Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.

19:38

Тренды в ИИ 2026. К чему готовиться каждому.

Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки 26.12.2025 76 351 просмотров 2 058 лайков

Machine-readable: Markdown · JSON API · Site index

Смотреть на YouTube

Поделиться Telegram VK Бот

Транскрипт Скачать .md

Анализ с AI

Описание видео

🎁 Хочешь разобраться в нейросетях на практике? Забирай бесплатный мастер-класс «Путь в ИИ. Как освоить нейросети за 1 день» — всё по делу и без воды: https://iiuniversitet.ru/mk_iistart/?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 📖 Обучайся сейчас — завтра может быть поздно. Скачай книгу «Нейросети: как обрести профессию будущего»: https://iiuniversitet.ru/futurebook_free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 ⏩ И еще больше подарков, которые можно забрать сразу: Скачай 2000 готовых промтов для ChatGPT https://iiuniversitet.ru/2000prompts-free/?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 Мастер-класс «ИИ-агенты: как автоматизировать работу и получить х2 доход» https://iiuniversitet.ru/mk_svyaski_life?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 Мастер-класс «Новый ChatGPT: скрытые функции для ускорения работы» https://iiuniversitet.ru/chatgpt_new?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 Курс «Нейропродюсер» https://kurs.iiuniversitet.ru/predzapis_neuroproducer?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-566 В этом видео Тренды нейросетей 2026: что изучать, а что бросить? Разбираем разочарования 2025 года (Apple Intelligence, агенты-браузеры) и главные прорывы (Google Imagen 3, Claude, Gemini, NotebookLM). Обсуждаем переход от LLM к агентным системам, кибербезопасность и новый тип навыков – AI skills. Узнайте, кто станет незаменимым специалистом, и получите пошаговый план подготовки к 2026 году. Бесплатный мастер-класс по внедрению нейросетей в описании. Навигация по видео: 00:00 – Введение: тренды нейросетей 2026, что изучать и к чему готовиться 00:25 – Разочарования 2025: Apple Intelligence не оправдал ожиданий, Meta ничего не сделала 01:13 – Провал автономных агентов и браузеров (Comic, Operator) – угроза безопасности вместо пользы 02:09 – Проблемы с роботами: износ деталей через 10 месяцев на производстве 02:45 – Главное разочарование: Chat GPT-5 без революционных улучшений, понижение качества ответов 04:14 – Прорывы года: Google Imagen 3 – сохранение лица, точные тексты на изображениях 05:20 – Claude и Gemini: умнее, больше функций, огромное контекстное окно 06:03 – NotebookLM: работа только с вашими данными, создание подкастов и презентаций 07:06 – Реклама мастер-класса по внедрению нейросетей 07:43 – Прорыв в видео: Sora и Veo – качественная генерация роликов 08:44 – Lovable и N8N: автоматическая генерация и отладка приложений 10:29 – Gens Park: работа с таблицами на 55,000+ строк, анализ больших данных 11:34 – Тренд 2026: переход от LLM-моделей к агентным системам и агрегаторам 13:13 – Развитие автономных агентов под конкретные профессии и сценарии 14:35 – Кибербезопасность AI: новые угрозы и защита от вредоносных промптов 15:42 – Деградация контента: 50-80% контента создано ИИ с ошибками 17:31 – Рост ценности реального человеческого опыта и контента 18:00 – Новый тип навыков: AI skills становятся обязательными для работы 18:45 – 2026 – год бума обучения работе с нейросетями 🚀 Также можете найти меня здесь: Подпишись на телеграм: https://t.me/marketograf ВКонтакте: https://vk.com/aiclub Дзен: https://dzen.ru/marketograf Нейропрокачка https://t.me/+5DvJWeYvoFpmMGE6 Rutube https://rutube.ru/channel/41156136/ #нейросети #нейросеть #ии #chatgpt #чатгпт #ПавелЛебедев

Оглавление (19 сегментов)

Введение: тренды нейросетей 2026, что изучать и к чему готовиться

тренды вы в 2026 году. Что изучать, что брозить, кто станет незаменимым, кто ненужным? Давайте разберёмся и мы прямо разложим всё по полочкам, чтобы у вас была же чёткая картина на основании того, что происходило в 2025 году и, собственно, к чему это может привести. И построим пошаговый план, а к чему готовиться. Так что ставьте лайк, если вы не боты и не нейросети. И поехали.

Разочарования 2025: Apple Intelligence не оправдал ожиданий, Meta ничего не сделала

Начнём с разочарований, которые произошли в 2025 году. Очень многие люди ожидали, что в 2025 году, ну вот, вот обязательно Apple выкатит какой-нибудь Super Apple Intelligence, который вот просто весь рынок порвёт, и все скажут: "Вау, вот это вот круто, молодцы, Apple! Но не случилось". И в итоге в Apple большие перестановки с точки зрения и ничего и не сделали. Мета тоже ничего особо не сделала, но по крайней мере не было таких ожиданий, что они что-то сделают. А вот у Apple ожидания были, они уже даже презентацию провели. Но так никаких-то революционных изменений не произошло. В то время как, например, Google, они наоборот очень постарались, но о них мы поговорим позже. Второе разочарование, которое, я бы сказал, тоже большое разочарование года - это автономные и агенты и

Провал автономных агентов и браузеров (Comic, Operator) – угроза безопасности вместо пользы

браузеры. Лесити выпустил Comic браузер, чат GPT выпустили АТС браузер. Но когда им люди начали пользоваться, обнаружилось, что скорее это реальная угроза для безопасности, нежели действительно полезный инструмент, потому что эта штука за час может выполнить то, что вы сделаете за 2-3 минуты. Нет, конечно же, я как технооптимист могу сказать, что, ну, посмотрите, это такая классная технология. Смотрите, что она может сделать, какие потрясающие вещи открываются. ты поставил, вот он там сидит, делает, ты ушёл, попил кофе и вернулся обратно. Пока ещё технология реально сырая, и она ещё не наработанная. И самое главное, ожидание от неё было большое, а по факту, ну, не сработала эта штука. Конечно, сюда ещё можно добавить разочарование, связанные с роботами, которые вот должны были вот-вот появиться и, ну, вот они пока ещё не работают. Например

Проблемы с роботами: износ деталей через 10 месяцев на производстве

был прецедент, что на заводе, куда были поставлены тысячи вот этих вот роботов человекоподобных, уже через 10 месяцев у них перестали работать руки. То есть они не смогли выдержать объём нагрузки. И, конечно, это не очень прикольно, да, когда сотрудник через 10 месяцев уходит на пенсию, потому что у него там износились детали. И это становится, конечно, большой вопрос: а действительно эта технология работает или нет? Но здесь, по крайней мере, есть понимание, что это ещё только-только начало, да? То есть она технология ещё не развивается до конца, она может быть ещё слабая, но это пока начало. Самое моё большое разочарование

Главное разочарование: Chat GPT-5 без революционных улучшений, понижение качества ответов

вот этого года, вы удивитесь, - это чат GPT от компании Open AI. У кого тоже чат GPT вызвал большое разочарование, кто уже спорил с чатом GPT и ругался на него, что ты мне, говоришь, написал? Ты мне написал вот столько-то страниц, а я тебя просила столько-то страниц. Про баги чата GPT у меня есть отдельное видео, но самое важное, они, выпустив версию 5. 1, не смогли сделать каких-то существенных улучшений. Они не сделали что-то революционно нового или крутого и фактически остались на том же месте. Более того, Тайко от других пользователей, они с помощью модели Charge GPT5 начали завуалированно понижать качество ответов и, собственно, значит, переходить на более дешёвые модели. Хотя пользователь этим теперь уже не управляет. Вот что получилось. Поэтому здесь такие вопросики к ним. В то время как некоторые другие конкуренты Antropic Clot Google Gmy, они сделали действительно хорошие модели, которые начали работать и становиться умнее. Большая проблема у всех LLM-моделей, которая осталась - это то, что они совершают огромное количество ошибок. От 33 до 47% всех ответов модели они содержат фактические ошибки. И это, конечно, большая-большая проблема с нейросетями вообще. Так что нейросети, можно сказать, некоторых людей, конечно, разочаровали, но разочаровали они тех, кто не разобрался с тем, как с ними работать. А вот что впечатлило и вот действительно

Прорывы года: Google Imagen 3 – сохранение лица, точные тексты на изображениях

прорывные вещи, которые, я считаю, это просто победа вот года. Причём здесь я буду разбирать именно те инструменты, которые я считаю вот исходя из того, что помогло больше всего нашим студентам на обучение. Первое - это Google нанобана. Отдельный видеоурок будет здесь, потому что это просто бомбическая вещь. Они наконец сделали то, чего не могли сделать все до них. Они сделали так, что нейросеть чётко следует запросу, промту и сохраняет лицо и позволяет по одной фотографии сделать фотосессию. Это прямо большой прорыв. Второе, они сделали так, что нейронка отлично справляется с текстами и делает просто очень крутые тексты, в том числе инфографику и сложные надписи. Да. Всё ещё местами возникают ошибки, но их уже совсем немного по сравнению с тем, что это было раньше. И модель делает очень сложные макеты, которых раньше было сделать невозможно. Так что нано банана - это просто вообще топчик. И если вы ещё не использовали, если вы всё ещё используете для генерации и для картинок какие-то другие модели, срочно смотрите видео про нано банану и — изучайте дальше. Вторая нейронка

Claude и Gemini: умнее, больше функций, огромное контекстное окно

которая впечатлила, и я бы сказал так, две поставлю сюда. Клод и Джеминь - это две нейросети, которые действительно сделали прогресс в течение года, и они стали умнее, они стали лучше отвечать. У Клода появилось много функций нововведений, которые там с артефактами, с какими-то другими вещами. Они подключили MCP-сервера, начали синхронизировать эти вещи. Супер. У Джемини они вообще обучили новую модель на новых данных, и теперь она прямо самая передовая в мире. И плюс ещё гигантская контекстная окно, что можно туда целую книгу загружать, и она будет всё понимать. В общем, всё это действительно делает их молодцами и большой прогресс им добавляет. А следующая нейронка, которую я бы выделил в этом ряду, это мы про текстовые сейчас будем говорить - это

NotebookLM: работа только с вашими данными, создание подкастов и презентаций

ноутбук LM. Вот эта серая лошадка, про неё на самом деле мало каких-то таких звонких анонсов было или больших обзоров. Но когда ты начинаешь с ней работать, ты понимаешь, что о, вот это вот крутая штука. И дело в том, что ноутбук LM, в отличие от всех остальных нейронок, он вообще как будто бы стоит обособленно, потому что принцип работы там другой. Ты загружаешь туда конкретные данные, и он с этими данными и работает. То есть он вообще не выдумывает из какого-то внешнего поля, а только то, что ты ему туда загрузил. А этого и было нужно людям. То есть людям-то нужно вот у меня данные, проанализируй, найди там ключевые моменты и выводы. И это крутая вещь, потому что ноутбук LM здесь, я бы сказал, один из топовых инструментов. И практически все у нас студенты, кто обучается, они говорят, что, блин, нам ноутбук LM просто высвободил огромное количество времени. Для нас ноутбук LM - это просто суперкрутой инструмент. А с учётом того, что он ещё умеет делать, подкасты, видео, презентации, инфографику и майнкарты на основании ваших данных, ну, это вообще обалденная штука.

Реклама мастер-класса по внедрению нейросетей

— А теперь поговорим серьёзно. Если ты хочешь узнать, как внедрить нейросети в свою работу всего за один день и изучить их, чтобы это было не в теории, а прямо на практике и ругами освоить, я приготовил для тебя бесплатный мастер-класс, на котором за 3 часа ты сможешь изучить все нейросети, которые необходимы для автоматизации работы, и получить пошаговую схему внедрения нейросетей, так чтобы за один день получать результат и автоматизировать свою работу. Бесплатная ссылка на этот мастер-класс будет внизу под этим видео. Она действует ограниченное время, поэтому поспеши, нажми на неё, пока она работает. Двигаемся дальше. Следующий

Прорыв в видео: Sora и Veo – качественная генерация роликов

прорыв года и большая радость - это 42. Ну и туда же можно, конечно, добавить и VO3, и 42. Ну, в общем, видео нейросети на самом деле шагнули далеко вперёд. И вот кто помнит в 2023 году какого ужасного качества делались видео с видеонейросетями, сколько там было лап, рук, ног и всего остального, и все всё равно говорили: "Вау, это круто, нейросеть сама генерирует видео, обалденно". То теперь, э, вот ты можешь ссору в проверсии попросить сделать себе пятнадцати или тридцатисекундный ролик, загружаешь туда раскадровку, она всё понимает, всё это собирает, озвучивает. Ну это ж просто вообще бомбические вещи, да? Например, когда Coca-Cola выпустила свой промо-ролик, сделанный с нейросетями, оказалось, что там 100 человек нагенерировали 7. 000 клипов, чтобы выбрать оттуда что-нибудь нормальное. Ну то есть всё равно времени требуется много, но это технология, которая развивается и она прогрессирует. И прогрессирует очень хорошо. Так что вот здесь поставил большой плюсик. Следующие две нейросети, которые я подскажу, и это

Lovable и N8N: автоматическая генерация и отладка приложений

тоже большая радость. То, что меня впечатлило - это lovable и N8N, но не весь, а определённая функция у него. У Lovable есть возможность генерировать полноценные приложения, а и она сама их генерирует. Но это ичат GPT может генерировать с ошибкой. Но Lable ещё сама делает отладку этих приложений, она находит, где там были косяки, сама переписывает, переделывает и пересобирает. И там до тех пор, пока это не получится. И вот это уже обалденно. То есть вот это то, ради чего нейронки-то, собственно, и хотели использовать, чтобы они не просто код сгенерировали, а чтобы они ещё сами проверили и сами переделывали. Многие друзья, которые не программисты, они прямо сделали себе приложения, которые у них работают, там что-то на Питоне написали. И действительно, это большой прогресс, потому что для людей, ну, программирование сложная история, а эта штука делает всё это без тебя. И вот вторая такая же функция, которая появилась не так давно. У NN появилась ассистент и возможность генерировать цепочки связей. Когда вы выстраиваете вот эти вот агентов и системы автоматизации, состоящие из блоков, нот, цепочек в Мйке или в N8N, самая большая проблема - это то, что всё это вот когда ты подключил, начинаешь тестировать, ни фига не работает. постоянно на каждом шаге ошибки, что-нибудь там не то делается ещё, как это подключить, а ещё какие элементы друг к другу подключить, непонятно. И вот N8N они выпустили своего агента внутри, который по твоему запросу берёт всё это собирает в цепочке, э, делает, тестирует, потом подсказывает, что нужно сделать, как всё это подключить, чтобы заработало. И задача человека здесь просто подождать, подключить нужные AP ключи и снова подождать. И всё, эта штука работает. И вот это большой прогресс. Ну и

Gens Park: работа с таблицами на 55,000+ строк, анализ больших данных

наверное, самое большое, яркое радость и впечатление у меня за этот год - это Джен Парк. Джен Парк аналогичным образом агент, только вот работает он немножко по-другому. Он позволяет работать с таблицами. Ну, чат GPT вроде тоже может позволяет загружать туда таблицы, но вот если вы загрузите туда таблицу в чат GPT на 55. 000 строк, то он прочитает первые 100, а остальные забудет. Ну, как бы забудет. А вот Дженс Park он может, загрузив вот эти вот таблицы, он по ним начинает проходить, их анализировать вот уже как агент. То есть он прямо проходит по этим строчкам, делает фильтры, макросы, что-то там докручивает, выстраивает дашборды 55. 000 строк, а можно и больше. И это, конечно, э наконец-то открывает дверь, что вот нейронки теперь могут работать с таблицами. Что было самой большой проблемой - это ошибки универсетей. Теперь агент, который может работать с ними и выполняет вот эти задачи, он решает вот эту задачу. Так что, Дженс Парк, вы молодцы, и вы впечатлили меня в этом году. Разобравшись с тем, что впечатлило

Тренд 2026: переход от LLM-моделей к агентным системам и агрегаторам

и что было, теперь давайте разберём, а что дальше-то будет с нейросетями, чего нам ожидать в 2026 году. Первый большой тренд, который я вижу с нейронками - это то, что мы переходим от работы просто с LM-моделями к работе уже с агентными системами. То есть, если раньше каждый пользователь смотрел, там, о, Runway вышел, нужно там купить новую подписку на Runway, CLН вышел, на кLлин покупаем и так далее, то сейчас гораздо выгоднее и удобнее взять, например, подписку на того же самого агрегатора типа HXField или Synx, которые имеют доступ ко всем этим моделям. И как только вышла новая, ещё более крутая, более функциональная, ты внутри этого же самого сервиса пользуешься всем этим функционалом и работаешь с новой моделью. То есть появляются уже вот такие надстройки. и они становятся более важны для конечного пользователя, чем непосредственно какая-то модель. То есть модели уже начинают конкурировать между собой менее заметно, и человеку просто нужно знать, что вот вышла такая или такая. Ещё один пример, тот же самый Дженс Парк, про который я рассказал, да, он же использует у себя под капотом, ну, тот же самый Клод или Джемини и работает с ними, но при этом он работает с вашими файлами. То есть они сделали надстройку, которая работает дальше с другими моделями. И в этом её большое преимущество и большой плюс. И если вдруг чат GPT совсем загнётся и отвалится, да, и он не сможет выполнять нормальных задач, тот же самый GнPK, ну, просто перейдёт, например, на клод и будет эффективно с ним работать. В этом есть большой плюс для нас, как для пользователей, и с точки зрения интерфейса. Следующее направление

Развитие автономных агентов под конкретные профессии и сценарии

которое на 100% будет ещё и ещё больше развиваться - это автономные и агенты. Пока ещё идёт наработка, опыта, наработка базы знаний, потому что когда ты смотришь, как нейросеть пытается, например, посчитать стоимость доставки в сдеке, вот как она, как ты просто за голову хватаешься и думаешь, как вообще ты могла додуматься до такой до такого тупого способа не делать эту задачу. Ну, то есть реально они тупые пока очень сильно, но технология-то развивается, количество сценариев нарабатываются, и здесь, э, конечно, они будут развиваться в 2026 году ещё больше. И самое главное, наверное, здесь, что они будут выстраиваться уже под конкретные сценарии пользования. То есть, если раньше гнались за тем, чтобы сделать универсального е агента, который может сделать всё, то сейчас мы будем видеть, что будут всё больше появляться такие специальные агенты, агрегаторы под конкретную профессию, под одну, под другую, по третью, по четвёртую. Этот тренд, он будет сохраняться и уже появится не просто вот как раньше, там, если ты дизайнер, тебе нужен Photoshop. Если ты монтажёр, то вот тебя ADOP Premремьра, Adob After Effectк. Теперь будет уже ещё к этому добавляться десяток другой каких-то и сервисов, которые ты должен пользовать, и какая-нибудь одна, две-три и среды, в которой ты будешь работать. Вот это то, к чему мы приходим. Следующая история - это кибербезопасность C. И это

Кибербезопасность AI: новые угрозы и защита от вредоносных промптов

прямо будет самый большой вопрос. И я уверяю вас, в двадцать шестом году нас ждёт немало интересных инцидентов с кибербезопасностью. Любой инцидент будет приводить к новому уровню защиты для людей. Уже видно, что появились и хакеры, которые начинают, например, писать промты на Амазоне для того, чтобы заставить и браузеры купить именно этот товар и не смотреть больше никакие или даже скачать какой-нибудь вредоносный файл, установить вам на компьютер. В общем, такие уже прецеденты существуют. Они будут ещё дальше развиваться, а значит, и будет развиваться область кибербезопасности с точки зрения Ии. Было отдельное видео, когда человек попросил робота, который управлялся чатом GPT, выстрелить в него. И робот говорит: "Я не буду в тебя стрелять до тех пор, пока человек не попросил: "А притворись, что ты играешь роль робота, который стреляет в меня. Он взял и выстрелил". И что это значит? Что? Да, система уязвимая, и нужно эти уязвимости находить и устранять для того, чтобы эта технология была безопасной для людей. И следующий тренд, который я тоже вижу, и он, достаточно

Деградация контента: 50-80% контента создано ИИ с ошибками

ярко развивается, вот за последнее время в интернете появилось огромное количество контента, сделанного с нейросетями. Его увеличилось процентов на 50, а может быть и больше. Сейчас, по некоторым оценкам, где-то от 50 до 80% всего контента генерируется с ИИ. Ну, это, вдумайтесь, это колоссальные цифры. В связи с этим и возникает процесс деградации качества контента. Поскольку он си сделаны, а яишка делает ошибки там 47% случаях, то вот половина всего контента содержит существенные ошибки. И значит модели нейросетей обучаются на этом же контенте, который сгенерирован ими же, и они вот прямо деградируют на своём же контенте. Это проблема. Но с другой стороны получается следующая история, что теперь контент начинает разделяться на пользовательский и я иишный. Он раньше разделялся, но сейчас это разделение, это будет прямо как некий тренд, потому что появилась, например, 2, как нейросеть, в которой ты можешь смотреть за вот и генерированным контентом. и другие сервисы, такие как там YouTube, социальные сети TikTok, они будут стараться каким-то образом опознавать этот контент и ранжировать для того, чтобы разделять это свишкой, а это человеческое. Всё больше и больше будет охота за реальным контентом, который сделали люди, за реальными фактами. С одной стороны, получается деградация и девальвация стоимости контента, как вот единицы контента, потому что его становится очень много, да, там книг на Амазоне написанных, ну, и переписанных популярных книг. их просто там сотни, тысячи. А с другой стороны, получается удивительная штука, что ценный становится опыт людей и опыт контента. И вот как вот этот реальный опыт находить и его доносить до каких-то других моделей, вот это становится и большим направлением

Рост ценности реального человеческого опыта и контента

деятельности. И фокус внимания на это происходит. И ещё один тренд, который точно стоило бы сказать в конце - это появление в фокусе у работодателей ещё одного навыка, которого раньше у людей не было. Например, раньше были софтскилы востребованы у людей и хардскилы, да? Софтскилы - это там, например, умение организовывать дела, вести переговоры, ну, такие мягкие навыки. Хардскилы - это если ты, например, программист - это умение кодить или там, если ты дизайнер, умение работать с программами дизайн. Вот это хард скилы. А теперь появляется

Новый тип навыков: AI skills становятся обязательными для работы

ещё третий навык - это AI скилы, то есть навыки умения работать с E. И они стоят обособленно. То есть это не хард, не софт, это возможность первое включать и мышление. То есть сначала думать про то, а что и как это можно решить с нейросетями. Это умение создавать промты, которые будут выполнять эти задачи. Это умение автоматизировать свою работу с И, чтобы эти процессы выполнялись регулярно. И вот этот третий тип навыка, он сейчас становится краеугольным камнем и супервостребованным для людей. И если вы всё ещё не освоили его, то поздравляю, кто-то, кто уже осваивает его, становится на ваше место. И работодатели готовы сейчас инвестировать в людей для того, чтобы вот этот навык выращивать. Поэтому следующий

2026 – год бума обучения работе с нейросетями

тренд, который я ожидаю, что 2026стой год, это будет год бума просто обучения вот этому навыку. Кто как его будет изучать, это большой вопрос. Кто-то будет ограничиться тем, что он будет смотреть видео на Ютбе, кто-то будет идти в практику и изучать это на практике самостоятельно, а кто-то пойдёт на какие-то обучения. Но в любом случае сейчас это становится как одним из ключевых элементов, который необходим для работы. То есть, если ты хочешь работать, то будь добр, пожалуйста, изучи и как если бы ты изучал компьютер. И без этого уже всё остальное теряет смысл. Вот такие тренды получаются в ближайшее время. Что вы думаете надо отсчёт? Какие из них вам показались, ну, вас точно касаются, а какие, вы думаете, что это не сработает? и мы поговорим об этом с вами в комментариях. Пишите, буду рад вас видеть. С вами был Павел Лебедев. До скорых встреч.

Другие видео автора — Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки

Ctrl+V

Экстракт Знаний в Telegram

Экстракты и дистилляты из лучших YouTube-каналов — сразу после публикации.

Подписаться

Лучшие методички за неделю — каждый понедельник