Колонка «Архитектура» — красная у всех, включая собственника. Никто в команде не вышел за пределы ручной работы в окне чата. Главный фокус программы: учить не промптингу, а системности и автоматизации.
03Выводы
Ключевые выводы по команде
1
Архитектура — провал у всех
Ни один участник не выстроил систему вокруг AI. Даже сильнейший работает вручную.
2
Есть на кого опереться
Собственник — самый сильный в команде. Один сотрудник — единственный применяет кросс-проверку моделей.
3
Фактчекинг — общая зона риска
Часть команды принимает результат модели без проверки. Нужен модуль по верификации.
4
Лидер и зона внимания
Собственник задаёт планку роста. Один участник — на самом старте, нужен фундамент цифровой гигиены.
04Программа
Обзор программы обучения
Аудит показал, откуда мы стартуем. Дальше — 11 недель обучения, по которым сейчас пройдёмся модуль за модулем.
М1
Систематизация + Процесс #1 · Недели 3–5
М2
Сложные потоки + Аналитика + Процесс #2 · Недели 6–8
М3
Агентский слой + Процесс #3 · Недели 9–11
Формат каждого модуля
Сессия 1 (обучение) → практика с поддержкой → Сессия 2 (разбор) → готовый артефакт
Глубокий анализ рынка/конкурентов, оценка качества AI-результатов
★ Mini-Demo #2 (неделя 8) — защита нового процесса
Gate 2→3: Процесс #2 в production · Команда умеет запускать AI на долгих задачах
М3Недели 9–11 · финал
Агентский слой + Процесс #3
НЕД 9:/multi-agent/agent-retro→НЕД 10:/council/autoresearch→НЕД 11:Demo Day
Мультиагентные сценарии
Несколько AI-агентов параллельно на одну задачу
Улучшение агентов + совет
Разбор ошибок, Council с разными ролями
Автономное исследование
AI сам исследует рынок и тренды
🏆 Demo Day (неделя 11) — защита лучшего процесса · Дельта vs baseline · AI Champion
Урок 1 · Блок 2
Ландшафт AI-систем и Токеномика
Экосистемы моделей, как считаются токены, и почему результат зависит от человека, а не от модели.
04Теория
Что такое LLM
Статистическая система, обученная предсказывать следующий токен на основе гигантского объёма текста. То есть всё, что делает модель — это очень качественное, очень сложное угадывание того, что должно идти дальше.
Гигантский массив текста
Книги, статьи, код, диалоги — весь объём обучения
→
Паттерны и веса модели
Статистические связи между токенами
Ваш запрос
Начало последовательности токенов
→
Ответ модели
Предсказанное продолжение, токен за токеном
04Теория
Откуда это взялось
2017
Transformer
Google, архитектура-основа
2020
GPT-3
OpenAI
2022
ChatGPT
Массовый взрыв интереса
2023+
Гонка
Gemini, Claude, др.
04Ландшафт
Карта экосистем: 3 слоя
Три слоя одной системы, снизу вверх. Нажмите «+», чтобы раскрыть, что входит в каждый.
Anthropic Claude: Haiku, Sonnet, Opus, Fable
OpenAI GPT: серия 5.x + mini/nano
Google Gemini: Pro, Flash
Другие DeepSeek, Qwen, Grok, GLM
Anthropic Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork, Claude в Chrome/Excel/PowerPoint
Google Gemini app, NotebookLM, Antigravity, AI Studio
OpenAI ChatGPT, Codex, Atlas, Sora
Разработка Cursor, Windsurf
Автоматизация n8n, Make, Zapier
Поиск Perplexity
Мостик: ось «Архитектура» из Блока 1 = дошли ли вы хотя бы до слоя 2-3?
04Ландшафт
Как в целом различаются системы
Claude
Точность рассуждения, код, большие документы. Самая зрелая dev-экосистема.
GPT
Мультимодальность, самая широкая сеть интеграций.
Gemini
Огромный контекст, глубокая интеграция с Google.
Разрыв на пределе минимальный. Решают цена, контекст, экосистема и тип задачи — не рейтинг.
05Токеномика
Что такое токен
Токен — минимальная единица текста, которую видит модель: часть слова, целое слово или знак препинания. Модель не читает текст целиком — она читает такие куски, и именно в токенах измеряется весь объём разговора и его стоимость. В среднем один токен ≈ 0,75 слова.
tokenization→token + ization
Слово «tokenization» разбилось на два токена. Частые слова остаются целыми, редкие или составные — режутся на куски.
Алгоритм BPE: придуман в 1994 для сжатия данных, адаптирован под LLM в 2016.
Разные модели токенизируют текст по-разному → разница в цене за один и тот же текст.
05Токеномика
Что заполняет контекстное окно
Системный промпт
История сообщений
Инструменты / документы
Ответ модели
Context rot
Чем длиннее разговор, тем хуже модель помнит середину. Больше контекста ≠ лучше.
05Токеномика
Токеномика в Claude Code
CLAUDE.md
Грузится в КАЖДЫЙ ход разговора — самый дорогой кусок контекста
Субагент
Отдельное контекстное окно — не засоряет основной разговор
/clear
/compact
/context
05Токеномика
Цены моделей
Модель
Вход / млн
Выход / млн
Haiku 4.5
$1
$5
Sonnet 5*
$2
$10
Opus 4.8
$5
$25
Fable 5
$10
$50
Выход ≈ в 5× дороже входа
Кэш промпта: экономия до 90%
06Human+AI
Не инструмент — а то, как им пользуешься
Технический контекст
CLAUDE.md, база, архитектура
+
Человеческий контекст
Как мыслю, что проседает
=
Единый контекст агента
06Human+AI
15 моделей поведения
Диагностика — форс-чойс, не самооценка «от 1 до 5». Раскройте каждый блок.
ГибкостьМотивация на достиженияУравновешенностьЖизнерадостностьДеятельность
07Практика
[Название слайда — заполнить]
Ожидает технический файл empathy-onboarding (ссылка на установку, точные шаги)
Урок 1 · Блок 3
Технический сетап
Что такое Skill, как устроено прогрессивное раскрытие, как запустить онбординг.
08Skills
Что такое Skill
Папка с одним файлом внутри, SKILL.md, которая учит Claude делать что-то конкретное определённым способом.
📁 Папка
→
SKILL.md
→
Claude делает задачу по этой инструкции
Аналогия: онбординг-памятка для нового сотрудника — один раз написали, дальше просто ссылаетесь.
08Skills
Из чего состоит SKILL.md
Заголовок (frontmatter)
Метаданные: имя и описание. Формально необязательны, но без описания скилл просто не найдётся — именно по нему Claude понимает, когда его доставать.
Тело файла
Сама инструкция — что делать шаг за шагом.
Имя папки само становится командой, которую можно ввести.
08Skills
Прогрессивное раскрытие: 3 уровня
Механизм, который делает это дешёвым. Раскройте каждый уровень.
В начале сессии загружаются только имя и описание каждого скилла — буквально пара строк.
Когда задача совпадает с описанием — подгружается полное тело инструкции.
Скрипты, шаблоны — подгружаются только тогда, когда реально понадобились. Пример: PDF-скилл со скриптом заполнения формы — Claude запускает его напрямую, не загружая код в разговор.
08Skills
Где живут скиллы
Личный
Только у вас, на всех ваших проектах
Проектный
Доступно всей команде через общий проект
Корпоративный
Централизованная настройка для всей организации
08Skills
Skill vs CLAUDE.md vs MCP vs субагент
Инструмент
Что делает
CLAUDE.md
Грузится в каждую сессию всегда, целиком
Skill
Только когда задача подходит
MCP-сервер
Даёт новые возможности — доступ к внешним сервисам
Субагент
Отдельный работник со своим контекстным окном
Правило: применимо не ко всем задачам, а только к одной конкретной → повод сделать skill, а не раздувать CLAUDE.md.
08Skills
Скиллы М1: что впереди на неделях 3–5
Не абстракция — конкретные скиллы вашей программы. Раскройте каждый.
Разобраться, почему AI иногда отвечает плохо, и научиться управлять тем, что грузится в разговор.
Разбор итогов дня и недели вместе с AI.
Автоматический дневник рабочих итогов.
Разбить свой рабочий процесс на понятные AI шаги, прежде чем его автоматизировать.
Настройка самого workflow-автоматизации на основе разобранных шагов.
Это именно то, что вы будете проходить в М1 — уже не абстрактная теория, а конкретные инструменты под ваш первый процесс.
08Skills
Запуск скилла онбординга
Зачем это нужно
Мы не хотим, чтобы агент был одинаковым для всех шестерых. Этот скилл — единственный способ агенту узнать, с кем именно он работает.
Квиз 15 моделей форс-чойс, ~10 мин
→
Профиль
→
personality.md
Вызов: слэш-команда с именем скилла ИЛИ «хочу пройти онбординг» естественным языком. Практика на уроке — 5 минут, доделать дома.
Урок 1 · Блок 4
MCP — агент обретает руки
Архитектура протокола, ваши токены как инструменты агента, безопасность.
09MCP
Метафора: мозг и руки
Мозг
Мышление, CLAUDE.md, personality.md
→
Руки
Действие во внешнем мире
До сих пор агент только рассуждал внутри разговора — не мог сам отправить сообщение или создать событие.
09MCP
Что такое MCP
Открытый стандарт, представлен Anthropic в ноябре 2024 года. С декабря 2025 передан в открытую организацию Agentic AI Foundation — это уже не фишка одной компании, а общая инфраструктура индустрии.
N моделей × M инструментов
Без протокола — отдельная интеграция под каждую пару
→
MCP
Единый разъём — как USB вместо проприетарных кабелей
09MCP
Архитектура: три участника
Хост
Приложение, ведущее разговор с моделью — у нас это Claude Code
Клиент
Часть внутри хоста, держит связь с конкретным сервером
Сервер
Даёт конкретные возможности — Telegram, почта, календарь
Инструменты — руки: не «прочитать», а «сделать»
Ресурсы — данные для чтения
Шаблоны — под типовые сценарии
09MCP
Ваши токены — это и есть руки агента
🤖
Telegram Токен через BotFather — право читать сообщения и отвечать от имени бота
📧
Почта Пароль приложения — право читать/отправлять письма без вашего основного пароля
📅
Календарь Чтение событий и создание новых прямо из разговора
Ничего не публикуется — всё остаётся локально. Явное согласие пользователя встроено в сам протокол.
10Безопасность
Разрешения: как это работает
Claude Code в любой ситуации за пределами разговора — записать файл, выполнить команду, подключиться к сервису — сначала спросит разрешение. Он не действует за спиной.
Непонятно, зачем?
→
«Зачем тебе это нужно?»
→
Убедительно?
→
Разрешаем / Отклоняем
10Безопасность
Правила работы с ключами
Только в специально отведённое место настройки.
Если один скомпрометирован — ущерб ограничится только им.
Официальные плагины, а не случайные пакеты. Январь 2026: поддельный сервер в открытом репозитории перехватывал API-ключи через переменные окружения.
Если есть выбор «только чтение» / «изменение» — по умолчанию чтение.
Отключайте то, чем давно не пользуетесь.
Мы не просим вас становиться специалистами по кибербезопасности. Мы просим ровно одну вещь — не разрешать то, что вы не понимаете.
10Практика
Практика: какие задачи можно решать через MCP
Живая демонстрация: получаем токен через BotFather → устанавливаем плагин → подключаем → показываем момент запроса разрешения
11Домашнее задание
Домашнее задание
1
Завершить онбординг и запустить своего агента
Дойти до конца квиза 15 моделей поведения, экспортировать профиль в JSON и подключить его в Claude Code — так, чтобы личный агент учитывал ваш профиль при работе.
2
Подключить MCP
Подключить Telegram, Google Календарь и почту по инструкции — пройти пейринг и осознанно подтвердить нужные разрешения.
3
Выбрать процесс для автоматизации
Определить один рабочий процесс, который можно закрыть через подключённый MCP-канал, и описать, как именно агент будет в нём участвовать.
Урок 1
Вопросы
Что осталось непонятным? Что хотите обсудить подробнее?