AI-агенты — это не магия. Это твоя команда. За четыре недели ты соберёшь не «второй мозг» и не подписку, которая отвечает на вопросы, а рабочую систему: агентов, которые живут в твоих файлах и работают, пока ты занят другим. От первого контакта с агентом до команды именованных тиммейтов, которую ты видишь на одном дашборде. Ты больше не работаешь один. Но и AI не работает за тебя. Вы теперь команда — ты и твои агенты. Что у тебя будет через четыре недели: Научишься Подключать агента к своим файлам, почте, календарю и сервисам — через коннекторы и MCP. Держать общий мозг в Markdown: структура, письменный контракт с агентом, ключи в Keychain. Задавать агенту права: где он спрашивает каждый раз, где действует сам и что делаешь только ты. Заворачивать повторяющиеся процессы в скиллы и задачи по расписанию. Собирать команду именованных агентов: умная модель планирует, быстрая исполняет. Сможешь спокойно делать Отдавать агенту рутину и видеть на одном дашборде, что требует твоего внимания. Проверять автоматизацию по результату, а не по её отчёту «всё прошло успешно». Собирать себе инструменты вместе с агентом — дашборды, утилиты, коннекторы — без очереди к разработчикам. Работать с чувствительными данными: понимаешь, что уходит провайдеру, и выбираешь облако, подписку или свою машину. Менять модель или агента — Claude Code, Codex, ChatGPT — и не перестраивать систему. Актуальная программа: новые инструменты и паттерны Программу я обновляю каждый поток — не косметикой, а тем, что реально изменилось в работе с агентами за последние месяцы. В пятый поток уже вошло всё, что появилось этой осенью: инструменты, которые агент берёт в руки сам, и паттерны, по которым я работаю каждый день. Больше воздуха Четыре недели, каждая лекция — полтора часа + QnA. Office Hours — две встречи в неделю по 90 минут, без агенды: идём по твоим вопросам. Чтобы каждый мог довести свою задачу до результата. Руки агента — сразу правильно MCP как USB-C для агентов: Krisp, Exa и Parallel вместо встроенного поиска, Computer Use, скиллы в одну команду и ключи в Keychain, а не в чате. Отдельная лекция про контроль: контекстное окно, права агента, где он живёт — и как управлять им с телефона. Средний слой, которого не было Дашборды в HTML по твоим данным, картотека людей и проектов, которую агент ведёт сам, очередь внимания «что требует моего фокуса» и проверка, что отложенная задача реально сработала. Это то место, в котором я сам разобрался только пару месяцев назад и хочу с вами поделиться. Команда, а не одноразовые агенты Named Teammates: суб-агенты со своими именами, которые живут дольше одного вызова, помнят контекст и работают в команде. Это моя сегодняшняя практика, и теперь она в программе. Продвинутые темы я даю с запасом глубины. Это специально. Каждый проходит курс в своём темпе: кому-то уже первая неделя даёт инсайтов на месяцы вперёд, а кто-то получает кучу инсайтов в середине и на Office Hours. Глубина остаётся с тобой и разворачивается тогда, когда ты до неё дорастёшь. И да, после курса ты попадёшь в сообщество выпускников с регулярными встречами, дополнительным контентом и возможностью расти вместе с единомышленниками. Зачем курс, если обо всём можно спросить у самой LLM Да, всё так. Можно учиться через LLM. Любую тему из программы освоить с Claude или ChatGPT. Даже нагуглить можно. Теория (пусть местами и устаревшая) есть в интернете вся. Тогда зачем курс? Затем, что человеку нужен человек. Я знаю это по себе. Я учусь у других людей, а не только у своих агентов. Мы учимся быстрее рядом с теми, кто бьётся над теми же задачами — где у товарища по потоку ровно твоя проблема, и он уже нашёл обходной путь. И ещё быстрее, когда кто-то показывает не абзац из статьи или видео-туториал, а как это реально устроено у него самого: его систему, его агентов, его факапы. Я не пересказываю чужое. Я веду курс в той же системе, в которой работаю каждый день, и провожу тебя через то, через что прошёл сам. 80% времени на курсе — это твои конкретные вопросы и разбор твоих кейсов. Остальное ты и правда можешь спросить у LLM. Программа Четыре недели, восемь лекций, восемь Office Hours. Неделя 1. Фундамент: агент приходит к твоим файлам Лекция 1. Приводи AI к файлам, а не файлы к AI Лекция 2. Obsidian, структура общего мозга и контракт с агентом Office Hours 1 — установка и первый контакт Office Hours 2 — покажи свой бардак Неделя 2. Руки и контроль: утилиты, MCP, ключи, контекст, права Лекция 3. Руки агента: утилиты, MCP, скиллы и ключи — сразу правильно Лекция 4. Как не потерять контроль: контекст, инфраструктура, железо, права Office Hours 3 — тяжёлые файлы и картотека Office Hours 4 — персонализация под профессию Неделя 3. Агент работает без тебя, но ты это видишь и контролируешь Лекция 5. Автоматизация, скиллы и оркестрация Лекция 6. Локальные модели, работа с изображениями и голосом Office Hours 5 — собери свой скилл Office Hours 6 — что у меня работает без меня + доверие к данным Неделя 4. Команда агентов и присутствие в мире Лекция 7. Named Teammates: от одиночного агента к команде Лекция 8. Присутствие в мире агентов и как учиться дальше Office Hours 7 — собери своё присутствие Office Hours 8 — предвыпускной и твой роутинг Что ты умеешь после курса: Подключаешь агента к своим файлам и работаешь голосом, а не печатью. Понимаешь, почему агент может начать ошибаться на длинной сессии, и знаешь, что делать. Держишь общий мозг: структура, контракт с агентом, ключи в безопасном месте. Накопленный контекст. Настраиваешь автоматизации и заворачиваешь свои повторяющиеся процессы в скиллы. Собираешь дашборд «что требует моего внимания» и видишь состояние всей своей системы. Проверяешь, что автоматизация реально сработала, а не отчиталась об успехе впустую. Руководишь командой агентов, которая знает тебя и уважает твои границы. Знаешь, как учиться дальше. И получаешь поддержку сообщества. Контекст сам по себе ничего не стоит. Знания работают только тогда, когда вы с агентами применяете их в деле. Мы не строим систему ради системы — мы собираем живую операционную систему для твоей работы, жизни и роста.
