Забавно, что новообращенные вайб-кодеры и создатели ИИ-агентов (и разных автоматизаций) не сильно жалуют GitHub. А зря.

Вот моя последняя находка, хотя не найти ее было сложно (на 2-м месте уже несколько дней), — сборник системных промптов главных коммерческих ИИ-агентов. Здесь все: Никита, Стас, Гена, Турбо и Дюша Метёлкин...⁠⁠ v0, Cursor, Manus, Lovable, Windsurf Agent, VSCode Agent, Dia Browser и другие.

Не будем углубляться в чистоту промптов, но изучить их, чтобы использовать «куски» у себя, я бы рекомендовал всем, кто создает своих агентов и автоматизации.
Вот ссылка на репу: https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

Мое открытие года — это сервис Monity AI. Вообще не понимаю, как раньше без него жил: он позволяет отслеживать изменения на сайтах, маркетплейсах, блогах и в документах.

Кстати, именно в этом году я немного успокоился насчет используемых ИИ-инструментов и сервисов, стал более разборчив и даже выработал некие привычки. Вот мой топ-10 сервисов, которые я использую почти каждый день:

Perplexity — заменил мне гугление почти на 100%. Не буду о нем много писать, вы и сами все знаете.

NotebookLM — использую для обобщения и организации исследований. Идеальный инструмент, если хотите с головой погрузиться в новую тему для изучения.

Gemini — в основном использую инструмент Deep Research, ну и Nano.

Gamma — для быстрого создания презентаций (без лишних усилий).

Notion AI — чтобы превращать хаотичные заметки в структурированный текст.

Napkin — просто обожаю этот сервис, использую для структурирования случайных идей и, конечно, для графического оформления.

Tana — любимый блокнот со встроенным календарем, задачами и искусственным интеллектом для решения проблем.

ReadWise — собирает все заметки из прочитанного в одном месте и регулярно напоминает о них.

Winston AI — лучший инструмент для проверки, был ли контент создан с помощью ИИ.

Speechify — превращает длинные тексты в аудио, которое можно слушать на прогулке.


А у вас есть какие-то ИИ-инструменты (кроме чатов) которые вы каждый день используете в работе и жизни?

Как освоить n8n с нуля

Сегодня я несколько часов общался с человеком, который только начинает осваивать n8n. Он жаловался, что скачанный им воркфлоу с сотней связей и нод никак не запускается. «Так уже хочется создать своего J.A.R.V.I.S’а, чтобы он всё за меня делал», — шутил он. Или нет. Но я решил поделиться с ним своим опытом освоения n8n, а раз мой ИИ-диктофон всегда включен, держите и вы этапы освоения n8n для новичков:

1. Начните с документации
Изучите, что делает каждая нода (узел автоматизации). Откройте пустой сценарий и просто прокликайте ноды, которые вам незнакомы. Измените какое-нибудь поле. Запустите. Посмотрите на результат. У некоторых нод есть нюансы, о которых в доках не пишут. Вы поймете их, только когда попробуете сами.

2. Мыслите алгоритмами
Сначала опишите шаги вашего сценария простым текстом: получить данные → преобразовать → вызвать API → проверить результат → сохранить или отправить. Затем добавьте условия для возможных ошибок. Обработайте тайм-ауты, рейт-лимиты (ограничения на количество запросов), пустые массивы, отсутствующие ключи. Исходите из того, что API отвалится в самый неподходящий момент. Добавьте проверки («предохранители»), чтобы частичный сбой не сломал весь воркфлоу.

3. Структурируйте свои данные
Четко определитесь с типами данных: строки, числа, массивы, объекты. Осмысленно сопоставляйте поля. Давайте ключам понятные имена. Проверяйте входные данные перед использованием. Приводите даты и часовые пояса к единому формату. Если работаете с API, который отдает данные страницами (пагинация), протестируйте первую и последнюю страницу. Если используете циклы, следите, чтобы не получился бесконечный.

4. Когда воркфлоу заработает — улучшайте
Уберите «костыли», которые добавили во время отладки. Замените их понятными шагами. Создавайте шаблоны для типовых задач: аутентификация, обработка ошибок, уведомления. Сохраняйте их как вложенные сценарии и используйте повторно. Ваш будущий «я» скажет вам спасибо. Модульность уменьшает количество ошибок и экономит время.

5. Изучите экосистему вокруг n8n
Читайте документацию к API тех сервисов, которые используете. Разберитесь в процессах аутентификации: API-ключи, OAuth, заголовки, скоупы (области доступа). Изучите вебхуки. Научитесь повторно отправлять события. В n8n есть интеграции не со всеми сервисами, но вы можете достучаться почти до чего угодно с помощью ноды HTTP Request, если немного повозиться с JSON.

6. Убирайте хаос (даже если вы СДВГшник)
Со временем вы заметите, что у вас появляются повторяющиеся сценарии или их части. Постарайтесь облегчить себе жизнь:
- Давайте нодам понятные имена. Вы в будущем должны с одного взгляда понимать, что каждая из них делает.
- Добавляйте заметки на холст. Объясняйте сложные моменты и крайние случаи (edge cases).
- Версионируйте (есть такое слово?) свои сценарии.
- Настройте оповещения. Отправляйте себе сообщение, когда что-то падает, прикрепляя текст ошибки и ссылку на запуск.
- Устанавливайте адекватные тайм-ауты. Не позволяйте зависшему запросу вечно блокировать всю очередь.

7. Документируйте сценарий
Хотя бы одно предложение, описывающее, что делает нода или группа нод (напишите это в заметке прямо в n8n): что делает, входные и выходные данные, зависимости, триггеры, ограничения, частые ошибки и как их исправить, ссылка на документацию API. Немного документации сэкономит вам часы в будущем.

Вообще, формат работы с n8n простой: разбивайте задачи на шаги, тестируйте каждый шаг, добавляйте проверки, давайте всему понятные имена, всё записывайте и улучшайте архитектуру только после того, как всё заработает.

И не хватайтесь за J.A.R.V.I.S’ов, пока учитесь. Начните с чего-то простого и своего. Одной идеи в день достаточно. Скрапер, который постит в «телегу». Форма, которая записывает данные в таблицу. Каждый такой небольшой проектик научит вас работать с новой нодой, покажет новый паттерн или подводный камень. Ну и прокачаетесь со временем.

Perplexity добавила в раздел «Connectors» новые сервисы, которые можно подключить. Теперь доступны: Gmail, Notion, Github, Outlook, Dropbox, Linear и Google Календарь.

Я уже давно открыл для себя ИИ-поиск по письмам — это отдельный кайф, когда не нужно перебирать все возможные слова, которые могли использоваться в тексте, а достаточно объяснить задачу человеческим языком.

Чтобы подключить ваши сервисы к Perplexity:

1) Перейдите на страницу настроек (Settings) и найдите в боковом меню раздел «Мои коннекторы» (My Connectors).

2) Активируйте коннекторы, которые хотите добавить в свой аккаунт Perplexity.

3) Вам потребуется аутентифицировать свой аккаунт.

4) После успешной аутентификации появится статус «Подключено» (Connected).

5) Чтобы управлять файлами, нажмите на троеточие (...), а затем «Загрузить» (Upload).

Как я понял, функционал доступен только для Perplexity Pro и Enterprise Pro, но, пока есть возможность купить недорогую подписку, это не проблема.

Ну и чтобы два раза не вставать: Nano Banana и Seedream 4.0 - уже доступны в Perplexity для генерации изображений. Если вы их не видите в выпадающем списке «Image generation model» - жмите F5.

С удивлением обнаружил, что пост, в котором я поделился ИИ-инструментами из моего арсенала, неплохо залетел (около 1000 сохранений). В таком случае хочу добавить к этому списку еще несколько сервисов.

Начну с еще одного открытия года — Saner.ai. Это планировщик для СДВГ’шника, а вы же знаете, что такие вещи я люблю тестировать. Но Saner прям прижился в моем инструментарии, что случается редко.

Почему он мне зашел? Потому что я могу просто выгрузить в него все свои мысли, а он автоматически превращает этот хаос в задачи в календаре. Еще можно написать в чат, чтобы ИИ-ассистент разбил задачи на более простые шаги. Каждое утро он планирует мой день на основе писем, заметок и списков дел, так что сервис реально разгружает и систематизирует мои задачи.

Еще пользуюсь этим:
Poe.com — тестирую тут разные модели, привык к нему еще с незапамятных времен.

EzRemove.ai — использую для удаления фона с изображений. Уверен, что таких сервисов куча, но этот мне нравится больше всех.

Recraft.ai — для случаев, когда нужно быстро создать логотип или иллюстрацию.

Otter.ai / Fathom.ai — для заметок со встреч. Иногда второй нравится мне даже больше.

v0.dev / Lovable — когда нужно быстро собрать прототип сайта или веб-приложения

Вы же помните эти залипательные видео виртуальных миров, которые генерируются с одного промпта?

Многие из них создавались стартапом World Labs — их движок World Model генерирует целые миры по одной картинке, по которым можно передвигаться, как в компьютерной игре.

Так вот, эти ребята выкатили демо своей модели, чтобы вы могли походить там ножками прямо в браузере. А если хотите сгенерировать свой мир, то пока нужно записываться в список ожидания.

Попробовать здесь: marble.worldlabs.ai

Главный вопрос вопрос от тех, кто только начинает погружаться в мир ИИ, звучит так: кому платить двадцатку? Ну или какую ИИ-модель выбрать под свои задачи. Я всегда рекомендую начать с Perplexity - она не дорогая и там можно протестировать все модели сразу, чтобы определиться. Ну а если кратко:

ChatGPT (Для личного использования и малого бизнеса)
Сильные стороны: Режим агента может сам искать информацию в интернете, автоматизировать рутину и выполнять задачи. Пользовательские GPTs позволяют создавать мини-приложения и свои сценарии работы. Проекты в ChatGPT удобны для совместной работы. Он подключается к Microsoft и Google Дискам. Голосовой диалог ощущается, будто говоришь с реальным человеком. Очень удобный инструмент канвас для текста и кода. У него 1 миллион корпоративных клиентов и 80% рынка с 700 миллионами пользователей.
Слабые стороны:
- В ресечах уступает Gemini и Claude
- Генерация видео (Sora) пока без звука (Veo от Gemini здесь выигрывает)
- Генерация изображений неплохая, но уступает Gemini Nano Banana
- Плохо создает инфографику и простые слайды

Copilot (Для работы в экосистеме Microsoft)
Сильные стороны: Дает самую глубокую интеграцию с Word, Excel, Outlook и Teams. Доступ к файлам через «/» позволяет работать напрямую с документами и таблицами. Безопасность обеспечивается через Microsoft Graph, и для работы не нужно подключать сторонних поставщиков или покупать дополнительные лицензии.
Слабые стороны:
- Замкнут на экосистеме Microsoft
- Мало творческих функций
- Дорогой, если вы не пользуетесь подпиской Microsoft 365

Gemini (Экосистема Google + творчество)
Сильные стороны: Модель 2.5 Pro имеет самое большое «окно контекста» среди всех. Nano Banana считается лучшим для генерации и редактирования изображений. Veo 3 создает короткие видео вирусного качества со звуком. NotebookLM круто пересказывает огромные документы в аудио и видео. Он хорош в глубоких исследованиях, создании инфографики. Очень недорогой API и бесшовная интеграция с Gmail и Google Диском.
Слабые стороны:
- Инструменты AI Studio все еще в бета-версии
- Veo 3 ограничен 8 секундами и стоит дорого

Claude (Исследования, тексты, код, совместная работа)
Сильные стороны: Он лучше других создает презентации, таблицы Excel и финансовые модели. Модели Sonnet и Opus 4 считаются топовыми для программирования. Проекты в Claude удобны для командной работы. Он отлично создает инфографику, кратко собирает информацию из сотен источников для Deep Research. Подключается к Google Диску, Microsoft Drive и Canva.
Слабые стороны:
- Не генерирует изображения
- Не генерирует видео
- Нет режима агента

Perplexity (Веб-исследования и браузинг)
Сильные стороны: Это ИИ-браузер, который ищет информацию в реальном времени и всегда предоставляет ссылки на источники. Удобно искать и анализировать информацию, умеет находить актуальные новости, события и цены. Pro-версия подключается к академическим, финансовым базам данных и социальным сетям (Reddit). Отлично подходит для маркетинговых исследований и проверки фактов и для студентов. Работает со всеми LLM’ками, просто переключаете в настройках, какую будете использовать и все. Недорогой, если знать где покупать годовые лицензии.
Слабые стороны:
- Слаб в творческих задачах
- Меньшее «окно контекста» по сравнению с Gemini/Claude

Grok (Анализ трендов в соцсетях в реальном времени)
Сильные стороны: Это единственный ИИ с доступом к данным X/Twitter в реальном времени. Он дает ответы без цензуры, проводит анализ настроений и быстро отслеживает текущие события. Обладает уникальным характером и юмором. Недавно научился генерировать изображения и имеет интересную функцию «Companions» (собеседники).
Слабые стороны:
- Ограничен использованием для соцсетей и новостей
- Нет инструментов для создания документов.
- Слаб для профессиональных и бизнес-задач
- Все еще нет интерфейса командной строки для программирования

Какой ИИ-агент заменит тебя в офисе?

Продолжаем вчерашнюю тему с анализом ИИ-инструментов. Сегодня давайте разберем какие сервисы помогают в решение рабочих задач.

Есть такой венчурный фонд a16z (Andreessen Horowitz) — это прям крупные ребята, инвестирующие в половину Кремниевой долины. Ну и, как вы понимаете, в последнее время их основной фокус на ИИ-компаниях, а когда ты за чем-то следишь — ты обязательно это исследуешь (чтобы понимать, куда деньги заносить).

Так вот, эти ребята решили разобраться в рынке ИИ-помощников и выкатили крутое исследование (с картинками!) о том, кто из ИИ круче в офисной работе: от составления писем и таблиц до ресёрча и полноценной аналитики.

Они разделили все инструменты на два лагеря:
— «Универсалы» (горизонтальные) — те, что пытаются делать всё сразу.
— «Специалисты» (вертикальные) — заточенные под одну задачу: почту, таблицы или презентации.

А затем устроили им настоящий краш-тест на офисных задачах. Ну, а я вам это исследование перевел, отредактировал и в лонгрид уложил. Обязательно поделитесь им со своим другом, который постоянно ничего не успевает на работе.

https://teletype.in/@prompt_design/the-ai-native-office-suite-can-ai-do-work-for-you

Видели какую обнову китайцы сделали? Wan2.2-Animate - две основные функции: замена персонажа и анимация по эталонному видео. Можно уже потестить на Hugging Face

ИИ-автоматизации и ИИ-агенты

Кажется, что уже все вокруг запустили свои ИИ-студии (или агентства), в которых занимаются автоматизацией клиентских процессов и внедряют им много искусственного интеллекта. Но когда немного поресечишь или пообщаешься с «автоматизаторами» — понимаешь, что все делают в основном RAG-ботов. Это когда к LLM-ке прикручивают векторную базу с вашими данными и выводят интерфейс в Telegram-бот.

Еще одним подтверждением моих выводов можно считать этот прекрасный сборник ТЫСЯЧИ схем ИИ-агентов и ИИ-автоматизаций. Его автор задался вопросом, «че там все автоматизируют», и при помощи этого API спарсил тысячи постов на Reddit, описывающих свои ИИ-автоматизации. И действительно, эту тысячу схем можно поделить на три основных класса:

Класс 1: Чат с данными (около 50% проектов)
Это доминирующий паттерн: чат-интерфейс для взаимодействия с данными из конкретной области через RAG. Источники данных дико разнятся:
Внешние: результаты веб-поиска, «Википедия», новостные ленты.
Внутренние: базы данных компаний, учебные материалы университетов, лор D&D.
Эфемерные: содержимое конкретного видео на YouTube, запись встречи или PDF-документ (около 1/3 этих проектов используют PDF в качестве основного формата ввода).
Несколько примеров из базы схем:
1) [RAG-система с информацией о программе резидентства в Канаде]
2) [Чат-бот NPC для D&D с базой знаний по лору]
3) [Система вопросов и ответов по видео с YouTube]

Класс 2: Автоматизация бизнес-процессов (~25% проектов)
Эти проекты автоматизируют бизнес-процессы: заметки по встречам, скоринг лидов в CRM, сопоставление резюме, автоматический анализ новостей. Они часто обрабатывают данные пакетами, а не отвечают на запросы в реальном времени.
Несколько примеров:
1) [Система приоритизации и скоринга лидов в B2B CRM]
2) [Конвертация научных статей в подкасты]
3) [Автоматический утренний анализ новостей и инвестиций]

Класс 3: Агенты-планировщики с использованием инструментов (~15% проектов)
Сюда входят мультиагентные фреймворки (большинство просто не работают), исследовательские агенты, агенты для кодинга и системы на основе ReAct для конкретных областей, таких как написание скриптов для Blender или управление Kubernetes.
Примеры:
1) [Мультиагентная генерация контента]
2) [Агент для сканирования на киберугрозы]

В общем, на данный момент большая часть ИИ-автоматизаций сводится к чат-ботам, а остальная — к сложным и геморройным проектам. Так что на рынке ИИ-автоматизаций еще есть что оптимизировать.

Я уже много раз писал в этом канале о том, как делать автоматизации в n8n и как искать, что автоматизировать. Но, судя по вопросам в личку, многие начинающие ИИ-автоматизаторы своей главной целью считают — с головой уйти в передвигание нод в интерфейсе n8n и вообще не общаться с клиентом. А еще они по какой-то загадочной причине считают, что являются первопроходцами в этой деятельности и никто до них еще не делал чат-бота с базой данных. И поэтому, получив задание от заказчика, они сразу ныряют во все эти ноды, связи и API, пропуская две самые важные фазы любого проекта:

Фаза 1: Исследуйте проблему
Всегда начинайте с исследования проблемы, а не ее решения.
Мой процесс:
1. 2-3 дня наблюдаю за реальными людьми, которые выполняют эту работу
2. Описываю их текущий рабочий процесс простым языком (без технических терминов)
3. Определяю те 20% случаев, которые вызывают 80% ежедневного геморроя
4. Описываю идеальный конечный результат человеческим языком

Сначала кейс, потом воркфлоу
Прежде чем открыть n8n, я документирую:
1. Бизнес-проблема (простым языком): «Люба тратит 45 минут каждое утро, чтобы классифицировать письма в поддержке и пересылать срочные нужным членам команды».
2. Точные входные и выходные данные:
Вход: Письма с [email protected]
Выход: Текст из категоризированных писем в соответствующих ТГ-чатах, а срочные уведомлением на телефон
3. Метрики успеха:
Основная: Время, которое Люба тратит на утренние письма, сократилось до 10 минут
Второстепенная: Ни одна срочная проблема не остается незамеченной дольше 30 минут
4. 3-5 логических шагов (прежде чем трогать ноды)
⁃ Получаем новые письма
⁃ Извлекаем ключевую информацию (отправитель, тема, тело письма)
⁃ Классифицируем срочность и категорию
⁃ Направляем в соответствующие чаты
⁃ Логируем результаты для отслеживания
Почему эта последовательность важна: Воркфлоу должен подстраиваться под ваш кейс, а не наоборот.

Фаза 2: Не изобретайте велосипед
Ленивый подход, который работает: всегда сначала ищите существующие решения.
Где я ищу шаблоны для n8n (по порядку):
1. Шаблоны в сообществе n8n (ищу по точным ключевым словам)
2. Reddit r/n8n + r/automation (сортирую по лучшим постам за месяц)
3. Туториалы на YouTube по похожим воркфлоу
4. Хештег #n8n в X/Twitter для свежих примеров

Стратегия адаптации шаблонов:
⁃ Найдите воркфлоу, которые решают 60-70% вашей проблемы
⁃ Скопируйте структуру нод, адаптируйте логику
⁃ Начните с «чей-то» базы, а не с чистого листа
И только потом переходите к третьей фазе: «сборке скучного MVP».

Если интересно можно продолжить в таком же формате. Но мне нужен «знак» - 🔥а лучше 🔥🔥🔥

Давно не напоминал вам про наш чудесный чат @prompt_chat с самым крутым и доброжелательным комьюнити. Залетайте к нам если еще не.

Если используете Deep Research так же часто, как я, — не проходите мимо. Сервис Parallel, который генерирует отчеты на базе десятков тысяч проанализированных страниц, запустил акцию и зачисляет на новые аккаунты от 20 до 80 долларов (на один мне пришло $80, на два других — по $20). Один отчет стоит около 2,5 доллара.

Регистрация очень простая:
1. Перейдите по ссылке и зарегистрируйтесь: https://platform.parallel.ai/play/deep-research
2. Получите деньги на счет
3. Пользуйтесь

Я чуть супом не поперхнулся. А давно подкасты от NotebookLM так дерзко звучать стали?

Выбирал формат «дебаты», дополнительный промпт не прописывал, тексты на базе которых подкасты генерировались - научные англоязычные статьи.