ИИ-агенты для рабочих задач: создаём Skills в OpenCode

Сколько времени уходит на задачи, которые постоянно повторяются: разобрать заметку, проверить документ, подготовить сводку или черновик ответа?

В этом курсе вы научитесь поручать такую работу ИИ-агенту с помощью Agent Skills. Это инструкции, которые задают задачу, правила работы с файлами и формат результата. Так агент сможет брать на себя часть повторяющейся работы, а человеку останутся решения, нестандартные случаи и проверка качества.

Практика идёт по шагам

1. Заметка о встрече. На примере заметки о рабочей встрече научите агента отделять поручения от предложений и не додумывать договорённости.
2. Коммерческое предложение. Создадите навык, который проверяет документ по заданным критериям и выдаёт понятный результат.
3. Собственная задача. Спроектируете, создадите и проверите навык для своей повторяющейся работы.

После курса вы сможете

• превращать повторяющуюся задачу в инструкцию для ИИ-агента;
• задавать правила, условия запуска и формат результата;
• добавлять к навыку нужные файлы, справочники и шаблоны;
• проверять ответы агента на примерах и улучшать навык, если он ошибается;
• использовать небольшой Python-скрипт как дополнительный инструмент.

Где пригодится этот подход

Навыки можно создавать для разбора заявок, подготовки черновиков ответов клиентам, проверки документов, обработки подборок файлов и составления сводок. Их также можно развивать для задач с контентом и сайтами. Для работы с почтой, CRM, сайтами или внутренними базами агенту отдельно подключают нужные инструменты и доступы. В курсе вы освоите основу: как спроектировать навык и проверить его работу в OpenCode.

Кому курс будет полезен

Руководителям проектов, аналитикам, маркетологам, аккаунт-менеджерам и всем, кто часто работает с заметками, заявками, коммерческими предложениями, клиентскими сообщениями и отчётами. Программировать заранее не нужно. Понадобится выполнять команды в терминале по инструкции.

Формат и требования

Пять модулей и 16 практических уроков. Для практики используется OpenCode версии 1.19.5. Модель подключается через ZvenoAI. Компьютер может работать на Windows, macOS или Linux. Команды и тексты файлов приведены в уроках. Python нужен только для дополнительного примера.

Вызовы модели оплачиваются отдельно по тарифу провайдера.