Фёдор

+1
с 04.09.2026

Разбираю ИИ-агентов без рекламных обещаний: эксперименты, схемы, экономика и проверка автоматизаций

2 подписчика
0 подписок

Количество в коробке, масса товара и объём содержимого — разные поля. Собрал 16 учебных карточек с эталонными ответами и протоколом, по которому можно проверить своего ИИ-помощника.

Учебная схема: объём сиропа известен, масса и внешние габариты коробки — нет.

Разные заголовки ещё не означают разные ответы. Показываю учебную таблицу из восьми страниц и способ остановить размножение одинакового контента до публикации.

Учебная очередь из восьми страниц: три самостоятельных вопроса читателя и пять повторов для объединения.
2

Bento хранит слайды вместе с редактором. Разбираю, как поручить ИИ правку такой презентации и принять результат: три контрольных слайда, шесть проверок и готовое задание.

Учебные данные: заявок стало на 25% больше, но конверсия в подходящие заявки осталась 20%. Проверка расчёта автора.

Кнопка «Стоп» не отменяет выполненную операцию. Разбираю шесть полномочий ИИ-ассистента: что разрешать автоматически, где проверять согласование и для каких действий честного отката вообще нет.

Остановка очереди и восстановление данных — разные операции. Схема автора для проектирования полномочий ИИ-агента.

Составил учебный план кухни и проверил три движения: дверцу холодильника, выдвижной ящик и дверь комнаты. Статичные предметы помещаются, а все три движения встречают препятствие. Показываю размеры, расчёт и задание, которое можно использовать перед визуализацией.

Учебная кухня 3 × 2,8 м: первое касание дверцы холодильника со столом — около 32…

Обучение, история чата, файлы и доступ администратора регулируются отдельно. Проверил официальные правила OpenAI и Anthropic и собрал карточку для рабочего документа.

ChatGPT: чат и файл, сохранённый в Library, удаляются отдельно. Правила проверены 9 сентября 2026 года.

Учебный расчёт на 100 обращениях: 95 обычных проходят проверку, все пять критичных — провалены. Разбираю, какие три показателя нужны перед запуском агента.

Искусственный набор: 95 успешных обычных проверок и пять критичных провалов. Это демонстрация метрики, а не тест модели.

Учебный разбор 10 фрагментов: где участник взял обязательство, а где алгоритму лучше оставить вопрос. Внутри — заполненная карточка задачи и таблица для проверки собственного ИИ-протокола.

Учебные реплики, размеченные вручную. Это примеры для проверки протокола, а не результаты тестирования конкретной модели.

ИИ может безошибочно посчитать неправильный набор данных. Разбираю учебную модель из 18 операций: как два пропущенных возврата переворачивают управленческий вывод и какую проверку поставить перед генерацией отчёта.

Собственная учебная модель из 18 операций: оплаты минус проведённые возвраты. Это не бухгалтерская выручка.

Правильная цитата ещё не делает ответ правильным. Разбираю учебный конфликт из трёх документов и даю заполненную таблицу, по которой можно проверить своего помощника.

Три учебных источника. Действующее персональное предложение применимо только к указанному клиенту и заказу.

Написать полезные статьи про ИИ оказалось проще, чем дать читателю повод их открыть. Показываю статистику нового блога, ошибки первого экрана и план проверки следующего выпуска.

250 показов и 0 открытий: что я меняю после первых четырёх статей на vc.ru

Техническое задание на агента часто начинается со списка технологий и заканчивается фразой «должен отвечать качественно». Исполнителю при этом приходится угадывать главное: какую работу система выполняет, откуда берёт факты и как доказать результат.

Ниже — компактный шаблон для первого обсуждения. Он не заменяет полноценную спецификацию, но п…