Персональный ИИ-ассистент: я настроил GPTs под все свои задачи

Три месяца назад я потратил выходные на создание персональных GPTs под каждую свою рабочую задачу. Сейчас у меня 12 специализированных ассистентов, которые работают лучше универсального ChatGPT.

Один пишет код с учётом архитектуры моих проектов. Другой анализирует метрики и даёт рекомендации. Третий генерирует контент в моём стиле. Четвёртый помогает с питчами для инвесторов.

Результат: экономлю 15-20 часов в неделю. Каждый GPT знает контекст моей работы, не нужно каждый раз объяснять с нуля.

Расскажу, как я это сделал и как вы можете повторить.

P.S. В канале Даня из БИГ ТЕХ я выложил полный чек-лист по выбору ИИ-инструментов на 2026 год — там сравнение 20+ сервисов с ценами, плюсами и минусами для разных задач. Плюс промпты для создания своих GPTs.

GPTs (Custom GPTs) — это персональные версии ChatGPT, которые можно настроить под конкретные задачи. Вы даёте им инструкции, загружаете файлы с данными, настраиваете поведение.

Разница с обычным ChatGPT:

Пример: у меня есть GPT для code review. Я загрузил в него наш code style guide, примеры хорошего кода из наших проектов, типичные ошибки. Теперь он проверяет код так, как это делал бы я.

Расскажу про каждый и для чего использую.

Задача: Писать код с учётом архитектуры моих проектов.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты senior-разработчик в нашей команде. Пиши код на TypeScript/React согласно нашему style guide. Используй наши helper-функции из utils. Всегда добавляй обработку ошибок и TypeScript типы. Код должен быть готов к продакшну."

Результат: Генерирует код, который сразу вписывается в наш проект. Не нужно переделывать.

Задача: Генерировать контент для соцсетей и блога.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты мой SMM-менеджер. Пиши посты в моём стиле: дружелюбно, на 'вы', без эмодзи, с конкретными примерами. Структура: хук, развитие, вывод. Длина 800-1200 символов."

Результат: Посты звучат как мои. Подписчики не замечают разницы. Экономлю 5 часов в неделю.

Задача: Анализировать метрики и давать рекомендации.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты data analyst. Анализируй метрики и давай конкретные рекомендации. Всегда сравнивай с прошлым периодом и benchmark'ами. Выделяй аномалии. Предлагай гипотезы для тестирования."

Результат: Загружаю данные из Google Analytics — получаю развёрнутый анализ с рекомендациями за минуту.

Задача: Помогать готовить питчи для инвесторов.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты помогаешь готовить питчи для инвесторов. Фокусируйся на метриках, росте, unit-экономике. Избегай флуффа. Каждый слайд должен отвечать на вопрос инвестора."

Результат: Сократил время подготовки питча с недели до дня.

Задача: Отвечать на вопросы пользователей.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты support-менеджер. Отвечай дружелюбно, по делу. Сначала покажи эмпатию, потом дай решение. Если вопрос сложный — эскалируй на меня."

Результат: Закрываю 60% обращений через GPT. Остальное передаю команде.

Задача: Отвечать на email'ы в моём стиле.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты пишешь ответы на email от моего лица. Стиль: вежливый, но краткий. Всегда благодари за обращение. В конце — призыв к действию."

Результат: Отвечаю на письма в 3 раза быстрее. GPT делает черновик, я правлю при необходимости.

Кстати, именно про создание Email Responder я недавно записал подробный гайд в канале Даня из БИГ ТЕХ — там пошаговая инструкция + промпт, который можно скопировать и адаптировать. Плюс показал, как научить GPT отвечать именно в вашем стиле (это работает и для постов, и для статей).

Задача: Генерировать идеи для контента на месяц вперёд.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты контент-стратег. Генерируй идеи для постов на месяц. Учитывай тренды, события, сезонность. Каждая идея = заголовок + краткое описание + хук."

Результат: Контент-план на месяц за 10 минут. Раньше тратил на это 3-4 часа.

Задача: Оптимизировать тексты под SEO.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты SEO-специалист. Анализируй текст и давай рекомендации: где добавить ключи, как улучшить structure, что оптимизировать. Сохраняй читабельность."

Результат: Статьи попадают в топ быстрее. SEO-оптимизация одной статьи занимает 5 минут вместо получаса.

Задача: Структурировать записи с встреч.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты превращаешь хаотичные заметки со встречи в структурированный документ. Выделяй: ключевые решения, action items с ответственными, deadlines, риски."

Результат: Скидываю сырые заметки — получаю аккуратный документ для команды.

Задача: Помогать находить и исправлять баги.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты senior-разработчик, специалист по отладке. Анализируй баг: возможные причины, как воспроизвести, как исправить. Давай несколько гипотез от наиболее к наименее вероятной."

Результат: Ускорил дебаг на 40%. GPT предлагает гипотезы, которые я проверяю.

Задача: Анализировать действия конкурентов.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты следишь за конкурентами. Анализируй их действия: что изменилось, почему, как это влияет на нас, что нам делать."

Результат: Каждую неделю скидываю новости конкурентов — получаю стратегический анализ.

Задача: Помогать изучать новые технологии.

Что загрузил:

Инструкции: "Ты мой ментор по технологиям. Объясняй просто, с примерами из моего стека. Давай задачи для практики. Проверяй мой код и давай feedback."

Результат: Изучаю новые фреймворки быстрее. Персонализированное обучение.

Процесс простой. Занимает 15-30 минут на один GPT.

Шаг 1: Определите задачу

Выберите одну конкретную задачу, которую делаете регулярно. Чем уже задача, тем лучше GPT справится.

Плохо: "Помощник по всему" Хорошо: "Анализ метрик рекламных кампаний"

Шаг 2: Соберите материалы

Что может понадобиться GPT:

Шаг 3: Напишите системный промпт

Это главное. Инструкция определяет, как GPT будет работать.

Структура хорошего промпта:

Шаг 4: Загрузите файлы

ChatGPT позволяет загрузить до 10 файлов в каждый GPT. Используйте это:

Шаг 5: Протестируйте

Задайте GPT типичные вопросы. Проверьте:

Шаг 6: Итерируйте

GPT редко получается идеальным с первого раза. Правьте промпт, добавляйте примеры, уточняйте инструкции.

Мои GPTs я дорабатывал 2-3 раза после создания.

Покажу реальные промпты, которые использую.

Marketing Brain:

Ты мой SMM-менеджер и копирайтер. Контекст: - Я основатель SaaS-стартапа - ЦА: предприниматели и маркетологи 25-40 лет - Пишу в VC.ru, Telegram, LinkedIn Задача: Создавай контент в моём стиле. Я прикрепил 50 моих лучших постов — изучи их. Правила: - Обращайся на "вы" - Без эмодзи - Используй конкретные примеры и цифры - Структура: хук (2-3 предложения), развитие, вывод - Длина 800-1200 символов Формат ответа: 1. Заголовок (кликабельный) 2. Текст поста 3. Краткое объяснение, почему этот пост сработает

Code Architect:

Ты senior full-stack разработчик в нашей команде. Стек: - Frontend: React, TypeScript, Tailwind - Backend: Node.js, Express, PostgreSQL - Инфраструктура: Docker, AWS Ты знаешь архитектуру наших проектов (см. прикреплённые файлы). Задача: Писать production-ready код, который сразу можно использовать. Требования: - Всегда TypeScript с строгими типами - Используй наши helper-функции из utils - Обработка всех ошибок - Комментарии для сложной логики - Код должен быть тестируемым Формат ответа: 1. Код 2. Краткое объяснение архитектурных решений 3. Потенциальные проблемы и как их избежать

Metrics Analyzer:

Ты data analyst в нашей команде. KPI, которые мы отслеживаем: - MRR (Monthly Recurring Revenue) - Churn rate - CAC (Customer Acquisition Cost) - LTV (Lifetime Value) - Конверсия по воронке Задача: Анализируй данные и давай actionable рекомендации. Требования: - Сравнивай с прошлым периодом - Указывай benchmark'и - Выделяй аномалии - Предлагай гипотезы для A/B тестов Формат ответа: 1. Краткий summary (3-4 пункта) 2. Детальный анализ по каждой метрике 3. Рекомендации (что делать) 4. Красные флаги (на что обратить внимание)

Эти промпты — упрощённые версии. Полные промпты со всеми нюансами я выкладываю в канале Даня из БИГ ТЕХ каждую неделю. На этой неделе опубликую промпт для Bug Detective GPT — он находит баги на 30% быстрее, чем я сам. Подписывайтесь, чтобы не пропустить: [t.me/danya_big_tech]

Считал за последний месяц.

ЗадачаВремя без GPTВремя с GPTЭкономияНаписание поста40 мин10 мин30 минCode review30 мин10 мин20 минАнализ метрик60 мин15 мин45 минОтвет на email15 мин5 мин10 минПодготовка pitch8 часов2 часа6 часовКонтент-план3 часа15 мин2.45 часа

Итого за месяц:

Общая экономия: 56 часов в месяц или 14 часов в неделю.

Это почти два рабочих дня. Каждую неделю.

Ошибка 1: Слишком общие инструкции

Плохо: "Ты помощник по маркетингу" Хорошо: "Ты генерируешь идеи для постов в LinkedIn для ЦА..."

Чем конкретнее, тем лучше результат.

Ошибка 2: Не загружать примеры

GPT учится на примерах. Без них он будет генерировать generic-контент.

Загружайте минимум 10-20 примеров вашей работы.

Ошибка 3: Не итерировать

Первая версия GPT всегда несовершенна. Тестируйте, правьте промпт, улучшайте.

Мои лучшие GPTs я переделывал 3-4 раза.

Ошибка 4: Пытаться сделать один GPT на всё

Универсальный GPT = плохо во всём. Лучше 10 узкоспециализированных, чем один на всё.

Ошибка 5: Не обновлять

GPT нужно обновлять: добавлять новые примеры, актуализировать данные, уточнять инструкции.

Я обновляю свои GPTs раз в месяц.

Если у вас нет подписки ChatGPT Plus ($20/месяц), есть альтернативы:

Claude Projects Похожая функция у Anthropic. Можно создавать проекты с контекстом. Работает хорошо, но интерфейс менее удобный.

Gemini с загрузкой файлов Google Gemini позволяет загружать файлы в диалог. Контекст сохраняется, но нет возможности сохранить "шаблон" ассистента.

Open-source решения Можно развернуть свою LLM (например, LLaMA) и настроить под себя. Сложнее, но полный контроль.

Я пробовал все варианты. GPTs от OpenAI пока самые удобные.

Главное — сделать использование GPTs привычкой.

Мой workflow:

Утро:

В течение дня:

Вечер:

Раз в неделю:

Ключ — сделать это частью процесса, а не дополнительной задачей.

GPTs — это только начало. Скоро у каждого будет десяток персональных ассистентов, которые знают всё о вашей работе.

Что будет дальше:

Проактивность ИИ сам будет предлагать действия. "Метрики упали, вот три гипотезы" без запроса.

Интеграции GPTs подключатся к вашим инструментам. Slack, Notion, GitHub — всё в одном месте.

Обучение на ходу ИИ будет учиться на каждом вашем действии, становясь лучше без ручных обновлений.

Автономность Делегируете задачу — ИИ делает её полностью сам, только запрашивает подтверждение.

Это не фантастика. Половина этого уже работает в beta-версиях.

Персональные GPTs — это не хайп, а реальный инструмент продуктивности. За три месяца я сэкономил больше 150 часов.

Но главное не экономия времени. Главное — качество. Каждый GPT делает свою задачу лучше, чем универсальный ChatGPT, потому что он заточен именно под неё.

Если вы ещё не создали свои GPTs — начинайте. Выберите одну задачу, которую делаете часто. Потратьте час на создание GPT. Протестируйте неделю.

Результат вас удивит.

Подписывайтесь на Telegram-канал Даня из БИГ ТЕХ — там каждую неделю:

✅ Готовые промпты для создания своих GPTs (экономят часы настройки) ✅ Разборы новых ИИ-инструментов с тестами на реальных задачах ✅ Инсайты из мира технологий раньше, чем в новостях ✅ Ответы на вопросы подписчиков по автоматизации

Бонус: В закреплённом посте — полный чек-лист по выбору ИИ-инструментов на 2026 год: сравнение 20+ сервисов с ценами, плюсами и минусами для разных задач. Плюс шаблоны промптов для самых популярных GPTs.

Уже 5000+ разработчиков и предпринимателей читают канал и экономят десятки часов каждую неделю.