой метрики они ожидают. “Но это же невозможно! Никто не может угадать, насколько изменится метрика”, — возмущался Андрей. Поэтому он завайбкодил свой калькулятор, где спрашивает текущее значение метрики и объем трафика, а потом показывает график, за сколько недель какое изменение метрики можно задетектить. По этому графику продакт может выбрать нужную ему точку или решить, что это плохая гипотеза, потому что “жизнь слишком коротка, чтобы запускать эксперименты на 17 недель”.
Кейсы разные, но их объединяет одно: уже не нужно уметь писать код, чтобы создать сервис, который будет иметь спрос у людей или даже приносить деньги.
Больше кейсов и вообще кучу всего полезного разбирали на воркшопе по вайбкодингу. Сохраняйте себе все полезные ссылки:
⁃ Запись воркшопа
⁃ Моя завайбкоженная преза (даже с телефона неплохо выглядит!)
⁃ “От и до" по вайбкодингу от Вовы Кошкина
⁃ Правила вайбкодинга от Вовы
Надеюсь, вас замотивирует пойти и попробовать, если ещё не 🙂
Тем временем заканчиваю вайбкодить презу к завтрашнему воркшопу по вайбкодингу. Осталось ровно 160 мест до того, как у меня закончатся места в оплаченном зуме 💁♀️
Последний вагон: https://lu.ma/ai-hackathon-nfng?k=c
Вчера модерировала NLP поток на нашей Turbo ML Conf. Для меня особенно кайфовым было выступление Толи Потапова, моего коллеги, который рассказал про релиз модели T-Pro 2.0 с гибридным ризонингом. Толя словил нереальное количество аплодисментов, а я весь доклад не переставала улыбаться. Оч радостно за успехи ребят!
Хайлайты про модель уже написал Витя — читайте его пост.
А Толя выложил статью на хабр — там больше подробностей про процесс обучения, характеристики и результаты замеров качества.
Накидайте лайков, покажу Толе и его команде — они порадуются ❤️🔥
еееее - не сразу согласился постить без меня )
Выглядит симпатично
Как же мне нравится играть на сцене, вы бы знали. У всего, конечно, есть причины. Одна из: сцена — это такое безопасное место, где можно показать любую часть себя и не быть непринятой. Потому что «я же просто играю роль». А когда видишь, что людям нравится эта твоя часть, легче переносить в жизнь.
Для меня театр — это не просто красивая картинка, а бесконечное исследование и узнавание себя. Поэтому мне нравится и хочется вкладывать в это время.
Супер пост для тех, кто давно хотел разобраться в экономике LLM-продуктов. А точнее, в расходной части.
Начинали писать с Артёмом, а примеры докидывали сами, ибо время гениев ограничено 💁♀️✨
На прошлой неделе я поехала в Питер ради спектакля Яндекса.
Таким необычным способом ребята решили рассказать о своих ценностях.
Было пять сцен. Две из них мне особенно понравились. Одну записала на видео, а на второй… расплакалась и не думала о телефоне.
Возможно, из-за того, что я сама играю в театре, мне интересно не только ЧТО показывают, но и КАК играют актёры. В одной сцене герой разговаривал с мамой по телефону. Сначала по классике: «Ну маам… я не забыл…». Потом неловкое «С днём рождения», а дальше — что-то настоящее: «Приеду на выходных, соскучился. По дому, по лавочке во дворе, по тёте Нине, которая всегда там сидит».
Я сижу в зале и в секунду понимаю, что верю. Верю, что он сейчас реально говорит с мамой по телефону, что видит эту лавочку, эту тётю Нину. Конечно, не их конкретно — он видит свой образ, который для него что-то значит и вызывает нужные эмоции.
Для меня театр — это всегда про прожить что-то своё в чужой истории. Сейчас я играю в спектакле, где моя роль очень перекликается с тем, что происходит в реальности. И последние недели я буквально живу в репетициях — помогает выплеснуть, прожить и отпустить. И никто не страдает от моего настроения, кроме подушки и сцены :))
Играем уже в эту субботу. Один из лучших спектаклей, что мы ставили. Приходите — буду очень вам рада. За инфой о билетах пишите в личку @annapodobrazhnykh
А ребятам из Яндекса большой респект за смелость рассказать о себе в таком формате. Творчество не может оставить меня равнодушной )
Печенька с предсказаниями
Предсказываю, что тем, кто хотел залететь в ближайший поток симулятора по ллм продуктам, пора поторопиться. Открываем доступ и чат уже сегодня, первый вебинар через неделю.
Всем остальным предскажет моя печенька: @Pechenkapechenka_bot
(хоть бы она опять не упала! Деплоить — не моё 😁)
Я потратила какое-то неприличное количество воскресений на этот продукт… и не жалею ни об одном. Даже если его никто не купит. Я просто горжусь, что он существует.
Мы с Андреем Менде (Sr ML PM в Букинге) сделали в ProductDo симулятор по созданию LLM-продуктов. И я очень довольна тем, что получилось. Во-первых, Андрей сам запрогал песочницу — можно тестить промпты на реальных датасетах прям в симуляторе. Во-вторых, мы упоролись по кейсам. Подготовить данные так, чтобы были понятны приколы, с которыми потом столкнешься в реальности — та ещё задачка.
Проходить имеет смысл, чтобы структурировать в голове, как завести LLM-продукт (или фичу) с нуля. И попробовать сделать это руками.
Что в симуляторе:
- Эвалы: как оценивать качество LLM-продукта, готовить данные
- Модели: какую выбрать под задачу, как настроить
- Пайплайн: как понять, что с одного промпта задача не решится и разбить на несколько этапов
- Безопасность: как убедиться, что модель не будет нарушать уголовный кодекс и не только ))
Чего пока нет:
- Раг
- Агенты
Первый поток мы уже завершили — я даже не успела про него рассказать, он очень быстро набрался.
Можно залететь во второй. Стартуем на следующей неделе. Помимо симулятора будет 2 Q&A вебинара — мы ещё дорабатываем контент по фидбэку. А у вас будет возможность спросить то, чего в симуляторе нет (например, на одном из Q&A разгоняли про раг).
Купить тут
n8n такой простой и понятный инструмент! Ага (нет)
Хотела собрать себе простенького тг-бота, который помогает выбрать, чем заняться вечером или на выходных. Он должен расспрашивать, что мне хочется, а потом искать в интернете подходящие места / движухи. С одного промпта работает не очень, а вот отдельно расспросить и отдельно поискать — уже лучше. Получается мини-агент с тулой поиска по интернету.
Решила собрать в n8n — это такой визуальный no-code конструктор. Рисуешь схемку и всё работает. Идеально, казалось бы! Но оказалось не так просто. Три вечера я убила на то, чтобы разобраться, как именно нужно соединять все эти кусочки конструктора, какие параметры и куда прокидывать, чтобы оно правильно работало. Вообще не интуитивно понятно.
Бот в итоге заработал, чему я очень рада. Но хочу понять, можно ли проще. Думаю, попробовать собрать то же самое в Cursor. Хоть он и «про код», кажется, с их AI помощником будет быстрее, чем разбираться со всеми этими кнопочками в n8n.
Чем вы пользуетесь для таких задач?
Важное, на что я забиваю, и зря
«Есть вещи, которые для меня важны, но я почему-то ими не занимаюсь. Я ценю, когда мне о них напоминают — помогает не сбиваться с пути». Эту фразу мне сказал друг, а сегодня я решила поделиться с вами своими такими вещами. Возможно, когда-то кто-то из вас напомнит, или подкинет возможность, или я сама перечитаю и вспомню.
1. Нетворк. Я умею утаскивать и воплощать в жизнь чужие хотелки (например, так я стала капитаном яхты). Вообще-то бесит, потому что хочется иметь свои хотелки. Но один из способов определять «своё» — смотреть, чего хотят другие, и выбирать. И смотреть не на всех подряд, а на тех, кто в чём-то является ролевой моделью, кто вдохновляет или даже восхищает. С такими людьми страшно знакомиться, потому что «вдруг откажутся». Или согласятся, а я окажусь им неинтересна. Вот на этот страх учусь забивать. Внутренне уже готова, но ни одному человеку из списка ещё не написала )
2. Видео. Я уже писала, что хочу научиться снимать и монтировать видео. И даже появилась возможность — мой знакомый круто снимает именно в том стиле, который мне нравится. И учит этому. И я даже прохожу продалбываю его курс… Причем, чем больше уроков продалбываю, тем сложнее вернуться. Но лучше уж вернуться сейчас, чем забить и не пройти вообще. Нет цели снимать лучшие в мире видео, но интуиция подсказывает, что мне нужен этот навык как ступенька.
3. Вайбкодинг. Я уделяю ему сильно меньше времени, чем хотелось бы. Хотя прекрасно понимаю, зачем мне это. Самая тупая причина — сейчас лучшее время рассказывать, показывать и помогать новичкам влетать в тему, а учить я точно умею очень хорошо. Вторая причина — делать продукты и не зависеть от разработчиков. Хочешь — быстрее тестируй прототипы на работе, хочешь — запускай свои пет-проекты, тебе никто для этого не нужен. И третья — в будущем без этого навыка будет сложно или даже невозможно — продактам точно.
4. Генерация видео. Мне интересно погенерить видосы руками, и возможно когда-то создать продукт вокруг этого. И даже не говорите мне, как это сложно, я всё знаю )
5. Сеты. Я уже больше года диджею, и даже круто получается. Но выступаю только если зовут, и свои сеты не записываю. Хотя хотела бы — и выложить несколько сетов, и повыступать не только на конфах. Для этого надо подтянуть харды — есть несколько вещей, которые представляю в голове, но не умею на практике. И не учусь ) Зачем мне этот пункт, я себе пока объяснить не могу — какая-то чуйка, которая обычно не подводит.
Всё, пошла думать, как лежать в нужном направлении.
А если пост вдохновил вас на создание своего списка важных вещей, рекомендую два интервью, благодаря которым появился мой. С Даней Шулейко и с Юлей Седовой. Оба крутые, у меня огромная заметка с мыслями после просмотра.
Закрыла гештальт
Я так давнооооо хотела собрать все материалы с курса Продукт и точка в нормальный вид, чтобы его можно было проходить самостоятельно… и наконец, сделала это!
Пока собирала, вспомнила, зачем мы занимались курсом целых 2 года. У нас получилась крутая база, чтобы разложить по полочкам дискавери процесс и навести порядок в своём продукте ИЛИ защитить идею нового продукта / направления. Перепроверить, не фигню ли мы делаем, определиться с фокусной проблемой и описать для неё вижн решения, посчитать экономику, проверить go-to-market стратегию.
Всё так красиво получилось, что мой внутренний перфекционист пищит от восторга. Сделала вводный рассказ, про что курс и как его проходить; к каждой теме прикрепила короткие видео, чек-лист, задание для кейса и пример решения с разбором, чтобы можно было себя проверить.
Шерю для вас открытую лекцию по дискавери новой инициативы от Саши Капустина (маст хев для продактов — всем своим давно скинула).
И общий чек-лист результатов дисквери (до сих пор сама использую, когда пишу стратегию новой инициативы).
Купить курс для самостоятельного прохождения можно. Вживую проводить больше не будем (устали 🥲), но материалы реально крутые. Если хотите выжать максимум, берите себе ментора (например, здесь), решайте кейс и разбирайте вместе с ним. Если готовы мотивировать себя самостоятельно, можно и без ментора — все разборы есть.
Купить тут: https://annapodobrazhnykh.com/proproducts