Искусство правильно ставить задачу нейронке – формулировать запрос так, чтобы получить максимально точный и полезный ответ.

Промт, который генерирует другой промт. Ты описываешь задачу в свободной форме – а нейронка сама составляет оптимальный запрос к себе же.

Сталкивание нескольких разных нейронок (например, Claude + ChatGPT + Gemini) на одной задаче – чтобы они вместе пришли к решению и отсекли ошибки друг друга.

Стратегия работы, при которой одну задачу прогоняют через несколько разных нейронок последовательно или параллельно – чтобы использовать сильные стороны каждой и перекрыть слабые.

Последовательная обработка информации: синтез первого уровня – первичные данные, второго – обобщение, третьего – выводы. Исключает галлюцинации и дает глубину.

Разрыв между теми, кто просто смотрит обзоры про AI, и теми, кто реально внедрил его в свой бизнес или работу. «Нечестное» – потому что пока мало кто это реально применил.

Системный подход к составлению запросов к нейронке. Включает роль, контекст, задачу, инструкцию, формат и ограничения – шесть слоев, которые определяют качество ответа.

Структурированный шаблон входных данных для промпта: кто я, что строю, кому продаю (ICP), на какой стадии, цель, что уже пробовал, ограничения, табу, стиль, формат ответа. Умещается в 10-12 строк.

Написать один промпт с таким качественным контекстом, что нейронка выполняет всю задачу сразу – без уточняющих вопросов и доработок. Буквально «уложить с одного удара».

Режим работы, при котором AI делает 80% задачи, а человек вносит финальный экспертный слой. Человек находится «в петле» – проверяет и доводит результат до нужного качества.

Два типа людей из исследования Гарварда на данных BCG. Кентавры четко делят: вот это делаю я, а вот это AI. Киборги работают в симбиозе – AI на каждом шаге, без разделения. Киборги работают на 25% быстрее и дают на 40% более качественный результат.

Принцип из информатики: если на входе мусор – на выходе тоже мусор. Нейронка не делает чудес из плохого запроса.

Четвертый элемент шаблона постановки задачи: что мы точно не делаем даже ради достижения результата. Явный запрет, который отсекает нежелательные пути решения.

Навык проверки гипотезы: вместо «почему это хорошо» спрашивать AI «как доказать, что это не работает». На выходе – три способа убить идею за 14 дней.

Когда AI выдал не тот результат – не пишем новый промпт вниз в чат, а редактируем исходный промпт вверху. Так не засоряется контекстное окно, и модель видит чистую постановку задачи.

Автономный цикл, в котором AI-агенты сами задают вопросы друг другу, проверяют результаты и итерируют без участия человека. Агент делает задачу – другой агент критикует – первый исправляет.

Один из трех режимов работы с AI: используешь нейронку не как исполнителя, а как критика. Закидываешь идею – просишь разнести, найти слабые места, сыграть дьявола адвоката.

Первый вопрос нового мышления. Не нужно сразу переделывать весь бизнес – перед любой задачей просто спрашиваешь себя: а может ли тут помочь искусственный интеллект? И если сомневаешься – задаешь этот вопрос самой нейронке.

Три способа использовать нейронку. 1) Полная автоматизация – AI делает задачу на 100% (агенты). 2) Human in the loop – AI делает ~80%, ты добавляешь свой экспертный слой. 3) Спарринг-партнер – AI критикует твои идеи и обкатывает гипотезы.

Не нужно гнаться за всеми новинками. 95% всех рабочих задач закрываются 3-4 базовыми инструментами, если знать их «горячие клавиши» (фишки). У большинства экспертов курса основной инструмент – Claude Code плюс Deep Research.

Навык ставить задачу нейронке так, чтобы ее нельзя было понять неправильно. Формула из 4 углов: цель (чего хотим), метрика (как поймем, что победили), ограничение (бюджет, время, ресурсы) и антицель (чего точно не делаем).

Разбивка большой задачи на маленькие проверяемые шаги с зависимостями. В английском называется WBS (Work Breakdown Structure) – дерево работ. Нейронка считает и думает с ошибками на длинных задачах, а по шагам – точнее.

Прием, когда ты заставляешь нейронку устроить дебаты: позиция А против позиции Б. Например, «нанять дорогого звездного продавца» против «вырастить трех дешевых джунов». AI разносит обе стороны и показывает цену каждого решения.

Навык не генерировать много, а быстро выбирать лучшее. AI дает несколько сильных вариантов текста или оффера – твоя задача выбрать один и довести до результата.

Навык превращать хаос (заметки, переписки, стенограммы созвонов) в управляемую таблицу: проблема – решение – ответственный – срок – следующий шаг.

Набор из 10 навыков высокоэффективного человека эпохи AI (по аналогии с «7 навыками» Стивена Кови). В него входят постановка задачи, контекст-пакет, сбор правильных вопросов, декомпозиция, отбор, спор стратегий, верификация, конвертер форматов, перенос стиля и отладка промта.

Нейронка-исследователь. Одна из 5 моделей для глубинных исследований на курсе. Классно ищет на форумах, в соцсетях (коннектор Social) и по научным статьям (коннектор Academic).

Нейронка от xAI (команда Илона Маска). Альтернативный ресерчер – менее «зажатая», дает прямые ответы, хороша с креативом.

Платформа, которая запускает несколько нейронок одновременно на одном запросе и агрегирует ответы. Буквально «параллельный AI» – модели работают не по очереди, а разом. Важно: существует два разных сервиса с похожим названием – нужный находится на parallel.ai, а не на webparallelapps.ap.

Китайская языковая модель (Moonshot AI). Упоминалась как текущая альтернатива в OpenCloud после отключения мощных моделей Claude.

Тип модели, которая не отвечает сразу, а сначала «думает» несколько секунд, прежде чем выдать ответ. Результат получается глубже и точнее обычного.

Нейронка от компании OpenAI – самый известный чат-бот в мире. Умеет писать тексты, отвечать на вопросы, делать Deep Research. Последние модели – GPT-5 и GPT-5.5.

Модель от OpenAI, заточенная под написание кода и работу агентов. По силе не уступает Claude Code. Часто ставится «под капот» агента Hermes как его «мозг».

У нейронки Claude есть несколько моделей разной мощности. Haiku – самая быстрая и дешевая, Sonnet – универсальная золотая середина, Opus – самая мощная и умная (например, Opus 4.6 / 4.7). Чем мощнее модель, тем больше «токенов» она тратит.

Способность Claude «видеть» – распознавать изображения, фото, лица, кадры из видео, а не только читать текст. В свежих версиях это зрение стало заметно точнее.

Узкоспециализированная нейронка, у которой почти нет других функций, кроме Deep Research (глубокого исследования). При регистрации дают бонусные доллары на исследования.

Альтернатива Wispr Flow для пользователей Mac. Устанавливается на комп и телефон, есть встроенная локальная модель – работает даже без интернета. Также умеет транскрибировать аудио и видео пакетно.

Лаборатория от Google для прямой работы с моделями Gemini через API. Бесплатный доступ к мощным моделям, генерация изображений, голоса, текста, создание мини-приложений.

AI-редактор кода (IDE). Многие используют Claude Code именно внутри Cursor – удобная среда для вайб-кодинга с встроенным AI-ассистентом.

Инструмент для создания AI-агентов и их объединения в мультиагентные системы. Работает поверх мощных моделей.

Модели для генерации и редактирования картинок от Google. Доступны бесплатно через Gemini.

AI-инструмент для создания UX-дизайна и прототипов интерфейсов. Приведен как пример инструмента, в котором легко разобраться, если развито AI-мышление.

AI-браузер с встроенным ассистентом. Работает как обычный браузер, но умеет читать страницы, заполнять формы, собирать данные и выполнять задачи прямо в интерфейсе – без переключения в отдельный чат с нейронкой.

Платформа для публикации сайтов и приложений в интернет за несколько кликов. Пишешь Claude Code «опубликуй на Vercel» – он сам авторизуется и выдает рабочую ссылку. Никакого GitHub и настройки серверов.

AI-ассистент, который приходит на Zoom, Google Meet или любой другой звонок и транскрибирует разговор в реальном времени. Создает отдельное окно с текстом, к которому можно задавать вопросы.

Инструмент для генерации видео и визуального контента. В ChatGPT существует GPT-ассистент Higgsfield AI Prompt Generator, который составляет промты для этого сервиса по описанию на русском языке.

Тренажер AI-мышления, созданный командой курса. Содержит 10 навыков с таймерами, подсказками голосом и встроенными промтами. За выполнение заданий начисляются ачивки и уровни – есть лидерборд.

Бесплатный инструмент от Google для создания интерактивных дашбордов и отчетов. Подключается к CRM, BigQuery, Google Sheets и другим источникам данных и отображает их в реальном времени.

Инструмент для создания AI-сотрудников под разные отделы и направления бизнеса. Карта, где видно, какие задачи можно делегировать AI.

Среда от Anthropic, где Claude работает как сотрудник: видит файлы, выполняет задачи и пользуется навыками (skills). Промежуточный вариант между обычным чатом и Claude Code – удобнее для неразработчиков.

Раздел в Claude, где живут твои ассистенты-сотрудники. У каждого проекта есть две вещи: инструкции (должностные обязанности сотрудника) и файлы (база знаний, на которой он работает).

Skill – это сохраненное умение Claude. Один раз научил нейронку хорошо делать задачу (продавать, делать дизайн, писать в твоем стиле) – сохраняешь как скилл, и она применяет его в любом чате. Skill Creator – это скилл, который создает другие скиллы.

Бесплатный инструмент от Google. Загружаешь туда файлы, сайты, ссылки, видео – он все читает, транскрибирует и строит «граф знаний». Получается личный «мозг» или база знаний, с которой можно общаться.

Приложение для голосового ввода: зажимаешь кнопку, говоришь – через доли секунды на экране появляется текст. Аналог Wispr Flow, но быстрее и умеет сразу переводить речь на 27 языков. Сделан командой CodeBridge через вайб-кодинг.

AI-ассистент, который приходит на твой онлайн-созвон (Zoom, Google Meet) и в реальном времени превращает разговор в текст. Через API его можно подключить к нейронке и задавать вопросы по встрече прямо во время нее.

Инструмент для быстрого создания презентаций и сайтов с помощью AI. Описываешь, что нужно – получаешь готовые слайды с дизайном.

Готовые мини-ассистенты внутри ChatGPT под конкретную задачу: генератор картинок, помощник по промтам и т.д. Можно взять чужой или собрать своего (Create – Configure) и поделиться ссылкой.

Аналог GPTs, только внутри Google Gemini. Создаешь гем-бота: даешь название, инструкцию и подключаешь базу знаний (например, из NotebookLM) – получаешь ассистента под задачу.

Сервис для генерации картинок и видео по описанию. Подключается к нейронкам через MCP-коннектор, есть готовые GPTs-генераторы промтов под него.

Сервис для автоматических ответов в Instagram и других мессенджерах. Умеет, например, писать новым подписчикам приветствие.

Компания из сотен агентов, где есть главный агент и под ним куча маленьких агентов-сотрудников, которые автономно делают бизнес. Они умеют создавать других агентов – «банда собирает банду».

Ситуация, когда нейронка выдумывает факты – уверенно отвечает то, чего нет. Берет обрывки инфы отовсюду (форумы, комменты) и формирует усредненное выдуманное мнение.

Специальная обработка AI-текста: добавление живых формулировок, неровностей ритма, разговорных оборотов – чтобы текст не выглядел машинным и звучал естественно.

Самый популярный сейчас AI-агент. Живет прямо в Telegram (или WhatsApp) и работает «руками»: читает почту и чаты, заходит на сайты, запускает задачи по расписанию, присылает отчеты. У него есть память и навыки (skills). Под капотом – Claude или Codex.

Предыдущий популярный AI-агент, живущий в Telegram. Классно работает несколько дней, но со временем «ломает сам себя» при обновлениях – из-за этого его заменили на Hermes.

Главный агент-дирижер, который не делает работу сам, а раздает ее другим агентам (субагентам) и проверяет результат. Как руководитель, который ставит задачи команде и принимает работу.

Дополнительные агенты, которым оркестратор поручает отдельные куски работы, чтобы все шло параллельно. Можно запустить несколько исследований, ревью и анализов одновременно.

Запуск задачи по расписанию. Можно настроить агента так, чтобы он сам делал что-то каждое утро, каждую пятницу, каждые 10 минут или в конкретную дату. Например: «каждое утро в 9:00 присылай мне сводку писем».

Методология описания задачи через потребность человека по формуле: «Когда [ситуация], я хочу [действие], чтобы [результат]». Например: «Когда я запускаю компанию, я хочу адаптировать текст под 5 соцсетей, чтобы сохранить голос бренда».

Шуточное название (по аналогии с таблицей Менделеева) для 4 базовых элементов, из которых состоит любой AI-ассистент: восприятие (как получает информацию – текст, голос, фото), знания (база данных), мышление (анализ и критика) и действия (что выдает – текст, код, запрос).

Внутренняя «валюта» нейронок – единица измерения текста, которую модель обрабатывает. Примерно 1 токен = 0,75 слова. Ответ нейронки, твой запрос, загруженный файл – все тратит токены.

Сервис, меняющий твое «виртуальное местоположение» для доступа к заблокированным сервисам. На курсе рекомендуется Zoog VPN – один из самых надежных и быстрых.

Выкладывание сделанного сайта или приложения в интернет, чтобы им могли пользоваться другие – не только ты на своем компьютере.

Удаленный компьютер в интернете, который работает круглосуточно. Нужен, чтобы агенты и автоматизации работали 24/7 без включенного твоего ноутбука.

Структурированное хранилище знаний внутри организации, где связи между понятиями описаны как сеть. Так AI может «учиться» в кавычках – хранить и применять знания конкретной компании.

Площадка, где перепродают аккаунты с подпиской на нейронки по сниженной цене. Продавец купил подписку дешевле (через стартап-программу, региональные условия) и перепродает тебе. Пример – Z2U, GGSEL.

Дерево декомпозиции работ: большая цель разбивается на задачи, задачи – на подзадачи, подзадачи – на конкретные действия с зависимостями между ними.

Процесс автоматической сборки, тестирования и деплоя кода при каждом изменении. Настраивается через GitHub – каждое обновление кода автоматически выкладывается на сервер.

Облачное хранилище и аналитическая база данных от Google. Принимает большие объемы данных из CRM и других систем, обрабатывает их и передает в Google Data Studio для визуализации.

Стандартный «переходник», через который нейронка подключается к внешним сервисам (Gmail, Google Drive, Telegram, генераторы картинок и т.д.). MCP-сервер или MCP-коннектор – это и есть такая готовая связь.

Облачное хранилище для кода – как Google Drive, но для программ. Там лежат твои проекты (с версиями) и миллионы чужих готовых решений с открытым кодом, которые можно взять и не писать с нуля.

Папка с кодом твоего проекта на GitHub. Разработчики не говорят «папка» – говорят «репозиторий» или «репа». Чтобы пустить кого-то в проект, его «добавляют в репозиторий».

Сохранение версии проекта – как точка сохранения в компьютерной игре. Сделал рабочую версию – закоммитил. Если потом AI что-то сломает, можно откатиться на прошлый коммит.

Копия чужого проекта к себе. Нашел на GitHub готовое решение – «форкнул» (скопировал) его себе и адаптировал под свои задачи.

Лайки проектов на GitHub. Чем больше звезд – тем больше людей проверили и одобрили решение. Но осторожно: бывают накрученные звезды и вредоносный код, особенно вокруг криптовалют.

Бесплатная программа-оболочка для работы с кодом – «Word для программистов». Видишь файлы проекта слева, есть терминал, расширения и версии. Именно в нее устанавливают Claude Code.

Режим в Claude Code, где нейронка сначала пишет план действий, а не сразу кодит. Ты читаешь план, правишь, утверждаешь – и только потом AI пишет код.

Настройка в Claude Code, которая разрешает нейронке менять файлы без постоянных вопросов «можно?». Без нее приходится сидеть и каждый раз нажимать «разрешить».

Регулятор мощности модели в Claude Code: от низкого до максимального (Max, x-high). Чем выше – тем умнее работает, но тем больше тратит токенов.

Специальный файл, в котором хранятся все пароли и ключи API. Их нельзя кидать прямо в чат – их складывают сюда.

Магазин готовых инструментов сбора данных (скраперов): из Google Maps, Instagram, TikTok, Booking и т.д. Не нужно регистрироваться в каждом сервисе – все собрано в одном месте, платишь за объем.

Еще один большой каталог API по категориям: погода, финансы, соцсети, доставка и т.д. Работает по тому же принципу, что и Apify.

Автоматический сбор данных с сайтов и соцсетей в больших объемах. Готовый скрапер собирает информацию без риска бана, потому что не использует твой личный аккаунт.

DigitalOcean – сервис, где арендуют виртуальные серверы (от 6 долларов в месяц). Droplet (дроплет) – это и есть один такой сервер. На него ставят агентов вроде Hermes.

Готовая библиотека (код), которая позволяет подключить обычный Instagram-аккаунт к нейронке: читать и отправлять сообщения, выгружать историю переписок.

Официальный способ от Meta подключаться к Instagram и Facebook. Надежный, но «обрезанный»: нельзя писать первым, нельзя выгрузить большую историю переписок.

Бесплатная программа для работы с видео и аудио (конвертация, нарезка кадров). Часто нужна агенту, чтобы обрабатывать видео и голосовые сообщения.

Автоматическое уведомление от одной программы к другой: «произошло событие – вот данные». Как звонок в дверь между сервисами.

Расчет, сколько зарабатывается или теряется на одной единице продукта или на одном клиенте. Показывает, сходится ли бизнес-модель без масштаба.

Бесплатный полезный материал (чек-лист, гайд, мини-курс, шаблон), который отдают в обмен на контакт – email или телефон. Магнит для лидов.

Инструмент, превращающий трафик в заявки или продажи – сайт, лендинг, форма, чат-бот. Конвертирует внимание в действие.

Превращение идеи или экспертизы в готовый к продаже продукт: формулировка оффера, описание целевой аудитории, лид-магниты, продуктовая линейка.

Концепция из одноименной книги: рынки без конкуренции, где ты создаешь новое пространство вместо драки за долю в существующем красном океане.

Голос и стиль коммуникации бренда или человека – то, как именно звучат тексты. Не что говорим, а как говорим: темп, ритм, слова-маркеры, уровень формальности.

Идеальный портрет клиента – детальное описание компании или человека, которым максимально подходит продукт. Включает сегмент, размер, боль, бюджет, поведение.

Метод проверки гипотезы: создается «дверь» (кнопка, объявление, страница), за которой пока ничего нет – чтобы измерить реальный спрос до создания продукта.

Навык проверки идеи на реальность до ее запуска. Не «почему это хорошо», а «как доказать, что это не работает». Результат – три конкретных способа убить идею за 14 дней.

Конкретный измеримый результат работы или услуги, который передается клиенту. Отчет, код, презентация, готовый лендинг – все, что можно «сдать».

Способ упаковать предложение так, чтобы от него невозможно было отказаться, по методу маркетолога Алекса Хормози (книга «100 миллионов офферов»). Считается «уравнение ценности»: результат мечты, вероятность успеха, скорость и усилия клиента, плюс бонусы, гарантии и срочность.

Модель из 5 уровней осознанности клиента: от «не знает о проблеме» до «готов купить прямо сейчас». Для каждого уровня нужны разные смыслы, контент и офферы.

Customer Development – глубокое изучение своих реальных клиентов: анкеты и интервью по 30-40 минут, где ты выпытываешь их боли, страхи и желания «живьем».

Документ-контекст о тебе и твоем деле: что продаешь, кому, где, почему именно это, сколько хочешь зарабатывать. Готовится один раз с помощью нейронки (она сама берет интервью).

Подробный документ об аудитории: кто эти люди, их ценности, боли, страхи, триггеры, как они говорят и думают, что хотят на самом деле. Собирается на основе Deep Research или кастдевов.

Три фактора, на которых строится любое бизнес-решение: голос рынка (тренды, куда движется ниша), голос конкурентов (кто что уже делает) и голос аудитории (что на самом деле хотят люди).

То, как нейронка интерпретирует найденную информацию (ее «мнение»). Синтез 1 уровня – мнение одной нейронки по своим источникам. Синтез 2 уровня – когда мнения нескольких нейронок сводят в NotebookLM и получают общую объективную картину.

Анализ разрыва: что делают конкуренты, что не делают они, и что при этом нужно рынку. В этом «разрыве» прячется возможность и конкурентное преимущество.