Команда ИИ-агентов для блога: инструменты, задачи и проверка

Попросили нейросеть сделать сайт. Она отчиталась: «Готово». Открываете страницу, а там не то предложение, неподходящие картинки и форма, которую ещё надо проверить. Генерация закончилась. Работа с результатом продолжается.

Для регулярного блога нужна понятная последовательность: дать помощнику свои материалы, поставить конкретную задачу, проверить факты и сохранить полезные правки. Тогда следующую публикацию можно готовить с учётом уже сделанной работы.

Я собираю свой ИИ-SMM-отдел и передаю нейросетям свои разговоры, карту смыслов и старые тексты. Мне интересно, как сделать помощь регулярной и сохранить собственный голос.

Ниже - инструменты, шаблоны заданий и разбор конверсий. У чужих цифр сохранён источник, у расчётов указаны допущения. В практической части можно проверить помощника на своих материалах.

Если хотите настраивать такой процесс с уроками и поддержкой, посмотрите как устроен мой клуб Нейроцех. В клубе работаем с контентом для экспертного блога, настройкой ИИ-помощников и проверкой результата.

Как устроить работу команды ИИ-агентов

ИИ-агентом здесь называют помощника, которому поручают работу с инструментами и материалами проекта. Например, подготовить страницу, собрать черновик публикации или проверить готовый файл. Возможности зависят от программы, подключённых инструментов и доступов.

В инструкции первого дня названы пять направлений: продукт, контент, трафик, воронки и дежурный. Последний собирает итоги и помогает следить за задачами. Отдельно разбирается проверка работы.

Для своего проекта я бы смотрел на каждый элемент через простой вопрос:

Можно начать с одной повторяющейся работы. Например, готовить черновик Telegram-поста из своих заметок. На ней проще понять, чего помощнику не хватает, чем сразу разбирать ошибки сайта, бота и десяти публикаций.

Какие инструменты использовать для работы

Для работы с материалами проекта можно использовать Claude Code или Codex, а дополнительные инструменты выбирать под конкретную задачу. В списке ниже есть программы из разобранного эфира. Начните с того, какую работу хотите поручить помощнику и чего ему для этого не хватает.

Основная среда и управление задачами

В показанных демонстрациях Иван запускал агентов сам. На вопрос участника он отдельно уточнил, что Hermes в этот момент ими не управляет. Его он предлагал подключать к процессу, который уже понятен и должен повторяться.

Инструменты для видео, сайтов и автоматизации

У yt-dlp и Whisper разные задачи. Первый может скачать существующие субтитры; второй распознаёт речь. Если в видео уже есть подходящий текст, отдельная расшифровка может не понадобиться.

Для локальной работы Иван также называл Ollama, Open WebUI и AnythingLLM. Ollama запускает модели, Open WebUI даёт интерфейс для общения с ними, AnythingLLM позволяет работать со своими документами и искать в них ответы.

В части визуального контента упоминались генерация изображений в ChatGPT, Blender для 3D и HeyGen для цифрового аватара. Remotion и HyperFrames Иван называл, отвечая о навыках для монтажа роликов через код. Упоминание инструмента в эфире ещё не означает, что его настройка целиком показана или входит в любой тариф.

Чтобы попробовать подход, я бы выбрал одну связку. Например, запись своего объяснения, распознавание речи и черновик поста по полученному тексту. Так можно проверить конкретную работу, прежде чем разбираться со всем каталогом.

Память проекта: что нейросети нужно знать о вас

Представьте консультанта по карьере. У него есть услуга разбора резюме, несколько хороших постов и список вопросов от клиентов. В новом чате он пишет: «Сделай продающий пост».

У нейросети нет его фактов. Зато есть представление о том, как обычно выглядят продающие посты. Так в тексте могут появиться неподтверждённые регалии, громкие результаты и предложение, которого у консультанта вообще нет.

Помощнику нужны сведения о проекте, собранные в память. Для начала я бы подготовил такой набор:

• Чем вы занимаетесь и кому помогаете.
• Что входит в конкретную услугу или продукт.
• Какие результаты действительно можете подтвердить.
• Где лежат ваши заметки, примеры работ и принятые тексты.
• Какие слова и обещания вам не подходят.

Есть и техническая деталь. Само наличие папки ещё не означает, что помощник прочитал её перед задачей. В документации Claude Code описаны файлы инструкций и автоматическая память, но подчёркивается: это контекст для работы, а не жёсткая гарантия исполнения. Поэтому стоит проверять, какие материалы агент использовал. Как устроена память в Claude Code.

В обычном чате упражнение ниже тоже можно выполнить: вставить карточку проекта прямо в сообщение. Переносить её в следующий разговор тогда придётся с учётом возможностей вашего сервиса.

Как превратить «мне не нравится» в полезную правку

Одна из применимых идей первого дня - сохранять обратную связь так, чтобы её можно было использовать в следующей работе. В материалах предлагается связка: правило, причина и способ применения.

Допустим, ИИ написал о консультации: «За одну встречу вы найдёте работу мечты». Вы такого не обещали.

Правку можно сформулировать предметно:

Правило: в описании консультации перечислять то, что человек получит на встрече. Гарантированное трудоустройство не обещать.

Причина: итог найма зависит и от работодателя. Я отвечаю за разбор и рекомендации в рамках своей услуги.

Как применять: перед выдачей текста сверять обещания с описанием консультации. Если результат там не указан, не добавлять его самостоятельно.

Это учебный пример, не случай из моей практики. По нему видно, что именно нужно изменить и как проверить следующий текст.

Я использую карту смыслов и правила голоса, потому что хочу сохранять в автоматизированном блоге свои мысли и язык. Исправленный абзац полезен сегодня. Понятное правило пригодится и для следующего поста, если помощник получит его перед работой.

Что проверять в демонстрациях ИИ-агентов

История с цветочным сайтом показывает работу владельца: он оценивает вариант, выбирает направление и уточняет задание. Это часть процесса, которую легко пропустить за скоростью генерации.

В транскрипции есть ещё два уточнения. Сергеев говорит, что в показанных демонстрациях сам запускает агентов; Hermes в этот момент ими не управляет.

Поэтому конкретную демонстрацию стоит оценивать отдельно от обещания будущей автоматизации. Для повторения важны исходные файлы, подключённые инструменты и доступный набор навыков. По одному эффектному результату трудно понять весь объём настройки.

У сайта, поста и бота разные способы проверки:

Сообщение «готово» удобно считать приглашением к этой проверке.

Разбор конверсий: исходные цифры и допущения

В эфире Иван называет и результаты своего проекта, и проценты для демонстрационных воронок. В конце, отвечая на вопрос о происхождении цифр калькуляторов, он прямо объясняет: это допущения и предпосылки. Фактическую аналитику он связывает с данными работающей воронки и платёжной системы.

Ниже у каждого примера указан статус цифр. Расчёты помогают понять механику; результаты своего проекта нужно измерять отдельно.

Бот нутрициолога: 10% в запись и 20% в сопровождение

Статус: проценты из объяснения демонстрационной воронки. В расшифровке этот фрагмент не сопровождается выгрузкой записей, посещений и оплат.

Иван описывает такой путь: человек заполняет разбор в боте, около 10% записываются на платную консультацию, а на консультации около 20% покупают личное сопровождение.

Для своей воронки здесь важно учесть ещё один этап: сколько записавшихся действительно пришли. Сквозная конверсия считается так: 10% × доля дошедших до консультации × 20%.

Вот условный расчёт для понимания. Из 1000 прошедших разбор записались 100 человек. Если пришли все 100, при конверсии консультации 20% получится 20 покупок, или 2% от исходной тысячи. Если пришли 80 человек, получится 16 покупок, или 1,6%. Доходимость 80% в этом примере добавлена для расчёта; Иван её в данном фрагменте не называл.

Так можно заметить пропущенный этап до того, как строить план продаж. Запись на встречу, состоявшаяся консультация и оплаченная услуга - три разных события.

Приложение с тестом: от миллиона просмотров к покупке

Статус: демонстрационный расчёт на допущениях. Иван предполагает выпуск 30 коротких роликов в месяц с размещением на трёх площадках и четырёх длинных видео на YouTube. Для этой модели он озвучивает миллион просмотров, 4000 переходов на тест, прохождение до конца 60% и покупку у 2,5% завершивших тест.

В таблице ниже для расчёта принято, что 4000 переходов соответствуют 4000 открытиям теста. Если между переходом и открытием есть потери, их нужно считать отдельным этапом.

В расшифровке Иван называет 51 покупку. По перечисленным выше условиям получается 60. Возможно, в устном объяснении пропущен этап или число распознано неверно. Без сверки с экраном демонстрации точный итог установить нельзя. Поэтому 51 покупку нельзя выдавать за подтверждённый результат этого проекта.

Иван также называет диапазоны 1-3% и 5-7% покупок среди дошедших до конца воронки. Это его ориентиры в объяснении; в данном фрагменте нет выборки проектов, по которой можно проверить эти диапазоны. Применять их как универсальную норму для своего продукта не стоит.

Звучащий рядом миллион рублей чистыми в год тоже относится к модели. Чтобы проверить прибыль, понадобятся фактические оплаты, расходы, возвраты и период расчёта.

Telegram: около 9000 пришли, около 5000 остались

Статус: со слов Ивана о своём проекте. Он говорит об аккаунте с 15 тысячами подписчиков, примерно 9000 перешедших в Telegram и около 5000 оставшихся после отписок. Отношение 9000 к 15 000 он называет 60%.

Если 9000 пришедших и 5000 оставшихся относятся к одной группе людей за один период, арифметически удержание составит 5000 / 9000 × 100 ≈ 56%. Это расчёт при указанном допущении. Период, состав группы и другие источники подписчиков по этому фрагменту установить нельзя.

Для своего канала я бы отдельно считал переходы по размеченной ссылке, новые подписки и отписки за выбранный срок. Тогда будет понятно, сколько людей пришло из конкретного материала и сколько осталось.

Чужие результаты: что известно об источнике цифр

Статус всех цифр в таблице: со слов Ивана. В рамках этого разбора нет доступа к его первичным выгрузкам трафика, продаж и расходов.

Оценку экономии в 5 млн рублей Иван получает через сравнение со стоимостью платного привлечения: 10 000 подписчиков × 500 рублей. Это денежный эквивалент по выбранной цене привлечения. Фактическая экономия зависит ещё от затрат на производство и распространение контента; чистую прибыль такое умножение не показывает.

Пример поискового CTR: как читать опубликованные данные

Источник вне первого эфира: таблица на сайте Ивана. В гайде о написании статей с ИИ он публикует показатели девяти страниц за период с 10 февраля по 10 августа 2026 года, по его описанию - из Яндекс.Вебмастера. Вот две строки из этой выборки:

Это опубликованные автором данные; первичная выгрузка в рамках нашего разбора не проверена. CTR считается как клики / показы × 100%. Он показывает, как часто по результату в поиске переходят на страницу. Конверсию в заявку или оплату нужно считать по следующим действиям.

Причину разницы между двумя страницами эти строки не объясняют. Для своего материала полезно зафиксировать запросы, показы, клики и период, а затем проверять конкретное изменение заголовка или содержания.

Пять приёмов для работы с ИИ-агентами

Одна вкладка - одна задача

Сначала структура и небольшой образец

Перед большой работой Иван просит цель, план, структуру и критику предложенного решения. В примере с сайтом он уточняет страницы и блоки до полной сборки.

Три строки о хорошем результате

Вот условный пример для страницы консультации: посетитель понимает, что входит во встречу; кнопка записи открывает форму; после отправки приходит подтверждение. Это уже можно проверить. Фраза «сделай хороший сайт» таких ориентиров не даёт.

После удачной задачи сохранить метод

Можно дать такое задание после проверки результата:

Сохрани метод выполнения этой задачи в отдельный файл.
Запиши необходимые материалы, порядок действий,
мои правки с причинами и проверки готового результата.
Укажи, для каких задач этот метод подходит.
Покажи, где лежит файл и как использовать его снова.

Так сохраняется проверенный способ работы. Сам файл не гарантирует, что агент всегда будет ему следовать: в следующем задании нужно передать инструкцию и снова посмотреть результат.

Проверять, что происходит после публикации

Это поводы для проверки, а не готовый диагноз. Сначала нужны фактические данные. Новые статьи сами по себе не объясняют, почему старые не приводят людей к продукту.

Шаблон постановки задачи ИИ-агенту

Чтобы применить идеи первого дня, можно заполнить три блока: контекст + задача + особенности и ограничения. Такой порядок я использую в своих заданиях. Шаблон ниже составлен по этой формуле для читателя статьи.

Подставьте свою задачу и материалы. Критерии результата опишите через то, что сможете открыть, прочитать или проверить.

КОНТЕКСТ

Мой проект и аудитория: [описать].
Что уже есть и что нужно изменить: [описать].
Материалы с фактами: [вставить текст или указать файлы].
Пример подходящего результата: [приложить и объяснить,
что именно в нём подходит].

ЗАДАЧА

Подготовь [один конкретный результат].
Нужный формат и место сохранения: [указать].
Результат готов, если: [перечислить проверки].

Сначала перечисли полученные материалы и предложи план.
Если не хватает данных, без которых задачу не выполнить,
задай вопросы. Затем подготовь [структуру или образец].
Полную работу продолжай после согласования образца.
В конце проверь результат по заданным критериям.

ОСОБЕННОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ

Факты, цены, условия и результаты бери из моих материалов.
Неизвестное отмечай, предположения называй предположениями.
Соблюдай [правила языка, объём, технические требования].
Публикацию, рассылку и платные действия согласуй отдельно.
При сдаче покажи результат, выполненные проверки
и то, что осталось нерешённым.

Например, для сайта критерием может быть отправленная тестовая заявка. Для текста - подтверждение фактов в исходных материалах и соблюдение объёма. Если задача небольшая и уже понятна, согласование отдельного образца можно убрать из шаблона.

Практика: проверьте ИИ-помощника на выдумки

Предлагаю начать с одного поста на основе ваших материалов. Сервер и команда из пяти агентов для этого упражнения не нужны. Мы проверяем постановку задачи и работу с фактами.

Шаг 1. Заполните карточку проекта

Скопируйте шаблон. Если ответа пока нет, оставьте «не указано».

МОЙ ПРОЕКТ

Чем я занимаюсь:
Кому помогаю:
Какой вопрос клиента разбираем в этом посте:
Что предлагаю читателю:
Что входит в предложение:
Цена и условия, если их нужно упомянуть:
Какие факты и результаты могу подтвердить:
Каких данных пока нет:
Какой следующий шаг предлагаю читателю:

МОИ МАТЕРИАЛЫ

Заметки или фрагмент расшифровки:
[вставить]

Пример моего текста, который мне нравится:
[вставить]

Для примера возьмём вымышленного консультанта по карьере. У него есть онлайн-разбор резюме на 60 минут. После встречи клиент получает список правок. Число клиентов, процент трудоустройства и цена в карточке не указаны.

Из этих данных можно объяснить состав услуги. Числа и обещание найма добавлять неоткуда.

Шаг 2. Дайте задание в трёх блоках

В своих задачах я использую порядок: контекст + задача + особенности и ограничения. Вот вариант для нашего упражнения:

КОНТЕКСТ

Ниже моя карточка проекта, заметки и пример текста.
Используй их как источники фактов и ориентир подачи.

[вставить заполненную карточку]

ЗАДАЧА

Подготовь один черновик Telegram-поста до 1200 символов.
Разбери вопрос клиента из карточки. Дай конкретное
объяснение и один применимый совет. Если предложение
связано с темой, добавь указанный мной следующий шаг.

Перед текстом коротко перечисли, какие материалы
получил и каких сведений не хватает для задачи.
После текста составь таблицу: фактическое утверждение
из поста - подтверждающий фрагмент моих материалов.

ОСОБЕННОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ

Пиши простыми словами. Сохраняй мою мысль и ориентируйся
на мой пример, не копируй его предложения.

Не придумывай стаж, число клиентов, отзывы, доход,
цену, дедлайн и гарантированный результат.

Условный пример прямо называй примером.
Если без недостающего факта текст потеряет смысл,
задай уточняющий вопрос. Иначе обойдись без этого факта.

Подготовь только черновик, без публикации и рассылки.

Таблица после поста нужна для вашей проверки. В опубликованный текст её переносить не надо.

Шаг 3. Сверьте текст, затем задайте неудобные вопросы

Откройте исходную карточку и сравните с ней каждую строку таблицы. Ссылка ИИ на источник сама по себе ещё не подтверждение: нужный факт должен действительно находиться в указанном фрагменте.

Затем попросите ответить только по карточке:

1. Сколько клиентов уже воспользовались услугой? Покажи подтверждающий фрагмент.
2. Какой результат гарантирован после консультации? Где он указан?
3. Что нужно передать тебе при следующей задаче, чтобы ты снова использовал эти сведения и правила?

В учебном примере число клиентов неизвестно. Трудоустройство не обещано. Если помощник признаёт отсутствие этих данных, он правильно выполнил эту часть проверки. Уверенный ответ с выдуманной цифрой - повод вернуть текст на доработку.

Это небольшая проверка одного задания. Она поможет обнаружить конкретный пробел, но не докажет надёжность помощника во всех будущих задачах.

Шаг 4. Сохраните одну полезную правку

Если обнаружили ошибку, запишите её:

Что было неверно:
Какое правило принимаем:
Почему оно нужно:
На каких задачах применять:
Пример правильной формулировки:
Где сохранено правило и как передать его помощнику:

В следующем задании дайте помощнику это правило и проверьте результат снова. Так у вас появится основа повторяемого процесса: исходные материалы, задача, проверка и понятная обратная связь.

Как перейти к внедрению в своём блоге

Начните с одной повторяющейся задачи. Например, подготовьте пост из своей заметки, проверьте факты и сохраните принятую версию вместе с правилами. Затем попробуйте повторить процесс на другом материале.

После настройки ИИ-агента для маркетинга начинаются задачи содержания: какие темы выбирать, как писать своим языком, какие рубрики вести, что поставить на обложку и что предложить читателю. Именно с этим я помогаю экспертам в Нейроцехе.

Я руководил SMM-отделами: ставил задачи сотрудникам, проверял тексты и монтаж, выбирал темы и показатели. Этот управленческий опыт использую в работе с ИИ-помощниками. Помощник готовит материал, а у владельца остаются направление работы и проверка качества.

Об источниках примеров и цифр

Часть демонстраций и объяснений разобрана по первому вечеру «Концентрата» Ивана Сергеева от 13 октября 2026 года. Его примеры и заявленные результаты остаются его примерами и заявлениями. Условные расчёты в статье подписаны отдельно; таблица поискового CTR взята из указанной выше публикации автора.

Задания для своего блога составлены для этой статьи по формуле «контекст + задача + особенности и ограничения». Они дают основу для проверки на ваших материалах.