Этот курс посвящён ключевой цели — «заставить AI реально работать за вас»: от базового понимания AI до практических сценариев применения. Мы системно разбираем, как обычный человек может использовать AI для повышения эффективности работы и построить собственную систему продуктивности с AI. В начале курса вы сформируете правильное понимание AI, разберётесь в различиях между большими моделями, агентами и AI-инструментами, освоите методы выбора разных моделей и избежите ловушки, когда вы умеете пользоваться инструментами, но не умеете решать задачи.

Курс включает множество практических занятий на реальных сценариях: пакетная обработка изображений, автоматическое объединение отчётов, преобразование записей разговоров с клиентами в планы, систематизация материалов, создание базы знаний, обработка научных работ, анализ данных и другие частые офисные задачи. Кроме того, подробно рассматриваются направления агентов и автоматизации, включая инструменты Agent, систему навыков Skills и методы оптимизации промптов, чтобы вы не только умели использовать AI, но и могли обучить AI выполнять фиксированные задачи и передать ему повторяющуюся работу для автоматической обработки.

После прохождения курса вы освоите полный метод работы с AI — от «обнаружения задачи → оценки ценности → проектирования процесса → вызова AI → автоматического выполнения» — и сможете превратить AI из чат-инструмента в вашего персонального цифрового сотрудника, действительно удвоив эффективность.

• 1.Как выжить в эпоху больших перемен, связанных с AI
• 2.Демонстрация некоторых практических кейсов
• 3.Эпоха не подведёт тех, кто готов

• 4.Разница между агентом и обычным чат-ботом
• 5.Скачивание и установка QoderWork
• 6.Демонстрация основных функций QoderWork
• 7.Скачивание и установка WorkBuddy
• 8.Демонстрация основных функций WorkBuddy

• 9.Смена мышления
• 10.Практика: как быстро объединить несколько изображений в один PDF
• 11.Практика: объединение нескольких отчётов в один клик, прощайте копирование и вставка
• 12.Практика: превращение записи разговора с клиентом в выполнимый план продаж
• 13.Что сделать в первую очередь, если результат неудовлетворительный
• 14.6 самых распространённых ошибок новичков
• 15.Краткое содержание главы

• 16.Что такое большая модель?
• 17.Хватит говорить только о ChatGPT: большие модели делятся на несколько типов
• 18.На что смотреть, чтобы понять, насколько сильна модель?
• 19.Почему на одну и ту же фразу одна модель отвечает как эксперт, а другая — как будто выдумывает?
• 20.Почему для ИИ не всегда чем больше данных, тем лучше?
• 21.Почему чем дольше общаешься, тем больше ИИ склонен отклоняться от темы?
• 22.Почему ИИ с серьёзным видом говорит полную чушь?
• 23.Бесплатные, подписка, API, локальные модели — что же выбрать?
• 24.Что такое агент? Чем он отличается от обычного чат-бота?
• 25.В чём разница, когда работает один ИИ и когда несколько ИИ разделяют задачи?
• 26.Сначала проверяйте вывод ИИ

• 27.Сначала оцените ценность, потом вызывайте ИИ: не тратьте время на низкоэффективные задачи
• 28.Ищите подсказки в течение дня: метод сканирования задач в учёбе, работе и жизни
• 29.Ищите вдохновение в реальных примерах: 7 типов сценариев помогут открыть идеи
• 30.Сначала посмотрите на свойства задачи: разовые, повторяющиеся, высокоценные задачи — в чём разница в отдаче
• 31.Определите приоритет с помощью 5 вопросов: стоит ли заниматься этим сценарием сейчас
• 32.Порядок задач для ИИ: какие стоит делать первыми, а какие пока не трогать
• 33.Заполните таблицу сканирования сценариев на месте: превратите идеи в выполнимый список

• 34.Какие есть распространённые инструменты
• 35.Как быстро и точно вводить большие объёмы текста
• 36.Проверка фактов
• 37.Превратите материалы в помощника знаний, отвечающего на вопросы
• 38.Интеграция с базой знаний IMA
• 39.15-дневная спасательная операция по заявке на проект: от размытого направления к обоснованию темы
• 40.Как быстро изучать содержание видео и аудио и извлекать самое ценное
• 41.Как перевести статью на китайский с сохранением исходного форматирования
• 42.Как быстро и эффективно обрабатывать данные с помощью ИИ
• 43.Ваш ящик с инструментами ИИ
• 44.Каковы критерии хороших и плохих инструментов ИИ
• 45.Итоги главы

• 46.Модели уже очень мощные, зачем всё ещё учить промпты
• 47.Макро-мышление промптов
• 48.Ключевые приёмы промптов
• 49.Методы оптимизации промптов
• 50.Что такое Skills и зачем их изучать
• 51.Рекомендации распространённых инструментов Agent
• 52.Простая установка Skills
• 53.Простое использование первого Skills
• 54.Обязательный Skills: find-skills — масштабный поиск нужных Skills
• 55.Обязательный Skills: dokobot — автоматический сбор содержимого веб-страниц
• 56.Полезный Skills: быстрое создание красивых PPT
• 57.Полезные Skills: superpowers
• 58.Рынок Skills: огромное количество Skills на любой вкус
• 59.Почему публичного рынка Skills недостаточно?
• 60.Быстрое определение задач, достойных упаковки в Skills
• 61.Стандартный процесс создания Skills
• 62.Лучшие практики Skills
• 63.Распространённые заблуждения о Skills
• 64.Кейс: разбор глубоких статей/научных работ/отраслевых отчётов, извлечение самой полезной информации
• 65.Реальный кейс: многоотдельский отчёт за 10 минут, от копирования и вставки до объединения в один клик

💡 Подсказка для обучения:Содержание руководства основано на отраслевой практике на момент публикации; при обучении рекомендуется учитывать актуальные правила платформы.