Разговорное программирование — блог

ИИ для разбора почты: как настроить сортировку писем без кода

Илья Лочканов — Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT

Электронная почта для большинства предпринимателей и специалистов давно превратилась в неконтролируемый чёрный ящик. Каждое утро начинается одинаково: ты открываешь входящие, а там — мешанина из рекламных рассылок, важных писем от клиентов, счетов от бухгалтерии, уведомлений от сервисов и откровенного спама. В этой лавине легко потерять ключевую заявку, которая могла бы принести бизнесу прибыль, или забыть ответить на срочный запрос партнёра. Попытки навести порядок вручную с помощью папок и ярлыков спасают ненадолго, а нанять личного помощника для разбора писем стоит дорого.

Обычный человек, наслушавшись новостей о развитии технологий, идёт искать решение в интернете. Он видит сложные туториалы, где программисты предлагают развернуть в терминале инструмент вроде Claude Code (техническая утилита, созданная специально для разработчиков), прописать скрипты на Node.js или настроить серверные триггеры. Но для 100% гуманитария или владельца небольшого магазина этот путь закрыт: у него нет времени изучать синтаксис программирования, покупать зарубежные прокси, настраивать VPN и искать иностранные банковские карты для оплаты API-ключей.

Но выход есть. Сегодня, благодаря развитию разговорного программирования, каждый может настроить умного ИИ-агента для своего почтового ящика всего за один вечер. Без написания кода, без VPN и с оплатой в рублях. Твой новый ИИ-ассистент будет сам читать письма, отсеивать мусор, писать идеальные черновики ответов и готовить для тебя короткую выжимку главного за день.

Почему стандартные правила почты больше не работают

Раньше мы пытались автоматизировать почту с помощью встроенных правил и фильтров. В любом почтовом клиенте можно настроить логику: «если в теме письма есть слово Счёт, перенести в папку Бухгалтерия». Но эти правила глупы и прямолинейны. Они ломаются в ту же секунду, когда клиент присылает счёт с темой «Договор и оплата за май» или задаёт важный вопрос в письме с темой «Привет».

Встроенные роботы не умеют читать контекст и понимать человеческий язык. Они действуют по жёстким шаблонам и часто отправляют в спам то, что является горячей заявкой, или пропускают рекламную рассылку, замаскированную под личное обращение.

ИИ-агент работает принципиально иначе. Он не ищет отдельные слова-маркеры. Он полностью читает текст письма, понимает его смысл, интонацию отправителя и важность задачи. По сути, нейросеть разбор писем производит на уровне опытного секретаря: она понимает разницу между вежливым отказом, коммерческим предложением о сотрудничестве, жалобой разгневанного клиента и автоматической системной ошибкой.

Три сценария разбора почты, которые можно настроить уже сегодня

Связывая свой почтовый ящик с ИИ-агентом, ты перекладываешь на него три самые нудные задачи, которые ежедневно съедают до двух часов твоего времени.

1. Ежедневный умный дайджест входящих

Вместо того чтобы просматривать вручную сотню писем, ты получаешь в Telegram одну короткую и структурированную сводку. Агент сканирует твою почту раз в день (например, в 9:00 утра) и присылает сообщение следующего формата:

Горячие лиды (2 шт.): Заявка от ООО «Вектор» на поставку оборудования и запрос цены от частного лица.
Срочные задачи (1 шт.): Бухгалтер просит подписать акт сверки до обеда.
Информационное (5 шт.): Отчёты от маркетплейсов, уведомление об изменении тарифов банка.
В спам (45 шт.): Рекламные рассылки, холодные предложения услуг.

Такая сортировка почты ии позволяет тебе за 30 секунд оценить картину дня и сразу перейти к самым критическим делам. Стоимость составления такой еженедельной или ежедневной сводки на базовой модели DeepSeek V4 Pro обходится всего в 6 рублей за один полный прогон, что делает технологию доступной для любого микробизнеса.

2. Подготовка идеальных черновиков ответов

Самая выматывающая часть работы с почтой — писать ответы на однотипные вопросы. «Сколько стоит доставка?», «Какие сроки изготовления?», «Работаете ли вы с НДС?».

ИИ помощник почта умеет анализировать входящие запросы, сверяться с твоей базой знаний (например, прайс-листом или файлом с условиями работы) и писать грамотный, вежливый ответ в деловом стиле за 3–5 секунд. При этом робот работает в безопасном режиме: он не отправляет письмо клиенту напрямую без твоего ведома. Он создаёт черновик ответа прямо в твоём почтовом ящике или присылает его тебе в Telegram. Тебе остаётся только пробежать глазами текст, нажать кнопку «Одобрить» — и письмо улетает адресату.

О том, как правильно формулировать указания для роботов, чтобы они писали человеческим языком, мы подробно рассказывали в статье про способы правильного общения с ИИ.

3. Автоматическая маршрутизация и фильтрация спама

Современные спам-фильтры научились отсекать очевидный мусор, но они бессильны против индивидуальных холодных писем от менеджеров по продажам. Агент умеет оценивать реальную пользу письма. Если тебе присылают очередное предложение «продвинуть сайт в топ за 5000 рублей», ИИ-ассистент вежливо откажется или тихо перенесёт письмо в папку «Архив», чтобы оно не отвлекало тебя от работы.

Если же письмо действительно важное, но касается конкретного направления (например, технической поддержки), агент сам перешлёт его нужному сотруднику и поставит ему задачу, продублировав информацию. Опыт показывает, что автоматизация Битрикс24 с помощью ИИ или аналогичных CRM-систем в связке с почтовым агентом позволяет поднять скорость обработки входящих лидов в 5–8 раз.

Как настроить ИИ-агента для почты без кода за один вечер

Многие предприниматели уверены, что для интеграции нейросети с почтой нужно нанимать штат разработчиков и писать сложный софт. Но с появлением сервиса Мой агент (moi-agent.ru) весь процесс сборки сводится к простой настройке по шагам.

Вот пошаговый алгоритм, как запустить своего почтового ИИ-помощника за пару часов:

Шаг 1. Регистрация и выбор модели

Перейди на платформу Мой агент, создай личный кабинет. Сервис полностью российский, работает без VPN, принимает оплату в рублях с любых карт и предоставляет единый шлюз ко всем лучшим мировым моделям ИИ. Под капотом твоего агента могут работать как сверхбыстрая и экономичная модель DeepSeek V4 Pro, так и мощнейшие Claude 3.5 Sonnet или GPT-5. Для повседневного разбора почты идеально подходит базовая модель DeepSeek V4 Pro — один ответ на ней обходится до 1 рубля, а точность понимания русского языка находится на высочайшем уровне.

Шаг 2. Подключение почтового ящика

Подключение происходит по стандартному протоколу IMAP/SMTP (защищённые каналы для чтения и отправки почты), который поддерживают Яндекс.Почта, Mail.ru и любые корпоративные ящики. Тебе не нужно передавать агенту свой основной пароль от почты. В настройках безопасности твоего ящика (например, в Яндекс ID) создаётся специальный «Пароль приложения». Этот пароль даёт агенту право только работать с письмами, и его можно отозвать в любой момент в один клик.

Шаг 3. Написание инструкции для агента простыми словами

Вместо программирования кода ты просто пишешь своему агенту текстовую инструкцию на русском языке. Это называется промптом. Напиши её так, будто объясняешь задачу новому стажёру в первый рабочий день:

«Ты — мой личный ассистент по разбору входящей почты. Каждое утро проверяй папку Входящие. Отсеивай автоматические уведомления и явный спам в папку Архив. Если письмо содержит запрос на расчёт стоимости, найди в прикреплённом прайс-листе нужные позиции, подготовь вежливый черновик ответа на основе наших условий и пришли мне уведомление в Telegram с краткой сутью запроса».

Для того чтобы глубже разобраться, как правильно делегировать подобные процессы умным алгоритмам, рекомендуем прочитать наш подробный разбор о том, как переложить рабочую рутину на ИИ-агента.

Шаг 4. Настройка Telegram-уведомлений

Подключи своего агента к Telegram-боту сервиса. Теперь тебе не нужно постоянно держать открытой вкладку почтового клиента или обновлять приложение на телефоне. Как только на почту придёт действительно важное письмо, ассистент мгновенно пришлёт тебе уведомление в Telegram с готовым вариантом ответа.

Во сколько обойдётся содержание почтового ИИ-ассистента

Давайте посчитаем реальную экономику использования ИИ-агента для разбора почты по тарифам Моего агента:

Стоимость подписки на платформу: 1990 рублей за первый месяц работы (по специальной акции для новых пользователей, со второго месяца подписка стоит всего 990 рублей в месяц).
Стоимость вычислений: оплата списывается за реальный объём работы (токены). На базовой модели DeepSeek V4 Pro один разбор письма с составлением краткой выжимки стоит в среднем от 10 до 50 копеек. Подготовка детального ответа — около 1 рубля.
Итоговый бюджет: при объёме в 1500 входящих писем в месяц содержание твоего личного круглосуточного ИИ-помощника обойдётся примерно в 2000–2500 рублей в месяц (включая абонентскую плату).

Для сравнения: даже самый бюджетный удалённый ассистент на полставки попросит за монотонный разбор почты от 15 000 до 20 000 рублей в месяц. При этом человек может пропустить важное письмо в нерабочее время, уйти на больничный или ошибиться из-за усталости. ИИ-агент работает круглосуточно, без выходных и с неизменной точностью.

Реальные ограничения: что агент делать НЕ умеет

Разговорное программирование — это не магия, а работа с технологиями, поэтому важно трезво понимать ограничения ИИ-роботов, чтобы не допускать критических ошибок:

ИИ-агент не умеет проводить переговоры. Он не сможет договориться с клиентом о скидке в обход твоих правил или убедить сложного партнёра подписать контракт. Его задача — забрать на себя 80% рутинного «шума» и подготовить почву для твоих решений.
Агент не может работать без чётких данных. Если ты не загрузишь в его базу знаний актуальный прайс-лист, условия доставки и шаблоны договоров, он начнёт путаться в ответах или вежливо отправлять клиентов к тебе. Качество работы робота напрямую зависит от полноты твоей инструкции.
Безопасность превыше всего. Никогда не включай полностью автоматическую отправку писем на начальном этапе. Дай агенту поработать в режиме «черновиков» 1–2 недели, пока ты не убедишься, что он правильно понимает твои задачи и не допускает ошибок в переписке.

С чего начать разбор почты с помощью ИИ сегодня

Если ты устал проводить каждое утро за монотонной чисткой почтового ящика и хочешь сфокусироваться на реальных задачах развития бизнеса, сделай четыре простых шага:

Создай список частых писем. Выдели 3–5 типов писем, которые приходят к тебе чаще всего (запросы цен, счета, уведомления от систем, предложения о сотрудничестве).
Зарегистрируйся на платформе Мой агент. Получи доступ к шлюзу ведущих мировых моделей без необходимости покупать иностранные карты и настраивать VPN.
Создай пароль приложения в настройках твоего почтового ящика и подключи интеграцию по IMAP/SMTP за 5 минут.
Напиши первую инструкцию на русском языке. Опиши правила сортировки писем и запусти агента в тестовом режиме с отправкой черновиков в Telegram.

Пока твои конкуренты тратят драгоценные утренние часы на ручную сортировку спама, заставь технологии работать на себя. Начни автоматизацию своей почты сегодня и освободи время для того, что действительно имеет значение.

Автоматизация Битрикс24 с помощью ИИ без программистов

Илья Лочканов — Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT

Автоматизация Битрикс24 с помощью ИИ-агента позволяет полностью убрать рутину из работы отдела продаж: робот сам мгновенно обрабатывает новые лиды, классифицирует заявки, пишет развернутые ответы клиентам и ставит задачи менеджерам. Больше не нужно нанимать программистов для написания сложных скриптов или мучиться с настройкой зарубежного софта через VPN. В этой статье мы разберем готовые сценарии автоматизации, которые можно запустить за один вечер с помощью отечественного сервиса Мой агент с оплатой в рублях.

Как рутина убивает конверсию в вашей CRM

Каждый предприниматель знает: скорость ответа решает всё. Если клиент оставил заявку на сайте, а менеджер перезвонил ему только через два часа, вероятность успешной сделки падает в несколько раз. В современном бизнесе счет идет на секунды. Но в реальности менеджеры по продажам завалены рутиной. Они вручную разбирают почту, переносят контакты, классифицируют холодные лиды, заполняют карточки сделок и отправляют типовые коммерческие предложения.

До появления современных технологий автоматизация отдела продаж требовала либо найма дорогостоящих разработчиков, либо сложной настройки встроенных роботов CRM-системы, которые умеют отправлять только жестко заданные шаблонные СМС. Попытки внедрить продвинутые зарубежные инструменты вроде Claude Code или Cursor упираются в технический барьер: рядовому руководителю продаж сложно разобраться с терминалом, а оплата подписок требует наличия иностранных карт.

Но сегодня автоматизация Битрикс24 вышла на принципиально новый уровень. С помощью ИИ-агентов вы можете настроить систему так, чтобы искусственный интеллект сам вел переписку, принимал решения и выполнял сложную работу, общаясь на живом русском языке без всякого программирования.

Что делает ИИ-агент в Битрикс24: четыре рабочих сценария

Современная crm-система с интегрированным ИИ — это не просто база данных клиентов, а полноценный автопилот для вашего бизнеса. Наш ИИ-ассистент работает на базе единого шлюза, который объединяет вычислительные мощности лучших мировых нейросетей: Claude, GPT, Gemini и DeepSeek. Благодаря этому агент умеет решать самые разные задачи — от быстрого написания писем до глубокого анализа файлов.

Давайте разберем четыре конкретных сценария автоматизации, которые можно внедрить в вашу CRM уже сегодня.

1. Мгновенная квалификация и лид-менеджмент

Как только в Битрикс24 поступает новый лид (из формы на сайте, Telegram-бота или почты), ИИ-ассистент мгновенно включается в работу. Он анализирует текст запроса и определяет:

Насколько клиент целевой (какой продукт его интересует, какой у него бюджет, есть ли срочность)
К какому сегменту относится заявка (крупный опт, розница, партнерство)
Какие ключевые боли или вопросы есть у клиента

На основе этого анализа робот Битрикс24 автоматически заполняет поля в карточке лида, присваивает ему нужный статус и распределяет задачу на соответствующего менеджера. Например, горячие коммерческие заявки уходят к ведущим продавцам, а информационные вопросы закрываются роботом автоматически.

2. Умные автоответы клиентам в чатах и почте

Если клиент пишет в онлайн-чат Битрикс24 или присылает письмо, ИИ в Битрикс24 генерирует развернутый, грамотный ответ в течение 3–5 секунд. При этом робот не просто копирует шаблон, а анализирует историю общения, специфику бизнеса и конкретный вопрос клиента.

Для простых ответов и рутинной переписки используется модель DeepSeek V4 Pro, что делает стоимость одного сообщения рекордно низкой — до 1 рубля за ответ. Если же клиент задает сложный технический вопрос или просит сопоставить характеристики товаров, система автоматически привлекает более мощную модель Claude 3.5 Sonnet, которая детально разбирает задачу и подбирает идеальное решение.

3. Автоматическая постановка задач и контроль сделок

Агент умеет не только общаться, но и управлять внутренними процессами. Если в ходе переписки клиент соглашается на созвон или просит подготовить договор, ИИ-агент автоматически создает задачу в Битрикс24, прикрепляет туда резюме диалога, ставит дедлайн и назначает ответственного сотрудника.

Больше ни один клиент не будет забыт из-за того, что менеджер отвлекся и забыл поставить напоминание в CRM. Робот Битрикс24 сам проконтролирует каждый этап воронки продаж и вовремя напомнит о необходимости связаться с покупателем.

4. Генерация еженедельных аналитических отчетов

Раз в неделю ИИ-ассистент может собирать данные из вашей CRM (количество новых лидов, конверсия по стадиям, средний чек, количество забытых сделок), сопоставлять их со статистикой Яндекс.Метрики и присылать руководителю отдела продаж или собственнику подробный, емкий отчет прямо в Telegram. Стоимость генерации такого глубокого отчета составляет всего около 10 рублей на базовой модели, а экономия времени руководителя — до 3–4 часов в неделю.

Как подключить ИИ к вашему Битрикс24 за один вечер

Многие думают, что интеграция crm с искусственным интеллектом — это сложный проект на несколько месяцев. На самом деле, благодаря готовой инфраструктуре сервиса Мой агент, запустить систему можно всего за несколько шагов без написания кода и привлечения сторонних IT-специалистов.

Чтобы ваш ИИ-ассистент заработал, нужно выполнить три простых действия:

Создать аккаунт в Моем агенте. Сервис полностью на русском языке, работает из России и принимает оплату в рублях с любых карт. Вам не придется покупать виртуальные зарубежные карты или настраивать VPN для доступа к серверам ИИ.
Подключить интеграцию. В интерфейсе Моего агента выберите Битрикс24, введите адрес вашего портала и подтвердите доступ (это делается за пару кликов через стандартные вебхуки или API-токены). Права доступа можно строго ограничить — агент будет видеть только те сделки и лиды, которые вы ему доверите.
Описать правила работы робота. Напишите ИИ-агенту простую инструкцию на русском языке. Например: «Ты — помощник менеджера по продажам строительных материалов. Твоя задача — анализировать новые лиды из форм, определять объем заказа и писать вежливый ответ с уточнением адреса доставки».

Система готова. Вы можете отправить тестовый лид и лично убедиться, как робот мгновенно создаст сделку и подготовит черновик ответа. О том, как переложить рабочую рутину на ИИ, мы детально рассказывали в нашем вводном гайде.

Сколько это стоит и реальная окупаемость автоматизации

Давайте посчитаем чистую экономику внедрения ИИ-агента для малого бизнеса по каноническим тарифам сервиса Мой агент:

Подписка на платформу: 1990 рублей за первый месяц (специальная акция, далее — 990 рублей в месяц со второго периода).
Стоимость обработки запросов: оплата идет строго за объем использованных токенов (вычислительной работы ИИ). На базовой и очень быстрой модели DeepSeek V4 Pro один ответ клиенту обходится в среднем до 1 рубля, а классификация лида — около 2 рублей.
Итоговый бюджет: для небольшой компании с объемом 1000 заявок в месяц суммарный расход на ИИ составит около 3000–4000 рублей в месяц (включая подписку).

Для сравнения: наем одного начинающего помощника в отдел продаж для разбора первичных заявок обойдется компании минимум в 30 000–40000 рублей в месяц. При этом ИИ-робот не уходит в отпуск, не болеет, работает круглосуточно без выходных и отвечает клиентам за 3 секунды, а не за 20 минут. Наш опыт показывает, что автоматизация отдела продаж окупается уже в первую неделю работы за счет роста конверсии из заявки в диалог.

Реалистичные ограничения ИИ-роботов

Мы строим честный портал о технологиях, поэтому важно открыто говорить не только о плюсах, но и об ограничениях искусственного интеллекта. Чтобы не разочароваться в автоматизации, помните:

ИИ не заменит человека на сложных переговорах. Если сделка крупная, требует индивидуальных скидок или личного доверия — робот должен вовремя передать диалог живому менеджеру. Главная задача агента — забрать на себя 80% рутинного «шума» и первичной квалификации.
Агент работает строго в рамках предоставленных доступов. Если в вашей CRM-системе настроены кривые права или нет интеграции с телефонией, робот не сможет творить чудеса в обход API. Перед запуском важно навести базовый порядок в структуре сделок.
ИИ требует правильного обучения. Если вы напишете агенту слишком короткую или путаную инструкцию, он может ошибаться в ответах. О том, как правильно общаться с ИИ-агентом и формулировать задачи, у нас есть подробный разбор.

С чего начать автоматизацию сегодня

Если вы хотите перестать терять клиентов из-за медленных ответов менеджеров и освободить свою команду от рутины, сделайте четыре простых шага:

Выпишите 3 главные рутинные задачи вашего отдела продаж (например: ответы на типовые вопросы по цене, классификация входящих лидов с сайта, отправка КП).
Зарегистрируйтесь на платформе Мой агент и получите доступ к шлюзу передовых ИИ-моделей без VPN и зарубежных карт.
Подключите ваш портал Битрикс24 по нашей пошаговой инструкции.
Настройте первый тестовый сценарий автоматизации для обработки входящих лидов и запустите его в тестовом режиме.

Помните: побеждает не тот, кто пытается вручную делать всю работу быстрее, а тот, кто умеет заставить технологии работать на себя. Начните автоматизировать свой бизнес сегодня, пока ваши конкуренты всё еще заполняют CRM-карточки руками.

Что почитать дальше

Как переложить рабочую рутину на ИИ-агента — подробное руководство по делегированию задач.
Спорьте с ИИ, а не командуйте — методика составления идеальных инструкций для роботов.
ИИ для Wildberries: как автоматизировать карточки и SEO без кода — пример успешного внедрения ИИ-технологий в торговле.

ИИ для Ozon: как автоматизировать карточки и отзывы на маркетплейсе

Илья Лочканов — Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT

Использование ИИ для Ozon открывает перед селлерами возможность полностью автоматизировать рутинные процессы ведения кабинета: от генерации SEO-оптимизированных описаний до интеллектуальной модерации отзывов. Вместо того чтобы вручную разбираться в десятках обязательных характеристик и подбирать ключевые слова для поисковой выдачи, вы можете запустить умного ИИ-агента. Он возьмет на себя техническую сторону работы с Ozon Seller API, освободив ваше время для развития бизнеса. В этой статье мы разберем ключевые сценарии автоматизации, сравним API Ozon и Wildberries, а также дадим пошаговый план запуска ИИ-помощника без VPN, зарубежных карт и навыков программирования.

Почему селлеры на Ozon тонут в рутине

Каждый селлер на Ozon сталкивается с жесткой необходимостью постоянно поддерживать и развивать свою товарную матрицу. Появление нового товара означает, что вам нужно заполнить десятки полей спецификации, прописать поисковые запросы, составить грамотное описание и настроить характеристики. В отличие от других площадок, Ozon предъявляет повышенные требования к качеству контента, и незаполненные поля напрямую влияют на позицию товара в поисковой выдаче и конверсию в покупку.

Попытки автоматизировать этот процесс с помощью стандартных чат-ботов вроде ChatGPT или веб-интерфейсов зарубежных нейросетей обычно заканчиваются разочарованием. Чтобы пользоваться ими в России, приходится постоянно бороться со сбоями VPN и искать способы оплаты зарубежных подписок. Но главное — эти инструменты остаются оторванными от вашего кабинета продавца. Вам всё равно приходится копировать тексты и характеристики вручную, тратя на это драгоценные часы. Нанимать программистов для разработки собственного софта под API — дорого и неэффективно для малого бизнеса, так как любая смена требований маркетплейса ломает самописный код.

Решением становится готовый ИИ-агент, который подключается напрямую к вашему кабинету и выполняет задачи автономно, общаясь с маркетплейсом через официальные программные интерфейсы.

Главный сценарий: как ИИ-агент работает с Ozon

Наш агент работает на базе единого шлюза современных языковых моделей (Claude от Anthropic, GPT от OpenAI, Gemini от Google и DeepSeek), автоматически выбирая оптимальную нейросеть под конкретную микрозадачу. Вся работа выполняется по четкому алгоритму и занимает не более нескольких минут.

Вот как выглядит сценарий, когда ИИ-агент берет на себя запуск нового товара:

Шаг 1: Анализ характеристик и подбор поисковых слов

Вы передаете агенту базовые данные о товаре: его название, категорию и несколько ключевых параметров от производителя. Агент анализирует эти сведения и обращается к базе актуальных поисковых трендов на маркетплейсе. Без использования сложного технического жаргона ИИ подбирает наиболее конверсионные поисковые фразы, которые реальные покупатели вводят в строку поиска прямо сейчас (например: «увлажнитель воздуха ультразвуковой», «бесшумный ночник для детской»).

Шаг 2: Генерация SEO-описания

ИИ-агент формирует продающее описание для ozon, аккуратно и естественно вплетая подобранные поисковые слова в текст. Агент следит за тем, чтобы описание было структурированным, легко читалось и полностью соответствовало правилам модерации Ozon. Вы получаете качественное seo карточки ozon без риска блокировок за переспам ключевыми словами. Параллельно агент переводит текстовые параметры товара в строгие значения характеристик, соответствующих выбранной категории на Ozon.

Шаг 3: Автоматический экспорт через Ozon Seller API

Сформированная карточка товара ozon автоматически выгружается в ваш личный кабинет через официальный API. Агент сам упаковывает данные в нужный JSON-формат, сопоставляет атрибуты товара с системным словарем Ozon и отправляет запрос на сервер маркетплейса. Карточка моментально уходит на модерацию и появляется на витрине маркетплейса.

Кроме того, агент может работать в фоновом режиме: например, раз в сутки проверять фактические остатки товаров на ваших складах по системе FBS и автоматически обновлять информацию, чтобы не допускать заказов на отсутствующие позиции и сохранять высокий рейтинг продавца.

В чём главные отличия Ozon Seller API от Wildberries

Для селлеров, которые работают на обеих площадках, критически важно понимать разницу между их программными интерфейсами, так как это напрямую влияет на логику работы ИИ-агентов. Ozon Seller API имеет ряд принципиальных отличий от WB Seller API, делающих автоматизацию Ozon более предсказуемой, но требующей высокой точности.

Во-первых, это строгая структура полей и словари категорий. Wildberries исторически допускает более свободное заполнение характеристик карточки. На Ozon всё устроено иначе: каждая категория имеет жестко фиксированный список атрибутов (получаемый через API-запрос v3/category/attribute). Если вы попытаетесь записать в поле «цвет» или «материал» значение, которого нет в официальном словаре Ozon для этой категории, API вернет ошибку и карточка не создастся. ИИ-агент умеет предварительно запрашивать справочники Ozon, сопоставлять сгенерированные параметры со значениями из словаря и отправлять маркетплейсу только те данные, которые тот гарантированно примет.

Во-вторых, это поддержка Rich Content. Ozon позволяет создавать богатые визуальные описания карточек (Rich Content) — это полноценные мини-лендинги с блоками текста, иконками преимуществ и изображениями вместо стандартного серого абзаца текста. ИИ-агент может автоматически компилировать структуру Rich Content в специальном формате JSON-разметки, что значительно повышает привлекательность вашего товара для покупателей.

В-третьих, это логика авторизации. Для работы с API Wildberries вам нужен только один токен. Для авторизации в Ozon Seller API требуются два параметра: Client-Id (идентификатор вашего кабинета) и Api-Key (ключ доступа). Ozon также позволяет разделять ключи по уровням доступа (например, создать ключ с правами только на чтение цен или только на редактирование контента), что повышает безопасность автоматизации.

Автоматизация работы с отзывами и вопросами

Рейтинг продавца на Ozon напрямую зависит от того, насколько быстро и качественно вы обрабатываете обратную связь. Наш агент умеет самостоятельно отслеживать появление новых отзывов и вопросов в кабинете через API и отвечать на них в течение часа:

На положительные отзывы агент отвечает уникальным текстом благодарности, мягко предлагая обратить внимание на другие товары вашего бренда.
При получении негативного отзыва ИИ-агент оперативно приносит извинения, предлагает пути решения проблемы (например, оформить возврат или связаться с клиентским сервисом) и мгновенно отправляет уведомление со ссылкой на отзыв вам в Telegram-бот, чтобы вы могли лично подключиться к решению сложного вопроса.

Это позволяет удерживать высокие позиции в рейтинге Ozon и сохранять лояльность аудитории без круглосуточного ручного мониторинга личного кабинета.

Сколько стоит автоматизация ozon и сколько это экономит

Давайте посчитаем реальную выгоду от делегирования этих процессов машине. Наем удаленного менеджера маркетплейсов для создания карточек и ответов на отзывы обходится в среднем от 20 000 до 40 000 рублей в месяц, при этом скорость его работы ограничена стандартным рабочим днем.

Автоматизация на платформе Мой агент работает по прозрачной и доступной модели:

— Фиксированная подписка: доступ к сервису Мой агент (moi-agent.ru) стоит 1990 рублей за первый месяц (включая настройку и поддержку) и всего 990 рублей за каждый последующий месяц.

— Оплата за результат: вы не платите фиксированную зарплату. Каждое действие ИИ-агента (создание одной карточки, подбор ключевых слов, написание ответа на отзыв) оплачивается отдельно по факту расхода ресурсов нейросетей и обходится в среднем от 1 до 10 рублей.

— Экономия времени: автоматизация карточек и отзывов высвобождает до 15-20 рабочих часов в неделю. Это время вы можете направить на закупку товара, масштабирование или отдых.

Вся система окупается в течение первой недели работы, даже если у вас небольшая товарная матрица.

Пошаговый запуск вашего ИИ-агента на Ozon за 4 шага

Запустить автоматизацию можно всего за 10 минут, выполнив простые шаги:

Шаг 1. Создайте аккаунт. Перейдите на сайт moi-agent.ru, зарегистрируйтесь и выберите шаблон «ИИ-помощник Ozon». Оплата подписки полностью доступна в рублях по карте любого российского банка или через СБП, без каких-либо зарубежных платежей.

Шаг 2. Сгенерируйте API-ключи. В личном кабинете Ozon Seller перейдите в раздел «Настройки» → «API ключи». Скопируйте ваш Client-Id и создайте новый API-ключ типа «Контент» (или «Администратор»), сохранив его значение.

Шаг 3. Подключите кабинет к агенту. Введите полученные Client-Id и Api-Key в настройки вашего агента на платформе. Соединение будет установлено за несколько секунд.

Шаг 4. Проведите тест. Передайте агенту базовое описание любого нового товара. Через минуту он пришлет вам готовый вариант карточки со всеми характеристиками, заполненными словарями и SEO-текстом, и после вашего подтверждения выгрузит его напрямую на Ozon.

Реалистичные ограничения ИИ-агентов

Чтобы автоматизация приносила реальную пользу, важно трезво оценивать границы возможностей современных технологий. Мы не продаем иллюзию полной автономности бизнеса без участия человека.

У ИИ-агентов на Ozon есть четкие ограничения:

Во-первых, агент не умеет делать физические фотографии товара. Он может проанализировать уже готовые изображения через компьютерное зрение, составить по ним точное текстовое описание, но саму фотосессию на складе или в студии вам всё равно придется организовать самостоятельно.

Во-вторых, агент полностью зависит от стабильности серверов Ozon. Если во время крупных распродаж API маркетплейса работает с перебоями или задерживает ответы (что периодически происходит), агент будет настойчиво повторять попытки отправки данных, но ускорить работу самого Ozon он не сможет.

В-третьих, сложные, нестандартные претензии покупателей в отзывах агент всегда будет перенаправлять человеку. Он легко справится с рутинными ответами, но если клиент пишет развернутую техническую претензию или грозит судом, агент отправит вам срочное уведомление в Telegram, чтобы к решению подключился менеджер.

Понимание этих нюансов позволяет выстроить действительно надежную и стабильную систему автоматизации, где рутина делегирована ИИ, а ключевой контроль остается в ваших руках.

Что почитать дальше

Если вы хотите глубже погрузиться в тему автоматизации бизнеса и работы с нейросетями, рекомендуем прочитать другие материалы на нашем портале:

Как переложить рабочую рутину на ИИ — подробное руководство по делегированию повседневных задач умным агентам.
Разговорное программирование без кода — всё о новой методике сборки ИИ-инструментов в простом диалоге с моделью.
ИИ для работы — каталог проверенных решений для малого бизнеса, селлеров и предпринимателей.
Как создать свой сервис на ИИ без программиста в 2026 — от использования простых чат-ботов к созданию полноценных ИИ-продуктов и SaaS-платформ.

ИИ для Wildberries: как автоматизировать карточки и SEO без кода

Илья Лочканов — Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT

Использование ИИ для Wildberries позволяет селлерам значительно упростить рутинную работу с товарной матрицей: от генерации поисковых описаний до отслеживания остатков через API. Вместо того чтобы вручную часами подбирать ключевые слова и заполнять десятки полей, вы можете настроить умного ИИ-агента, который сам проанализирует базовую информацию, подберет правильные ключевые слова и обновит данные в личном кабинете. В этой статье мы разберем пошаговый процесс подключения агента к Wildberries Seller API без использования VPN, зарубежных банковских карт и программистов, а также оценим реальную окупаемость такой автоматизации.

Почему ручной запуск карточек на Wildberries больше не работает

Каждый, кто пробовал торговать на маркетплейсах, знает этот бесконечный круг рутины. Вы закупаете новую партию товара, делаете фотографии и садитесь заполнять спецификации. На одну карточку уходит от тридцати минут до часа: нужно написать продающий текст, аккуратно встроить туда поисковые запросы, заполнить десятки дополнительных характеристик, проставить категории. Если товаров в матрице больше пятидесяти, этот процесс превращается в бесконечную офисную каторгу.

Возможно, вы уже пытались использовать для этой задачи популярные зарубежные нейросети вроде ChatGPT или Claude. Но быстро поняли, что это слишком неудобно. Чтобы войти в аккаунт, нужен стабильный зарубежный VPN, который постоянно отваливается. Для оплаты подписки требуется иностранная банковская карта, которую сложно и дорого пополнять из России. А главное — вам всё равно приходится копировать данные вручную туда и обратно, потому что напрямую связать ChatGPT с вашим личным кабинетом продавца без программистов невозможно. Нанимать же разработчиков для написания кастомных скриптов — это долго, дорого и требует постоянных расходов на поддержку, так как алгоритмы и API маркетплейса меняются практически каждый месяц.

Сегодня есть путь намного проще и эффективнее. Вы можете один раз настроить готового ИИ-агента, который возьмет на себя всю техническую рутину, освободив ваше время для стратегических задач.

Что конкретно делает ИИ-агент для Wildberries

Современный ИИ-агент — это не просто чат-бот, который генерирует тексты по вашему запросу. Это полноценный ассистент, который умеет общаться с внешними системами по протоколам передачи данных. В нашем случае агент выступает как умный помощник селлера, который берет на себя всю работу по наполнению и продвижению витрины. Наш агент работает на базе передового шлюза моделей, объединяющего вычислительные мощности лучших мировых сетей: Claude от Anthropic, GPT от OpenAI, Gemini от Google и DeepSeek. Это позволяет агенту гибко распределять задачи: например, распознавать детали товара по фотографии через зрение Gemini, собирать ключевые слова через глубокий анализ Claude и формировать финальный продающий текст через GPT.

Вот как выглядит стандартный рабочий цикл ИИ-агента, когда вам нужно запустить в продажу новую линейку товаров:

Во-первых, агент принимает исходные данные. Это может быть обычная фотография товара, сделанная на телефон, и краткий список базовых характеристик от поставщика (например: материал, размер, цвет). Агенту не нужны идеальные студийные описания — он сам извлечет всю ключевую информацию из визуального контента.

Во-вторых, агент-нейросеть проводит глубокий анализ конкурентов и текущих поисковых трендов. Агент сканирует базу популярных запросов в вашей нише и формирует список поисковых фраз. Например, если вы продаете увлажнитель воздуха, агент автоматически выявит, какие поисковые запросы сейчас находятся на пике популярности: «увлажнитель воздуха бесшумный», «мойка воздуха для детской», «ультразвуковой увлажнитель с диффузором».

В-третьих, происходит автоматическая генерация контента. Агент составляет цепляющий заголовок (title), детальное описание для wildberries и заполняет все технические спецификации карточки. При этом поисковые ключевые слова встраиваются в текст максимально естественно, без переспама и искусственных фраз, за которые алгоритмы маркетплейса могут наложить штрафные санкции или понизить карточку в выдаче. Вы получаете профессиональное SEO для карточки WB, готовое к индексации. При заполнении карточки агент анализирует также дополнительные технические поля: ТН ВЭД коды, страну производства, габариты упаковки и вес, минимизируя риск ошибок при модерации.

В-четвёртых, агент самостоятельно подключается к официальному кабинету продавца через WB Seller API и создает или обновляет карточку товара. Он заполняет все доступные поля — от габаритов упаковки до состава материала, загружает сгенерированные тексты и проставляет нужные теги. Вам не нужно заходить в личный кабинет и заполнять формы руками — карточка товара wildberries появляется на сайте маркетплейса полностью готовой в течение нескольких минут.

Кроме того, агент может работать не только по ручному запуску, но и по гибкому расписанию или событиям. Например, раз в сутки агент может проверять реальные остатки товаров на вашем складе или складе маркетплейса. Если запас определенной позиции опускается ниже критической отметки (например, осталось меньше 5 штук), агент-помощник селлера автоматически изменит статус карточки, чтобы не допустить просадки по рейтингу из-за отсутствия товара на складе, и пришлет вам подробное уведомление в Telegram-бот.

Обработка отзывов покупателей и ответы на вопросы

Особое преимущество ИИ-агента — это автоматизация обработки обратной связи от клиентов. Каждый селлер знает, что рейтинг карточки напрямую зависит от скорости и качества ответов на отзывы и вопросы покупателей. Наш агент раз в час обращается к WB API, проверяет наличие новых отзывов и генерирует уникальный, вежливый ответ:

Для пятизвездочных отзывов он автоматически подбирает слова благодарности, упоминает ценность товара и ненавязчиво предлагает посмотреть другие позиции вашего бренда (проводит предложение других товаров).
Для негативных отзывов агент снижает градус напряжения: вежливо приносит извинения от лица бренда, предлагает варианты решения проблемы (замена, обращение в поддержку) и отправляет подробное уведомление вам в Telegram для личного контроля. Это позволяет сохранять лояльность клиентов и удерживать карточку в топ-выдаче без необходимости нанимать круглосуточную службу поддержки.

Специфика подключения: как связать агента и WB Seller API

Чтобы запустить автоматизацию на Wildberries, вам не придется писать код или настраивать сложные сервера. Всё управление происходит на русском языке в интуитивно понятном интерфейсе сервиса Мой агент (moi-agent.ru). Подключение и настройка занимают не более десяти минут.

Вот что требуется сделать со стороны пользователя:

Зайти в личный кабинет продавца Wildberries в раздел настроек API и сгенерировать токен доступа. Для безопасности рекомендуется выбирать права доступа «Контент» и «Маркетплейс» — этого вполне достаточно, чтобы агент мог читать текущие спецификации и редактировать их. Права на финансовые операции и вывод средств агенту категорически не требуются.
Скопировать полученный токен и вставить его в соответствующее поле в настройках вашего агента на сайте moi-agent.ru. Все ключи шифруются по промышленным стандартам безопасности, поэтому доступ к ним имеет только сам исполняемый процесс агента.
Написать простыми словами на русском языке инструкцию для агента. Например: «Ты — ведущий контент-менеджер бренда одежды. Твоя задача — анализировать фотографии новых товаров, собирать поисковые запросы по теме и создавать карточки товаров на Wildberries через API. Тексты должны быть живыми, без штампов, с естественным встраиванием ключевых слов. Обязательно заполняй все дополнительные поля характеристик».

После этого система свяжет вашего агента с кабинетом продавца, и вы сможете управлять им прямо со своего смартфона или компьютера.

Сколько это стоит и сколько занимает вашему бизнесу

Давайте перейдем к сухим цифрам и экономике, ведь любая автоматизация бизнеса должна приносить измеримый доход и окупать себя.

Если нанимать профессионального контент-менеджера или SEO-оптимизатора на фрилансе, создание одной качественной карточки товара обойдется вам в среднем от 500 до 1500 рублей. При этом человек физически не сможет делать больше 10-15 качественных описаний в день, а человеческий фактор неизбежно приведет к опечаткам в характеристиках или пропущенным ключевым словам.

Запуск умного помощника через сервис Мой агент работает по совершенно иной ценовой модели:

— Стоимость подписки: единый тариф на использование платформы составляет 1990 рублей за первый месяц (включая полную техническую поддержку и настройку) и 990 рублей за каждый последующий месяц.

— Цена одной задачи: каждое выполнение работы агентом оплачивается отдельно по факту расхода ресурсов нейросетей. В среднем, на модели DeepSeek V4 Pro (базовая для сервиса) генерация описания, подбор ключевых слов и автоматическая заливка одной карточки товара через API обходится примерно в 2 ₽. Если выбрать тяжёлую модель вроде Claude Opus — выйдет в несколько раз дороже, но для типовых карточек DeepSeek справляется отлично.

— Реальная экономия времени: средний селлер тратит на работу с карточками, отзывами и ценами около 15–20 часов в неделю. Переложив эти задачи на ИИ-агента, вы экономите до 80 часов рабочего времени в месяц.

Это означает, что при объеме всего в 50 товаров в месяц автоматизация полностью окупает себя в течение первой недели работы, а вы экономите десятки тысяч рублей на оплате услуг сторонних специалистов.

С чего начать

Самое короткое начало: открой moi-agent.ru, выбери шаблон «Помощник селлера Wildberries», вставь свой WB Seller API токен — и через 10 минут агент готов работать. Если хочешь сначала понять методику в целом — посмотри курс «Разговорное программирование».

Реалистичные ограничения ИИ-агентов

Для того чтобы выстроить надежную систему продаж, важно честно понимать не только возможности, но и объективные ограничения искусственного интеллекта. Мы не обещаем «кнопку бабло» или полную автоматизацию без вашего участия, потому что в реальном бизнесе так не бывает.

Перед запуском важно учесть следующие моменты:

Во-первых, агент не умеет проводить физические фотосессии. Он может проанализировать уже готовые фотографии, оценить детали дизайна одежды, но сделать сам снимок товара на складе он не сможет — визуальный контент всё равно должны подготовить вы.

Во-вторых, агент работает строго в рамках правил и лимитов официального API Wildberries. Если сервер маркетплейса временно перегружен или работает со сбоями (что периодически случается во время крупных распродаж), агент будет терпеливо повторять попытки отправки данных, но ускорить работу серверов самого маркетплейса он физически не способен.

В-третьих, сложные и нестандартные конфликтные ситуации с покупателями в отзывах агент всегда будет пересылать на вас. Он отлично справится с большинством типовых отзывов и вопросов (поблагодарит за покупку, вежливо ответит на претензию по размеру), но если возникнет нестандартный спор или юридический вопрос, агент перешлет уведомление вам в Telegram, чтобы решение принял человек.

Понимая эти ограничения, вы сможете построить действительно работающий и устойчивый бизнес-процесс, где рутина отдана машине, а ключевой контроль остается за вами.

Что почитать дальше

Если вы хотите глубже разобраться в теме создания и внедрения автономных ИИ-сотрудников, рекомендуем изучить следующие материалы на нашем ресурсе:

Как переложить рабочую рутину на ИИ — общая методика делегирования рутинных бизнес-процессов искусственному интеллекту.
Разговорное программирование без кода — подробный разбор методологии создания ИИ-сервисов в обычном диалоге с моделью.
ИИ для работы — каталог готовых сценариев автоматизации для малого бизнеса и предпринимателей.
Как создать свой сервис на ИИ без программиста в 2026 — практический разбор того, как пройти путь от простых чат-ботов к созданию полноценных SaaS-продуктов.

ИИ помощник в Telegram: как собрать личного ассистента без кода

Илья Лочканов — Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT

Запуск персонального ИИ-помощника в Telegram позволяет переложить всю бытовую и личную рутину на автоматические рельсы. Вместо того чтобы вручную записывать расходы, вести разрозненные списки покупок и постоянно забывать о важных делах, вы настраиваете одного умного бота, который понимает человеческий голос и самостоятельно наводит порядок в ваших делах. В этой статье мы разберем, как устроен личный ассистент на базе искусственного интеллекта, какие сценарии он закрывает и как запустить своего помощника без программистов, зарубежных карт и VPN.

Как выжить в лавине повседневных дел с помощью Telegram

Каждый активный человек ежедневно сталкивается с необходимостью удерживать в голове сотни мелочей. Нужно вовремя оплатить коммунальные услуги, записать ребенка к врачу, зафиксировать траты по карте, составить список продуктов перед походом в магазин и не забыть про созвон с коллегами. Мы пытаемся вести бумажные ежедневники, скачиваем десятки приложений для тайм-менеджмента и трекеры привычек. Но реальность такова, что через неделю большинство из этих инструментов забрасываются, потому что они требуют регулярного ручного ввода данных, на который вечно не хватает времени.

Возможно, вы уже пытались решить эту проблему с помощью зарубежных нейросетей, открывая чат с ChatGPT или Claude в браузере. Однако этот путь быстро оказывается слишком сложным в быту. Постоянно отваливающийся VPN, необходимость покупать виртуальные номера для авторизации и искать посредников для оплаты зарубежных подписок превращают удобного ассистента в очередной источник стресса. Кроме того, обычные чат-боты не умеют сохранять долгосрочную память и не интегрированы с привычным мессенджером, где проходит большая часть вашего дня. Если вы хотите использовать действительно удобный профессиональный инструмент для разработчиков, вы можете посмотреть на специальный софт вроде Claude Code, но для обычной жизни и простых бытовых задач нужен гораздо более дружелюбный интерфейс.

Решением становится запуск личного ассистента непосредственно внутри Telegram. Мессенджер всегда под рукой, а современный Telegram бот с GPT или Claude под капотом способен не просто отвечать на вопросы, а выполнять ваши задачи в фоновом режиме по расписанию или по событию.

Что умеет делать личный ИИ-помощник в Telegram

Современный ИИ-помощник в Telegram — это не просто автоответчик, а полноценный персональный координатор. Благодаря интеграции с передовыми моделями через единый шлюз сервиса Мой агент, он обладает способностью распознавать естественный язык, включая голосовые сообщения, и совершать на их основе реальные действия.

Вот ключевые бытовые сценарии, которые вы можете полностью переложить на плечи умного бота:

Во-первых, это автоматический учет расходов. Вам больше не нужно открывать банковские приложения и переносить цифры в Excel. Вы просто наговариваете голосом в бот: «Запиши 1500 рублей на продукты в супермаркете и 800 рублей на бензин». Агент принимает это сообщение, распознает сумму, категорию трат и автоматически вносит структурированную запись в вашу Google-таблицу. В конце недели бот пришлет вам наглядный отчет о ваших расходах с разбивкой по категориям.

Во-вторых, это умные напоминания и расписание дел. Вы можете поставить задачу агенту в свободной форме: «Напоминай мне пить воду каждые три часа с 9 утра до 9 вечера, а по пятницам в 18:00 пиши, чтобы я спланировал выходные». Бот сам настроит внутренний календарь и будет присылать вам вежливые сообщения строго в назначенное время, не давая важным задачам потеряться.

В-третьих, это структурирование мыслей и заметок. Если в течение дня у вас возникает интересная идея или мысль, вы можете наговорить ее в бот сумбурным потоком. Агент расшифрует голосовое сообщение, уберет слова-паразиты, выделит ключевые тезисы и сохранит структурированную заметку в вашу личную базу знаний.

В-четвертых, это персональные рекомендации и планирование. Вы можете попросить бота: «Составь мне меню на неделю из простых продуктов с учетом того, что я не ем свинину и хочу уложиться в 5000 рублей, а в субботу ко мне придут гости». Ассистент за несколько секунд сформирует детальный рацион, посчитает общую калорийность и пришлет готовый список продуктов, сгруппированный по отделам супермаркета, чтобы вам было удобно делать закупки.

В-пятых, это умное планирование поездок и путешествий. Вы можете отправить боту текстовый запрос с указанием города, дат и ваших предпочтений: «Я лечу в Казань на три дня, люблю исторические места, хорошую местную кухню и не хочу много ходить пешком». Агент за минуту составит для вас подробный почасовой путеводитель, порекомендует проверенные рестораны национальной татарской кухни и добавит практические советы по логистике.

В-шестых, это фильтрация и сводка новостных потоков. Если вы подписаны на десятки новостных каналов в мессенджере и не успеваете их читать, вы можете настроить агента так, чтобы он раз в сутки присылал вам краткую выжимку (саммари) самых важных событий по интересующим вас ключевым темам, экономя часы вашего времени на чтении информационного шума.

При этом Нейросеть в Telegram не просто отвечает сухим текстом. Вы можете задать своему агенту определенный характер, стиль общения и даже имя. Бот может общаться с вами как строгий бизнес-ассистент, заботливый ментор или дружелюбный собеседник.

Как устроен ИИ-помощник изнутри и какие интеграции нужны

Чтобы запустить личного ИИ-помощника в Telegram, вам не потребуется изучать языки программирования или настраивать серверную инфраструктуру. Платформа Мой агент (moi-agent.ru) берет на себя всю техническую сложность, предоставляя удобный визуальный конструктор.

С технической точки зрения ваш ассистент состоит из трех связанных элементов:

Интерфейс ввода (Telegram). Вы общаетесь с обычным ботом, которого создаете бесплатно внутри мессенджера через официального BotFather. Telegram выступает как удобное окно для отправки текстовых сообщений, фотографий и голосовых заметок. Когда вы отправляете голосовое сообщение, платформа автоматически переводит его в текст (с помощью технологии распознавания речи Whisper) перед передачей в нейросеть.
Мозг ассистента (Мой агент). Серверная платформа обрабатывает ваши сообщения через защищенный шлюз. Она направляет запросы к лучшим языковым моделям мира в зависимости от сложности и контекста задачи (например, простые ответы обрабатывает быстрая модель, а сложные финансовые расчеты — тяжелая Claude или GPT) и хранит историю вашего диалога (память ассистента), благодаря чему бот помнит детали прошлых обсуждений.
База данных (Google Таблицы / Notion). Для хранения структурированной информации (расходы, списки дел, заметки) агент подключается к вашему Google-диску или Notion. Все записи вносятся автоматически через API без необходимости открывать эти сервисы вручную.

Для пользователя процесс настройки выглядит максимально просто. Вы придумываете имя бота, вставляете токен из Telegram и в один клик подключаете свой Google-аккаунт через безопасную авторизацию. Дальше вы просто описываете правила работы бота обычным русским языком.

Сколько стоит такой ассистент и сколько времени он экономит

Давайте перейдем к экономике и практической пользе автоматизации личной рутины. Время — это самый ценный и невосполнимый ресурс. Попробуйте посчитать, сколько времени вы тратите на ежедневную ручную запись расходов, поиск забытых задач, составление списков покупок и структурирование заметок. В среднем у активного человека на эти мелкие организационные процессы уходит до 5-10 часов в неделю.

Использование умного ассистента на платформе Мой агент работает по прозрачной подписной модели, которая доступна каждому:

— Стоимость подписки: единый тариф на использование платформы составляет 1990 рублей за первый месяц (включая полную помощь в настройке бота и подключении таблиц) и 990 рублей за каждый последующий месяц.

— Оплата по факту: каждое обращение к боту оплачивается по факту использования. На базовой модели DeepSeek V4 Pro типичные задачи стоят так: ответить на типовой вопрос — до 1 ₽, разобрать почту за день — около 6 ₽, еженедельный отчёт по таблицам — около 10 ₽. На моделях Claude или GPT цены выше в несколько раз — выбор модели за вами.

— Реальная ценность: вы полностью освобождаете свою память от необходимости держать в голове десятки мелких бытовых задач. Бот заменяет вам личного секретаря, услуги которого на рынке стоят от 30 000 рублей в месяц, при этом работает круглосуточно, без выходных и больничных.

Все расходы окупаются в первую же неделю работы, когда вы понимаете, что хаос в делах исчез, а на организацию быта больше не тратится ценное время.

С чего начать

Самое короткое начало: откройте moi-agent.ru, выберите шаблон «Личный помощник в Telegram», вставьте токен вашего бота — и через 10 минут ассистент готов к работе. Если вы хотите сначала глубоко изучить методику автоматизации и научиться самостоятельно конструировать любых ИИ-агентов под личные и бизнес-задачи без программирования, рекомендуем пройти практический курс «Разговорное программирование».

Реалистичные ограничения ИИ-ассистентов

Для того чтобы ваше взаимодействие с искусственным интеллектом было максимально комфортным, важно трезво оценивать границы его текущих возможностей. Мы не обещаем, что робот сделает за вас абсолютно всё, так как у любой технологии есть свои объективные лимиты.

Перед запуском ассистента важно понимать следующие ограничения:

Во-первых, ИИ-помощник не имеет прямого физического доступа к реальному миру. Он может составить список продуктов, но сходить за вас в магазин или заказать доставку он не сможет — финальное действие по оплате и заказу всё равно остается на вас.

Во-вторых, бот полностью зависит от стабильности работы самого мессенджера Telegram и серверов Google. Если в Telegram происходят глобальные сбои со связью или сервера таблиц временно недоступны, агент терпеливо дождется восстановления соединения, но в моменты сбоев он может отвечать с задержкой.

В-третьих, агент не может принимать за вас сложные жизненные или финансовые решения. Он отлично структурирует данные, показывает наглядные графики расходов и дает полезные советы, но финальный выбор и ответственность за любые действия всегда лежат исключительно на вас.

Понимая эти простые правила, вы сможете построить гармоничные и эффективные отношения с вашим новым цифровым помощником, сделав его надежной опорой в повседневной жизни.

Что почитать дальше

Если вы хотите продолжить изучение темы автоматизации повседневных процессов с помощью нейросетей, рекомендуем прочитать следующие статьи на нашем портале:

Личный помощник в Telegram: собрал за вечер, пользуюсь каждый день — пошаговый личный кейс создания аналогичного бота с подробным разбором сценариев.
Как переложить рабочую рутину на ИИ — подробный гид по делегированию повседневных бизнес-задач и бытовых обязанностей умным агентам.
ИИ-помощник для жизни — личный агент в Telegram — обзор готовых инструментов автоматизации быта и организации личного времени.
Разговорное программирование: создавать сервисы может каждый — подробное введение в методологию создания ИИ-продуктов без навыков написания программного кода.

От «сделай мне реферат» к «создай сервис»: главный тренд 2026

Илья Лочканов — Sun, 31 May 2026 00:00:00 GMT

Два года мы использовали ИИ как торговый автомат

С 2023-го мы все научились одному: попросить у ИИ кусок текста. «Напиши реферат про фотосинтез». «Сократи это письмо». «Нарисуй кота в скафандре». ИИ выдаёт — ты копируешь — готово.

Это удобно. Но если приглядеться, это торговый автомат: бросил запрос — получил продукт — ушёл. Результат одноразовый. Завтра нужен новый реферат — бросаешь новый запрос. Сам ИИ ничего не делает в мире — он только выдаёт текст, который ты потом руками куда-то несёшь.

В 2026-м появилось другое. И это, на мой взгляд, главный технологический сдвиг года: тем же самым разговором с ИИ можно не выпрашивать текст, а создавать работающие сервисы. Не «напиши мне про доставку», а «сделай мне сервис приёма заказов на доставку». И он делает. По-настоящему. Сервис, который работает и после того, как ты закрыл чат.

«Сделай реферат» и «создай сервис» — это разные вселенные

Разница не в размере запроса. Разница в природе результата.

	«Сделай реферат»	«Создай сервис»
Что на выходе	текст, который ты читаешь	штука, которая работает
Живёт после чата	нет, одноразово	да, крутится сама
Кто делает дело	ты (копируешь, несёшь)	оно само
Кому полезно	тебе сейчас	тебе и твоим пользователям, постоянно
Можно ли заработать	нет	да

«Реферат» — это потребление. «Сервис» — это создание. Первое экономит тебе полчаса. Второе может стать твоей работой, твоим бизнесом или твоим помощником на каждый день.

Почему именно 2026, а не 2023

Справедливый вопрос: ИИ же и в 2023-м был умный. Почему сервисы — только сейчас?

Потому что изменилась не сообразительность, а самостоятельность.

Чат-бот (2023): отвечает на вопрос, генерирует текст. Дело всё равно делаешь ты.
Агент (2025–2026): у него есть руки. Доступ к среде, память, инструменты. Он не просто говорит «вот код сайта» — он сам создаёт файлы, запускает, проверяет, чинит ошибку, разворачивает на сервере и показывает тебе работающий результат.

Вот этот переход от «отвечает» к «делает» и открыл дверь не-программистам. Раньше между ответом ИИ и работающим сервисом стояла пропасть, которую мог перейти только технарь: скопировать код, настроить, задеплоить. Агент эту пропасть переходит сам. Тебе остаётся — формулировать.

Я разбирал эту смену эр в отдельной статье — про путь от «ИИ подсказывает» до «ИИ делает вместе с не-программистом».

Что люди реально создают (не в теории)

Это не футурология. Вот что уже собирают обычные люди в разговоре с агентом:

Личного помощника на каждый день — списки, напоминания, учёт расходов в одном чате. Я собрал такого за вечер.
Снятие рабочей рутины — отчёты, разбор заявок, однотипные ответы. Я переложил это на агента и вернул себе часы каждую неделю.
Целые сервисы и бизнесы. Я гуманитарий, пиарщик, не знаю ни одного языка программирования — и за несколько месяцев собрал 12 работающих IT-сервисов в диалоге с ИИ.

На прошлой неделе я вышел к журналистам и за одну лекцию, вживую, собрал сайт, наполнил телеграм-канал и обзвонил людей в зале — всё через разговор с агентом, не написав ни строчки кода руками. Это не фокус. Это новая норма, которую большинство ещё не заметило.

«Но я же только котов в скафандрах рисую»

Отлично. Значит, ты уже умеешь главное.

Серьёзно. Если ты можешь объяснить ИИ «нарисуй рыжего кота в скафандре на фоне Сатурна, акварелью» — у тебя уже есть базовый навык: превратить желание в чёткую формулировку. Это ровно тот же навык, что нужен для сервиса. Только направляешь ты его не на картинку, а на полезную работающую вещь.

Тебе не нужно учить код. Не нужно знать, что такое сервер, API или база данных. Нужно научиться вести диалог: описывать задачу, отвечать на уточнения агента, возражать, когда что-то не так. Я называю это разговорным программированием, и спорить с агентом тут важнее, чем командовать.

Расстояние от «рисую котов» до «создаю сервис» — это не пропасть знаний. Это один шаг: перестать потреблять ответы ИИ и начать поручать ему дела.

Этот тренд не спросит твоего разрешения

Я не пугаю, просто называю вещи. Профессия джуниор-разработчика, который делал простые формы и базы данных, отмирает на глазах — её делает агент. Зато растёт новая роль: тот, кто умеет внятно поставить задачу машине. Не важно, программист он или вчерашний рисовальщик котов.

Это уже происходит — с тобой или без тебя. Хорошая новость: входной билет дешёвый. Не диплом, не годы курсов. Навык формулировать, который тренируется за недели.

С чего начать сегодня

Простое упражнение, прямо сейчас.

Возьми то, что ты обычно просишь у ИИ. Например, «составь мне план тренировок» или «напиши пост для канала». А теперь переформулируй из разового заказа в создание:

«Сделай мне помощника, который сам составляет план тренировок под мою неделю и шлёт напоминания» — вместо одноразового плана.

«Собери штуку, которая сама пишет и выкладывает посты в канал по графику» — вместо одного поста.

Почувствуй разницу в собственной голове. Это и есть переключение из режима «потребитель» в режим «создатель». Дальше — дело техники. Точнее, дело диалога.

А если хочешь пройти этот переход не за полгода нащупывания, а за пару недель — курс «Разговорное программирование» ровно про это: как из режима «сделай мне реферат» перейти в режим «создай мне сервис». Без кода. Через разговор.

Начать можно с бесплатного мини-урока — принеси любую свою задачу, и я покажу, как она превращается из заказа в работающую вещь.

Как переложить рабочую рутину на ИИ-агента (а не делать руками)

Илья Лочканов — Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT

Каждую пятницу я терял два часа на один и тот же отчёт

Открыть рекламный кабинет, выписать цифры. Открыть таблицу с продажами, выписать цифры. Открыть аналитику, выписать цифры. Свести в один документ. Подписать выводами. Отправить.

Два часа. Каждую пятницу. Одно и то же.

И ладно бы это была работа, в которой я думаю. Нет — это работа, в которой я механически перекладываю числа из одного окна в другое. Обезьяна с навыком копипасты справилась бы не хуже.

Сейчас этот отчёт собирает ИИ-агент. Я в пятницу пишу одну строку — и через минуту у меня готовый документ. А освободившиеся два часа я трачу на то, ради чего меня вообще держат: на решения, а не на копипасту.

Расскажу, что именно я переложил и как это устроено. Без кода — потому что я не программист, я гуманитарий.

Что я отдал агенту

Еженедельный отчёт. Раньше — два часа копипасты. Теперь агент сам ходит в нужные источники, собирает цифры, считает динамику к прошлой неделе и пишет черновик с выводами. Я только проверяю и правлю акценты.

Я: собери недельный отчёт по проекту X

Агент: Готово. Выручка 340 тыс (+12% к прошлой неделе), заявок 86 (−4%), средний чек вырос. Просадка по заявкам — во вторник, похоже на сбой формы. Проверишь?

Заметь последнюю фразу. Он не просто сложил числа — он заметил аномалию и показал её мне. Этого ни один шаблон отчёта не делает.

Разбор входящих заявок. К нам падают обращения — часть по делу, часть спам, часть «не туда попал». Агент сортирует: срочное — наверх с пометкой, типовое — с готовым черновиком ответа, мусор — в сторону. Я разгребаю папку не за час, а за десять минут.

Однотипная переписка. 80% рабочих писем — это пять-шесть повторяющихся ситуаций. «Пришлите счёт», «когда доставка», «есть ли скидка опт». Агент готовит черновики ответов под мой стиль. Я читаю, правлю фразу-другую, отправляю сам.

Важно: отправляю сам. Агент пишет черновик — последнее слово и кнопку «отправить» я оставляю за собой. Это моё правило для всего, что уходит наружу.

Как «переложить» выглядит на практике

Ты не настраиваешь робота кнопками. Ты объясняешь задачу словами — как объяснил бы новому сотруднику в первый день.

С отчётом это выглядело так:

«Каждую пятницу мне нужен недельный отчёт по проекту X. Бери выручку и заявки отсюда, отсюда и отсюда. Считай динамику к прошлой неделе. Если где-то резкая просадка или скачок — отдельно вынеси и предположи причину. В конце — три строки выводов человеческим языком, без воды. Какие у тебя вопросы?»

И агент спросил. За какой период считать неделю — пн–вс или последние 7 дней? Что считать «резкой» просадкой — 10%, 20%? Нужны ли графики или только текст?

Я ответил. Он собрал. Я посмотрел первый отчёт, сказал «выводы слишком длинные, режь вдвое» — он порезал. На втором отчёте правок уже не было.

Это и есть разговорное программирование. Не команда — а диалог, в котором агент достаёт из тебя детали, которые ты сам не догадался назвать. Объяснил один раз с вопросами — пользуешься каждую неделю.

Почему это не «автоматизация» в старом смысле

Тут многие напрягаются: «автоматизация — это же сложно. Zapier, N8N, какие-то сценарии из блоков, надо разбираться».

В том и дело, что больше не надо.

Старая автоматизация (Zapier, Make, N8N) — это конструктор. Ты соединяешь блоки, настраиваешь триггеры, тестируешь, чинишь, когда сломалось. Чтобы ей пользоваться, надо думать как инженер. Для большинства людей это стена.

ИИ-агент — другое. Ему ты не рисуешь схему из блоков. Ты рассказываешь, что нужно, обычными словами. Стена исчезла. Я писал про это в манифесте о разговорном программировании: низкокодовые конструкторы были переходным этапом для тех, кто готов «почти программировать». Разговорный подход — для всех остальных. То есть для большинства.

«А меня за это не уволят?»

Наоборот.

Подумай, за что тебе платят. Точно не за то, что ты механически переносишь числа из окна в окно по пятницам. Платят за суждение: что эти числа значат, какое решение принять, что сказать клиенту.

Рутину агент забирает. Суждение — остаётся за тобой, и его ценность только растёт. Тот, кто умеет внятно объяснить агенту задачу и проверить результат, становится дороже, а не наоборот. Это та самая роль «архитектора задачи», про которую я писал в статье о трёх эрах работы с ИИ.

Опасность не в том, что агент заменит тебя. Опасность в том, что тебя заменит коллега, который освоил агента, пока ты вручную копипастил отчёт.

С чего начать на этой неделе

Не надо переделывать всю работу. Сделай одно.

Возьми задачу, которая бесит тебя сильнее всего своей повторяемостью. Ту, про которую ты думаешь «опять это, и так каждую неделю». Отчёт. Разбор почты. Заполнение однотипной таблицы.

Открой свой ИИ и опиши её как новому сотруднику — что на входе, что на выходе, где брать данные, что считать ошибкой. В конце спроси: «какие у тебя вопросы, прежде чем взяться?»

Вопросы, которые он задаст, — это дыры в твоём описании задачи. Залатаешь их — получишь рабочую инструкцию, по которой агент будет делать рутину за тебя.

Если хочешь не нащупывать это месяцами, а пройти короткий путь — на курсе «Разговорное программирование» мы разбираем именно рабочие сценарии: берём твою реальную рутину и перекладываем её на агента прямо на занятии.

Начать можно с бесплатного мини-урока — принеси свою самую надоевшую задачу, разберём её вживую.

Личный помощник в Telegram: собрал за вечер, пользуюсь каждый день

Илья Лочканов — Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT

Я перепробовал десяток приложений для списков

Списки покупок, трекеры привычек, приложения для учёта расходов, напоминалки. Я ставил их, пользовался неделю, бросал.

Причина всегда одна: лишнее приложение — это лишнее место, куда надо заходить. Список покупок в одном приложении, бюджет в другом, напоминания в третьем. Чтобы что-то записать, надо вспомнить, открыть, найти кнопку, ввести.

А я весь день и так сижу в Telegram. И однажды подумал: почему всё это не может жить прямо тут, в одном чате, куда я и так пишу 200 раз в день?

Раньше ответ был: «потому что надо уметь программировать ботов». Теперь ответ другой. Я собрал такого помощника за вечер. Не написав ни строчки кода. Просто разговаривая с ИИ-агентом.

Что он умеет

Это обычный чат в Telegram. Я пишу ему как живому человеку, он понимает и делает.

Список покупок.

Я: купить молоко, хлеб, батарейки AA

Бот: Добавил. В списке сейчас 6 пунктов.

(в магазине)

Я: что купить?

Бот: молоко, хлеб, батарейки AA, кофе, зубная паста, корм коту

Никаких галочек и форм. Написал словами — попало в список. Купил — «убери молоко и хлеб», и их нет.

Напоминания.

Я: напомни завтра в 8 утра позвонить маме

Бот: Окей, напомню завтра в 8:00. 🔔

Не «открой календарь, создай событие, поставь время». А одной фразой, как сказал бы другу.

Учёт расходов.

Я: потратил 1200 на продукты

Бот: Записал. В этом месяце на продукты — 8 400 ₽.

Я: сколько всего ушло в мае?

Бот: 47 300 ₽. Больше всего — продукты (18%) и кафе (14%).

Вот это для меня оказалось главным. Я никогда не вёл бюджет, потому что любое приложение требовало дисциплины: открой, выбери категорию, введи сумму. А тут я просто бросаю фразу в чат — и в конце месяца у меня есть честная картина, куда утекли деньги.

Как я его собрал — за один вечер

Самое важное: я его не «программировал». Я его описал.

Открыл ИИ-агента и сказал примерно так:

«Хочу личного помощника в Telegram. Три задачи: вести список покупок (добавлять и убирать пункты словами), ставить напоминания на время, записывать мои траты по категориям и показывать итог за месяц. Я не программист. Сделай так, чтобы я общался с ним обычными фразами, а не командами. Какие у тебя вопросы?»

И агент начал спрашивать. Хранить ли историю трат или только текущий месяц? Что делать, если категория новая — заводить автоматически или переспрашивать? Будить ли напоминанием повторно, если я не ответил?

Я отвечал. Он уточнял. Через несколько таких кругов он собрал бота, дал мне его запустить, я написал «привет» — и оно заработало.

Это и есть разговорное программирование: не команда «сделай», а диалог, в котором агент достаёт из тебя то, что ты сам не догадался сказать. Я подробно разбирал, почему спорить с ИИ работает лучше, чем командовать — на этом боте ровно тот же принцип.

«Но я же не программист»

Я тоже не программист. Я гуманитарий, пиарщик, по образованию — филолог. Не знаю ни одного языка программирования.

И при этом за несколько месяцев собрал 12 рабочих сервисов в диалоге с ИИ. Телеграм-помощник из этой статьи — самый простой из них. Буквально вечерний проект.

Потому что навык тут не технический. Навык — это умение объяснить, чего ты хочешь, так же ясно, как объяснил бы помощнику-человеку. Если ты сегодня умеешь написать ИИ «нарисуй кота в скафандре на фоне Сатурна, в стиле акварели» — ты уже умеешь главное. Осталось направить тот же навык не на картинку, а на полезную вещь.

Что для этого реально нужно

Честно, без прикрас:

ИИ-агент, который умеет не просто болтать, а делать — заводить бота, держать память, выполнять действия. Я для бытовых задач использую агента, который живёт в Telegram постоянно и помнит контекст. Какой именно агент брать под какую задачу — я разбирал отдельно.
Умение вести диалог. Не «сделай бота» одной строкой, а описать задачу, ответить на вопросы агента, поправить, если что-то не так.

Вот и всё. Ни IDE, ни хостинга в голове держать не нужно. Нужно уметь формулировать.

С чего начать тебе

Не садись сразу делать бота. Сделай упражнение проще.

Возьми одну бытовую мелочь, которая тебя раздражает каждый день. Список покупок. Учёт, кому ты сколько должен. Напоминание пить воду. Что угодно мелкое и повторяющееся.

Открой свой ИИ и опиши это одним сообщением — так, как объяснил бы другу. Не командой. А в конце добавь: «какие у тебя вопросы, прежде чем предложить решение?»

Посмотри, что он спросит. Эти вопросы — и есть то, чего ты сам не додумал. Это первый шаг разговорного мышления.

А дальше — либо сам нащупаешь, либо я покажу короткий путь. На курсе «Разговорное программирование» мы как раз начинаем с таких маленьких личных штук — а заканчиваем тем, что ты можешь собрать себе что угодно.

Если хочешь попробовать без обязательств — есть бесплатный мини-урок. Разберём твою задачу и соберём первого маленького помощника вместе.

Разговорное программирование: создавать сервисы может каждый

Илья Лочканов — Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT

Тезис в одном предложении

Vibe coding — это не финал, это переходный этап. Дальше — разговорное программирование, и эпоха уже наступила: я в ней работаю последние полгода и собрал в ней 12 IT-сервисов как гуманитарий без знания кода.

Три эры взаимодействия с ИИ

Чтобы понять, почему vibe coding — не финал, а пересадочная станция, проще нарисовать всю траекторию.

Эра 1. Подсказчик (2021–2024)

Старт этой эры — GitHub Copilot, июнь 2021. Я тогда им не пользовался, но видел у знакомых разработчиков: ИИ дописывает за тебя строчку, иногда блок, иногда функцию. Ты — водитель. Он — навигатор: подсказывает, куда поворачивать.

Что мог Copilot: автокомплит, рутинные функции, тесты по образцу. Чего не мог: взять задачу целиком и довести до результата.

Все инструменты этой эры исходили из одной установки: программист пишет, ИИ ускоряет. Программист — обязательный элемент в комнате.

Эра 2. Vibe coding (2024–2026)

Модели стали кратно умнее. GPT-4 в марте 2023-го, Claude 3 в 2024-м, ChatGPT с режимом «o1». ИИ перешёл из «дописывает строку» в «сделай мне функцию», потом в «сделай мне модуль».

Андрей Карпатый в феврале 2025-го написал твит, который попал в Merriam-Webster:

«Есть новый вид программирования, который я называю vibe coding. Ты полностью отдаёшься вайбу, принимаешь экспоненту и забываешь, что код вообще существует.»

С тех пор vibe coding — отдельное слово, целая практика, инструменты, мемы.

Что vibe coding мог: генерировать сравнительно крупные куски кода. Создавать прототипы. Делать MVP. Запускать сервисы, которые работают до первого серьёзного теста.

Чего vibe coding не мог: взять большой объём кода целиком и довести его до прода. На больших проектах ИИ терял контекст. Архитектурные решения буксовали. Тесты не писались. Через две недели проект становился нечитаемым лесом из разных стилей — я писал об этом в статье про 5 ошибок vibe coding.

Инструменты эры vibe coding:

Cursor (IDE с встроенным ИИ-чатом)
Antigravity, n8n, Make (low-code платформы, где ИИ помогает соединять блоки)
ChatGPT в браузере как pair-programmer

Все они — про программиста, которому ИИ помогает. Программист всё ещё в комнате. ИИ — продвинутый автокомплит, ассистент, мастер на полставки.

И это разумный шаг истории. Модели в эту эпоху уже превзошли подсказчика, но не доросли до самостоятельной разработки. Vibe coding ровно про это пограничье — между «помогает» и «делает».

Эра 3. Разговорное программирование (с 2025-го)

К концу 2025 года произошёл качественный скачок. Claude 4.5 Sonnet с длинным контекстом и инструментами. OpenAI Codex как полноценный агент с доступом к среде. Hermes Agent от Nous Research — open-source агент с постоянной памятью на твоём сервере.

Эти инструменты могут разрабатывать целыми сервисами — не куски, не функции, а пайплайны, архитектуры, продукты.

И это меняет всё.

Установка эры разговорного программирования: в комнате больше не обязательно нужен программист. Нужен архитектор задачи. Тот, кто умеет формулировать. Тот, кто умеет вести диалог. Тот, кто понимает свой бизнес или свою проблему лучше, чем кто-либо другой.

Этот человек может не уметь кодить — и при этом строить рабочие сервисы.

Я живой пример. Я гуманитарий, пиарщик. Не знаю ни одного языка программирования. За четыре месяца я собрал 12 IT-сервисов. На трёх ИИ-агентах: Claude Code, Codex, Hermes — я разбирал каждый отдельно.

В чём качественная разница

	Подсказчик	Vibe coding	Разговорное программирование
Установка	ИИ дописывает	ИИ помогает программисту	ИИ делает с не-программистом
Кто в комнате	Программист + ИИ	Программист + ИИ	Архитектор задачи + ИИ
Кому подходит	Технарю	Технарю	Любому, кто умеет формулировать
Объём кода ИИ берёт целиком	строка, функция	модуль, фича	сервис, продукт
Инструменты	Copilot	Cursor, Antigravity, n8n, Make	Claude Code, Codex, Hermes Agent
Откат при провале	Перепиши строку	Перепиши модуль	Переформулируй задачу

Главное отличие — третий столбик не про инструменты, а про роли. В первой и второй эре программист — обязательный элемент. В третьей — он может быть, а может не быть. Главное — есть архитектор задачи, и он умеет говорить с машиной.

Почему многие путают vibe coding с разговорным программированием

Потому что внешне они похожи. Оба — про разговор с ИИ. Оба — про текстовый промпт вместо синтаксиса. Оба — про результат на выходе.

Но есть три ключевых различия, которые делают это разными эрами:

1. Куда направлено внимание

Vibe coding: «как сделать, чтобы ИИ написал код за меня». Внимание на ИИ, на промпт, на инструмент.

Разговорное программирование: «как сформулировать задачу так, чтобы её можно было решить». Внимание на формулировку, на архитектуру задачи, на свой контекст.

ИИ во втором случае — не цель, а собеседник. Меняешь Claude Code на Codex или Hermes Agent — диалог не сломается, потому что навык не в инструменте.

2. Что считать результатом

Vibe coding: «оно работает» (на демо).

Разговорное программирование: «оно работает у пользователя, я понимаю как, и могу починить, если сломается».

Это разные уровни. Первый достигается за час. Второй — за две недели практики. Я учу именно второму.

3. Что считать дисциплиной

Vibe coding: дисциплина не нужна. «Отдайся вайбу, забудь, что код существует» — буквально девиз.

Разговорное программирование: дисциплина — основа всего. Читать diff'ы, делать промежуточные коммиты, писать тесты, спорить с ИИ вместо команд. Это рабочий навык, который тренируется.

Поэтому когда я говорю «разговорное программирование» — я не говорю «vibe coding в красивой обёртке». Я говорю «vibe coding плюс инженерная дисциплина плюс способность взять большой объём целиком».

Историческая параллель

У этой смены эр есть прямой аналог в истории. Точно так же, как индустриальная революция не убрала ремесленников — а создала новый класс, инженеров, — революция ИИ-агентов не убирает программистов. Она создаёт новый класс: архитекторов запросов (или, если по-русски, «инженеров формулировок»).

Старшие программисты не исчезают — они становятся наставниками этого нового класса. Junior-программисты, делающие CRUD на одной только базе и форме, — да, эта профессия отмирает на глазах. Им быть архитекторами запросов сейчас выгоднее.

Это уже происходит. У меня самого нет junior-разработчика в команде, потому что мне его заменяет Hermes Agent на простой операционке. На сложной — Claude Code справляется лучше, чем junior справился бы. Не потому, что я плохо плачу, а потому, что разговорное программирование как практика уже эффективнее, чем найм такого разработчика.

Подробнее об истории термина «разговорное программирование» — это не моя выдумка, термин зафиксирован в советском словаре информатики 1989 года. Просто его время пришло только сейчас.

Что делать, если ты в эре vibe coding

Хороший вопрос. Я сам был там до сентября 2025-го. Несколько практических вещей, которые помогают перейти:

1. Перестань думать инструментами, начни думать формулировками.

Не «как мне лучше написать промпт в Cursor». А «какую задачу я сейчас решаю и какие у неё граничные случаи».

2. Откажись от IDE как обязательного интерфейса.

Cursor — это IDE с ИИ-чатом сбоку. Claude Code, Codex, Hermes — это CLI или мессенджер с ИИ как первым лицом. Переход от IDE к CLI ломает много привычек, но открывает другой уровень мышления.

3. Начни делать сервисы целиком, не куски.

Возьми идею. Опиши её одним сообщением: что должно быть, для кого, как пользователь это запускает, какие данные хранятся, что критично. Запусти ИИ-агента. Не подсказывай. Смотри, какие у него возникают вопросы. Те вопросы — это и есть пробелы твоей формулировки.

4. Прочитай два других моих текста по теме.

Об истории термина — чтобы убедиться, что это не маркетинговая выдумка. О диалоге vs команде — чтобы понять, что значит «разговор» на практике.

И если хочешь перейти из vibe coding в разговорное программирование быстрее, чем за полгода самообразования — это ровно то, чему я учу на курсе.

Две недели. Без знания кода на входе. С работающим IT-сервисом на выходе.

Бесплатный мини-урок — на нём разберём твою конкретную задачу и покажу, в какой ты сейчас эре и что мешает перейти в следующую.

5 ошибок новичка, когда делаешь сервис с ИИ

Илья Лочканов — Mon, 25 May 2026 00:00:00 GMT

Почему «просто скажи ИИ, что хочешь» не работает

Главная мечта новичка: открыть ИИ, описать словами, что нужно, — и получить готовый сервис. Без кода, без возни. Именно это обещает «вайбкодинг»: отдайся потоку и забудь, что код вообще существует.

Одна проблема: в чистом виде это не работает. Я попробовал — у меня не работало. И слышал десятки таких же историй от других новичков.

Работает другое — то, что называется разговорным программированием: тот же диалог с ИИ, но с дисциплиной и проверкой результата. Вайбкодинг взял только красивую половину идеи — отказ от ручного кода — и потерял вторую.

Расскажу про 5 граблей, на которые я наступал, пока не понял разницу. Чтобы ты их обошёл.

Ошибка 1. «Я ему просто говорю что хочу — и оно работает»

Что я делал:

В начале (август 2025) я открывал Codex и писал: «Сделай мне B2B-сайт с приёмкой заявок на запчасти».

Codex генерировал. Сайт получался. Работал. Десять минут. Потом я открывал DevTools и видел, что:

форма отправки заявок отправляет данные никуда (заглушка console.log)
база данных — SQLite в /tmp/db.sqlite, который очистится при перезапуске
авторизация — отсутствует вообще, любой может стать админом

Vibe coding в действии. Я отдался вайбу, я принял экспоненту. И я забыл, что код существует. Код, тем не менее, продолжал существовать — и был мусором.

Что я делаю сейчас:

Перед началом работы я трачу 15 минут на формулировку требований к качеству. Не функциональных, а нефункциональных.

«Это будет в проде? Сколько пользователей? Какие риски, если упадёт? Что критично сохранить даже при сбое? Нужна ли авторизация?»

И только потом — «сделай форму».

Звучит банально. Vibe coding обещает, что это не нужно. Это нужно.

Ошибка 2. «Я не читаю код, который он написал»

Что я делал:

Доверял всем правкам. Принимал диффы целиком. Запускал, смотрел — «работает». Шёл дальше.

Через месяц проект становился нечитаемым лесом из чужих стилей, паттернов и архитектурных решений. Каждый файл написан как будто другим человеком — потому что разными моделями в разных сессиях он и был написан разными «людьми» (разные веса Claude в разные моменты, разные подсказки).

Когда что-то ломалось, я не понимал, где ломается, потому что код был мне чужой.

Что я делаю сейчас:

Перед принятием diff'а — читаю его глазами. Не весь код, только diff. Минута на 50 строк.

Если я не понимаю, что делает кусок — я не принимаю. Я прошу Claude переписать проще. Часто он переписывает, и упрощение делает код лучше.

Это первое, чему я учу на курсе: ты автор кода, даже если не написал его руками. Не подписывай чужое.

Ошибка 3. «Я не делаю промежуточных коммитов»

Что я делал:

Несколько часов работы в Codex, всё в одной сессии. Куча правок. В конце пытаюсь закоммитить — git показывает 3000 изменений в 47 файлах.

Через неделю что-то сломалось. Я хочу откатить только ту фичу, которая сломала. Не могу — потому что в одном коммите 47 файлов и 12 фич.

Я сижу и руками отделяю «нужное» от «ненужного» полтора часа.

Что я делаю сейчас:

После каждой завершённой мини-фичи (один диалог — один результат) — git add -p + commit с осмысленным сообщением.

Claude Code мне в этом помогает: я говорю «закоммить всё, что относится к фиче X, и придумай сообщение». Он делает.

В Codex дисциплина у меня слабее — соблазн «потом одним коммитом» больше. Поэтому Claude Code мне больше подходит для длинных сессий со сложной архитектурой.

Ошибка 4. «Я не пишу тесты, потому что ИИ написал правильно»

Что я делал:

В рабочих проектах с реальными деньгами — не писал тестов. Логика была: «ИИ генерирует правильно с первого раза, мне зачем тесты, я же не программист».

Проект ИИва (голосовой агент-обзвонщик) собирался без тестов. Один раз ночью, в production, какое-то изменение сломало логику пересчёта таймаутов. Я звоню тестовый номер — агент молчит 30 секунд после моего вопроса, потом отвечает что-то невпопад.

Чиню за час. Но 6 часов до этого агент так разговаривал со всеми, кто звонил.

Без тестов я не знал. Потому что нечем было проверить.

Что я делаю сейчас:

Тесты пишет сам Claude Code, я только прошу. «На каждый эндпоинт — один happy path и один негативный сценарий. Минимальный набор.»

Это занимает 5-10 минут на фичу. Это дешёвая страховка. Vibe coding по карпатовски это не предусматривает («забываешь, что код существует»). Но я не забываю — и поэтому 12 моих сервисов до сих пор работают.

Ошибка 5. «Я не возвращаюсь к старым решениям»

Что я делал:

Решил один раз — пошёл дальше. Через два месяца смотрю на старый код и думаю: «зачем я тут так сложно сделал? Можно же было проще».

Но проект уже работает. Лезть переделывать — страшно. Время — деньги. Так и тащил легаси, накопленное за пару месяцев.

В CallForge у меня была система обработки звонков на 7 разных state machine. Семь. На голосового агента, у которого 3 типа разговоров. Я просто наслаивал, потому что новый случай — новая state machine.

Что я делаю сейчас:

Каждые 2-3 недели — рефакторинг-сессия. Открываю проект, говорю Claude: «прочитай весь код, скажи мне 3 места, где ты бы упростил».

Часто он находит именно то, что я и подозревал, но боялся трогать. И мы переделываем — за час, не за день. Потому что Claude помнит весь контекст одновременно.

Это и есть «диалог с кодом» — то, что vibe coding в чистом виде не делает. Vibe coding пишет вперёд. Разговорное программирование — пишет, читает, переделывает.

Что между vibe coding и разговорным программированием

Vibe coding взял из идеи разговорного программирования только первую половину — отказ от ручного синтаксиса. И назвал это всей идеей.

Вторая половина — она про диалог (не команду), про контекст (не магию), про итерации (не одну сессию). Без второй половины первая работает на демо, ломается в проде.

Я писал подробнее, как это получалось у меня с конкретными примерами споров с Claude.

И полная история термина — оказывается, советский словарь информатики зафиксировал «разговорный язык программирования» в 1989 году. Vibe coding — это его реинкарнация.

Где этому реально учат

Не на ютубе. Не в Twitter-тредах. Не в книжке за $9.99 на Amazon.

Учат в практической работе с ментором, который сам прошёл эти грабли.

Я — прошёл. На моих 12 сервисах. На своих ошибках, которые сейчас тебе перечислил выше.

Курс «Разговорное программирование» — это, по сути, перенос моих 3 месяцев граблей в 2 недели твоих уроков. Без vibe coding. С разговором.

Если интересно — есть бесплатный мини-урок, где разберём твою задачу и я покажу, какие из этих 5 ошибок ты уже совершаешь.

И где ты ещё не совершаешь, но обязательно совершишь, если не остановишься.

Спорьте с ИИ, а не командуйте

Илья Лочканов — Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMT

Что я делал не так первые три месяца

Когда я начал собирать первый сервис в OpenAI Codex, я обращался к нему как к консоли. Делал так. Сделай это. Перепиши вот это.

Получался средний код. Не плохой. Не хороший. Средний. Такой, который работает, но через неделю ты к нему боишься возвращаться.

Я думал: ну я же не программист, мне не дано. ИИ не умеет читать мои мысли.

Через три месяца я понял, что дело не в мыслях. Дело в моём режиме общения. Я командовал. А надо было — спорить.

Что значит «спорить» с ИИ

Возьму конкретный случай. Реальный диалог, EU Parts Service, осень 2025 года. Мне нужно было сделать поиск по 2.3 миллионам SKU автозапчастей.

Командный режим (как я сделал бы раньше):

Я: Сделай поиск по SKU. Postgres, индекс GIN, fuzzy match. Claude: Окей, делаю.

И он сделал. Поиск работал. Но через 2 недели я обнаружил: SKU в нашей базе имеют 15 разных форматов (с дефисами, без дефисов, с буквами по-русски и по-английски, с ведущими нулями и без). Постгресный fuzzy match не вытягивал. CR поиска — 12%.

Дискуссионный режим (как я делаю сейчас):

Я: Думаю над поиском по SKU. У меня есть варианты: Postgres GIN с fuzzy, Elasticsearch с typo-tolerance, или Meilisearch. Объём 2.3M, читателей в пике 5K rps. Что выбрал бы ты?

Claude: Прежде чем ответить — расскажи, какие у тебя сейчас форматы SKU. Это критично для выбора. Если форматы единые — Postgres GIN. Если разные — нужен предобработчик до индексации, и тогда движок второстепенен. Какая ситуация?

Видишь разницу? Claude не выполнил команду. Claude вернул мне вопрос, без которого ответа быть не может.

Это и есть спор. Не в смысле конфликта. В смысле — обмена контекстом.

Почему это работает лучше

В команде есть только что ты сказал. В диалоге есть то, что ты сказал + то, что ИИ услышал + то, что ИИ заметил, что ты НЕ сказал.

Третий компонент — самый ценный. ИИ ловит то, что ты не догадался уточнить.

Команда: «сделай поиск». ИИ ловит: «а как насчёт миллиона разных форматов SKU? а какая ожидаемая нагрузка? а нужна ли ранжировка по популярности?».

Если ты в командном режиме — ИИ молча принимает и делает на дефолтах. Получается средний код.

Если ты в диалоговом режиме — ИИ задаёт вопросы заранее. Получается хороший код.

Промпт-инжиниринг — это не «как написать команду лучше». Это «как открыть пространство для вопросов с другой стороны».

Три привычки, которые я выработал

1. Никогда не давать команды без контекста

Раньше я писал: «сделай форму регистрации».

Сейчас пишу: «сделай форму регистрации. Контекст: это лидмагнит, цель — собрать email и максимум согласие на звонок. Конверсия важнее количества полей, но если можно безболезненно собрать имя — собирай. Стиль — как на главной странице razgov, тёмный с оранжевым акцентом. Поведение submit — POST на /api/leads, после успеха — redirect на /thanks. Какие у тебя вопросы?»

Видишь последнюю фразу — «какие у тебя вопросы?». Я её добавляю всегда. Это открывает диалог.

2. Просить варианты, а не решения

Раньше: «как лучше сделать?»

Сейчас: «дай мне 3 варианта с плюсами и минусами, расположи от простого к сложному, я выберу».

Тогда я вижу спектр. Иногда выбираю самый простой, который ИИ не предложил бы как «лучший». Потому что для меня «лучший» — это «быстро работающий и понятный», а для ИИ по дефолту — «архитектурно правильный».

3. Возражать, когда не нравится

Когда Claude предлагает что-то, что я считаю сложным — я не молчу. Я говорю: «это слишком сложно для моего случая. Я не буду поддерживать такую систему. Дай проще».

Часто он отвечает: «понял. Тогда другой подход: ...».

Иногда он отвечает: «это не сложно — вот почему: ...» и аргументирует. Тогда я слушаю аргумент и часто соглашаюсь.

Спор с ИИ — это диалог двух экспертов. Один знает индустрию, другой знает свой бизнес. Без диалога никто не получит хороший результат.

Контр-пример из жизни

Один из моих клиентов (зовут его условно Сергей) попросил помочь с парсером отзывов. Сидим вместе, он открыл Codex.

Я смотрю, как он работает. Видно командный режим.

«Сделай парсер Яндекс.Маркета.»

Codex выдал код. Не работает (Яндекс блокирует).

«Обойди блок.»

Codex предлагает прокси. Работает на 10 минут, потом снова блок.

«Сделай чтобы работало.»

Codex начинает выдавать всё более сложные обходы. Через час Сергей злится.

Я говорю: остановись. Спроси у агента, стоит ли вообще парсить Яндекс.Маркет. Может, есть API. Может, есть готовый сервис. Может, в твоём случае проще другой источник.

Сергей пишет: «Слушай, я тебя третий час прошу парсер Яндекс.Маркета. Это правильный путь, или я делаю не то?»

Codex отвечает: «Технически парсер можно сделать через headless-браузер + прокси-ферму + анти-капчу. Но это $100-500/мес операционных затрат и постоянная борьба с антибот-системой. Если тебе нужны отзывы для аналитики — гораздо проще RuMart API (платно, $30/мес) или открытый Otzovik.com (парсится в один экран кода).»

Час работы превратился в правильное решение за 5 минут. Потому что Сергей разрешил агенту возразить.

Почему это сложно

В нашей культуре сложилось: «ИИ — это инструмент, я — мастер». Мастер командует, инструмент выполняет.

С Claude Code, Codex или Hermes Agent это не работает по двум причинам.

Первая. Эти системы не «инструменты». Они скорее похожи на старшего разработчика, у которого есть свой опыт, свой взгляд, свои предпочтения. Старший разработчик плохо работает в командном режиме. Он работает в диалоговом.

Вторая. В командном режиме ты передаёшь только свой запрос. Контекст, который у тебя в голове — остаётся в голове. ИИ его не видит. В диалоге контекст передаётся постепенно через уточнения. Чем больше контекста, тем точнее результат.

Это та же причина, по которой переписка с маркетологом по проекту в 100 сообщений работает лучше, чем одно тех-задание на 5 страниц. В переписке вы оба уточняете. В ТЗ — каждый угадывает.

Что я делаю на курсе

Курс «Разговорное программирование» — это тренировка диалогового режима.

Мы не учимся синтаксису. Мы не учимся стекам. Мы учимся:

Описывать задачу так, чтобы у ИИ оставалось пространство для возражений (то самое «какие у тебя вопросы?»).
Слышать возражения и не ломать диалог обороной («не учи меня»).
Возражать самому, когда ИИ предлагает что-то не подходящее (без угасания, без «ну ладно»).
Откатывать диалог и переформулировать, если разговор зашёл не туда.

Это рабочий навык. Я его поставил себе самому за 3 месяца — потому что не было кому показать. Студенты курса ставят за 2 недели — потому что я уже знаю, где ловушки.

Действие на сегодня

Открой свой ИИ-агент (Claude Code, Codex, ChatGPT — любой). Возьми задачу, над которой ты сейчас работаешь.

Не пиши команду. Напиши:

«Я думаю над задачей X. Мой контекст: [3-4 предложения о ситуации]. Я склоняюсь к подходу Y, но не уверен. Какие у тебя вопросы перед тем, как ответить?»

Запусти. Посмотри, что он спросит. Это и есть пробелы твоей формулировки.

И вот ты уже в диалоговом режиме. Без курса. Без тренировки. Только за счёт одной фразы в конце промпта.

Если хочешь идти дальше — мини-урок бесплатный, без обязательств. Разберём твой кейс в живую.

BASIC — первый язык для всех. И почему сегодня это снова работает

Илья Лочканов — Sat, 23 May 2026 00:00:00 GMT

Вопрос на засыпку

Что общего у языка BASIC, ChatGPT и того, чему я учу на курсе «Разговорное программирование»?

Все три появились, чтобы решить одну и ту же проблему: компьютер слишком сложен для нормального человека.

Только BASIC решил её первым — в 1964 году. И сделал это так же, как Claude Code в 2024-м. Я не шучу. Сейчас покажу.

Дартмутский колледж, 1956 год

В Нью-Гэмпшире, на севере США, есть маленький университет. Дартмут — лига плюща, гуманитарии, английская литература, история, экономика. Не Стэнфорд. Не MIT. Туда не приезжают учиться программировать.

В 1956 году туда приехал работать Джон Кемени — математик-беженец из Венгрии, бывший ассистент Эйнштейна. Кемени стал заведующим кафедрой математики. И в 1956-м у него уже было то, что в 1956-м не было ни у кого:

Идея, что компьютер должен быть инструментом обычного человека, а не специалиста.

В то время компьютеры были как самолёты в 1930-х: их было мало, обращаться с ними умели единицы, и каждый сеанс работы стоил как зарплата инженера. Программа писалась на перфокартах, отправлялась оператору, через сутки возвращалась распечатка. Если ты ошибся в одной запятой — ещё сутки.

Кемени смотрел на это и думал:

«Как могут принимать разумные решения о компьютерах люди, которые ничего о них не знают?»

Эту фразу он повторял до конца жизни.

Что сделал Кемени

Он не стал делать «более простой Fortran». Он не стал делать «учебный язык для студентов». Он сделал странную, по меркам своего времени, штуку:

Он спроектировал язык, в котором ошибки нельзя сделать.

Вернее, можно. Но система их сразу же показывала студенту — на следующей строке, в человеческих словах, не сводных таблицах. Не «syntax error at offset 0x4F», а «вы забыли закрывающую скобку».

Кемени собрал команду из 10 студентов-старшекурсников (среди них — Томас Курц, его правая рука на следующие 30 лет) и за два года они построили две вещи:

Сам язык BASIC — Beginner's All-purpose Symbolic Instruction Code.
Систему DTSS — Dartmouth Time-Sharing System.

Это обе части одного решения. Без любой из них концепции не было бы.

Что значит «разговорный»

В Москве, в начале 1980-х, на полке Института научной информации стоял словарь по информатике. В нём, в статье «Диалоговый язык программирования», было написано:

«Диалоговый (интерактивный, разговорный) язык программирования — язык, используемый в режиме диалога человек-машина. Известными разговорными языками, ориентированными на вычислительные задачи, являются BASIC, APL и др.»

Слово «разговорный» — не моя выдумка. И не моё переоткрытие. Это прямой текст академической литературы 1989 года про BASIC.

Я когда впервые это нашёл, чуть кофе не подавился.

Подробнее об истории термина — в моей большой статье. Здесь — про сам BASIC.

Что значит «разговорный» технически

В 1964 году студент Дартмута приходил в подвал колледжа, садился за телетайп, набирал:

NEW
10 PRINT "HELLO"
20 GO TO 10
RUN

И немедленно видел, как из телетайпа лезла бумажная лента с бесконечной чередой HELLO. Не «через час, когда отнесёшь карты оператору». Немедленно.

Если он ошибался — система тут же говорила, где. Если хотел остановить программу — нажимал клавишу. Если хотел изменить — менял строку 10, и при следующем RUN всё работало по-новому.

Это и есть разговор с машиной. Ты что-то говоришь — она отвечает. Ты исправляешься — она снова отвечает. Не пакет команд, не сеанс работы с долгим возвратом. Диалог.

В то время это казалось такой же фантастикой, как говорить с холодильником. Процессор стоил миллионы — нельзя было позволить ему ждать, пока человек думает. Дисциплина пакетной обработки была не блажью, а экономикой.

Кемени и Курц сказали: к чёрту экономику. Это инвестиция в людей, а не в железо.

Они оказались правы. К 1968 году Дартмут с населением 2500 студентов производил больше программистского времени, чем 100 крупных корпораций США вместе взятых. Их выпускники — гуманитарии, экономисты, биологи — садились за терминалы и решали свои задачи сами.

Прыжок на 60 лет вперёд

В 2024 году Anthropic выпустил Claude Code — CLI-агента, который позволяет любому, кто умеет писать словами, сделать рабочий софт. Без знания синтаксиса. Без знания стека. Без знания, что такое API, REST, или CORS.

Я говорю буквально. Я собрал 12 IT-сервисов через Claude Code, и я не знаю ни одного языка программирования. Я гуманитарий. Пиарщик. У меня в анамнезе филфак и преподавание литературы.

Я могу сказать Claude: «Сделай мне B2B-маркетплейс запчастей с поиском по 2.3 миллионам SKU». Он сделает. Не сразу. Через диалог. Через десятки уточняющих вопросов. Через сценарии, варианты, обсуждения архитектуры.

То же самое, что Кемени и Курц сделали в 1964 году. Только тогда инструмент назывался BASIC, и в нём были PRINT и GO TO. А сейчас инструмент называется Claude Code, и в нём — естественный язык.

Промежуточный шаг — Cursor, Antigravity, n8n, Make — это были попытки решить ту же задачу через старые форматы: ИИ как продвинутый автокомплит для программиста. Они не работают для гуманитария, потому что всё ещё требуют, чтобы программист был в комнате. А Claude Code, Codex и Hermes — работают: я сравнивал их в отдельной статье.

Что Кемени понял в 1964, и чего ещё многие не поняли в 2026

Идея Кемени, если её сформулировать в одном предложении:

Главный навык — не написать программу. Главный навык — сформулировать задачу так, чтобы её можно было решить.

В 1964 году «решить» значило «выразить через BASIC». Сейчас это значит «выразить через диалог с ИИ». Глубина та же.

Поэтому когда мне говорят «теперь все программисты не нужны, ИИ всё сделает» — я не верю. Программисты в Дартмуте 1965 года тоже были нужны. И сейчас будут нужны. Кто не нужен — это тот, кто не умеет формулировать.

Кто умеет — может строить почти всё через разговор с машиной.

Это и есть курс «Разговорное программирование»: учу формулировать. Не учу синтаксису. Не учу инструментам. Учу думать так, чтобы машина (ИИ-агент, не интерпретатор BASIC) понимал и делал, а не угадывал.

Один практический совет напоследок

Если хочешь сегодня вечером проверить себя на «разговорное мышление» — попробуй такое упражнение:

Возьми любую свою рутинную задачу. Напиши её Claude (или ChatGPT, или Gemini — не важно) одним сообщением. Не разбивай. Не уточняй заранее. Просто опиши то, что хочешь, целиком, как сказал бы старшему коллеге.

Потом посмотри, что машина не поняла. Это и есть пробелы твоей формулировки.

Их и надо учиться закрывать. На это уходит обычно две недели. У меня ушло три месяца, потому что я не знал, что это вообще навык, который можно тренировать.

Поэтому теперь и учу этому других.

Какой ИИ-агент выбрать под свой проект: Claude, Codex или Hermes

Илья Лочканов — Fri, 22 May 2026 00:00:00 GMT

Сразу к делу

За последние четыре месяца я собрал 12 IT-сервисов через разговор с ИИ. Не знаю ни одного языка программирования. Гуманитарий.

Все 12 — на трёх инструментах: OpenAI Codex, Claude Code, Hermes Agent. Никаких Cursor, никаких Aider, никаких ChatGPT в браузере. Только эти три.

И каждый — для своих задач.

Это не «обзор всех ИИ-агентов на рынке». Это мой стек, в котором я разобрался руками. Рассказываю когда какой подходит, на каких реальных случаях понял, почему именно так распределилось.

OpenAI Codex — точка входа

Codex был тем агентом, на котором я впервые собрал полностью рабочий сервис.

До этого я полгода ковырялся с разными ассистентами, генерировал куски кода в браузере, копировал, вставлял, ломалось, чинил, копировал заново. Это не была разработка. Это была компиляция фрагментов в надежде, что они сложатся.

Codex был первым инструментом, которому я смог дать доступ к среде разработки. Не «сгенерируй мне функцию», а «вот тебе песочница — собери в ней рабочий сервис, проверь, что работает, и покажи мне результат».

И он собрал. Запустил. Я зашёл в браузер по локальному адресу — увидел работающий лендинг с формой, которая реально пишет данные в базу. Это был день, когда я понял, что разговор с машиной — это не магия, это инженерная практика.

Когда Codex — лучший выбор

Первый сервис в жизни. Если ты никогда не запускал ничего сложнее index.html, Codex поможет проще всего. Меньше настроек, меньше философии, больше «вот тебе результат».
Простой стек. Один фреймворк, одна база, один деплой. Без сложных пайплайнов.
MVP до проверки идеи. Когда нужно быстро убедиться, что подход вообще работает, прежде чем вкладываться.

Где Codex упирается

Когда проект разрастается. 5 файлов — отлично. 50 файлов с межмодульными зависимостями — уже сложнее. 100 файлов с сервисной архитектурой — Codex теряет контекст.

Не катастрофа, просто другой инструмент уже подходит лучше.

Claude Code — следующий уровень

Когда я начал делать EU Parts Service — B2B-маркетплейс автозапчастей с поиском по 2.3 миллионам SKU — я понял, что в Codex мне тесно.

Там не одна страница и не одна форма. Там пайплайн: импорт прайс-листов от 40 поставщиков (разные форматы, разные кодировки, разные правила нормализации), индексация в поиск, кеши, очереди, веб, админка, REST для приложения, отчёты, биллинг. 30+ компонентов, каждый со своей логикой.

Claude Code в этом проекте оказался качественно другим. Не «генерация кода с большим контекстом». А архитектурный собеседник, который держит в голове весь проект одновременно.

Я говорил: «измени схему БД и обнови все эндпоинты, которые её используют». Claude находил всё, что трогает, и менял согласованно. Я говорил: «как лучше — Postgres FTS или Elasticsearch для поиска по SKU?» — Claude не выдавал готовый ответ. Он спрашивал в ответ: «Какой объём? Какие форматы SKU? Сколько пишущих операций в день?». Уточнял до тех пор, пока я не дал контекст, без которого ответа быть не может.

Когда Claude Code — лучший выбор

Сервис со сложной архитектурой. Много модулей, межмодульные зависимости, разные сервисные слои.
Длинный пайплайн. ETL, очереди, фоновые задачи, мульти-источниковые интеграции.
Когда нужен архитектурный диалог. Не «напиши функцию», а «выберем правильный путь до того, как напишем хоть строчку».
Когда нужен auto-mode на большие задачи. Можно дать «собери модуль X со всей обвязкой» и пойти заваривать чай. Через 15 минут возвращаешься — модуль работает.

Где Claude Code избыточен

Когда задача мелкая. Дать команду через CLI, чтобы изменить один тег на сайте — это overkill. Для таких задач есть третий инструмент.

Hermes Agent — операционка

Hermes Agent — от Nous Research, open-source, MIT-лицензия, self-hosted. Слоган у них: «The AI agent that grows with you». Если коротко — это персональный агент, живущий на твоём сервере с постоянной памятью.

Я с ним работаю не как с разработческим инструментом, а как с операционным помощником. Через Telegram, не через CLI.

Что я делегирую Hermes:

Управление рекламой. Запустить кампанию в Яндекс.Директе, поправить ставки, выгрузить отчёт. Я говорю в Telegram «подними ставки на 15% по группам, где CR < 2%» — он делает.
Управление контентом. Опубликовать пост в Telegram-канал, нарезать вертикальный ролик для YouTube Shorts из длинного видео, написать продающее описание под лендинг.
Покупка доменов и базовая инфраструктура. Зарегистрировать домен, прицепить SSL, поднять nginx. Не через мои руки — через диалог.
Создание простых лендингов и сайтов. Когда нужно поднять одностраничник под промокампанию за 30 минут — не дёргаю Claude Code, говорю Hermes «нужен лендинг под X с такой-то воронкой».
Проверка работы сервисов. Все мои 12 сервисов — мониторятся им. У Hermes доступ к серверу. Я в Telegram спрашиваю «как у нас по EU Parts последний час?», он отвечает с метриками.

Когда Hermes — лучший выбор

Бизнес-задачи, а не разработка. Реклама, контент, домены, мониторинг.
Регулярная операционка. То, что повторяется и не требует большой архитектурной работы.
Доступ через мессенджер. Когда ты не за компом, а в метро/в кафе/в дороге.
Когда хочется автономии. Hermes self-hosted, твоя машина, твои данные. Если параноишь по поводу того, что Claude/OpenAI видят твою историю — Hermes решает.

Где Hermes не подходит

Сложная разработка с нуля. Hermes — про навыки и автоматизации, не про написание архитектур.
Когда нужна модель уровня Sonnet 4.5 / GPT-5 для глубокого диалога. Hermes работает с разными моделями, но именно как координатор; для тонких архитектурных бесед я возвращаюсь в Claude Code.

Сравнительная таблица

	OpenAI Codex	Claude Code	Hermes Agent
Формат	CLI / IDE-плагин	CLI (терминал)	Self-hosted сервер + мессенджер
Для чего я использую	Запуск первого сервиса, простой стек	Сложная архитектура, длинные пайплайны	Операционка: реклама, контент, мониторинг
Входной порог	Низкий	Средний (зато потолок выше)	Технически выше (надо поднять у себя), потом — самый низкий
Длина контекста	Хороший	Отличный	Зависит от подключённой модели
Открытость	Закрытый	Закрытый	Open source, MIT
Доступ	Веб + CLI	CLI	Telegram, Slack, Discord и др.
Главная сила	Простота входа	Архитектурный диалог	Постоянная память, мульти-канальность

Если выбирать сегодня

Сделайте все три за один вечер:

Поставьте OpenAI Codex — соберите простой лендинг.
Поставьте Claude Code — попросите спроектировать архитектуру вашего следующего сервиса. Не пишите код. Просто обсудите.
Поставьте Hermes Agent — настройте, чтобы он отвечал в Telegram. Поставьте задачу «найди мне свободный домен в зоне .ru дешевле 500 ₽ под тему X».

После этого у вас будет ощущение, какой из трёх — ваш. У меня все три остались, потому что у них разные задачи.

Главный вывод

Выбор инструмента вторичен. Это разные интерфейсы к одной и той же способности — описать желаемый результат и получить его.

Главный навык — сформулировать. Сформулировать архитектурно, а не пошагово. Сформулировать со всеми граничными случаями, а не с одним happy path. Сформулировать так, чтобы машина не угадывала — а получала контекст.

Это и есть разговорное программирование. Когда ты освоишь этот навык — переключение между Claude Code, Codex и Hermes займёт у тебя полчаса каждое. Когда не освоишь — никакой из них тебе не поможет.

Учу этому на курсе. Курс — это перенос моих 3 месяцев граблей в твои 2 недели практики.

Бесплатный пробный урок — на нём разберём твою задачу и подберём, какой из трёх инструментов сейчас твой.