Готовимся к обучению и выбираем задачу

Освобождаем время, выбираем понятную задачу и заранее определяем, какой результат покажем на защите.

Что внутри:

Урок 1 - Добро пожаловать и как пройти программу до результата. участник понимает маршрут, формат сдачи и выбирает одну из двух основных траекторий: «для себя и команды» или «как услуга бизнесу».

Урок 2 - Как идёт процесс достижения цели
участник переводит общее желание в результат, который можно показать на защите.

Урок 3 - Как не потерять мотивацию
участник заранее выбирает минимальный режим обучения на сложную неделю.

Урок 4 - Как найти время на обучение
в календаре есть защищённые рабочие интервалы.

Урок 5 - Что делать со страхом технических задач
участник знает простой алгоритм «остановился → зафиксировал экран → описал шаг → обратился за помощью».

Урок 6 - Нейрофишки для движения к цели
участник выбирает один ежедневный триггер для продолжения проекта.

Урок 7 - Как поддерживать ресурсное состояние
участник знает свой безопасный предел нагрузки и действие при перегрузе.

Результат модуля:

У участника есть карточка старта, конкретная задача для агента и выделенное время на практику.

Устанавливаем инструменты и запускаем первого Джарвиса

Устанавливаем готового Джарвиса в Telegram, учимся давать ему задачи и получаем первый быстрый результат. Собственного агента под конкретную задачу участник создаст в следующем модуле.

Что внутри:

Урок 1 - Дорожная карта недели
участник видит порядок действий, обязательные покупки и точки помощи.

Урок 2 - Чем агент отличается от обычного ИИ в чате
участник понимает, зачем нужны правила, память, база знаний, навыки, инструменты и доступ с телефона.

Урок 3 - Установка Claude Code на компьютер
Claude Code установлен и выполняет безопасную тестовую команду в учебной папке.

Урок 4 - Установка Codex на компьютер
Codex установлен как второй рабочий инструмент и выполняет тот же контрольный тест.

Урок 5 - Сервер: что это, зачем он нужен и как выбрать
участник понимает сервер как постоянно включённый удалённый компьютер и покупает подходящий вариант на своём аккаунте.

Урок 6 - Устанавливаем готового Джарвиса в Telegram и выполняем первую задачу
У участника есть готовый общий агент в Telegram. Он уже помогает в работе, но ещё не создан с нуля под одну конкретную роль или процесс.

Урок 7 - Лабораторная «Готов к дальнейшей работе»
устранены базовые проблемы до сборки собственного агента.

Результат модуля:

Claude Code и Codex установлены, Джарвис отвечает владельцу в Telegram и выполняет три реальные задачи.

Создаём своего агента под реальные задачи

Не донастраиваем готового Джарвиса, а создаём с нуля собственного агента под конкретную задачу: задаём правила, рабочий контекст и нужные навыки, затем проверяем его на реальной работе.

Что внутри:

Урок 1 - Из чего состоит агент
участник различает личность, правила, профиль владельца, цели, память, базу знаний, проекты, навыки, инструменты и журнал работы.

Урок 2 - Создаём своего агента с нуля по готовому шаблону
Готова основа собственного агента под владельца и конкретную задачу: правила, цели, рабочий контекст и границы.

Урок 3 - Skills агента: что это, где взять и как выбрать под задачу
Участник понимает, что skill — это рабочая инструкция для агента, находит подходящий вариант и не устанавливает всё подряд.

Урок 4 - Как перенести агента на телефон
участник управляет своим агентом через Telegram с помощью Джарвиса. Hermes и OpenClaw показаны как существующие альтернативы, а не как три обязательные параллельные установки.

Урок 5 - Практикум: решаем три реальные задачи с готовым агентом
Уже настроенный собственный агент успешно выполняет три реальные задачи участника.

Результат модуля:

Участник показывает собственного агента, который знает контекст, использует проверенный skill и выполняет три задачи.

Собираем команду агентов

Главный агент подключает внутренних помощников и распределяет между ними части сложной задачи. Внутри курса эти помощники называются субагентами.

Что внутри:

Урок 1 - Как работает команда агентов
Участник понимает, когда главному агенту нужен внутренний помощник, какую часть работы ему передать и когда одного агента достаточно.

Урок 2 - Подключаем помощников к главному агенту
Настроено, кто за какой шаг отвечает, что получает для начала работы и какой результат возвращает главному агенту.

Урок 3 - Собираем полный процесс: от задачи до результата
Работа главного агента и помощников связана в один понятный процесс с проверяемым итогом.

Урок 4 - Живой разбор процессов участников
Участник увидел слабые места уже собранного процесса и понимает, что нужно исправить.

Результат модуля:

Работает один сквозной процесс с субагентом — либо участник доказал, что для его задачи один агент лучше.

Встраиваем агента в работу: для себя, команды или другого человека

Переходим от технической сборки к реальной работе: подключаем агента к задачам и нужным системам, затем разбираем настройку для другого пользователя.

Что внутри:

Урок 1 - Два сценария: агент в своей работе и агент для другого человека
Участник понимает оба способа применения. Порядок их прохождения команда уточняет отдельно.

Урок 2 - Подключаем агента к своим задачам и рабочим системам
Агент встроен в один реальный процесс владельца или команды и получает нужную информацию из подходящих рабочих источников.

Урок 3 - Настраиваем и передаём агента другому человеку
Агент подготовлен для клиента, сотрудника, ассистента или другого участника команды.

Урок 4 - Практикум по выбранной траектории
закрыта одна конкретная проблема выбранной траектории.

Результат модуля:

Агент готов к постоянной работе владельца либо безопасно передан другому пользователю с инструкцией и границами поддержки.

Показываем новый навык рынку

Не строим сложную воронку: демонстрируем рабочий результат, начинаем диалоги и проверяем реакцию аудитории.

Что внутри:

День 1 - Выбираем один результат для демонстрации
День 2 - Записываем короткое демо
День 3 - Рассказываем о навыке в соцсетях
День 4 - Проводим первые диалоги
День 5 - Подводим итог и выбираем следующий шаг

Результат модуля:

Участник опубликовал демо, получил факты о реакции рынка и выбрал следующий шаг к монетизации.

Запускаем агента автономно

Настраиваем понятную задачу по времени или событию, учим агента проверять результат, сообщать о сбое и останавливаться.

Что внутри:

Урок 1 - Что такое автономность и какие задачи ей подходят
участник отличает автономную работу от обычного ответа в чате и понимает, что не каждую задачу безопасно запускать без человека.

Урок 2 - Переводим агента в автономный режим
Агент понимает, когда начать заранее заданную работу, откуда взять данные, как проверить результат и когда позвать человека.

Урок 3 - Проверяем автономного агента
автономная задача выполнена два раза, а один тестовый сбой корректно отражён в отчёте.

Урок 4 - Финальная подготовка проекта
проект собран в одну папку доказательств и готов к защите.

Урок 5 - Финальная защита «Мой НейроАгент в работе»

Результат модуля:

Одна автономная процедура успешно выполнена два раза, а тестовая ошибка корректно обнаружена и отражена в отчёте.

Точка А: Классический growth / product-маркетолог с сильным бэкграундом в перформансе (7+ лет в контексте, SEO, аналитике), но без практических кейсов по AI-агентам

После:
собрал и запустил 4 AI-агента для:

• AI-ассистента для себя
• AI-агента дизайнера для магазина детской одежды
• AI-агента для веб-студии
• AI-агента для продакшена видео роликов

Заработал 160 000 ₽

Создала:

• 2 лендинга под свои продукты
• Прототипы ИИ-агентов для руководителя малого бизнеса, врача и руководителя клиники
• Агента для продвижения в соцсетях
• Бота по созданию лид-магнитов
• Игру-симулятор «Город будущего» по заказу
• МАУ «Агентство экономического развития»
• Джарвиса мужу и он уволился с должности коммерческого директора и сейчас он продвигает свой проект

Заработала 243 099 ₽

Что делает продукт какую задачу решает?

• AI-планировщик сэкономил 15 часов в месяц
• AI-РОП сэкономил 8 часов в месяц
• AI-аналитик сэкономил 7 часов в месяц
• AI-ассистент сэкономил 30 часов в месяц
• AI-разведчик сэкономил 4 часа в месяц

Экономия времени — 64 часа в месяц
Денежный эквивалент: ~124 000 ₽/месяц

Точка А: Желание быстро анализировать конкурентов
и внедрять лучшие механики

После:

• 7 проектов и 20 репозиториев на GitHub
• Собрал бота «Парсер ЛПР» для поиска клиентов — он нашел 71 лид, из них 22 горячих

Сейчас в отпуске и 4 человека в очереди на сборку AI-агентов с чеком 30 000–50 000 ₽

Точка А: 0 ₽
Точка Б: 580 000 ₽

Что сделано:

• Заключил договор на наставничество для сети точек трендовых напитков на 300 000 ₽
• Получил оплату в размере 30 000 ₽ за запись курса
• Автоматизировал деятельность сети «Руль», заработав на этом 150 000 ₽

Оптимизация расходов 130 000 ₽

Точка А: 0 ₽
Точка Б: 172 000 ₽

Что сделано:

• Создал Нейроюриста для компании — 32 000 ₽
• Разработан и внедрен нейропродавец для продажи квартир в новостройках + обучение работе с ним. Стоимость — 140 000 ₽

По любым другим вопросам, вы можете связаться с нашей службой заботы