Избранное

Если вам дали ссылку на эту страницу: параметр a= в адресе перечисляет номера избранных статей, r= — маршрутов. Ниже — каталог с номерами.

• a=02 Как превратить описание проблемы в проверяемое задание для AI — Как начать с обычного описания ситуации, проверить понимание AI и выбрать первый шаг, результат которого вы сможете проверить.
• a=04 Чужой скилл не знает вашей работы: как научить AI своему подходу — Как превратить рабочую инструкцию в подход, который включает условия применения, профессиональные решения и проверку результата.
• a=06 Как задать границы самостоятельности Notion Agent — Как распределить работу Notion Agent с учётом цены ошибки, возможности отката и необходимости человеческого решения.
• a=07 MCP простыми словами: как AI получает доступ к рабочим данным — Что такое MCP, зачем он компании, как устроен и что проверить перед подключением AI к рабочим системам.
• a=08 Как подключить MCP-сервер и не выдать ему лишнего — Как возникают атаки через MCP и что проверить до подключения сервера: права, описания инструментов, токены, изменения и подтверждения.
• a=09 Как подготовить рабочий процесс к AI-агенту: десять проверок — Десять проверок, которые помогают найти пробелы перед тем, как поручить AI-агенту реальный рабочий процесс.
• a=10 Google Workspace для компании: запуск от домена до проверки доступов — От выбора редакции Google Workspace до проверки почты, миграции и доступов. Цены в евро, пилотное внедрение и практические проверки для компании.
• a=11 Для работы AI не нужен? Начните с того, что уже пробуете для себя — Личный опыт с AI может подсказать подход, который стоит проверить в работе, или просто остаться увлечением. Пять вопросов помогут понять, что можно перенести и что придётся проверить заново.
• a=12 Сначала разберите рабочий день, потом стройте AI-агента — Прежде чем создавать AI-агента, проследите одну реальную задачу от запроса до результата и выберите небольшое проверяемое изменение. В статье — промпт для разбора рабочего процесса.
• a=13 Пользуетесь AI каждый день. Почему работать не становится легче? — AI ускоряет написание, но подготовка материалов и доработка ответа по-прежнему требуют времени. Как найти места, где задача останавливается, изменить одно из них и оценить пользу для всего рабочего дня.
• a=14 За AI уже платите? Выберите для него одну повторяющуюся задачу — Как выбрать первую регулярную задачу для AI, поручить ему небольшой участок и честно проверить, стало ли удобнее.
• a=17 Как передать задачу, чтобы всё не осталось в голове руководителя — Что записать к задаче, чтобы коллега смог продолжить без повторных объяснений, и как в этом может помочь AI.
• a=18 Базу знаний начните с вопроса, который решаете сегодня — Как получить из документов одного прошлого проекта проверяемую основу для сегодняшней работы и сохранить её для повторного использования.
• a=19 Куда сохранить результат разговора с AI, чтобы продолжить работу — Разговор с AI дал хороший результат, но через день снова приходится искать принятую версию. Как собрать её, сохранить и передать для продолжения работы.
• a=22 Перенесите работу с AI с экрана руководителя в практику команды — Чтобы сценарий работы с AI, освоенный руководителем, стал практикой команды, сотруднику нужны доступ к материалам, образец результата, время на пробу и понятная проверка.
• r=r0-1114021319 Я только начинаю с AI: 11, 14, 02, 13, 19
• r=r1-141209172206 Я руковожу компанией: 14, 12, 09, 17, 22, 06
• r=r2-181907081009 Я отвечаю за процессы или IT: 18, 19, 07, 08, 10, 09
• r=r3-0708041209 Я внедряю AI технически: 07, 08, 04, 12, 09