Нейросети без дураков


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


🧠 Рассказываю, как передать нейросетям рутинную работу без кода
Разрабатываю ИИ, обучаю фрилансеров и бизнес, исследователь из Центра ИИ СПбГУ
Консультации @lembutt_lem
https://yaroslav.bizyarkin.ru

Связанные каналы  |  Похожие каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Навайбкодил сервис для своих учеников — практически полную копию ЮKassa. Не для того, чтобы принимать реальные платежи, а чтобы на нем учиться собирать интеграции с платежными системами.

Идея простая. Ученики подключаются к сервису как к настоящему платежному шлюзу — отправляют запросы, обрабатывают уведомления от платежной системы, ловят статусы платежей и разбираются с ошибками. Все то же самое, что при работе с реальной ЮKassa, только в безопасной песочнице, где можно ломать, ошибаться и пересобирать сколько угодно раз. В реальных условиях ошибки стоят очень дорого, поэтому нужно держать все под контролем.

И вот тут важный момент. Вайбкодинг — это хорошо, но работа с приёмом платежей — это не та область, где можно просто "накидать и запустить". Тут нужно детально понимать, что происходит на каждом шаге: как формируется запрос, что приходит в ответ, почему сообщение от платежной системы может не дойти, как обрабатывать кейсы, когда что-то ломается.

Именно это понимание я и стараюсь дать ученикам. Сервис — это инструмент для практики, но ценность не в том, что он есть, а в том, что через него приходит настоящее понимание архитектуры платёжных интеграций.

Учатся работе с платежными системами ученики именно на n8n — и он прекрасно справляется с этим кейсом. Когда собираешь обработку платежей руками, весь процесс становится наглядным: видно каждый шаг, каждое условие, каждую точку, где что-то может пойти не так. Это сильно ускоряет формирование понимания того, как вообще устроен процесс оплаты и работы с деньгами.

Подготовил для вас небольшой чек-лист: на что обратить внимание при интеграции платёжной системы

➡️ Идемпотентность — один и тот же платеж не должен создаваться дважды, даже если запрос пришел повторно
➡️ Обработка уведомлений от платежной системы — сервис должен корректно принимать уведомления о статусе платежа
➡️ Повторные уведомления — платежная система может присылать одно и то же уведомление несколько раз, нужно уметь это обрабатывать
➡️ Проверка подписи — каждое входящее уведомление нужно валидировать, чтобы исключить подделку запроса
➡️ Все статусы платежа — pending, succeeded, canceled, waiting_for_capture — и логика перехода между ними
➡️ Таймауты и недоступность — что делать, если платежная система не отвечает или отвечает с задержкой
➡️ Логирование — каждый шаг обработки платежа должен быть прослеживаем, это критично при разборе инцидентов

Если надумали записаться на курс по автоматизации, то пишите мне в личку, отправлю вам подробную программу: @lembutt_lem


На днях OpenAI выкатили GPT-5.6 — Codex стал ещё лучше и удобнее, и теперь это реально достойный конкурент Claude Code. Тренд очевиден — вход в разработку через ИИ становится всё проще.

И здесь следует заметить: вайбкодинг — это круто, но если вы настроены серьёзно, начинать лучше с n8n.

С n8n вы сразу видите структуру автоматизации изнутри. Работаете с разными инструментами, подключаете базы данных, разбираетесь, как всё связано между собой. По сути — изучаете настоящее программирование, просто через визуальный интерфейс.

При этом n8n легко освоить. За несколько часов можно собрать первые рабочие автоматизации — без глубоких знаний кода, на одних нодах и логике "если — то". Это быстрый старт, который сразу даёт результат и мотивацию идти дальше.

Если же нырнуть сразу в вайбкодинг без этой базы, дальше калькулятора обычно не уедешь. Начинаются вопросы — как сделать, чтобы работало стабильно, чтобы ничего не отваливалось после обновлений, как понять, что вообще всё ещё живо.

Новые модели делают вход в кодинг легче, но не отменяют фундамент. n8n — это база, на которой вайбкодинг начинает реально работать.

Сам сейчас активно пользуюсь и тем, и другим. Что-то удобнее и быстрее сделать вайбкодингом — там, где важна скорость и гибкость. А там, где нужен жёсткий контроль над логикой и стабильностью — беру n8n.


❤️ Вчера провел третий практический мастер-класс по созданию ИИ-агента для новичков

В группе собрались люди без технической подготовки и навыков программирования, но каждый смог САМОСТОЯТЕЛЬНО собрать своего первого ИИ-ассистента с функционалом менеджера-консультанта

Мы собрали основные функции, этот ИИ-агент может:
— консультировать клиента по ассортименту
— отвечать на вопросы о товарах и ценах
— помогать с выбором
— помогать с оформлением заказа и информировать об этом менеджера

Еще он может учитывать контекст диалога благодаря памяти и использовать подключённые инструменты (в нашем кейсе ассортимент и цены). То есть работать не сам по себе, а как часть конкретного бизнес-процесса

В этот момент происходит самое важное — ты перестаешь повторять действия по инструкции и начинаешь мыслить как архитектор автоматизации.

Завтра в 11:00
проведу еще один практический мастер-класс по созданию ИИ-агента для новичков. Там мы тоже будем собирать первого ИИ-агента руками — пошагово, на подготовленной платформе и с поддержкой по ходу занятия

Записаться на мастер-класс можно здесь до конца дня: https://uncoded.getcourse.ru/master-class

Ну а я пошел настраивать доступы к n8n и нейросетям на завтрашний мастер-класс 🎚


В автоматизации очень легко застрять в состоянии "я ещё изучаю"

Посмотреть вебинар.
Почитать про ИИ-агентов.
Сохранить пару схем.
Открыть n8n, закрыть n8n.
Решить, что нужно ещё немного разобраться.


Но в какой-то момент понимание появляется только через практику.

Именно для этого 25 и 27 июня проведу практические мастер-классы для новичков. Это уже проверенный формат.

Я провел две группы, и участники без технического бэкграунда смогли прямо в эфире собрать своего первого ИИ-агента в n8n. Некоторые даже кастомизировали их под свои цели)

Участники — люди из самых разных сфер, с разным бэкграундом и опытом. Но все отмечают, что после практики в n8n логика ИИ-агентов становится гораздо понятнее

На мастер-классе это не будет лекция и не демонстрация "посмотрите, как я умею".
Это практическая встреча, где ВЫ шаг за шагом соберёте первого ИИ-агента и увидите, как он работает внутри процесса.

Техническую часть я беру на себя: доступ к n8n, нейросетям и рабочей среде подготовлю заранее. От вас нужны только компьютер, доступ к Telegram и 2–2,5 часа времени

📆 Ближайшие даты:

🔸 25 июня, четверг, 19:00 МСК
🔸 27 июня, суббота, 11:00 МСК

Стоимость участия — 790 руб.

Если после вебинара у вас появилась мысль "интересно, но надо попробовать руками" — это как раз следующий шаг

Выбрать дату участия можно здесь:
👉 https://uncoded.getcourse.ru/master-class

Отзывы учеников прикрепил в виде картинок❤️


Мы в эфире и уже разбираем возможности ИИ-агентов

Получить ссылку на вход и присоединиться можно тут — 👉 [ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ]


‼️ Уже сегодня в 13:00 разберём, как новичку подступиться к n8n и ИИ-агентам без программирования

На вебинаре покажу, какие рабочие и бизнес-задачи реально можно автоматизировать, с чего начать и как превратить создание ИИ-автоматизаций в оплачиваемый навык

📆 Сегодня, 23 июня, в 13:00 МСК

Участникам эфира дам чек-лист "7 первых автоматизаций для бизнеса"

Зарегистрироваться можно через телеграм-бота, ссылка на подключение к трансляции придет в этом же боте:
👉 [ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ]


🎙 Излюбленный формат: завтра в 13:00 проведу открытый вебинар для новичков в автоматизации

В этот раз хочу сделать акцент не только на ИИ-агентах, а на более частой проблеме:

человек хочет автоматизировать процессы, но не понимает, с какой задачи начинать

Обычно вижу несколько сценариев:

Первый: хочется сразу собрать что-то большое.
Например, "автоматизировать продажи", "сделать ИИ-отдел", "заменить менеджера", "собрать систему под весь бизнес"

На старте это почти всегда приводит к перегрузу.

Второй: человек начинает не с процесса, а с инструмента.
Открывает n8n, смотрит на узлы, связи, настройки, API — и пытается понять, "куда нажимать"

Но автоматизация начинается не с кнопок.
Она начинается с выбора нормальной первой задачи.


Хорошая первая задача обычно выглядит так:

➖ повторяется регулярно
➖ занимает время руками
➖ работает по понятной логике
➖ использует данные из одного или нескольких источников
➖ заканчивается конкретным действием: отправить сообщение, записать данные, сформировать ответ, уведомить человека, обновить таблицу

Например:
📌заявка → анализ → ответ клиенту
📌сообщение → классификация → задача ответственному
📌форма → таблица → уведомление
📌вопрос клиента → поиск по данным → консультация
📌заказ → проверка данных → письмо

Когда вы находите такую задачу, n8n становится гораздо понятнее.
Появляется не абстрактное "хочу разобраться в автоматизации", а конкретная логика:

что приходит на вход → что нужно проверить → где нужен ИИ → какое действие должно произойти → какой результат должен получиться

🎙 Завтра на вебинаре как раз разберём, как новичку подступиться к автоматизации с этой стороны: не через хаос из кнопок и узлов, а через понятный процесс

Поговорим о том:

🔸 какие задачи лучше всего подходят для первого входа в n8n
🔸 как понять, где действительно нужен ИИ-агент, а где достаточно простой автоматизации
🔸 почему не стоит начинать с "автоматизировать всё"
🔸 как смотреть на бизнес- и рабочие процессы через связку "данные → логика → действие → результат"
🔸 как этот навык может быть полезен в работе, бизнесе или проектах для заказчиков

📆 Завтра, 23 июня, в 13:00 МСК
Записи не будет, только живой эфир

Бонус участникам: пошаговый чек-лист, как создать 7 первых автоматизаций

🔗 Зарегистрироваться можно через телеграм-бота, ссылка на подключение к трансляции придет в этом же боте:
👉 [ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ]


🧠 Какую нейросеть поставить «под капот» вашего помощника?

В прошлый раз разобрали, что мозги любого ИИ-агента — это языковая модель (LLM). И сразу вопрос:

«А какая модель самая лучшая?»


Отвечаю как есть: «лучшей модели вообще» не существует

Всё зависит от задачи. Одна сильнее в рассуждениях, другая дешевле и быстрее на рутине, третья лучше выступает в роли ИИ-агента и лучше использует подключенные инструменты

Держите шпаргалку 👇

🔸 Сложные рассуждения и «подумать»

Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Gemini 3 Pro. Подробные ответы, чётко следуют инструкциям, дольше держат в голове многошаговую задачу. Для серьёзного анализа и принятия решений — сюда.

🔸 Дешёвая массовая рутина

GPT-4o mini, GPT-5 nano, Claude Haiku 4.5, Gemini Flash, DeepSeek V3. Разложить сообщения по категориям, вытащить данные из текста, дать короткий ответ, обработать сотни однотипных запросов. Там, где не нужен «тяжёлый» ум — не переплачивайте.

🔸 Работа с инструментами (tool use, "агентские нейросети")

GPT-4o, GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3 Pro. Это когда модель не просто пишет текст, а действует: вызвать функцию, отправить запрос, выбрать следующий шаг. Тут важна надёжность при вызове инструментов. (Вспоминаем формулу: мозги + память + инструменты + инструкции)

Главное правило: не ставьте сильную модель на всё подряд

Глупо гонять мощную (и недешёвую) модель, чтобы просто привести дату к формату или вытащить имя из письма. В нормальной автоматизации связка такая: дешёвая и быстрая модель — на простые шаги, сильная — только там, где реально надо думать. Часто впереди ставят «дешёвого диспетчера», который сам решает, куда направить запрос

💡 И сперва поймите, что вообще должен делать помощник

Писать тексты? Принимать решения? Отвечать клиентам? Работать с кодом? Искать данные? Управлять процессом? Пока нет ответа — выбирать модель рано. Выбор всегда идёт от задачи, а не от красивого названия

📌 И да — версии меняются чуть ли не каждый месяц (4.7 → 4.8, 5.4 → 5.5…). Поэтому запоминайте не цифры, а принцип: правильная модель — это та, что лучше всего решает вашу конкретную задачу

Как обычно, всё это удобно собирается в n8n: на каждый шаг — своя модель. Как это выглядит на практике — ещё покажу 🔥


А что такое этот ваш ИИ-агент?

Многие сейчас называют ИИ-агентами всё подряд:
Чат-бот ответил на вопрос — уже “агент”
Нейросеть написала текст — “агент”
Скрипт с промптом внутри — тоже “агент”


Но если говорить точнее, ИИ-агент начинается там, где у системы появляется не только способность отвечать, но и способность действовать внутри процесса

На своих лекциях я всегда объясняю так: ИИ-агент = мозги + память + инструменты + инструкции

1️⃣ Мозги
Это языковая модель (LLM). Она понимает запрос, рассуждает, формирует ответ и принимает решение, что делать дальше

2️⃣ Память
Агент может учитывать контекст: что уже сказал клиент, какие данные были переданы, на каком этапе находится диалог или процесс

3️⃣ Инструменты
Это то, через что агент может действовать.
Например: обращаться к таблицам, базе данных, CRM, почте, каталогу товаров, документам, API или другим сервисам.
Без инструментов агент просто отвечает текстом, с инструментами — уже может быть частью рабочего процесса

4️⃣ Инструкции
Это правила поведения агента: кто он, что должен делать, в каком формате отвечать, какие ограничения учитывать

И вот здесь появляется важная разница.
📌Обычный чат с нейросетью работает так:

вы написали запрос → получили ответ → дальше всё делаете сами

📌ИИ-агент работает иначе:

он получает задачу → учитывает контекст → использует инструкции → при необходимости обращается к инструментам → выполняет действие внутри процесса

Например, если клиент оставил заявку, агент может не просто написать: “Спасибо, мы с вами свяжемся”. Он может:
— понять, что именно нужно клиенту
— учесть предыдущие сообщения
— свериться с ассортиментом и ценами
— помочь с выбором
— подготовить индивидуальное предложение
— оформить заказ или передать данные дальше

Поэтому при создании ИИ-агента важно думать не только о промпте.
Важно видеть всю систему:
мозги → память → инструменты → инструкции → действие → результат

Именно тогда получается не “умная болванка”, а ИИ-ассистент, которого можно встроить в реальные бизнес-процессы


🦾 Нужно больше ИИ-агентов

Вчера провел второй практический мастер-класс по созданию ИИ-агента для новичков. Группа была еще больше, чем в субботнем классе, но ребята очень бодро шли

Каждый участник прямо в эфире собрал своего первого ИИ-агента с памятью и инструментами. Напомню, участвовали новички без технического бэкграунда и навыков программирования.

Все технические настройки: доступ к n8n и ключи к нейросетям я подготовил заранее, чтобы сосредоточиться на главном: логике и настройке ИИ-ассистента. Он может работать с ассортиментом, отвечать по ценам, помогать с выбором, учитывать контекст и участвовать в оформлении заказа.

Ну и самое ценное — обратная связь участников. Для меня она важна не потому, что "всё понравилось". А потому что видно, как после практики у людей меняется ощущение от автоматизации: n8n перестаёт быть чем-то абстрактным и пугающим.
Ради этого я и задумал формат мастер-класса.

Чтобы человек не просто узнал, что такое ИИ-агенты, а получил первый практический опыт:
"я собрал"
"я понял логику"
"я могу пробовать дальше"


На мой взгляд, это лучший вход в n8n для новичка


Сегодня провел первый практический мастер-класс по n8n и ИИ-агентам

И это был не формат "посмотрите, как я что-то собираю на экране"

Участники сами, прямо в эфире, собрали своего первого ИИ-агента с памятью и инструментами. Получилось у каждого!

Я заранее подготовил доступы к n8n и нейросетям, чтобы никто не застрял на установке, серверах, ключах и технических настройках. Поэтому на самом мастер-классе можно было сосредоточиться на главном: понимании, как устроена логика агента и как он работает внутри настоящего бизнес-процесса

Самое интересное, что же получилось собрать?


🤖 Не просто “болванчика”, который отвечает на один вопрос, а ИИ-ассистента с функционалом менеджера-консультанта, он может:

— консультировать клиента по ассортименту
— отвечать на вопросы о товарах и ценах
— помогать с выбором
— учитывать контекст диалога благодаря памяти
— использовать подключённые инструменты
— помогать с оформлением заказа
— работать не сам по себе, а как часть бизнес-процесса

Для первого знакомства с n8n это очень важный результат.

Потому что в какой-то момент у человека меняется ощущение:
не "это какая-то сложная штука для программистов",
а "я понял принцип, я смог собрать, я могу пробовать дальше"

Кстати, участники даже уже сами исправляли возникающие ошибки. Вот такие крутые ребята

🔐 После мастер-класса участники получили запись и доступы, чтобы спокойно пересмотреть материал, повторить сборку и закрепить навык. Запись можно пересматривать, а саму логику агента — пробовать менять под другие задачи

Именно в этом главный смысл практики: не просто повторить за преподавателем, а начать понимать, как из данных, памяти, инструментов, нейросети и n8n собирается рабочий сценарий

В понедельник проведём ещё один мастер-класс для второй группы. Там тоже будем собирать первого ИИ-агента руками — пошагово, на подготовленной платформе и с поддержкой по ходу занятия


🌪 Пс, будет много практики

Уже в эту субботу и ближайший понедельник проведу первый практический мастер-класс "ИИ-агенты на n8n для новичков":

6 июня (суббота) 11:00 — 790 руб.
8 июня (понедельник) 19:00 — 790 руб.


Сегодня на встрече мы разобрали, как подступиться к n8n и ИИ-агентам. А на мастер-классе сделаем следующий шаг: вы соберете первого ИИ-агента СВОИМИ руками

Вам не нужно будет устанавливать n8n, покупать ключи к нейросетям или настраивать сервер.

✅ Я предоставляю:

— доступ к платформе n8n
— ключи к нейросетям
— готовую среду для работы
— поддержку во время мастер-класса
— пошаговую сборку первого ИИ-агента

Нужны только компьютер
, 2-2,5 часа времени и доступ в Telegram (с этим, по всей видимости, проблем у вас нет) 😏

Любая деятельность, которой вы занимаетесь, должна приносить удовольствие. Иначе мучить себя не имеет смысла. На мастер-классе как раз сможете сделать самое тяжелое — первый шаг. А также решите для себя, подходит вам эта деятельность или нет. До встречи на мастер-классе

Группы уже формируются, присоединяйтесь, будет круто
👉 [ВЫБРАТЬ ДАТУ УЧАСТИЯ И ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К МАСТЕР-КЛАССУ]


📹 Стартуем через час открытый вебинар для новичков в n8n

Через час, в 13:00 МСК, проведу открытый вебинар для новичков в n8n

В прямом эфире разберем конкретный кейс:

человек оставляет заявку на сайте → указывает задачу, нишу и контакты → n8n передаёт данные ИИ → ИИ анализирует запрос → формирует индивидуальное предложение → готовит письмо → отправляет его клиенту на почту

И, конечно, покажу простой вход в тему: что такое n8n, как работают ИИ-агенты и как зарабатывать на автоматизациях

Все зарегистрированные уже получили ссылку на вход

Присоединиться и получить ссылку еще можно здесь:
👉
[ССЫЛКА_НА_ВЕБИНАР]


❗️ Завтра в 13:00 проведу открытый вебинар для новичков в n8n

Приходите завтра, если вы давно смотрите в сторону n8n, ИИ-агентов и автоматизации, но пока не понимаете, с чего начать

Тема встречи:
"n8n для новичков: как подступиться к автоматизации и ИИ-агентам без программирования"


Почему решил сделать отдельный эфир именно для новичков?
Потому что у n8n есть одна особенность: инструмент мощный, но первый контакт с ним часто пугает. Человек открывает интерфейс, видит узлы, связи, настройки, ключи, API — и легко может решить, что это "не для него"

Хотя на самом деле начинать стоит не с технических настроек, а с более простого уровня: с понимания процесса

⭕️ Что сейчас делается вручную?
⭕️ Какие данные участвуют?
⭕️ Где принимается решение?
⭕️ Какой результат должен получиться?
🔘 Что можно передать автоматизации?

На вебинаре разберем этот первый шаг: как смотреть на n8n не как на набор непонятных кнопок, а как на инструмент для сборки логики бизнес и рабочих процессов

План, как всегда, масштабный. Поговорим о том:

🪵 что такое ИИ-агенты простыми словами
🪵 чем они отличаются от обычного чата с нейросетью
🪵 какие задачи действительно можно автоматизировать
🪵 как n8n помогает создавать автоматизации и ИИ-сотрудников без кода
🪵 как новичку выстроить путь от первого знакомства с инструментом до уверенной работы с автоматизациями
🪵 где этот навык может быть полезен: в своём бизнесе, работе или проектах для заказчиков

Без обещаний "автоматизировать всё за один вечер".
Скорее про то, как перестать бояться и увидеть понятную точку входа

📆 Завтра, 4 июня, в 13:00 МСК
Записи не будет, только живой эфир

Для участников подготовил чек-лист "7 первых автоматизаций для бизнеса"

Зарегистрироваться можно здесь:
👉 [ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ]


Как научиться находить настоящие проблемы в бизнесе, которые можно решить автоматизацией

Решил собрать свой опыт в пост и поделиться с вами.
Как понять, где в организации реально теряются время, деньги, заявки, данные и внимание клиентов?


1. Ручная работа, которая повторяется каждый день/неделю

Примеры: кто-то каждую пятницу собирает отчет, переносит данные из одного места в другое, строит графики по таблицам на гугл-диске, отправляет напоминания

2. Копирование данных между разными программами или платформами

Если сотрудники постоянно переносят данные из одного места в другое ручками — это явный знак, что там может возникнуть автоматизация

Банальный пример: маркетолог провел кампанию в разных источниках трафика, теперь ему нужно собрать результаты в одну табличку для анализа общих результатов

3. Фразы вроде "у нас этим занимается специальный человек"

Если человек занят не настоящей работой, а постоянным перекладыванием данных, проверками и напоминаниями, это может быть скрытая потеря времени

4. Места, где процесс застревает

Например: заявка пришла, но её долго никто не обработал; клиенту забыли ответить; отдел ждёт данные от другого отдела; сотрудник ушёл в отпуск, и процесс встал

По итогу:

Хороший специалист по автоматизации должен думать проблемами, а не инструментами. Настоящий навык — видеть эти узкие места и превращать их в понятные решения

Хорошо, когда клиент знает, что ему нужно. Но часто бывает, что нужно навязаться и предложить что-то. В таком случае вопрос "что вам автоматизировать?" не имеет никакого смысла. Лучше спросить про боль, раздражающие задачи, простои, ручную рутину

Вы удивитесь, в каких красках люди будут изливать душу и жаловаться на то, как у них сейчас все неэффективно устроено. А вы сможете узнать настоящие боли бизнеса и пополните свой словарный запас парочкой нецензурных выражений 😂


Друзья, огромное спасибо всем, кто был сегодня в онлайне. Энергия в чате и ваши вопросы — это то, ради чего стоит проводить такие разборы

На вебинаре показал 3 кейса внедрения ИИ-агентов в готовую инфраструктуру бизнеса

1. ИИ-агент-бухгалетер, который выставляет счета, следит за движениями товаров на складе
2. ИИ-агент-методист, который создает уроки для репетитора
3. ИИ-агент-тимлид, который ставит задачи сотрудникам и отслеживает их выполнение

Последний кейс разобрали по шагам и создали ИИ-агента под задачу с нуля на n8n. Еще раздал всем участникам пошаговый план "Внедрение ИИ-агентов в готовую инфраструктуру бизнеса", который сделал для сегодняшнего занятия.

Хорошие новости!

⏳ Ровно через час, в 19:00, мы запускаем повтор трансляции.

Это ваш шанс забрать все фишки, если пропустили живой эфир

👉 Зарегистрироваться можно здесь в боте, ссылка на вход появится там же


Готовлю к вебинару очень крутое демо. Будем учить агента ставить задачи для работников

Решил, что завтра очень важно показать всё именно по шагам, хотя некоторые шаги могут поначалу показаться сложными

Зато увидите этот процесс без прикрас и, что самое главное, вы поймете всю суть создания таких помощников и увидите, что всё это достижимо, если правильно приложить усилия

Помимо прочего будем косячить, ловить ошибки и исправлять их)))

Приходите завтра в 13:00, буду вас ждать🎙

РЕГИСТРАЦИЯ

679 0 1 13 18

Еще один интересный кейс, которым сейчас занимаюсь

Представьте, что вы репетитор, у вас несколько десятков учеников и все они находятся на совершенно разном уровне. То есть каждый раз для того, чтобы провести занятие, вы должны затратить время на подготовку: подготовить материалы и собрать все это в один урок.

Каждый, кто занимался индивидуальным обучением — я в их числе — знает, что подготовка часто отнимает больше времени, чем само занятие.

И вот тут появляется очень интересная задача: а что, если большую часть этой рутины можно автоматизировать?

Я сейчас экспериментирую с подходом, где ИИ-агент генерирует уроки по английскому языку под конкретного ученика и сам собирает их на обучающей платформе через API. Он не просто "пишет план урока", а именно готовит полноценный материал: теория, текст, словарь, картинки, аудио, тесты, задания на сопоставление, задания с пропусками, письменные задания и блоки с объяснениями материала.

Идея такая.

Репетитор пишет запрос вроде: "Создай урок для ученика уровня B1 на тему Past Perfect Continuous. Тема: достопримечательности Лондона. Добавь теорию, 3 упражнения, listening, reading и writing task."

ИИ сначала предлагает структуру урока, показывает, что именно собирается создать, а после подтверждения через API создаёт курс/урок/квиз на платформе.

Мы тестируем это на Canvas LMS (https://github.com/instructure/canvas-lms). Выбрали ее не просто так. Во-первых, открытый исходный код (то есть все бесплатно и под нашим контролем, платим 500р/мес. за хостинг), во-вторых, очень мощный API, который позволяет исполнять трюки с созданием обучающих материалов по API и организовать взаимодействие агента с платформой

Отдельно интересно, что не обязательно делать сложную кастомную платформу с нуля. Многое уже есть во встроенных возможностях LMS, если правильно использовать API. Конечно, сталкиваемся с небольшими ограничениями, но тем не менее "в подарок" с платформой еще идет и возможность управления аккаунтами учеников, отслеживание их прогресса, рассылки и т.д.

Самое ценное здесь не в том, что ИИ “пишет текст”. Это как раз самая простая часть. Ценность в том, что ИИ становится помощником-методистом и сборщиком уроков:

он понимает задачу, проектирует структуру, генерирует материалы и превращает их в готовый интерактивный урок внутри обучающей платформы


В итоге имеем переход от "Мне нужно вечером два часа собирать урок" ➡️ "Я описал цель и тему занятия, проверил план, нажал подтвердить — урок готов"

📍Напоминаю: завтра в 13:00 состоится вебинар. Расскажу, как вы тоже можете создавать такие решения и что для этого необходимо


РЕГИСТРАЦИЯ


На все готовенькое

Вчера рассказал про то, как готовые решения помогают и заказчикам, и исполнителям

У многих сейчас идея-фикс что-то навайбкодить. Но вайбкодинг здесь часто может оказаться "бутылочным горлышком" между идеей и реализацией, так как за кажущейся простотой кроется огромное количество нюансов, которое сложно отловить, если ты подступаешься к этому вообще без какого-либо опыта в автоматизации

Во многих случаях бизнесу гораздо эффективнее взять уже работающие системы — CRM, таск-трекеры, базы знаний, внутренние ресурсы — и построить ИИ-агентов поверх них через API с помощью n8n

🔴 В этот четверг, 14 мая, в 13:00, встречаемся на живом эфире "Интеграция ИИ-агентов в бизнес", где вы узнаете:

— когда вайбкодинг действительно полезен, а в каких случаях лучше использовать готовые инструменты и усиливать существующие процессы с помощью ИИ
— как создавать такие решения на практике с помощью n8n: их архитектура и типичные ошибки
— покажу, как создать ИИ-агента на базе готовой CRM стоимостью 500р (цена сервера)

Особенно актуально послушать будет тем, кто хочет или уже создает автоматизации на заказ, а также бизнесу. Ну и, конечно, всем, кто хочет быть в теме возможностей ИИ-агентов без мишуры

РЕГИСТРИРУЙТЕСЬ через бота, ссылка на подключение придет там же


Хочу провести бесплатный стрим в четверг на тему интеграции ИИ-агентов в бизнес.

Вы в деле?🔥

Показано 20 последних публикаций.