Transcription
Что, если бы вы могли создавать элитные пользовательские GPT менее чем за пять минут вашего времени? Все, что вам нужно, это эта команда AI-агентов внутри облачного кода, которая выполняет всю работу. Шесть специализированных агентов, одна проверенная на сотнях пользовательских GPT система. Сегодня я покажу вам, как это работает. Ничего не скрыто. Вы увидите, как я создаю GPT для голоса бренда с нуля, пока моя AI-команда выполняет тяжелую работу. Давайте начнем. Мы создадим пользовательский GPT под названием "хранитель голоса бренда", который проверяет, звучит ли мой контент как я и соответствует ли моему бренду. И чтобы сделать это, я попрошу команду агентов "Мастерство экспресс-GPT" найти знания о брендинге внутри бизнес-операций CCG, потому что я провел некоторое исследование в прошлом о голосе бренда, о моем профиле привлекательного персонажа, который находится в моей базе знаний агро-движка, и о системах брендинга. Так что это другие исследования, которые я провел в прошлом, и они где-то в моей системе. Хорошо, но я не хочу помнить, где это. Я ожидаю, что система найдет нужную информацию, нужное предыдущее исследование или предыдущую работу, которые актуальны для этой задачи создания пользовательского GPT, и я использую это для фактического создания пользовательского GPT. Этот GPT должен говорить мне, соответствует ли контент бренду или нет, и предлагать исправления. Так что этот конвейер я называю своей HR-командой, потому что они создают пользовательские GPT или AI-агентов автоматически, используя команду из шести агентов, которые применяют мою систему "Мастерство экспресс-GPT", которая является системой, которую я разработал за последние два года для создания превосходных пользовательских GPT. Это система, которую я использую для создания сотен пользовательских GPT для себя, для членов сообщества и для моих клиентов, и она доказала свою превосходность в создании пользовательских GPT. Я не хочу вдаваться в подробности системы. Если вы хотите узнать больше о системе, есть полный курс внутри сообщества здесь, в модуле "AI Leverage" "Мастерство экспресс-GPT". Есть курс плюс различные семинары, объясняющие различные примеры и случаи, которые полезны при создании пользовательских GPT. А для премиум-участников или если вы покупаете, есть также испытание "Мастер создания GPT", где вы получаете доступ к команде пользовательских GPT, которые применяют систему для создания пользовательских GPT. Это как бы старый способ делать вещи. Теперь я создаю GPT, используя эту команду агентов внутри моей облачной операционной системы. Итак, давайте начнем. Сначала он исследует папку бизнес-операций CCG, чтобы найти знания о брендинге, а затем оркестрирует команду агентов для создания пользовательского GPT. Он выполняет множество поисков внутри моей облачной операционной системы, моих бизнес-операций CCG, и вы можете видеть, что он нашел некоторые релевантные файлы: мой стиль голоса, привлекательный персонаж, личность бренда, фон Даррена Зер и стиль общения. Конечно, я мог бы направить его, если бы захотел, но здесь я действительно начинаю с нуля, позволяя системе находить релевантную информацию. И он нашел один, который очень полезен. Это тот, над которым я работал несколько дней назад, "Золотые правила медиа бренда OMI". Так что он нашел его автоматически, что очень круто. И давайте предположим, что есть другой ресурс, который я имею в виду. Я мог бы спросить: "Эй, вы проверили систему Calab по брендингу?". Система Calab — это еще одна система брендинга, о которой я знаю, что работал над ней, и я не уверен, нашла ли она ее. Тем временем вы можете видеть, что он развертывает первого агента здесь, "Специалист по переформулированию". Система "Мастерство экспресс-GPT" имеет пять основных шагов. Первый — это уточнение цели, что означает точное определение того, что будут делать пользовательские GPT или агент, плюс сбор знаний, которыми вы должны оснастить пользовательский GPT или агентов. Шаг второй — это операционализация знаний, что означает описание процесса, через который должен пройти пользовательский GPT, чтобы достичь своей миссии. Шаг третий — это уточнение базы знаний. Вы составили отчет о знаниях на шаге один. Теперь мы уточняем базу знаний, чтобы сделать ее подходящей для использования большими языковыми моделями. Шаг четвертый — это создание системного запроса, который в большинстве случаев сочетает немного знаний плюс немного процесса, чтобы оснастить пользовательские GPT правильным поведением, защитными механизмами и рекомендациями. И затем, конечно, последний шаг — тестирование. Есть дополнительный шаг, который вы можете иметь, это оснащение пользовательского GPT инструментами. И таким образом, конвейер управляет каждым шагом системы "Мастерство экспресс-GPT". Хорошо. Итак, здесь, после развертывания специалиста по уточнению цели для уточнения утверждения цели этого пользовательского GPT, вы можете видеть, что он учитывает мой запрос здесь, чтобы найти систему Calab, которую он нашел здесь: "Сводка методологии Cal CCG по брендингу", это система, отлично, "Cal framework" имеет ценные принципы брендинга и т. д. Так что он нашел ее. Это действительно похоже на работу с командой, в данном случае агентов-коллег, которые создают этот пользовательский GPT для вас. И здесь, когда он запущен, что уже сделано, я почти уверен, что у нас есть все необходимые знания. Я могу просто позволить им работать и заняться чем-то другим. И конвейер будет развертывать агентов одного за другим. Каждый агент работает над конкретным шагом системы "Мастерство экспресс-GPT", чтобы гарантировать, что мы создаем первоклассные пользовательские GPT для брендинга. И обычно здесь я бы работал над чем-то другим. Я бы выпил кофе или занялся другой работой, которая имеет значение для моего бизнеса. Верно? Что означает, что с этим конвейером я создаю пользовательские GPT за минуты для себя. Конечно, агент может работать над пользовательскими GPT в течение 30 минут, 45 минут, иногда меньше, в зависимости от сложности пользовательского GPT, но мое время, затраченное на этот процесс, составляет едва ли 5 минут. И вот так, после уточнения цели, мы проводим исследование знаний. Так что я могу видеть, что он развернул агентов "Исследователь знаний" и "Операционализатор процесса" параллельно, потому что их работа может выполняться независимо от утверждения цели. Так что здесь хороший пример параллельного развертывания агентов для экономии времени, по сути. Один занимается исследованием, другой — процессом, и если я хочу, я могу найти детали того, что каждый агент обрабатывает и над чем работает. Действительно, это моя HR-команда, но давайте отступим. Эта самая концепция — иметь команду агентов, специализирующихся на одном конкретном рабочем процессе, которая работает над ним, пока вы занимаетесь чем-то другим, гарантируя, что рабочий процесс выполняется очень эффективно. Это концепция, лежащая в основе облачной операционной системы. Потому что в облачной операционной системе у вас есть основная ОС, основная операционная система с процедурами, рабочими процессами и так далее, чтобы гарантировать, что вы работаете над чем-то, что имеет значение. Вы сосредоточены на правильном деле, вы вкладываете свои усилия во что-то, что имеет значение для вашего бизнеса, и это помогает вам быть продуктивным, сосредоточенным, уверенным и спокойным, что вы работаете над правильными вещами. Так что это одна большая часть облачной операционной системы. Но другая большая часть облачной операционной системы — это все эти различные команды, которые поставляются с ней, подключаются к ней, что означает, что вы являетесь генеральным директором реального AI-бизнеса с различными командами, специализирующимися на разных вещах: контент, HR, создание пользовательских GPT, стратегический уровень с конвейером агрессивной рекламы. У меня есть команда по рекламе и другие конкретные кросс-функциональные проекты, над которыми вы можете работать. И это по дизайну очень гибко. Что означает, что если у вашего бизнеса есть какие-то особенности, вы можете добавлять свои собственные рабочие процессы или свои собственные стандартные операционные процедуры или свой собственный способ делать вещи в вашей облачной операционной системе, потому что она гибкая по дизайну. Это не фиксированное приложение или программное обеспечение. Это не чат GPT, который изолирован, без памяти, без эффективной памяти о сложной работе, которую вы выполняете. Нет, он гибкий по дизайну, что означает, что вы можете его настраивать. Вы можете формировать его по мере использования, используя облачный код для формирования вашей облачной операционной системы под себя и так, как вы любите работать, и вы можете создать команду агентов, которая вам нужна для конкретных вещей, которые вам нужно делать в вашем бизнесе, потому что ваш бизнес не мой, и вы можете захотеть иметь другую команду, возможно, вы хотите команду по цепочке поставок, которая отслеживает поставки, потому что у вас есть e-commerce бизнес, я не знаю, так что вы можете создать такую команду, обычно с "Мастерством экспресс-GPT" было бы очень легко создать команду агентов, которая управляет вашей логистикой и вашей цепочкой поставок, если у вас есть такой тип бизнеса, или если вы создатель курсов, у вас может быть команда GPT для создания курсов на основе ваших систем и вашей интеллектуальной собственности, верно, и действительно, пределов нет. Я мог бы потратить часы, приводя дополнительные примеры. Ключевой момент, который нужно понять, это то, что облачный код как ядро с лучшими практиками в области управления проектами, управления фокусом, продуктивности и так далее, и на этом ядре вы можете подключать команды агентов по своему усмотрению, потому что в облачном коде у вас есть HR-команда, которая помогает вам создавать команды агентов, которые вам нужны для всего, что вы хотите сделать. Хорошо, где мы здесь? Так что здесь это отчет о знаниях, это вывод агентов "Исследователь знаний". Он использовал всю информацию, все знания, которые он нашел в моей системе о брендинге, чтобы упаковать это как знания, которыми будет оснащен пользовательский GPT, и параллельно здесь "Стандартная операционная процедура". Это вывод. Это процесс здесь. Это вывод или "Операционализатор процесса". Так что оба закончили свою работу. Вот что здесь говорится. Теперь все дело в оптимизации знаний и создании системного запроса. Так что он развернет агента "Оптимизатор знаний" и "Специалиста по архитектуре запросов" параллельно, опять же, потому что их работа независима. Так что это хороший пример того, как в облачном коде вы можете запускать параллельные агенты, когда они работают над отдельными задачами, которые не имеют зависимостей. И вот так. Они работают, и первый агент, "Специалист по оптимизации знаний", поместит базу знаний в папку GPT, потому что он создал папку для материалов этого пользовательского GPT. Это "Хранитель голоса бренда" здесь. Так что, если мы перейдем к "Проектам GPT", у нас есть "Хранитель голоса бренда" здесь, и он создал "Знания о голосе бренда", которые являются сырой базой знаний, и теперь он создает "Оптимизированную базу знаний о голосе бренда", а также "Системный запрос" здесь. "Системный запрос" создан, "Оптимизированная база знаний" создана. Теперь он развертывает последнего агента, "Агента дизайнера UIX", это агент, который будет работать над названием пользовательского GPT, описанием пользовательского GPT, и если вы развертываете пользовательский GPT в ChatGPT, также стартовые фразы, эти триггеры, которыми вы можете оснастить пользовательские GPT, чтобы пользователи, когда они начинают использовать пользовательские GPT, могли нажать, и у них уже будет реализован какой-то первичный запрос в пользовательском GPT. И как только "Агент дизайнера UIX" будет развернут здесь и закончит, мы закончим эту работу, и это заняло около 20 минут работы агента, а не моей. Мне бы потребовалось около 5 минут, чтобы создать пользовательский GPT. И вот так, если вы создаете пользовательские GPT для себя или для клиентов, потому что в сообществе CCG у нас есть люди, которые создают пользовательские GPT и продают их. Видите ли вы, как это меняет правила игры? Это очень быстро. Это очень эффективно. Он использует первоклассную систему, проверенную сотнями созданий пользовательских GPT. И вы получаете что-то готовое к развертыванию и тестированию. И дизайн очень качественный. Но вы знаете, с пользовательскими GPT есть одна вещь, которая может сказать вам, хорош ли пользовательский GPT или нет. Это когда вы их тестируете. Так что здесь, независимо от качества системного запроса и базы знаний, а качество превосходно по дизайну. Независимо от качества этого, ключевой момент здесь в том, что вы ускорили цикл разработки пользовательских GPT как сумасшедший, и теперь у вас есть пользовательский GPT, который мог бы занять у меня пять минут, чтобы создать пользовательский GPT внутри GPT и протестировать его, и угадайте, что, если мне нужно уточнить, я буду использовать конвейер "Мастерство экспресс-GPT", дам ему обратную связь о поведении GPT, возможно, о некоторых слепых пятнах в знаниях, а затем у меня будет нужный агент, работающий над конкретным файлом знаний или конкретной частью системного запроса, и настраивающий его для исправления некоторых несоответствий или отклонений, которые я заметил во время тестирования, и, конечно, я мог бы провести тестирование внутри "Мастерства экспресс-GPT" также. Так что это безумие. Мне это нравится. Я в восторге. В любом случае, это полный пакет. У нас готов пользовательский GPT. Он называется "Хранитель голоса бренда". Так что здесь быстрая настройка. Мне просто нужно скопировать и вставить все. У меня есть база знаний. Она уточнена. Она здесь. И вы можете видеть, что это солидная вещь. Давайте посмотрим на это. У нас есть "Голос бренда Даррена Вер". Это своего рода справочная формула голоса, пороговые значения оценки, черты личности "ДНК голоса", основные убеждения. Это хорошо. Это хорошо. Фирменные фразы, потому что там есть часть моих текстов. Вот почему он знает мои фирменные фразы. Небрендовые языковые паттерны, красные флаги, никогда не использовать. Это соответствует моему бренду. И анти-хайп, анти-культура ажиотажа, анти-страх, чрезмерное упрощение, анти-корпоративный жаргон, анти-слабый язык, позиционирование бренда, мои про-позиции, анти-позиции, оценочная таблица. Я имею в виду, если у вас есть знания в области брендинга, вы можете увидеть, насколько это актуально и эффективно. В любом случае, что у нас здесь? Название пользовательских GPT. Это то, что я помещу в ChatGPT. Я говорю вам, что я создал много пользовательских GPT. Это все пользовательские GPT, которые я создал в этой учетной записи, потому что у меня есть другие, и это просто в ChatGPT. Их много. Я использовал систему "Мастерство экспресс-GPT" для их создания. Хорошо, если бы мне пришлось создавать пользовательский GPT, я бы пошел туда. Я бы поместил его туда. Название пошло бы туда. Описание пошло бы туда. Системный запрос пошел бы туда. Ха, вы видите 8000 символов. Что бы я сделал? Эй, пожалуйста, создайте вторую версию системного запроса, которая имеет менее 8000 символов, сохраняя все процессы, ссылки на знания и конкретные детали, чтобы сделать этот пользовательский GPT суперэффективным для его цели. Его "Мастерство экспресс-GPT" создано для создания пользовательских GPT, а также агентов. И поэтому я не установил лимит в 8000 символов как жесткий лимит, потому что в облачном коде, например, не проблема иметь агента с таким длинным системным запросом. Так что он сжимает системный запрос для GPT, подсчитывая количество символов, и все. Теперь должно быть хорошо. Хорошо, мы в порядке. Теперь база знаний, я помещу ее. Я загружаю базу знаний здесь. У нас есть некоторые стартовые фразы. Так что стартовые фразы здесь. Стартер дамп НД один. Я немного подправил его. Хорошо. Проверьте пост в слоте два. Конечно, я свободен их подправлять, если захочу. Слот три. Если я ими недоволен, я могу просто спросить. Я могу просто дать обратную связь. Вот и все. Я могу создать его. Я могу просто загрузить сюда фотографию или с моим лицом, это мой бренд, и да, вот и все, что он делает, бла-бла-бла, это то, что он делает, полная структура проекта, системы, источники, интегрированное тестирование, рекомендации и так далее. И теперь я мог бы просто протестировать, и угадайте, что, он просто создал тестовые сценарии, так что я могу просто применить тестовые сценарии. Что у нас в тестовых сценариях? Тест один здесь: четкий бренд, четкий бренд, пограничное обнаружение страха, обнаружение корпоративного жаргона, цитирование для критики, оценка короткого контента, смешанный контент, строка темы письма, пакет для запроса переписывания и т. д. Так что это примеры тестов, которые я могу провести, чтобы проверить эти пользовательские GPT, получить обратную связь, дать обратную связь команде, команде "Мастерство экспресс-GPT" и уточнить эти пользовательские GPT. Это одна из команд в программе "Облачный код OS". Эта команда, если вы создаете пользовательские GPT, просто меняет правила игры. Она просто облегчит вам жизнь, если вы создаете пользовательские GPT для клиентов. Вы будете создавать их лучше, быстрее, итерировать быстрее. Так что это просто меняет правила игры. И снова, это одна из команд в программе "Облачный код". Если это резонирует с вами, если вы хотите изменить способ своей работы, если вы хотите иметь полностью интегрированную бизнес-операционную систему, использующую AI как сумасшедшую, чтобы вы могли сосредоточиться на правильном деле, чтобы гарантировать, что вы работаете над правильным делом, чтобы иметь доступ к команде агентов в AI-системах для управления проектами, создания контента, стратегического планирования, продаж, маркетинга, рекламы и так далее. "Облачный код" — это правильное место. Это мои системы, которые я использую для своего бизнеса и которые я передаю вам, чтобы вы могли их настраивать и адаптировать к своей собственной деятельности. По дизайну. Это гибкая система, которую вы можете сформировать под себя по своему усмотрению, в соответствии с особенностями вашего бизнеса. Это, это по дизайну. Это не фиксированное приложение. Это не фиксированная система. Это то, что может развиваться в соответствии с вашими потребностями. И все члены, которые присоединились к "Облачному коду OS" до сих пор, были поражены результатами, которые они получили, используя эту систему. Так что я вижу вас в "Облачном коде". Удачи.