💰 Anthropic 380 milliárd dolláron

Szia! 👋

Az Anthropic 30 milliárd dollárt vont be, 380 milliárd dolláros értékeléssel. A story nem a chatbotról szól: a Claude Code a GitHub nyilvános commitok 4%-át írja, és ez az arány egy hónap alatt duplázódott.

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 Anthropic 30 milliárd - ⏱️ 1 perc

• 📌 Claude Skills - ⏱️ 2 perc

• 📌 GPT-5.3-Codex-Spark - ⏱️ 1 perc

• 📌 AdCreative.ai - ⏱️ 30 mp

• 📌 Neural networks - ⏱️ 40 mp

⏱️ Teljes olvasási idő: ~5 perc

📊 Nem lesz LinkedIn x AI workshop

Helyette az összes eddigi tapasztalatomat egy bármikor visszanézhető oktató anyagba sűrítettem.

Ebben a rendszerben nincs titok, csak a nyers számok az elmúlt fél évből:

• Közel 900.000 impression (megtekintés)

• 160.000+ elért egyedi fiók

• 6.200+ követő

A kurzus február 27-én érkezik, DE mivel itt vagy ezért van lehetőséged kedvezményesen hozzájutni.

Kedd éjfélig a LINKEDIN3000 kuponkóddal, 24.990 Ft helyett csak 21.990 Ft.

Mit fogsz megtanulni?

• Felépítesz egy működő LinkedIn tartalomgyártó rendszert, amivel kevesebb idő alatt készítesz jobb posztokat.

• Megtanulod, milyen poszt típusok működnek és hogyan kutatsz témákat AI-jal.

• Beállítasz egy saját AI asszisztenst, ami ismeri a hangnemed és célközönséged.

• Készítesz egy lead magnetet, amivel feliratkozókat gyűjthetsz.

Kinek való?

Vállalkozóknak, szakértőknek, tartalomgyártóknak, akik komolyabban akarnak foglalkozni a LinkedIn-nel. Több megkeresést, több bevételt.

Siess ez a lehetőség nem áll fent sokáig

További részletek

🚀 n8n workshop viszont indul!

Már több, mint 30-an megtanultak az előző workshopokon saját AI agentet építeni

🔥 n8n Alapok Workshop - február. 27. (Max. 15 fő)

🚀 Építsd meg az első saját AI ügynöködet, ami helyetted dolgozik.

💼 Anthropic: 30 milliárd, 380 milliárd értékelés

Az Anthropic február 12-én bejelentette, hogy egy 30 milliárd dolláros Series G kört zártak, a cég értékelése 380 milliárd dollár lett. A kört a szingapúri GIC és a Coatue vezette, befektetők között van a Microsoft, NVIDIA, BlackRock, Sequoia, JPMorgan Chase.

A Claude Code run-rate árbevétele 2,5 milliárd dollár fölött van, és 2026 eleje óta duplázódott. A GitHub nyilvános commitok ~4%-át Claude Code írja – ez az arány egy hónap alatt duplázódott. A pozícionálás: enterprise AI és agentic coding, nem chatbot.

💻 Claude Skills: építs egyszer, használd mindig

A Claude Skills egy moduláris tudáskészlet-rendszer: speciális "skilleket" hozol létre ismétlődő feladatokra (riportok, adatfeldolgozás, brand guidelines), Claude automatikusan aktiválja őket, amikor relevánsak.

🔧 Hogyan működik

Egy skill egy mappa: SKILL.md utasításfájl + referenciaanyagok (sablonok, CSV-k) + opcionális szkriptek (Python, JS). Claude beszélgetés közben szkenneli a skilleket, csak a relevánsakat tölti be – kompozitív, hatékony.

🛠️ Létrehozás 5 perc alatt

Új chatben: "Segíts skill-t létrehozni negyedéves riportokhoz", tölts fel anyagokat (sablonok, példák). Claude kérdez a folyamatról, létrehozza a SKILL.md-t (név, leírás, utasítások, példák), csomagolja fájlokkal. Settings > Capabilities > Skills-ben aktiválod, teszteled.

Manuálisan: írd meg a SKILL.md-t (név, mikor használod, lépések), add hozzá a fájlokat/szkripteket.

📋 Mitől jó egy skill?

Egy konkrét, ismétlődő workflow-t old meg. Van egyértelmű "mikor használd" leírása. Van benne 1-3 valós példa input–output. Rövid, fókuszált utasításokat ad, nem próbál "mindent tudó szuper agent" lenni.

SKILL.md szerkezet:

• Név: rövid, workflow-alapú (pl. "Hello AI Newsletter Editor")

• Leírás: 2-3 mondat, mikor használd, mit csinál, mit NEM csinál

• Rules/Guidelines: hangnem, formátum, tiltott dolgok

• Examples: 1-3 valós példa, teljes input + elvárt output-részlet

⚡ Best practice-ek

Tartsd fókuszban: külön skill minden fontos workflow-ra, ne egy óriás skill. Légy tömör: túl hosszú skill kiszorítja a chat előzményt. Használj példákat: 1-3 példa drasztikusan javítja a minőséget. Adj konkrét output-formátumot: fejlécek, listák, JSON/Markdown. Definiáld, mikor NE használja.

🔄 Iteráció: nem papíron lesz jó

1. Futtass 3-5 tipikus feladatot skill nélkül, mentsd az outputokat (baseline).

2. Építs egy minimál skillt az alapján, ami hiányzott.

3. Ugyanazokat a feladatokat futtasd a skillel, hasonlítsd össze.

4. Csiszolj: pontosíts szabályt, adj új példát, vegyél ki felesleges részeket.

5. Használd éles workflow-ban, jelöld fel a tipikus hibákat – következő iteráció inputja.

🚫 Tipikus hibák

"One skill to rule them all" – mindent belepakolnak, lassú lesz. Regény hosszúságú instrukciók, konkrét szabályok helyett homályos elvárások. Nincsenek példák, Claude nem érti, mit jelent a "jó" nálad. Nincs "mikor használd / mikor ne" rész, rossz kontextusban is előjön.

📺 GPT-5.3-Codex-Spark: valós idejű kódolás

Az OpenAI bejelentette a GPT-5.3-Codex-Spark modellt, az első valós idejű kódolásra optimalizált Codex-modellt. 15× gyorsabb token-generálás, 128k kontextus támogatás.

Elérhető: ChatGPT Pro előfizetőknek elérhető Codex felületen, CLI-ben és VS Code bővítményben.

💎 AdCreative.ai: hirdetéskreatívok perc alatt

Az AdCreative.ai teljesítmény-fókuszú platform, ami hirdetésképeket, videókat és szövegeket generál különböző hirdetési platformokra (Meta, Google, LinkedIn, TikTok).

Konverzió-fókuszú hirdetéskreatívok automatikus generálása. Creative Scoring AI: előre jelzi, melyik kreatív fog jobban teljesíteni. Weboldal-URL-ből automatikus hirdetés-generálás. Integráció hirdetésfiókokkal, a teljesítményadatok alapján tanul.

👉 Próbáld ki: adcreative.ai

🛜 Neurális hálók egyszerűen

A neurális háló egy gépi tanulási modell, amely a biológiai agy működését utánozza, rétegekbe szervezett mesterséges neuronokkal. Főleg mintafelismerésre használják: kép-, beszédfelismerés, keresőalgoritmusok.

A háló több rétegből áll: bemeneti réteg, rejtett rétegek, kimeneti réteg. A neuronok között súlyok és küszöbértékek vannak.

📬 Te már használod a skilleket?

📨 Csak válaszolj erre az emailre.