AI mindset {automation lab}. Тариф Advanced (Сергей Хабаров, Даниил Васильев)

Евражкa · 27 окт 2025 в 12:21

Для кого это обучение?

наша лаборатория создана для профессионалов разного уровня, которые хотят автоматизировать рутину. Неважно, новичок ты в AI или опытный пользователь — здесь ты найдешь практичные решения под свои задачи

опыт программирования не требуется, мы начинаем с азов и растём до продвинутых сценариев

Это для тебя, если ты:

предприниматель: ищешь часы на развитие бизнеса

руководитель: хочешь разгрузить команду от механической работы

эксперт/консультант: планируешь масштабироваться без найма команды

творческий специалист: мечтаешь автоматизировать рутину

профессионал любой сферы: чувствуешь, что “день сурка” крадет энергию и время

просто человек, который устал от цифрового хаоса и хочешь, чтобы технологии работали НА тебя, а не наоборот

А еще к нам приходят CPO и продакт-менеджеры, CTO и разработчики, коммьюнити-менеджеры, дизайнеры, художники, театральные режиссеры, терапевты, коучи, философы, сотрудники НКО — люди разных профессий и технического уровня

Кому не подойдет эта лаборатория?

Мы ценим ваше время и хотим, чтобы участие было максимально полезным. Эта лаборатория, скорее всего, не для вас, если:

Вы ищете "волшебную таблетку" и не готовы к практической работе, экспериментам и самостоятельной настройке инструментов под себя.

Вы ожидаете, что кто-то сделает всю работу за вас. Мы направляем и поддерживаем, но главный двигатель – вы.

У вас совсем нет времени (даже 3-5 часов в неделю помимо занятий) на выполнение практических заданий.

Вы предпочитаете исключительно теоретическое обучение и не заинтересованы в немедленном применении знаний.

Вы считаете, что AI – это слишком сложно и только для программистов (мы докажем обратное, но нужен открытый ум!)

Чему научишься:

отбирать задачи для автоматизации
освоишь принципы осознанной автоматизации: научишься определять, что делегировать машинам, а где критично важно личное участие, эмпатия и креативность

превращать теорию в практику
шаг за шагом соберешь автоматизации под свои личные процессы — при поддержке экспертов и сообщества

проектировать связанные экосистемы
выстроишь связки моделей, сервисов и платформ, чтобы они давали суммарный эффект, а не жили по отдельности

видеть возможности автоматизации в повседневных задачах
начнешь замечать, где техника снимает рутину – высвободишь время для жизни

Программа:

Неделя 1: диагностика вашей рутины и аудит задач. «От хаоса процессов к осознанному выбору».

Фокус недели:

Выявим самые ресурсозатратные задачи — найдем «пожирателей времени». Освоим фреймворк 6T и выберем, что автоматизировать в первую очередь.

Главное достижение:

Карта ваших текущих процессов и три главные задачи, готовые к передаче AI-помощникам. Вы поймете, с чего начать и как сделать автоматизацию максимально полезной.

Цели:

Понять, что можно и нужно автоматизировать, а что — нет.

Освоить фреймворк 6T для классификации и приоритизации задач.

Сформировать осознанный подход к выбору первых задач для быстрых побед и мотивации.

Провести аудит рутинных процессов и выявить «пожирателей времени».

Практика:

Аудит задач. Составите список из 10-15 своих регулярных задач.

Анализ по 6T. Оцените каждую по частоте, важности, сложности, потенциальной экономии времени и другим критериям фреймворка 6T.

Матрица процессов. Построите визуальную карту своих процессов, выделите зоны с максимальным ROI от автоматизации.

Выбор топ-3 задач. Определите первые задачи, с которых начнется ваше путешествие в мир автоматизации.

Обсуждение и обратная связь. В парах и с экспертами обсудите свой выбор и получите ценные инсайты.

Что обычно делают участники:

Выделяют повторяющиеся задачи: ручные отчеты, рутину по контенту, типовые коммуникации с клиентами и командой

Проектируют автоматизацию: контент-планы, отчеты, подготовка к встречам

Настраивают простые уведомления: напоминания о дедлайнах, метриках, публикациях, follow-ups

Инструменты:

Make / n8n — основы работы

Карты процессов (Miro)

Шаблоны для аудита задач

Ключевые тезисы:

Автоматизация = осознанное делегирование.

Фокус на "quick wins" для поддержания мотивации.

Время на настройку должно окупаться.

"Автоматизация хаоса = автоматический хаос"

Неделя 2: экосистема инструментов, быстрые сценарии и первые AI-интеграции. «От механических действий к интеллектуальной обработке».

Фокус недели:

освоим на практике ключевые no-code платформ (Make, n8n) и AI-моделей (GPT, Claude). Создадим ваши первые автоматизации, которые сразу начнут экономить время. Научимся правильно ставить задачи AI через промпты.

Главное достижение:

1-2 работающих автоматизации с AI под ваши задачи (например, умный сборщик идей из Telegram в Notion с AI-анализом).

Библиотека из 5-7 промптов для типовых задач.

Цели:

Познакомиться с картой инструментов автоматизации: от простых до мощных no-code платформ и AI-моделей.

Научиться выбирать правильный инструмент под конкретную задачу, а не наоборот.

Создать первые автоматизации — простые, но работающие.

Понять, как AI может стать частью автоматизаций для анализа, генерации и классификации.

Освоить базовые принципы промпт-дизайна.

Практика:

Личная карта инструментов: сформируете карту известных вам инструментов, выявите пробелы и выберете направление для развития

Первые AI-сценарии в Make/n8n: соберете рабочие процессы с AI-обработкой под руководством экспертов

Библиотека промптов: создадите 5-7 системных промптов для типовых задач (генерация идей, классификация, суммаризация)

AI-интеграции: внедрите AI-модель в свои сценарии для анализа, классификации или генерации контента

Формализация задач: научитесь описывать задачу через компоненты (источник → AI-процесс → формат → канал доставки)

Что обычно делают участники:

Создают AI-классификаторы для входящих данных (письма, заявки, вопросы)

Настраивают автоматическую суммаризацию встреч, статей, отчетов

Запускают AI-генераторы контента по шаблонам (посты, письма, описания)

Собирают библиотеку промптов для своих повторяющихся задач

Интегрируют AI в существующие сценарии из первой недели

Инструменты:

OpenAI API / Claude API в Make/n8n

OpenRouter для доступа к разным моделям

JSON для структурирования данных

Notion / Obsidian для библиотек промптов

Ключевые тезисы:

Простое ≠ бесполезное: начните с малого.

Знание ≠ использование: самое важное – начать применять.

AI – это не магия, а мощный инструмент с инструкцией (промптом).

Хороший промпт = половина успеха.

Неделя 3: агенты, MCP и многошаговые интеграции. «От одиночных сценариев к оркестрации процессов»

Фокус недели:

погрузимся глубже и научимся синхронизировать разные онлайн-сервисы и приложения — с помощью API, MCP, вебхуков и работы со структурами данных. Создадим более сложные многошаговые автоматизации, где информация течет бесшовно.

Главное достижение:

работающая многошаговая автоматизация с AI-агентами, которая решает комплексную задачу (например, полный цикл обработки заявки: сайт → AI-анализ → квалификация → распределение → уведомление).

Цели:

Научиться создавать сложные многошаговые сценарии, объединяющие несколько сервисов и AI

Освоить работу с API, вебхуками, структурами данных (JSON), переменными, циклами и условиями

Понять концепцию AI-агентов и Model Context Protocol (MCP)

Построить минимум одну агентскую систему для реальной задачи

Практика:

Глубокое погружение в Make/n8n: освоите продвинутые функции (роутеры, циклы, условия, работа с JSON и массивами данных)

Работа с API и Webhooks: научитесь подключать сервисы через API и использовать вебхуки для получения данных

Проектирование агентской системы: создадите схему взаимодействия специализированных агентов для вашей задачи

Многошаговый workflow: реализуете сложную цепочку с условной логикой и AI-обработкой

Отладка и оптимизация: научитесь находить и исправлять ошибки, настраивать fallback-сценарии

Что обычно делают участники:

Создают полный цикл обработки лидов: заявка → AI-анализ → квалификация → распределение → уведомление менеджера

Настраивают контент-конвейеры: идея → AI-исследование → черновик → редактура → публикация

Запускают системы автопроверки с AI-фидбеком и фиксацией результатов в базе

Интегрируют звонки и переписки с CRM + AI-резюме для руководителя

Создают автоматические воронки с оценкой по множественным критериям

Инструменты:

Продвинутые функции Make/n8n (роутеры, циклы, условия)

API и Webhooks для сложных интеграций

JSON-обработка, переменные, массивы данных

Claude Desktop с MCP

Ключевые тезисы:

Агент = AI + инструменты + память + цель

Сложная система = композиция простых, понятных блоков

Документируйте свои сценарии — это инвестиция в будущее

Интеграции = мосты между островами данных

MCP расширяет возможности AI для работы с вашими данными

Неделя 4: экосистемы автоматизации и масштабирование. «От автоматизаций к целостной AI-экосистеме»

Фокус недели:

Собираем единую систему, учимся масштабировать и поддерживать созданные решения. Готовим финальные проекты к Demo Day — это ваш шанс показать результат и вдохновить других.

Главное достижение:

Карта вашей персональной AI-экосистемы, финальный проект, готовый к демонстрации, и план развития на следующие 3 месяца. Презентация, которой вы гордитесь.

Цели недели:

Научиться мыслить категориями экосистем: как отдельные автоматизации работают вместе, создавая мультиагентные системы

Понять принципы масштабирования и поддержки созданных автоматизаций

Исследовать альтернативные среды для автоматизации

Завершить свой главный проект лаборатории

Практика:

Проектирование экосистемы: нарисуете карту своей персональной системы автоматизации, определив роли агентов, потоки данных и точки взаимодействия

Работа над финальным проектом: доведете до prod-ready состояния свою главную автоматизацию или систему автоматизаций

Подготовка к Demo Day: создадите короткую презентацию (3-5 минут) по структуре "проблема → решение → результат → метрики"

Репетиции и обратная связь: отрепетируете выступление в парах и с кураторами, получив ценные советы

Планирование развития: заполните roadmap "Моя экосистема сейчас / Цель через 3 месяца / Ресурсы для роста"

Что обычно делают участники:

Объединяют все процессы в единую систему: сбор данных из всех каналов → AI-анализ → генерация инсайтов → автоотчеты

Создают кросс-платформенные решения с адаптацией контента под каждый канал (от идеи до публикации)

Настраивают персонализированные системы с AI-анализом паттернов и адаптивными рекомендациями

Создают AI-ассистентов для встреч: анализ календаря → генерация повестки → транскрибация → резюме → рассылка задач

Собирают личные системы продуктивности: задачи + трекинг + AI-аналитика + персонализированные рекомендации

Автоматизируют полный контент-конвейер: генерация идей → исследование → создание → публикация в множество каналов

Инструменты:

Все ранее освоенные инструменты (Make, n8n, AI API)

Miro для схем экосистем

Ключевые тезисы:

Автоматизация — это платформа, а не проект

Система должна расти вместе с вашими задачами

Лучший способ продать AI — показать измеримый результат

Делитесь результатами — это вдохновляет и вас, и других

Экосистема > набор отдельных скриптов

Advanced track

Advanced track — это дополнительный блок лаборатории автоматизации для тех, кто хочет освоить продвинутые инструменты и подходы. 4 целевых занятия с практическими результатами каждую неделю.

Неделя 1: автоматизация операционной системы. «От кликов мышью к мгновенным командам»

Фокус: 5-10 настроенных shortcuts и сниппетов, которые экономят 30-60 минут каждый день. вы перестанете делать одно и то же руками и почувствуете разницу уже на следующий день.

Спикер: Александр Поваляев. показывает на живых примерах, как из хаоса приложений собрать отлаженную систему.

Неделя 2: обзор AI-инструментов. «Платить $20 или собрать за час самому?»

Результат: персональная карта ai-инструментов под ваши задачи. сравнение готовых решений (lindy, cora computer) с самописными автоматизациями. понимание компромисса "деньги vs время vs контроль". просчитанным roi.

Формат: практическое тестирование 3-5 инструментов с live-демонстрацией и анализом результатов.

Неделя 3: Cursor + Obsidian. «Автоматизация контекста и знаний»

Результат: работающая экосистема персональных ai-инструментов. Obsidian как хаб контекста + cursor/windsurf для создания автоматизаций.

Эксперт: Сергей Хабаров — автор лаборатория , который создал десятки персональных автоматизаций. показывает, как превратить obsidian в командный центр для ai.

Неделя 4: аутентичный контент-завод через AI. «От идеи до публикации за минуты»

Результат: понимание полного цикла контент-производства с AI. автоматизация создания reels, постов и stories через ai-инструменты.

Эксперт: Эмиль Баязитов — ex-google, создатель viral-контента с миллионными охватами. показывает, как масштабировать творчество через технологии.

Эксперты:

Сергей Хабаров
Мастер системного мышления. Научит структурировать хаос, формализовать задачи для AI и строить процессы и экосистемы.

Даниил Васильев
Гуру n8n и no-code магии. Проведет вас через технические дебри API, вебхуков и научит собирать сложные сценарии легко.

Тариф Advanced

live-воркшопы и case-study сессии (4 недели + демо-день)

все записи, материалы и база знаний

+ 4 занятия по средам

неделя 1:автоматизация ОС (shortcuts, сниппеты)

неделя 2:AI-инструменты (Lindy, Cora, n8n)

неделя 3:Cursor + Obsidian для AI-инструментов

неделя 4:контент-завод через AI (Эмиль Боязитов)

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...