Полный гайд - Связка для первого агента Hermes Agent

В этом видео мы подключим к вашему Гермесу руки, научим его работать с CRM-системой, почтой, таблицами, сайтом. Разберём, как устанавливать программы для сбора информации с сайтов, для монтажа видео или работы, например, со звуком. Соберём первого AI-сотрудника под вашу задачу для вашего бизнеса.

под вашу задачу для вашего бизнеса. Давайте приведём пример. Вы, к примеру, хотите, чтобы ваш агент собирал статью, то есть запускался парсер, соответственно, открывал браузер, изучал публикации в социальных сетей похожих да соответственно статей собирал источники, идеи, писал текст, проверял

Давайте приведём пример. Вы, например, хотите, чтобы ваш агент собрал статью: то есть запускался парсер, соответственно, открывался браузер, изучались публикации в социальных сетях, похожие на статьи, собирались источники, идеи, писался текст, проверялись AI-паттерны, убирались машинные обороты, добавлялся призыв к действию. Естественно, там, например, вам нужно куда-то перенаправить трафик. И затем всё это публиковалось на WordPress, на Tilda или в вашей социальной сети.

числе открывать сайты, парсить информацию, сохранять и прочее, нужны нам MCP-сервера, MCP коннекторы, API, CLI и так далее. Вот давайте с вами разберёмся, что же это такое. В первом видео мы с вами установили Гермес, заложили базу знаний, а, соответственно,

Для того чтобы он делал все эти действия, в том числе открывал сайты, парсил информацию, сохранял и прочее, нужны нам MCP-сервера, MCP-коннекторы, API, CLI и так далее. Давайте с вами разберёмся, что же это такое. В первом видео мы с вами установили Гермес, заложили базу знаний, а соответственно, нам нужно дать ему руки, чтобы он мог совершать действия. Я вам покажу, где искать готовые MCP-коннекторы, как поручить Гермесу, например, написать свой, если подходящего нет, как пользоваться программами, которые уже почти все написаны за вас. Затем соберём методологию решения задачи, проверим её в работе и упакуем всё это в навык. Настроим его автоматический вызов, и тем самым вы получите первого своего AI-сотрудника, который по-настоящему что-то делает и делает это хорошо.

задачи, проверим её в работе и упакуем всё это дело в навык. Настроим его как бы автоматический вызов, и тем самым вы получите первого своего AI сотрудника, который по-настоящему что-то делает и делает это хорошо. Но для начала давайте посмотрим, как вообще всё это дело

Но для начала давайте посмотрим, как всё это устроено. Вы видите схему. В центре у нас Гермес — это Hermes, обвязка вокруг. К нему подключаем модели, например, ChatGPT, Claude и так далее. Модель по факту получает нашу задачу. Далее, исходя из этого всего, понимает, какие инструменты ей задействовать, какой навык применить, и выдаёт наш результат. Через MCP и API агент обращается к внешним сервисам. Например, он находит клиентов в вашей CRM-системе, читает, например, таблицу с продажами. Через CLI он управляет установленными программами, например, обрезает видео, распознаёт речь, собирает данные. Через браузер он работает с сайтами: открывает страницы, нажимает на кнопки, запускает формы, заполняет их, может за вас просто зарегистрироваться где угодно. База данных даёт ему сведения о вашем бизнесе, а навык — инструкцию, как выполнять конкретную работу: какие данные брать, какими инструментами пользоваться, в каком порядке всё делать и как проверить результат, что вообще значит правильный результат, чтобы он был уверен, что сделанное соответствует вашим ожиданиям.

всего, какие инструменты ей задействовать, какой скилл применить, и делает наш результат. Через MCP и API агент обращается к внешним сервисам.

Итак, давайте начнём с рук агента, с подключений. Коннектор — это подключение, через которое агент работает с внешним сервисом. Например, находит клиента в вашей CRM-системе, читает переписку или добавляет заметку в карточку. То есть он может как читать, так и отправлять данные. Один из таких способов подключения — это MCP, Model Context Protocol. Этот стандарт придумала компания Anthropic в 2024 году, то есть создатели Claude. Его сделали открытым, и поддержку подхватили другие. MCP стал настолько стандартным протоколом, что его сейчас используют абсолютно все, потому что это очень удобно. MCP — это некий USB для агентов. Разработчик подключает свой сервис по общему стандарту, и им могут пользоваться разные совместимые агенты. То есть AI может, например, через MCP получить любые данные либо выполнить любое действие.

запускает, э, формы, заполняет формы, может за вас просто зарегистрироваться где угодно. База данных даёт ему сведения о вашем бизнесе, а навык, инструкцию, как выполнять конкретную работу, какие данные взять, какими инструментами пользоваться, в каком порядке э всё это дело делать и,

Посмотрите на схему. Между Гермесом и CRM появляется MCP-сервер. Он сообщает агенту, какие инструменты доступны. Например, вы пишете: «Найди мне вот этого клиента и прочитай, о чём мы с ним договорились». Агент по адресу электронной почты находит в CRM через API или MCP, через этот коннектор, информацию о вашем клиенте, читает переписку, затем обращается к вашей базе знаний, смотрит, какая у вас стратегия продаж, как вы обычно продаёте, какие у вас есть офферы и так далее, и предлагает, например, готовую схему продаж, готовое письмо, готовый сценарий звонка. Далее вы через другие коннекторы, например коннектор отправки сообщений, можете дать ему задачу: отправить письмо, сообщение в Telegram или WhatsApp и так далее.

находит клиента в вашей CRM-системе, читает переписку или добавляет заметку в карточку. То есть он может как читать, так и отправлять данные. Один из такого способа подключения - это MCP, модель Контекст протокол. Этот стандарт на самом деле придумала компания

Получается, что для такой работы вам не нужно каждый раз открывать CRM, искать клиента, переходить между вкладками и копировать переписку в чат. Агент сам обращается к сервису через инструменты. При подключении обязательно смотрим, какие действия поддерживает конкретный MCP-сервер, и выдаём доступ своему агенту. Например, иногда можно указать, что он может только читать письма, но не отправлять их или что-то редактировать. Это очень важно: ограничивать агента в действиях, потому что иной раз, выдав ему все возможные права, вы можете получить неожиданные проблемы. Поэтому будем выдавать аккуратно только то, что действительно нужно.

Разработчик делает подключение своего сервиса по общему вот этому стандарту, и могут пользоваться разные совместимые агенты. То есть AI может, к примеру, через MCP получить любую данную либо выполнить любое действие. Вот посмотрите на схему. Между Гермесом и CRM появляется MCP-сервер. Он сообщает

Для работы с сайтами подключаем Brave Search и Firecrawl. Например, агенту нужно изучить чужие статьи, чтобы написать свою. Если он будет просто открывать страницы целиком, то в контекст попадёт код сайта, меню, реклама, и на каждую статью уйдёт огромное количество токенов. Поэтому Brave Search находит страницы, а Firecrawl по сути убирает всё лишнее и оставляет только чистый текст. Эта связка очень сильно экономит токены, особенно когда нужно разобрать большое количество материалов для написания статьи или работы.

Прочитай переписку, посмотри условия. Агент далее по адресу, к примеру, электронной почты находит в CRM-системе, а опять же, да, через API или MCP, вот через вот этот коннектор информацию о вашем клиенте, читает переписку, далее идёт вашу базу знаний, смотрит, какая у

Через подключение к CRM можно, например, поручить: «Найди клиентов, которые просили счёт или спрашивали, как оплатить, но покупки не было. Посмотри, на чём остановилась переписка, и подготовь каждому следующее сообщение». Обычно такие клиенты просто теряются: кто-то не получил счёт, на чей-то вопрос не ответили, про кого-то вообще забыли. Агент найдёт их за несколько минут и покажет переписку, на которой основан каждый вывод. Также он может проверить, была ли оплата вообще и куда она поступала, потому что вы можете подключить к своему Гермесу и банк, в том числе. С финансами, кстати, тоже есть связка: например, «найди подписки и лицензии, за которые мы продолжаем платить, хотя давно ими не пользуемся». Даёте агенту выписку, список сервисов, сведения о сотрудниках и так далее. Он находит регулярные списания, сопоставляет их с реальным использованием и приносит список платежей, от которых можно отказаться. Это очень часто случается, когда мы подписываемся на огромное количество платёжек. Например, если вы дали ему доступ к почте, он может всё это прочитать, составить карту того, куда уходят деньги, и помочь отменить лишнее.

отправки сообщения, можете дать ему задачу: отправить почту или отправить телегу или WhatsApp и так далее.

Для управления сайтами: когда вы ничего не понимаете, например, как создать хостинг, зарегистрировать домен, купить сервер, настроить его, связать с базой данных, бэкапами, S3 и всем остальным, есть такая штука, как MCP-коннекторы у хостинга. Практически у каждого уважающего себя хостинга, например у Hostinger, где мы обычно всё делаем, есть MCP. Очень удобно: вы ставите задачу, он сам подключается, сам настраивает серверы, сам их запускает и перезагружает, то есть делает всё, что раньше специально делал человек, который управлял серверами. Теперь он делает это сам, хорошо и очень быстро.

своему агенту. К примеру, иногда мы можем указывать, что он может только читать письма. к примеру, не может отправлять или там редактировать что-то.

Теперь разберёмся, где искать подходящие подключения и как добавить их в Гермес. Подключение ищем в трёх местах. Первое — каталог внутри Гермеса, там уже собраны готовые MCP-серверы. Второе — официальная документация сервиса: многие компании сами выпускают MCP для своих продуктов

Поэтому аккуратненько будем выдавать только то, что по-настоящему нужно. Для работы с сайтами подключаем Brave Search и Fire Cravel. К примеру, агенту нужно изучить чужие статьи, чтобы написать свою. Если он будет просто открывать страницы целиком, то в контекст попадёт

код сайта, меню, реклама, и на каждую статью уйдёт просто огромное количество токенов. Поэтому Brave Search находит страницы. Fire Cravel по сути убирает всё лишнее, оставляет только чистый текст. И тем самым эта связка очень сильно экономит на токенах, особенно

когда вам нужно перепарсить огромное количество материалов для того, чтобы написать а какую-то статью или работу.

Через подключение к CRM можно, к примеру, поручить: "Найди клиентов, которые просили счёт или спрашивали, как оплатить". Но покупки, к примеру, не было. Посмотри, на чём остановилась переписка, и подготовь каждому следующее сообщение. Обычно такие клиенты просто теряются. Кто-то не присылал счёт,

чей-то вопрос остался без ответа, про кого-то вообще забыли. Агент найдёт их за несколько минут буквально и покажет переписку, на которой основан каждый вывод. Также он может спокойно проверить, была ли оплата вообще, куда он платил, потому что вы можете

подключить и к банкам свой гермес, в том числе. Э с финансами, кстати, тоже есть связка. к примеру, найди подписки и лицензии, за которые мы продолжаем платить, э, хотя ими уже, к примеру, давно не пользуемся. Даёте агенту выписку, список сервисов, сведений и так

далее, сотрудников. Он находит регулярные какие-то списания, сопоставляется реальным использованием, приносит список платежей, которые можно, в принципе, отвязать. Это очень часто происходит, когда мы подписываемся на огромное количество всяких там платёжек.

А-а, к примеру, опять же, доступ к имейлу дали. Он может всё это прочитать и посмотреть, составить карту, куда у вас деньги списываются и уходят. И всё это дело может пойти вам и помочь отменить для управления сайтами. Вот когда вы вообще ничего не понимаете, к

примеру, как создать хостинг, зарегистрировать домен, купить сервер, настроить его, завязать там дис с базой данный, бэкапами, S3 и вот это всё, есть такая штука, как MCP коннекторы у хостинга. Ну, то есть практически у каждого уважающего себя хостинг, к примеру, у хостингер, где вот

мы всё обычно делаем, есть MCP. Очень удобно. Ты даёшь задачу, он сам подключается, сам настраивает сервера, сам их запускает, перезагружает, короче, делает абсолютно всё, что раньше специально делал человек, который управлял, так сказать, серверами, настраивал их. Теперь он это делает

абсолютно сам. Делает это хорошо и очень быстро. Теперь давайте разберёмся, где искать подходящие подключения и как добавить их в Гермес. Подключение ищем в трёх местах. Первое - это каталог внутри Гермеса. Там уже собраны готовые MCP серверы. А второе - это официальная

документация сервиса. Многие компании сами выпускают MCP для своих продуктов, к примеру, как Вкусфиил или Хостингер.

Третье - это реестр MCP, где разработчики публикуют свои серверы. Я вообще считаю, что в ближайшее время, скорее всего, интернета, к которому мы привыкли, больше не будет. Скорее всего, всё будет, вы знаете, построено на MCP.

То есть ты будешь общаться только с агентом, а агент уже сам. искать машину, как у меня сейчас ведь пошёл, нашёл у меня машину, написал спецификацию, сравнил с другими и сказал: "Вот эту бы я бы купил". И вот почему. Да не надо

мне теперь больше открывать браузер, искать по всем этим сайтам. У каждого есть MCP, он соединяется и делает работу. И, скорее всего, к этому всё придёт, потому что все крупные компании сейчас, абсолютно все имеют свой MCP-сервер. Ваши агенты ходят на Фигму и

делают там проекты через MCP или на Хиксфи делают там генерации за вас и присылают результат вам. В общем, всё переходит в тему полного управления типа сервисами через агенты. Кстати, очень важно, проверяйте каждое MCP перед установкой, потому что появилось

огромное количество скамеров, которые делают MCPшки, называют такими же именами, как и скилы, кстати. А дальше происходит некий, так сказать, взлом, потому что делают лишние действия и так далее, вводят ваши ключи и прочие неприятные вещи. Поэтому нужно устанавливать только из официальных

источников. И что попалось, с интернета не хватать. Теперь как установить? На самом деле всё просто. Вы можете своему агенту дать следующую задачу. Мне нужно подключить тебя к сервису, который я укажу следующим сообщением. Сначала уточни, какие действия нужны для моей

задачи. Проверь официальный сайт и документацию, затем каталог Гермеса. Сравни доступные варианты MCPI программы с командным интерфейсом и браузером. Для каждого подходящего варианта назови доступные действия, способ входа, расходы и ограничения. Рекомендуй самый простой, достаточный способ. Пока ничего не устанавливай и не меняй настройки.

Обратите внимание, агент сначала выясняет, какая работа нужна, а только потом ищет способ. Это защитит от лишних подключений. Если нужно один раз прочитать публичную страницу, у Гермеса уже есть встроенный поиск в чтении страницы браузера, а вот для регулярной выгрузки из рабочего аккаунта, например,

отчёт по продажам каждое утро отдельное подключение, конечно же, окупится. Теперь про деньги. Сам протокол MCP, он бесплатный, а вот сервер, а, который, да, соответственно, вам его предоставляет, он может стоить деньги. К примеру, Вкусвил и Хостингеer отдают MCP, естественно, бесплатно, потому что

с помощью этого инструмента ты просто управляешь как бы их сервисами. А вот Fair Travel и Brave Search сервисы по счётчику. У Fair Travel есть, к пример, бесплатный тариф на 1.000 страниц в месяц, а дальше уже 16 долларов, а Bref

даёт 5 долларов кредитов в месяц. Дальше платите за каждую 1.000 запросов и так далее. И так большинство сервисов, к примеру, ты платишь подписку и там кредиты и так далее. То есть когда тебе нужно что-то сгенерировать, а, к примеру, картинку, видео, ты используешь

MCP Хиксвел, да, или какой-то другой. При этом любой MCP-сервер расходует токены. Описание его инструментов всегда попадает в контекст каждой модели, да, в голову, так сказать. Он это всё дело перечитывает. Если у вас огромное количество MCP инструментов пон установлено, то это всё выжирает ваши

токены, а толку никакого. Поэтому есть важное правило: не используешь MCP, отключи его. Во-первых, это безопасно.

Во-вторых, ну как бы зачем тратить токены? Кстати, здесь у меня для вас есть подарок. Мы командой сделали навык, который разбирает вашу задачу и говорит: "Тут, к примеру, хватит стройных инструментов. Тут нужен MCP, тут API.

Сразу со стоимостью в месяц и с правами, которые придётся выдать этой модели. К нему таблица проверенных MCP под разный рынок соответственно CRM банки маркетплейсы и так далее. То есть хорошая такая проверенная база, которая работает. Прямо под этим видео вы

найдёте ссылочку. Идите, скачивайте, забирайте в моём ТГ-канале. Давайте подключим первый MCP. Возьмём, к примеру, Fireil. Он понадобится нам дальше, когда будем искать методологию и проверять факты для статьи. Так, давайте с вами открываем GERMES desktop. Дальше заходим в capabilities, затем MCP. Здесь

есть два списка: установленные серверы и каталог. Находим в каталог Faircravel и открываем карточку. В ней видно, откуда берётся сервер, какие инструменты он даёт и какой способ входа необходим.

Так, смотрите, а на это стоит посмотреть перед установкой обязательно, да, удалённый MCP подключается по адресу, а локальный скачивает, запускает программу, а, прямо в среди агента. Это абсолютно разные вещи. Во втором случае на вашем сервере появляется чужой код, да, поэтому не копируйте настройки MCP

из случайного поста в телеге какого-нибудь блогера. А опасайтесь, потому что вам реально могут просто подкинуть свинью, и вы установите ээ себе, так сказать, условно вирус, да, который даже и не будет определяться, что это вирус. У Firec есть три способа

входа. Это пробный доступ без аккаунта с дневным лимитом: вход через браузер и API ключ. Пробный лимит общий для всех, кто выходит в интернет с одного адреса, поэтому для показа его, в принципе, хватит. А для регулярной работы понадобится, конечно же, свой ключ. Ключ

вставляем в поле секретов, а не в чат, потому что всё, что вы в чат скидываете, а, попадает в контекст модели и сохраняется в истории.

Если вам лень, конечно, можете и так, а если вы не паритесь, можете так. Это просто дополнительное условие безопасности. Лучше так не делать. Если вашего сервиса в каталоге нет или раздел в вашей версии называется иначе, поручаем поискагенту. Соответственно, найди официальные там Faircroll MCP для

чтения публичных страниц. Сверь подключение с документации Faircraw. Покажи источники, способы входа и ограничения. Если он есть в каталоге, подготовь карточку установки. Если нет, предложи подключение по официальной инструкции. Дождись моего подтверждения.

Ну и, соответственно, Гермес показывает карточку установки прямо в чате. Вы подтверждаете, и подключение готово. На самом деле ничего сложного, когда у вас стоит какая-то определённая задача, вы говорите: "Слушай, у меня есть такая задача, мне её нужно решить". Какие

MCP-сервисы лучше всего подойдут? Он находит. Потом говоришь: "Э, а скажи, какие из них будут максимально дешевле и будет полностью закрывать мою потребность?" Он говорит: "Вот эти". Ты говоришь: "Всё, давай проверь теперь этого поставщика, посмотри отзывы, проанализируй код сам, не будет ли для

нас это небезопасно". Он проверяет и говорит: "Вот так". Ты говоришь: "О'кей, теперь давай подключи и сделай первое тестовое подключение. Посмотрим на работоспособность". Теперь в случае, когда у нас готового MCP нет. Ну, к примеру, вы используете CRM какой-нибудь там, Amaz, Bitx, и они ещё не сделали

свой MCP, но, скорее всего, у них есть API, то есть это такой некий программный интерфейс взаимодействия. Опять же, через него одна программа отправляет другой запрос вроде там типа найди контакт или создай черновик. По факту это вот тот же самый MCP, только такая

более старая версия, более такая заточенная на программы и так далее. И наш AI, конечно же, может работать через API, но по факту, на самом деле, это тот же самый MCP. Просто MCP - это такая красивая обёртка, понятная для агентов.

А API а было всегда больше там для программистов. Ранее для того, чтобы взаимодействовать через эту возможность, нужен был разработчик, который напишет нам этот функционал. Теперь это может делать, соответственно, Гермес. Вы просто открываете документацию вашего API и говорите Гермесу: "Смотри, это

АсM, здесь вот документация. Мне необходимо выполнять вот такие функции через API. Напиши полностью инструкцию, как его подключить и установить. Напиши а нам полностью непосредственно функционал MCP коннектор", который позволит регулярно через этот API протокол взаимодействовать сам CRM.

Сделай это так, чтобы это было безопасно, комфортно и всегда работало безотказно. И на самом деле вот достаточно такого простого промта.

Гермес возьмёт и сам напишет MCP-сервер, да, поверх этого API, а обернёт, напишет документацию, а для самого уже себя. И далее вы уже через этот MCP протокол будете взаимодействовать сам CRM. То же самое с Битриксом, то же самое с любой,

по сути, CRM-системой или сервисом, у которого нету пока ещё модель контекст протокола. Да, кстати, у нас есть готовый для этого инструмент. Вы просто скидываете этому навыку скилу, да, ссылку на API, документацию, и он, исходя из этого всего, сам автоматически

собирает MCP-сервер для вас, настраивает его, описывает там безопасность, документацию, короче, все эти функции делает. Мы этот замечательный инструмент дарим тем, кто приходит на интенсив, и рассказываем, как этим пользоваться.

Соответственно, помогаем полностью выстроить свой MCP-сервер, потому что это часть большой нашей методологии относительно GERMES и AForce компании, да, потому что в будущем это будет такой ключевой тоже ваш навык создавать свои собственные MCP-сервера для того, чтобы взаимодействовать внутри своей AIC

компании, да, выстраивать коннекторы и так далее. А, поэтому приходите, ссылка будет в описании обязательно. Это будет лучшее ваше вложение. Если что-то не понравится, вернём деньги без проблем. С MCP разобрались, с API тоже. Теперь третий способ - установить программу,

которой агент будет пользоваться сам. Такие программы называются CLI, программы с командным интерфейсом, то есть вы не будете видеть привычные кнопки и так далее. То есть эти программы управляются через терминал, да, через команды. Человек, конечно, пользоваться такими программами неудобно, а агенту в самый раз он умеет

как раз писать те самые команды, потому что что делает я, он генерирует текст. И по факту, что такое команда - это просто текст. Типа сделай вот это, возьми оттуда. И в итоге получится то, да, там в та в таком формате, не знаю, смонтируй

мне видео и положи в папку. Это просто команда. И он тем самым очень хорошо управляет такими программами. За десятки лет программисты написали тысячи таких программ для себя, потому что это в основном программы для программистов.

Они практически все бесплатные. Что они могут делать? Обрезать видео, склеивать звук, распознавать речь, скачивать ролик, сжать [фыркает] картинки, собрать таблицу и так далее. Раньше ими пользовались только те, кто умел работать в терминале. Теперь по сути достаточно, чтобы это умел ваш агент,

да, и он умеет из коробки. Вы платите только за токены самому AI, потому что программы все бесплатные. К примеру, Whisper - это программа, которая распознаёт речь и сохраняет её текстом.

Ну вот у вас произошла встреча, да, вы получили видео, а одна программа сначала из этого видео извлекает аудио, далее передаёт агент другой программе, которая из этого аудио прямо у вас на вашем компьютере.

всё это дело превращает в текст, то есть распознаёт аудио и превращает в текст. Да, там нужна оперативка не слабенькая, иногда долго это время занимает, но таким образом у вас получается условно бесплатная транскрибация. И это очень круто, потому что очень часто вам нужна

транскрибация, которая, чтобы не уходила во внешние сервис, там, во внешний AI, но текст вам нужно сохранить, да, и это как бы бесплатно, потому что когда вы захотите, к примеру, запарсить огромное количество видеоматериалов, вы увидите, что такие сервисы, как Open AI, которые

даёт Виспера за деньги, там каждая минута, сколько стоит, или у Яндекса есть похожий сервис, или у Grock стоит денег, вы платите за каждую минуту, а здесь вы установили свой транскрибатор, транскрибируется сколько угодно видео, аудио и не платите ничего. Как

установить? На самом деле всё просто, потому что агент делает всю работу за вас. Вы ему говорите: "Слушай, мне нужно распознавать мои видео, да, то есть транскрибировать речь и сохранять файл.

Мне нужно лучшее решение, которое есть, которое максимально точно будет распознавать русскоязычную речь, вытаскивать её на локально, используя ресурсы моего компьютера, и после чего складывать а этот текст в файл и отправлять мне, к примеру, не знаю, в Telegram вот, к примеру, это так пусть

будет, а потом мы упаком навык, который это будет делать автономно. Так вот, предложи мне лучшее решение, и он вам скажет, что смотри, вот этот Open Whisper, к примеру, очень хорош. А есть вот такая вот модель, которая называется там Super Large 3 что-то там Point и так

далее. А она очень хорошо и качественно распознаёт, но нужно для неё там 10 гигов оперативки. Я вижу, что на нашем сервере столько есть. Вот для этого вам, кстати, и сервер побольше нужен. А я могу всё это дело установить. Ты

говоришь: "Да, всё отлично, давай устанавливай". И давай сделаем первый тестовый прогон. После чего он прогоняет, и вы получаете свой, э, текст, который распознан. Это очень удобно. К примеру, опять же, если вы хотите давать в своём Telegram-боте на Гермесие задание голосом, вы, конечно,

можете подключить модель через API и платить за каждую свою такую голосовую команду. А можете сказать: "Слушай, подключи это к моему Telegram-боту, а на Гермес для того, чтобы, когда я тебе давал команду, следовательно, это аудио распознавалось полностью и прочитывалось, и дальше ты уже выполнял

свою работу. И вот тебе, пожалуйста, опять же CLI, а выполняет эту задачу у тебя локально, а полностью, и никуда информация не уходит дальше твоего компьютера. Вот, кстати, вам на экране одни из самых полезных CL инструментов, которые у меня установлены на Гермесе. Я

вам тоже их советую. Внизу ещё будет список. Следовательно, здесь и работа со звуком, и с видео, и с парсингом, и так далее. То есть такой максимально жирный набор, который нужно устанавливать. Он контекст не жрёт, это не как MCP. А

используются эти инструменты только тогда, когда они нужны, в отличие от MCP, потому что модель, конечно, MCP подтягивает себе сразу в голову при каждом запросе. Здесь такого не происходит, поэтому можете много установить. Они проверенные, нормальные, хорошо работают и не являются скамнами.

Руки у агента теперь у нас есть. Давайте сделаем из него сотрудника. Человек, которому вы выдали доступ к почте, к таблицам, финансовым документам, к сожалению, автоматически директором не становится. С агентом то же самое. Без метода он будет делать, что попало.

Следовательно, качество будет так себе, и у вас потом не будет никакой уверенности, а это вообще стоит брать и точно ли хороший результат. Метод мы запишем в навык. Навык Гермеси устроен как файл с инструкции. Мы, соответственно, указываем, что делать, в

каком порядке, как делать. И там ключевое в конце - это как проверить результат того, что он сделал. То есть, что является образом результата. Вот давайте посмотрим на схему. так устроен навык, который реально выполняет [откашливается] работу и со временем

делает её ещё лучше. То есть это самообучающийся навык, саморефлексирующий. Здесь у нас 10 ключевых шагов в сборке.

Соответственно, отдельно у нас есть судья, отдельно у нас есть бортовой журнал и напарник, который по журналу правит навык. Эта часть методологическая очень важна, иначе у вас будет навык устаревать очень быстро. И если не будет системы, которая сама рефлексирует,

анализирует, ага, что произвели, а какие результаты у того, что произвели, а как мне стоит обновить навык для того, чтобы теперь повторять этот результат, к сожалению, он будет как у всех. А сейчас давайте мы с вами пройдёмся по каждому

из этих шагов, соберём сотрудника, который пишет, к примеру, статьи для вашего сайта. Схема держится на пяти правилах. Первое: прежде чем писать агенту подробную инструкцию, дайте ему выполнить вашу задачу. Посмотрите, что пришлось исправить. И эти исправления вы и записываете в навык, чтобы в следующий

раз не объяснять то же самое. Второе. Для расчётов и сверок используются программы. Например, сумма платежей.

Пусть считает скрипт. Аэ там это, по сути, небольшая программа, которую он сам локально запускает, да, агент, и сам для себя её пишет. А для чего это нужно?

Для того, чтобы он не ошибался. Третье. В навыки пишем, как выполнять работу. А цены, акции и условия агент каждый раз берёт из актуальных документов.

Например, в инструкции остаётся типа из разряда проверить цену по прайсу, а вот саму цену туда мы не пишем, да? А почему? Потому что, естественно, если у нас будет там 10 скилов и везде указана цена, а цена изменилась, надо идти и в

десяти местах это всё дело менять. Мы указываем цену в специальном одном месте, как правило, это как раз-таки вот во втором мозге. И далее каждый скилл просто ссылается непосредственно туда.

Четвёртое. Сразу договоритесь, что агент проверяет сам, а что приносит вам. Цену он может, конечно, сверить с прайсом и так далее, а вот принять решение относительно давать скидку клиенту он не должен. Лучше всего он, чтобы вас позвал, к примеру, написал вам в

Telegram, сказал: "А слушай, есть два варианта давать, не давать скидку". Обычно ты вот такую скидку даёшь: "Нажми один, да, нажми два, нет". И желательно объясни, почему, чтобы он на будущее понимал, как работать. Пятое. После работы сохраняем, что получилось и что

пришлось исправить. То есть подробности оставляем в бортовом журнале. В сам навык добавляем короткое правило, которое поможет не повторять ошибки. Ну, например, перед публикацией сверь цену с действующим прайсом. Если вдруг будет отклонение от цены, то сообщи мне.

Теперь переходим к непосредственному созданию агента. У нас сначала начинается подготовка, то есть это образец, результаты и показатели, типа вот некий такой образ-результат, как он должен выглядеть. Возьмите удачную работу вместе с заданием, под которое её делали, и покажите агенту. К примеру,

для статейника это может быть статья, которая очень хорошо написана. Может быть, у конкурента вы, кстати, эту статью нашли. Она на первом месте в Яндексе. И вы понимаете, что, ну, если Яндекс положил на первое место, значит, она прекрасна. Читайте и понимаете, что,

да, вот она структура, вот она идеальная формула, так сказать, статьи. И вы говорите, что вот смотри, это образ результата. Перед тем, как выдавать мне статью итоговую, сверяйся, так ли это.

Затем выбираем показатели и записываем, какой результат берём за ориентир. Это, по сути, наш бенчмарк. Для статьи можно взять время взаимодействия с материалом, да? Мы можем смотреть через Яндексметрику, сколько времени человек пробыл на той или иной статье. И, естественно, там, где минимальное

количество времени, значит, человек не читает, значит, это ему не интересно, значит, там он видит и аймаркеры, значит, это не решает его проблем. А в отделе продаж мы считаем долю ответов, которые приняли без правок. То есть сколько взяли так, как написал AI,

сколько исправили и сколько отклонили. Вот этот процент и будет для нас ключевым бенчмарком, по которому мы будем понимать, готова ли наша система самостоятельно общаться с клиентами. То есть в первое время вы валидируете ответ, так сказать, и как только он под

95% можно отдать уже всё это дело машине. Теперь промт. Значит, я хочу передать агенту работу. Вот исходное задание, удачный образец и доступные данные о его результатах. Ну, соответственно, файлы или ссылки здесь указываем. Разбери, что в нём стоит повторить, и составь проверяемые

требования к работе. Помоги выбрать главный показатель результата и то, что нельзя ухудшить ради него. Запиши исходные цифры, откуда их брать, с чем сравнивать и когда оценивать. Цели: "Согласуй со мной. Если данных нет, не выдумывай их. Сохрани это в карточку

задачи". Далее, следующий шаг. Проверяем, как агент справляется сейчас. Берём несколько настоящих заданий и даём агенту те документы, которыми пользуется сотрудник. Пока без новой методологии, да, соответственно, сохраняем ответы и наши правки. Так у нас появляется результат для сравнения, что агент делал

до навыка и что изменилось после. Часть заданий сразу отложите, их агент получит после настройки. Нужно проверить, справится ли он с новой ситуацией, которой вы с ним ещё не разбирали.

Следующий шаг. Строим методологию. Наша задача с вами найти а тех, у кого получилось что-то сделать. Ну, к примеру, а если мы говорим сейчас про статейник, то есть, чтобы наши статьи, а, улетали на первые места, приводили нам кучу трафика, люди их читали и

приводили, по сути, нам клиентов, нам нужно сделать следующее. Нам нужно по вашей теме найти лучшие статьи. Ну, то есть топ-10 статей. К примеру, моя тема - это Гермес автоматизация. Я в оббиваю в поиске, как автоматизировать бизнес с помощью Гермес. А, открываю первые 10

статей, там у нас хабр, а значит, виси руку и так далее. Смотрю, что же попало по этому запросу вообще в выдачу.

Скачиваю все эти статьи и говорю: "Смотри, вот по этому запросу вот эти статьи у нас залетели на первые места.

Вытащи из этого всего методологический приём, чтобы составить нам а скилл, который будет писать похожие статьист, который с такой же высокой вероятностью будет занимать первые лидирующие места.

К примеру, у вас скил должен писать вам сценарии для длинного формата, для ваших выступлений, к примеру, для YouTube роликов. И ваша тема - это самореализация, да, то вы заходите на американский YouTube, э, находите всех ребят, которые написали самые крутые

YouTube ролики на тему самореализации, которые набрали больше всего просмотров, к примеру, их штук 10. Скачивайте и говоришь: "Прочитай все эти 10 роликов".

Да, закидывайте прямо в агента, он запросто может транскрибацию оттуда вытащить. Прочитай все эти 10 роликов и напиши методологию, по которой все они написаны, и вы получите некую такую структуру, по которой агент будет далее писать уже ваши сценарии для того, чтобы

они точно так же набирали много просмотров, удерживали внимание и так далее. И по такому принципу, в принципе, делается абсолютно всё. Если это отдел продаж, то что вы должны сделать? Ну, конечно, можете пойти к чужим, там подкасты какие-то по продажам набрать,

но это так ерунда будет. А лучше всего просто идёте и собираете диалоги лучших своих менеджеров, которые лучше всего продавали за последние несколько лет.

Скармливайте агенту и говорите: "Выдели здесь методологию продаж, которые по факту используют мои лучшие специалисты.

Опиши её и составь карту как бы продаж и схему продаж, которую ты потом будешь применять в скиле для того, чтобы продавать так же, как мои менеджеры".

Следующий шаг. Разбираем, как специалист принимает решение. Если дать агенту только готовую статью, он может скопировать длину абзацев, там заголовки. А нам нужно понять, почему автор выбрал эту тему, как решил объяснить первым, какие доказательства привёл и почему убрал всё остальное. А

можно дать ему две версии одной работы и попросить разобрать, к примеру, правки, а у сильного сотрудника записать объяснение, почему здесь он уточнил вопрос клиента, а здесь сразу предложил решение. Из этого получается правила, которые пригодятся и для других ситуаций. Промт. Разбери выбранные

источники, образцы и историю правок. Выдели решение специалиста. Что он заметил, какой вариант выбрал, почему и когда выбрал бы иначе. Каждое правило покажи на конкретном фрагменте. Если автор не объяснил причину, пометь её как гипотезу. Отдельно укажи, какие части источников прочитать не удалось.

Следующий шаг. Собираем этап работы. Наш агент, когда выполняет задачу, не должен её выполнять в одну итерацию. То есть итераций может быть много. То есть это мы, как правила, называем этапами. То есть этап первый, к примеру, найти тему для статьи. То есть типа иди вот

используй MCP, найди тему, которая сегодня вирусятся и так далее. А собери список. Этап второй. Из предложенного списка. Выбери тему, которую, скорее всего, ищут пользователи вообще в поиске. Да, соответственно, потому что какие-то ищут, а какие-то не ищут. Этап следующий: найди по этой теме информацию

в интернете. Смотри YouTube и поисковую выдачу. Первые, так сказать, статьи мы берём, потому что, ну, они какого-то чёрта попали туда, значит, они хороши. И находим ещё, к примеру, похожие темы в Ютубе. А следующий этап: напиши каркас статьи, да? Потом следующий этап: из

Ютуба вытащи классные инсайты, смысловые крючки и фразы, которые сюда можно добавить. Ну там и следующий этап, типа сделай хюманизацию. То есть мы каждую задачу делим на этапы. И каждый этап прорабатывает отдельный субагент, тогда мы получаем высокое качество. Если мы

прорабатываем полотно вот так, то есть один агент у нас запускается и он начинает все эти прорабатывать, у нас получается очень слабый скилл. И да, кстати, ещё очень важный момент. А каждый этап мы доверяем определённому субагенту. К примеру, хюманизацию хорошо

делает Астра, но она очень дорогая для парсинга. А партинг, к примеру, хорошо делает какая-нибудь кими 3, а текст пишет Sanet 5, да, соответственно, проверяет текст OPС и дальше делает юманизацию Astra. И за счёт этой многоагентности у нас получается дешевле

расход по токенам. И каждый Иа делает очень хорошо свою задачу. А, и в целом мы с помощью этого получаем очень качественный результат. А так как мы используем с вами подписку для всех этих задач, то это получается не супердорого,

потому что если бы через API мы писали такие статьи, это там статья бы стоила дороже, чем человек бы её написал долларов под 100. Промпт может выглядеть так: собери из выбранных правил порядок работы. Для каждого этапа укажи, что прочитать, что сделать, какой результат

сохранить и как проверить его готовность. Соответственно, для каждого этапа подбери подходящую модель искусственного интеллекта для того, чтобы качества и затраченные деньги на токены были сопоставимые. То есть самые какие-то дешёвые приёмы делай дешёвыми моделями, самые сложные задачи делай сложными моделями. Разбей все эти этапы

и покажи мне и докажи, почему каждый из этих этапов очень важен. Для каждого этапа, запуская отдельного субагента, ты будешь оркестратором, который, а, будет выполнять всё это. и в конце, а, отправишь мне отчёт в Telegram о выполнении этой задачи. Следующий этап.

Делаем для нашего агента проверку и проверку на нескольких моделях AI. То есть запускаем а один и тот же скилл, который уже так или иначе у вас получился на чате GPT, на Клоде и на китайских AI, и смотрим результат. И вот

после этого вы поймёте, почему стоит платить за умные машины. Потому что, к сожалению, если мы говорим про тексты, китайский AI вообще не справляется. Клод пихает огромное количество паттернов, астра, к примеру, мм, вот здесь уже хорошо. То есть она пишет текст, так что

практически и паттерном не остаётся, поэтому качество текста очень высокое. Люди читают, не чувствуют, что здесь написано всё это иаем, и тем самым дочитывают до конца и тем самым, естественно, такие статьи залетают повыше. Поэтому в этой конкуренции выигрывает тот, кто поумнее. Поэтому

закидываем наш скилл в разный и и смотрим итоговый результат. И исходя из этого результата, уже выбираем, какое и ставить на борт. И последний шаг.

Сохраняем результат каждого запуска. Здесь нам нужен, по сути, бртовой журнал. В нём связываем задание, версию навыка, готовую работу и её результат.

Без этого подхода будет непонятно, а вот эта вот удачная статья, к примеру, она как была написана, почему это случилось, то есть по каким принципам, каким бенчмаркам и так далее. Мы должны портовой журнал записывать всё. Вот, к примеру, была написана статья, вот такие

показатели, да? Через неделю проверили эту статью, ага, вот такие показатели. То есть потом посмотрели топ-10 статей.

Исходя из этого, наш скилл вот этот, который пишет эти статьи, должен каждую неделю переписываться. То есть он должен анализировать, что у него получилось лучше, почему, почему он выбрал эту тему. Да, он там рефлексирует же, описывает причину, почему он выбрал эту

тему, и она залетела, и он таким образом себя редактирует, редактирует, и становится всё лучше и лучше. У меня, к примеру, на сайте трафик растёт каждый месяц, а в этом месяце вырастет на 50%.

И как раз это за счёт вот этих улучшений. То есть если бы не было вот этого так сказать навыка, который потом читает бртовой журнал и переписывает, а не было бы, скорее всего, роста. Пишем следующее. Заведи бортовой журнал всех

запусков, включая неудачный. Сохрани дату, задания и версии исходников, версию инструкций, модель и известные настройки. Ссылки на результат этапов.

Мои правки, решения о приёмке, время и доступные расходы. Ошибки отмечай одинаковым названием. Для показателей укажи источник, период наблюдения и дату последней проверки. Записывай и сами числа, и объём данных, по которому они посчитаны. Если данных нет, оставляем, соответственно, заметку ноль.

Естественно, под каждую задачу мы должны писать более развёрнуто. К примеру, если мы сейчас говорим про автоматические продажи, да, то как это должно работать?

К примеру, раз в неделю он пересчитывает 100 успешных диалогов, которые привели к продаже, и 100 неуспешных, и пытается понять паттерны, причины, почему тут да, а тут нет, а потом смотрит в скеле, что же я могу исправить в скиле общения для

того, чтобы вот этих дат было больше. И замеряем бенчмарком, да? То есть, если раньше, к примеру, AI автономно делал конверсию там 20% с диалогов продажи, то типа изменяем и через неделю опять же через бортовой журнал проверяем, опа, стало, к примеру, уже 25, значит

правильные были изменения, значит хорошо срефлексировали, хорошо исправили. И вот таким образом мы потихонечку всё становимся лучше, лучше и лучше. Всё.

Теперь мы сохраняем наш навык, даём ему название и можем его вызывать по следующему принципу. типа там название навыка говорим. И вот напиши статью на тему Гермес агенты покоряют мир, да? Он подтягивает этот навык и пишет. Это первый вариант использования, то есть

когда вы сами провоцируете свой навык на работу. Второй вариант использования - это когда мы ставим Chromejob, то есть он в определённое время сам запускает этот навык, да? И вот статейник у меня работает так, то есть три статьи в день

публикуется. Сейчас вот он будет уже публиковать пять статей в день. Через где-то 30 дней я поставлю 10 статей в день и буду потихонечку всё больше и больше и больше делать, потому что количество статей напрямую влияют на а результат. Вот. И здесь, смотрите, мы

можем установить время, к примеру, каждое утро в 7:00 утра запускать этот навык. Всё, он его запускает, все этапы проводит, сам проверяет и публикует статью у меня на портале, присылая отчёт мне в Телеграме. И нам нужно с вами создать ещё напарника. Это навык,

который будет проверять этот навык. Вообще, практически для каждого такого навыка, который влияет на результат, нужно создавать напарника. Я вам очень советую. Промт. Создай отдельный навык для улучшения основного. При запуске он читает журнал Мои правки и показатели за выбранный период. Сравнивает похожие

задачи, учитывает возраст публикации и источники трафика. Ну, это сейчас тут про, конечно, SEO написано, там можно подправить, да. Выбирает одну проблему и предлагает одну правку. Что меняем, почему и какой показатель должен улучшаться. Если данные мало, пишет, что, соответственно, нужно данные

подсобрать. К примеру, если это там ручные данные, проверяет старую и новую инструкцию на одинаковых заданиях, моделях и данных. Отдельно проверяет новое задание, которое не было при настройке. Показывает улучшение, ухудшение и затраты. Без моего согласия основную версию не меняет, сохраняет все

возможные а варианты. У меня как это происходит? Утром в понедельник вот такой вот напарник присылает мне отчёт.

Я предлагаю вот это добавить. Смотри, у нас эти статьи залетели. Значит, вот таких тем больше нужно писать. А я я как бы всё оценил. Будет прирост вот такой.

Скажи да. Я нажимаю да, и он идёт сам полностью как бы обновляет навык и все данные, да? А то же самое в продажах, то же самое в проактивных продажах, в звонках, в маркетинге, в стратегиях.

Короче, это, в принципе, в каждом абсолютно агенте, который у меня на борту. Да, ещё момент. Это вся методология, про которую я сейчас рассказывал, у меня собрана в отдельный навык. То есть такой скилл, который создаёт скилл. Он ведёт вас по всей вот

этой вот схеме, помогает выбрать ээ образец, показатели, найти метод, собрать все эти этапы, проверить результат, настроить и так далее, улучшить, создать ему напарника. По по нему, по сути, я собираю все свои основные навыки, и в том числе по нему я

собирал статейник, по нему и где мои деньги, разбор встреч, короче, все, в принципе. То есть это моя же методология по созданию методологии. Вот такая штука. Я её дарю на интенсиве, поэтому ссылочку внизу оставляю. Сразу после оплаты ты получаешь все подарки, включая

этот навык. Теперь давайте расскажу про интенсив. Э, я очень советую туда пойти и сейчас объясню, почему. Цель, к которой мы идём, называется AI Force Company. По крайней мере, я иду к этой цели, и у меня очень неплохо получается.

Это бизнес, где всю работу делают, по сути, и агенты, а люди принимают решения. Сегодня вы научились собирать одного такого сотрудника, а на интенсиве мы соберём из них целую команду. Это будет рой агентов, где каждый отвечает за свою работу и передают результат следующему.

Когда агентов становится несколько, потому что, ну, одного агента-то что завести, да, появляются вопросы, которые с одним, скорее всего, у вас не было.

Ну, к примеру, исследователь собрал источник, кому он их передаёт и как. Судья вернул какие-то замечания, да? То есть агент судья, который раскритиковал идею, он вернул, а как их проверить? И как запустить, а вообще это надо или нет? У вас получается такой момент, что

вы как бы кучей иишек понаставили, что-то там запрограммировали, они что-то воркают, приносят, а это не применяется потом. Так вот, как сделать так, чтобы это всё превратилось в настоящую систему, которая работает эффективно, приносит результат и окупается в сотни раз? Причём я показываю всё на своих

процессах. То есть вы по факту повторяете, но самое главное, естественно, те вещи, которые я делаю, я их вам отдаю в качестве подарков. Вон сколько подарков здесь навалено. А там, на самом деле, на интенсиве ещё будет очень много классных

штук, о которых я здесь не заявляю. То есть все, по сути, инструменты, которые я делаю, я отдаю вам в виде готовых инструментов. То есть развернул немножко, переделал под себя и запустил.

Что вы получаете вместе с участием? А, во-первых, скилл по созданию скилов, да, вот который я вам говорил сейчас.

Методология полностью отработанная, делает эффективные, классные скилы, которые реально работают, приносят результат со всеми этими вещами, как там черновик, редактура, судья, журнал, а и так далее, там пылесос тем, целы.

Короче, все эти инструменты, а, вшиваются на каждом этапе. Он выбирает лучший инструмент, а, и, соответственно, вам советуют, как это правильно спроектировать. Далее таблицы с проверенными MCP, какие лучше всего установить, как ими пользоваться. в основном бесплатный скилл, который помогает собирать свой MCP-сервер. К

примеру, у вас есть второй мозг, и нужно как бы поделиться со своими сотрудниками, либо вы хотите сделать сервис и зарабатывайте на MCP. Это, кстати, будущее. И сейчас очень многие ребята так деньги зарабатывают. Далее скилл автопубликатор, который публикует контент на все популярные социальные

сети без э падения в просмотрах, да. Скил автомонтажа, который мы делаем для меня, мои все ролики, которые вы видите, и включая даже этот, они монтируются с помощью скила автомонтажа. Следующее.

Пул архитектор для работы с несколькими подписками, когда вы на Гермесие можете подключить там с десяток чатов GPT, следовательно, они будут переключаться сами между собой и как бы равномеренно тратить токены и так далее. Будет каждый вечер приходить отчёт о том, сколько

токенов осталось на какой подписке. Далее, схема, которая позволяет экономить до 80% на токенах. То есть мы её отдаём точно так же, если вы идёте на Интенсив, абсолютно бесплатно. Э очень классная схема, которая позволяет очень сильно экономить. Подключаете множество

ишек, в том числе бесплатные. И слабые задачи отправляются на бесплатные модели или очень дешёвые, более сильные на дорогие. Тем самым экономите. Это ещё не всё. И коннектор к вашему второму мозгу для того, чтобы сотрудники могли подключаться, получать информацию,

предлагать правки. тоже полностью всё написано, реализовано. Остаётся забрать и всё это развернуть. Каждый из этих навыков я собирал по той же схеме и на каждом набивал свои ошибки. Вы просто берёте, по сути, готовый порядок работы, который много раз проверен, да,

соответственно, сколько часов сюда угрохал, и внедряйте себе, экономите просто жизнь. [смех] Лучше поиграйте с сыном и в футбол или с дочкой в куклой.

А стоимость участия копеечная, на самом деле. Вы платите один раз, и за эти деньги вы получаете, во-первых, три живых эфира, где мы вместе работаем и создаём Eorceко компанию. Во-вторых, все вот эти вот, э, подарки. А в-третьих, вы получаете возможность приходить на все

будущие вот такие вот мероприятия, которые у нас называется Интенсив, да, на все абсолютно живые, которые мы проводим раз в месяц, а посещать и получать записи всех, которые прошли. И это ещё не всё. Вы получаете ещё все подарки, которые будут будущие, потому

что каждый раз я пилю новые скилы, каждый раз даю их в качестве подарка на интенсив. И все вот эти обновления и новые подарки вы тоже будете забирать.

Теперь самое интересное. Если вам что-то не понравится, вы просто пишите и говорите: "Артимий, ну что-то, короче, что-то не". И мы тебе возвращаем деньги, даже не спрашиваем, почему и что и как.

Просто возвращаем. У нас по статистике на 1.000 продаж один возврат. Ну, как бы статистика сама про себя говорит, поэтому мы можем 100% давать такой офер и быть уверены, что вам это будет полезно, и вы будете в благодарности.

Ну, чтобы внутренне оценить всё-таки, а стоит ли инвестировать вот столько денег и три вечера в себя. Я предлагаю вам просто посчитать, сколько стоит один менеджер по продажам в переписках у вас в сутки, если такой есть. Сколько будет стоить человек, который будет писать три

статьи ежедневные и выкладывать? Сколько будет человек стоить, который будет находить вам трендовые идеи, к примеру, и писать вам сценарии или публикации?

Сколько будет стоить аналитик, который почитает все ваши цифры, э, и скажет, где сэкономить, или сколько будет стоить человек, который вам говорит, как вам лучше прожить завтрашний день, который записывает ваши задачи в календарь, трекает вас, говорит, где вы слили время

и так далее. Я думаю, что это точно оправдывает сумму вложений. один раз придёте, настроите и будете кайфовать дальше. Благодарности. Поэтому ссылка в описании. Обязательно записывайтесь и встретимся там. А мы с вами переходим к следующему видео. У