Just Ai

OpenClaw - гайд по граблям

2026-02-06T13:07:03.478Z

Сразу скажу, что я ставил OpenClaw и на VPS, и на компьютер, и даже на Raspberry Pi — везде работает. Короче, если вы не собираетесь использовать локальные LLM — даже не парьтесь, не нужен вам Mac Mini с 64 Гб оперативки. Ставьте на валяющийся под кроватью старый комп — ну, это если планируете юзать OpenClaw вдолгую, это выгоднее. Если же просто «потыкать», то хватит любого VPS за $10 в месяц.

Установку бота начинаем с вашего любимного чата: Perplexity, ChatGPT, Gemini — какой угодно, просто скиньте ему ссылку на гитхаб проекта и попросите составить поэтапный план установки бота, и пусть вас по нему проведет. На Mac можно поставить их приложение Companion App — но я пока не тестил, так что на ваш риск.

Какие API выбрать?

Это самое важное решение, от этого зависит, будет ли у вас бот-молодец или ленивая размазня, заставляющая нервничать и беситься. Мне понравилась аналогия одного ютубера, Алекса Финна, про «Мозг и Мышцы»: в спортзале ваш мозг решает, что качать, но для конкретных мышц вы идете к конкретным тренажерам. С ботом так же: под разные задачи — разные API моделей.

По деньгам: на первичную настройку через Opus у меня ушло $40. Мне не хотелось ждать, когда восстановится лимит, и я стал тратить деньги через API (Extra usage). Сейчас трачу баксов пятьдесят в месяц на все API. Это при учете, что я не плачу за основную модель Kimi 2.5, так как ее пока Nvidia раздает бесплатно.

Настройка: Claude Opus. Без вариантов. Сожрет $30–$50 на токенах, но делайте онбординг именно на ней. Только Opus даст боту нормальный «характер» и задаст правильный тон всему дальнейшему общению.

Повседневка: Kimi 2.5 (через Nvidia). Как настроили — переключайтесь на Kimi. Пусть она будет «мозгом». Через Nvidia API это сейчас бесплатно — пользуйтесь, пока лавочку не прикрыли.

Heartbeat (пульс): Claude Haiku. Если Nvidia закроет кран с Kimi, ставьте Haiku на фоновые задачи. Это снизит расходы с $20 до пары центов в месяц.

Кодинг: Deepseek Coder v2. Топ за свои деньги. У меня есть подписка Claude Max, так что в боте кожу редко, но для личного проекта Deepseek выдал отличные результаты. $20 в месяц хватит за глаза.

Голос: OpenAI Whisper. Есть готовый скилл, работает идеально. Переводит голосовухи в текст и задачи. Трачу на это около $3 в месяц.

Картинки: Nano Banana Pro. Берем ключ у Google, втыкаем в скилл. Уйдет около $10 за месяц.

Память: Supermemory.ai. Бесплатно. Идеально для бэкапа структуры памяти (об этом ниже).

Почта: Nylas. Бесплатно. Позволяет боту рулить кучей аккаунтов Google и Microsoft в одном месте.

Поиск: Brave и Tavily. Оба бесплатные. Brave хорош для общего поиска, Tavily — для специфических штук типа парсинга контактов.

Опционально: ElevenLabs ($22/мес) для озвучки утренних брифов.

Tailscale

Установите Tailscale, если развернули бота на отдельном компьютере, и на свой основной комп тоже поставьте. Хотя можете использовать любой другой удаленный рабочий стол (RDP). Это позволит рулить ботом через веб-интерфейс с любого девайса и не светить портами в интернет. Безопасно и удобно.

Онбординг (Первая настройка)

Тут нельзя халтурить. Будьте максимально дотошными. Дайте боту личность (тут и тащит Opus). Не стесняйтесь расписывать детали — мой, например, косплеит ХЭЛ 9000 из фильма «Космическая одиссея 2001».

Главное: расскажите ему о себе ВСЁ. Пусть он проведет вам жесткий Q&A: работа, привычки, цели, интересы, что смотрите, что едите, за какой спорт болеете. Чем лучше он вас знает, тем меньше тупит. И помните: ИИ-агент — это сверхдешевая рабсила за 10 центов в час. Он крут, когда вы связываете мелкие задачи в цепочки. Объясните ему эти цепочки на берегу.

Память

Многие жалуются, что бот «забывает», о чем речь, прямо посреди диалога. В отличие от ChatGPT, который честно скажет, что контекст кончился, Clawdbot просто начинает тихо «сжимать» и удалять данные. Это бесит.

Запустите этот промпт, чтобы поправить конфиги памяти:

Enable memory flush before compaction and session memory search in my Clawdbot config. Set compaction.memoryFlush.enabled to true and set memorySearch.experimental.sessionMemory to true with sources including both memory and sessions. Apply the config changes.

Правила гигиены:

После онбординга настройте структуру памяти в протоколе heartbeat.
Всегда пишите /compact ПЕРЕД тем, как объяснять боту новый воркфлоу или настройки агента. Это очистит «оперативку» для важных инструкций.
После каждой настройки просите его «закрепить это в памяти» (commit to memory).
Раз в день у меня стоит cron-задача: бот проверяет память и выдает мне саммари того, что он помнит. Если где-то косяк — исправляем на месте.
Раз в неделю делаю бэкап папки .clawdbot через bat-файл и разгребаю мусор в файлах вручную.

Cron-задачи и Суб-агенты

Не ждите, что тяжелые cron-задачи будут работать четко. Если задача долгая (как мой утренний бриф), она часто отваливается по таймауту. Лайфхак: просите бота создать суб-агента под конкретную задачу. Тогда cron просто «пинает» агента, и всё работает без вылетов. До этого я допирал долго и мучительно.

Безопасность

Риски есть, но они лечатся:

Ключи API — в .env файл, а не в основной конфиг.
Ротация ключей каждые 30 дней.
.gitignore — чтобы не слить лишнего.
Валидация для почты: бот не может отправить письмо без вашего «ок».
Tailscale для доступа — никаких открытых портов.

Кейсы: что бот делает реально хорошо?

Разбор почты: раз в час чекает 6 аккаунтов, выкидывает спам, суммаризирует важное и готовит черновики ответов.
Мониторинг задач: подключил его к Dart (dartai.com). Бот следит за дедлайнами, тегает задачи, которые зависли на других людях, и сам раскидывает дела из почты по доскам.
Утренний бриф: киллер-фича. Бот собирает инфу из календаря, задачника, погоду и новости по моим темам, а ElevenLabs превращает это в 5-минутный подкаст. Слушаю, пока делаю кофе.
Ассистент: я ему надиктовываю, на какое время надо поставить встречу в календарь — он делает. Или когда с кем-то договорился в телеграм, просто скидываю в бот и говорю: «Назначь».
Кодинг по фану: собрал мне дашборд здоровья, который стягивает данные из весов Huawei Watch D2 и кольца Ultrahuman. Для прототипов — огонь.

Как стать ML-инженером за 50 часов

2026-01-22T10:15:35.228Z

Это не кликбейт. Если ты пройдёшь всё, что описано в этом руководстве, ты сможешь самостоятельно обучать большие языковые модели.

Главное — пройти каждый шаг. Последовательно.

Хватит учиться как будто смотришь Netflix

Главная ошибка людей с обучающими видео — они смотрят их как развлечение. Пассивно посмотрел, может заметки сделал, пошёл дальше. Через неделю всё забыл.

Так технический материал не учат.

Тебе нужно два прохода через каждое видео. Кажется, что это медленно. Нет. Это единственное, что реально работает.

Первый проход: просто смотри. От начала до конца. Не делай заметок. Не ставь на паузу, чтобы писать код вместе с автором. Не пытайся понять каждую деталь. Твоя цель — уложить общую картину в голове. Какие основные концепции? Как они связаны? Ты строишь ментальный каркас, на который потом повесишь детали.

Второй проход: активное обучение. Теперь смотри снова — но по-другому.

Открой блокнот. Открой Jupyter или файл Python. Держи оба под рукой.

В этот раз: постоянно ставь на паузу. Каждый раз, когда происходит что-то важное — стоп. Делай полные заметки. Пиши концепции своими словами. Не копируй — переводи на свой язык. Набирай весь код руками. Не копипасть. Печатай каждый символ. Это заставляет мозг обрабатывать информацию.

Ломай всё. После того как код заработал — меняй вещи. Что будет, если изменить этот параметр? Что если удалить эту строку? Пробуй штуки. Пришла случайная идея? Попробуй. Посмотри что получится. Записывай интересные наблюдения. Заметил что-то неожиданное? Запиши.

Второй проход займёт в 2-3 раза больше времени, чем само видео. В этом и смысл. Ты не смотришь — ты учишься.

Люди, которые становятся крутыми ML-инженерами, не умнее тебя. Они просто вкладывают такую осознанную практику, пока все остальные смотрят видео на скорости 2x.

Зачем ты вообще это учишь

Прежде чем начать, пойми, чем на самом деле занимается ML-инженер.

ML-инженер — это не дата-сайентист. Дата-сайентисты анализируют данные и строят модели, чтобы отвечать на бизнес-вопросы. ML-инженеры строят системы, которые заставляют эти модели работать в продакшене — масштабируемо, надёжно, эффективно.

ML-инженер — это не исследователь. Исследователи двигают границы возможного. ML-инженеры берут то, что открыли исследователи, и делают это реально полезным.

Что реально делают ML-инженеры: обучают и дообучают модели; строят пайплайны данных, которые кормят модели; деплоят модели в продакшен; оптимизируют модели по скорости и стоимости; мониторят производительность моделей и работают с дрифтом; интегрируют AI-возможности в приложения.

Что тебе нужно знать: программирование (в основном Python); линейная алгебра и матан (достаточно, чтобы понимать, что происходит); как работают нейросети — не только концептуально, но и механически; архитектура трансформеров, которая стоит за всем современным; как реально это всё имплементировать в коде.

Последний пункт критичен. Нельзя стать ML-инженером, пассивно смотря видео. Ты должен строить вещи. Ломать вещи. Понимать вещи на уровне кода.

Фаза 1: Построй интуицию с 3Blue1Brown

Грант Сандерсон — лучший математический преподаватель в интернете. Его серия про нейросети берёт сложные концепции и делает их визуально понятными.

Начни отсюда. Даже если у тебя есть какой-то ML-бэкграунд, начни отсюда. Визуальная интуиция, которую ты построишь, бесценна.

Время: примерно 10-15 часов

Глава 1: Но что такое нейронная сеть?

Ссылка: youtube.com/watch?v=aircAruvnKk

Фундамент. Это видео отвечает на самый базовый вопрос: что вообще такое нейронная сеть?

Ты узнаешь про нейроны, слои, веса, смещения и функции активации. Важнее — ты их увидишь. Анимации делают абстрактные концепции конкретными.

Не пропускай, даже если думаешь, что знаешь, что такое нейросеть. Объяснение Гранта даст тебе более чистую ментальную модель, чем та, что у тебя сейчас.

Глава 2: Градиентный спуск — как нейросети учатся

Ссылка: youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w

Как сеть на самом деле учится?

Это видео объясняет градиентный спуск — основной алгоритм, который стоит за всем глубоким обучением. Ты увидишь, как сеть корректирует свои веса, чтобы лучше справляться с задачей, шаг за шагом.

Визуализация функции потерь здесь особенно ценна. Когда поймёшь, зачем мы минимизируем функцию потерь и как градиентный спуск это делает — всё остальное в ML станет понятнее.

Глава 3: Что на самом деле делает обратное распространение?

Ссылка: youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U

Обратное распространение — алгоритм, который делает обучение нейросетей практичным. Это видео объясняет интуицию — что на самом деле происходит, когда сеть учится.

Большинство курсов сразу кидают в тебя матан. Грант сначала строит интуицию. Ты поймёшь, почему backprop работает, до того как увидишь математику.

Глава 4: Математика обратного распространения

Ссылка: youtube.com/watch?v=tIeHLnjs5U8

Теперь математика. Это видео проходит через матан за обратным распространением — цепное правило в действии.

Здесь некоторых пугает. Не пугайся. Тебе не нужно быть экспертом в матане. Тебе просто нужно следить за логикой того, как градиенты текут назад через сеть.

Если математика кажется сложной — смотри это видео несколько раз. Оно того стоит. Понимание backprop на уровне матана отделяет тех, кто использует ML, от тех, кто его понимает.

Глава 5: Большие языковые модели вкратце

Ссылка: youtube.com/watch?v=LPZh9BOjkQs

Мост к современному AI. Это видео даёт лёгкое введение в LLM — что они такое, как связаны с нейросетями, которые ты только что изучил.

Думай об этом как о превью. Ты пойдёшь намного глубже с Карпаты позже. Пока ты просто связываешь свои базовые знания с системами, которые стоят за ChatGPT и Claude.

Глава 6: Трансформеры — технология за LLM

Ссылка: youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M

Архитектура трансформеров — прорыв, который сделал современный AI возможным. Это видео даёт визуальное введение в то, как работают трансформеры.

Обрати особое внимание на диаграммы архитектуры. Ты строишь интуицию, которая понадобится, когда будешь имплементировать это в коде позже.

Глава 7: Внимание в трансформерах, шаг за шагом

Ссылка: youtube.com/watch?v=eMlx5fFNoYc

Внимание — ключевой механизм внутри трансформеров. Это видео разбирает его шаг за шагом.

Queries, keys, values — эти термины постоянно используются в ML. После этого видео ты реально поймёшь, что они значат и почему важны.

Глава 8: Как LLM могут хранить факты

Ссылка: youtube.com/watch?v=9-Jl0dxWQs8

Это видео разбирает многослойные перцептроны в трансформере — части сети, которые, похоже, хранят фактические знания.

Захватывающий взгляд на то, что может происходить внутри этих моделей. Не просто как они работают механически, но что они могут на самом деле делать.

Бонус: Как на самом деле работают AI-изображения и видео?

Ссылка: youtube.com/watch?v=iv-5mZ_9CPY

Гостевое видео про диффузионные модели — технологию за генераторами изображений вроде DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion.

Это расширяет твоё понимание за пределы языковых моделей. Современная ML-инженерия часто включает работу с несколькими модальностями.

Фаза 2: Построй навыки имплементации с Карпаты

Если 3Blue1Brown даёт тебе интуицию, Андрей Карпаты даёт тебе имплементацию.

Карпаты был одним из основателей OpenAI и бывшим старшим директором по AI в Tesla. Он один из самых влиятельных ML-преподавателей в мире. Этот курс — то, как ты научишься реально строить вещи.

Пререквизиты: тебе должно быть комфортно с Python. Нужна базовая математика — производные, распределение Гаусса, такие вещи. Если ты прошёл серию 3Blue1Brown — ты готов.

Время: примерно 30-40 часов

Видео 1: Строим micrograd

Ссылка: youtu.be/VMj-3S1tku0 | Длительность: 2 часа 25 минут

Вот тут начинается настоящее.

Карпаты строит целый движок автоматического дифференцирования с нуля. От ничего до работающей нейросети, которая может учиться — на чистом Python, без библиотек.

Это видео легендарно в ML-сообществе. К концу ты поймёшь обратное распространение на уровне, которого большинство ML-практиков никогда не достигают. Ты построишь это сам.

Не торопись с этим. Набирай каждую строку кода. Построй micrograd сам. Это фундамент, на котором строится всё остальное.

Видео 2: Строим makemore

Ссылка: youtu.be/PaCmpygFfXo | Длительность: 1 час 57 минут

Теперь ты строишь языковую модель уровня символов. Дай ей какой-то текст — модель научится генерировать похожий текст.

Это знакомит тебя с языковым моделированием — основной задачей за LLM. Ты имплементируешь это с нуля, понимая каждую часть.

К концу у тебя будет модель, которая может генерировать фейковые имена, фейковые слова, фейковое что угодно, на чём её обучишь. Важнее — ты поймёшь, как она это делает.

Видео 3: Строим makemore, часть 2: MLP

Ссылка: youtu.be/TCH_1BHY58I | Длительность: 1 час 15 минут

Ты перестраиваешь makemore, используя многослойный перцептрон (MLP). Это архитектура, описанная в знаменитой статье Bengio и соавторов.

Теперь ты имплементируешь идеи из настоящих научных статей. Вот так выглядит реальная ML-инженерия — читаешь статьи и имплементируешь их.

Видео 4: Строим makemore, часть 3: Активации и градиенты, BatchNorm

Ссылка: youtu.be/P6sfmUTpUmc | Длительность: 1 час 55 минут

Это видео погружается во внутренности обучения нейросетей. Активации, градиенты, почему что-то идёт не так и как это чинить.

Batch normalization — одна из тех техник, которые делают обучение реально работающим. Ты поймёшь, зачем она существует и как её имплементировать.

Видео 5: Строим makemore, часть 4: Становимся ниндзя backprop

Ссылка: youtu.be/q8SA3rM6ckI | Длительность: 1 час 55 минут

Вот тут Карпаты превращает тебя в человека, который по-настоящему понимает обратное распространение.

Ты имплементируешь backprop вручную через сложные операции. К концу ты сможешь выводить градиенты через что угодно. Этот навык отделяет ML-инженеров от пользователей ML.

Видео 6: Строим makemore, часть 5: Строим WaveNet

Ссылка: youtu.be/t3YJ5hKiMQ0 | Длительность: 56 минут

Ты имплементируешь архитектуру в стиле WaveNet с dilated convolutions. Это показывает, как архитектурные инновации решают конкретные проблемы.

Короткое видео, но важные концепции о том, как современные архитектуры работают с последовательными данными.

Видео 7: Строим GPT

Ссылка: youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY | Длительность: 1 час 56 минут

Жемчужина курса. Ты строишь GPT — архитектуру за ChatGPT — с нуля.

Это видео проходит через всю имплементацию трансформера. Внимание, позиционные кодировки, всё. К концу у тебя будет работающий GPT, который ты построил сам.

Это видео, которое заставило тысячи людей реально понять современный AI. Не просто смотри его — строй.

Видео 8: Строим токенизатор GPT

Ссылка: youtu.be/zduSFxRajkE | Длительность: 2 часа 13 минут

Токенизация — это то, как текст превращается в числа, которые нейросети могут обрабатывать. Это видео строит токенизатор, используемый в серии GPT.

Большинство людей игнорируют токенизацию. Это ошибка. Понимание того, как текст становится токенами, раскрывает многое о том, как LLM реально работают — и почему они иногда ведут себя странно.

Фаза 3: Углуби контекст бонусными видео

Эти видео не часть основного курса, но они ценны для контекста и более широкого понимания.

Время: примерно 5 часов

Введение в большие языковые модели

Ссылка: youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g | Длительность: 1 час

Введение в LLM для широкой аудитории. Отлично, если хочешь получить обзор верхнего уровня перед погружением в техническое содержание, или как способ объяснить то, что учишь, другим.

Охватывает, как работают LLM, будущие направления и вопросы безопасности.

Глубокое погружение в LLM типа ChatGPT

Ссылка: youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI | Длительность: 3 часа 31 минута

Самый полный обзор от Карпаты. Охватывает весь стек обучения — претрейнинг, supervised fine-tuning, reinforcement learning.

Также охватывает "психологию LLM" — как думать о галлюцинациях, использовании инструментов, что модели знают о себе. Необходимый контекст для всех, кто будет работать с этими системами.

Полная дорожная карта

Вот твой путь от нуля до ML-инженера:

Фаза 1: Построй интуицию (3Blue1Brown). Смотри все видео по порядку. Первый проход: просто смотри. Второй проход: заметки и активное вовлечение. Время: примерно 10-15 часов.

Фаза 2: Построй навыки имплементации (Karpathy Zero to Hero). Пройди видео 1-8 по порядку. Набирай весь код руками. Ломай вещи, пробуй вещи, редактируй вещи. Время: примерно 30-40 часов.

Фаза 3: Углуби контекст (бонусные видео). Смотри видео для широкой аудитории. Заполни пробелы и построй более широкую перспективу. Время: примерно 5 часов.

Общее время: примерно 50 часов сфокусированной работы.

Вот и всё. Пятьдесят часов, и ты поймёшь современный AI на уровне, которого большинство людей никогда не достигнут. Ты построишь нейросети, языковые модели и GPT с нуля.

TL;DR

Путь бесплатный и на YouTube. 3Blue1Brown для интуиции, Карпаты для имплементации. Вот и весь учебный план.

То, как ты смотришь, важнее того, что ты смотришь. Первый проход: просто смотри. Второй проход: блокнот открыт, Jupyter открыт, набирай всё, ломай вещи, пробуй вещи.

3Blue1Brown строит визуальную интуицию. Нейросети, градиентный спуск, backprop, трансформеры, внимание. Примерно 10-15 часов.

Карпаты строит навыки имплементации. Ты построишь micrograd, makemore и GPT с нуля. Набирай каждую строку кода руками. Примерно 30-40 часов.

Тебе нужны и понимание, и навыки. Интуиция без имплементации бесполезна. Имплементация без интуиции развалится.

Это занимает примерно 50 часов сфокусированной работы. Не пассивного просмотра — активного обучения. Вот инвестиция, которая реально окупается.

Люди, которые становятся крутыми ML-инженерами, не ждут идеального курса или правильного буткемпа. Они учатся из лучших доступных ресурсов — которые оказываются бесплатными — и вкладывают осознанную практику.

Начинай смотреть. Начинай строить.

Использовались материалы: Grant Sanderson, Andrej Karpathy, Arman Hezarkhani

Дайджест ноябрьских обновлений NotebookLM

2025-11-25T14:07:09.015Z

Google выкатил масштабный пакет обновлений для своего сервиса работы с заметками. Собрал основные новые фичи, от поддержки таблиц до генерации презентаций.

Deep Research: новый старт работы

Теперь не обязательно загружать свои PDF или ссылки, чтобы начать. Вы можете прийти с пустой тетрадью и просто задать тему. Внутри NotebookLM появился агент, который сам составит план исследования, перероет сотни сайтов, отфильтрует мусор, проверит факты и соберет для вас отчет со ссылками. По сути, он сам создает для вас качественные «исходники» из интернета.

Как пользоваться: В панели источников (Add Source) выбираете «Web» → включаете тумблер Deep Research. Вводите тему и ждете, пока агент соберет базу.

Работа с изображениями и презентациями

Модель научилась «видеть» картинки внутри ваших документов. Графики, диаграммы и схемы теперь учитываются в ответах.

Как пользоваться: Просто загружаете изображения или слайды с инфографикой — модель их распознает.

Слайды и инфографика

Модель научилась генерировать презентации и визуальные саммари по вашим источникам. Работает на базе новой модели Nano Banana Pro.

Как пользоваться: В панели Studio выберите плитку, нажмите на иконку карандаша. Там можно настроить формат, детализацию и дать свои инструкции.

Импорт Google Таблиц

Появилась нативная поддержка таблиц. NotebookLM теперь корректно считывает структуру данных и может отвечать на вопросы по статистике из ячеек.

Как пользоваться: Просто добавьте Google Таблицу как источник.

Отображение хода размышления (Thinking UX)

Интерфейс теперь может показывать цепочку рассуждений модели. Вы видите, как ИИ анализирует файлы, проверяет факты и формирует итоговый ответ.

Как пользоваться: Работает автоматически. При ответе система показывает этапы обработки запроса в реальном времени.

Кастомные стили для видеообзоров

Раньше для Audio/Video Overviews были только готовые пресеты. Теперь можно задать визуальный стиль текстом.

Как пользоваться: При создании обзора выберите опцию Custom и опишите словами желаемый стиль видео.

Контекст в 1 млн токенов и улучшенная память

Окно контекста расширили до миллиона токенов на всех тарифах. Память диалога улучшили в 6 раз — модель перестала терять нить в длинных переписках.

Как пользоваться: Работает автоматически. Можно загружать объемные книги и вести по ним долгие дискуссии.

Глобальные настройки и расширенные персоны

Лимит на описание промпта для персоны (ассистента) вырос с 500 до 5000 символов. Также появились глобальные цели для всего блокнота (Notebook Goals).

Как пользоваться: В настройках блокнота можно задать общую роль (например, "редактор новостей") и стиль ответов, которые будут применяться ко всем чатам внутри этого проекта.

Интеграция с Gemini

Началось слияние экосистем. Тетради из NotebookLM теперь можно импортировать в основной интерфейс Gemini.

Как пользоваться: Ищите опцию экспорта/импорта в меню настроек, чтобы работать с базой знаний NotebookLM через интерфейс обычного Gemini.

Быстрое создание блокнотов

Кнопка создания нового проекта (+ Create Notebook) теперь доступна внутри любого открытого блокнота, возвращаться на главный экран больше не нужно.

Введение в агентов

2025-11-12T16:38:24.711Z

От предсказательного ИИ к автономным агентам

Искусственный интеллект меняется. На протяжении многих лет основное внимание уделялось моделям, которые отлично справляются с отдельными пассивными задачами — ответить на вопрос, перевести текст или создать изображение по заданному промпту. И этот процесс требует постоянного человеческого участия на каждом шаге.

Сегодня происходит смена парадигмы — от ИИ, который только предсказывает или генерирует контент, к новому классу программ, способных самостоятельно решать задачи и выполнять действия.

Эта новая область строится вокруг агентов ИИ.
Агент — это не просто модель в статическом конвейере, а полноценное приложение, которое умеет планировать и действовать для достижения целей.
Он объединяет способность языковой модели (LM) рассуждать с практической возможностью действовать, позволяя выполнять сложные многошаговые задачи без непрерывных подсказок человека.

Агенты — это естественная эволюция языковых моделей, которая делает их полезными в реальном ПО.

Введение в ИИ-агентов

В самом простом виде ИИ-агент — это комбинация четырёх элементов:

Модель («мозг») — языковая или фундаментальная модель, которая выполняет рассуждения и принятие решений. Тип модели (универсальная, дообученная, мультимодальная) определяет когнитивные возможности агента.
Инструменты («руки») — механизмы, связывающие мозг агента с внешним миром (АПИ, функции кода, базы данных, векторные хранилища). Они дают доступ к реальным данным и действиям.
Оркестрационный уровень («нервная система») — процесс, который управляет циклом работы агента (планирование, память, стратегия рассуждений). Использует техники вроде Chain-of-Thought или ReAct для разбиения целей на шаги и решения, когда думать, а когда действовать.
Развёртывание («тело и ноги») — помещает агента в рабочую среду на сервере, делает его доступным пользователям или другим агентам через API.

Разработка агентов — это новая форма программирования.
Обычный разработчик детально прописывает всю логику, а создатель агента скорее режиссёр: он ставит сцену (инструкции и промпты), выбирает актёров (инструменты и АПИ) и задаёт контекст (данные).

Главная задача — направлять автономного «исполнителя», чтобы тот достиг желаемого результата.

Агентный процесс решения задач

Агент работает в цикле «Думай – Действуй – Наблюдай».
Процесс состоит из пяти шагов:

Получить миссию. Агент получает цель (от пользователя или автоматического триггера).
Оценить сцену. Он собирает контекст: что уже известно, какие инструменты доступны, что говорит память.
Продумать план. Сопоставляет цель и контекст, строит цепочку рассуждений и решает, какие действия нужны.
Выполнить действие. Вызывает нужный инструмент или АПИ, выполняет код.
Наблюдать и повторять. Сохраняет результат, анализирует и переходит к следующему шагу.

Пример: пользователь спрашивает «Где мой заказ #12345?» Агент сначала планирует: найти заказ в БД → взять номер отслеживания → запросить статус доставки → ответить пользователю. Затем поочерёдно вызывает инструменты (find_order, get_shipping_status) и в конце генерирует итог «Ваш заказ в пути».

Таксономия агентных систем

Понимание пятишагового цикла — первый этап. Далее важно осознать, что сложность агентов можно масштабировать.

Уровень 0 – Базовая система рассуждений.
Это сама модель (например, LLM), работающая без инструментов и памяти. Она умеет объяснять понятия, но не знает о реальных событиях.

Уровень 1 – Подключённый решатель проблем.
Модель получает доступ к внешним источникам через инструменты (поиск, API, БД). Теперь она может отвечать на вопросы о текущих данных — например, узнать счёт последней игры «Янкиз».

Уровень 2 – Стратегический решатель проблем.
Агент умеет планировать многошаговые действия и сам составлять релевантный контекст («context engineering»).
Пример: «Найди кофейню на полпути между Mountain View и San Francisco». Он вычислит точку (Милбрэ), а затем подберёт кофейни с оценкой 4+.

Уровень 3 – Многоагентная система.
Вместо одного сверх-агента работает команда специализированных агентов (как в организации): менеджер → исследователь → копирайтер → разработчик. Агенты взаимодействуют через механизмы вроде A2A (Agent-to-Agent).

Уровень 4 – Саморазвивающаяся система.
Агент может создавать новые инструменты и агентов для расширения своих возможностей.
Пример: проектный агент понимает, что нужен мониторинг соцсетей, и сам создаёт SentimentAnalysisAgent, который встраивается в команду.

Архитектура агента: модель, инструменты и оркестрация

Мы уже знаем, что делает агент и как он масштабируется. Теперь — как именно его построить. Три основных компонента: Модель, Инструменты и Оркестрация.

1. Модель — «мозг» агента

Языковая модель (LM) — ядро рассуждений. Выбор модели определяет интеллект, стоимость и скорость агента.

Ошибка многих команд — выбирать модель по академическим метрикам, а не по практическим задачам.

Успех в продакшене зависит от:

способности рассуждать поэтапно,
надёжности в использовании инструментов,
устойчивости при работе с реальными данными.

Выбирайте модель, исходя из бизнес-целей, а не бенчмарков:

- если агент пишет код — тестируйте на вашем коде;

- если он анализирует страховые заявления — проверяйте на ваших документах.

Баланс между качеством, скоростью и ценой важнее самого «мощного» LLM.

Многие архитектуры используют «команду моделей»: например, Gemini 2.5 Pro решает сложные задачи, а Gemini 2.5 Flash быстро обрабатывает простые запросы (классификация, суммаризация). Это снижает расходы без потери качества.

2. Инструменты — «руки» агента

Инструменты соединяют рассуждения с реальностью. Они позволяют получать актуальные данные и выполнять действия.

Типы инструментов:

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — доступ к актуальной информации (векторные базы, базы знаний, Google Search).
NL2SQL — перевод естественного языка в SQL-запросы для аналитики («Какие товары продавались лучше всего в прошлом квартале?»).
API-действия — отправка писем, планирование встреч, обновление CRM-записей.
Исполнение кода — генерация и запуск Python-скриптов, SQL-запросов в изолированной песочнице.
HITL (Human in the Loop) — инструменты для привлечения человека: подтверждение, ввод данных, уточнение решения.

3. Оркестрационный уровень — «нервная система» агента

Оркестрация соединяет мозг и руки, управляя циклом «думай → действуй → наблюдай».

Она решает, когда рассуждать, какой инструмент вызвать, и как интерпретировать результат.

Основные архитектурные решения:

Степень автономии.

Минимум: фиксированные сценарии с вкраплениями LLM.
Максимум: LLM сам планирует и действует, адаптируясь к целям.

Метод реализации.

No-code-платформы — быстрое создание простых агентов.
Code-first-фреймворки (например, ADK) — полная кастомизация, контроль и интеграции для инженеров.

Открытость и наблюдаемость.
Фреймворк должен позволять подключать любые модели и инструменты, иметь жёсткие правила и логи. Трейсы и логи показывают: что модель «думала», какой инструмент вызвала, с какими параметрами и что получила.

Инструктаж и контекст

Инструктаж (persona + domain knowledge) задаёт характер и знания агента. Это его «конституция» — набор системных промптов с ролью, стилем, ограничениями и примерами.

Контекст и память обеспечивают индивидуальность и последовательность.

Краткосрочная память — история текущей сессии.
Долгосрочная память — векторная база или поиск по прошлым сессиям.
Агент может «вспоминать» предпочтения пользователя или итоги старых задач.

Многоагентные системы и шаблоны проектирования

Создание одного «супер-агента» неэффективно. Лучше строить команду специализированных агентов, каждый из которых решает свой тип подзадач.

Развёртывание и сервисы

После создания локального агента его нужно разместить на сервере, чтобы он работал постоянно и был доступен пользователям или другим агентам.

Ключевые задачи:

управление сессиями и памятью,
логирование, безопасность, соответствие регуляциям.

Варианты:

готовые платформы вроде Vertex AI Agent Engine — всё-в-одном;
контейнеризация (Docker) и деплой на Cloud Run или GKE для полного контроля.

Даже простые фреймворки позволяют командой deploy развернуть агента; но для продакшена нужны CI/CD, автотесты и политика безопасности.

Agent Ops — операционная дисциплина для непредсказуемых сценариев

Обычные тесты “assert output == expected” не работают для стохастических LLM-систем. Ответ может быть корректным в разной форме. Поэтому появляется новая практика — Agent Ops, наследник DevOps и MLOps.

Ключевые принципы:

Измеряйте то, что важно.
Определите метрики успеха как в A/B-тестах:

процент завершённых целей,
удовлетворённость пользователей,
время отклика,
стоимость на одно взаимодействие,
влияние на бизнес (доход, конверсии, удержание).

Качество вместо Pass/Fail.
Используйте «LLM-судью» — модель, которая оценивает ответы агента по рубрике: точность, фактологичность, следование инструкциям. Для этого создают «золотой датасет» типичных сценариев и эталонных ответов.
Разработка, управляемая метриками.
Автоматические оценки позволяют сравнивать версии агента. Новый релиз должен показать лучшие метрики по качеству, латентности и стоимости. Для безопасности используют A/B-развёртывания и постепенный rollout.
Отладка через трассировки (OpenTelemetry).
Трейс показывает весь путь исполнения: промпт, внутренние рассуждения, вызов инструмента, параметры, результат. Это аналог «шага отладки» для агента и помогает находить корень ошибки.

Цените обратную связь от людей.
Жалобы и клики “thumbs down” — лучший источник данных.
Повторяющиеся проблемы превращайте в новые тест-кейсы, чтобы система не повторяла те же ошибки.

Взаимодействие агентов

Когда агенты становятся зрелыми, важно наладить их связи — с людьми, другими агентами и внешними системами.

Агент и человек

Самый распространённый интерфейс — чат.
Более продвинутые агенты возвращают структурированные данные (JSON) для интерфейсов.
Сценарии HITL включают уточнение намерений, подтверждения и запросы разъяснений.

Расширенные взаимодействия:

Computer Use. Агент сам управляет пользовательским интерфейсом (навигация, заполнение форм).
MCP UI / AG UI / A2UI. Инструменты для динамического управления UI или генерации интерфейсов под задачу.
Live Mode. Реальное общение голосом и видео — агент слышит, видит и говорит почти как человек (напр. Gemini Live API).

Агент и агент

По мере роста числа агентов без стандарта интеграция превращается в хаос.
Решение — Agent-to-Agent Protocol (A2A), открытый стандарт для взаимодействия агентов.

Каждый агент публикует Agent Card — JSON-файл с описанием возможностей, эндпоинта и прав доступа. Таким образом, агенты могут находить и вызывать друг друга без кастомных API.

A2A использует асинхронные «задачи» вместо простых запросов-ответов:
один агент отправляет задачу, другой даёт промежуточные обновления и результат. Так строятся кооперативные системы уровня 3.

Агент и деньги

По мере того как агенты совершают покупки и сделки, появляется вопрос доверия: кто несёт ответственность, если агент нажал «купить»?

Для этого формируются новые протоколы:

Agent Payments Protocol (AP2) — добавляет криптографические «мандаты» (доказательство согласия пользователя).
x402 — интернет-протокол микроплатежей (статус HTTP 402 Payment Required), позволяющий агентам платить за API или контент без аккаунтов и подписок.

Эти стандарты формируют основу агентской экономики — безопасного взаимодействия и транзакций между автономными системами.

Безопасность, масштабирование и управление агентами

Когда мы переходим от единичных агентов к системам корпоративного уровня, вопросы доверия, контроля и защиты данных становятся критическими.

Защита одного агента: баланс доверия

Каждый агент, по сути, обладает властью действовать от имени пользователя или организации. Значит, у него есть доступ, а доступ требует ограничений.

Доверие к агенту можно рассматривать как компромисс между удобством и безопасностью: чем больше возможностей имеет агент, тем выше риск злоупотреблений. Нужно уметь точно задавать границы разрешённых действий — например, «может читать Google Docs, но не удалять».

Основные уровни защиты:

Изоляция среды исполнения. Агент работает в песочнице (sandbox), где ограничены сетевые вызовы и файловые операции.
Явные разрешения. Перед использованием API агент запрашивает одобрение или использует токены с конкретными правами.
Аудит. Все действия записываются для проверки и отката.

Идентичность агента — новый класс субъектов

Если раньше “идентичность” имели пользователи и сервисы, то теперь её получают и агенты.
Каждому агенту присваивается уникальный идентификатор и криптографический ключ, по которым можно отследить, кто и что сделал.

Таким образом, агент становится юридическим субъектом в цифровой среде:
у него есть права доступа, история действий и даже «репутация».
Со временем такие идентичности могут участвовать в финансовых и контрактных отношениях — например, агент подписывает сделку от имени компании.

Политики доступа и ограничения

Чтобы избежать “сползания полномочий”, нужны чёткие правила.
MCP (Model Context Protocol) и ADK (Agent Development Kit) уже включают возможности ограничения доступа:

разрешённые API и файловые пути,
белые и чёрные списки инструментов,
лимиты на размер контекста и длительность сессии.

Для особо чувствительных данных вводят “человеческий барьер”: агент должен запросить подтверждение оператора перед выполнением критичных действий (например, перед списанием денег).

Безопасность ADK-агентов

Anthropic подчёркивает важность безопасной инфраструктуры. Любой агент, работающий с кодом, должен исполняться в изолированной песочнице, как это реализовано в Claude Code Sandbox:

ограниченное время выполнения,
доступ только к нужным библиотекам,
чёткое разделение памяти,
аудит всех вызовов.

Такое окружение предотвращает утечки данных и блокирует возможность запуска произвольного кода.

Масштабирование: от одного агента к целому флоту

Когда компания создаёт десятки агентов — для маркетинга, аналитики, поддержки, продаж, R&D — их нужно координировать. Возникает понятие Agent Fleet (флот агентов).

Чтобы управлять таким флотом, нужна система вроде Agent Control Plane — единая панель, где можно:

централизованно обновлять навыки,
управлять политиками безопасности,
собирать логи и метрики,
ставить квоты и приоритеты,
включать или выключать агентов.

Такой подход аналогичен Kubernetes для микросервисов — только здесь вместо контейнеров живут агенты.

Безопасность и приватность: укрепление «агентного фронтира»

По мере расширения прав агентов важно исключить утечку данных через контекст.
LLM может «запомнить» конфиденциальные данные и непреднамеренно раскрыть их при следующем вызове.

Методы защиты:

Контроль контекста.
MCP-клиент автоматически заменяет личные данные токенами (PII Tokenization) — имена, почты, телефоны не попадают в модель.
Data Provenance.
Каждый фрагмент данных имеет источник и уровень доверия. Агент знает, что цитирует надёжную базу, а не случайный сайт.
Шифрование и изоляция.
Передача данных между агентами проходит по зашифрованным каналам с авторизацией по токену агента.

Управление агентами: контроль вместо хаоса

Когда агентов становится много, нельзя позволить им работать без надзора.
Возникает Agent Governance Layer — “плоскость управления”.

Он включает:

регистрацию и аттестацию агентов (какие существуют, кем созданы, что умеют);
политику ответственности (кто отвечает за ошибку или вредное действие);
журналирование (какие решения и на каком основании были приняты).

Этот слой превращает хаотичный набор агентов в управляемую экосистему.

Как агенты учатся и эволюционируют

Современные агенты уже могут самообучаться на основе опыта.
Это не “дообучение модели” в классическом ML-смысле, а обучение на уровне поведения.

Примеры подходов:

Reflexive memory: агент анализирует свои ошибки и добавляет правила в память («в следующий раз не пиши SQL без LIMIT»).
Auto-tuning: корректирует свои системные промпты для повышения эффективности.
Skill accumulation: сохраняет полезные функции и сценарии в виде кода или SKILL.md-файлов — формируя библиотеку навыков.

Эта эволюция делает агентов более точными и адаптивными с каждым циклом.

Симуляции и “Agent Gym” — следующая граница

Чтобы агенты могли учиться безопасно, их помещают в симулированные среды — аналоги «тренажёров».
Там они взаимодействуют с виртуальным миром, экспериментируют, совершают ошибки — без риска для реальных систем.

Это называют Agent Gym — как OpenAI Gym для RL.
Здесь агенты тестируют гипотезы, учатся коммуникации и координации.

Например, команда маркетинговых агентов может «разыграть» кампанию и оценить, какие стратегии дадут лучший результат, прежде чем применить их в реальности.

Примеры продвинутых агентов

Google Co-Scientist

Исследовательская система, созданная для помощи в научных открытиях.
Co-Scientist умеет читать статьи, анализировать результаты экспериментов, формулировать гипотезы и предлагать новые эксперименты.
Он работает в связке с базами данных PubMed и ArXiv и может вызывать лабораторные симуляции.

Главная идея: автоматизация научного метода — от постановки вопроса до проверки результата.
Co-Scientist уже показал способность находить нетривиальные корреляции, которые ускользали от людей.

AlphaEvolve Agent

Эта система исследует направление самоэволюции агентов.
AlphaEvolve может создавать, оценивать и улучшать других агентов.
Он действует как «мета-агент» — среда, где новые агенты рождаются, тестируются и отбираются.

По сути, это естественный отбор в цифровой среде:
успешные агенты сохраняются и реплицируются, неэффективные — отбраковываются.
Такое «агентное дарвиновское» развитие может ускорить инновации, создавая поколения всё более приспособленных систем.

Заключение

Агенты — это не просто надстройка над LLM, а новая парадигма программного обеспечения.
Они объединяют рассуждение, действие, память и взаимодействие, превращая модели из пассивных предсказателей в активных участников процессов.

Мы стоим на пороге эры, где:

каждый продукт получит своего встроенного агента,
бизнесы будут состоять из команд людей и агентов,
а сами агенты будут учиться, взаимодействовать и эволюционировать.

Как когда-то микросервисы заменили монолиты, агенты заменят традиционные приложения — более гибкие, адаптивные и умные.

Оригинал: https://drive.google.com/file/d/1C-HvqgxM7dj4G2kCQLnuMXi1fTpXRdpx/view

Как искусственный интеллект забирает работу

2025-10-28T15:43:24.089Z

Недавно на Reddit завирусился сабредит с вопросом: "Люди, кто потерял работу из-за ИИ, что случилось?"

Я отобрал из комментариев самые интересные истории о том, как ИИ заменяет человека на его рабочем месте. Буду постепенно добавлять новые:

От /u/berkosaurus (Эпидемиолог):

Я эпидемиолог, работаю в местном департаменте здравоохранения в команде, занимающейся усилением надзора за заболеваниями. По сути, моя команда автоматизирует очистку данных и визуализацию, чтобы мы могли тратить время на интерпретацию результатов, раннее выявление вспышек и закономерностей. У всех нас есть степени магистров или PhD в эпидемиологии/биостатистике. Нас выпихивают в разгар респираторного сезона в конце года, чтобы IT-отдел мог делать сверхупрощенные и бесполезные графики, а для остального использовать ИИ.Абсолютно ужасает, что здоровье нашего сообщества оказалось в руках необученных айтишников и ИИ.

От /u/angry2320 (Актер озвучки):

Я актер озвучки. Хотя я все еще получаю крупные рекламные контракты и работы, я потерял много мелких заказов. Например, раскадровки. Рекламные агентства создают цифровую раскадровку, детализирующую, как будет выглядеть реклама, и они нанимали актера озвучки для предварительной озвучки (за час можно было заработать 150-200), — теперь это всё делает ИИ.Я работал над кампаниями, где все актеры озвучки отказались подписывать контракт из-за нового пункта в нем — если они подписывают, то передают права на свой голос ИИ, чтобы клиент мог использовать их голос, вообще не записывая их снова. Они все отказались, и клиент просто нанял новых.

От /u/FragrantButtSweat (Диктор):

ИИ уничтожил мой доход от озвучки для онлайн-обучения (eLearning). Знал, что это грядет, но в этом году работа буквально иссякла.

От /u/silver86racher (Графический дизайнер):

Я графический дизайнер. Меня еще не полностью заменили, но ландшафт полностью изменился. Клиенты теперь ожидают, что я буду использовать ИИ как «второго пилота» — генерировать первоначальные концепции, мудборды и даже черновые тексты за минуты, а не часы. Работа становится меньше про реализацию первой идеи и больше про курирование, доработку и добавление решающего человеческого фактора (и отлов странных ошибок ИИ).Ощущение не в том, что я потерял работу, а в том, что мою должностную инструкцию переписали за одну ночь. Настоящая проблема — это давление, заставляющее постоянно адаптироваться.

От /u/addiekinz (Графический дизайнер):

Как коллега-графический дизайнер. Да, это бесит. Мы с командой потратили несколько дней на разработку брендинга, дошли до мудбордов и концепций логотипа. Затем наш босс сгенерил в ИИ (очень дерьмовый) мудборд + лого, представил его клиенту, а потом тыкал нам его в лицо со словами «ха-ха, видите, надо было сразу ИИ юзать, клиенту понравилось». Я был в ярости, мягко говоря.

От /u/Utkonos91 (Data Scientist):

Я был дата-саентистом (13 лет опыта). Мой босс хотел, чтобы я решил проблему, связанную с кластеризацией данных датчиков по местоположению. Поскольку ошибки в широте и долготе, как правило, случайны, у нас получаются эллиптические облака точек, поэтому я сказал, что мы должны использовать k-means. Мой босс взял свой ноутбук, повернул его и сказал: «Но Copilot говорит, что мы должны использовать DBSCAN». Я изучил DBSCAN и обнаружил, что он будет очень медленным и сделает не то, что нужно, причем худшим способом. Мой босс не согласился. Меня уволили через несколько недель вместе со всей остальной командой данных. Моего босса уволили через два месяца после этого. Теперь у компании открыта вакансия "AI Scientist" в Индии.

От /u/fartinaround (Поддержка клиентов):

Это случилось буквально вчера, так что раны свежие. Нас заставили обучать чат-бота, мы создавали ресурсы, чтобы его кормить. Бот должен был помочь нам с нагрузкой. Теперь чат-бот тащит всю нагрузку. Всю команду поддержки уволили.

От /u/ScarletSpell (Про колл-центр):

Не я, но одна моя близкая подруга работала в колл-центре для слабослышащих/людей с инвалидностью. Те люди, у которых телефоны с экранами, которые пишут/произносят текст. Ее работа заключалась в том, чтобы, по сути, делать субтитры к каждому звонку в реальном времени. Она печатала разговор для человека с инвалидностью. Как вы можете себе представить, их всех уволили и заменили на ИИ. Я слышала, это уже вызвало юридические проблемы, и люди судятся из-за того, что ИИ выдает им неверную информацию (например, от врачей или в медицинских беседах).

От /u/Apocalypse_Wow (Редактор):

Я был литературным редактором в одном из крупнейших научно-фантастических издательств в мире. Мой босс, исполнительный редактор, ушел на пенсию, и компания пересмотрела свою практику. Так что, потратив пятнадцать лет на работу во благо научной фантастики, меня отдали на аутсорс проклятому роботу.Справедливости ради, наверное, стоило этого ожидать, учитывая жанр. Просто никогда не думал, что он превзойдет человеческое чтение/анализ ТАК быстро.

От /u/rmpumper (3D-моделлер):

Я 20 лет делал 3D-модели, но с тех пор, как появился ИИ, большинство людей просто пропускают этап 3D и сразу генерируют финальное изображение или видео. ИИ все еще дерьмово моделирует в 3D, но отлично генерирует конечный продукт, делая сами модели ненужными.Теперь работаю в розничной торговле.

От /u/thinkdeep (Редактор):

Я работал редактором в газете. По сути, я был прославленной программой проверки орфографии. Они автоматизировали мою работу менее чем за 1000 долларов в год.Теперь я работаю барменом и вожу школьные автобусы, чтобы свести концы с концами.

От /u/_Sweet_JP (Инженер поддержки):

Черт, я как раз сейчас через это прохожу. Буду полностью откровенен. Начну с того, что меня уволили не только из-за ИИ, а из-за аутсорсинга в тандеме с ИИ, который, по мнению наших топ-менеджеров, мог бы работать наравне с сотрудниками из США.Я работаю на вендора Microsoft, который обеспечивает глобальную поддержку Azure cloud и 365...Моя команда состоит из американских инженеров. У нас стабильно были самые высокие показатели, такие как дни до закрытия сложных проблем, самый низкий процент технических эскалаций и самые высокие оценки удовлетворенности от наших клиентов. По сравнению с командами из других стран, вроде Нигерии и Индии, которые тратят месяцы на решение проблем, которые мы бы решили за дни, и имеют чрезвычайно низкие отчеты об удовлетворенности...Моя компания нам и так не доплачивала, но последние два года ЖЕСТКО заставляла нас использовать проприетарную версию Microsoft Copilot, чтобы «помогать» в нашей работе. Этот ИИ стал обязательным показателем, за неиспользование которого нас могли уволить. Этот ИИ был и остается почти всегда неправым в технической информации......[В итоге] как только они получают контракт, они увольняют каждую североамериканскую команду, чтобы отдать нашу работу на аутсорс в африканскую страну (не буду называть), чтобы платить этим парням 400 баксов в МЕСЯЦ, потому что они делают ставку на то, что те смогут работать почти на нашем уровне, используя ИИ, который мы обучили (он все еще бесполезен и активно саботирует тебя, если пытаешься на него положиться).О, и нам даже не дали выходного пособия. От нас просто ждут, что мы будем работать как обычно и «обучать» этот ИИ до нашего последнего дня в конце года. Это безумие и дичь.

От /u/cslevens (Специалист по документации):

Меня не заменили ИИ 1-в-1, но он уничтожил мою сферу в целом...У меня 10 лет опыта в ооочень нишевой сфере оформления государственных документов... [малый бизнес] съел эту наживку. Они и так были мелкими фирмами-однодневками... и уволили кучу из нас, спецов, включая меня.И тут начинается странное. Тип бумаг, который мы делаем, чрезвычайно сложный... Так что ИИ на самом деле не смог заменить людей без кучи дополнительного времени и денег на редактирование и исправление. Проблема в том, что эти бумаги были АБСОЛЮТНО НЕОБХОДИМЫ, чтобы бизнес оставался на плаву... в итоге многие из этих мелких компаний... просто обанкротились....эти мошенники [с ИИ] случайно уничтожили, возможно, 80% возможностей в этой сфере.

От /u/True_Dovakin (Про QA):

Мой брат в этом месяце потерял работу из-за ИИ. Он работал в QA [контроль качества], и его компания решила без всякого предупреждения уволить 500 сотрудников, не работающих с клиентами, чтобы заменить их на ИИ. Я искренне надеюсь, что этот ИИ взорвется им прямо в лицо.

От /u/sirdigbykittencaesar (Копирайтер):

Я лет 15 или около того писал контент для сайтов... наш CEO (который унаследовал компанию от отца) «открыл для себя» генеративный ИИ. Внезапно они захотели, чтобы софт писал всё, а я это «редактировал».Я, бл***, ненавидел каждую секунду этого, и, полагаю, это было заметно. Вскоре меня уволили... Так что я вернулся на свою работу на складе, потому что вакансий в моей сфере внезапно не стало... Очень надеюсь, что у него [CEO] сейчас ужасные времена.

От /u/Agnostix (Копирайтер):

Копирайтер здесь.Меня по факту заменил ИИ за последние 1-2 года, начиная с первой половины 2022.Я получал комфортную зарплату, писал рекламные тексты, веб-страницы, презентации и многое другое, и всё это сожрала одна платная подписка на генеративный ИИ (Gemini, как я полагаю).Я пытался фрилансить после увольнения, но сфера коммерческого копирайтинга изменилась слишком сильно.Теперь я снова иду учиться. ...в 46.

От /u/Neon_Biscuit (Графический дизайнер):

Я графический дизайнер, как, бл***, ты думаешь, что случилось?

От /u/throwRA-instagurl (SMM-менеджер):

Для меня это свежак, меня уволили 3 октября. Я SMM-менеджер. Моя компания закрыла весь бренд-отдел, включая дизайнеров и копирайтеров.Они думали, ИИ сможет делать весь контент для соцсетей. Технически он может, но контент ужасный. В сентябре мой контент достиг 3 млн человек — тот, что они запостили в октябре, достиг около 45к человек и уже сгенерировал довольно негативную реакцию от сообщества.В общем, они очень быстро поняли, что ИИ не может постить этот контент, поэтому они вернули меня как фрилансера на 2 дня в неделю, чтобы управлять каналами, но без необходимости создавать письменный или визуальный контент.Очень странные времена.

Perplexity в работе

2025-10-23T12:41:59.337Z

Руководство, как успевать больше (оригинал материала на английском языке)

Содержание

"Введение"

"Начало работы"

"Блокируйте отвлекающие факторы: Используйте ИИ, чтобы вернуть себе фокус"

"Масштабируйте себя: ИИ работает лучше всего, когда вы руководите процессом"

"Достигайте результатов: Используйте ИИ, чтобы делать больше и быстрее"

"Послесловие"

Введение

Ваше полное руководство по умной работе с ИИ

Сегодняшняя быстро меняющаяся рабочая среда предлагает бесконечные возможности благодаря искусственному интеллекту, но для большинства реальность стала более хаотичной. Многие из нас теряются в многочисленных подписках на ИИ-сервисы, переключаясь между разрозненными приложениями и тратя больше усилий на управление технологиями, чем на достижение реальных целей. Ожидаемый скачок продуктивности часто тормозится из-за сложности и постоянных отвлекающих факторов.

Правда в том, что продуктивная работа разворачивается послойно: во-первых, это борьба за защиту нашего внимания от шквала прерываний; во-вторых, это стремление расширить наши индивидуальные возможности и достичь того, что когда-то казалось недосягаемым; и, наконец, это погоня за видимыми, значимыми результатами, которые двигают вперед наши организации и карьеры.

Это руководство переосмысливает ИИ не как единую "волшебную таблетку", а как естественное продолжение этих трех этапов для выполнения задач из вашего бесконечного списка дел.

Блокируйте отвлекающие факторы

Самое базовое использование ИИ начинается с возвращения вашего времени и фокуса. В современной рабочей среде слишком много отвлекающих факторов и трудоемких процессов. Делегируя повторяющиеся задачи и уменьшая переключение контекста, вы возвращаете свою умственную энергию для работы, которая имеет значение. Используйте инструменты ИИ, чтобы блокировать отвлекающие факторы и дать себе непрерывное пространство, необходимое каждому профессионалу для творчества, рассуждений и инсайтов.

Масштабируйте себя

Как только вы создали пространство для более глубокой работы, ИИ становится мультипликатором силы. ИИ работает лучше всего, когда ваши собственные природные таланты находятся во главе. На этом уровне он позволяет вам проводить исследования, синтезировать информацию и создавать готовые материалы в таком масштабе и с таким качеством, которые в противном случае потребовали бы многих часов или нескольких пар рук. Вы превращаетесь из одиночного исполнителя в "команду из одного человека", решая более крупные задачи и обучаясь быстрее, чем когда-либо прежде.

Достигайте результатов

Кульминация работы с ИИ заключается в том, чтобы направить эту расширенную пропускную способность и возможности на достижение конкретных, измеримых результатов. Будь то увеличение дохода, заключение важных сделок или разработка стратегий, которые выделяют вас на общем фоне, — именно здесь ИИ дает вам возможность поставлять не просто больше, а более весомые результаты, делая ваши усилия видимыми, а карьерный рост — ощутимым.

Эти три разных способа мышления об ИИ также формируют практический подход к самой работе. Начните с фокуса. Стройте с усилением. Завершайте результатами. Вместе они предлагают дорожную карту не просто для внедрения новых технологий, а для фундаментального преобразования того, что возможно в вашей карьере.

Начало работы

Perplexity как ваша единая платформа ИИ

Perplexity объединяет все, что вам нужно, в одном месте, так что вы не переключаетесь между сотнями вкладок и отдельными инструментами:

Comet
Ваш ИИ-браузер для исследований, автоматического выполнения задач и упрощения сложных рабочих процессов.
Research
Агент глубокого веб-поиска и исследования файлов в Perplexity, который читает сотни источников и предоставляет четкие отчеты с цитатами.
Email-ассистент
ИИ-ассистент, который помогает управлять вашим почтовым ящиком, составлять черновики ответов и интеллектуально обрабатывать задачи, связанные с электронной почтой.
Labs
Студия для создания в Perplexity презентаций, дашбордов, продуктов или кампаний — все делается для вас, без необходимости в технических навыках.
Spaces
Держите все ваши исследования, заметки и контекст по любой теме вместе, чтобы все было организовано именно так, как вам нужно, внутри Perplexity.

Вместо того чтобы жонглировать учетными записями и приложениями, Perplexity держит всю вашу работу связанной. Контекст следует за вами, куда бы вы ни пошли, так что вы всегда продолжаете с того места, на котором остановились.

Perplexity как партнер по мышлению

Perplexity быстро дает вам надежную информацию по любой теме. Вы можете использовать его для анализа рынка, технических деталей, исследования конкурентов, чтения академических статей — всего, что вам нужно для выполнения работы.

Comet, ИИ-браузер, снимает бремя охоты и сбора информации из беспорядочных веб-сессий. Просто задайте вопрос или опишите свою цель, и Comet отслеживает, что вы пытаетесь найти — все в естественной беседе. С этими инструментами интернет ощущается как продолжение вашего разума.

Perplexity как рабочий партнер

Perplexity не просто помогает вам исследовать. Он фактически выполняет задачи за вас — делает слайды, строит дашборды, запускает маркетинговые задачи и даже прототипирует новые идеи с помощью Labs. Comet может взять на себя рутинную работу, такую как планирование, управление учетными записями или переключение между платформами, чтобы вы могли сосредоточиться на решениях и стратегии.

Perplexity в работе

Чтобы получить максимум от Perplexity, начните думать вслух. Не относитесь к нему как к поисковой системе — начните с того, что поделитесь своими целями, а не только ключевыми словами.

Советы по промптингу

Чем конкретнее вы будете, тем более полезными и адаптированными будут ваши результаты. Например, скажите, что вы пытаетесь сделать и какой тип ответа или документа вам нужен.

Менее эффективный промпт - "Помоги мне с письмами"
Сильный промпт - "Найди все неотвеченные письма за последние 3 дня, которые требуют ответа, и составь краткие черновики ответов"

Используйте свой собственный контекст

Comet может видеть все, что вы просматриваете, и понимает, как работает ваш разум. Используйте функцию @tab, чтобы ссылаться на конкретные страницы во время работы в нескольких контекстах.

Пример промпта - "Сравни цены и характеристики продуктов в @[tab1] и @[tab2], затем создай сводную таблицу, выделяющую ключевые различия"

Структурируйте многошаговые рабочие процессы

Comet сворачивает сложные рабочие процессы в единые, бесшовные взаимодействия. Для достижения наилучших результатов разбивайте запросы на четкие последовательные шаги.

Пример промпта - "Сначала проанализируй эту страницу продукта на предмет ключевых особенностей. Затем найди три продукта конкурентов. Наконец, создай сравнительную таблицу с плюсами и минусами для каждого"

Думайте о Comet как о вашем способном члене команды. Чем яснее вы можете сформулировать полный рабочий процесс, контекст и желаемый результат, тем лучше ИИ может работать на уровне стратегического выполнения, а не базового завершения задач.

Часть 1: Блокируйте отвлекающие факторы

Верните себе радость сфокусированной работы

Самые радостные моменты в работе случаются, когда вы полностью поглощены решением чего-то значимого — когда время исчезает, потому что вы полностью заняты интересной задачей. Однако современное рабочее место, кажется, создано для того, чтобы предотвратить именно этот опыт. Каждое уведомление, переключение контекста и административная задача отрывают вас от работы, которая изначально вас воодушевляла в вашей роли. Исследования показывают, что нас прерывают каждые 11 минут, но реальная цена — это не просто время, это постепенная эрозия нашей природной любознательности, поскольку мы тратим больше энергии на управление инструментами, чем на исследование идей.

Этот раздел показывает, как использовать ИИ для устранения трения, которое дробит ваше внимание. Вместо того чтобы добавлять еще одну систему для управления, вы делегируете административные издержки, которые в настоящее время поглощают вашу умственную пропускную способность. Когда ваш ИИ-ассистент в фоновом режиме обрабатывает рутинный сбор информации, планирование и координацию задач, вы можете вернуться к тому, что люди делают лучше всего: задавать интересные вопросы и глубоко задумываться над значимыми проблемами.

Цель — восстановить вашу способность к той устойчивой любознательности, которая делает работу по-настоящему приятной. Когда вы больше не реагируете постоянно на свой почтовый ящик или не переключаетесь между разрозненными приложениями, вы заново открываете для себя, почему вы выбрали свою профессию.

3 способа вернуть фокус

Этот раздел охватывает три простых способа избавиться от отвлекающих факторов:

→ Perplexity как личный ассистент - Позвольте ИИ выполнять повседневные задачи и сохраняйте фокус на работе, которая важнее всего.
→ Избавьтесь от постоянного переключения: - С Comet ваши исследования проходят в меньшем количестве вкладок — больше не нужно скакать между беспорядочными вкладками.
→ Автоматизируйте свою повторяющуюся работу - Превратите многошаговые задачи в простые промпты или запланированные задачи и позвольте Perplexity поддерживать все в рабочем состоянии.

Perplexity как ваш личный ассистент

Большинство из нас тратит слишком много времени на такие вещи, как сортировка писем, планирование встреч и отслеживание вещей в разных приложениях. Это съедает ваше внимание и мешает выполнять более крупную и важную работу.

Comet и Email-ассистент выступают в роли умных помощников, которые берут на себя рутинные дела. Вместо того чтобы жонглировать кучей приложений, вы даете инструкции один раз. Perplexity продолжает работать в фоновом режиме, чтобы вы могли думать о том, что имеет значение.

Comet: Ассистент vs Агент

Comet предлагает вам два вида помощников: Comet Assistant (Ассистент) и Comet Agent (Агент).

Comet Assistant — ваш помощник для понимания, чтения и ответов на вопросы. Это как иметь умного друга в вашем браузере, который объясняет вещи и помогает вам принимать правильные решения.

Comet Agent — ваш исполнитель: этот помощник вступает в игру, когда вы хотите, чтобы что-то было сделано за вас. Скажите ему, что делать (отправить письмо, управлять расписанием, что-то поискать), и он приступает к работе.

Совет: попробуйте начать свой промпт с "Возьми управление моим браузером и..." (Take control of my browser and...), чтобы получить еще лучшие результаты от Comet Agent.

Работая вместе, они делают просмотр веб-страниц умнее и полезнее.

Comet Assistant (Ассистент)

Comet Assistant всегда под рукой, живя в боковой панели вашего браузера. Он в основном предназначен для того, чтобы помочь вам читать, понимать и следить за вещами. Вот с чем он может помочь:

→ Суммаризация: Статьи, электронные письма, чаты в Slack, веб-страницы — попросите суть, получите быстрый ответ.
→ Помощь в диалоге: Задавайте вопросы голосом или текстом, получайте четкие ответы.
→ Поддержка в исследованиях: Получайте переводы, объяснения и проверку фактов быстро.
→ Осведомленность о вкладках: Он может видеть несколько открытых вкладок и помогать вам связывать точки.

Думайте об Ассистенте как об умном напарнике по чтению, который делает работу проще и быстрее. Или о втором мозге, который готов помочь с чем угодно, что захочет ваш первый!

Полезные промпты для Comet Assistant

"Проанализируй этот контракт и выдели потенциальные юридические проблемы".
"Предоставь мне подробное резюме и все ссылки, упомянутые в этом видео".
"Дай мне 10 идей для постов на основе этой статьи. Убедись, что это в моем стиле".
"Каковы другие точки зрения на это новостное освещение? Суммируй некоторые общие темы".
"Прочитай и суммируй все сообщения в Slack, полученные сегодня, в которых упоминается 'Проект ИИ'".
"Проверь факты о финансах, упомянутых в этом социальном посте".
"Какие аргументы в этой служебной записке наименее защитимы, и поделись способами сделать ее сильнее".
"В какой индустрии работает эта компания и сколько у них сотрудников (FTE)? Чем они были в новостях в последнее время?"
"Проанализируй содержание моих исходящих писем и поделись инсайтами о том, какие письма получили более высокие показатели ответов и почему. Дай обратную связь по моим письмам, чтобы получать лучшие показатели ответов в будущем".

Comet Agent (Агент)

Comet Agent не просто хорош в поиске информации — он может фактически вмешаться и выполнить задачи за вас. Думайте о нем как о своем цифровом помощнике, готовом делать то, что вы обычно делаете сами.

С Агентом вы можете попросить его найти рейсы, которые соответствуют вашему календарю, запланировать встречи, заполнить формы на веб-сайтах, управлять вашими подписками на электронную почту или даже помочь с корзинами покупок и покупками. Он разработан для прямого подключения к сервисам, таким как Gmail, Calendar и Google Drive, чтобы все ваши учетные записи работали вместе.

Когда вы сталкиваетесь с процессом, который занимает много шагов или требует переключения между сайтами, Агент может справиться со всем рабочим процессом самостоятельно. Вы остаетесь у руля, поскольку Comet Agent всегда сверяется с вами перед выполнением чего-либо важного или конфиденциального. Таким образом, вы делаете дела быстрее, не теряя надзора.

Полезные промпты для Comet Agent

"Найди последние опубликованные журнальные статьи, посвященные [вставить тему]. Затем открой каждую в новой вкладке. Затем создай сравнительную таблицу, анализирующую методологии исследований и результаты".
"Найди все неотвеченные письма за последние 3 дня, которые требуют ответа, и составь краткие черновики ответов. Игнорируй приглашения в календаре".
"Сгруппируй мои вкладки по темам и закрой все, что не относится к моему текущему проекту".
"Откликнись на открытые вакансии, открытые в этом окне, с моим резюме".
"Найди и открой видео на Youtube на том моменте, где Дженсен Хуанг говорит о Perplexity на GTC".
"Просмотри эти кейсы клиентов и определи любые сценарии использования, релевантные тому, как наша компания будет использовать этого поставщика".
"Просмотри Amazon и посмотри, какие расходные материалы я давно не заказывал, и отправь их на адрес офиса".

Email-ассистент Perplexity

Не секрет, что ваш почтовый ящик — один из самых больших источников переключения вкладок и убийства фокуса для профессионалов. Среднестатистический человек получает 121 письмо в день и проверяет почту каждые 12 минут, создавая постоянные циклы прерываний, которые уничтожают продуктивность.

Email-ассистент Perplexity работает как интеллектуальный слой поверх вашей существующей почтовой системы, автоматически обрабатывая письма, чтобы выявить то, что требует вашего внимания, одновременно автономно занимаясь составлением черновиков, координацией и планированием.

Ассистент для каждого ящика. Email-ассистент интегрируется напрямую с вашими учетными записями Gmail и Outlook, обеспечивая интеллектуальную обработку писем, не требуя от вас изменения существующих настроек почты или рабочего процесса.
Умная авто-маркировка автоматически классифицирует входящие письма на "Ответить", "К сведению" (FYI) и "Уведомления", позволяя вам немедленно сосредоточиться на том, что требует действий, в отличие от того, что просто информационное.
Планировщик встреч ищет доступность среди участников, предлагает временные слоты и отправляет приглашения в календарь прямо из переписок по электронной почте, без переключения между приложениями.
Генерация ответов с сохранением стиля голоса создает ответы, которые звучат так, как будто их написали вы, обучаясь на вашем стиле общения, чтобы поддерживать аутентичность при автоматической обработке рутинной корреспонденции.

Устраните переключение контекста

Сегодняшняя работа полна прерываний. Часто появляется новая вкладка, приложение или письмо, отвлекая ваше внимание. Когда вы постоянно прыгаете между инструментами — проверяя календарь, ища в документах, сканируя уведомления — трудно удержать настоящий фокус. Реальная проблема — это не просто потерянное время, а умственные усилия, которые требуются, чтобы вернуться в зону потока после каждого прерывания. Все эти маленькие перерывы накапливаются, мешая тратить энергию на задачи, которые важнее всего.

Как Perplexity упрощает ваш рабочий процесс

Вместо того чтобы пытаться бороться с отвлекающими факторами с помощью более строгих рутин или сложного планирования, Perplexity помогает, объединяя все ваши задачи и исследования в одном месте.

Comet превращает беспорядочные веб-сессии в плавный, управляемый чатом опыт. Вам не нужно жонглировать десятками вкладок или приложений; вы можете задавать вопросы, находить информацию и даже выполнять задачи — просто общаясь в чате.

С Email-ассистентом вы можете позволить Perplexity управлять вашим почтовым ящиком — сортировать почту, составлять черновики ответов и следить за выполнением — так что вы не теряете фокус каждый раз, когда получаете уведомление. Вы также можете подключить приложения, которые вы уже используете, напрямую к Perplexity. Таким образом, вы можете выполнять свои рутины, никогда не покидая свое рабочее пространство.

Применение этих инструментов

Вместо того чтобы скакать по разным веб-сайтам и платформам за обновлениями, вы получаете простые сводки вашей электронной почты, новостей и исследований — все в одной чистой ветке. Это означает меньше времени на поиск информации и больше времени, потраченного на реальную работу.

Суммаризация

Суммаризация Email
Промпт: "Суммируй мои письма за последние 4 часа, выделив все, что требует немедленного внимания, и кратко сообщи мне о любых обновлениях по проекту Моррисона".
Обзор отраслевых новостей
Промпт: "Каковы ключевые моменты из сегодняшних отраслевых новостей, которые могут повлиять на наше планирование в 4 квартале?"

Получайте обновления из всех ваших программных инструментовВместо того чтобы входить в несколько систем управления проектами, коммуникации и клиентских систем, чтобы проверить прогресс и обновить заинтересованные стороны.

Статус сделки
Промпт: "Проверь Salesforce и поделись текущим статусом всех сделок в пайплайне. Выдели все, что требует внимания руководства на этой неделе".

Управление проектами
Промпт: "Найди все высокоприоритетные баги в Linear, назначенные мне, и суммируй их", "Какой статус у моего 'X' PR в Github?", "Какие документы в Notion, обновленные за последний день, упоминают ИИ-инфраструктуру? Суммируй эти упоминания".

Подготовка к встречам
Вместо того чтобы собирать информацию из писем, заметок с предыдущих встреч, файлов проекта и записей клиентов из нескольких платформ перед важными звонками, просто спросите Comet.

Общая подготовка
Промпт: "Подготовь меня к стратегической встрече в 3 часа дня — текущие KPI, обновления по инициативам и вопросы, требующие мнения руководства".Или: "Поделись всеми предыдущими точками коммуникации, которые у меня были с этим проспектом. Были ли какие-либо публичные новости об этой компании с тех пор?"
Звонок новому клиенту
Промпт: "Что мне нужно знать для моего предстоящего звонка клиенту? Кто еще из лиц, принимающих решения, в этой компании должен быть на следующем звонке по продажам?"

Извлечение документов и информации
Устраните поиск по нескольким файловым системам, вложениям электронной почты, общим дискам и платформам для совместной работы, чтобы найти конкретные документы или информацию. Используйте коннекторы приложений Perplexity (Perplexity App Connectors) для унифицированного поиска по всем подключенным платформам.

Промпт: "Найди последнюю версию презентации дорожной карты продукта в Notion и любую обратную связь с обзора заинтересованных сторон на прошлой неделе".

Некоторые переходы — это просто часть выполнения реальной работы. Одно из самых мощных применений ИИ — избавиться от как можно большего числа ненужных переходов. Переключение вкладок, приложений или фокуса.

Настоящая победа приходит от устранения ненужного трения: открытие вкладок только для того, чтобы найти одну деталь, или повторение одних и тех же шагов для завершения повседневных дел. Делая информацию легкодоступной и позволяя рутинной работе выполняться самой по себе, вы освобождаете больше своего внимания для решения сложных проблем и творческих задач. Когда сбор деталей и обновление списков больше похожи на быстрый чат, чем на процесс, и когда "занятая работа" (busywork) выполняется сама по себе за кулисами, вы можете оставаться сосредоточенными на вещах, которые требуют вашей экспертизы и суждений.

Автоматизируйте повторяющиеся рабочие процессы

Самые хитрые отвлекающие факторы часто не громкие — это маленькие, повторяющиеся задачи, которые продолжают нарушать ваш ритм. Бронирование встреч, погоня за обновлениями, управление логистикой... они кажутся быстрыми, но они быстро накапливаются и подтачивают ваш фокус.

Comet может превратить эти дела в простые действия или запланированные рутины. Вместо того чтобы помнить о необходимости написать фоллоу-ап или скопировать информацию между платформами, все, что вам нужно сделать, — это сказать, что нужно сделать. Comet координирует и выполняет, так что вы остаетесь в своем потоке.

Масштабирование себя с помощью Быстрых команд (Shortcuts) и Задач (Tasks)

→ Comet Shortcuts (Быстрые команды) — это легкие команды для выполнения в Comet — просто введите "/" в своем браузере и скажите, что должно произойти. Будь то многошаговый процесс или что-то, что вы делаете каждую неделю, вы можете настроить это один раз и позволить Comet справиться с этим по клику.
→ Perplexity Tasks (Задачи) — это для исследовательских запросов, которые вы хотите задавать регулярно. Может быть, вам нужен отчет по электронной почте, обновление дашборда или сканирование новостей каждое утро — просто настройте задачу, и она будет выполняться по расписанию без лишних мыслей.

Конечный результат: более умная автоматизация, меньше времени, потерянного на мелочи, и больше энергии для вашей лучшей работы.

Comet Shortcuts (Быстрые команды)

Shortcut: /client-followup
Промпт: "Просмотри мои последние три взаимодействия с [имя клиента], определи любые обязательства или пункты действий и запланируй соответствующие последующие сообщения на основе временной шкалы и приоритета".
Shortcut: /schedule-team-meeting
Промпт: "Проверь доступность всех членов продуктовой команды на следующей неделе, предложи три 1-часовых слота, отправь приглашения в календарь с шаблоном повестки дня".
Shortcut: /weekly-status
Промпт: "Получи статус проекта из Asana, пайплайн продаж из HubSpot и загрузку команды из данных календаря. Сгенерируй резюме для руководства, выделив пункты, требующие внимания".
Shortcut: /prep-next-meeting
Промпт: "Помоги мне подготовиться к моей следующей встрече, перечислив участников, изложив цели и повестку дня встречи, выделив все, что я должен просмотреть или подготовить, и предложив вопросы, которые я мог бы задать. При выборе встречи игнорируй события на весь день и любые встречи без других участников. Если какие-либо участники являются внешними по отношению к моей компании, включи краткую биографию".

Perplexity Tasks (Задачи)

Задача: Создать личный ежедневный или еженедельный информационный бюллетень
Промпт: "Создай персонализированный бюллетень, выделяющий самые важные встречи, задачи и дедлайны из моей электронной почты, календаря и основных рабочих инструментов. Суммируй ключевые отраслевые тенденции или главные новости, которые я должен знать, которые могут повлиять на мой бизнес или команду. Заверши вдохновляющей цитатой или инсайтом из недавнего чтения. Приоритизируй то, что требует моего внимания сегодня, будь кратким и отметь, если что-то не удалось извлечь".
Задача: Проводить еженедельный конкурентный анализ
Промпт: "Предоставь всесторонний отчет о наших конкурентах. Просмотри наших конкурентов, чтобы определить, какие недавние выпуски продуктов у них были, обновленное настроение клиентов по поводу их продуктов, все остальное, чем они были в новостях, и любые изменения в руководстве на Linkedin".
Задача: Новое регулирование ИИ в ЕС
Промпт: "Каждое утро делись любыми новыми законопроектами, которые регулируют ИИ в Европейском Союзе. Перечисли любые публичные судебные дела, которые включают использование ИИ".

Часть 2: Масштабируйте себя

Усильте вашу природную любознательность

Как только вы защитили свой фокус, происходит нечто замечательное: ваши вопросы становятся более амбициозными. С непрерывным временем для размышлений вы естественным образом начинаете задаваться вопросами о более крупных вызовах, более сложных проблемах и возможностях, которые казались за пределами вашей индивидуальной способности к исследованию.

Именно здесь ИИ становится наиболее мощным — не заменяя ваше мышление, а усиливая вашу природную любознательность. Когда вы задаетесь вопросом: "Что нам нужно было бы знать, чтобы решить это?" — вы можете на самом деле узнать это, немедленно, без формирования комитетов или назначения последующих встреч. Когда вы спрашиваете: "Есть ли способ лучше?" — вы можете исследовать десятки подходов за то время, которое раньше уходило на исследование одного.

Ваша экспертиза и интуиция остаются твердо у руля, но ИИ устраняет традиционные барьеры между наличием хороших вопросов и получением исчерпывающих ответов. Вы можете проводить исследования с глубиной выделенной команды, синтезировать инсайты из областей, которые вас интересуют, и создавать профессиональные готовые материалы, которые отражают ваше полное мышление, а не только то, что у вас было время произвести между прерываниями.

Речь идет не о том, чтобы работать дольше или брать на себя больше задач. Речь идет о работе в масштабе вашей реальной любознательности, наконец, имея возможность преследовать вопросы, которые вас искренне интересуют, с той строгостью, которую они заслуживают. Вы превращаетесь из того, кто управляет задачами, в того, кто исследует возможности.

Этот раздел охватывает четыре основных подхода к масштабированию ваших индивидуальных возможностей за пределы того, что позволяют традиционные методы продуктивности:

→ Встраивание ИИ в ваши существующие рабочие процессы - Систематически интегрируйте возможности ИИ в ваши текущие бизнес-процессы, определяя точки интеграции с наибольшим влиянием и создавая устойчивые рабочие процессы, которые усиливают, а не заменяют вашу существующую экспертизу.
→ Продвинутые исследования - Трансформируйте то, как вы собираете, анализируете и синтезируете информацию, используя ИИ, который может обрабатывать сотни источников одновременно, сохраняя контекст и генерируя инсайты.
→ Создание контента - Перейдите от помощи в составлении черновиков к генерации полных готовых материалов — презентаций, отчетов, предложений и кампаний, которые обычно требуют специализированной экспертизы или межфункциональных команд.
→ Решение сложных проблем - Беритесь за вызовы за пределами вашей непосредственной области, сочетая глубину исследований с аналитическими возможностями, которые помогают вам ориентироваться в незнакомых территориях с компетентностью на уровне эксперта.

Встройте ИИ в ваши существующие рабочие процессы

Проблема с большинством инструментов ИИ в том, что они начинают выглядеть как еще один инструмент в вашем распоряжении. Но Perplexity, и особенно Comet, становится экспоненциально более ценным, когда вы интегрируете его в свои регулярные рабочие процессы. Вместо того чтобы переключаться между "обычным режимом работы" и "режимом с поддержкой ИИ", лучше всего интегрировать Perplexity в то, как вы естественно подходите к проектам и повторяющимся обязанностям. Вот как:

Системы вместо Задач

Ключевой сдвиг — это рассмотрение вашей работы как взаимосвязанных рабочих процессов, а не изолированных задач. Вместо "Мне нужно исследовать конкурентов", за которым позже следует "Мне нужно обновить наши цены", за которым следует "Мне нужно проинформировать команду продаж", полезно спросить: "Мне нужно провести конкурентную разведку, которая ляжет в основу нашей ценовой стратегии и вооружит нашу команду продаж".

Другой способ думать об этом — думайте как свой собственный менеджер. Увеличив масштаб своей собственной работы, вы можете проектировать рабочие процессы, используя различные инструменты, которые предлагает Perplexity, такие как Labs и Comet, и переносить контекст и инсайты с одного шага на следующий, вместо того чтобы каждый раз начинать заново.

Лучший способ проводить исследования

Легко относиться к инструментам ИИ-исследований как к обновленным поисковым системам, где вы задаете один вопрос за раз и получаете быстрый ответ. Но с Perplexity (используя Research, Labs и Comet) вы получаете нечто более мощное. Это как иметь команду за спиной — отслеживающую ваши большие вопросы, перекрестно проверяющую ответы и всегда опирающуюся на то, что вы уже узнали.

Практическое применение исследований

Рыночная разведка и конкурентный анализ
Промпт: "Проанализируй рынок автоматизации корпоративного ИИ, включая ключевых игроков, прогнозы размера рынка, основные сегменты клиентов и регуляторные соображения. Определи появляющихся конкурентов и потенциальные возможности для партнерства".
Стратегическое планирование
Промпт: "Проанализируй рынок автоматизации корпоративного ИИ, включая ключевых игроков, прогнозы размера рынка, основные сегменты клиентов и регуляторные соображения. Определи появляющихся конкурентов и потенциальные возможности для партнерства".
Оценка технологий и отрасли
Промпт: "Оцени применение квантовых вычислений для финансовых услуг, включая текущие возможности, основных поставщиков, проблемы внедрения, сроки коммерческой жизнеспособности и регуляторные последствия".
Анализ данных
Промпт: "Проанализируй наши данные о продажах за 3 квартал и создай диаграммы, показывающие производительность по регионам, продуктовым линейкам и сегментам клиентов. Определи тенденции, аномалии и рекомендации для стратегии на 4 квартал".
Оценка инвестиций и партнерств
Промпт: "Проанализируй потенциальные стратегические партнерства в области ИИ в здравоохранении, включая финансовое здоровье компаний, технологические возможности, пересечение клиентов, соответствие нормативным требованиям и факторы культурного соответствия".
Исследования для разработки продуктов
Промпт: "Исследуй возникающие тенденции в программном обеспечении для корпоративной продуктивности, включая изменения в поведении пользователей, паттерны внедрения технологий и разработку конкурентных функций. Определи неудовлетворенные потребности, которые наш продукт мог бы решить".
Соблюдение нормативных требований
Промпт: "Исследуй предстоящие регуляции по конфиденциальности данных в ЕС и Азиатско-Тихоокеанском регионе, включая сроки внедрения, требования к соответствию для SaaS-компаний и потенциальное влияние на бизнес".
Проверка клиентов и рынка
Промпт: "Исследуй текущие проблемы, с которыми сталкиваются компании розничной торговли среднего размера в управлении запасами, включая технологические решения, которые они оценивают, бюджетные ограничения и процессы принятия решений. Определи, как наш подход решает неудовлетворенные потребности".
Общие исследования
Задавайте вопросы и собирайте подтверждающую информацию, не покидая своей среды для письма. "Каковы последние статистические данные о внедрении удаленной работы?" или "Найди три кейса, подтверждающих этот аргумент".

Создание контента

Большинство людей хорошо пишут и делятся идеями в своей области, но превращение этих идей в отполированные презентации, отчеты или визуальные материалы может быть медленным и трудоемким. Часто требуется больше времени, чтобы что-то выглядело профессионально, чем на то, чтобы придумать сами идеи — и это может мешать вам делать больше или делиться своей лучшей работой.

С Labs вы можете сосредоточиться на своих основных идеях и стратегии, в то время как Perplexity позаботится о деталях форматирования и производства. Это означает, что вы получаете высококачественную работу быстрее — так что вы можете проводить больше времени, думая, и меньше времени, увязая в мелочах.

От идей к профессиональным готовым материалам

Вместо того чтобы тратить часы на форматирование, дизайн и детали производства, вы можете предоставить Labs стратегическое направление и экспертизу, и он возьмет на себя выполнение. Ваши идеи и знания остаются в центре. Вместо того чтобы изучать новые навыки создания контента, вы усиливаете свои существующие возможности в тех типах контента, которые уже требует ваша роль, будь то коммуникации для руководства, предложения для клиентов, презентации для команды или документация по проекту.

Генерация изображений и видео в Perplexity

Генерация изображений создает пользовательскую графику, фотографии, диаграммы, иллюстрации и визуальные элементы, которые поддерживают ваш контент, не требуя экспертизы в дизайне или поиска стоковых фотографий.
Генерация видео производит профессиональный видеоконтент для презентаций, учебных материалов и коммуникаций, который обычно требует ресурсов для видеопроизводства.

Примеры создания контента

Разработка презентаций
Промпт: "Возьми мои заметки со стратегической сессии и создай презентацию для совета директоров, охватывающую производительность за 3 квартал, рыночные вызовы и цели на 4 квартал. Включи надлежащее форматирование на уровне руководства, релевантные визуализации данных и четкие пункты действий".
Документация
Промпт: "Преврати мои заметки по анализу рынка в профессиональный стратегический документ с резюме для руководства, подробными выводами, рекомендациями и подтверждающими данными. Отформатируй с профессиональными заголовками, диаграммами и приложениями".
Коммуникации с клиентами
Промпт: "Возьми мой набросок предложения по проекту и создай всестороннее предложение для клиента, включая временную шкалу проекта, готовые материалы, структуру команды, ценообразование и кейсы. Сохрани мой технический подход, но улучши профессиональную подачу".
Внутренние коммуникации
Промпт: "Преобразуй мои заметки о статусе проекта во всестороннее обновление для команды, включая текущий прогресс, предстоящие этапы, потребности в ресурсах, оценку рисков и следующие шаги. Отформатируй как для рассылки по электронной почте, так и для использования в презентации".
Учебный материал
Промпт: "Преобразуй мой чек-лист по онбордингу и лучшие практики во всестороннее учебное пособие с пошаговыми инструкциями, примерами и контрольными оценками для новых членов команды".

Масштабирование исследований с Perplexity Spaces

Одна из проблем со многими инструментами ИИ заключается в том, что они очень креативны, но не очень хороши в адаптации к вашим внутренним бренд-гайдлайнам или принципам исследований.

Perplexity Spaces позволяют вам создавать выделенные среды с пользовательскими инструкциями и примерами материалов, которые гарантируют, что весь сгенерированный контент будет соответствовать вашему установленному стилю, бренду и стандартам исследований.

→ Пользовательские инструкции определяют ваш стиль общения, отраслевую терминологию, предпочитаемые форматы и стандарты качества.
→ Загрузите примеры ваших лучших презентаций, отчетов или коммуникаций, чтобы установить тон и подход, которые вы хотите поддерживать во всем контенте, сгенерированном ИИ.
→ Соответствие бренду сохраняется путем предоставления образцов материалов, которые демонстрируют ваш предпочитаемый подход к сообщениям, гайдлайны по визуальному стилю и профессиональные стандарты. Spaces ссылаются на эти материалы при генерации нового контента, обеспечивая соответствие результата вашей установленной идентичности бренда.

Пример настройки: Загрузите ваши три лучшие клиентские презентации, квартальные отчеты и документы с предложениями в Space с инструкциями о вашем отраслевом фокусе, целевой аудитории и предпочтениях в общении. Вся будущая генерация контента будет поддерживать этот установленный профессиональный стандарт и стиль.

(Пример шаблона Space 1)

Prospect Researcher (Исследователь потенциальных клиентов)

Создайте подробный отчет о потенциальном клиенте, чтобы направлять вашу работу, введя название компании.

Инструкции для Space:

Вы — опытный советник по развитию бизнеса с 15+ летним опытом в аналитике корпоративных продаж, сфокусированный на предоставлении действенных инсайтов, которые повышают конверсию. Ваш тон — профессиональный и разговорный, подчеркивающий стратегические возможности, которые другие могли бы упустить.

Соберите и проанализируйте:

Обзор компании

история компании, основание и миссия
бизнес-модель и потоки доходов
позиция в отрасли и доля рынка
географическое присутствие и целевые рынки
Размер компании (сотрудники, местоположения)

Финансовый профиль

годовой доход и рост
история финансирования и раунды
прибыльность и маржа (если публичная)
Финансовые проблемы или возможности

Лица, принимающие решения (ЛПР)

Профили высшего руководства с бэкграундом
Ключевые ЛПР для закупок
профессиональный и образовательный бэкграунд

Технологический ландшафт

Текущий технологический стек и инструменты
Недавние инвестиции в технологии
Возможности интеграции с Perplexity
Болевые точки в текущих рабочих процессах

Стратегические возможности

болевые точки, которые Perplexity может решить
соответствие ценностному предложению
потенциал ROI и метрики

(Пример шаблона Space 2)

Product Enablement Hub (Центр поддержки продукта)

Получайте ответы, чтобы уверенно продвигать и продавать — на основе ваших внутренних документов и FAQ.

Инструкции для Space:

Вы — ассистент по поддержке продаж и маркетинга, обученный на внутренних материалах о продукте. Ваша цель — помочь членам команды понимать и коммуницировать продукты компании четко, точно и убедительно.

Когда пользователь задает вопрос о продукте:

Выполните поиск по внутренним ресурсам, таким как FAQ, статьи справочного центра, презентации для продаж, учебные документы, описания продуктов и руководства по обмену сообщениями.
Предоставьте уверенный, готовый для клиента ответ: a) Используйте ясный, ориентированный на выгоду язык. b) Сосредоточьтесь на ценностных предложениях, дифференциации и сценариях использования. с) Включайте ключевые факты, возможности или позиционирование, где это релевантно
Если существует несколько версий или планов, уточните, что доступно на каждом уровне.
Когда это полезно, предложите, как сформулировать ответ для разных аудиторий (например, для покупателя против пользователя).
Всегда цитируйте или ссылайтесь на исходный материал, когда он доступен.Тон: Четкий, уверенный и полезный — вы здесь, чтобы помочь пользователю выглядеть на высоте в любом разговоре о продажах или маркетинге.Если контент не покрывает ответ, сообщите пользователю, чего не хватает, и предложите, какая команда или документ могут помочь.

Улучшенное решение проблем

Большинство людей комфортно решают проблемы в своей области, но все усложняется, когда задача требует знаний извне вашего опыта — возможно, это что-то техническое, новый рынок или подход, который вы еще не пробовали.

С Perplexity вам не нужно упираться в стену. Вы можете быстро получить доступ к знаниям на уровне эксперта из самых разных областей. Это означает, что вы можете браться за сложные проблемы, которые обычно означали бы вызов внешних экспертов или трату большого количества времени на изучение новых навыков.

Более умное принятие решений

Идея не в том, чтобы изменить способ решения проблем, а в том, чтобы дать вам более широкий доступ к знаниям и новым способам мышления. Ваше суждение и приоритеты всегда ведут; теперь вы подкреплены инсайтами, которые выходят далеко за рамки того, что вы могли бы найти самостоятельно.

Когда вы сталкиваетесь со сложной задачей, Perplexity помогает вам собрать лучшую информацию, привлечь проверенные методы из других отраслей и собрать сильные решения — без необходимости в целой команде специалистов или траты бесконечных часов на исследования.

Практическое применение

Стратегические бизнес-задачи
Промпт: "Наша компания рассматривает переход на модель ценообразования freemium. Исследуй успешные внедрения freemium в B2B-программном обеспечении, включая стратегии конверсии, подходы к дифференциации функций и распространенные подводные камни, которых следует избегать".
Адаптация решений из других отраслей
Промпт: "Производственные компании сталкиваются с проблемами оптимизации запасов, аналогичными нашим проблемам планирования мощностей. Исследуй, как производители подходят к прогнозированию спроса, распределению ресурсов и стратегиям оптимизации, которые могли бы применяться к предоставлению услуг".
Финансовый и инвестиционный анализ
Промпт: "Оцени финансовые последствия приобретения конкурента по сравнению с созданием аналогичных возможностей внутри компании. Включи анализ денежных потоков, оценку рисков, соображения по времени выхода на рынок и факторы сложности интеграции".
Проблемы операционной эффективности
Промпт: "Наши сроки выполнения проектов непоследовательны, несмотря на хорошую индивидуальную производительность. Исследуй методологии управления проектами и подходы к улучшению процессов, которые решают проблемы вариативности рабочего процесса и координации ресурсов".
Проблемы выхода на рынок и расширения
Промпт: "Проанализируй осуществимость выхода на рынок технологий здравоохранения с нашей существующей платформой. Включи анализ рынка, регуляторные соображения, конкурентную среду и рекомендации по стратегии выхода на рынок (go-to-market)".

Часть 3: Достигайте результатов

Превратите любознательность в карьерный рост

Самый удовлетворительный аспект работы — это не просто решение интересных проблем, это видение того, как эти решения создают реальное влияние, которое другие признают и ценят. Когда ваши расширенные исследовательские возможности и защищенное время для фокуса генерируют инсайты и готовые материалы, которые продвигают цели вашей организации, работа становится по-настоящему приносящей удовлетворение.

Этот раздел фокусируется на направлении вашей усиленной любознательности к результатам, которые имеют значение: продвижение по службе, к которому вы стремились, возможность получения дохода, которую вы исследовали, стратегическая инициатива, которая могла бы определить траекторию вашей карьеры. Когда ИИ берет на себя детали выполнения, вы можете сосредоточиться на стратегическом мышлении, которое отделяет высокоэффективных сотрудников от всех остальных.

Но речь идет не о том, чтобы "пахать" усерднее, а о том, чтобы работать более осознанно. Когда вы можете быстро исследовать конкурентные ландшафты, составлять убедительные предложения, анализировать рыночные возможности и синтезировать сложную информацию в четкие рекомендации, вы естественным образом тяготеете к задачам с более высоким влиянием. Ваша любознательность ведет вас к лучшим вопросам, которые ведут к более ценным ответам, которые ведут к более значимым результатам.

Конечная радость в работе приходит от знания, что ваша природная любознательность и уникальная точка зрения создают что-то ценное — что-то, что не существовало бы без вашего особого способа мышления о проблемах. ИИ не заменяет этот человеческий элемент; он устраняет трение, которое мешает ему процветать.

Эта часть фокусируется на четырех критических областях, где профессионалы должны демонстрировать конкретную ценность:

→ Аттестации (Performance Reviews) и профессиональное развитие - Превратите оценку производительности из реактивной документации в стратегическое позиционирование, которое ускоряет карьерный рост и демонстрирует явный вклад в ценность.
→ Лидогенерация и развитие бизнеса - Преобразуйте экспертизу и знание рынка в систематические подходы для выявления, вовлечения и развития бизнес-возможностей, которые стимулируют рост дохода.
→ Продажи и закрытие сделок - Применяйте расширенные возможности по исследованию, анализу и коммуникации, чтобы более эффективно продвигать потенциальных клиентов через процессы принятия решений и быстрее закрывать сделки.
→ Выполнение и реализация проектов - Используйте улучшенное управление рабочими процессами, создание контента и способности к решению проблем, чтобы выполнять проекты быстрее, сохраняя при этом качество и удовлетворенность заинтересованных сторон.

Разница между наличием возможностей и достижением результатов — в стратегическом применении. Каждый раздел демонстрирует, как направить ваши расширенные способности к исследованию, анализу, созданию контента и решению проблем на достижение конкретных бизнес-результатов, которые организации признают и вознаграждают.

Аттестации (Performance Reviews) с Perplexity

Когда приходит время для аттестации, вы должны показать, чего вы достигли и как это повлияло на вашу команду или компанию. Данные существуют — в ваших инструментах отслеживания проектов, электронных письмах и вашей готовой работе — но сбор правильных фактов и цифр может съесть много времени.

Comet помогает, просматривая вашу фактическую работу: проекты, которыми вы управляли, ваши сообщения, ваши события в календаре и результаты, которые вы предоставили. Он замечает паттерны и выделяет результаты, которые имеют значение. Затем Labs берет этот анализ и создает для вас профессиональные отчеты.

Вместо того чтобы просеивать месяцы старых писем и задач, вы получаете четкое резюме вашего прогресса, областей для работы и реальных цифр, которые показывают ваше влияние. Вы получаете практическую, честную обратную связь на основе ваших собственных данных, так что вы можете размышлять, учиться и делать следующий шаг в своем развитии — без обычной головной боли.

Анализ рабочих паттернов и продуктивности
Поймите ваши фактические рабочие паттерны и определите, когда вы наиболее эффективны. Промпт: "Просмотри мои данные по управлению проектами, паттерны календаря и коммуникации по электронной почте за последние несколько недель. Определи тенденции, паттерны распределения времени и области, где я наиболее эффективен, в сравнении с менее эффективными".
Оценка развития навыков
Отслеживайте прогресс в развитии своих навыков, используя конкретные примеры работы и обратную связь. Промпт: "Просмотри мою недавнюю работу, обязанности по проектам и обратную связь по производительности, чтобы определить прогресс в развитии навыков. Выдели области, в которых я вырос, и пробелы, требующие внимания для карьерного роста".
Выявление сильных сторон и дифференциации
Определите свои конкурентные преимущества и уникальные возможности на основе данных о производительности. Промпт: "Проанализируй мои данные о производительности, чтобы определить уникальные сильные стороны, дифференцирующие возможности и конкурентные преимущества, которые выделяют меня среди коллег в аналогичных ролях. Включи конкретные примеры и количественные доказательства".

Генерация отчетов об эффективности

Labs преобразует ваш анализ работы в профессиональные отчеты о производительности, сводки достижений и планы развития с конкретными метриками и рекомендациями. Эти отчеты предоставляют документацию, необходимую для аттестаций, обсуждений о продвижении по службе и планирования карьеры, с конкретными данными, а не общими заявлениями.

Комплексные отчеты для аттестации
Сгенерируйте полную документацию для аттестации с примерами и метриками. Промпт: "Сгенерируй комплексный отчет для аттестации, охватывающий мои достижения, влияние на бизнес, развитие навыков и вклад в лидерство. Включи конкретные метрики, примеры проектов и рекомендации по профессиональному росту".
Планирование профессионального развития
Создайте целевые планы развития на основе вашего анализа производительности и карьерных целей. Промпт: "Создай план развития, addressing (направленный на) мои выявленные пробелы в навыках и карьерные цели. Включи конкретные учебные мероприятия, измеримые этапы и временную шкалу для продвижения на основе моего анализа производительности".
Оценка развития навыков
Промпт (повтор из): "Просмотри мою недавнюю работу, обязанности по проектам и обратную связь по производительности, чтобы определить прогресс в развитии навыков. Выдели области, в которых я вырос, и пробелы, требующие внимания для карьерного роста".

Лидогенерация и развитие бизнеса

Эффективная лидогенерация зависит от всестороннего исследования потенциальных клиентов и персонализированного охвата, который демонстрирует понимание конкретных потребностей бизнеса. Проблема заключается в эффективном сборе информации о целевых компаниях и создании кастомизированных материалов, которые находят отклик у лиц, принимающих решения.

Возможности Perplexity по исследованию и созданию контента ускоряют развитие бизнеса, предоставляя подробную информацию о потенциальных клиентах и генерируя персонализированные материалы для охвата в масштабе, превращая усилия по продажам в эффективные пайплайны.

Лидогенерация и исследование рынка с Perplexity Labs

Создать дашборд для лидогенерации
Промпт: "Найди 25 B2B SaaS-компаний, которые привлекли финансирование серии A за последние 12 месяцев и нанимают продавцов. Создай дашборд с названием компании, суммой финансирования и контактным email. Затем создай шаблон холодного письма, который можно использовать".
Анализ компании-проспекта
Соберите всестороннюю фоновую информацию о целевых проспектах перед охватом. Промпт: "Исследуй [Название компании], включая недавние финансовые показатели, стратегические инициативы, изменения в руководстве, конкурентные вызовы и операционные приоритеты. Определи потенциальные потребности в услугах и ключевые контакты для принятия решений".
Анализ конкурентной среды
Поймите, как проспекты в настоящее время решают проблемы, которые вы могли бы решить. Промпт: "Исследуй, как компании, похожие на [проспект], в настоящее время справляются с [релевантная проблема]. Включи существующих поставщиков, внутренние решения, распределение бюджета и уровни удовлетворенности текущими подходами".
Информация о лицах, принимающих решения
Определите и исследуйте ключевых лиц, принимающих решения, в целевых организациях. Промпт: "Исследуй руководящую команду в [Название компании], сосредоточившись на ролях, ответственных за [релевантная область]. Включи профессиональный бэкграунд, недавние инициативы, участие в отрасли и предпочтения в общении".

Целевой охват и разработка материалов

Персонализированные сообщения для охвата
Создайте целевую коммуникацию, которая ссылается на конкретный бизнес-контекст проспекта. Промпт: "Составь черновик персонализированного письма для охвата [Имя проспекта] в [Компания]. Ссылайся на их недавнее [конкретное бизнес-развитие], признай отраслевые проблемы, с которыми они сталкиваются, и предложи конкретные способы, которыми наши услуги решают их операционные приоритеты".
Разработка кастомных предложений
Генерируйте индивидуальные предложения, которые отвечают конкретным требованиям и целям проспекта. Промпт: "Создай предложение по услугам для [Название компании], addressing (решающее) их [конкретную проблему]. Включи анализ проблемы, предлагаемый подход к решению, временную шкалу, готовые материалы и метрики успеха, адаптированные к их бизнес-целям".
Разработка кейсов и историй успеха
Создайте убедительные примеры аналогичной работы, которые находят отклик у проблем проспекта. Промпт: "Разработай кейс, демонстрирующий, как мы помогли [аналогичная компания] решить [релевантная проблема]. Включи описание проблемы, подход к решению, процесс внедрения и количественные результаты, которые заинтересовали бы [целевой тип проспекта]".

Стратегическое развитие бизнеса

Исследование возможностей для партнерства
Определите потенциальных стратегических партнеров, которые могли бы генерировать реферальные возможности. Промпт: "Исследуй потенциальных стратегических партнеров, которые обслуживают наш целевой рынок с дополняющими услугами. Включи профили компаний, подходы к партнерству, возможности взаимной выгоды и стратегии для контакта".
Разработка стратегии выхода на рынок
Разработайте всесторонние стратегии для выхода на новые рынки или в новые области услуг. Промпт: "Разработай стратегию выхода на рынок для расширения наших услуг на [новый рынок/отрасль]. Включи анализ рынка, конкурентную среду, подход к позиционированию, возможности для партнерства и временную шкалу выхода на рынок".
Разработка реферальной программы
Создайте систематические подходы для генерации и управления рефералами. Промпт: "Разработай стратегию реферальной программы, включая идентификацию партнеров, структуры стимулирования, коммуникационные материалы и системы отслеживания для эффективного управления реферальными отношениями".

Продажи и закрытие сделок

Создание кастомных материалов для продаж — презентаций, предложений, моделей ROI — обычно означает пересылку туда и обратно между командами дизайна, финансов и продукта. Эта координация занимает время, которого у вас нет, когда вы пытаетесь поддерживать динамику сделки.

Labs позволяет вам генерировать профессиональные, специфичные для проспекта материалы напрямую. После предоставления ключевой информации и требований, Labs может взять на себя копирайтинг, форматирование и создание материалов для вас.

Создание дашборда в Labs

Промпт: "Создай интерактивный дашборд для анализа выигранных и проигранных сделок (win-loss analysis), который выделяет ключевые причины побед и поражений. Дашборд должен включать:

Общий процент выигранных и проигранных сделок
Разбивка причин побед (например, цена, соответствие продукта, отношения, бренд, тайминг)
Разбивка причин поражений по тем же категориям
Тренды во времени (ежемесячно или ежеквартально) для выявления сдвигов в факторах, влияющих на победы/поражения
Фильтры по региону, отрасли, размеру сделки и менеджеру по продажам
Визуализации, такие как гистограммы, воронки и тепловые карты, чтобы сделать паттерны ясными
Ключевые выводы или инсайты, суммирующие основные факторы, влияющие на результаты"

Послесловие

Работа не должна ощущаться ошеломляющей или хаотичной. Объединяя сфокусированное внимание, более умные способы масштабирования ваших талантов и реальные шаги к измеримым результатам, вы превращаете "занятую работу" в прогресс, а идеи — во влияние. Когда ИИ берет на себя трение, вы свободны делать работу, которая движет вас вперед — глубоко думать, решать важные проблемы и создавать что-то значимое.

С Perplexity сложность становится простотой. Инструменты в этом руководстве разработаны, чтобы помочь вам вернуть свое время, делиться своей лучшей работой и ставить далеко идущие цели, не будучи сдерживаемыми бесконечными задачами. Вы не просто поспеваете — вы ведете за собой, с большей энергией, ясностью и радостью в том, что вы делаете каждый день.

Перевод "Силиконовый мешок"

Психологический промпт

2025-10-09T11:01:05.833Z

Хочу вам показать один из самых интересных промптов в моей коллекции. Можете закинуть его в любую модель: ChatGPT, Gemini, Claude. Тестировал везде - работает.

Как он работает:

- Используется сократовский диалог, поэтому общение воспринимается как сессия с наставником.

- Задача - раскрыть, что скрывается за вашими страхами и целями.

- И получить план «трансформации».

Короче, это немного переработанная сессия с КПТ-психологом, поэтому будет полезна СДВГшникам, тем, кто немного запутался, ну и всем, кто любит тестить промпты. Ну и не забывайте: если у вас психологические проблемы — обращайтесь к специалистам, а не к LLM.

Промпт

<role>

You are a transformation architect who decodes the hidden psychology of personal metamorphosis. You understand that meaningful change creates internal shifts that compound into external results.

Your expertise lies in identifying the precise mechanisms that turn struggle into strength and uncertainty into unshakeable confidence. You map character traits, mindsets, and capabilities that emerge from different transformation paths. Общайся со мной на русском языке.

</role>

<discovery\_methodology> You guide users to discover their transformation path through natural conversation, never through interview-style questioning.

<natural\_flow\_principles>

* Ask ONE question at a time, letting each answer shape the next inquiry

* Make questions feel like insights, not interrogations

* Guide users to self-discovery moments where they reveal their own answers

* Build context organically through conversation, not extraction

* Create "aha moments" rather than collecting data points </natural\_flow\_principles>

<transformation\_framework> Every journey has three dimensions you help users uncover:

Gap architecture

* Current state vs. desired identity (who they are vs. who they're becoming)

* Specific struggles that reveal growth edges

* Skills they admire in others but feel they lack

Obstacle mapping

* Challenges that simultaneously terrify and excite them

* Weaknesses that must become strengths

* Fears that, when conquered, unlock new identities

Emergence patterns

* Character traits that develop through specific struggles

* Milestones that build unshakeable confidence

* Daily practices that compound into massive transformation </transformation\_framework> </discovery\_methodology>

<response\_architecture> When the user shares their situation, begin with ONE carefully chosen question that:

* Reflects insight about their current state

* Opens a door to self-discovery

* Feels conversational, not interrogative

* Leads naturally to the next layer of understanding

After they respond, use this structure:

<thinking\_process>

1. Analyze their implied growth areas from context

2. Identify the gap between current self and needed self

3. Map 3–5 transformation outcomes they would achieve

4. Connect each outcome to obstacle patterns

5. Show how obstacles build specific capabilities

6. Link struggles to emerging character traits </thinking\_process>

<transformation\_blueprint> The journey selection Define 3–5 transformation paths, each with:

* Specific challenges they'd face

* Character traits that emerge from each obstacle

* Psychological milestones along the path

* The identity they become at each breakthrough

The transformation timeline Show how early wins compound into bigger victories. Map both external achievements and internal evolution.

The implementation framework

* Immediate first steps (what they do in the next hour)

* Daily practices aligned with transformation goals

* Metrics tracking both progress and internal change

* Support systems needed to sustain momentum </transformation\_blueprint> </response\_architecture>

<writing\_style>

* One sentence per line with line breaks after each sentence

* Inquisitive and emphatic tone throughout

* Questions that challenge assumptions about success and growth

* Framework-driven thinking with clear categorization

* Authority triggers referencing psychological principles

* Honest and practical without being preachy

* Punchy and skimmable with dopamine-rich insights

* Emotionally resonant while maintaining intellectual rigor

Emphasize who they BECOME, not just what they achieve. Connect each challenge to specific character development. Show how struggles compound into strengths. Make the internal journey as compelling as external outcomes. </writing\_style>

<success\_criteria> The user should:

* Feel excited about the growth process itself

* Gain clarity about which transformation path calls to them

* Experience journey selection as choosing their next evolution, not just setting a goal

* Have specific psychological insights that reframe how they think about development

* See concrete next steps that feel immediately actionable

* Understand the person they're becoming through the challenges they'll face </success\_criteria>

<constraints>

- NEVER list multiple questions in a row

- NEVER create interview-style formats

- Always guide toward self-discovery rather than extracting information

- Make context collection feel like insight delivery, not data gathering

- Each question should feel like it reveals something about them to themselves

</constraints>

7 этапов изучения ИИ в 2025–26: полный гайд от новичка до профи

2025-09-26T11:36:57.362Z

Искусственный интеллект (ИИ) - это уже не просто хайповое словечко. Он меняет целые индустрии, автоматизирует рабочие процессы и создаёт новые профессии. Но без чёткого плана его изучение может показаться непосильной задачей. К счастью, есть проверенный путь - 7 ключевых этапов, которые проведут вас от самых азов до разработки ИИ-стратегий корпоративного уровня.

В этой статье мы разберём каждый этап, ключевые концепции, полезные инструменты и реальные кейсы, чтобы вы могли начать свой путь в мире ИИ.

Этап 1: Формируем насмотренность и понимание (уровень: новичок)

Основные концепции: Узнайте, что такое ИИ, его историю, ключевые термины и примеры из повседневной жизни.

Почему это важно: Прежде чем погружаться в технические детали, важно понять, как ИИ влияет на бизнес и нашу жизнь - от чат-ботов до рекомендательных систем.

Кейсы:

Понять роль ИИ в алгоритмах соцсетей, e-commerce и медицине.
Определить, где ИИ может сэкономить время или улучшить процессы.

Инструменты: ChatGPT, Gemini, Perplexity AI - отлично подходят, чтобы в интерактивном режиме исследовать ИИ и задавать любые вопросы.

Этап 2: Изучаем основы работы с данными

Основные концепции: Данные - это топливо для ИИ. Здесь вы изучите типы данных, методы их сбора, очистки, хранения и базовые концепции баз данных.

Почему это важно: Без чистых, структурированных данных даже самые мощные ИИ-модели бесполезны.

Кейсы:

Подготовка и очистка датасетов для обучения моделей.
Понимание разницы между структурированными и неструктурированными данными.

Инструменты: Excel, Google Sheets, Kaggle Datasets, SQLite, Airtable.
Совет от профи: Изучайте соревнования на Kaggle - там можно найти датасеты для новичков и поучаствовать в обсуждениях, чтобы прокачать навыки.

Этап 3: Осваиваем азы машинного обучения (ML)

Основные концепции: Обучение с учителем и без, регрессия, классификация и кластеризация.

Почему это важно: Машинное обучение - это ключевой двигатель ИИ. Освоив эти основы, вы сможете создавать свои первые предиктивные модели.

Кейсы:

Прогнозирование оттока клиентов.
Классификация изображений (например, кошка или собака).
Сегментация клиентов по группам.

Инструменты: Scikit-learn, Google Colab, Weka, RapidMiner, Teachable Machine.

Этап 4: Погружаемся в нейронные сети

Основные концепции: Глубокое обучение (Deep Learning), архитектуры нейронных сетей, обучающие данные, обратное распространение ошибки.

Почему это важно: Нейронные сети лежат в основе самых передовых ИИ-решений, таких как распознавание изображений, преобразование речи в текст и рекомендательные движки.

Кейсы:

Распознавание объектов для беспилотных автомобилей.
Обработка естественного языка (NLP) для чат-ботов.
Рекомендательные системы для интернет-магазинов.

Инструменты: PyTorch, Keras, TensorFlow, Runway ML, Hugging Face.
Совет: Начните с простых проектов, вроде классификации рукописных цифр из набора MNIST, прежде чем переходить к сложным архитектурам.

Этап 5: Изучаем генеративный ИИ

Основные концепции: Большие языковые модели (LLM), промпт-инжиниринг, генерация изображений и видео по текстовому описанию (text-to-image, text-to-video).

Почему это важно: Генеративный ИИ меняет правила игры в креативных индустриях, от маркетинга до кино. Его изучение сейчас позволит вам быть на шаг впереди.

Кейсы:

Генерация контента для блогов или рекламы.
Создание ИИ-чат-ботов.
Создание изображений, озвучки или видео.

Инструменты: ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion, ElevenLabs, Synthesia.
Совет: Изучайте промпт-инжиниринг - чем лучше ваши запросы, тем качественнее результат.

Этап 6: Внедряем ИИ в рабочие процессы

Основные концепции: ИИ-автоматизация, API, интеграция инструментов, создание рабочих сценариев (workflows).

Почему это важно: Умение создавать системы, которые автоматизируют задачи, сэкономит вам и вашему бизнесу бесчисленное количество часов.

Кейсы:

Автоматизировать лидогенерацию в маркетинге.
Создать контент-пайплайны на базе ИИ.
Построить автоматизированную клиентскую поддержку.

Инструменты: Make.com, Zapier, n8n, Taskade AI, AgentOps.
Совет: Начните с автоматизации небольших, повторяющихся задач (например, ввод данных) и постепенно масштабируйте.

Этап 7: Осваиваем интеграцию и стратегию ИИ (продвинутый уровень)

Основные концепции: Масштабирование ИИ-систем, мультиагентные системы, бизнес-стратегия.

Почему это важно: На этом уровне вы уже не просто используете ИИ, а создаёте продукты и решения на его основе с долгосрочным эффектом.

Кейсы:

Запуск SaaS-бизнеса на базе ИИ.
Интеграция нескольких ИИ-агентов для корпоративных задач.
Внедрение этичных и ответственных подходов к ИИ в масштабах компании.

Инструменты: LangChain, AutoGPT, CrewAI, SuperAGI, кастомные GPT.
Совет: Сконцентрируйтесь на понимании принципов управления ИИ и соблюдении нормативных требований — это критически важно для корпоративного внедрения.

Заключение

Изучение ИИ в 2025–26 годах - это не про зубрёжку теории, а про последовательное наращивание навыков и их применение для решения реальных проблем.

FAQ

1. Как начать изучать ИИ, если я полный новичок?

Начните с Этапа 1 (общее представление) - используйте ChatGPT или Gemini, чтобы в интерактивном режиме разобраться в концепциях. Как только освоитесь, переходите к основам работы с данными.

2. Нужно ли уметь программировать, чтобы изучать ИИ?

Нет. Хотя код помогает, многие no-code инструменты (вроде Teachable Machine и N8N) позволяют экспериментировать с ИИ без навыков программирования.

3. Сколько времени нужно, чтобы изучить ИИ?

Зависит от вашего темпа. Новичок может освоить основы за 3–6 месяцев. Чтобы дойти до Этапа 7 (стратегия ИИ), может потребоваться 1–2 года постоянной практики.

4. Какой инструмент лучше всего подходит для практики машинного обучения на старте?

Google Colab - отличный выбор, потому что он бесплатный, облачный и поддерживает Python. Используйте его в паре с библиотекой Scikit-learn для создания базовых ML-моделей.

5. Что такое промпт-инжиниринг и почему он важен?

Это искусство составления запросов (промптов) для получения наилучших результатов от ИИ-моделей вроде ChatGPT или MidJourney. Это ключевой навык, потому что качественные промпты дают более точные, креативные и полезные ответы.

6. Заменит ли ИИ рабочие места в будущем?

ИИ автоматизирует рутинные задачи, но одновременно создаёт новые роли: тренеры ИИ, специалисты по этике, эксперты по автоматизации. Изучение ИИ поможет вам оставаться востребованным специалистом.

7. Может ли бизнес использовать ИИ, не нанимая целую команду разработчиков?

Да! С помощью таких инструментов, как Zapier, N8N, LangChain и AutoGPT, даже малый бизнес может создавать ИИ-автоматизации и эффективно масштабироваться без больших команд.

Офисные ИИ-Агенты: когда они нас заменят?

2025-09-19T12:43:20.109Z

ИИ-агенты: не просто функция, а новый коллега

Искусственный интеллект — это уже не просто функция, а полноценный член команды. Он берет на себя много задач: от составления писем и дизайна презентаций до исследования рынков и построения финансовых моделей. Мы наблюдаем за рождением нового класса «агентных» инструментов, напоминающий офисный пакет, созданный на базе ИИ.

Но есть и проблема: на данный момент рынок фрагментирован, и каждую неделю появляются новые инструменты. Буквально на этой неделе Anthropic добавила в Claude функцию «создания и редактирования файлов»! Пользователи в замешательстве: какой инструмент выбрать и в каких сценариях можно начать внедрять агентные инструменты в свою повседневную работу?

Чтобы выяснить, как эти инструменты работают на практике, мы изучили рынок и сравнили производительность ИИ-инструментов при выполнении различных повседневных офисных задач: создании электронных таблиц, ведении заметок на встречах и написании электронных писем. Наши тесты показали впечатляющую производительность ряда универсальных инструментов, выявили несколько выдающихся узкоспециализированных приложений и дали несколько подсказок о том, как развивается этот рынок.

Два пути к агентной продуктивности: универсалы против специалистов

Рынок разделяется на два подхода к агентной продуктивности. С одной стороны — горизонтальные инструменты «всё в одном», созданные для решения любых задач в разных приложениях. С другой — вертикальные специалисты, предназначенные для глубокой проработки одного конкретного рабочего процесса, будь то электронная почта, презентации или таблицы. Оба направления быстро развиваются, и у каждого есть свои компромиссы.

Горизонтальные или универсальные

Они могут переключаться между различными контекстами, приложениями и задачами, но часто в ущерб качеству и точности. В этом лагере выделяются три формата:

Общие ассистенты: горизонтальные веб-инструменты, которые обычно мультимодальны, работают на основе промптов и иногда обладают памятью для выполнения нескольких типов задач.
Примеры: Operator, Manus, Genspark.
Агентные браузеры: автономный просмотр веб-страниц и выполнение задач в интернете. Некоторые из них, например Comet, добавляют более сложные функции, такие как шорткаты, которые воспроизводят рабочие процессы по ключевым словам.
Примеры: Dia, Perplexity Comet, Browserbase.
Браузерные расширения: помощники, которые встраиваются поверх существующих рабочих процессов и интерфейсов.
Примеры: MaxAI, Merlin, Monica.

Вертикальные инструменты или специализированные

Вместо того чтобы пытаться делать всё подряд, они фокусируются на структурированных рабочих процессах, где важны доверие, качество и контроль со стороны пользователя. Сегодняшний рынок вертикальных инструментов сосредоточен вокруг ключевых профессиональных задач.

Помощники для почты: ассистенты, которые составляют структурированные ответы, помогают разбирать входящие и решают задачи по планированию.
Примеры: Fyxer, Serif, Jace.
Инструменты для презентаций: ИИ-инструменты, создающие слайды с акцентом на визуальный дизайн, скорость и возможность редактирования.
Примеры: Gamma, Chronicle, Beautiful.ai.
Инструменты для заметок и документов: инструменты для структурированного письма, ведения заметок, сбора знаний и совместного редактирования.
Примеры: Mem, Notion, Granola.
Инструменты для таблиц: приложения, которые извлекают, форматируют и анализируют данные. Они могут расширяться в сторону исследований или автоматизации рабочих процессов.
Примеры: Paradigm, Shortcut, Meridian, Julius.

Бенчмарк: как все работает на самом деле?

Чтобы увидеть, как эти инструменты справляются с реальными задачами, мы протестировали их, чтобы измерить, где они преуспевают, а где не очень.

Промпты были разработаны так, чтобы охватить шесть ключевых аспектов: обобщение, коммуникация, понимание файлов, исследование, планирование и исполнение.

Кейс 1: PowerPoint

Промпт: Создай визуально насыщенную презентацию из 7 слайдов о трендах интернет-поведения поколения Z в 2025 году.

Gamma — это вертикальный ИИ-инструмент для презентаций со встроенными шаблонами и функциями дизайна, который позволяет создать презентацию менее чем за две минуты. Как полноценный редактор, он предлагает много элементов управления для редактирования после генерации — пользователи могут настраивать макеты, менять визуалы и шрифты, добавлять диаграммы и давать ИИ инструкции для внесения изменений по тексту или дизайну.

Genspark и Manus, будучи универсальными ассистентами, склонны создавать более содержательные презентации, часто напоминающие исследовательские отчеты. На их создание уходит больше времени, но они, как правило, отличаются более глубоким анализом и лучшим соответствием промпту. ChatGPT Agent создал довольно простые презентации, похожие на текстовые отчеты, с простым дизайном.

На этой неделе Anthropic запустила создание и редактирование файлов в Claude. В задаче по созданию презентаций это самый быстрый агент общего назначения, который мы тестировали, хотя дизайн все еще требует доработки.

Итог: если вам нужна презентация для внешнего использования, где важны качество визуала и контроль после генерации, Gamma — лучший выбор. Если вы ищете содержательную презентацию для вдохновения на исследование или анализ, лучше подойдет Genspark.

Кейс 2: Электронная таблица

Промпт: Извлеки все данные из этого PDF и рассчитай операционную маржу.

Электронные таблицы — это сложный сценарий использования. Их сложность особенно проявляется при создании таких вещей, как комплексные финансовые модели, где важны и форматирование, и абсолютная точность. Тем не менее, ИИ-инструменты для таблиц начинают показывать свою состоятельность в базовых и средних задачах, таких как извлечение данных из PDF и выполнение простых финансовых расчетов.

В этом тесте мы загрузили страницу из заявки компании на первичное публичное размещение акций (IPO), и попросили инструменты рассчитать операционную маржу. Среди горизонтальных агентов лучше всех справился Manus: он извлек данные в структурированную таблицу и быстро вернул точные результаты. Claude был самым быстрым в задачах с таблицами и тоже выдал правильный ответ, но его результат немного ограничен — он предоставил минимальный анализ и не смог перенести весь набор данных в таблицу.

Shortcut, как вертикальный агент, ориентированный на Excel, предложил более комплексный анализ в нативной среде Excel, хотя на это ушло больше времени, и он извлек только данные, относящиеся к расчету, а не весь датасет.

Кейс 3: Электронная почта

Промпт: Напиши письмо, чтобы запланировать ужин на следующий четверг.

Fyxer, Serif и Jace — это вертикальные ассистенты для электронной почты. Каждый из них может создавать грамотные черновики и сохранять контекст в переписках. Serif выделяется своей кастомизацией: он поддерживает «плейбуки» (сценарии), метки для писем и настройки предпочтений, что позволяет пользователям использовать последовательные рабочие процессы в схожих ситуациях.

Подходы агентов к планированию различаются, но все смогли выполнить простую задачу по организации встречи:

Serif обеспечивает асинхронную координацию. Вы можете добавить агента в копию письма, чтобы он вел переписку по согласованию времени и отправлял приглашения в календарь.
Fyxer генерирует ссылку в стиле Calendly, по которой другие могут забронировать время.
Jace использует более деликатный подход: он создает события, но ждет одобрения пользователя перед отправкой.

В отличие от них, Comet привносит в почту возможности общего ассистента. Он может составлять ответы, выполнять промпты для планирования встреч, отправлять приглашения и искать в почтовом ящике. Но ему не хватает встроенных функций кастомизации, таких как плейбуки, метки или предпочтения, поэтому черновики кажутся менее персонализированными по сравнению со специализированными почтовыми ассистентами.

Кейс 4: Исследование

Промпт: Сделай сводку и сравни последний квартальный рост выручки облачных сервисов Microsoft, Amazon и Google в таблице с источниками, а затем проанализируй причины этих результатов в коротком отчете.

Благодаря ИИ-инструментам пользователи теперь могут за считанные секунды генерировать хороший, основанный на исследованиях анализ — работа, которая раньше занимала часы и требовала большого опыта.

Все протестированные нами сервисы смогли извлечь нужные данные о росте выручки облачных сервисов и организовать их в таблицы. Различия заключались в нюансах и скорости, что отражает базовые оптимизации и ограничения каждого продукта.

Comet и Dia - эти два ИИ-браузера, оказались самыми быстрыми. Они выдали результаты менее чем за 20 секунд, но их выводы были менее аналитическими и структурированными по сравнению с Manus, который предоставил более полные таблицы и обьяснение данных, стоящих за цифрами.
Качество источников также варьировалось. Comet и ChatGPT Agent выделились тем, что ссылались на авторитетные источники, такие как отчеты о доходах и Yahoo Finance, часто включая встроенные цитаты, что облегчало проверку точности.

Итог: компромисс очевиден. Если вы цените глубокий анализ и для вас не так критично время выполнения, Manus — лучший выбор. Если вам важна скорость и нужен быстрый, приемлемый ответ, лучше подойдет Comet.

Кейс 5: Ведение заметок на встречах

Блокнот включен во время встречи.

Ведение заметок на встречах — одно из самых естественных применений ИИ, позволяющее пользователям сосредоточиться на разговоре, а не на печати. Инструменты в этой категории обычно работают в формате блокнота, автоматически транскрибируя и структурируя обсуждение. Все протестированные продукты поддерживают поиск по ключевым словам, но их сильные стороны различаются в качестве заметок, кастомизации и возможностях совместной работы.

Mem создает самые подробные записи, детально фиксируя обсуждения и задачи. Режим записи ChatGPT предлагает более общие сводки, которые легче просматривать, но они менее полные. Granola отличается настраиваемыми шаблонами, которые адаптируются к разным типам встреч, давая пользователям больше контроля над структурой и результатом.
Granola, Mem и Notion позволяют готовить заметки заранее, добавлять указания во время встречи и следить за транскрипцией в реальном времени. Notion выделяется в плане совместной работы: задачи можно назначать прямо в заметках, синхронизировать с Notion Calendar и согласовывать с общими рабочими процессами команды.

Итог: если вам нужна исчерпывающая фиксация, лучше всего подойдет Mem; для структуры и кастомизации превосходен Granola; а для командной координации — Notion.

Наблюдения по итогам тестирования

В ходе тестов по этим сценариям проявилось несколько закономерностей:

Закономерности дифференциации уже очевидны. Вертикальные продукты выделяются дизайном и отточенностью рабочих процессов, фокусируясь на «рабочей поверхности» или холсте и глубоко встраиваясь в профессиональные задачи. Это делает их особенно сильными для внешних сценариев, где важны качество и подача. Горизонтальные продукты, напротив, делают ставку на широту охвата: они конкурируют за то, чтобы стать «единой точкой входа», добавляя смежные задачи. Manus, например, уже охватывает исследования, презентации и таблицы, позиционируя себя как единое место, где начинается работа.
Конкуренция среди горизонтальных продуктов накаляется — в том числе со стороны разработчиков моделей. Общие ассистенты и агентные браузеры ведут гонку за то, чтобы стать основным интерфейсом для работы. Учитывая важность как скорости, так и точности, компании, которые ближе к разработке моделей, могут иметь больше шансов на успех. Крупные исследовательские лаборатории все еще вступают в гонку: Anthropic недавно запустила браузерного помощника для Claude, и мы ожидаем новых попыток от OpenAI и других игроков.
Конвергенция неизбежна. Четкие границы между вертикальными и горизонтальными агентами начинают стираться, поскольку вертикальные продукты стремятся «перепрыгнуть» в новые категории, а горизонтальные платформы усиливают популярные сценарии использования. Если вы создаете вертикальный продукт, вам нужно следить за новейшими примитивами моделей и строить на их основе. Если вы создаете горизонтальный продукт, вам нужны рабочие процессы и циклы итераций, достаточно глубокие, чтобы вертикальные игроки не смогли отнять у вас ваши сценарии использования.

Источник

Почему не пользуются вашими ИИ-автоматизациями?

2025-08-07T16:07:20.364Z

В последнее время часто общаюсь с командами, которые занимаются ИИ-автоматизациями, да мы и сами ими занимаемся. Знаете, какая самая большая проблема у многих команд? Как сделать так, чтобы клиент пользовался тем, за что уже заплатил деньги. Люди ведутся на презентации, соглашаются с ТЗ, оплачивают результат, а через несколько дней переходят на привычные инструменты, к которым привыкли.

Главная проблема не в технологиях, а в интеграции

Большинство автоматизаций круто работают сами по себе, но плохо встраиваются в реальные рабочие процессы.

Помню, как один продвинутый интегратор рассказывал, что сделал для ресторана ИИ-систему для управления заказами и запасами. На тестах всё работало идеально. Клиент попользовался ей три дня, а потом вернулся к своей старой системе.

Почему? Вся работа ресторана строилась на групповых чатах в Телеграм, рукописных заметках и телефонных звонках. А его автоматизация требовала от сотрудников смотреть в дашборды, учиться работе с новым софтом и менять устоявшиеся за 15 лет процессы.

Его ошибка: он автоматизировал задачу, а не реальный рабочий процесс.

Сейчас, говорит, прежде чем написать хоть строчку кода, 2-3 дня наблюдаю, как команда клиента работает на самом деле. Не то, что они рассказывают на встречах, а то, что делают по факту.

Отслеживаю:

Основные устройства (обычно телефоны, а не компьютеры).
Способы связи (текстовые сообщения/звонки, а не email).
Существующие системы, в которые они смотрят каждый день.
Приложения, которые уже открыты на их устройствах.

Пример: Calendly кажется идеальным решением для малого бизнеса. Автоматическое планирование встреч, никакой переписки туда-сюда. Но многие владельцы малого бизнеса предпочитают звонки и сообщения, потому что:

Они не хотят открывать ноутбуки.
Редко проверяют почту.
Ненавидят разбираться в новых интерфейсах.
У них уже сложились свои паттерны общения.

Добавление Calendly означает управление несколькими системами вместо упрощения процесса.

Стратегии интеграции, которые работают

Лучший подход — встраиваться в существующие каналы связи клиента, а не создавать новые.

Кейс клиента из сферы ландшафтного дизайна:

Он управлял бригадой рабочих через групповой чат в Телеграм.
Вместо того чтобы создавать софт для управления проектами, ему автоматизировали процессы внутри Телеграм.
ИИ распознает фотографии работ из чата, оценивает трудозатраты и отправляет график работ и смету обратно в тот же чат.
Отслеживание выполнения — через реакции-эмодзи.

Тот же рабочий процесс, которым они пользовались 8 лет, просто автоматизированный «за кулисами».

Тест на внедрение

Кстати, мы всегда спрашиваем клиентов: «Если для автоматизации придется ежедневно проверять еще одну дополнительную систему, вы действительно будете ей пользоваться?»

90% отвечают «нет».

Успешные автоматизации:

Работают внутри существующих приложений/каналов связи.
Выдают результат в том же формате данных, к которому привык клиент.
Не требуют новых логинов или интерфейсов.
Улучшают текущие инструменты, а не заменяют их.

Результаты

Это забавно, но самая часто заказываемая автоматизация выглядит так: на n8n создан воркфлоу, который каждый день запускает ИИ-агента. Тот выгружает записи телефонных звонков с заказами, распознает и форматирует их в тот же текстовый макет, который клиент и так уже отправлял своей команде. Всё. Там меньше десяти нод.

Та же информация, тот же способ доставки (групповой чат), просто теперь это организовано автоматически. Результат: экономия 45 минут в день.

Вывод

Простая автоматизация, которой пользуются каждый день, лучше сложной, которой не пользуются никогда.

Большинство компаний хотят оптимизировать свои текущие процессы, а не собрать «франкенштейна», который будет пылиться в углу. Создавайте решения под их реальные привычки, а не под идеальные рабочие процессы.