Скиллы вместо автоматизаций: одна подписка вместо пяти сервисов

Куда уходит 80% времени работы с моделью

80% времени, которое мы сегодня тратим на генеративные модели — ChatGPT, Gemini, Claude и остальные, — это заполнение нового контекста.

Даже если у тебя есть готовое приложение вроде улучшателя промтов, это один вшитый запрос, заранее заполненный за тебя. Работает не так, как хотелось бы, потому что в нём нет контекста диалога.

Разберём на примере. Задаёшь улучшателю задачу — он просто по запросу создаёт улучшенный вариант. А если бы улучшатель был скиллом, всё иначе: мы полчаса общаемся с моделью, продумываем приложение, и потом говорим «а теперь создай запрос». И она использует весь предыдущий контекст.

Вот в этом и есть разница, почему скиллы работают гораздо лучше.

Пять сервисов ради одной задачи

Покажу, как выглядела моя работа до скиллов, и почему это неудобно.

Улучшатель промтов и для видео, и для себя я использую исключительно в ChatGPT, а не в Claude. Причина проста: это захламляет диалог. Каждый улучшенный запрос — плюс один диалог, просто хлам в модели, где я профессионально работаю.

В Claude я веду длинные диалоги и профессиональные задачи. Мне там точно не нужны мои поисковые запросы и улучшения промтов, которые идут отдельно.

В итоге мы вынуждены переключаться между тремя-пятью сервисами, чтобы делать одну и ту же задачу.

Три части, из которых собран любой скилл

По сути скилл — это инструкция в памяти Claude, которая вызывается сама. Устроена из трёх частей.

Первое — описание того, как скилл активируется. Например, для улучшателя промтов там будет написано: этот скилл используется, когда я прошу улучшить или создать запрос. И в любом диалоге, когда ты скажешь «создай для меня запрос», он сработает без дополнительных действий. Модель видит: вот эти ключевые слова произнесены, значит нужен запрос, а у меня есть такой скилл — пойду использовать.

Второе — рабочий процесс. То, что нужно сделать пошагово, только заранее настроенное.

Третье — правила и ограничения на выход: как ты будешь видеть результат.

В итоге получается обычный текстовый файл. Туда можно загружать примеры, картинки, референсы.

Почему я не пользуюсь автоматизацией, которую сам собрал

Скиллы побеждают даже автоматизации, и это далеко не очевидное решение.

У меня есть автоматизация, сделанная в Claude Code на своём веб-интерфейсе. Я ей не пользуюсь. Оказалось неудобно: нужно поддерживать много инструментов.

Это корневая причина, почему я сегодня не стал бы создавать новый веб-сервис под свои задачи. Даже если убрать за скобки вопрос денег — за это всё ещё нужно платить, — просто неудобно.

Сравните сами. Автоматизацию всегда надо обслуживать, что-то там ломается. Мы пробовали делать ботов, получилась хрень полная. Контекст — только те данные, которые предзагружены, а модель со скиллами будет знать всё о тебе, потому что читает другие диалоги. По стоимости мы платим за одну подписку вместо нескольких. По запуску: для автоматизации нанимали отдельных людей, а свою я делал сам — несколько дней моего времени, это тоже десятки тысяч рублей.

В Claude все скиллы подгружены изначально. Ты просто создаёшь свою систему, и у тебя всё в одном месте.

Рассылка целиком: от надиктованного текста до готовой картинки

Покажу ценность на конкретной задаче. У меня есть сервис Yoolip AI, я его сейчас разрабатываю, там уже тысячи пользователей. Всю админку я собрал сам, к нему не притрагивался ни один программист.

Внутри есть свой инструмент рассылок, чтобы не пользоваться сторонними сервисами: подключены интеграции, можно выбрать, отправить всем по почте или в мессенджер. И рассылки там бесплатные.

Раньше на такую рассылку уходило много ручной работы. Тело письма должно быть в разметке, свой шаблон, отдельно текст для мессенджера, отдельно продумать текст кнопки, ссылку кнопки, изображение и название.

Теперь я захожу в проект, где идёт разработка, и просто наговариваю текст: мы дошли до ежедневного роста в 50 магазинов в день, спасибо, что пользуетесь, и напоминаю — если утром выгрузка завершается ошибкой, перезапросите её в разделе проверки состояния.

Отправляю этот сырой текст. И происходит магия: модель находит нужный скилл, читает его и сразу выдаёт готовый форматированный пост. «50 новых магазинов. Мы вышли на стабильный рост. Это не просто цифра: каждый новый магазин помогает находить и устранять ошибки быстрее».

Дальше прошу продумать запрос для картинки — это уже отдельный скилл. Скиллы разбросаны специально, чтобы можно было вызывать что-то одно. Прикладываю скриншот с инструкцией для пользователей, говорю, что текст должен быть на самой картинке. Получаю готовый запрос на 1080 × 1080, отправляю его в Flow — и картинка готова.

Задача, на которую раньше требовался отдельный дизайнер, отдельная подготовка текста и помощник, теперь делается мной гораздо быстрее, чем если бы я это делегировал.

Он вставил скриншот в картинку сам

Дальше вышла история, которой я не ожидал.

Сначала модель сделала подложку с текстом и оставила место, куда я вставлю скриншот сам. Логично, но мне это не подходит.

Тогда я говорю прямо: хочу, чтобы ты сам вставил скриншот в сгенерированное изображение. Не нужно подставлять отдельно. Я вообще не хочу пользоваться графическими редакторами, хочу, чтобы всё сделал ты — и текст на изображении, и скриншот внутри.

Всё он умеет. Отправляю правки, он быстро понимает, что нужно. Картинка готова целиком, всё вставилось нормально. Остаётся выбрать вариант и скачать.

Сборка скилла: сначала материалы, потом Claude

Теперь соберём скилл вместе. Возьмём генератор запросов для обложек YouTube — штука, которая понадобится и фрилансеру, и предпринимателю.

Начинаем не с Claude. Сначала идём в YouTube, в профильные издания, в СМИ — нам нужен контент, который действительно полезен. Я открываю несколько видео, которые точно знаю как ценные: там понятно описано, какой должна быть обложка. Транскрипцию вытаскиваю плагином.

Дальше показываю модели свои референсы: как сейчас выглядят обложки на моих каналах, потому что мне они нравятся. Беру примеры с разных каналов, добавляю скриншоты. Плюс у меня есть чек-лист и транскрипции уроков с платного курса, который я проходил.

Потом захожу в улучшатель промтов и описываю задачу максимально подробно: пусть Claude не просто сделает скилл, а сначала вместе со мной продумает его, изучит все материалы, составит пошаговый план, создаст негативные правила, задаст мне вопросы — и только потом соберёт скилл целым архивом, а не одним файлом.

Максимально подробное описание я отдаю улучшателю именно затем, чтобы он вывернул его ещё сильнее.

Половину вопросов я игнорирую

Когда модель задаёт уточняющие вопросы, я отвечаю не на все. И делаю так не только для видео — часто и когда собираю что-то для себя.

Причина простая: часть вопросов бывает не в попад, ты понимаешь, что они так себе. Но если ты вообще не разбираешься в теме, так и говори: вот этот вопрос я не понимаю, объясни. Качество будет немного лучше.

И ещё важное про проверку. Я почти никогда не читаю промежуточные шаги — мне важен результат, а его я потом оцениваю и есть что исправить.

Это как делегирование в команде. Если у тебя уже есть сотрудники, ты же не наблюдаешь за каждым этапом и не перепроверяешь всё. Ты смотришь финальный результат и говоришь: хрень полная или нормально. То же самое и здесь.

Три уровня скиллов и что из этого собирать

Резюмирую, какие скиллы вообще бывают. Три основных уровня.

Конвертеры — как тот, что я показывал для текста рассылки. Стилисты — сделай за меня пост, напиши сценарий. Архитекторы — когда идёт полноценная работа: тема, оценка, заголовок и дальше по цепочке.

Три возражения про скиллы

Скиллы не отменяют правок

Я показал реальный процесс, а не витрину. По ходу работы модель ошиблась в названии одного из моих каналов, забыла добавить логотипы, а первый вариант текста на обложке мне не понравился.

Всё это правится за минуту. Но обещать, что скилл выдаёт готовое с первого раза, было бы враньём.

Начни с задачи, которую делаешь одинаково каждую неделю

Ты дочитал до конца — значит, вопрос не в том, какой инструмент автоматизации выбрать. Вопрос в том, сколько раз в неделю ты руками делаешь одно и то же и заново объясняешь модели одно и то же.

Один вопрос напоследок. Ответь себе одним предложением: какую задачу ты каждую неделю делаешь абсолютно одинаково? Назови её конкретно — и собери под неё один скилл. Не пять, один. Я читаю.