Transcription
Я думаю, ИИ — это запутанно. Вот, я сказал это. Я думаю, есть много терминов, навыков, MCP, систем агентов, которые являются сложными для понимания концепциями. Поэтому я пригласил своего друга Реми на подкаст, чтобы он объяснил это максимально простыми словами. В этом бесплатном курсе о том, как освоить ИИ-агентов, он подробно разбирает, что представляет собой каждая часть, как они связаны между собой и самые простые способы, которыми новички могут начать использовать их уже сегодня. Наслаждайтесь выпуском. >> Я умоляю их прийти. Реми Гасиль в подкасте. Вы структурировали свою компанию так, что у вас есть папки и MD-файлы, которые управляют вашей компанией. И сегодня я хочу, чтобы вы научили людей в дружественной для новичков манере. Это только для новичков. Как они могут сделать то же самое. Как они могут создать своего собственного исполнительного помощника, руководителя отдела маркетинга, главного финансового директора. По сути, я хочу, чтобы вы рассказали нам концепции, лежащие в основе всего этого. К концу этого выпуска, Реми, думаете, вы сможете это сделать? >> На 100%, Грег. Мы пройдемся по всем концепциям, которые составляют ИИ-агента. И к концу этого видео вы будете точно знать, как вы можете создавать агентов для управления целыми отделами вашей жизни и вашей компании в любой выбранной вами платформе агентов, будь то Claude Code, Codeex, Open Claw, Manis, все они. Хорошо, давайте сделаем это. >> Отлично. Итак, одна из причин, по которой я действительно хотел сделать этот выпуск, заключается в том, что я чувствую, что ландшафт ИИ переходит от стадии чата к стадии агентов. И большинство людей сейчас отстают, просто используя чат-модели. А основатели и сотрудники, которые используют агентов, без преувеличения в 10-20 раз продуктивнее в свой день. И когда вы сложите это за дни, недели, годы, вы будете на мили впереди конкурентов. Поэтому я действительно хочу сделать этот выпуск сегодня, чтобы помочь всем подняться до уровня, на котором находится ландшафт ИИ в данный момент, и начать использовать агентов для управления каждым отделом вашего бизнеса. Итак, ключевое, что нужно понять здесь, это чат-модели против агентов, потому что слово "агент" часто используется в Интернете. И я уверен, вы это видели, Грег, вроде ИИ-агенты это, агенты то, используйте этого агента для того, и это потеряло много смысла. Поэтому я хотел начать с очень четкого определения того, что такое агент на самом деле. Итак, я думаю об этом так: чат-модель — это вопрос-ответ, а агент — цель-результат. То есть переход от простого "вы задаете вопросы, ИИ отвечает, а затем вы делаете работу" к тому, что вы даете агенту задачу, он планирует задачу, а затем выполняет ее и выдает вам результат. Это имеет смысл? >> Кристально ясно. Я имею в виду, я думаю об этом так: чат — это своего рода пинг-понг туда-сюда, туда-сюда. >> Да. >> А агент — это, вы знаете, вы даете ему цель. Я имею в виду, лучший способ. Да. Вы даете ему цель, и вы надеетесь, что со временем он станет лучше и приблизится к этой цели. >> Именно так. Да, именно так. И я просто думаю, что это хороший способ разложить это в голове: чат — это вопрос-ответ. Агент — цель-результат. Так что, когда вы общаетесь с агентом, вы можете дать ему задачу, например, "создай мне веб-сайт для XYZ", а затем он уйдет, сделает свою работу и выдаст вам этот замечательный веб-сайт. Но очень важно понять, что на самом деле происходит на этом этапе. Итак, внутри этого шага агента у нас есть то, что называется циклом агента. Итак, вы даете ему свой запрос или задачу, и он проходит через эти три шага: наблюдать, думать и действовать. Итак, давайте просто скажем, например, мы на самом деле сделаем эту демонстрацию после этого, но если бы мы дали агенту простую задачу, например, "создай мне минималистичный портфолио-сайт для Грега Айзенберга", он начнет с того, что вы загрузили этот запрос. Он проверит, есть ли в рабочей области какие-либо файлы, с которыми он может работать, например, возможно, у вас есть некоторая информация о Греге Айзенберге. >> И затем он подумает, что делать дальше. Он будет действовать, а затем он просто продолжает проходить через этот цикл. Итак, для этого конкретного примера создания портфолио-сайта для Грега Айзенберга, давайте просто скажем, что это был чистый агент, мы не давали ему никакого контекста. Первое — это то, что он получил этот запрос на создание веб-сайта. И первое, о чем он будет думать, это: "Хорошо, мне нужно создать этот веб-сайт о Греге. Кто, черт возьми, такой Грег Айзенберг?" Поэтому он решит провести некоторое исследование Грега Айзенберга. Он исследует все о Греге, а затем вернет это обратно в этот шаг наблюдения. Затем он подумает: "Хорошо, у меня есть этот запрос на создание веб-сайта. У меня есть мои исследования здесь, так что я точно знаю, кто такой Грег Айзенберг." А затем он начнет думать, какой следующий шаг. И следующий шаг, вероятно, — написать план создания веб-сайта. Поэтому он может написать этот план, вернуть его. Теперь у него есть исследования, запрос, план, и он подумает: "Хорошо, что дальше? Мне, вероятно, следует написать код." Чтобы написать код, вернуть его, и он просто продолжает проходить через этот цикл столько раз, сколько ему нужно, пока не сможет заключить, что задача выполнена. И как он заключает, что задача выполнена, основано на параметрах, которые вы устанавливаете в своем запросе. Так что, если вы даете ему исследовательскую задачу, вы можете сказать: "Соберите 10 источников, а затем создайте отчет в формате PowerPoint". И как только он соберет 10 источников и создаст отчет в формате PowerPoint, он сможет заключить, что задача выполнена, и затем предоставить вам результат как пользователю. Сам агент >> состоит из этих четырех компонентов. Итак, это LLM, который является мозгом за этим. Так что подумайте, например, вы знаете, Claude Opus 4.6 или GPT 5.4 или Gemini 3. Это модель. >> Это модель. >> У нее есть цикл, который означает, что она продолжает работать, пока задача не будет выполнена, и не останавливается после одного ответа. Так что вы переходите от пинг-понга к тому, что она продолжает работать, вместо того, чтобы вам приходилось сидеть и нянчиться с ней. >> Она подключает все ваши инструменты, а затем подключает весь контекст. И платформа, которая облегчает этот процесс и, по сути, позволяет этому циклу происходить, известна как "агентская обвязка" (agent harness). И все популярные платформы ИИ-агентов на рынке, с которыми вы знакомы, — это просто агентские обвязки. Это просто приложения, где этот цикл облегчается. И я хочу на самом деле запустить этот маленький запрос, который я подготовил ранее. Я хочу открыть codeex, claw code и anti-gravity. И я покажу вам этот цикл, который на самом деле происходит в действии. Итак, я хорошо подготовил перед выпуском эти три демонстрационные папки, в которых мы будем работать. Итак, я открою demo one для работы в Claude code. И то, как работают эти папки, если вы использовали, если вы знакомы с любыми чат-моделями, такими как Claude и Chatgbt, есть функция проектов, где, если я открою ее на самом деле, постарайтесь не кружиться в голове от того, что я так часто переключаю вкладки. Но, знаете, если мы создадим проект здесь, он содержит все ваши чаты в одном месте. Он позволяет вам загружать все ваши источники здесь, что является вашим контекстом. А затем вы можете даже добавить пользовательские инструкции, которые говорят ему, как вести себя в этом проекте. И это также известно как системный запрос, который мы рассмотрим, как делать это с агентами позже. Но это похожая концепция, с которой вы будете знакомы, если вы использовали проекты раньше. Но вместо того, чтобы проект был здесь, в облаке, мы на самом деле работаем в проектах, которые находятся локально на нашем компьютере. Итак, я выбрал эту demo one на данный момент. Затем мы запустим "создай минималистичный портфолио-сайт для Грега Айзенберга". А затем эта маленькая часть здесь просто говорит ему фактически запустить его, опубликовать его в Интернете в режиме предварительного просмотра, чтобы мы могли видеть, что он сделал. Итак, я запущу это. >> Так, так, это Claude Code. >> Да. Да. Сейчас мы находимся в Claude Code, и это просто доступ к нему через настольное приложение Claude. >> Я просто запущу это. И затем я также дам тот же запрос codeex здесь. Это приложение codeex. И вы видите ту же концепцию. Оно говорит: "Давайте создадим". Мы можем выбрать папку на нашем компьютере для работы, например demo 2. А затем мы также дадим ему запрос. И мы скажем ему разместить его на другом. И также в anti-gravity. Итак, вы видите ту же концепцию. Мы идем, выбираем папку, а затем мы также дадим ему запрос. >> Как люди должны думать о безопасности и этих различных продуктах? >> Я люблю думать о безопасности как о простом ограничении того, к чему они имеют доступ. Итак, по умолчанию anti-gravity, cla code и codeex очень, очень безопасны, потому что они созданы этими огромными компаниями, которые имеют много на кону, чтобы защитить. И я просто, знаете, если вы создаете этих агентов для управления различными элементами вашего бизнеса, например, на прошлой неделе я создал одного, который управляет мета-рекламой, и, очевидно, это довольно рискованно — дать агенту контроль над управлением рекламными бюджетами. Так что все сводится к тому, что вы чувствуете себя комфортно, давая агенту, а также вы можете контролировать, какие привилегии или какие разрешения инструментов он имеет доступ, так что если он будет скомпрометирован по какой-либо причине, худший сценарий не так уж плох, и это означает, что вы просто даете ему доступ только для чтения к определенным важным платформам и тому подобному. Это имеет смысл? >> Да, полностью. Я имею в виду, сравнивая это с open claw, который является >> способом >> который я также хочу затронуть в конце, потому что это то же самое, просто еще одна обвязка, но это просто дикий запад. >> Круто. >> А одна вещь, как приятная маленькая аналогия для размышления об этих обвязках, это то, что мы узнаем сегодня, мы научимся водить. Итак, мы узнаем, как, знаете ли, управлять автомобилем, как работают педали, тормоза, акселератор, ручной тормоз. Но как только вы научитесь водить, вы можете сесть в любую машину, будь то старый Toyota, Range Rover, и вы инстинктивно знаете, что делать. И это просто сводится к пониманию всех этих ключевых концепций, которые мы рассмотрим сегодня. И вы можете думать об агентских обвязках как о разных машинах. И некоторые из них будут иметь лучшие функции, такие как подогрев сидений и круиз-контроль, но все это, как только вы научитесь водить, вы можете практически сесть в любую из них и использовать их. Итак, у нас здесь что-то строится, строится веб-сайт для Грега, и он проходит через этот агентский цикл прямо сейчас. Итак, вы можете видеть здесь, что он фактически решил запустить агента для исследования Грега Айзенберга, и я подключил его к Plexity. Итак, он сейчас использует Plexity для исследования Грега. Итак, он проходит первый этап цикла. И я полагаю, что Codeex также сделал что-то подобное здесь. Вы можете видеть, что он все еще работает, но он ушел. И >> начал строить это через цикл. Я думаю, Claude code лучше всего отображает этот цикл и позволяет вам видеть, о чем он думал, по сравнению с anti-gravity и codeex, >> но все это просто проходит через тот же процесс цикла, который я описал ранее. И я думаю, что когда вы говорите, что вы подключили его к Perplexity, разве он не сделал это сам, вы не просили его подключить? >> Да. Потому что я дал Claude code perplexity как инструмент через MCP, >> о чем мы поговорим >> очень скоро. Все о MCP, что просто означает подключение инструментов. >> Итак, мы можем видеть, что в anti-gravity, вы можете видеть этот мыслительный процесс. Он сказал: "Я сейчас изучаю текущий каталог, чтобы выяснить, существует ли существующий проект, или я создам его с нуля." Затем он говорит: "Я сейчас начну создавать эту вещь", а затем он создал веб-сайт, и он предоставил нам небольшой локальный предварительный просмотр. Итак, он создал этот приятный маленький портфолио-сайт для вас, Грег. >> Интересно, что он супер минималистичен, и я имею в виду, что он сделал свою работу, верно? Как, это >> Я бы полностью запустил что-то вроде этого. >> Он выглядит очень красиво. Он соскреб ваш адрес электронной почты? Правильно. >> Это не мой адрес электронной почты. И я больше не живу в Канаде. Так что, но да. Так что есть несколько копий, но кроме этого, >> да, он сделал довольно хорошую работу. >> Он сделал. >> И если мы пойдем, так это был anti-gravity. >> И если мы пойдем в Codeex, вы также можете видеть здесь, что он закончил делать свой веб-сайт, который несколько похож. >> Я думаю, мне больше нравится Gemini. >> Да, я согласен. >> И если мы проверим Claude тоже. >> Он все еще работает. Вы видите этот цикл, верно? Он сказал: "Хорошо, во-первых, кто такой Грег Айзенберг?" Он пошел и исследовал Грега, затем вернул это обратно в шаг наблюдения, и он сказал: "Хорошо, что дальше? Теперь мне нужно создать HTML-файл." Итак, он написал код, а затем теперь он сказал: "Хорошо, он хотел, чтобы он был запущен на этом локальном сервере." Итак, теперь я запущу его на сервере. А затем последняя итерация цикла — проверить, действительно ли он выполнен и может ли задача считаться завершенной. Он открывает его, делает скриншот веб-сайта, а затем просматривает скриншоты, чтобы проверить, завершен ли веб-сайт. И вы можете видеть здесь, что он снова сделал довольно хорошую работу. Этот очень похож на тот, что у Gemini. Эй, >> это правда. >> Но да, это просто демонстрация того, как этот цикл на самом деле работает в реальном времени. >> Да. Я имею в виду, что приходит на ум, просто наблюдая за этим, это то, как много людей на планете выиграют от очень чистого веб-сайта и как >> Да. >> Как вы настраиваете этих агентов так, чтобы, знаете ли, это был цикл холодных писем, верно? Вы отправляете холодные письма. Эй, я сделал вам этот веб-сайт, такая-то компания. Хотите его? Это будет стоить 250 долларов. >> Да. Да, это отличная идея. >> Предварительное создание веб-сайтов для компаний, и это как готовый продукт. Это как: "Эй, я сделал вам этот веб-сайт. Если вы хотите его, как если вы хотите владеть им, это 250 долларов. Вы можете просто сделать массовую рассылку холодных писем." >> Круто. Итак, я думаю, это примерно иллюстрирует этот пример цикла агента. Итак, я просто вернусь к нашей верной доске здесь. Но вы можете понять, что все эти приложения — это просто разные вариации одного и того же. И тогда то, к чему мы будем стремиться сегодня, это то, как выглядит мое рабочее пространство: у меня есть, знаете ли, большая папка для каждой компании или клиента, с которым я работаю. А затем у меня будут папки под ними со всеми моими руководителями отделов. А затем, внутри этих руководителей отделов, у меня будут навыки и MCP, о которых мы поговорим, и контекст. А затем у меня есть общий на вершине, чтобы просто управлять ими всеми. Но сегодня мы сосредоточимся на создании исполнительного помощника, который будет заниматься вашими рутинными повседневными задачами и освобождать по крайней мере один-два часа в день. >> Круто. Итак, чтобы создать это, как мы сделали с нашими демонстрациями, это работает с вашими локальными файлами. Итак, мы создадим здесь папку под названием "исполнительный помощник". И также, создавая этого помощника, это позволит нам четко объяснить каждую из концепций создания агента в реальном времени. И я люблю думать о создании агентов как о найме реального сотрудника. Итак, если бы вы наняли реального исполнительного помощника, вы не могли бы ожидать, что он просто придет в офис, и вы дадите ему задачу, не объяснив сначала ваш бизнес, ваших клиентов, что вы делаете, инструменты, потому что он просто не был бы очень хорошим исполнительным помощником. Так что это первый шаг, который нам нужно пройти при создании этого агента. Итак, я на самом деле буду работать в co-work в начале. Итак, co-work — это просто еще одна агентская обвязка, которая делает практически то же самое, что и все остальные, просто этот цикл подключает ваши инструменты и контекст. Итак, вы можете видеть здесь, это была моя маленькая предыдущая сессия, где я строил диаграммы, но мы можем пойти, и вы можете следовать за мной в include code или codeex или anti-gravity или в любой агентской обвязке, в которой вы хотите работать. Но я просто думаю, что co-work имеет действительно хороший простой пользовательский интерфейс, чтобы люди просто очень хорошо понимали, что на самом деле происходит. Итак, мы откроем эту папку "исполнительный помощник". И вы можете видеть здесь, что если мы спросим его: "Напиши мне холодное письмо", >> и отправь его. >> Так, так, люди будут спрашивать, как вы транскрибировали? Вы использовали голосовой ввод? >> Да. Так, это я использую один под названием Monologue, но есть много других на рынке. Whisper Flow — еще один популярный, и он просто позволяет вам нажать маленькую кнопку на вашем компьютере и просто болтать, и он аккуратно транскрибирует это в текст. >> И я нахожу >> это выглядит хорошо. Monologue выглядит очень хорошо. >> Да, я думаю, что его создала команда every every. >> Это крутой продукт, но, так что он спрашивает, так что он, он сразу же, у него нет контекста. Итак, он работает из этой папки здесь, на нашем компьютере, но в папке ничего нет. >> И у него нет памяти о наших предыдущих сессиях. >> И он спрашивает, что, например, что вы вообще продаете? >> И затем нам придется дать ему, кого вы нацеливаете? Какой тон вы хотите? Это все вещи, которые наш исполнительный помощник должен знать. >> Итак, я просто остановлю ответ. И одна вещь, которую очень важно знать, которая может быть немного шокирующей при переходе от чата к агентам, заключается в том, что память этих агентов работает немного иначе. Так что, если вы привыкли использовать чат-модели, такие как chat gbt и claude, если вы открываете новую сессию в одном из этих чатов, вы не даете ему никакого контекста. Вы не загружаете никаких файлов и просто говорите: "Кто я и что я делаю?" Он будет знать пугающее количество о вас. И это потому, что с этими чат-моделями у них есть встроенная память автоматически. Так что каждый раз, когда вы говорите что-то важное, чат-модель сохраняет это в своей памяти в облаке, которую вы не видите и не контролируете. А с агентами вам приходится настраивать память и точно контролировать, что вы ей даете. И я думаю, что это на самом деле преимущество, а не ограничение. Потому что, что происходит, если вы используете chat GBT, и у него есть автопамять, вы ведете разговоры о трех разных компаниях, возможно, вы просите совета по отношениям, а затем внезапно, когда вы просите его написать текст для целевой страницы, он извлекает контекст из всех этих других мест, которые вы действительно не хотите там видеть. Так что с этими агентами вам нужно фактически настроить этот контекст и память. Итак, как вы можете видеть, когда мы попросили его написать холодное письмо, он просто ничего не знал. Поэтому нам нужно предоставить ему файл контекста. И вот как вы это делаете, вы можете видеть этот пример здесь. Он ничего о нас не знает. И это потому, что мы не заполнили файл, называемый agents.md. И файл agents.md — это просто системный запрос. Точно так же, как если вы создавали какие-либо пользовательские GPT раньше, у вас есть поле для пользовательских инструкций или в проекте, как я только что показал раньше, у вас есть поле для пользовательских инструкций, и оно просто дает ему этот контекст, который всегда там, всегда включен. И вы помещаете туда такие вещи, как его роль, контекст о вас, ваши предпочтения в работе. А затем происходит то, что каждая новая сессия, прежде чем он ответит на ваш запрос или задачу, загружает весь этот контекст в свой мозг как часть шага наблюдения в цикле. Итак, я предварительно подготовил, простите меня. Итак, я предварительно подготовил файл agents.md здесь. Итак, если мы перетащим его сюда, это, когда вы работаете в claude code, называется claude.md. Когда вы работаете в Gemini, это называется gemini.md. Но когда вы работаете в codeex или openclaw, это agents.md. Но это все одна и та же концепция. Итак, мы можем перетащить это в нашу папку здесь. И если мы откроем этот файл для предварительного просмотра, мы можем видеть здесь, что у меня есть все обо мне, что делает мой бизнес, мои рабочие предпочтения, такие как инструменты, которые я использую, и для чего, например, notion для управления проектами, >> Stripe. >> У нас есть вся информация, мой товар, настроенный с контекстом здесь. И я предварительно подготовил это, но если вы хотите сделать один из них, вы можете просто использовать чат или co-work. И вы можете попросить его помочь вам создать этот файл agents.md и просто задавать вам вопросы в стиле интервью, чтобы извлечь весь контекст из вас, а затем создать файл. Итак, если я вернусь сейчас, если я перейду к новой задаче, та же папка, и мы скажем: "Напиши мне холодное письмо", у него будет весь этот контекст. >> Да, это то, на что мы надеемся. >> Это то, на что мы надеемся. Вот оно. И он знает, вы можете видеть эти файлы здесь. Он знает автоматически загрузить этот файл, если вы правильно его назовете. >> Да, это просто как напоминание. >> Да, в основном. Это просто как загрузка, чтобы у него был весь этот установленный контекст, прежде чем вы даже начнете работать. И одно из других больших изменений, которое происходит при переходе от чата к агентам, — это то, что инженерия запросов раньше была большой вещью. Это было вроде: "Вот идеальный запрос для вирусного распространения в социальных сетях или используйте этот запрос для этого". А теперь все дело в инженерии контекста. Речь идет о том, насколько хорошо вы можете загрузить своего агента всей информацией о вашем бизнесе, чтобы ваши запросы могли быть невероятно простыми, например, "напиши мне холодное письмо", и вы все равно получите потрясающий результат. >> Вы уже можете видеть здесь, что он уже спрашивает, например, является ли это бренд или спонсор, потенциальный партнер или клиент по консалтингу. Итак, у него уже есть этот контекст. >> забронировать звонок. >> Вы знаете, он загрузил все, что мы ему дали из файла agents.md. И теперь у нас есть довольно приличное холодное письмо, готовое к отправке. Так что это, по сути, файлы agents.md для вас. И вы хотите создать один из них, чтобы загрузить своего агента всем необходимым контекстом. И если у вас много контекста, не вдаваясь в слишком много продвинутых концепций, иногда я создаю папку под названием "контекст". Загружаю ее. И здесь у меня есть разные файлы обо мне, бренд, голос, идеальный клиентский профиль и так далее. А затем, чтобы сохранить это меньше, я затем просто говорю в этом файле cloud.md, прежде чем отвечать на какие-либо вопросы или выполнять какие-либо задачи, прочитайте мою папку контекста, чтобы узнать обо мне и моем бизнесе, потому что по умолчанию, если у вас есть только этот файл контекста здесь, но нет cloud.md, он не загрузит все это в сессию по умолчанию, но если вы скажете ему в этом файле, что он всегда загружается, чтобы затем проверить этот файл, вы можете начать связывать весь свой контекст вместе, и многие люди делали это с obsidian, так что они будут иметь, например, в своем файле claw.md, они скажут ему проверить свой Obsidian vault для своего второго мозга, чтобы найти контекст. >> Угу. >> Так что это файлы agents.md, объясненные. Так вот как вы на самом деле, когда вы нанимаете своего агента, такого как наш исполнительный помощник, вы можете обучить его тому, кто вы есть, и вашему бизнесу. И тогда, как вы можете видеть здесь, у меня есть папки для всех этих разных ролей в моем бизнесе. И в руководителе отдела маркетинга файл claude.md будет выглядеть несколько похоже, но вверху будет сказано вместо этого: "Ты мой руководитель отдела маркетинга. Ты говоришь так. Это твои задачи. Это твои роли." А затем второе здесь — это память и цикл самосовершенствования. Итак, мы решили проблему. Постарайтесь не слишком кружиться в голове от того, что я переключаю вкладки, но мы решили проблему того, что наш исполнительный помощник ничего не знает о нас или нашем бизнесе. Но теперь у нас есть новая проблема: он на самом деле не помнит тонких деталей или ваших предпочтений между сессиями, если вы вручную не обновляете этот файл claude.md. Так что вы можете видеть здесь, если мы скажем: "Мой любимый цвет — лавандовый", он, вероятно, скажет что-то вроде: "Понял, записал". >> Да, это имеет смысл, верно? Потому что он, и он добавляет, куда он это добавляет? >> Ну, он не добавляет, вот в чем дело. Так что мы можем сказать ему: "Мой любимый цвет — лавандовый", и он сказал: "Пользователь только что поделился этим, это шаг мышления. Это как будто пользователь только что поделился этим, >> это как будто ничего не нужно. Хорошо знать, я буду иметь это в виду." >> Но затем, если мы перейдем в новую сессию, та же папка, и мы спросим: "Какой мой любимый цвет?" Простите за опечатки. Он скажет: "Я понятия не имею, какой ваш любимый цвет." Даже несмотря на то, что мы только что сказали ему. И это проблема, знаете ли, потому что если вы работаете, знаете ли, у вас есть, например, руководитель отдела продаж или что-то в этом роде, и он постоянно неправильно подписывает ваши письма, и вы говорите ему, вы исправляете его, и вы говорите: "Никогда не подписывай письма словом 'удачи'. Говори 'теплые пожелания'". И он скажет: "Хорошо, понял, записал". Но затем на следующий день вы начинаете работать, и он делает то же самое снова. Это как будто мой агент сломан. Но на самом деле это не так. Он работает на основе этих файлов контекста в фоновом режиме. И если вы не обновляете его вручную, он не будет знать, как сохранить это предпочтение. Поэтому я люблю добавлять что-то вроде этого в свой файл agents.mnd. Так что это просто простая вещь. Вы можете поставить видео на паузу и скопировать ее, но я собираюсь убрать этот файл контекста на данный момент. Это было просто для иллюстрации этого примера добавления большего. Но мы работаем только с этим одним файлом на данный момент. Итак, я открою его, чтобы я мог его отредактировать. И я часто добавляю что-то внизу, например, этот маленький фрагмент. И это просто говорит: "На самом деле, знаете что? Я, пожалуй, добавлю его наверху, чтобы он был на первом месте для моего агента, потому что я думаю, что это очень важно." Итак, вы можете видеть, что я только что добавил это. Это просто говорит: "Прочитай все файлы в контексте. Прочитай memory.mmd. Это то, что вы узнали со временем. И затем, когда я исправляю вас или вы узнаете что-то новое, обновите соответствующий раздел в memory.mmd." И там есть пара мелочей. И это просто говорит: "Поддерживай memory.md в актуальном состоянии. Когда что-то меняется, обновляй это на месте и заменяй устаревшую информацию." Итак, мы можем нажать Command S, чтобы сохранить это. А затем я добавлю еще один файл здесь. Мы можем просто дублировать это. И этот я назову memory.m MD. А затем мы можем открыть этот. И я просто удалю весь этот контекст здесь. >> Кроме того, я просто сохраню эти разделы. Итак, memory MD — это, по сути, я имею в виду, это просто то, как это звучит, верно? Это, по сути, как вы хотите, знаете ли, если цель — создать, знаете ли, ИИ-сотрудников, которые делают для нас вещи, им нужно будет помнить наши предпочтения, верно? Хороший сотрудник помнит предпочтения. >> Именно. >> И учится со временем, и это не накапливается. Так что memory.md — это просто место, где вы можете просто убедиться, что со временем, знаете ли, ваш, что бы вы ни использовали co-work или что бы это ни было, оно накапливается, становится умнее. Итак, в конечном итоге >> вы можете пробовать такие вещи, как co-work, и вы не получаете хороших результатов, и большая часть этого заключается в том, что у вас нет >> клона MD и memory MD, установленных. >> Да. >> Установлены. >> Именно. Именно. И теперь дело в том, что некоторые из этих агентских обвязок начали добавлять эту систему памяти, которую мы делаем вручную, говоря ей обновляться. Некоторые из них имеют это встроенное автоматически, как open claw, и я считаю, что manis и некоторые другие имеют это встроенное автоматически, но все равно важно понимать, потому что это просто делает то же самое под капотом, за исключением того, что они просто настроили это для вас. >> Итак, у нас есть это здесь. У нас есть memory.m MD, наш claw.m MD. И затем теперь, если мы вернемся в co-work. Если мы сделаем новую сессию в той же папке и скажем: "Мой любимый цвет — лавандовый", лучше запомни. >> Ради демонстрации, я надеюсь, что это сделает то, что ему сказали. >> Он запомнит это. >> Вы можете видеть здесь, >> идеально. Он сказал: "Хорошо, я запомню это. Позвольте мне сохранить это в памяти." И теперь у вас есть этот большой файл памяти, который накапливается со временем. И будь то, например, ваш исполнительный помощник. Так что он может сохранять предпочтения, такие как, как подписывать письма, или не связываться с клиентами в Slack. Я всегда хочу держать клиентскую связь по электронной почте. Но если вы создаете, например, руководителя отдела маркетинга, это могут быть предпочтения о том, как вы любите структурировать свои объявления в Facebook Manager. Если вы создаете, если у вас есть папка, где вы работаете над веб-сайтом или приложением, это могут быть такие вещи, как "не используйте темный режим", и тогда он обновится. Так что он больше никогда не будет использовать темный режим. И они просто накапливаются со временем. Так что, когда вы начинаете создавать эти правила, >> количество ошибок уменьшается, и это просто накапливается и накапливается в течение недель и месяцев. Реми, вы видели, что некоторые из этих файлов memory MD становятся настолько большими, что в определенный момент это просто неэффективно? >> Отличный вопрос. Лично я еще не сталкивался с этим. Я не достиг этого порога. >> Но лучшая практика для этих файлов claw.md — держать их около, скажем, не более 200 строк. И да, я могу представить, что если бы вы начали накапливать это годами, вы бы в конечном итоге достигли точки, когда все правила мешают друг другу. >> И, знаете ли, вы, вероятно, могли бы пройти и сделать немного ручной очистки, но я еще не достиг этого порога. >> Круто. Так что людям не нужно беспокоиться о захламлении своей памяти. Я бы не слишком беспокоился. Я имею в виду, если он сохраняет такие вещи, как самые глупые мелочи, самые крошечные исправления, вы можете, возможно, обновить этот claw. MD, чтобы сказать: "Сохраняй только существенные исправления", знаете ли, и тогда у вас может быть немного больше контроля над тем, что он сохраняет. >> Так что это, вероятно, да. Да. Что бы я сделал там. Но как только вы настроите это, теперь, когда вы говорите что-то вроде: "Перестань писать так формально", он выполнит задачу, а затем обновит agents.mmd или в данном случае claw.md, чтобы сохранить тон как "неформальный", "никогда не формальный". И теперь в любых новых сессиях он будет сохранять это предпочтение со временем, что довольно круто. Итак, теперь у нас есть наш исполнительный помощник, настроенный с памятью, и мы дали ему его роль. Теперь нам нужно подключить наши инструменты, потому что по умолчанию большинство этих агентских обвязок просто имеют встроенный веб-поиск. Но если вы хотите начать связывать его с вашими инструментами, такими как Gmail, Calendar и всем остальным, где и достигаются реальные приросты производительности, вам нужно сделать это через то, что называется MCP. И я на самом деле получил объяснение MCP от Грега, когда вы приглашали >> Росса Майка? >> Росса Майка. Да. >> Да. Так что он дал отличное объяснение, и оно просто прекрасно легло мне на ум, и это, по сути, то, что до MCP ваш агент или ваш LLM, чтобы говорить с инструментами, должен был как бы выучить их язык, потому что Claude говорит по-английски, Notion говорит по-испански, Gmail — по-французски, ваш браузер говорит по-японски, а Slack говорит по-китайски, и он был способен подключаться к этим инструментам, но это требовало обширных пользовательских разработок, которые занимали много времени. Но затем Anthropic фактически создал MCP. Это правильно? >> Да, это так. Да. >> Да. >> Anthropic создал MCP, чтобы фактически выступать в качестве переводчика между вашими инструментами, чтобы Claude мог по-прежнему говорить по-английски, а ваши инструменты могли говорить на своих языках, а этот MCP говорит на всех языках и просто переводит ваши вызовы от вашего агента к инструменту, а затем от инструмента обратно к вашему агенту. Так что просто установите действительно простой стандартизированный способ подключения инструментов, и именно это мы будем использовать для подключения всех инструментов к нашему исполнительному помощнику. Итак, если мы вернемся в co-work, вы можете видеть, что Claude делает подключение ваших инструментов очень, очень простым. Вы можете просто перейти к коннекторам, просмотреть коннекторы, и у них есть сотни самых популярных приложений, которые вы, вероятно, используете, и вы можете просто, знаете ли, добавить их, войти. Это самоочевидно. Но я считаю, что codeex будет точно таким же. Вы знаете, вы можете перейти к навыкам или, если мы перейдем к настройкам, у них, вероятно, есть что-то вроде, а затем Manis — то же самое. Например, если мы перейдем в Manis, мы можем видеть, что мы можем подключать наши инструменты. Очень, очень похожий процесс. И затем то же самое с perplexity computer. Вы знаете, у вас есть ваши коннекторы, и вы можете подключить все свои инструменты здесь. Это просто все использует этот протокол контекста модели MCP. Итак, я уже до эпизода подключил все инструменты, которые я использую чаще всего, такие как Gmail, Google Calendar, Granola, Notion. Они все уже настроены как MCP. И теперь я собираюсь открыть эту папку "исполнительный помощник" в Claude Code, чтобы продемонстрировать, как все эти обвязки одинаковы и работают с вашими локальными файлами. И настоящий перспективный ИИ-стек — это просто наличие этих markdown-файлов на вашем компьютере. И причина, по которой я люблю работать с markdown-файлами, заключается в том, что это просто самый простой формат для вашего LLM, для вашего агента, чтобы фактически переварить и понять по сравнению с тем, если бы вы дали ему ваши файлы в формате docs или PDF. Поэтому я люблю использовать claude code в Visual Studio Code. >> Итак, вы можете видеть здесь, я просто собираюсь, это выглядит очень похоже на anti-gravity. Я просто собираюсь открыть нашу папку "исполнительный помощник" здесь. И то, как я вижу будущее всего этого, Грег, я думаю, что у каждого будет то, что я называю AIOS, как операционная система. И это будет просто накапливаться со временем, как вы видели с добавлением правил и уменьшением ошибок, но с добавлением ваших инструментов, а затем навыков, о которых мы поговорим, что, по сути, просто обучение ИИ вашим процессам. И я думаю, что у каждого будет своя операционная система ИИ, в которой они будут работать. И у каждого будут личные агенты и агенты для управления каждым отделом своей компании. И люди фактически перестанут использовать эти приложения. Например, я подключил Gmail, Google Drive, Calendar, Granola для заметок о встречах, Stripe для платежей, Notion для управления проектами, и я даже не захожу в эти инструменты anymore. Я просто сижу в Claude Code как в одном центральном месте. И пример здесь: я отправил себе перед эпизодом, я отправил себе электронное письмо от поддельного потенциального клиента, и я также ввел в Granola поддельную встречу с этим потенциальным клиенлом. Итак, теперь я могу сказать такие вещи, как, например, >> обобщить мой почтовый ящик за сегодня. >> Вы знаете, кто-то может спросить: "Насколько это действительно важно?" Знаете ли, является ли это такой высокоценной задачей? Какие высокоценные задачи вы на самом деле выполняете здесь? Так что я >> или или, возможно, вы получаете много электронных писем, знаете ли, >> Ну, если вы знаете, электронная почта — это большая вещь, если вы получаете много электронных писем, но просто имея все эти инструменты, подключенные в одном месте, и не переключаясь и не копируя и вставляя контекст. Итак, вы увидите пример здесь, верно? Итак, у нас есть "обобщить мой почтовый ящик за сегодня", что является одной из самых базовых задач агента. Но мы можем видеть, что это одна, которую я отправил раньше. У нас есть это одно письмо здесь, как наш звонок сегодня. Взволнован после вашего звонка, нужны следующие шаги. Итак, я могу просто сказать здесь, >> хорошо, отлично. Я просмотрел свои заметки о встрече с Малтоши за сегодня и затем составил электронное письмо с отправкой предложения и созданием платежной ссылки Stripe, а затем перешел в Notion и настроил проект. И где это начинает накапливаться еще больше, это когда вы начинаете создавать навыки для каждого из ваших процессов. Потому что каждый раз, когда я выполняю процесс, даже такой, как ручное составление запроса, и я знаю, что я снова сделаю это в какой-то момент, я затем превращу это в навык. И тогда в конечном итоге, если вы автоматизируете три-пять крошечных ручных процессов каждую неделю с помощью навыков, вы в конечном итоге автоматизируете всю свою жизнь с помощью этих агентов. >> Верно. Так что это не столько в "обобщить мои электронные письма", где это очень, очень ценно. Это там, где отправная точка, и затем мы хотим манипулировать этим и использовать это и углубляться. Вот когда >> подключение >> этих инструментов действительно ценно. >> И вы можете видеть здесь, что он сейчас подключает все мои инструменты. Итак, он зашел в Granola и нашел полную запись встречи о том, что мы прошли сегодня. >> Он сейчас заходит в Stripe, чтобы создать ссылку на продукт. >> >> и затем он заходит в Notion, чтобы настроить проект, а затем он создаст черновик, готовый для нас к отправке. что это действительно новый способ работы, верно? >> Да, это так. Это так ново, и я, и даже эта задача, она очень проста, верно? Просто отправка электронного письма на основе звонка со ссылкой на предложение и тому подобное. Но даже если вы можете сделать что-то в семь раз быстрее, не заходя во все эти инструменты, копируя заметки о встрече на страницу, чтобы дать ему контекст о вашей встрече, это действительно начинает накапливаться. Затем вы начинаете чувствовать, что неделя в день, а затем 7 недель в неделю. >> И вы складываете это за год, и вы будете на мили впереди всех остальных. >> И когда мы перейдем к навыкам, вы увидите, как это будет становиться еще лучше. Но, вы можете видеть здесь, он составил черновик электронного письма. Он извлек все эти сведения из нашего звонка в Granola, где я веду заметки о встречах. А затем он создал ссылку на оплату Stripe здесь, готовую к использованию. >> Это круто. А затем я могу просто сказать >> отправить это письмо, и оно будет использовать мою интеграцию Gmail, чтобы отправить его. >> >> это действительно круто. >> Это так. Эй, я думаю, это новый способ работы. И Коди Шнайдер, которого вы приглашали на подкаст на прошлой неделе, я видел его твит, и он сказал, что в будущем у каждого будет своя операционная система ИИ, подобная этой, и у вас будет 100-кратный сотрудник, потому что каждый придет на свою должность с уже существующей операционной системой ИИ, а затем создаст навыки для всех своих ручных процессов, аналогично тому, как я описывал, и будет продолжать создавать навыки каждую неделю для всего ручного, что возникает, пока в конечном итоге вся их жизнь и рабочая жизнь не будет автоматизирована. Отлично. Как вы можете видеть здесь, он теперь создал черновик здесь, в Gmail, готовый к отправке. И если мы довольны этим в платформе, я также могу просто попросить CL отправить его туда, а затем. >> Но тогда, что также становится действительно круто, это то, что я сейчас продемонстрирую, как я на самом деле создаю навыки для этих процессов. Итак, я знаю, что я много говорил о навыках до сих пор. Я хочу дать небольшой обзор того, что такое навыки. >> Да. >> Простейший способ думать о навыках — это SOP для ИИ. То есть, вы никогда >> это означает, что как только вы объяснили что-то один раз, вам никогда не придется объяснять это снова. Пример этого — без навыков, если вы создаете предложение для клиента, и вы находитесь в своем чате Claude или в любой другой агентской обвязке, которую вы используете, и вы просите его создать это предложение, вы, вероятно, будете много раз переписываться. >> Удалите, измените форматирование здесь. Используйте этот синий цвет для этой части. >> Поставьте цену внизу, а не наверху. И в конечном итоге, возможно, через 15 минут, полчаса, вы получите предложение, которым будете очень довольны, и отправите его. А затем на следующей неделе вы захотите написать еще одно предложение, но если вы не найдете ту же сессию и не будете работать в той же сессии, она полностью забудет все эти предпочтения. И даже если у вас есть эта система памяти, такие вещи вы действительно не хотите засорять свою память. Они лучше подходят в качестве навыков, что, по сути, упаковывает этот процесс в файл навыка. И в этом файле навыка, это, по сути, просто markdown-файл, который объясняет точный процесс, который вы прошли. Так что вы можете создать навык предложения, а затем каждый раз, когда вам нужно написать предложение, он просто берет этот навык, точно знает, что делать, и тогда вы можете получить это предложение так же каждый раз. >> Так навык — это как файл памяти? Как в чем разница между, по сути, memory MD и навыком? Как это просто, это просто файл memory MD для конкретной работы, которую нужно выполнить? >> Это почти точно так. И все эти агентские обвязки почти сейчас имеют навыки как функцию. Итак, вы можете видеть здесь, если мы перейдем в codeex, например, у них есть навыки здесь. >> То же самое с Claude. И когда вы работаете с этими агентскими обвязками, которые работают в основном локально с вашего компьютера, вы можете видеть здесь, что он фактически работает из этого скрытого файла под названием папка Claude skills. И это все навыки, которые я создал. Их тонны. И если мы откроем один, например, вот этот здесь, давайте найдем хороший. Например, у меня есть этот для написания вирусных хуков. И в этом навыке у нас есть файл навыка, который, по сути, является вашим memory.mmd, который объясняет точный процесс написания вирусных хуков. А затем он также упаковал здесь некоторые ссылки, такие как формулы хуков. >> Хорошо. Так подождите, как вы создали этот навык? >> Хорошо. Итак, есть два способа, которые я считаю полезными для создания навыков: один — это когда у вас есть идея навыка, который вы хотите создать с самого начала. Например, вирусные хуки, у меня был этот курс по вирусным хукам, который я транскрибировал, поместил его в Claude, и Claude имеет это по умолчанию. У него есть навык "создатель навыков". То же самое со всеми основными агентскими обвязками. У них будет навык "создатель навыков". Так что это своего рода "навыковая сепция". Вы используете навык "создатель навыков" и говорите: "Эй, возьми этот курс по вирусным хукам и создай навык вирусных хуков". И он может создать его так. Это один способ. А затем он упакует его аккуратно с этим skill.md. Он сделает все это для вас. >> Подождите, второй >> вы попросили его взять курс. >> Да, я загрузил курс, как полную транскрипцию курса. >> Буквально. >> И я сказал, >> да, на основе этого курса по вирусным хукам, создай мне
вирусный крючок навык >> и затем я использую это для моей команды контента. Так же, как мы создаем папку исполнительного ассистента, у меня есть папка под названием "команда контента", и у меня есть это >> это использует этот навык для меня. И второй способ создания навыков — это пройти процесс вручную один раз с Клодом, а затем, если вы знаете, что вам придется делать это снова, как в примере с предложением, вы можете просто сказать, как только вы выполнили задачу, эй, создай навык для того, что мы только что сделали, и он упакует этот процесс, через который вы прошли. И это второй основной способ, которым вы можете создавать навыки. >> Так что в вашем примере с вирусным крючком, если вы снова зайдете в эту папку, >> Да. >> Итак, у вас есть папка с ссылками. >> Да. Так что это, вероятно, было похоже на то, что было? Да, давайте откроем ее. Мне просто любопытно. >> Посмотрите здесь, это полная вещь о том, как >> Так это было из курса, немного испорчено. >> Да, это было в основном из курса, который я вложил в это. >> И вы попросили его создать папку с ссылками? Как люди должны думать о >> Нет, он просто сделал это. Он просто сделал это. Так что я думаю, что было бы здорово, если бы мы могли фактически продемонстрировать создание навыка в прямом эфире. Давайте сделаем это. >> Эм, и, например, как этот процесс здесь, эм, я мог бы создать навык под названием, скажем, навык ежедневного брифинга, вы знаете, который проходит и обобщает, скажем, ваш календарь, ваш почтовый ящик и ваши проекты в Notion и планирует ваш день для вас утром. И тогда вы можете запускать это по запланированной задаче, потому что, э, многие из этих агентов-хакерсов теперь начинают вводить запланированные задачи. Так что вы можете просто запускать его в 9:00 каждое утро. используйте мой навык ежедневного брифинга, чтобы подготовить меня к моему дню. Но я думаю, что еще один классный здесь, чтобы показать вам пример, верно, как я делаю эти навыки сложными, давайте просто скажем, что для этой вымышленной встречи, которая у меня была с этим человеком. Я могу сказать, эм, можешь ли ты составить электронное письмо? Я хочу сослаться на Мольтоши моему хорошему другу Себастьяну, у которого есть агентство по автоматизации ИИ, и он может лучше помочь им с их потребностями. А затем мы можем просто сказать, электронная почта Себастьяна, и мы можем просто сказать это, верно, и тогда теперь он сможет взять заметки из гранолы, весь контекст, а затем составить электронное письмо, связывающее этих двух, эм, потенциальных клиентов с другом, и вы знаете, у меня есть разные, скажем, реферальные вещи, настроенные таким образом, с людьми в маркетинговых агентствах, и это просто, скажем, небольшой ручной процесс, который занимает, может быть, 15 минут моего времени. Но тогда я могу просто сказать, я хочу, чтобы вы использовали свой навык создателя навыков и создали навык реферала Себастьяна, чтобы всякий раз, когда я прошу вас сослаться на кого-то Себастьяну, вы точно знали, что делать, и вы знали его адрес электронной почты, и тогда это создаст этот крошечный навык для нас, крошечный процесс, но это означает, что я знаю, что в будущем мне придется снова ссылаться на кого-то Себу. И даже если этот навык теперь сэкономит мне 15 минут, еще пять или шесть раз, >> они начинают накапливаться, когда вы создаете навыки для каждого маленького процесса в вашем бизнесе. >> Да. Я думаю, нам просто следует спросить себя, знаете ли вы, в нашей повседневной жизни, какие все задачи, которые нужно выполнить >> и какие все навыки нам нужны, как, какие повторяющиеся процессы или СОП, как вы >> говорили, а затем просто настроить как можно больше, верно, чтобы облегчить нашу жизнь. >> Точно. И чтобы дать вам небольшую демонстрацию здесь. Так что я как бы намекнул на структуру папок в начале видео, и вот она здесь. Так что у меня есть рабочие пространства AI с Remy, и, например, я могу открыть свою команду контента, и в этой папке у меня есть просто более сложная версия нашего исполнительного ассистента, но у нас есть наш claude.mmd здесь, который объясняет, эм, вы как бы главный оркестратор. у вас есть эти суб-агенты. Это просто более сложная версия того claude.mmd. Но у меня есть навык в этом для, скажем, анализа мета-рекламы. Так что это был процесс. Например, если вы владелец маркетингового агентства, это, вероятно, то, из чего вы можете черпать вдохновение. >> как анализ рекламы, знаете ли, взятие библиотек рекламы конкурентов, разбивка всех креативов >> и их целевых страниц. Так что я создал этот навык аналитика рекламы, где я буквально просто делаю аналитика рекламы, а затем вставляю, скажем, URL-адрес библиотеки рекламы, вот так, и я нажму "выполнить". И я сделал пример вчера с Udy, который является очень крупным ecom брендом, и он прошел и, по сути, собрал все это, сделал скриншоты всех целевых страниц. Он пошел и собрал всю рекламу, которую они запускают, все, скажем, 220. Затем он сделал полный глубокий анализ здесь всех рекламных объявлений, визуальный анализ, анализ копирайтинга, почему это сработало, что можно улучшить. Он, по сути, сделал разбивку всех целевых страниц со скриншотами. >> Угу. >> И он сделал мастер-отчет обо всем, что происходит. Так что он просто сделал полный разбор. И это был, скажем, ручной процесс, который я бы прошел, когда я раньше управлял своим маркетинговым агентством. И это, вероятно, заняло бы у меня три или четыре часа. А затем я прошел, чтобы создать этот навык, я прошел процесс один раз с Клодом. Как я начал свежую сессию и сказал: "Хорошо, перейди по этому URL-адресу библиотеки рекламы, собери это, сделай это, сделай это, сделай это в течение 2 часов." А затем, после того, как я закончил весь процесс, я просто сказал: "Используй свой навык создателя навыков, чтобы создать навык для анализа рекламы и упаковать весь процесс, через который мы только что прошли, как навык." И тогда теперь всякий раз, когда я хочу снова выполнить этот процесс, я могу просто вызвать навык, и он знает, что делать. >> что довольно круто. >> Безумно. Безумно. >> Абсолютно безумно. Так что теперь навык реферала Себастьяна в прямом эфире, и теперь всякий раз, когда я хочу снова сослаться на кого-то Себастьяну, я могу просто сказать, эм, да, сослаться на Себастьяна, и он просто начнет использовать, он будет использовать этот навык. Это пример, самый маленький процесс, но вы создаете такие вещи для всех этих маленьких задач, которые вы делаете изо дня в день. А затем он просто накапливается и накапливается и накапливается. И я уже могу придумать идею, где вы можете затем, вы можете связывать навыки вместе. Так что вы можете, например, иметь навык подготовки к встрече, который готовит вас к встрече, исследуя гостя >> и собирая некоторые пункты для обсуждения. У вас может быть навык исследования подкастов, например, Грег, для гостя, который приходит. И вы также можете создать навык утреннего брифинга. И в навыке утреннего брифинга вы можете сказать, если есть какие-либо встречи >> предстоящие или подкасты в моем дне, используйте навык исследования подкастов >> для исследования гостя, и вы можете, скажем, связывать их вместе >> и создавать действительно, действительно крутые рабочие процессы. >> Да. И вы можете сделать так, чтобы он отправлял вам электронное письмо, верно? >> Да. Точно. И теперь эти хакеры начинают становиться все более и более автономными. как они начинают добавлять, знаете ли, в машине они начинают добавлять, скажем, круиз-контроль и тому подобное. Теперь в большинстве этих хакеров вы можете планировать задачи >> как в co-work теперь, и вы можете, например, этот здесь, вы можете перейти к новому заданию, и я могу сказать, скажем, >> запустить мой навык утреннего брифинга, а затем установить его на выполнение каждое утро в 9:00. И тогда теперь это как бы автоматизированный рабочий процесс, который, скажем, у вас просто работает каждое утро, что довольно круто. >> Да, я делаю это прямо сейчас. Например, я покупаю новую машину прямо сейчас, и это как бы особенно уникальный >> цвет, который я хочу, и набор функций, и их просто нет в наличии. Так что, знаете ли, каждые 3 часа я >> я собираю все различные автомобильные торговые площадки >> и и затем я получаю уведомление, когда что-то появляется, и это безумно, верно? Это экономит мне. >> Я из тех людей, которые >> если бы у меня этого не было, я бы тратил час в день просто на проверку >> религиозно каждый раз, знаете ли, CarMax и cars.com и Autotrader и все эти веб-сайты и обновление, как сумасшедший. >> Эм, так что да, запланированный отличный пример, но знаете ли, это >> это навык, который был бы актуален для моего исполнительного ассистента. То же самое с той машиной. Это мог бы быть хороший навык исполнительного ассистента. Но тогда у меня есть эти более сложные навыки, созданные для, знаете ли, моей >> команды контента, тот, который собирает библиотеку рекламы. И тогда >> у меня есть, знаете ли, еженедельный навык исследования для моей команды новостной рассылки. И он запускается по расписанию каждый четверг утром, чтобы пойти и собрать, скажем, я создал навык. Так что он идет и собирает Twitter и Reddit, чтобы найти, что нового в ИИ. >> Но да, навыки настолько, настолько мощные. >> объедините их с вашим MCP, чтобы он мог использовать ваши инструменты, и тогда вы можете начать обучать своего агента всем процессам в вашем бизнесе. И я сделал >> сборку на OpenClaw для агента для управления мета-рекламой, и это стало довольно вирусным, и способ, которым я построил это, был со всеми этими ключевыми концепциями. Так что Open Claw работает точно так же. Так что я, я надеюсь, он не истек, но я удаленно получил доступ к моей панели Open Core, и вы можете видеть, что он просто работает на основе файла agents.mmd в фоновом режиме >> но вместо папки Claw он находится в папке Open Core, а затем у него есть пара других, у него есть memory.mmd, у него есть некоторые из этих других, которые он добавил, как Soul, который говорит ему его личность, и Identity, который говорит ему, кто он, но это та же концепция файла контекста Markdown, связывающего ваши инструменты и затем создающего навыки. Так что тот менеджер мета-рекламы, который стал довольно вирусным, я просто спланировал его с помощью Claude. Я сказал: "Я хочу, чтобы этот Open Core управлял моей мета-рекламой. Помоги мне написать файл agents.mmd, чтобы сказать ему, что ты мой медиа-байер мета-рекламы. Ты выполняешь эти процессы, и тогда я создал навыки. Так что я создал навык ad creative. >> Так что он знал, что нужно зайти в папку Dropbox и создать креативы. Я создал навык copywriting, так что он знал, как писать хороший копирайтинг для бизнеса. >> И я просто построил, их, вероятно, около 15 различных навыков, а затем я бы объединил запланированные задачи, которые являются cron jobs, с навыками и файлами контекста, а затем просто дал бы ему все необходимые инструменты. >> И просто следуя тому же процессу, что и мы только что прошли, чтобы построить исполнительного ассистента, у меня был Open Claw Meta Ads Media Buyer, который был крутым. >> Мне нравится. И для новичка, вы, скажем, рекомендуете людям, знаете ли, использовать Openclaw или им следует использовать co-work или manis и некоторые из тех, которые вы показали? >> Так что, отличный вопрос. Я бы сказал, что Openclaw, вероятно, один из самых сложных для изучения и настройки из этих хакеров. Я бы сказал, что coowork, вероятно, самый простой. >> Я думаю, Perplexity Computer. Вы сделали видео об этом. >> это довольно просто. То же самое с Man. >> >> Но я бы определенно научился >> и освоился с использованием, скажем, Claw Code или >> одного из этих других, прежде чем я начну играть с Open Claw. И я бы также >> имел все процессы, построенные в Claw Code сначала. Так что, например, тот исполнительный ассистент в течение следующих двух недель, я могу построить кучу навыков, таких как реферал Себастьяна, >> как ежедневный брифинг, подготовка к встрече и так далее, и так далее. А затем, как только я буду доволен тем, как все это функционирует в Claw Code, тогда я мог бы рассмотреть возможность переноса этого в Open Claw, где у него есть эта более автономная природа. Так что это примерно то, как я думаю об использовании Open Core и этих других хакеров. >> Да. Круто. Хорошо. Есть ли что-нибудь еще, что вы хотели бы >> охватить. >> Я имею в виду, на самом деле нет правильного или неправильного способа запускать их. >> это был исполнительный ассистент. У меня есть построенные для всех других отделов моего бизнеса, и тогда другие бизнесы, над которыми я работаю, у меня есть то же самое. >> И вы можете просто построить эту структуру с тем, что работает для вас. >> У вас есть, скажем, еще одна вещь, которую стоит упомянуть, это глобальный против уровня проекта, который я быстро пройду. Так что, скажем, те навыки, например, >> вы можете добавить их на глобальном уровне, что означает, что они применяются к каждому проекту, над которым вы работаете, будь то исполнительный ассистент, ваш глава маркетинга, и некоторые навыки вам нужны глобально, потому что вы можете использовать их в каждом чате >> как >> навык усечения, который я создал, который просто делает так, что всякий раз, когда я хочу что-то сделать короче, он делает это короче, не сжимая предложения, а просто удаляя предложения, которые не нужно там быть, и это то, что я хочу в каждой сессии. Так что у меня это есть в глобальном, но у вас могут быть навыки на уровне проекта, как тот >> навык реферала Себастьяна, я бы не хотел его со своим главой маркетинга, потому что он просто, скажем, засоряет контекст, и он вам там не нужен. >> Так что я бы имел это на уровне проекта, например. И у вас могут быть >> глобальные навыки против проектных навыков, глобальный >> claw.mmd против проектного claw.mmd. И то же самое с MCP. У вас могут быть глобальные MCP и проектные MCP. Это, вероятно, другая концепция, >> которую стоит обсудить. Но, честно говоря, кроме этого, это почти весь курс по агентам. >> Так что это просто тот цикл, который работает в фоновом режиме для завершения вашей задачи и подключения ваших инструментов, вашего контекста и LLM в одном месте. >> И я бы просто сказал, чтобы выяснить, для каких ролей вы хотите начать строить агента, зайдите в Claw или вашу любимую чат-модель, и пусть она поможет вам построить эти >> контекстные файлы через процесс в стиле интервью. Просто скажите: "Задавай мне вопросы, чтобы построить это". Я бы подключил все необходимые вам инструменты, а затем начал строить навыки через ежедневное использование, и тогда довольно скоро у вас могут быть довольно мощные ИИ-агенты, построенные для каждого >> аспекта и отдела вашего бизнеса. >> Реми, спасибо большое. Я включу ссылки >> в примечаниях к шоу в описании, где вы можете следить за ним, узнать его немного лучше, и >> я ценю, что вы пришли и дали немного соуса. Спасибо, чувак. >> Спасибо большое, что пригласили меня, Грег. Это здорово.