Памятка руководителю · актуально на 06.08.2026
С чего начать, какие есть сервисы, что означают термины и где проходит граница между «интересно» и «работает».
ИИ уже год как вышел за пределы чата. Диалог — только первый уровень; дальше оболочки и агенты вокруг той же модели.
Это Вульф. Он появляется по дороге и говорит, как есть — особенно там, где принято приукрашивать.
Для руководителей, которые хотят разобраться в ИИ сами. Главным образом она про индивидуальное использование: как быстрее всего начать получать от ИИ пользу лично вам.
Часть вещей здесь сознательно упрощена. Корпоративное развёртывание, интеграции и риски безопасности разобраны поверхностно — на уровне здравого смысла и самосохранения.
Корпоративное внедрение без понимания того, как устроено индивидуальное использование, идёт тяжело. До сотрудников доводят уже продуманные инструкции под их конкретную работу — написать их можно, только пройдя этот путь самому.
Пять ступеней использования — эту шкалу мы даём в начале каждой программы. Ответьте на несколько вопросов: памятка подскажет, с какого раздела начинать, и откроет остальное.
Ответьте на вопрос — дальше откроются разделы памятки, подобранные под ваш уровень.
За этой областью невозможно уследить: она растёт экспоненциально, и вместе с ней меняется сама природа знаний и навыков. То, что было ценным умением год назад, пересчитывается быстрее, чем успевает обновиться должностная инструкция.
Отсюда честный вопрос: как измерить собственный уровень. Anthropic предложила для этого рамку AI Fluency 4D — четыре области, за которыми имеет смысл следить. Мы опираемся на неё, когда проектируем программы обучения.
Что отдать модели, а что оставить себе. Разбор собственной задачи начинается до промпта.
«Стоит ли отдавать это AI — и какую именно часть?»
Как объяснить задачу: результат, процесс, поведение.
«Понял бы эту постановку новый сотрудник в первый день?»
Как проверить результат, рассуждения и поведение модели.
«Это действительно хорошо — или просто уверенно написано?»
Кто отвечает: данные, прозрачность, выпуск результата.
«Готов ли я отвечать за то, что выпускаю под своим именем?»
По материалам «AI Fluency» © Anthropic · адаптация hakku.ai
Вывод из этой рамки неудобен для планирования. Побеждает не тот, кто выберет самую мощную модель. Не тот, кто купит самую дорогую подписку и самый мощный ноутбук. И не тот, кто дольше всех согласовывает с информационной безопасностью правильную архитектуру.
Побеждает тот, кто готов пробовать, получать результат, корректировать и повторять круг — пока не получит нужное.
Мы лично знаем людей, которые второй год собираются «наконец скачать ChatGPT». Это правда занятые люди, и возможность спокойно осваивать новое есть объективно не у всех. Но нас до сих пор удивляет, когда продакты крупных компаний, выпускники ВМК МГУ, говорят на встречах «DeepSeek галлюцинирует» и «ИИ не заменит продакта» — и на этом останавливаются. Рядом мы видим обратные примеры: люди без опыта в разработке за полгода выходят на уровень разработчика с многолетним стажем.
Эта памятка не пройдёт за вас первый круг. Она поможет сориентироваться в основных направлениях, чтобы вы его начали.
Первое, что нужно для работы с ИИ, — обычная цифровая гигиена. Её несложно завести, но нужно помнить и поддерживать: половина разочарований в ИИ начинается с тормозящего ноутбука, отвалившегося интернета и неоплаченной подписки. Пройдите короткий чек-лист и оцените свою готовность.
Видеокарта не нужна — модели считаются в облаке. Топовый ноутбук за 250 тысяч тоже не нужен, пока вы не собираетесь запускать модели локально: с ИИ вы читаете и сравниваете тексты, и решает здесь удобство экрана.
Работа с ИИ — непрерывный обмен с облаком: страница не «загрузилась и всё». Блокировки, белые списки и отключения стали бытовой реальностью — резервом придётся пользоваться регулярно.
Напомнить стоит: чаще всего первый заход ломается именно здесь — сервис открылся, войти не получается. Восстановление доступа посреди рабочего дня съедает больше времени, чем вся настройка.
Конкретные VPN-сервисы не называем и не рекомендуем. Самый надёжный вариант — собственный.
Способы оплаты зарубежных сервисов не советуем — это ваше решение и ваши риски. Часть работы закрывается рублёвыми сервисами: GigaChat, Алиса, MyMeet. Китайские модели снимают вопрос VPN, но не вопрос оплаты платных тарифов.
«Железо не разгонит модель. Она считается не у тебя.»
На старте ошибаются в две стороны. Первая: купить самый дорогой ноутбук, огромный монитор и подписку за $200 — а потом сесть и думать, что со всем этим делать. Модели считаются в облаке, ваш ноутбук только показывает результат: задача важнее инструмента.
Вторая: собираться строить агентов и трансформировать бизнес на старом ноутбуке ребёнка с пиратской Windows и неактивированным Office. Сам по себе это не барьер — работать будет. Но каждая мелочь цифровой гигиены, которая не закрыта, добавляет трения там, где вы этого не ждёте.
Сервисов на базе ИИ — десятки тысяч, и каждую неделю появляются новые. Полного списка не существует ни у кого. Здесь собрано то, чем имеет смысл начать пользоваться руководителю: фильтруйте по региону, типу и доступности из России, жмите на карточку — откроется сайт.
Два слова из фильтров, которые могут быть незнакомы. Кодинг-агенты — инструменты, которые сами создают и запускают файлы на вашем компьютере. Вайб-кодинг — сборка работающего приложения или страницы по текстовому описанию, без написания кода руками. Режим Work — корпоративный режим ассистента, в котором он работает с вашими файлами и рабочими данными. Всё это разбирается дальше; сейчас достаточно знать, что оно существует.
Цены в карточках — то, что вы платите за подписку. Из чего они складываются и почему один и тот же сервис может стоить и двадцать долларов, и десять тысяч, разбираем в разделе про токены.
След потерян. Сбросьте фильтр или запрос.Агентная среда, которая работает с любыми моделями. Ничего не нужно ставить на компьютер — всё в облаке, вход из браузера, без VPN и без международной карты.
Мы собрали её из трёх лет обучения людей работе с ИИ: сотни тренингов, тысячи участников и один и тот же список того, обо что люди спотыкаются на старте — доступ, оплата, установка, «а куда теперь нажимать». Каждый пункт этого списка в Cowork закрыт по умолчанию.
Сейчас продукт в альфе и открыт бесплатно. Заявленная цена после альфы — 2 990 ₽ за пользователя в месяц; для контура компании есть развёртывание на своём оборудовании.
Жанр «100 лучших промптов» продаётся хорошо и работает плохо. Причин две, и обе неустранимы.
Первая: модель недетерминирована. Один и тот же текст, отправленный дважды, даёт разные ответы. На наших тренингах группа из сорока человек вставляет один и тот же промпт — и получает сорок разных результатов. Так устроена технология.
Вторая: вы не знаете заранее, что модель недопоняла. Пока не увидите ответ, вы не можете угадать, какую именно часть задачи стоило описать подробнее. Час, потраченный на вылизывание промпта до отправки, — это час догадок.
Отсюда практическое правило: три коротких круга дают лучший результат, чем один длинный промпт. Написали, посмотрели, поправили то место, где модель ушла в сторону, повторили. Так вы правите по факту.
Паттерны ниже — чек-лист для первого захода. Их не нужно соблюдать все сразу: чем короче первый промпт, тем быстрее вы поймёте, чего в нём не хватило.
Кто отвечает и для кого результат. «Объясни совету директоров» и «объясни разработчику» дают разные тексты из одной и той же фактуры.
Что модель должна взять за основу. Конкретно: «отчёты команд за прошлую неделю», не «мои документы».
Таблица, список, письмо, слайд. Длина. Куда это пойдёт дальше — в почту, в комитет, в файл.
По чему вы поймёте, что результат годный. Самое пропускаемое поле — и самое полезное, когда доходит до проверки.
«Не пиши идеально. Пиши и смотри, что вышло.»
Побочный эффект недетерминированности, о который спотыкаются в группах: у соседа получилось лучше при том же промпте. Это не значит, что он умнее — значит, ему повезло с розыгрышем. Правильная реакция — прогнать ещё раз.
Два сценария, которые мы прогоняем на тренингах чаще всего. Оба разбиты на шаги: каждый шаг — отдельный круг, результат предыдущего идёт на вход следующему.
Вход: документ к заседанию, по возможности вместе с предыдущей версией.
На выходе — саммари для устного изложения и список слабых мест, которые лучше закрыть до заседания.
Вход: рабочая таблица, до нескольких тысяч строк. Excel или CSV.
«Возьми свой файл. На чужом примере ничего не поймёшь.»
Оба сценария имеет смысл прогонять на своих настоящих данных — с поправкой на врезку про конфиденциальность ниже. На демо-файле вы научитесь нажимать кнопки; на своём документе увидите, где инструмент реально экономит вам вечер.
Собрано по разборам после практик: три сбоя закрывают большую часть вопросов «у меня не получилось».
Симптом: ответ общий, будто документы никто не читал. Причина: источник описан размыто — «мои документы», «наши данные». Лечение: назвать конкретно — «отчёты команд за прошлую неделю», «файл выгрузки за июль».
Симптом: цитаты приезжают из соседнего проекта. Причина: в набор свалено слишком много всего сразу. Лечение: сузить до одной темы; лучше три базы по десять документов, чем одна на тридцать.
Симптом: собрали экран, он не работает и непонятно, где чинить. Причина: в первый заход попросили сразу всё. Лечение: держать 3–5 элементов. Это прототип для показа идеи.
«Не вышло — скажи точнее, куда бежать.»
Общее у всех трёх случаев одно: модель получила меньше конкретики, чем ей нужно, и достроила недостающее сама. Прежде чем менять инструмент или тариф, перечитайте свой запрос и спросите себя, понял бы его новый сотрудник в первый день.
Одна и та же модель работает по-разному в зависимости от режима. Переключение режима меняет результат сильнее, чем переход на модель посильнее, — и это первое, что стоит освоить после обычных промптов.
Модель отвечает сразу. Быстро и дёшево. Годится для всего, где вы и сами знаете ответ и вам нужна форма: письмо, выжимка, перевод, черновик.
Модель тратит время и токены на обдумывание до ответа. Заметно лучше на задачах с многими условиями: расчёты, сравнение вариантов, разбор противоречивых требований. На простом вопросе это плата без отдачи.
Модель уходит на несколько минут, сама ищет источники, читает их и возвращается с обзором и ссылками. Отдельный режим, а не просто поиск: полезен там, где нужен рынок, обзор практик или конкурентная картина.
Ассистент открывает вашу таблицу или документ, считает и дописывает результат прямо в файл. У разных вендоров называется по-разному, суть одна: результат остаётся в вашем формате, без ручного переноса.
Практическое правило: начинайте с обычного ответа. Если результат не устраивает по существу, включайте рассуждающий режим. Если задача требует внешних фактов и вы готовы подождать — Deep Research.
«Глубокий поиск — не значит правда.»
У Deep Research есть побочный эффект: обзор со ссылками выглядит настолько солидно, что его перестают проверять. Ссылки бывают битые, а пересказ источника — вольный. Открывайте два-три источника из списка, прежде чем нести обзор дальше.
«В чём разница между Opus и Cowork?» «А между GPT и Codex?» Это два разных слоя, и вопрос «что из них лучше» лишён смысла — как «что лучше, двигатель или автомобиль».
Готовый инструмент — интерфейс, память, работа с файлами, доступ в интернет, скиллы и коннекторы. Использует модель под капотом и превращает сгенерированный текст в выполненную работу.
«Мозг» — понимает и генерирует текст и код. Сама по себе не имеет ни памяти, ни возможности пользоваться инструментами: ответила и забыла.
Cowork использует Opus. Спрашивать надо «какой продукт под мою задачу» — уровень модели выбирается уже внутри него.
«Двигатель один, а доедешь ты по-разному.»
Один и тот же двигатель ставят в машины разных производителей. Но как далеко и как быстро вы уедете, зависит от машины целиком: подвески, колёс, коробки передач. У ИИ роль подвески играют среда, инструменты, скиллы и коннекторы — про них дальше.
Мощный двигатель в целом лучше: более сильная модель, как правило, даёт лучший результат. Но если считать деньги, самый мощный не всегда правильный выбор. С моделями ровно так же.
Моделей тысячи. Вендоров ИИ намного больше, чем сервисов из атласа; у каждого вендора внутри поколения есть 2–3 уровня модели, а поколения сменяются каждые три–шесть месяцев. Запомнить это невозможно.
Устройство линейки у всех одинаковое: «умный и дорогой» → «сбалансированный» → «быстрый и дешёвый». Для рутины берите младшую модель, для сложного анализа — старшую. Ниже — как это устроено у четырёх основных вендоров.
Актуальную расстановку смотрите на независимом рейтинге LM Arena — он меняется каждый месяц.
«Не гонись за номерами. Я всё равно бегу быстрее.»
Номера версий устаревают за недели, и гнаться за ними бессмысленно. Достаточно знать логику: у каждого вендора есть старшая, средняя и младшая модель. Разница между вендорами сегодня меньше, чем разница между тем, кто практикуется каждый день, и тем, кто выбирает идеальный инструмент.
Токен — единица измерения информации для языковой модели: больше буквы, меньше слова. В токенах меряют контекстное окно — сколько информации модель удерживает в пределах одного запроса, считая ваш вопрос, приложенные документы и собственный ответ. Самые передовые модели сегодня держат до миллиона токенов за раз — это примерно несколько книг. В этих же токенах считается цена. Попробуйте — вставьте текст:
Это приближённая разбивка для наглядности (русский «дороже» английского). Точное значение под конкретную модель — на tiktokenizer.vercel.app.
Одна и та же модель продаётся тремя разными способами, и разница в цене между ними измеряется порядками. Понимать, на каком уровне вы находитесь, важнее, чем знать цену конкретного тарифа.
Личный доступ через готовый продукт: ChatGPT, Claude, Gemini, MiniMax. Платите фиксированно, получаете лимит запросов — и лимит меняется динамически, вендор крутит его на ходу.
Самый дешёвый способ добраться до моделей: те же объёмы по API стоят кратно дороже.
Вам лично. Построить на подписке продукт нельзя: это доступ для человека за экраном, для системы нужен API.Оплата за фактически потраченные токены: напрямую у вендора или через агрегатор — OpenRouter, есть и российские. Сюда переходят, когда нужна автоматизация: агенты, потоковая обработка, ИИ внутри продукта.
Порядок цен здесь другой. При реальной нагрузке это сотни долларов в день, на серьёзном продукте — тысячи и десятки тысяч.
Разработчикам и продуктовым командам. Личные задачи руководителя сюда не доходят.Часть моделей — в основном китайские — можно скачать и развернуть на своём оборудовании: арендовать GPU в российском облаке (МТС, Cloud.ru, Яндекс Cloud) или пойти дальше и поставить машины в собственный дата-центр.
Мечта любого безопасника: данные не покидают контур. Цена соответствующая — миллионы и десятки миллионов рублей, плюс люди, которые всё это поддерживают.
Компаниям, которым внешние сервисы закрыты требованиями к данным.Чем ниже по списку — тем дороже и тем больше контроля. Начинать нужно сверху: подавляющее большинство личных задач руководителя закрывается на первом уровне, за двадцать долларов.
Лимит кончается ровно тогда, когда работа в разгаре. Четыре привычки, которые растягивают его в разы:
Для продвинутых есть отдельный приём — сжатие промпта. Самый известный представитель, Caveman, выбрасывает из запроса предсказуемую грамматику (артикли, связки, вводные обороты) и оставляет то, что несёт смысл: модели достаточно хорошо восстанавливают вычищенное сами.
Цифры разнятся сильнее, чем хотелось бы. Авторы метода заявляют 40–58% экономии; независимые замеры на реальных задачах кодинга дали 14–21%, а с учётом кеширования — около 39% за многошаговую сессию. Важная граница: на одиночном вопросе приём обходится дороже, чем его отсутствие, — выигрыш появляется в длинных сессиях и агентных цепочках, где промежуточные ответы накапливаются.
«Лимит нужно тратить. Он для этого и куплен.»
Ко всему списку выше — одна оговорка. Токены экономят ради того, чтобы лимит дожил до конца работы. Ради денег экономить не стоит: двадцатидолларовую подписку надо тратить. Среди практиков ходит шутка: если вы не выработали утренний лимит на стодолларовой подписке Claude — вы провели утро зря.
Шутка держится на простом факте: и $20, и $100 сегодня — это огромная субсидия. Вендоры бьются за долю рынка и отдают вычисления дешевле себестоимости; по API те же объёмы обошлись бы вам кратно дороже. Пока это так, невыработанный лимит — просто деньги, которые вы уже заплатили и не забрали.
Так будет не всегда. Стройте на первом уровне личные привычки, но не стройте бизнес-план: цена рано или поздно поедет к реальной.
Вокруг «второго мозга» наросло много слов: вики, база знаний, RAG, Zettelkasten, цифровой сад. Под всем этим лежит одна простая вещь — набор текстовых файлов .md в папке. Дальше вопрос только в том, кто их пишет и как они связаны.
.md — это обычный текст с простой разметкой: решётки для заголовков, звёздочки для списков. Открывается в чём угодно, читается глазами, ищется поиском по файлам. Рядом с ним второй рабочий формат — HTML: в него удобно складывать то, что нужно смотреть, а не только читать — дашборд, интерактивную таблицу, готовый отчёт. Оба формата модель пишет сама и сама же потом читает.
Куда класть. PARA как верхний уровень (проекты, области, ресурсы, архив), понятные имена файлов, ссылки между заметками. Здесь ломается меньше всего.
Раньше — вы сами, вечерами. Сдвиг 2026 года: вики пишет модель. Вы кидаете исходники и задаёте вопросы, агент структурирует, связывает и убирает дубли. Разгребание энтропии делегируется.
Поиск по базе: обычный, векторный или через рассуждение по длинным документам. Сюда же память-коннекторы. Слой технический, и без первых двух он бесполезен.
Путаница между этими слоями — главная причина, по которой «второй мозг» не взлетает. Человек покупает инструмент, получает слой 1 и ждёт, что заработают слои 2 и 3.
«Инструмент не главное. Главное — файлы.»
Obsidian и его собратья — приятные читалки поверх обычной папки с текстом, и хайп вокруг них сильно опережает их роль. Ценность создаёт содержимое файлов и то, что агент умеет по ним ходить. Можно годами выбирать идеальное приложение для заметок и не завести ни одной заметки, которую стоило бы прочитать.
Отсюда прямой мостик к следующему разделу: рабочая база знаний начинается с трёх файлов в папке и того, кто их поддерживает.
Допустим, вы решили осваивать всерьёз: у вас есть Codex, Claude Code, ChatGPT Work, Claude Cowork или hakku Cowork — и задачи посложнее одного вопроса в чат. Дальше понадобятся три файла в рабочей папке. Не настройка внутри сервиса, а обычные текстовые файлы, которые агент читает при каждом запуске.
AGENTS.md
Правила игры для агента: что это за папка, как связаны файлы, чего делать нельзя, что считается сделанной работой. Пишется один раз и правится по мере того, как вы находите новые грабли.
README.md
То же самое для человека: зачем всё это, из чего состоит, как запускать. Коллега открывает папку и понимает её без вас.
TODO.md
Список задач со статусами. Переживает закрытие сессии: завтра агент открывает файл и видит, что сделано и что осталось.
Правила из AGENTS.md уточняются вглубь: в подпапке лежит свой файл, и ближний к задаче побеждает. Так проект обрастает контекстом постепенно, без одного гигантского документа.
Дальше к трём файлам добавляются ещё два, если задача сложная: requirements.md — что и зачем делаем, architecture.md — как устроено. Порядок важен: сначала требования, потом архитектура, потом правила для агента. Проектировать архитектуру, не зная задачи, не получается ни у людей, ни у моделей.
«Файл, который написал я сам, стоит меньше твоего.»
Единственное строгое исследование эффекта таких файлов (ETH Zurich, февраль 2026) дало неприятный результат: файлы, сгенерированные самим ИИ по команде вроде /init, работают хуже, чем полное их отсутствие. Написанные человеком дают прибавку. Автогенерация экономит десять минут и обходится дороже — писать эти три файла нужно руками.
Ещё одна деталь, о которой мало кто предупреждает: соблюдение правил падает по ходу сессии. Эксперимент на 1650 сессиях показал, что с каждой следующей задачей внутри одного разговора шанс, что агент выполнит записанное правило, снижается. Длинная сессия вредит сильнее длинного файла — начинайте новую, когда чувствуете, что агент «поплыл».
«Запиши один раз. Дальше я прочитаю сам.»
Именно здесь личное использование превращается в институциональное. Промпт живёт в вашей переписке и умирает вместе с ней; файл в папке открывает коллега, у которого доступа к вашей переписке нет.
Четыре слова, которые путают чаще всего. На деле это лестница: от разовой команды к системе, которая работает сама. Нажмите на ступень, чтобы раскрыть.
Чем выше по лестнице — тем меньше ручного труда и тем меньше всё зависит от конкретного человека: работа встроена в процесс, воспроизводима и улучшается от запуска к запуску.
То же самое таблицей — плюс память, которая стоит рядом с лестницей и чаще всего путается со скиллом. Смотрите нижнюю строку: кадровый аналог объясняет разницу быстрее определений.
| Сущность | Что это | Сколько живёт | Кто владеет | Кадровый аналог |
|---|---|---|---|---|
| Промпт | разовое поручение | до конца чата | автор запроса | поручение в коридоре |
| Память (AGENTS.md) | знание функции | годами, правится | руководитель функции | вводный курс и стандарты |
| Скилл | процедура на операцию | версиями | эксперт-владелец | инструкция на процедуру |
| Агент | рабочее место, где всё сходится | пока нужна роль | функция | должность |
| MCP-коннектор | доступ в систему | пока не отозван доступ | ИТ и безопасность | учётка и право подписи |
Короткие определения ключевых терминов. Нажмите на термин.
План на первую неделю, который мы даём в конце каждой программы. Он короткий намеренно.
Через неделю станет понятно, где инструмент реально экономит время, а где вы уговариваете себя, что экономит. Это и есть ваш первый круг.
Эта памятка заканчивается там, где начинается интересное. MCP-коннекторы, из чего собран скилл, риски и промпт-инъекции, по каким критериям компания выбирает инструмент, сколько стоит приёмка и почему собранная библиотека может оказаться никому не нужной — во второй части.
Она приходит в сообществе hakku.ai — первый месяц бесплатно.
Любой внешний сервис получает то, что вы в него загружаете. Персональные данные, банковскую и коммерческую тайну во внешние сервисы не загружаем. Сомневаетесь по файлу — считайте, что «нет», берите обезличенный или демо-файл. Правила внутреннего контура определяет служба безопасности вашей компании — они приоритетнее этой памятки. По конкретному VPN и способам оплаты рекомендаций не даём — про личный опыт можно спросить у @nklypsernk.
Всё, на что опирается эта памятка, и куда идти за первоисточником. Официальные справки — на русском там, где он есть.
Мы регулярно разбираем новые инструменты и практику ИИ. Наведите камеру — подпишитесь.