Когда смотришь, как у другого человека устроена работа с ИИ, хочется получить такую же систему целиком. Здесь он разговаривает с агентом, там появляются задачи, дальше сохраняется документ, а потом готовый материал отправляется на сайт. Всё связано, у каждого результата есть своё место.
Возникает понятное желание: узнать названия сервисов, повторить настройки и работать так же.
Я сам использую Codex, веду задачи в Plane, готовлю материалы в Notion. Но из этого не следует, что человеку, который пришёл ко мне разобраться со своей работой, нужен тот же набор.
У него могут быть другие задачи, привычки и сотрудники. Возможно, часть нужного уже работает в инструментах, которые он знает. А освоение моей системы добавит ему отдельный проект прежде, чем поможет закончить существующий.
Поэтому мне интереснее разобраться, какую часть моего подхода человек сможет применить у себя и что для этого действительно придётся изменить.
В чужой системе виден результат, но не всегда понятны причины
Посмотрим на простой пример из моей работы: после разговора с ИИ задача попадает в Plane, а черновик статьи — в Notion.
Если смотреть только на названия, вывод очевиден: надо завести Plane и Notion. Но сначала полезно понять, зачем здесь два разных места.
Задача должна попасть туда, где я смогу продолжить работу: увидеть следующий шаг, вернуться к контексту, найти нужную ссылку. Материалу нужен редакционный процесс, в котором он пройдёт путь от черновика до публикации.
У другого человека эти функции могут выполнять уже существующий планировщик и папка с документами. У команды может быть своя рабочая система, к которой все привыкли и в которой действительно следят за задачами.
Полезная часть подхода сохраняется: результат разговора получает определённое место и становится доступен для продолжения работы. Конкретный сервис выбирается с учётом того, как эта работа устроена.
Когда мы копируем только инструменты, причины их появления остаются за кадром. Можно аккуратно воспроизвести чужую структуру и так и не понять, что делать с ней утром в понедельник.
Вместе с инструментом вы берёте на себя новую работу
Стоимость нового сервиса не заканчивается подпиской. Нужно разобраться в его устройстве, перенести материалы, выбрать правила хранения и научиться находить нужное. Если работают несколько человек, им тоже придётся понять новый порядок.
А дальше систему необходимо поддерживать. Кто-то должен замечать, что данные устарели, исправлять ошибки и объяснять, почему один документ лежит здесь, а другой — в соседнем приложении.
Эта работа бывает оправданной. Если инструмент помогает регулярно решать важную задачу, вложения в освоение могут иметь смысл.
Но на старте полезно честно спросить: какую трудность мы собираемся устранить и сколько новых действий появится взамен?
Предположим, человек забывает договорённости после встреч. Он решает собрать систему с расшифровками, автоматическим выделением задач и несколькими интеграциями. При этом пока неизвестно, куда должны попадать задачи и когда он будет к ним возвращаться.
Даже безупречная расшифровка не отвечает на эти вопросы. Сначала придётся определить, как договорённость превращается в действие и где проверяется его выполнение.
Этому разбору посвящена первая статья серии — «Прежде чем строить ИИ-агента, расскажите, как проходит ваш рабочий день».
Один принцип может работать в разных инструментах
Представим руководителя небольшой команды. После встреч у него остаются заметки, из которых нужно выделить принятые решения и поручения сотрудникам. Команда уже пользуется общей доской задач.
Для первой попытки он может разобрать заметки с ИИ, проверить результат и перенести согласованные поручения в существующую доску. У каждого поручения должны быть исполнитель и понятное условие завершения; срок фиксируется там, где о нём договорились.
На этом этапе можно проверить главное: хватает ли исходных заметок, не додумывает ли модель отсутствующие договорённости, понимают ли сотрудники поставленные задачи.
Если такой порядок оказывается полезным, следующим вопросом становится сокращение ручного переноса. Тогда появляется конкретная задача для автоматизации.
Если же сотрудники всё равно уточняют, что от них требуется, сначала нужно разобраться с содержанием поручений. Подключение ещё одного сервиса само по себе не сделает их понятнее.
В обоих случаях первая попытка даёт факты. Уже на их основании можно выбирать инструмент или менять процесс.
Что полезно перенести из чужого опыта
Когда смотрите на чужой рабочий процесс, попробуйте мысленно убрать названия приложений. Останется последовательность действий, которую можно разобрать.
| Что видно в чужой системе | Какой вопрос полезно задать себе |
| Человек надиктовывает задачу агенту | Поможет ли мне сначала проговорить то, что ещё не оформилось в голове? |
| Результат сохраняется в планировщик | Где я сам увижу следующий шаг и вернусь к нему? |
| Материалы собраны в отдельную базу | Какие источники нужны для моей ближайшей задачи? |
| Повторяющаяся работа оформлена в инструкцию | Какую часть объяснения я сейчас воспроизвожу каждый раз? |
| Данные переходят между сервисами автоматически | Какой ручной перенос уже стал регулярной и заметной нагрузкой? |
Так проще выбрать один приём для проверки.
Например, мой способ сначала выгрузить задачу из головы можно попробовать без воспроизведения всей моей системы. Достаточно описать задачу в доступном вам ИИ-инструменте, посмотреть, как модель её поняла, и поправить неточности.
Польза такого эксперимента определяется тем, стало ли вам яснее, что делать дальше. Количество подключённых сервисов здесь ничего не доказывает.
Когда новый инструмент действительно нужен
У существующих средств есть ограничения, и иногда они начинают мешать работе. Нужные материалы трудно найти, несколько человек редактируют разные версии документа, результаты приходится переносить вручную слишком часто.
В этот момент полезно сформулировать требование к новому инструменту через наблюдаемую проблему.
Например: «После каждой встречи я проверяю список поручений, а затем переношу его в рабочую доску. Хочу сократить повторный ввод, сохранив проверку перед созданием задач».
С такой формулировкой уже можно сравнивать варианты. Понятно, какое действие должно исчезнуть, какое должно остаться и где требуется участие человека.
Перед переходом я бы проверил четыре вещи:
- Задача повторяется. Есть несколько реальных примеров, на которых можно проверить решение.
- Ограничение понятно. Вы можете объяснить, что именно мешает в текущем способе работы.
- Результат проверяем. После изменения будет видно, стало ли меньше ручных действий, потерь или ошибок.
- Систему есть кому поддерживать. Понятно, кто разберётся с настройками и что делать, если привычный сценарий перестанет работать.
Это помогает отличить полезное расширение от покупки инструмента, которому ещё предстоит придумать назначение.
Простой первый шаг не ограничивает будущий масштаб
Такой подход вполне совместим с большой системой, в которой работают агенты, есть общая память и автоматизированные процессы.
Вопрос в том, насколько хорошо понятна работа, которую вы собираетесь им поручить.
На одном небольшом процессе можно выяснить, какие данные нужны, где принимается решение и что считается готовым результатом. При расширении системы эти ответы пригодятся: их уже не придётся придумывать исключительно на уровне схемы.
В некоторых ситуациях сложное решение действительно требуется сразу. Например, из-за объёма работы, требований к доступу или большого числа участников. Но и тогда основания для сложности должны быть понятны.
Мне важно, чтобы каждая новая часть системы имела конкретную причину появления. Тогда проще оценить её пользу и вовремя заметить, что она перестала быть нужной.
Самопроверка: что из чужой системы мне действительно нужно
Выберите одну систему работы с ИИ, которую вам захотелось повторить. Это может быть набор инструментов знакомого, процесс из видео или подход, описанный в этой статье. Отвечайте применительно к одной своей текущей задаче.
- Какой результат меня привлёк? Что именно человек делает лучше или проще и где похожая потребность возникает у меня?
- Что у нас устроено по-разному? Совпадают ли объём работы, состав команды, навыки и время, которое мы готовы тратить на настройку?
- Какой принцип стоит за инструментами? Могу ли я объяснить полезный приём, не называя ни одного сервиса?
- Что у меня уже есть? Какую часть этого подхода можно попробовать в знакомых инструментах?
- Какое ограничение я действительно встретил? Есть ли конкретный пример, когда текущий способ не позволил получить нужный результат?
- Какую работу добавит переход? Что придётся перенести, настроить, объяснить другим и затем поддерживать?
- Как я проверю пользу? На какой задаче попробую новый подход и по каким признакам пойму, что он помогает?
После ответов сформулируйте три решения: какой принцип берёте, на какой задаче его проверите и какой инструмент пока отложите. Для отложенного инструмента укажите условие возвращения: конкретное ограничение, при котором его освоение станет оправданным.
Промпт для Codex: адаптировать чужой подход под мою работу
Такой разбор можно провести вместе с Codex. Покажите ему описание понравившейся системы и расскажите, какую свою задачу хотите улучшить. При необходимости добавьте пример текущего результата.
Промпт поможет сопоставить условия, выбрать небольшой эксперимент и заранее определить его границы. Для первой попытки достаточно описания процесса; подключать все рабочие приложения необязательно.
Промпт:
Помоги мне адаптировать полезные идеи из чужой системы работы с ИИ под мою задачу. Цель — выбрать один применимый принцип и проверить его с минимальными изменениями.
Чужая система или подход:
[Вставьте описание, ссылку или фрагмент материала.]
Моя задача:
[Расскажите, что хотите сделать или улучшить.]
Как я работаю сейчас:
[Укажите инструменты, участников и основную трудность. Если пока трудно описать — помоги вопросами.]
1. Сначала обозначь, какие материалы тебе доступны. Если ссылку или документ прочитать не удалось, прямо сообщи об этом. Не считай, что видишь все мои приложения, проекты и переписки. Используй предоставленные материалы и контекст этой задачи; другие источники подключай только после уточнения со мной.
2. Кратко разбери чужой подход: какую задачу он решает, какие принципы можно перенести и какие условия могут быть важны для его работы. Отделяй известное из источника от своих предположений.
3. Уточни мою ситуацию. Задавай вопросы по одному, не больше пяти основных вопросов, и не переспрашивай уже известное. Выясни желаемый результат, текущий порядок работы, существующие инструменты, участников и время на освоение. Попроси один конкретный пример затруднения.
4. Сопоставь подход с моей задачей:
— что можно применить сразу;
— что потребует адаптации;
— что пока не нужно;
— каких данных не хватает для решения.
Не считай сложность чужой системы доказательством её пользы для меня. Учитывай настройку, перенос данных, обучение и дальнейшую поддержку.
5. Предложи один небольшой эксперимент на реальной задаче. Сначала оцени возможность использовать знакомые инструменты. Новый сервис предлагай, только если можешь назвать конкретное ограничение, которое он должен устранить. Если действующий способ уже подходит, скажи об этом.
В плане эксперимента укажи:
— задачу и ожидаемый результат;
— действия в пределах одной попытки;
— что я проверяю сам;
— по каким наблюдаемым признакам оцениваю пользу;
— сколько времени готов выделить — уточни у меня;
— когда останавливаюсь и чего пока не меняю.
6. Заверши коротким итогом:
«Беру этот принцип…»
«Проверяю на этой задаче…»
«Пока не добавляю…»
«Вернусь к выбору инструмента, если…»
Сейчас нужен только разбор и план. Ничего не устанавливай, не переноси и не меняй в рабочих системах. После итогового решения остановись.На консультации важнее найти ваш способ работы
Можно прийти с интересом к конкретному инструменту или с желанием повторить увиденный процесс. Это нормальная отправная точка для разговора.
Дальше нужно понять, какую задачу вы хотите решить, что уже используете и сколько времени готовы потратить на изменения. Один человек хочет глубоко освоить агента и постепенно собрать собственную систему. Другому сейчас нужно наладить подготовку документов, продолжая работать в знакомой среде.
Разные рекомендации в этих ситуациях вполне обоснованны. Подробнее о том, как из исходного запроса получается следующий шаг, я рассказал в статье «Как устроена работа со мной».
Моя система может быть примером и источником идей. Но хороший результат совместной работы определяется тем, сможете ли вы пользоваться выбранным решением в своих условиях.
Следующий шаг
Пройдите самопроверку или проведите разбор с Codex по промпту выше. Сохраните выбранный эксперимент рядом с рабочей задачей. После первой попытки вернитесь к критериям: что действительно улучшилось, какие действия добавились и стоит ли продолжать.
Если пока трудно определить саму задачу, начните с разбора собственного рабочего дня.
Если вы выбираете между несколькими инструментами, полезно сначала разобрать работу, которую они должны облегчить.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov.
