Александр Яковцев

Моя рабочая практика

Что я уже делегировал ИИ

Не клиентские проекты и не абстрактные идеи. Это процессы из моей собственной работы, которые уже выполняют агенты.

Локальный конвейер транскрипции звонков: 74 минуты аудио за 7 минут на Mac

Автоматизация рутины Предпринимателям, руководителям и экспертам Средне

❌ Было (Проблема)

— После каждого созвона (Zoom, Meet, Telegram) нужно вручную писать фоллоу-апы, фиксировать договоренности и Action Items.
— Облачные сервисы и API стоят дорого при большом объеме звонков, требуют ручной загрузки файлов и сливают приватные переговоры на сторонние серверы.
— Обычное локальное распознавание работало медленно (16+ минут только на разделение спикеров) и перегревало ноутбук.

✅ Стало (Результат)

— Полный цикл транскрипции 74-минутного звонка занимает всего 7 минут 35 секунд локально на MacBook M2 Pro.
— Разделение спикеров (диаризация) на чипе Apple Neural Engine занимает 61 секунду (в 16 раз быстрее классического Pyannote).
— Стерео-разделение микрофона и собеседников дает 100% точность идентификации автора звонка без перепутываний даже при перебиваниях.
— Конфиденциальность 100% — ни один байт аудио не покидает Mac.
  • Инструменты: Audio Hijack, FluidAudio (CoreML на Apple Neural Engine), Parakeet v3 MLX (Apple Silicon GPU), Hazel, Hazel-скрипт с Gemini / DeepSeek для суммаризации, G-Brain.
  • Суть: Автоматический конвейер без единого ручного действия. Audio Hijack пишет созвон в два канала (Левый = микрофон, Правый = собеседники). По окончании записи скрипт на ANE и MLX расшифровывает аудио, Hazel подхватывает файл, генерирует структурированное саммари с задачами и отправляет в нужный проект.
  • Шаги:
    1. Начать звонок в Zoom / Meet / Telegram (Audio Hijack пишет стерео-файл).
    2. Завершить звонок — скрипт автоматически запускается в фоне.
    3. Через 5–7 минут готовый структурированный Markdown с репликами спикеров, договоренностями и Action Items уже лежит в рабочем репозитории.

Как я превращаю сообщение тренера в карточки и не трачу мозг в зале

Продуктивность Тем, кто тренируется самостоятельно Легко

❌ Было (Проблема)

— Когда тренер присылает тренировку текстом, в ней вперемешку идут таймеры, английские названия, сокращения и техника упражнений.
— В спокойном состоянии всё можно расшифровать. Но в зале мне нужен другой режим мозга: не стратег, а исполнитель — «бери, неси, делай дальше».
— Затраты: Перед тренировкой приходилось отдельно гуглить упражнения, держать последовательность в голове и снова открывать поиск между подходами.

✅ Стало (Результат)

— Одно сообщение тренера превращается в две наглядные карточки с порядком, повторениями и фазами движения.
— Карточки можно открыть на телефоне или распечатать и просто идти сверху вниз, не расшифровывая программу во время тренировки.
— Когнитивная энергия остаётся на технику, темп и собственные ощущения, а не на перевод названий упражнений.

Инструмент: Codex со встроенной генерацией изображений.

Суть: я пересылаю агенту сообщение тренера почти без подготовки. Агент разбирает структуру тренировки, фиксирует количество гантелей и превращает каждое упражнение в короткую последовательность поз.

Два режима мозга

У меня есть режим, в котором я собран, сравниваю варианты и принимаю решения. А есть режим исполнителя: задача уже выбрана, теперь хочется просто брать и делать дальше. На тренировке мне нужен именно второй.

Проблема текстовой программы в том, что она каждый раз требует включить первого: вспомнить, что такое hang clean, расшифровать таймер, найти технику, вернуться к нужной строке. По отдельности это мелочи. Вместе они превращают тренировку в ещё один интеллектуальный квест.

Что прислала тренер

Сообщение тренера
Тренер

Every 2 min 10 rn (каждые 2 минуты — 10 раундов)

4 devil press (с одной гантелью: берпи, не выпуская гантель из руки, и рывок её)
4 goblet squat (присед с гантелью на груди)
4 walking lunges (выпады вперёд с гантелью в руке)
4 box step up (зашагивания с гантелью в руке на коробку)

3 min rest

Every 2:30–3:00 min 5 rn (каждые 2,5–3 минуты — 5 раундов)

6 hang clean (взятие с виса двух гантелей на грудь)
6 reverse lunges (выпады назад, гантели внизу в руках)
6 push press (швунги с груди)
6 front squat (присед с двумя гантелями на груди)
6 lat. burpee (боковые берпи через гантели)

Что я попросил

«Я точно буду тупить с текста. Можем собрать две карточки, чтобы было видно, как выглядят упражнения?»

Этого оказалось достаточно. Codex выделил два блока, отдельно зафиксировал одну гантель в первом и две во втором, а затем сгенерировал карточки с фазами каждого движения.

Первый блок тренировки: Devil Press, Goblet Squat, Walking Lunges и Box Step-up
Первый блок: один раунд начинается каждые 2 минуты.
Второй блок тренировки: Hang Clean, Reverse Lunges, Push Press, Front Squat и Lateral Burpee
Второй блок: пять раундов после трёх минут отдыха.

Как упаковать скучный текст в интерактивный скроллителлинг голосом за 15 минут

Продуктивность / Автоматизация Авторам, маркетологам и всем, кому нужно вовлекать читателей Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— Обычные текстовые статьи стали слишком скучными. Люди от них устали, сейчас в тренде вайб легкого контента, интерактива и приколов.
— Раньше, чтобы заверстать красивый интерактивный лендинг (скроллителлинг) с особой версткой, нужно было убить кучу времени на дизайн и код.
— Затраты: Часы и дни сложной верстки ради одной статьи.

✅ Стало (Результат)

— Создание мини-лендингов занимает буквально 15 минут от идеи до публикации на сайте.
— Мысль упаковывается не в скучную «простыню», а в интерактивные карточки, которые приятно листать и смотреть.
— Весь процесс происходит голосом: наговариваешь мысль, агент сам ее верстает по заранее заданным правилам.
  • Инструмент: Голосовой ввод, кастомный промпт-инструкция, AI-агент в редакторе (Cursor).
  • Суть: Быстрая автоматическая сборка интерактивных страничек со сторителлингом из простого голосового сообщения.
  • Как это работает:
    1. Я написал специальную инструкцию (промпт) для агента, где описал вайб, который хочу передать, и как примерно должна выглядеть нестандартная верстка мини-лендинга.
    2. Когда у меня появляется мысль, я просто наговариваю ее голосом, рассказывая свою историю.
    3. Агент берет эту расшифровку, применяет к ней дизайн-код и автоматически собирает интерактивный сторителлинг-лендинг (вот примеры: Сколько я плачу за нейронки и Страшненькие ниши).
    4. Лендинг публикуется на сайте буквально за 15 минут.

Как я собрал собственный ИИ-дизайн-код, чтобы нейросети перестали делать «кто во что горазд»

Разработка / Продуктивность Дизайнерам, разработчикам и фаундерам, уставшим от кривой верстки ИИ Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— Если просить разные нейросети или разных агентов сделать интерфейс, весь фронтенд начинает «гулять». Каждый ИИ генерирует элементы по своему усмотрению, из-за чего сайт выглядит как лоскутное одеяло.
— Раньше эту проблему решали через готовые темы дизайна, потому что собрать свою универсальную дизайн-систему с нуля и угадать все стили было слишком сложно и дорого.
— Затраты: Часы на подгонку ИИ-верстки под единый стиль и боль от «плавающих» элементов.

✅ Стало (Результат)

— Весь сайт выглядит красиво и целостно. Больше не болит голова, как должен выглядеть тот или иной блок.
— При генерации текстов и графики агенты всегда попадают в мой стиль. Максимум, что остается — слегка подредактировать.
— Управление стилями централизовано: я меняю CSS в одном месте, и он мгновенно и красиво раскатывается на весь сайт (что раньше без огромных трудозатрат было просто недоступно).
  • Инструмент: Собственная страница с правилами дизайна (Design Code / Design System) + инструкции для агентов.
  • Суть: Я собрал все правила оформления, типографику и CSS-переменные в единый справочник (дизайн-код), чтобы агенты всегда опирались на него как на эталон.
  • Как это работает:
    1. Изначально я использовал связку Astro и Tailwind, но затем отказался от чужих систем. Я вынес все CSS-стили (сетки, отступы, шрифты, цвета) в единый свой файл и задокументировал их на специальной странице дизайн-кода.
    2. Сделал четкие инструкции для агентов: теперь, когда мне нужно что-то разработать или нарисовать, агент сначала читает этот справочник.
    3. Агент больше не фантазирует со стилями и не тянет чужие библиотеки — он всегда использует мои классы и переменные. В итоге любая сгенерированная фича выглядит на 100% нативно и вписывается в общий дизайн.

Как я отказался от WordPress и собрал AI-friendly сайт из Markdown за полтора часа

Разработка / Автоматизация Авторам, креаторам и всем, кто устал от тяжелых админок Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— Раньше обновление блога или сайта требовало кучу ручной работы (задолбался обновлять вручную в движке).
— Классические CMS (вроде WordPress) морально устарели: всё нужно кликать руками, интерфейсы медленные, а темы дизайна застряли в прошлом веке.
— Затраты: Много лишнего трения при публикации контента, сложность вносить массовые изменения или редизайны.

✅ Стало (Результат)

— Сайт грузится практически моментально (чистая статика).
— Нет никакой админки — публикация происходит через обычные текстовые файлы.
— 100% AI-friendly: нейросети легко заходят, читают код, правят стили и добавляют контент.
— (Например, страницу с этой витриной кейсов мы с ИИ собрали всего за полтора часа).
  • Инструмент: Статический генератор сайтов (Astro), Markdown, AI-агент в редакторе (Cursor).
  • Суть: Полный отказ от баз данных и админок в пользу текстовых файлов, которыми легко управляет нейросеть.
  • Как это работает:
    1. Весь контент лежит в простых .md файлах. Когда мне нужно обновить сайт или добавить новую фичу (или новый кейс в портфолио), я просто прошу об этом ИИ-ассистента в редакторе.
    2. Ассистент сам пишет Markdown, сам правит компоненты, коммитит изменения, и сайт автоматически пересобирается и деплоится.
    3. Бонус гибкости: Теперь легко создавать любые нестандартные элементы, вроде интерактивных форм или голосований — достаточно просто попросить агента собрать нужный компонент.

Как перестать листать фильмы по 2 часа и доверить выбор ИИ с опорой на Rotten Tomatoes

Продуктивность / Развлечения Киноманам и всем, кто устал от мук выбора на вечер Легко

❌ Было (Проблема)

— Выбор фильма превращается в работу: можно потратить 2 часа на поиск, сжечь кучу энергии и в итоге пойти смотреть YouTube.
— Вкусы хорошо совпадают с оценками критиков на Rotten Tomatoes, но вручную проверять каждую новинку из своего стриминга — долго и неудобно, так как они выходят в разное время.
— Затраты: Часы потерянного времени и испорченный из-за усталости вечер отдыха.

✅ Стало (Результат)

— Муки выбора полностью исчезли: на руках всегда есть готовый шорт-лист из 5-10 отличных фильмов.
— Экономия 1-2 часов энергии каждый вечер перед экраном.
— Фильмы заранее отфильтрованы по настроению и гарантии качества (высокий рейтинг RT).
  • Инструмент: Собственный ИИ-ассистент, подключенный к каталогу стриминга и базе Rotten Tomatoes.
  • Суть: Агент-кинокритик, который мониторит новинки стримингов и скрещивает их с базой Rotten Tomatoes, выдавая готовую подборку под разное настроение.
  • Как это работает:
    1. По запросу «хочу посмотреть кино», агент собирает все новые релизы в моем стриминговом сервисе.
    2. Далее он идёт на Rotten Tomatoes и парсит оценки критиков для этих фильмов (учитывая только те, где есть достаточный лимит отзывов для доверия).
    3. Агент пишет короткую выжимку: о чем фильм, за что его хвалят критики, и главное — под какое настроение он зайдёт.

Пример результата (сообщение от ассистента в Telegram):

Ассистент-Кинокритик

Мой выбор: «Настройщик» (Tuner) — RT 94. Криминал/драма/музыка, выглядит как самый взрослый и не тупой вариант на вечер: не просто «что-то происходит», а с шансом на стиль и нерв.

Если по настроению:

  • Хочется жанрового мяса: «Клинки хранителей» (Blades of the Guardians) — RT 97. Экшен/приключения/драма, самый надёжный кандидат на красивый движ.
  • Хочется sci-fi/хоррора: «Закулисье реальности» (Backrooms) — RT 87. Тревожная лампочка в голове, но без совсем подвального запаха.
  • Хочется страннее: «Левит» (Leviticus) — RT 92. Хоррор/романс/sci-fi — звучит как потенциально интересная дичь, в хорошем смысле.
  • Хочется серьёзнее: «Давление» (Pressure) — RT 87. Историческая драма/триллер, смотреть головой.
  • Хочется мягче: «В поисках Эмили» (Finding Emily) — RT 100. Комедия/мелодрама, тёплый малый фильм.
20:49

Как делегировать планирование питания нейросети и не тратить на это когнитивную энергию

Продуктивность Всем профессионалам Легко

❌ Было (Проблема)

— Каждый день приходится принимать микрорешения: что поесть на обед и ужин, что купить в магазине, какой ресторан или блюдо выбрать.
— Затраты: На один только выбор еды мог уходить целый час. Плюс, постоянные «голодные» и импульсивные покупки приводили к перерасходам, а само решение бытовых вопросов забирало массу времени и когнитивной энергии.

✅ Стало (Результат)

— Когнитивная нагрузка на вопросы питания снизилась до нуля — всегда есть что поесть.
— Сэкономлены часы времени на раздумьях и походах по магазинам (теперь закупка ровно 1 раз в неделю).
— Исключены импульсивные переплаты за еду.
— Качество домашней кухни выросло до уровня ресторана благодаря ИИ-лайфхакам.
  • Инструменты: ИИ-агент (ChatGPT или Claude).
  • Суть: Агент планирует сбалансированное меню на неделю, учитывая все личные цели: целевую норму (до 2300 ккал), количество белка на вес и индивидуальные вкусовые предпочтения.
  • Шаги:
    1. Описать агенту свои пищевые цели (например, 2300 ккал, баланс белков/жиров/углеводов) и то, что хочется есть еду ресторанного уровня.
    2. Получить готовое меню на неделю и точный список продуктов.
    3. Закупиться в магазине строго по выданному списку всего 1 раз в неделю.
    4. Готовить 2 раза в неделю по подробным рецептам, применяя подсказки ИИ о том, как сделать вкус блюда ярче и «как в ресторане».

Как дать нейросетям «бесконечную память» с помощью gBrain

Разработка / Инфраструктура Продвинутые пользователи, разработчики, гики Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— При интенсивной работе с агентами и нейросетями важные решения, договоренности и факты быстро «тонут» в истории чатов.
— Затраты: Приходилось каждый раз заново вводить агента в курс дела, напоминать, кто есть кто, как именно мы работаем и к чему пришли на прошлой неделе. Контекстное окно забивалось, а старые решения терялись.

✅ Стало (Результат)

— Субъективно это ощущается как бесконечный контекст.
 — Основные решения жестко зафиксированы в структурированном виде, а не утопают в чатиках.
 — Агенты становятся по-настоящему персональными: они знают ваши предпочтения, ваш круг общения и прошлые решения без постоянных напоминаний.
  • Инструменты: Стек gBrain, интегрированный со всеми рабочими агентами.
  • Суть: gBrain работает как автоматическая, самонаполняющаяся база знаний: он сам выцепляет из переписок факты и решения, складывает их на сервер, а потом отдает агентам по запросу.
  • Шаги:
    1. gBrain «подшит» ко всем моим агентам в фоне. В процессе переписки он распознает факты, людей или решения и автоматически сохраняет их на сервер.
    2. Раз в день запускается отдельный агент-уборщик (housekeeping). Он причесывает накопленную базу, размечает связи (строит граф знаний) и улучшает семантический поиск.
    3. В процессе дальнейшей работы, прежде чем ответить, агенты сами идут в эту базу и ищут: «Было ли у нас что-то такое? Договаривались ли мы уже по этому вопросу?».

Как ИИ анализирует мои встречи и работает тренером по переговорам

Продажи / Коммуникации Руководители, менеджеры, эксперты Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— Провел встречу с клиентом — и пошел дальше. Иногда оставался осадок или эмоции от разговора, но не было времени или желания системно разбирать свои переговоры.
— Затраты: Отсутствие рефлексии. Лень переслушивать свои звонки и искать точки роста. В итоге одни и те же ошибки в коммуникации могли повторяться годами.

✅ Стало (Результат)

— Каждый клиентский созвон автоматически становится мини-уроком.
 — Появился постоянный слой самонаблюдения и рефлексии без дополнительных затрат времени.
 — ИИ помогает замечать «слепые пятна» в переговорах сразу же, пока контекст встречи еще свеж.
  • Инструменты: Zoom / Audio Hijack (из кейса с фоллоу-апами), LLM-модель (Claude / ChatGPT), Telegram-бот.
  • Суть: Нейросеть не только пишет фоллоу-ап по итогам встречи, но и выступает «тренером», разбирая транскрипт на предмет эффективности моих переговоров.
  • Шаги:
    1. Запись звонка и транскрибация происходят автоматически.
    2. Помимо сбора договоренностей, ИИ получает промпт на оценку переговоров (метауровень).
    3. ИИ анализирует текст и присылает в Telegram разбор:
      • Что получилось классно.
      • Сколько времени я говорил (не перетягивал ли одеяло на себя).
      • Точки роста (какие вопросы стоило задать, но я их упустил).
      • О чем мы вообще забыли поговорить, а стоило бы.

Как превратить ИИ в личного коуча и вести интерактивный КПТ-дневник

Личная продуктивность / Психология Всем, кто интересуется саморазвитием и психологией Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— Делал несколько попыток использовать ИИ-терапевта, но безуспешно. Вести классические КПТ-дневники (когнитивно-поведенческая терапия) тяжело и лень. Мысли записывались сумбурно в блокнот, чтобы раз в неделю принести их психологу.
— Затраты: За неделю накапливался огромный неструктурированный объем мыслей, который было тяжело разгребать на сессии.

✅ Стало (Результат)

— Регулярность: получилось без пропусков вести дневник больше 16 дней подряд.
 — Появился интерактивный КПТ-компаньон. Глубина проработки ощущается даже сильнее, чем при разовых еженедельных походах к психологу (за счет ежедневного доступа к рефлексии).
 — Дисклеймер: Это не заменяет живого психолога на 100%, но служит невероятно мощным дополнением для будней. Вы можете скопировать этот сетап себе через мой [open-source шаблон](https://github.com/scrm77/companion-starter/).
  • Инструменты: Нейросетевой агент (режим Fable самый вайбовый), база на основе вопросов из LifeOS для онбординга, навыки gBrain для работы с контекстом. Открытый стартер-кит выложен тут: companion-starter.
  • Суть: Настроенный ИИ-агент выступает как круглосуточный КПТ-партнер: он собирает все переживания в течение дня, сам находит закономерности и ведет бэклог тем для «проработки». Девиз: «Главное заметить и сложить, потом разберемся :)»
  • Шаги (Как я использую):
    1. Прикрутил онбординг: в начале агент спрашивает вопросы про меня, чтобы собрать начальную базу (в этом своя магия).
    2. В течение дня: Приношу в агента все переживания, затыки и наблюдения (от 2 до 10-15 раз в день). Обычно говорю голосом (иногда записываю Voice Memos катаясь на велике, а потом закидываю).
    3. Связи: Периодически прошу агента сделать «хаускипинг» и поразмечать мысли связями. Он сам группирует повторяющиеся паттерны.
    4. Глубокая работа: Раз в неделю делаю ретроспективу (отвечаю на вопросы + смотрю, что ИИ мне принес). Периодически прошу разобрать что-то из «бэклога» (то, что я хотел бы разобрать с терапевтом).

Как собирать кастомные офферы и считать экономику клиента за 15 минут

Продажи / Коммуникации Руководители агентств, sales-менеджеры, B2B Средне

❌ Было (Проблема)

— После звонка с потенциальным клиентом нужно составить персональный оффер (коммерческое предложение). В него нужно вписать боли клиента, как мы их будем решать, приложить справочные материалы и, главное, рассчитать юнит-экономику, чтобы наглядно показать ценность услуги.
— Затраты: Сведение всей этой фактуры в один убедительный и логичный документ занимало около 2 часов рутинной работы.

✅ Стало (Результат)

— Время на сборку мощного персонального оффера сократилось с 2 часов до 15 минут.
 — Эффект накопления экспертизы: база примеров растет, качество генерации постоянно повышается.
 — Меньше прокрастинации перед сложной задачей: черновик с цифрами собирается мгновенно.
  • Инструменты: Нейросеть (LLM) с поддержкой контекстного окна (Claude / ChatGPT).
  • Суть: ИИ анализирует итоги встречи, прошлые успешные офферы и справочные материалы, чтобы автоматически собрать убедительное КП с расчетом экономики.
  • Шаги:
    1. Загрузить в нейросеть транскрипт разговора (из второго кейса) + справочные материалы клиента.
    2. Добавить в контекст примеры удачных офферов из прошлого.
    3. Попросить ИИ вытащить основные «затыки» клиента, описать решения и рассчитать экономику проекта (ценностную оценку того, что будет сделано).
    4. Получить готовый черновик оффера, проверить расчеты и отправить.
    5. Эффект накопления: удачный оффер сохраняется в базу примеров, поэтому с каждым новым разом нейросеть пишет всё лучше и точнее.

Как генерировать договоры, ТЗ и счета за 5 минут вместо 1 часа

Документооборот / Автоматизация Предприниматели, фрилансеры, менеджеры Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— После успешного созвона с клиентом и согласования задачи наступает рутина — подготовка пакета документов (договор, техническое задание, акты, счета).
— Затраты: Приходилось брать старые шаблоны, вручную их переделывать, переносить туда договоренности из заметок, формулировать суть технического задания, аккуратно вставлять реквизиты обеих компаний. На это уходило около 1 часа скучнейшей механической работы, где легко допустить опечатку.

✅ Стало (Результат)

— Создание полного пакета документов занимает 5 минут вместо 1 часа.
 — Меньше человеческого фактора (опечаток в реквизитах и сроках).
 — Счета сразу появляются в банке, остается только нажать «Отправить клиенту».
  • Инструменты: Нейросетевой агент, API Точка Банка.
  • Суть: ИИ берет утвержденные итоги встречи (из предыдущего кейса) и сам заполняет юридические шаблоны правильными данными, а затем отправляет их в банк.
  • Шаги:
    1. В агента (нейросеть) загружаются готовые шаблоны документов и контекст задачи (то самое «понимание задачи», собранное по итогам звонка).
    2. Агент сам подставляет нужные реквизиты, формулирует пункты технического задания на основе договоренностей и генерирует готовые тексты для договора и ТЗ.
    3. Бонус: Поддерживаемые документы (например, счета и акты) автоматически выгружаются по API напрямую в Точка Банк для создания реальных финансовых документов.

Как собирать идеальные фоллоу-апы после встреч за 10 минут, не отвлекаясь на записи

Коммуникации / Продажи Руководители, аккаунт-менеджеры, эксперты Продвинуто

❌ Было (Проблема)

— На созвонах с клиентами агентства (yakovtsev.ru) нужно обсуждать состав работ, договариваться о задачах и следующих шагах.
— Потери во время звонка: Если пытаться записывать детали прямо по ходу разговора — теряется фокус, энергия и вовлеченность в диалог.
— Затраты после звонка: Написание качественного фоллоу-апа вручную занимало от 30 минут. При этом часть договоренностей или мелких задач всё равно терялась или забывалась.

✅ Стало (Результат)

— На подготовку и отправку фоллоу-апа уходит 5–10 минут (просто перечитать и, если нужно, слегка поправить).
 — Никакие задачи и договоренности больше не теряются.
 — Полный фокус на клиенте во время звонка (100% вовлеченность).
 — Автоматическое пополнение CRM без ручного копипаста.
  • Инструменты: Zoom / Audio Hijack (для записи), модель транскрибации, база знаний + CRM-интеграция, Telegram-бот.
  • Суть: Звонок записывается, транскрибируется и скармливается ИИ, который сам извлекает все договоренности, формирует красивый фоллоу-ап и присылает его прямо в Telegram.
  • Шаги:
    1. Во время встречи ничего не записывается руками. Идет только аудиозапись (через Zoom или Audio Hijack).
    2. Запись автоматически транскрибируется в текст.
    3. Транскрипт обрабатывается нейросетью по заданному промпту, который разбивает информацию на логические блоки: о чем договорились, задачи агентства, задачи клиента, следующие шаги, открытые вопросы.
    4. Готовый текст фоллоу-апа приходит в Telegram — остается только переслать его клиенту.
    5. Бонус: Вся фактура и решения по звонку автоматически раскладываются в базу и подгружаются в карточку клиента в CRM.

Как ставить задачи ИИ в 3 раза быстрее и получать лучшие ответы с помощью голоса

Автоматизация рутины Всем профессионалам Легко

❌ Было (Проблема)

— Ставить подробные задачи нейросети текстом — долго и энергозатратно. Было банально лень много и долго печатать, поэтому промпты получались короткими, неразвернутыми, без важных деталей. Из-за этого ИИ выдавал не лучший результат с первого раза.
— Затраты: Набор объемного текста отнимал много энергии и времени.

✅ Стало (Результат)

— Скорость ввода задач сократилась в 3 раза.
 — Объем передаваемой информации увеличился в 5 раз (голосом легче объяснить контекст и нюансы).
 — Ответы нейросетей стали точнее и интереснее, так как они получают гораздо больше контекста.
  • Инструменты: Spokenly, модель распознавания речи Parakeet v3 (или встроенные голосовые функции ChatGPT).
  • Суть: Вместо набора текста все мысли, идеи и задачи просто наговариваются в потоке, а качественная нейросеть мгновенно переводит это в текст.
  • Шаги:
    1. Открыть приложение для голосового ввода (например, Spokenly).
    2. Наговорить задачу естественным языком, не задумываясь о формулировках — модель сама расставит знаки препинания.
    3. Отправить полученный объемный текст в ИИ для выполнения задачи. (Например, даже контент для этой страницы был собран исключительно голосом).

Запуск AI-агентов: Ваш личный Парк Аттракционов. Практический спринт по созданию цифровых сотрудников и автоматизации рутины.

Посмотреть программу курса
Написать в Telegram Telegram