Я закончил пятидневный интенсив «Первая ИИ-услуга для бизнеса» и выполнил все домашние задания. Пришёл с конкретной задачей: разобраться, как автоматизировать подготовку и публикацию постов и статей на моих площадках — в Telegram, MAX, ВКонтакте и на сайте.
Раньше я работал программистом, поэтому мне было интересно попробовать новый подход: описывать задачу обычными словами, поручать ИИ работу с кодом и проверять результат.
Что получилось сделать
За три урока я выполнил три практических задания.
Сначала описал свой процесс публикаций. Разделил его на этапы и определил, что можно поручить ИИ, а какие решения нужно оставить за человеком. Например, подготовку черновика можно ускорить, но проверка фактов и решение о публикации остаются за мной.
Затем собрал учебное приложение для обработки заявок мебельного интернет-магазина. Оно принимает текст клиента, отправляет его в GigaChat и формирует карточку для менеджера: суть обращения, известные сведения, недостающие данные, следующий шаг и черновик ответа. В проекте также реализована передача заявки в Битрикс24.
После этого доработал проект. Добавил обезличивание текстов перед отправкой в нейросеть и подготовил корректировки поведения AI. OpenCode по моим поручениям изменял готовый код.
Это ещё не автоматизация моих публикаций, но уже практический опыт создания приложения, который пригодится для основной задачи.
Что оказалось самым полезным
Я познакомился на практике с Node.js, VS Code, GigaChat API, OpenCode и Битрикс24. Постепенно разобрался, за что отвечает каждый инструмент.
OpenCode помогает работать с кодом, используя выбранную модель ИИ. В моём случае это была модель OpenAI. А внутри созданного приложения заявки анализирует GigaChat — это отдельная часть системы.
Самым полезным оказался цикл: дать задачу → проверить результат → сформулировать замечание → повторить проверку.
Например, клиент написал: «Сколько у вас стоят офисные кресла? Нужно несколько штук». Приложение должно было сохранить известные факты и уточнить точное количество и требования к креслам. Однако модель пропускала часть сведений. Пришлось уточнять инструкцию и дорабатывать проверку ответа.
Я увидел, что даже правильно оформленная карточка может содержать неполный анализ. Поэтому важно проверять содержание, а не только внешний вид результата.
Какие трудности возникли
Настройка потребовала времени. Сначала подключению к GigaChat мешал VPN, затем приложение не принимало сертификат сервера. После установки сертификатов и настройки Node.js удалось получить реальные ответы GigaChat и проверить три тестовые заявки.
Для себя сделал вывод: сообщение «приложение запущено» ещё не означает, что всё работает. Нужно пройти весь путь пользователя — ввести заявку, получить ответ и проверить его смысл.
Что изменилось в моём понимании ИИ
Теперь я лучше понимаю, как использовать ИИ для создания небольших рабочих инструментов. Необязательно писать каждую строку самостоятельно, но необходимо ясно описывать задачу, понимать ограничения и проверять изменения.
Интенсив не превратил учебный проект в готовую коммерческую услугу. Зато помог пройти путь от описания процесса до работающего приложения и увидеть, чему нужно учиться дальше.
Кому рекомендую
Тем, кто уже знаком с нейросетями и хочет перейти к практической автоматизации: для себя, своего бизнеса или будущих заказчиков.
Стоит быть готовым не только смотреть уроки, но и выполнять задания, разбираться с настройками и исправлять ошибки. Именно эта работа дала мне больше всего опыта.
Мой следующий шаг — применить полученные знания к подготовке и публикации материалов на собственных площадках.
партнерская ссылка: https://sites.zerocoder.ru/pervaya-ii-usluga/?%7Bparticipant_code%7D&utm_source=partner&utm_campaign=%7Bpotok_ai-consulting-intensive%7D