[AI Mindset] Automation lab. Тариф Advanced (Сергей Хабаров, Даниил Васильев)

[Аноним]

Ссылка на картинку

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)

Показать больше