Эти 6 правил меняют Claude Code КАРДИНАЛЬНО | Субагенты… — Transcript

Шесть фраз, и Клод-код работает в разы быстрее, но весь секрет в порядке. Пропишешь их не так, и 40% твоего лимита он просто сожрёт, а на выходе ты получишь всё равно не то. А если пропишешь правильно, то тот же проект выйдет в четыре раза дешевле с первого раза. И этот порядок независимо вывели создатель Клодкода Борис Чёрный и сооснователь OpenAI Андрей Карпатый. И в этом видео я разберу две вещи. Первое — почему вся сила не в самих фразах, а в том порядке, в котором ты их пишешь. По-простому, без кода абсолютно. И второе — я проведу А-тест. Я соберу бота без этих фраз и с этими фразами, мы их сравним и посмотрим, сколько токенов мы израсходовали в первом и во втором случае, а также проверим качество. А также я тебе отдам готовый скилл Клод, который мы собрали вместе с моей командой. Он позволяет использовать все эти шесть фраз в правильном порядке и экономить огромное количество токенов, улучшая результат. Его ты сможешь забрать по ссылке в описании в моём Telegram-канале. В закрепе будет ссылка. Поехали. Итак, у нас есть шесть фраз, где первые четыре — это фундамент, то есть это скорость и предсказуемость. Пятое — это то, что заставляет систему улучшаться саму. И шестая — это самая мощная, но в то же время она является и самой опасной, потому что её нужно использовать действительно с умом, когда вы понимаете, что вы делаете. Итак, фраза номер один. Звучит она так: "Запускай субагентов". Дело в том, что Клод по умолчанию, когда вы ему даёте определённую команду, он её старается выполнить в одном диалоге, в одной сессии. И если задача слишком большая, то в этом случае у нас происходит ситуация, что у нас контекст очень сильно перегружается, мы получаем плохой результат, потому что, в принципе, мы пихаем все задачи в одном контексте. И в этом случае, конечно, нам приходит на помощь именно история с субагентами, особенно когда мы каждому субагенту можем определить конкретную модель, конкретные инструменты, с которыми он будет работать, и тем самым качество результата, которое мы будем получать с помощью субагентов, оно будет кратно выше, чем если мы будем делать одну и ту же задачу в одном диалоге. Эта история работает, конечно же, с большими задачами, потому что если задача маленькая, то нам нет смысла запускать субагентов. И в том числе, когда мы запускаем субагентов, мы получаем результат по одной конкретной задаче в несколько раз быстрее, потому что это параллельные агенты, которые выполняют их одновременно. И у каждого нашего субагента есть свой контекст, промт и права. И нам не нужно ничего настраивать дополнительно. Нам просто нужно написать нашему Клоду, что запусти субагентов на эту конкретную задачу в параллельную сессию, и он это сделает, в принципе, самостоятельно. И вот как раз Борис Чёрный об этом и говорит, что несколько Клод одновременно, каждый сфокусирован на одной конкретной задаче от начала и до конца. И в итоге качество получается сильно выше, чем если мы все задачи будем решать в одном диалоге, и при этом мы тратим гораздо меньше токенов, чем если мы это будем делать в одном диалоге. Выглядит это таким образом, что мы пишем ему, что запусти пять субагентов. Главный наш Клод распределяет нашу задачу на отдельные конкретные сессии, которые мы здесь видим, и тем самым каждая задача выполняется в отдельном диалоговом окне, мы получаем гораздо лучший результат. Проблема в Клоде заключается в том, что из коробки он их не доиспользует, да? То есть, если мы конкретно не скажем о том, что нам нужны именно субагенты именно в этом диапазоне, то он их просто не запустит. Поэтому, если вы понимаете, что задача будет действительно большая, то прописывайте ему, чтобы он запускал этих субагентов, и в этом случае вы получите самое высокое качество. Лучше всего субагенты используются в нескольких основных ситуациях. То есть первое — это если у нас есть несколько перспектив. То есть у нас пять агентов смотрят на одно и то же под разными углами. То есть, допустим, у нас есть финансовая ситуация рынка, и мы можем посмотреть на неё как с инвестиционной точки зрения, так и с новостной точки зрения, так и с банковской и так далее. У нас есть огромное количество разных вариантов, с точек зрения которых мы можем посмотреть на одну и ту же задачу. Каждый из этих субагентов анализирует задачу по-своему и выдаёт отчёты. И наш главный агент, который выступает ядром всего процесса, он потом сравнивает все процессы по очереди и выводит уже нам ясную картину, как нам стоит действовать в той или иной ситуации. Следующий момент — это новые возможности. То есть, например, у Клода вышло новое обновление под названием Workflows. И, например, если мы какую-то задачу будем делать очень долго, то в этом случае мы можем запускать субагентов, которые будут решать эту задачу за нас. И, например, 10 агентов проверяют 10 000 свободных доменов за один проход. То есть мы это вручную никогда в жизни не сделаем. Это очень рутинная задача. И она решается с помощью как раз-таки субагентов. И просто банально быстрее, то есть когда нам нужно выполнить огромную задачу, которая состоит из огромного количества разных этапов, мы можем запустить субагента в параллельной сессии и в итоге выполнить задачу без проблем с учётом этих нюансов. Итак, у нас есть фраза номер два под названием "Напиши implementation spec". Дело в том, что у нас есть встроенный Plan Mode внутри Клода, но, честно говоря, он не даёт такого качества, как если бы мы писали специальный промт, который будет нам писать как раз-таки вот этот implementation план. И вот Андрей Карпатый как раз-таки и говорит про этот mode, что он не любит в принципе этот mode, потому что нужно вместе с агентом спроектировать очень детальную спеку, по сути, документацию, только потом давай писать код. И у нас есть промт, который мы можем просто банально скопировать и вставить внутрь нашего, соответственно, Клода для того, чтобы он, в принципе, нам сделал план. И ключевая особенность этого промта заключается в том, что мы ему пишем: "Напиши implementation spec для ежедневной сводки автоматизации", либо вы можете проставить туда свою задачу, которая вам нужна. Разбей на шаги и для каждого шага покажи ключевые решения, которые ты бы принял, чтобы я мог предопределить их до сборки. Это очень важно. И в итоге у нас получается следующая картина, что у нас есть огромное количество разных способов, по которым наш Клод-код может собирать непосредственно эту спецификацию или делать наш проект. И вот как раз наша спецификация заточена на то, чтобы из огромного облака вот этих вот опций или способов, по которым мы будем реализовывать наш проект, выбрать только один, который наилучшим образом подойдёт под наши задачи, под наше решение. И в конечном счёте мы помним, что те вещи, которые мы заранее не прописали, Клод-код будет выдумывать за нас. И вот спецификация как раз позволяет нам минимизировать вот эти самые выдумки нашего Клод-кода и достичь максимального результата, который мы можем получить от него. И в итоге наш Клод-код будет делать 0% догадок, если мы эту спецификацию пропишем максимально детально и заранее. И вот это, то, что я сейчас прописал — это максимально упрощённая история, потому что в реальном проекте у нас будет сотни шагов и тысячи вариантов. Дело в том, что без спецификации нам будет очень сложно попасть с первого раза в то, что нам нужно, и нам придётся потом переделывать проект тысячи раз. Вот вы наверняка сталкивались с такой ситуацией, что когда вы делаете какой-то проект, если вы делаете без спецификации, вы просите что-либо сделать, он вам делает этот проект, но при этом все детали, которые там есть, вам приходится переделывать по тысяче раз. И вот как раз качественная спецификация решает эту проблему. Фраза номер три. Звучит она так: "Проинтервьюируй меня". Смысл здесь в чём? Какой бы детальной спецификацию мы бы не прописали, какой бы детальный у нас не был бы сырой бриф, который мы пишем, соответственно, нашему Клоду, в любом случае у нас будет те вещи, которые мы упустили в рамках нашей спецификации либо на...

выйдет в четыре раза дешевле с первого раза. И этот порядок независимо вывели создатель клодкод Борис Чёрный и сооснователь Open AI Андрей Карпатый. И в этом видео я разберу две вещи. Первое, почему вся сила не в самих фразах, а в

том порядке, в котором ты их пишешь. По-простому, без кода абсолютно. И второе, я проведу а-тест. Я соберу бота без этих фраз. И с этими фразами мы их сравним и посмотрим, сколько токенов мы израсходовали в первом и во втором

случае, а также проверим качество. А также я тебе отдам готовый скил склот, который мы собрали вместе с моей командой. Он позволяет использовать все эти шесть фраз в правильном порядке и экономить огромное количество токенов, улучшая результат. Его ты сможешь

забрать по ссылке в описании в моём Telegram-канале. В закрепе будет ссылка. Поехали. Итак, у нас есть шесть фраз, где первое, четыре - это фундамент, то есть это скорость и предсказуемость.

Пятое - это то, что заставляет систему улучшаться саму. И шестая - это самая мощная, но в то же время она является и самой опасной, потому что её нужно использовать действительно с умом, когда вы понимаете, что вы делаете. Итак,

фраза номер один. Звучит она так, что запускай субагентов. Дело в том, что Клод по умолчанию, когда вы ему даёте определённую команду, он её старается выполнить в одном диалоге, в одной сессии. И если задача слишком большая, то в этом случае у нас происходит

ситуация, что у нас контекст очень сильно перегружается, мы получаем плохой результат, потому что, в принципе, мы пихаем все задачи в одном контексте. И в этом случае, конечно, нам приходит на помощь именно история с субагентами, особенно когда мы каждому субагенту

можем определить конкретную модель, конкретные инструменты, с которыми он будет работать, и тем самым качество результата, которое мы будем получать с помощью субагентов, оно будет кратно выше, чем если мы будем делать одну и ту же задачу в одном диалоге. Эта история,

она работает, конечно же, с большими задачами, потому что если задача маленькая, то нам нет смысла запускать субагентов. И в том числе, когда мы запускаем субагентов, мы получаем результат по одной конкретной задаче в несколько раз быстрее, потому что это

параллельные агенты, которые выполняют их одновременно. И у каждого нашего субагента есть свой контекст, промт и права. И нам не нужно ничего настраивать дополнительно. Нам просто нужно написать нашему клоду, что запусти субагентов на эту конкретную задачу в параллельную сессию, и он это сделает, в принципе,

самостоятельно. И вот как раз Борис Чёрный об этом и говорит, что несколько клод одновременно, каждый сфокусирован на одной конкретной задаче от начала и до конца. И в итоге качество получается сильно выше, чем если мы все задачи будем решать в одном диалоге, и при этом

мы тратим гораздо меньше токенов, чем если мы это будем делать в одном диалоге. Выглядит это таким образом, что мы пишем ему, что запусти пять субагентов. Главный наш клод распределяет нашу задачу на отдельные конкретные сессии, которые мы здесь видим, и тем самым каждая задача

выполняется в отдельном диалоговом окне, мы получаем гораздо лучше результат. Проблема в клоде заключается в том, что из коробки он их не доиспользует, да? То есть, если мы конкретно не скажем о том, что нам нужны именно субагенты именно в

этом диапазоне, то он их просто не запустит. Поэтому, если вы понимаете, что задача будет действительно большая, то прописывайте ему, чтобы он запускал этих субагентов, и в этом случае вы получите самое высокое качество. Лучше всего субагенты используются в нескольких основных ситуациях. То есть

первое - это если у нас есть несколько перспектив. То есть у нас пять агентов смотрят на одно и то же под разными углами. То есть, допустим, у нас есть финансовая ситуация рынка, и мы можем посмотреть на неё как с инвестиционной

точки зрения, так и с новостной точки зрения, так и с банковской и так далее.

У нас есть огромное количество разных вариантов, с точек зрения которых мы можем посмотреть на одну и ту же задачу.

Каждый из этих субагентов анализирует задачу по-своему и выдаёт отчёты. И наш главный агент, который выступает ядром всего процесса, он потом сравнивает все процессы по очереди и выводит уже нам ясную картину, как нам стоит действовать в той или иной ситуации. Следующий

момент - это новые возможности. То есть, например, у Клода вышло новое обновление под названием Workflows. И, например, если мы какую-то задачу будем делать очень долго, то в этом случае мы можем запускать субагентов, которые будут решать эту задачу за нас. И, например,

10 агентов проверяют 10.000 свободных доменов за один проход. То есть мы это вручную никогда в жизни не сделаем. Это очень рутинная задача. И она решается с помощью как раз-таки субагентов. И просто банально быстрее, то есть когда нам нужно выполнить огромную задачу,

которая состоит из огромного количества разных этапов, мы можем запустить субагента в параллельной сессии и в итоге выполнить задачу без проблем с учётом этих нюансов. Итак, у нас есть фраза номер два под названием "Напиши implementation spec". Дело в том, что у

нас есть встроенный Plan Mode внутри-кода, но, честно говоря, он не даёт такого качества, как если бы мы писали специальный промт, который будет нам писать как раз-таки вот этот implementation план. И вот Андрей Карпаты как раз-таки и говорит про этот

пode, что он не любит в принципе этот пode, потому что нужно вместе с агентом спроектировать очень детальную спеку, по сути, документацию, только потом давай писать код. И у нас есть промт, который мы можем просто банально скопировать и вставить внутрь нашего, соответственно,

клода для того, чтобы он, в принципе, нам сделал план. И ключевая особенность этого промта заключается в том, что мы ему пишем: "Напиши implementation spect для ежедневной сводки автоматизации, либо вы можете проставить туда свою задачу, которая вам нужна. разбей на

шаги и для каждого шага покажи ключевые решения, которые ты бы принял, чтобы я мог предопределить их до сборки. Это очень важно. И в итоге у нас получается следующая картина, что у нас есть огромное количество разных способов, по которым наш код-код может собирать

непосредственно эту спецификацию или делать наш проект. И вот как раз наша спецификация, она заточена на то, чтобы из огромного облака вот этих вот опций или способов, по которым мы будем реализовывать наш проект, выбрать только один, который наилучшим образом подойдёт

под наши задачи, под наше решение. И в конечном счёте мы помним, что те вещи, которые мы заранее не прописали, клод-код будет выдумывать за нас. И вот спецификация как раз позволяет нам минимизировать вот эти самые выдумки нашего клод-кода и достичь максимального

результата, который мы можем получить от него. И в итоге наш клод-код будет делать 0% догадок, если мы эту спецификацию пропишем максимально детально и заранее. И вот это, то, что я сейчас прописал - это максимально упрощённая история, потому что в

реальном проекте у нас будет сотни шагов и тысячи вариантов. Дело в том, что без спецификации нам будет очень сложно попасть с первого раза в то, что нам нужно, и нам придётся потом переделывать проект тысячи раз. Вот вы наверняка

сталкивались с такой ситуацией, что когда вы делаете какой-то проект, если вы делаете без спецификации, вы просите что-либо сделать, он вам делает этот проект, но при этом все детали, которые там есть, вам приходится переделывать по тысячи раз. И вот как раз качественная

спецификация, она решает эту проблему. Фраза номер три. Звучит она так, что проинтервьюируй меня. Смысл здесь в чём?

Какой бы детальной спецификацию мы бы не прописали, какой бы детальный у нас не был бы сырой бриф, который мы пишем, соответственно, нашему клоду, в любом случае у нас будет те вещи, которые мы упустили в рамках нашей спецификации либо нашего Перди. И вот как раз, когда

мы даём возможность нашему Клоду проинтервьюировать нас, то есть задать нам вопросы относительно нашей спецификации, нашего проекта, он нам может задать такие вопросы, которые для него будут неочевидные, а для нас они могут быть очевидными. Либо это будут те вопросы, о которых мы можем даже не

задумываться, в принципе. И вот ответив на эти вопросы, мы сильно улучшим нашу спецификацию и в итоге достигнем нашей цели гораздо лучше и гораздо эффективнее, чем то, что было до этого.

Поэтому здесь есть ключевые тезисы. Во-первых, а ему необходимо определить ядро, то есть какую проблему мы решаем, для кого она и для кого нет. Пройти ключевые решения вместе. То есть если ты реально не знаешь ответ, нужно так ему и

написать, что я не знаю, как реализовать эту задачу. Опиши мне, пожалуйста, на твоё усмотрение, как бы ты её сам реализовал. И суммируй обратно в виде implementation SPC. То есть это спецификация либо PRD, который мы ставим внутри нашего код-кода для того, чтобы

создавать разработку проектов в будущем и запускать как раз-таки тех самых параллельных субагентов в самом начале.

Фраза номер четыре: "Проверяй до того, как строить". Почему это важно? Потому что, когда мы написали спецификацию, её очень важно, чтобы наш код-код проверил.

Потому что, если мы её запустим в разработку, то с каждым следующим этапом исправлять ошибки, исправлять баги и добавлять новые функции будет гораздо сложнее, чем если мы это сделаем в самом начале. Именно поэтому мы говорим к лод-коду обязательно, чтобы он проверял

до того, как строить, чтобы он исправил те косяки и те проблемы, которые есть в самом начале, чтобы, в принципе, достичь максимального результата. И тут есть несколько уровней, где мы это прописываем. То есть уровень номер один, у нас есть наш MD. Вначале перед любой

работой опиши, как его проверишь. То есть, если мы добавляем эту строчку в наш clд MD, то клод сразу делает план проверки в самом начале до того, как он начинает, в принципе, строить любой наш инструмент. Слой номер два - это

инструменты. То есть какие конкретные инструменты помогут проверить то, что я строю? То есть мы выставляем MCP для деплоя, skill валидатор, например, для бренд голоса. Там открываем браузер, смотрим результат. И всё это мы можем прописать внутрь Cl MD для того, чтобы

он сам это делал. И в конце как раз-таки скил, который я вам дам, он, в принципе, это и делает. И слой номер три - это зоны валидации. То есть он определяет, где цена ошибки высокая. То есть, например, платежи или бухгалтерская

история или финансовые документы, где ручная обязательно проверка человеком, то есть или хитл или human in the loop называется, где низкая, то есть, допустим, вёрстка, то есть он собирает быстро и не боится поломать, то есть он вставляет конкретно проверку человеком в

те пункты, которые очень критичны и очень чувствительны, где нам нужен результат близкий к 100%. Потому что мы знаем, что клод наш, он имеет свойство выдавать не стопроцентный результат, а, например, 99,5 или 99%. И поэтому в тех вещах, где нам важно, чтобы наш клод

выдавал максимальный результат, мы как раз-таки и вставляем human loop в этой петле. Фра номер пять. Сделай из этого скилл. То есть, когда мы повторяем какие-то действия, то есть, например, у нас есть большой диалог, где мы прописали уже конкретные инструкции, что

ему нужно делать, а что не нужно делать. Тогда у нас уже, в принципе, огромное количество правил, которые мы прописали внутри диалога, то в этом случае мы ему просто прописываем, что сделай из этого конкретного диалога специальный скилл для того, чтобы не повторяться в

следующий раз. То есть, если мы повторяем одни и те же правила постоянно из раза в раз, то это явный маркер того, что нам нужно упаковывать из этого скилл. В этом случае мы просто пишем его. Тем более, что у Антропика есть

специальный скилл под названием Skill creator, который, в принципе, создаёт скил исходя из всей истории нашего диалога. И в итоге у нас создаётся вот такой скилл, где у нас есть скрипты, где у нас есть сам skill.m - это marкdдау,

инструкция нашего скила, где находится триггер плюс инструкция конкретного скила. И есть экземплы, то есть это наши примеры, то как нужно действовать и как не нужно. И всё это упаковывается в конкретную одну папку этого самого скила, например, под названием там Daily

Overview, если мы делаем там ежедневные какие-то проверки. Здесь есть два основных правила. То есть мы не придумываем скилл абстрактно, то есть какой бы скилл собрать, то есть либо никакой, либо собираешь из того, что есть, и используешь. И второе правило -

это строй из состоявшегося диалога. То есть, например, если кейс уже проверен, ты только что сделал это руками, клод может это упаковать в повторяющуюся инструкцию, и в следующих диалогах он может её использовать, исходя из тех корректировок, которые ты выдал в самом

начале. При создании любых скилов нам важно добавлять секцию гоes. Что это значит? Секция гос - это, по сути, крайний случай, то есть жкейсы либо корnerркейсы - это те самые грабли, на которые вы наступали, и те самые правки, которые вы делали внутри диалога, как

стоит делать, а как не стоит. И вы, когда вы их прописываете в вашем скиле, то с каждым новым разом, когда вы этот скилл запускаете, он становится всё лучше и лучше и улучшает, по сути, сам себя. Поэтому это как раз и являются те

самые крайние случаи, косяки, которые ты правил руками. То есть мы дописываем их по ходу, и ошибка уже не повторяется дважды. То есть базовое правило, что если ты ошибку допустил один раз, ты её прописал в skill, добавил её внутрь

ваших правил, и твой клод-код уже не будет её повторять постоянно. В итоге у нас есть одно маленькое предложение, которое мы добавляем либо в ClДМю, либо в описание нашего скила, да, где у нас на основе нашего диалога дополни любой

скилл, который я использовал, секции гоes, чтобы мы больше не повторяли эту ошибку. И при вот этом коротком сообщении любой скилл, который вы будете запускать, он не будет повторять тех самых ошибок, которые вы имели в самом начале. И последняя фраза номер шесть,

после которой мы перейдём уже к практике - это автоматизируй это. Это самая мощная фраза, которая позволяет автоматизировать любые процессы, которые вы делаете. То есть, если вы что-то повторяете, в принципе, в диалоге, либо, например, пишете постоянно одни и те же

задачи, то есть возможность это автоматизировать. И есть два варианта, в принципе, это сделать. Первое - это автоматизация всего. И второй вариант - это аугментация. В чём основная разница?

Если мы делаем автоматизацию всего, то каждый кривой автомат, который мы делаем - это, по сути, история, которая ухудшает рабочий процесс, а не улучшает.

И поэтому перед тем, как его автоматизировать конечно нам необходимо привести его чуть ли не к идеалу. И очень многие люди допускают ошибку, когда они автоматизируют те вещи, которые автоматизировать в принципе не нужно. Именно поэтому самый лучший вариант вот в данном случае - это

аргументация. Что это значит? Это значит, что AI здесь выступает ускорителем процесса, но мы всегда находимся в контуре. То есть мы перепроверяем результат, который мы получаем. Мы улучшаем каждый раз эту автоматизацию. Поэтому у нас меньше автоматических решений нашего AI, но при

этом больше контроля над результатом. И в конечном счёте мы получаем гораздо более качественный результат, чем если мы полностью автоматизируем это всё через код-код. И поэтому, чтобы сделать это качество, у нас есть, по сути, два фильтра, которые не делают почти никто.

То есть первый фильтр - это тест на вкус. Второй - это анализ 80x20. Значит, в чём основной смысл? Тест на вкус. Вы можете задать сами себе вопрос, то есть нужен ли вкус, чтобы оценить результат хорошим или плохим. Если нужен, то это

только будет аугментация. Если не нужен, а это можно измерить в каких-то показателях, то это будет, конечно, автоматизация. И фильтр номер два - это 8020. То есть если результат будет на 80% также хорош, устроит ли это тебя?

Если да, то автоматизируй, если нет, то аугментируй. Да. и оставайся в контуре. Потому что, если, например, есть процессы, например, финансы или бухгалтерия или, например, юридические документы, где нас не устраивает, в принципе, результат 80 на20, то мы не можем это на 100% автоматизировать.

Поэтому мы обязательно туда добавляем humanлуop. И мы не должны слепо доверять AI в таких, конечно же, очень важных чувствительных процессов, потому что вероятность ошибки, она будет достаточно высокая. И в итоге, когда мы применяем эти два фильтра, то у нас результат

становится очень крутым на выходе. И поэтому мы упаковали все шесть вот этих фраз в отдельный скилл. И мы сейчас его с вами установим. И я запущу разработку бота. И мы посмотрим без этих фраз абсолютно, то есть с чистым колод-кодом

и с учётом этого скила, который мы, в принципе, добавим. Мы посмотрим, во-первых, сколько токенов у нас уйдёт на это, и, во-вторых, какой результат мы на выходе в итоге получим, и сравним на выходе качество того кода и качество того результата, который мы получим.

Поехали. Итак, я создал абсолютно новый проект, который называется Spec Kit. По сути, его задача будет это создать Telegram бота, который будет собирать заявки в нашем боте, и собирать их в таблицу, например, любую. можно Google таблицу, например. И сейчас мы будем с

вами замерять, сколько конкретно правок мы будем делать в истории, когда мы не загружаем туда никакой сккит, например.

И потом я сделаю то же самое, но при этом мы загрузим туда наш скилл под названием скIT, где указаны все эти шесть пунктов, которые мы с вами только что разбирали, и посмотрим, насколько точнее, в принципе, он сделает этого

самого Telegram-бота, и насколько быстрее это, в принципе, у нас получится, сколько итераций правок мне нужно будет сделать. Поэтому я сейчас включаю голосовой ввод. И давайте запишем. Создай Telegramбота, который будет собирать заявки из нашего бота от наших клиентов и заносить их в таблицу.

Таблицу будем использовать Excel. Всё, я использую OPUS 4,8 на extra High Effort, поэтому давайте запускать и посмотрим, что мы в итоге получим. Итак, вот смотрите, что мы получили. Он у нас отработал, и он нам создал несколько файлов и описал, как именно работает бот

для клиента. То есть, например, старт, кнопка оставит заявку, бот спрашивает имя, телефон или вручную заявка пишется новой строкой с Excel, датой и так далее. Есть канцелы, понятные ответы на не то сообщение, да? То есть он не задавал никаких вопросов, он просто

сделал и в принципе всё готово. Но здесь есть несколько важных моментов. Во-первых, как именно работает эта запись в Excel? То есть у нас должна быть реально открыта, в принципе, физическая таблица Excel. Он не создаёт никакую новую таблицу. Заявка пишется

новой строкой в Excel с дата: username, user ID, есть Councel. Понятные ответы на не то сообщение. То есть смысл в том, что он создаёт Excelтаблицу прямо в этой папке и, в принципе, туда записывает эти данные. То есть бот супер простой.

Никакого дополнительного функционала здесь нет. Он нам даже не предложил ничего в принципе, чтобы туда добавить.

Я думаю, что бот, в принципе, отработает нормально, но при этом функционал бота, он очень ограниченный, конечно, именно тот, который мы и написали. Теперь давайте запустим тот самый спеккит, посмотрим, какие вопросы он задаст и насколько гораздо более детальнее и

проработаннее этот бот будет. Потому что в таком виде, конечно, как мы ему описали, он правда сделал, конечно, то, что мы его просили, но при этом в таком виде, конечно, запускать его очень будет сложновато. Поэтому я сейчас создам новый диалог, той же самой сккит, но при

этом добавлю туда непосредственно скил, который мы создали, в который, в принципе, будет встраиваться вся эта история. Поэтому смотрите, у меня есть Skill Spect Pilot, здесь есть уже инструкция, здесь есть Redmitчит. Вот. И также сам skкил, да, который под

названием Spect Kit. Вот он, Skill.md. Поэтому я всё это сейчас перетащу в наш проект, который мы только что с вами здесь создали. Запускаю новый диалог и то же самое, в принципе, напишу и посмотрим, как он с этим справится.

Создай мне Telegramбота по сбору заявок, задача которого собирать заявки от клиентов и помещать их в Excelтаблицу. И здесь я ему прописываю, используя Skills Kit. Я намеренно здесь прописываю специально вот такую короткую задачу, чтобы вы поняли, что, в принципе, с

помощью задавания дополнительных вопросов, даже из такого простого описания можно реализовать эту задачу. Поэтому давайте запустим и посмотрим, что он сделает конкретно с этим сккит и насколько сильно качественнее получится у нас в итоге результат. Итак, обратите внимание, что первое, что мы, в

принципе, здесь видим, что он разбил это на этапы. То есть вначале мы идём по интервью, потом мы пишем спецификацию, затем идёт сборка и обязательно проверка. И он не уйдёт в параллели, не начнут писать код, пока мы, собственно, эту спецификацию не подтвердим. Поэтому

сейчас мы подождём, пока он, а, отработает, задаст нам вопросы, мы на них ответим и в итоге посмотрим, что получится в конечном счёте. Итак, вот он задал нам вопрос: "Какие поля бот должен собирать у клиента?" Да? То есть имя,

телефон, услуга, тема либо какие-то дополнительные другие, да? А давайте мы выберем имя, телефон и также, соответственно, у нас должны быть детали. а заказа. Здесь вот как раз прописано, что дополнительно наш клиент может указывать детали заказа, которые клиент хочет заказать. Там должны быть

кнопки с товарами, которые мы динамически можем прописывать в отдельном файле, да? Вот он создаст нам отдельный файл, и мы там пропишем эти товары, которые клиент сможет выбрать. И таким образом, перед тем, как эта заявка попадёт к нам в Excel-таблицу, мы уже

увидим, что именно клиент хочет заказать, потому что просто оставить заявку, конечно, без деталей в общем-то не вариант. Также он у нас спрашивает, нужны ли уведомления о новой заявке в Telegram помимо записи в Excel. То есть мы можем, соответственно, указать, что в

личку мы можем отправить уведомления. И таким образом все заявки, которые будут в этот Telegram, будут приходить к нам будут приходить также в наш Telegram личный. Здесь он нам предлагает разные варианты библиотек, но самое актуальное - это Python + AGRAM, поэтому мы

выбираем именно её и дальше ждём, посмотрим, какую спецификацию он нам в итоге сделает. Он увидел сейчас, что мы ему дали информацию, что, а, нужны заказы товаров с кнопками, и поэтому он хочет уточнить ещё три вещи перед тем, как он перейдёт к спецификации. Поэтому

сейчас он нам задаст ещё дополнительные вопросы, мы на них ответим. Дальше посмотрим спецификацию итоговую. Итак, сколько товаров клиент может выбрать в одной заявке? Я напишу несколько. Нужны ли цены товаров и подсчёт итоговой суммы с заявками. Да, конечно же, с ценой

суммой. И в каком формате хранить файл со списком товаров? Да, у нас есть Produx, TXT, Jon, CSV, Excel. Ну, например, нам, конечно же, удобнее в Excel, поэтому давайте, в принципе, эксельку и сделаем. И вот сейчас, перед стартом разработки он нам отправил

спецификацию прямо в чат, где мы можем увидеть, какая цель, какие используются файлы проекта, какие функции будет сценарий, например, как именно будет работать этот бот, где мы можем его доработать, если мы с чем-то не согласны перед тем, как он, в принципе, сделает

нам кодовую базу. Почему это важно сделать с самого начала? Потому что исправлять ошибки уже в готовом проекте гораздо сложнее, чем, например, заранее согласовать спецификацию и исправить это всё на этапе обычного текста. Поэтому здесь мы видим как раз цель, файлы

проекта, сценарий клиента, ключевые решения зоны человека, что конкретно человек должен здесь сделать и как я проверю до сдачи. Вот. Давайте согласовываем спеку и, в принципе, поехали к реализации. И вот здесь как раз тот самый момент, когда он понимает,

что ему нужно запустить субагенты для решения этой задачи параллельно, потому что это конкретно прописано в скиле. И поэтому он говорит, что он переходит к шагу три делегирования, запускаю четырёх независимых агента одновременно на опус 4,8. Сборка бота, параллельные агенты.

Вот мы сейчас видим то, что в данный момент времени крутится два из них. Сейчас ещё запустят два. Первый агент, потом у нас идёт второй агент, третий и четвёртый, соответственно, агент. Сейчас дождёмся, пока они отработают. Это будет сильно быстрее, чем если бы он делал это

всё последовательно. И посмотрим на финальный итоговый результат. Все четыре агента отработали, и он переходит к шагу четыре, который у нас был прописан. Это проверка перед сдачей Guard 4. Да, сейчас он проверит в целом весь проект, найдёт там баги, если они есть, сам себя

исправит, и мы получим гораздо более качественный результат на выходе. Нам не придётся, в принципе, исправлять те самые баги, которые раньше нам постоянно нужно было в диалоге исправлять. Всё отлично, у нас проект готов. Сейчас нам нужно внести токены чай ID и некоторые

настройки. Сейчас я их внесу, и мы запустим этого бота. Всё, бот у нас готов, запущен. Я ввёл сюда несколько тестовых товаров, которые, в принципе, он может нам показать. Поэтому давайте сейчас перейдём в Telegram и запустим его. Так, нажимаем на кнопку старт. К

нам приходит вот такое сообщение: "Здравствуйте, выберите товары кнопками ниже, затем нажмите оформить". Ну, например, мы хотим, допустим, картофельф, к примеру, да? Мы можем, кстати говоря, менять здесь количество ещё. То есть обратите внимание, что такого, в принципе, не было в предыдущей

версии. То есть он нам начал накидывать вопросы, и в результате чего у нас появилась вот такая таблица, где мы можем действительно оформлять, добавлять товары в корзину. И обратите внимание, что у нас даже цена внизу меняется в зависимости от того, какие конкретно

товары мы добавляем. Вот у нас это 1.210 руб. Нажимаем оформить. А как вас зовут?

Например, меня зовут Никита. Укажите телефон. Сразу у нас кнопка поделиться контактом. То есть это значит, что мы можем телефон писать либо вручную, либо нажать на кнопку "Поделиться контактом".

Я сейчас напишу, конечно же, вручную. Итак, проверьте заявку. Никита, телефон, состав Итого подтвердить заявку.

Нажимаем подтвердить. Всё, спасибо, ваша заявка принята. Мы скоро свяжемся с вами, и мы получаем итоговый ответ отсюда. В итоге, если мы зайдём в файлы этого самого проекта, мы увидим то, что здесь появился файл application XLS, то есть это наша экселька. И давайте теперь

откроем эту эксельку, посмотрим, что конкретно там у нас неслось, неслась ли у нас заявка или же нет. Да, вот мы видим нашу Эксельку. Дата время, usзернейм, usеer ID, имя, телефон и состав нашего заказа, который мы здесь получили. Итого 2.210 руб. Всё. В итоге

мы получили бота, который был сделан буквально за один промт. То есть я ему не писал вообще практически ничего, кроме одного промта, и кроме ответов, конечно же, на вопросы. Он нам позадавал дополнительные вопросы, сформировал спецификацию, которую мы прочитали. Нас

всё устроило, нас устраивает, в принципе, то, как он работает. И в итоге мы запустили работу в параллельной сессии. То есть он самостоятельно запустил параллельных агентов. Когда он запускает параллельных агентов, мы получаем гораздо лучшее качество, чем если бы это делалось в одном диалоге. В

конечном счёте, после того, когда мы уже получили результат, он перепроверил сам себя, нашёл несколько ошибок, их исправил и только после этого сказал о том, что бот наш готов. С первого раза буквально всё готово. В том же боте, который мы делали предыдущий, там,

конечно, всего этого не было, того, что здесь есть. Поэтому вот этот скилл, который я сейчас использовал, вы сможете забрать у меня в Telegram-канале, ссылка будет в описании. Переходите, там в закрепе будет этот скилл. Вы сможете его себе скачать, поставить себе в код-код и

пользоваться точно так же, как это сделал я. Ну а мы с вами увидимся в следующем видео. Пока.