Сценарий целиком. Пунктирная метка перед абзацем — место вставки: полный экран (говорящей головы не видно) или поверх кадра (графика на кадре со спикером). Тайминг приблизительный, от начала урока. Исходник — IMG_7240.mp4.
Допустим, ты повторил готовый промпт и получил хороший результат. Завтра клиент приносит другую задачу, а готовой инструкции под неё нет. Что делать?
Здесь и нужен профессиональный навык: понимать, что спросить у клиента, какие материалы собрать, как поставить задачу нейросети и что проверить перед сдачей. С ним можно браться и за задачи, которых не было в уроках. Учится он как любой рабочий навык: на практике.
Ты пишешь ChatGPT: «Придумай вирусный сценарий Reels для моего блога» и получаешь общие советы, которые уже сто раз видел. У нейросети нет ни твоего блога, ни аудитории, ни удачных роликов, ни твоей манеры говорить, поэтому ей не на что опереться.
Теперь по-другому. Ты даёшь несколько своих публикаций, статистику, комментарии и описание продукта. Отмечаешь, какие ролики набрали просмотры, а какие провалились, и добавляешь примеры своей речи. Сначала просишь разбор: на какие темы люди реагируют, что заставляет их досматривать, какие вопросы повторяются. Только после этого просишь идеи на основе разбора.
Скажем, выясняется, что общие советы почти не обсуждают, а личные истории с конкретными ошибками сохраняют и пересылают. Ты выбираешь такую историю и просишь сценарий: тема, аудитория, факты и твоя подача уже заданы. Читаешь текст вслух и отмечаешь: здесь долго, здесь непонятно, здесь нужен пример, а эту фразу ты бы никогда не сказал. Даёшь правки и получаешь сценарий, который можно записывать.
Ты прошёл три шага: разобрался в задаче, подготовил материал, проверил и улучшил. Так строится почти любая работа с AI, от сценария до отчёта. Промптом при этом называют само задание нейросети: что нужно сделать, на каких данных и каким должен быть результат.
Дальше можно сохранить удачные примеры, правила своего стиля и порядок проверки. Получится Skill, то есть инструкция, по которой AI выполняет похожие задачи. В следующий раз не нужно заново объяснять, кто ты и какие тексты тебе нравятся: добавляешь новый материал и работаешь по отлаженным правилам. На этом держится расширенный пакет из первого урока: из одного интервью получаются сценарии роликов, посты и карусели, а ты проверяешь смысл и качество.
Когда AI подключён к рабочим инструментам, ему можно поручать действия. Так работает агент: получает задачу, использует разрешённые ему инструменты и выполняет шаги сам. Например, каждый понедельник он собирает доступную статистику, готовит отчёт о том, какие ролики сработали, сохраняет его в папку, а одобренные тобой публикации передаёт в сервис размещения. Правила задаёшь и результат принимаешь ты. Данные после публикации возвращаются в разбор, и следующая серия строится уже на них.
Ту же логику можно перенести на сайт. Клиент говорит: «Хочу красивый сайт». Ты выясняешь, что он продаёт, кому и какое действие должен совершить посетитель, передаёшь Codex материалы и задачу и получаешь первую версию. Открываешь её на телефоне: кнопку записи плохо видно, форма слишком длинная. Просишь сделать кнопку заметнее, оставить два поля и проверить отправку заявки, а потом проверяешь сам. Результат понятен: посетитель разобрался в предложении и может связаться с бизнесом.
С AI-помощником для продаж порядок тот же: собираешь сведения о продукте, цены и правила передачи разговора менеджеру, проверяешь на примерах обращений, исправляешь ошибки и подключаешь к работе. Клиенту ты можешь объяснить, как помощник устроен и что делать при сбое.
Каждый раз ты начинаешь с задачи, делаешь небольшую рабочую версию и проверяешь её. Новичок пытается получить всё одним запросом, и когда результат не устраивает, не знает, где искать причину. Ты видишь конкретный этап: не хватило исходных данных, задача поставлена размыто или не проверили важное действие. Поэтому заранее знать ответ на каждую проблему не нужно, достаточно разобраться и пройти следующий шаг. Инструменты будут меняться, а умение поставить задачу и довести её до результата переносится на новые проекты.
Именно это мы отрабатываем в обучении: сначала на твоих собственных задачах, потом на проектах, которые можно показать работодателю или клиенту либо внедрить в бизнес. В итоге у тебя есть портфолио: вот сайт, вот бот, вот приложение на телефоне, вот автоматизация. Ты открываешь любую работу и объясняешь, какую проблему она решает.
Если застрянешь, а застревают все, даже люди с опытом, куратор поможет найти причину, покажет, что проверить и как исправить. Ты доводишь работу до конца и понимаешь решение, поэтому в следующий раз узнаёшь похожую ситуацию. Так растёт самостоятельность: ты берёшься за задачи, которые раньше отдал бы подрядчику или отложил. Чтобы результат приносил деньги, нужно ещё уметь оценить работу, объяснить предложение клиенту, договориться и сдать проект, и это тоже часть обучения.
Разбираться во всём сразу не нужно, достаточно понять, где тебе нужна помощь. Дополни ту же анкету одним ответом: что сейчас больше всего мешает получать результат? Не знаешь, с чего начать, пробовал, но качество не устраивает, боишься техники или не понимаешь, как предложить услугу клиенту? Пиши как есть: ответ «не понимаю, с чего начать» подходит. Он поможет нам подготовиться к разговору о твоей задаче, а в следующем видео я расскажу, что разберём на стратегической сессии.