Всем привет!

Делился тут недавно, что навайбкодил страничку с записями мероприятий и прилетело два вопроса о саммари — типа качественное, не просто пересказ, расскажи как делал.
А два — это уже больше чем один, это уже массовый запрос, так что решил поделиться.


📝 Итак, процесс, как рождались продвинутые саммари к записям выступлений:

1️⃣ Надо вытащить транскрипт.
Раньше у меня стояло расширение для хрома YouTube Summary (от glasp.co), бесплатной версии хватало чтобы в 1 клик на странице ролика получить полный транскрипт, скопировать его и утащить куда-то дальше. Теперь проще — с какого-то времени gemini (у меня это инструмент первого выбора) умеет напрямую кушать ссылки на ютуб ролики и работать с ними, так что вопрос транскрипта закрыт.

2️⃣ Дальше нужно сырой транскрипт превратить в саммари.
Так как транскриптов больше 1 -> значит задача массовая -> значит нужно написать системный промпт один раз и сделать gem-бота (аналог GPTs в chatGPT или Spaces в perplexity).

3️⃣ Окей, надо написать промпт.
У меня для этого есть другой gem-бот, которому я закидываю мысли, он меня мучает вопросами уточняющими и выдаёт готовый (ага, ща, прям так сразу и готовый, разбежался) промпт.

4️⃣ Дальше начинается традиционная отладка этого промпта.
Потому что как бы круто LLM не сгенерировала промпт — всё равно это будет не мой промпт, он не будет сразу работать так, как мне нужно. Зачастую процесс выглядит таким образом: 10 минут сгенерировать системный промпт, 1-2-3-5-8-13-20-... часов на отладку (в зависимости от сложности задачи, я реально тут несколько дней отлаживал промпт для агента-оркестратора).

5️⃣ Ну а дальше всё, промпт готов и в целом просто механическая работа.
Закинуть ссылку -> получить саммари -> выложить на сайт. Так как это задача массовая, но не прям уж МАССОВАЯ, то дальше автоматизировать не стал, остановился на этом уровне. Если бы надо было, то можно было бы пойти дальше и доделать до уровня "закинул ссылку боту в телеге" -> "на сайте появилось саммари".

PS Сам получившийся промпт засунул в первый комментарий, а то он большой
PSS Интересны ли такие посты? Дайте что ли комментов-реакций чтобы понять, актуален ли такой контент.

@aidea4work #промпты #инструменты

Будущее менеджера — просто вдохновлять сотрудников и получать по шапке от руководства? 🤔

(Это продолжение поста про фокус менеджмента)

Понятно, что ИИ НЕ может делать за нас двух вещей — мотивировать сотрудников и отвечать за их результат перед начальством.

👀 Но что ещё останется от классического People Management в эпоху ИИ?

➖➖➖
🔵 Увольнение/найм.
🔵Как обсуждалось в посте Асхата, ИИ вместо менеджеров уже отбирает "худших" людей для увольнения.
🔵А на этапе найма ИИ используют уже давно. Пусть это чаще на уровне HR-скрининга, чем менеджерских решений, но все равно влияние ИИ на результат найма получается больше, чем влияние руководителя! 🤦‍♂️

🔵 Продуктивность сотрудников (задать ожидания, оценить успехи, дать фидбек).
🔵В части мотивации / вдохновления — да, руководитель незаменим. Например, признание заслуг из уст ИИ никто не воспримет всерьёз.
🔵Но в остальном это рутинное 1-on-1 общение. И кажется, что большие языковые модели в формулировках ожиданий и даже фидбека уже сейчас круче многих менеджеров. А общая ИИ-зация организаций неизбежно приведет к тому, что у ИИ для выполнения этих функций будет полный и качественный контекст.

🔵 Развитие и рост сотрудников.
🔵В теории, это креативная работа, для которой у ИИ вряд ли когда-нибудь будет достаточно контекста.
🔵Но по факту здесь роль менеджера часто сводится к одобрению запрошенного сотрудником обучения и простым повышениям в должности/грейде 🤷‍♂️ И тогда ИИ-зация здесь будет проста и вполне оправдана.

➖➖➖
❓ Неужели линейным и middle руководителям в перспективе останется всего лишь быть вдохновителями людей и формальными ответственными за этих людей? (при том, что многие рычаги влияния на людей постепенно уплывают...)

То есть, останется лишь "танцевать" перед сотрудниками, чтобы не разбегались и перформили, и "танцевать" перед вышестоящим руководством, чтобы не назначило крайним? Грустно, если так.. 😢

➖➖➖
Что вы думаете — какие еще функции руководителей точно никуда не денутся в компаниях, прошедших через ИИ-трансформацию?
Пусть это не близкая перспектива (у большинства реальное внедрение ИИ еще не началось!). Но кажется, что стоит задуматься над этим уже сейчас, чтобы корректировать вектор своего развития 🤔

@aidea4work #лидерство #люди

Куда уходит время?!

Если верить ноябрьскому исследованию Anthropic, ИИ ускоряет выполнение отдельных задач в 5 раз 🤔
Но мы знаем, что реальная продуктивность людей пока растёт слабо (например, см. исследование офисных работников) или даже падает (исследование разработчиков).

Почему такой парадокс ❔

Одни считают, что освободившееся время просто съедает лень и doom scrolling. Другие винят деградацию мышления при работе с ИИ. Хотя, по-моему, у того меньшинства, кто уже сейчас активно использует ИИ в работе, всё наоборот. Мозг тренируется еще активнее — за счет поиска галлюцинаций в ответах ИИ, перехода на более высокие уровни мышления и т.д.

Почему же у нас, "ранних последователей ИИ", ускорение задач не превращается в свободное время?

Думаю, потому что много времени уходит не на конкретные задачи, а на "сбор контекста"❗️

➿➿➿
Конкретный контекст типа требований к задачам и правил работы мы еще можем упаковывать в системные промпты и базы знаний для ИИ (что само по себе трудозатратно, ведь этот контекст нужно нередко обновлять).

Но есть две важные для работы вещи, которыми продолжаем заниматься сами, без ИИ (и правильно делаем, я считаю).

1️⃣ Сбор косвенного контекста.
Мы ходим на встречи, следим за новостями компании и постоянно обновляем в голове все, что влияет на работу: как устроены процессы, какие негласные правила работают, в чем особенности разных коллег.

Именно это позволяет работать не просто «качественно», а уместно. В т.ч., делать нужные задачи и не делать лишнее. Недостаток косвенного контекста сразу виден в работе новичков.

2️⃣ Постоянное развитие. Раньше профессии менялись годами, теперь — месяцами. А ИИ меняется еще быстрее. Поэтому большое количество времени уходит на чтение проф. новостей, мини-эксперименты с новинками и изменения рабочих процессов (как минимум, своих).

Если не тратить время на проф. тренды и изменения работы, мы будем работать по старинке — и кажется, в этом десятилетии мы не можем себе этого позволить. ИИ не знает, что из нового важно именно для нашей работы и как уместно его применить.

➿➿➿
Не знаю как у вас, но я встречал руководителей, которые смотрят на работу подчиненных упрощённо. Мол, если человек профи, он все знает, и 90-100% его времени должно уходить на решение конкретных задач.

На практике же 20–30% времени интеллектуального труда уходит на нововведения и сбор косвенного контекста.
А у ИИ-энтузиастов в текущей ситуации — больше 50% 😊

Я думаю, что это не потеря эффективности, а нормальная цена за то, чтобы работа оставалась осмысленной, актуальной и полезной бизнесу.

А вы как считаете? И может, вы видите другие причины, по которым ИИ пока отнюдь не в разы ускоряет даже тех, кто работает с ИИ "правильно"?

@aidea4work #люди #продуктивность

💚💚💚💚 про любимый чат-бот.

Многие почти задаром покупали здесь в рублях подписку Pro на Perplexity — на очень удобный для россиян чат-бот, где есть даже Пространства (аналог Проектов от ChatGPT). Pro дает доступ почти ко всем крутым моделям.

Так вот: это окно в мир мощных LLM закрывается. Уже многим пришли письма об отключении Pro, так как перепродажа промоушен-подписки незаконна 💚

💚💚💚
И где теперь взять удобный ИИ💚

💚Лично для меня основным воркспейсом для работы с ИИ вместо Perplexity станет Cursor (вот тут я подробно описывал, чем обычные чатботы хуже для работы).

💚Но более простое решение — это, конечно, chat.qwen.ai. Там хорошая модель Qwen3-Max, есть "Проекты", а интерфейс даже поудобнее Perplexity. Qwen3 сейчас точно лучше, чем чересчур болтливый галлюцинирующий DeepSeek.

Я теперь буду пользоваться Квеном для простых-но-многоэтапных задач, которые хочется сохранить в истории чатов.

💚💚💚
А вы где пользуетесь мощными ИИ-моделями без VPN? Яндекс Алису и GigaChat пока сложно назвать мощными...

@aidea4work #новость #инструменты #LLM

ИИ — подарок каждому?

Как заметил Андрей Карпаты, такие технологии как LLM (например, компьютеры или интернет) раньше распространялись сверху вниз: сначала их осваивали организации, а лишь затем обычные люди.

🎁 Но LLM — пока что подарок для всех: их использование в личных целях идет активнее и дает больше пользы, чем на работе. За деньги нельзя купить «намного лучший ИИ».

Карпаты пишет: сейчас мощь ИИ доступна каждому почти бесплатно, но в будущем, возможно, лишь элиты смогут позволить себе «лучший интеллект».

➖➖➖
Я бы ещё добавил: будущая польза больше связана не с новыми ИИ-моделями, а с ИИ-агентами и продвинутыми копилотами, встроенными в нашу жизнь. У них есть руки, глаза и уши, а не только язык и мозг.

Как с компьютерами: главное не «железо» и не «операционка» (≈LLM), а крутые приложения, которые подстраиваются под нас. Только в случае с ИИ мы можем сами создавать себе такие «приложения» (агенты)!

В отличие от LLM, маловероятен «почти бесплатный доступ для всех» к полноценным адаптивным ИИ-агентам. Чтобы пользоваться этими главными плодами ИИ-революции, нам придется либо тратить кучу денег, либо создавать свои прикладные агенты, удобные именно для нас 🤘 Те, кто сможет и захочет это делать — имеют возможность стать той самой «элитой»...

➖➖➖
💙 Желаю вам в новом году научиться реально экономить время с ИИ. А для этого за год выстроить собственные AI workflow — например, через вайбкодинг, ноукодинг, MCP, Agent Skills и т.д.

Ну, а для тех, кто еще не достиг уровня продвинутого пользователя ИИ, у меня подарок — обучающий бот с тремя упражнениями, которые помогут ускорять общение с ИИшками.

🎄 Поздравляю с наступающими праздниками, во время которых не грех прокачаться в чем-то новом и полезном! 🎉

@aidea4work #люди #инструменты #обучение

#дайджест постов в канале @aidea4work

✔ ИИнструменты и лучшие практики
🔵Как выбирать ИИ-инструмент под задачу?
🔵Как быстро делать крутые промпты?
🔵Как избегать галлюцинаций ИИ?
🔵Что вместо Perplexity Pro?

💡 Внедрение ИИ в компаниях
🔵С чего начинать ИИ-автоматизацию?
🔵Что означает полная ИИ-автоматизация и реальна ли она?
🔵Почему я не вижу двукратного ускорения, если 50% кода теперь генерится? (Кейс от Сбера)

🔥Актуально
🔵Записи всех наших ИИ-митапов и вебинаров
🔵Бот, обучающий эффективному общению с ИИ
🔵Курс ИИ-чемпионов с 19 марта
🔵Курс по вайб-кодингу с 2 февраля 6 апреля
🔵Приглашаем в сообщество ИИ-практиков🔹

❓ Вопросы на подумать
🔵Куда уходит время, сэкономленное с ИИ?
🔵Что означают увольнения под флагом ИИ?
🔵Что останется линейным и middle менеджерам в эпоху ИИ?
🔵Кому будет доступен лучший ИИ?

✋Блокеры уже не там: кейс автоматизации ScrumTrek.

С ростом автономности AI coding агентов стало ясно: этап Build больше не ограничивает скорость создания систем.

В прошлом посте Серёжа Липчанский рассказал, что за 4 дня разработал большую систему, заменившую 5 SaaS-сервисов в нашей компании. Эта магия стала возможна благодаря вайбкодингу + известным требованиям в голове Серёжи: как ScrumTrek COO, он знал, что компании нужно.

Но Серёжа идёт дальше — он уже начал заменять наш легаси-мега-сайт с системой регистрации на мероприятия и курсы. В эту многократно улучшавшуюся систему вложено много человеко-лет аналитики и разработки. Она сложнее и мощнее всяких Таймпадов, потому что для нас критичны юзабилити для корп. клиентов и максимальная автоматизация.

❗️И теперь узкое место в разработке таких сложных систем сместилось с Delivery на Discovery.
В голове одного Серёжи не могут быть все хотелки, документация устарела, а две трети legacy-кода, скорее всего, уже не работает. Поэтому не выйдет просто попросить ИИ скопировать требования из кода старой системы в новую. Хотелки нужно выяснять у многих сотрудников, и это обычно долго.

➖➖➖
Одно из решений в таком кейсе — ИИ-бот, который заменяет младшего продакта/аналитика и не заставляет людей писать. Я с ИИ сделал такого бота за день, без кода. Бот:
⚫️ выявляет требования из голосовых сообщений и превращает их в базу Job Stories;
⚫️ ищет истории, помогает их править, даёт прикреплять скриншоты и комменты.

🔗 Ссылка на демо-версию бота — для тех, кто хочет проверить, может ли простой ИИ с хорошим промптом заменить аналитика.

Голосом быстрее, чем текстом. Поэтому бот позволяет за пару недель собрать детальные юз кейсы / истории по реально нужным функциям — от разных сотрудников и от тех, кто "голос клиентов". Дальше это идёт на имплементацию к AI coding агентам.

➖➖➖
Ставьте 👍 если хотите статью о том, почему Discovery с ИИ занимает на намного больше времени, чем Delivery с ИИ, и как это время сокращать.

@aidea4work #внедрение #инструменты #discovery

Инструкция по "ИИ в квадрате": как вайбкодить no-code?

Думаю, у вас есть свои идеи ИИ-инструментов для ускорения работы — например, для ускорения Discovery, как в кейсе из прошлого поста.

Но как делать такие инструменты быстро? Понятно, что делать надо в паре с ИИ, но неужели обязательно становиться вайбкодером?

👉Мой бот из прошлого поста работает на ноу-код системе n8n, чтобы его могли понимать и править не-вайбкодеры. Но делал я его не в n8n (там это было бы намного дольше!).
Я делал его почти как вайбкодер, но вместо кода ИИ мне создавал n8n JSON-файл (который я не читал, конечно).

Оказалось, что ИИ-агент (c Gemini 3 Pro) хорошо знаком с best practices реализации ИИ-агентов в n8n! Когда я посмотрел на его творение в виде схемы 👆, я даже узнал кое-что новое про n8n.

🔗Вот подробная инструкция для тех, кто хочет сделать нечто подобное (автоматизацию без Web UI).
Что внутри:
🔷 файлы для импорта в n8n + описание, как настроить сохранение в вашу базу и подключить удобный вам ИИ;
🔷 на что именно ушёл мой день при создании бота;
🔷 как менять этого бота под свои задачи или "вайбкодить" других ботов по той же методике.

Ставьте 👍 если считаете, что для автоматизации работы не всем обязательно вайбкодить именно код 😇

@aidea4work #вайбкодинг #nocode #howto

Как повышать продуктивность, если вы не готовы увольнять большинство сотрудников?

По отношению к ИИ менеджмент делится на два лагеря:

🔸 Воодушевленные идеей замены людей на ИИ-агентов. В основном, это технические фаундеры и CEO небольших компаний: "Зачем мне команда маркетинга, если Claude Code делает 80% их работы? Зачем разработчики, если я могу вайбкодить с агентами в 10 раз быстрее и в 100 раз дешевле?".

🔸 Считающие ИИ не более чем средством ускорения людей. Те, кто внедряет ИИ по аналогии с любыми другими новшествами — чтобы сотрудники работали эффективнее.

И пропасть между ними все больше, т.к. для этих двух видений будущего нужны совсем разные подходы.

➖➖➖
🔗 В новой статье я описал 5 орг. подходов к повышению продуктивности сотрудников — для тех, кто исповедует второе видение (без фанатизма по увольнениям).

Надеюсь, там мне удалось показать, что рост продуктивности больше зависит не от самих ИИ-инструментов, а от управленческих решений и культуры работы с ИИ.

Спойлер про увольнения: даже "общепризнанно бесполезная в эпоху ИИ" категория сотрудников может повышать продуктивность команд.

➖➖➖
Для крупных компаний, конечно, не стоит вопрос замены на ИИ целых ролей/профессий, будь то маркетологи или разработчики. Менеджеры здесь понимают, что этот подход приведет к увольнению их самих (свежий кейс увольнения менеджеров). Их типичная цель — повысить продуктивность части сотрудников каждой профессии и уволить остальных... это в рамках видения №2.

Но для остальных компаний уже пора задуматься о выборе направления: автономно работающие часами универсальные агенты вместо сотрудников 🔸 или агенты-копилоты для сотрудников 🔸.

📌 Почему сложно повысить продуктивность людей с ИИ — и как именно это сделать БЕЗ автономных агентов — читайте в статье

@aidea4work #внедрение #люди #статья