Claude Cowork — Повний курс

Від базового налаштування до автономних AI-агентів. Інтерактивний курс українською.

уроків

модулів

вправ

квізів

1.1 Що таке Cowork

Модуль 1 · Основи Claude Cowork

Claude Cowork — Повний інтерактивний курс

Цей курс створено групою IT-компаній FRACTAL, щоб допомогти українським підприємцям та командам освоїти Claude Cowork — новий формат роботи з AI, де штучний інтелект стає вашим повноцінним робочим партнером.

Курс містить 20 уроків у 6 модулях — від базового налаштування до автономних AI-агентів. Кожен урок має практичні вправи з готовими промптами, які можна використовувати одразу.

Цілі уроку

Зрозуміти, що таке Claude Cowork і чим він відрізняється від звичайних чат-ботів
Побачити 5 ключових можливостей Cowork
Зрозуміти різницю між ChatGPT та Cowork
Оцінити потенціал робочого простору з AI

Cowork — це не чат-бот

Уявіть, що у вас з'явився розумний помічник, який бачить всі ваші файли, знає ваш стиль роботи, і може не просто відповідати на питання, а реально робити речі — писати документи, аналізувати дані, збирати інформацію з різних сервісів. Це і є Claude Cowork.

Різниця зі звичайним чат-ботом величезна. Чат-бот — це як консультант, якого ви запитуєте по телефону: він не бачить вашу ситуацію, не має доступу до ваших документів, і забуває все наступного дня. Cowork — це як колега, який сидить за сусіднім столом, бачить ваші документи, знає ваш контекст і може діяти самостійно.

Ключова різниця

Аспект	ChatGPT / звичайний чат	Claude Cowork
Контекст	Тільки те, що ви скопіювали в чат	Бачить всі файли у папці
Дії	Лише відповідає текстом	Створює, редагує, запускає
Пам'ять	Забуває між сесіями	Контекстні файли працюють завжди
Інтеграції	Копі-паст вручну	Плагіни, конектори, API
Уточнення	Відповідає на те, що зрозумів	Запитує уточнення, якщо щось незрозуміло

Що вам знадобиться

Для проходження курсу

Підписка Claude Pro ($20/міс) або Max ($100/міс) — оформіть на claude.ai
Комп'ютер з macOS або Windows — Claude Desktop працює на обох системах
Бажання спробувати щось нове — решту ви дізнаєтесь з курсу

Як проходити курс

Кожен урок займає 10-20 хвилин
Виконуйте вправи — саме через практику приходить розуміння
Копіюйте промпти (кнопка Copy) і пробуйте у своєму Cowork
Не обов'язково проходити все за один раз — повертайтесь коли зручно

Уточнювальні питання: два режими роботи

Claude не просто відповідає на ваші запити — він активно уточнює, щоб дати найкращий результат. Це називається AskUserQuestion, і це одна з найкорисніших можливостей. Замість того, щоб вгадувати, що ви мали на увазі, Claude ставить конкретні питання. Є два режими:

Режим 1: Уточнення до початку роботи

Claude запитує перед тим, як почати виконувати завдання. Це як розмова з новим колегою — він хоче зрозуміти задачу правильно з першого разу:

Ви: Підготуй презентацію для клієнта Claude запитує уточнення: Перед тим як почати, уточню: 1. Хто клієнт і яка його індустрія? 2. Мета презентації: продаж, звіт, пропозиція? 3. Скільки слайдів потрібно? 4. Є шаблон або brand guide? 5. Дедлайн?

Режим 2: Уточнення під час роботи

Claude запитує коли стикається з невизначеністю в процесі виконання. Це як коли колега каже: "Почав робити, але ось тут незрозуміло — підкажи":

Ви: Проаналізуй дані у файлі sales.csv і створи звіт Claude починає працювати... Claude запитує уточнення: Я знайшов у файлі 3 колонки з датами в різних форматах (DD/MM/YYYY і MM-DD-YYYY). Яку трактовку використати? Також є 47 рядків з пустим полем "region" — включати їх у аналіз чи виключити?

5 ключових можливостей Cowork

1. Доступ до файлів (File System Access)

Claude бачить всі файли у вашій робочій папці. Він може читати документи, аналізувати дані, переглядати структуру проєкту. Не потрібно нічого копіювати — просто відкрийте папку, і Claude побачить все, що в ній є.

Claude бачить: ├── documents/ │ ├── strategy.md │ ├── meeting-notes/ │ └── reports/ ├── data/ │ └── analytics.csv └── Claude Context/ ├── about-me.md ├── brand-voice.md └── working-style.md

2. Уточнювальні питання (AskUserQuestion)

Замість того, щоб вгадувати що ви мали на увазі, Claude запитує уточнення. Це означає менше помилок, більш точні результати і відчуття справжньої співпраці.

Ви: Підготуй звіт за минулий тиждень Claude: Уточню декілька моментів: 1. Для якої аудиторії цей звіт? (керівництво / команда / клієнт) 2. Які метрики включити? (фінанси / продуктивність / все) 3. Формат: презентація чи текстовий документ?

3. Плагіни — розширення можливостей (Plugins)

Плагіни додають Claude нові навички. Є 11 категорій: продуктивність, маркетинг, продажі, фінанси, аналіз даних, юридична перевірка та інші. Наприклад, плагін Marketing допоможе створити пост для LinkedIn з правильною структурою, а Data Analysis — знайти аномалії у вашій таблиці.

4. Інструкції — ваші правила для Claude (Instructions)

Ви можете задати Claude постійні правила: якою мовою відповідати, в якому форматі, що робити коли щось незрозуміло. Глобальні інструкції працюють завжди, а проєктні — тільки для конкретної папки. Це як "посадова інструкція" для вашого AI-помічника.

5. Конектори — зв'язок із сервісами (Connectors)

Конектори дозволяють Claude підключатись до 50+ сервісів, якими ви користуєтесь: Slack, Google Drive, Notion, Figma, Asana. Це означає, що Claude може зібрати повідомлення зі Slack, знайти документ на Google Drive і створити задачу в Jira — все в одному запиті.

Як це виглядає на практиці

Ось типовий робочий процес з Cowork:

Ви відкриваєте Cowork і обираєте робочу папку
Claude автоматично бачить всі ваші файли і контекст
Ви ставите завдання природною мовою
Claude уточнює деталі, якщо потрібно
Claude виконує роботу: створює файли, аналізує дані, підключається до сервісів
Ви переглядаєте результат і продовжуєте ітерацію

Важливо розуміти

Cowork — це не автопілот. Це потужний інструмент у ваших руках. Результат залежить від того, наскільки чітко ви формулюєте завдання, наскільки якісний ваш контекст, і наскільки ви готові ітерувати.

Вправа: Порівняйте підходи

Подумайте про завдання, яке ви виконуєте щотижня (звіт, дайджест, підготовка до зустрічі). Як би ви робили це через звичайний ChatGPT і як через Claude Cowork? Запишіть різницю — це допоможе зрозуміти, де Cowork заощадить найбільше часу.

ChatGPT: Скопіювати дані з різних джерел → вставити в чат → отримати текст → скопіювати в документ → відформатувати вручну → відправити. Кожен тиждень заново.

Cowork: Один раз налаштувати контекст і інструкції → "Створи щотижневий звіт" → Claude читає файли, аналізує дані, створює звіт у потрібному форматі → автоматично зберігає у папку → можна повторити одним промптом.

Вправа: Визначте можливість

Для кожного сценарію визначте, яка з 5 можливостей Cowork буде найкориснішою: а) ви хочете, щоб Claude завжди писав у вашому тоні; б) вам потрібно зібрати повідомлення зі Slack за тиждень; в) Claude повинен розуміти структуру вашого проєкту без пояснень.

а) Instructions — задайте правила тону в Global Instructions або контекстних файлах.

б) Connectors — підключіть Slack через конектор.

в) File System Access — Claude бачить всі файли у робочій папці.

Перевірка знань: Урок 1.1

1. Чим Claude Cowork принципово відрізняється від ChatGPT?

Cowork генерує кращий текст

Cowork працює у вашому робочому середовищі, бачить файли і може діяти

Cowork безкоштовний

2. Що робить AskUserQuestion?

Генерує питання для інтерв'ю

Відправляє питання в Slack

Дозволяє Claude уточнити деталі завдання перед виконанням

3. Скільки категорій плагінів доступно в Cowork?

1.2 Встановлення та перші кроки

Модуль 1 · Основи Claude Cowork

Цілі уроку

Завантажити та встановити Claude Desktop
Обрати відповідний план підписки
Відкрити Cowork та обрати робочу папку
Виконати перше завдання

Крок 1: Завантаження

Claude Desktop доступний для macOS та Windows. Завантажте його з офіційного сайту:

claude.com/download

Встановіть додаток стандартним способом для вашої операційної системи:

macOS: Відкрийте .dmg файл, перетягніть Claude в Applications
Windows: Запустіть інсталятор і дотримуйтесь інструкцій

Крок 2: Обрати план

Наша рекомендація

Почніть з Pro за $20/міс — цього більш ніж достатньо для знайомства з Cowork і проходження всього курсу. Якщо з часом зрозумієте, що використовуєте Cowork щодня і упираєтесь в ліміти — перейдіть на Max. Оформити підписку можна на claude.ai.

Порівняння планів

Параметр	Pro ($20/міс)	Max ($100/міс)
Cowork	Доступний	Доступний
Ліміт повідомлень	Стандартний	Значно більший (5x)
Модель	Sonnet за замовчуванням	Opus доступний
Плагіни	Базові	Всі
Конектори	Обмежені	Всі 50+
Для кого	Особисте використання	Щоденна робота, команди

Крок 3: Відкрити Cowork

Відкрийте Claude Desktop
Знайдіть кнопку "Cowork" (зазвичай зверху або в бічній панелі)
Натисніть "Select Folder" — оберіть папку, з якою хочете працювати
Claude тепер бачить всі файли в цій папці

Що відбувається при виборі папки

Claude індексує всі файли в обраній папці. Він може:

Читати будь-який файл (тексти, таблиці, код, markdown)
Створювати нові файли і папки
Редагувати існуючі файли
Аналізувати структуру проєкту

Claude не має доступу до файлів поза обраною папкою — це безпечно.

Крок 4: Перше завдання

Спробуйте дати Claude просте завдання, щоб перевірити, що все працює:

Покажи структуру файлів у цій папці і коротко опиши кожен файл.

Claude повинен відобразити список файлів і описати їх. Якщо він це зробив — все налаштовано правильно.

Типові проблеми

Claude не бачить файли

Переконайтесь, що ви обрали правильну папку через "Select Folder". Claude бачить тільки ту папку, яку ви вказали. Спробуйте обрати папку ще раз.

Кнопка Cowork не з'являється

Переконайтесь, що у вас активна підписка Pro або Max. Безкоштовний план не включає Cowork. Також перевірте, що у вас остання версія Claude Desktop.

Claude відповідає повільно

Це нормально при першому запуску — Claude індексує файли. Після першого сканування швидкість збільшиться. Якщо папка дуже велика (10,000+ файлів), оберіть конкретнішу підпапку.

Безпека та приватність

Ваші дані у безпеці

Ваші файли залишаються на вашому комп'ютері — Claude не копіює їх кудись і не використовує для тренування моделі. Коли ви підключаєте Slack чи Google Drive через конектори, кожне підключення потребує вашого явного дозволу. Ви завжди контролюєте, до чого Claude має доступ, і можете відкликати дозвіл у будь-який момент.

Порада: не підключайте папки з паролями або API-ключами. Створіть окрему робочу папку для Cowork — так буде і безпечніше, і зручніше.

Важливо: що НЕ підключати

Папки з файлами .env, credentials.json, id_rsa
Директорії з базами даних або бекапами
Папки з медичними або фінансовими документами (якщо не впевнені)

Створіть окрему робочу папку для Cowork і тримайте чутливі файли окремо.

Ліміти використання

Що потрібно знати про ліміти

План	Ліміт повідомлень	Модель	Перевірка
Pro ($20/міс)	Стандартний ліміт	Sonnet за замовчуванням	Settings → Usage
Max ($100/міс)	5x більше повідомлень	Opus доступний	Settings → Usage

Якщо ви досягли ліміту повідомлень:

Чекайте — ліміт оновлюється (зазвичай через кілька годин)
Апгрейдіть план — перейдіть з Pro на Max для 5x більше повідомлень
Оптимізуйте — об'єднуйте кілька запитів в один, використовуйте контекстні файли замість повторних пояснень

Вправа: Перший запуск

Відкрийте Cowork, оберіть будь-яку робочу папку і напишіть: "Покажи структуру файлів і запропонуй, як я можу організувати їх краще". Перевірте, що Claude бачить ваші файли і може дати конкретні рекомендації.

Після вибору папки, напишіть Claude: "Опиши структуру цієї папки. Які файли тут є і для чого вони?"

Claude повинен показати дерево файлів і дати короткий опис кожного. Це підтвердить, що File System Access працює.

Вправа: Створення файлу

Попросіть Claude створити новий файл "test-cowork.md" з коротким описом того, що ви плануєте використовувати Cowork для.

Промпт: "Створи файл test-cowork.md. Напиши в ньому: 'Я планую використовувати Claude Cowork для [ваша мета]'. Додай сьогоднішню дату."

Перевірте, що файл з'явився у вашій папці. Це підтвердить, що Claude може створювати файли.

Перевірка знань: Урок 1.2

1. Яка мінімальна підписка потрібна для Cowork?

Безкоштовний план

Pro ($20/міс)

Enterprise

2. Що відбувається при виборі папки в Cowork?

Файли завантажуються на сервери Anthropic

Файли видаляються з комп'ютера

Claude індексує файли і отримує до них доступ

1.3 Контекстні файли

Модуль 1 · Основи Claude Cowork

Цілі уроку

Створити папку "Claude Context" з 3 ключовими файлами
Зрозуміти, чому контекстні файли = пам'ять Claude
Написати ефективний about-me.md
Написати brand-voice.md та working-style.md

Навіщо потрібні контекстні файли?

Кожного разу, коли ви відкриваєте Cowork, Claude починає з нуля. Він не пам'ятає попередні розмови. Але є простий спосіб дати йому постійну пам'ять — контекстні файли.

Створіть папку "Claude Context" у вашій робочій директорії. Claude автоматично прочитає все, що в ній є, перед початком роботи. Це як передати новому колезі досьє про вас і вашу роботу.

Файл 1: about-me.md

Цей файл розповідає Claude хто ви, чим займаєтесь і що для вас важливо.

# Про мене ## Основне - Ім'я: [Ваше ім'я] - Роль: [Ваша посада] - Компанія: [Назва компанії] - Індустрія: [Ваша сфера] ## Чим я займаюсь - [Основні обов'язки] - [Ключові проєкти] - [Зони відповідальності] ## Мої цілі - [Короткострокові цілі] - [Довгострокові цілі] ## Що мені важливо - [Цінності в роботі] - [Пріоритети]

Файл 2: brand-voice.md

Цей файл описує ваш стиль комунікації. Claude буде використовувати його для всього контенту, який створює.

# Мій стиль комунікації ## Тон - Професійний, але не формальний - Дружній, але не фамільярний - Конкретний, без води ## Формат - Використовую маркери та списки - Короткі параграфи (2-3 речення) - Завжди включаю конкретні приклади ## Чого уникати - Канцеляризми та бюрократична мова - Надмірне використання англіцизмів - Пасивний стан речень ## Мова - Основна: українська - Технічні терміни: залишаю англійською - Приклади документів: українською

Файл 3: working-style.md

Цей файл описує, як ви хочете працювати з Claude. Це ваші "правила гри".

# Як я працюю з Claude ## Формат відповідей - Починай з головного (bottom-line first) - Структуруй інформацію заголовками - Якщо завдання неоднозначне — запитай уточнення ## Робочі процеси - Зберігай результати у відповідні папки - Використовуй markdown для документів - Називай файли snake_case ## Уподобання - Мова відповідей: українська - Не давай загальних порад — давай конкретні кроки - Якщо є кілька варіантів — покажи таблицю порівняння ## Чого не робити - Не вибачайся за кожну відповідь - Не повторюй моє питання назад - Не давай відмовок типу "як AI я не можу..."

Як це працює на практиці

Без контексту vs З контекстом

Без контексту: "Напиши пост для LinkedIn" — Claude не знає ваш тон, вашу сферу, вашу аудиторію. Результат буде generic.

З контекстом: "Напиши пост для LinkedIn" — Claude знає, що ви PM у SaaS-компанії, пишете професійно але дружньо, і ваша аудиторія — менеджери. Результат буде точним з першого разу.

Порада

Контекстні файли не мають бути ідеальними. Починайте з базової інформації і оновлюйте по мірі роботи. Через тиждень використання ви зрозумієте, що додати. Це живий документ.

Вправа: Створіть свої контекстні файли

Відкрийте Cowork і попросіть Claude: "Створи папку Claude Context і три файли в ній: about-me.md, brand-voice.md, working-style.md. Задай мені питання, щоб заповнити їх."

Claude повинен запитати вас про вашу роль, стиль, уподобання і потім створити заповнені файли. Якщо відповіді здаються generic — відредагуйте їх вручну або попросіть Claude уточнити.

Ключовий тест: після створення файлів попросіть "Напиши мій короткий біо" — Claude повинен використати інформацію з about-me.md.

Вправа: Перевірте контекст

Після створення контекстних файлів, закрийте Cowork і відкрийте знову. Попросіть Claude: "Хто я і як я люблю отримувати відповіді?" Чи використовує він ваш контекст?

Claude повинен відповісти на базі ваших контекстних файлів: ваше ім'я, роль, уподобання щодо формату. Якщо ні — перевірте, що папка "Claude Context" знаходиться в кореневій директорії обраної папки.

Перевірка знань: Урок 1.3

1. Для чого потрібні контекстні файли?

Для збереження паролів

Для надання Claude постійної пам'яті про вас і ваші уподобання

Для резервного копіювання даних

2. Який файл описує ваш тон комунікації?

brand-voice.md

about-me.md

working-style.md

3. Скільки контекстних файлів рекомендується створити?

3 (about-me, brand-voice, working-style)

1.4 Інструкції

Модуль 1 · Основи Claude Cowork

Цілі уроку

Зрозуміти різницю між Global та Project Instructions
Налаштувати Global Instructions у Settings
Створити Project Instructions для конкретного проєкту
Написати ефективні інструкції

Два типи інструкцій

Інструкції — це правила, які Claude дотримується при кожній відповіді. Є два рівні:

Global Instructions

Знаходяться в Settings → Instructions. Працюють завжди, незалежно від проєкту. Ідеальні для:

Мова відповідей (завжди українською)
Загальний формат (markdown, списки, таблиці)
Поведінка (запитуй уточнення, не вибачайся)

Project Instructions

Створюються для конкретної папки/проєкту. Працюють тільки коли відкрита відповідна папка. Ідеальні для:

Специфічні правила для проєкту (глосарій, стандарти)
Шаблони документів
Інформація про команду і процеси

Приклади Global Instructions

# Мої глобальні правила ## Мова - Завжди відповідай українською - Технічні терміни залишай англійською - Якщо я пишу англійською — відповідай англійською ## Формат - Використовуй markdown - Структуруй відповідь заголовками H2 і H3 - Додавай маркери для списків - Таблиці для порівнянь ## Поведінка - Спочатку головне, потім деталі - Якщо завдання неоднозначне — запитай - Не повторюй моє питання - Давай конкретні приклади, не абстрактні поради

Приклади Project Instructions

# Проєкт: Маркетинговий контент ## Контекст - Бренд: TechStartup - Аудиторія: B2B SaaS менеджери - Тон: професійний, але не нудний ## Правила контенту - Кожен пост має мати hook, body, CTA - Максимум 200 слів для LinkedIn постів - Завжди додавай 3-5 хештегів - Зберігай пости у папку content/posts/ ## Шаблон поста Заголовок: [hook] Текст: [2-3 параграфи] CTA: [заклик до дії] Хештеги: [3-5 штук]

Де налаштувати

Global Instructions: Claude Desktop → Settings (шестерня) → Instructions → вставте ваші правила
Project Instructions: Створіть файл CLAUDE.md в корені вашої робочої папки, або використайте інтерфейс Cowork для додавання Project Instructions

Пріоритет інструкцій

Якщо Global і Project Instructions суперечать одна одній, перевага надається Project Instructions. Наприклад: глобально ви встановили "відповідай українською", але в конкретному проєкті "відповідай англійською" — Claude буде відповідати англійською в цьому проєкті.

Часті помилки

Надто довгі інструкції: Claude може "забути" останні пункти. Тримайте до 20 правил.
Суперечливі правила: "Будь коротким" і "Давай детальні відповіді" — Claude заплутається.
Надто специфічні: Не пишіть окреме правило для кожного типу файлу.

Вправа: Налаштуйте Global Instructions

Відкрийте Settings → Instructions і напишіть 5-7 правил для Claude. Потім протестуйте: попросіть Claude написати email і перевірте, чи він дотримується ваших правил.

Мінімальний набір Global Instructions:

Завжди відповідай українською
Використовуй markdown для форматування
Спочатку головне, потім деталі
Якщо завдання неоднозначне — запитай уточнення
Давай конкретні приклади

Тест: попросіть "Напиши email колезі про перенос дедлайну" і перевірте формат.

Вправа: Створіть CLAUDE.md

Попросіть Claude створити файл CLAUDE.md з інструкціями для конкретного проєкту (наприклад, ведення нотаток або створення контенту).

Промпт: "Створи файл CLAUDE.md в корені папки. Це Project Instructions для [тип проєкту]. Включи: контекст проєкту, правила іменування файлів, формат документів, глосарій термінів."

Перевірка знань: Урок 1.4

1. Де знаходяться Global Instructions?

Settings → Instructions

У файлі CLAUDE.md

У папці Claude Context

2. Що має вищий пріоритет?

Global Instructions

Project Instructions

Контекстні файли

3. Яка типова помилка з інструкціями?

Занадто мало правил

Використання markdown

Суперечливі правила (наприклад, "будь коротким" і "будь детальним")

2.1 Плагіни

Модуль 2 · Плагіни та конектори

Цілі уроку

Зрозуміти систему плагінів Cowork
Вивчити 11 офіційних категорій
Встановити перший плагін
Використати slash-команди

Що таке плагіни?

Плагіни розширюють можливості Claude. Кожен плагін додає нові навички: від аналізу даних до юридичної перевірки документів. Плагіни працюють через slash-команди — ви пишете /назва:дія і Claude виконує спеціалізоване завдання.

Всі доступні плагіни можна переглянути на claude.com/plugins.

11 офіційних категорій

Категорії плагінів

Категорія	Для чого	Приклад команди
Productivity	Управління завданнями, нотатки, календар	`/productivity:start`
Marketing	Контент, SEO, аналітика	`/marketing:draft-content`
Sales	CRM, пропозиції, follow-ups	`/sales:create-proposal`
Finance	Звіти, бюджети, прогнози	`/finance:analyze`
Data Analysis	Обробка даних, візуалізація	`/data:explore`
Legal	Перевірка контрактів, compliance	`/legal:review`
Product Management	PRD, user stories, roadmap	`/pm:write-prd`
Customer Support	Відповіді клієнтам, FAQ	`/support:draft-reply`
Enterprise Search	Пошук по корпоративних даних	`/search:query`
Biology Research	Наукові дослідження	`/bio:search-papers`
Developer Tools	Код, тестування, CI/CD	`/dev:review-code`

Як встановити плагін

Відкрийте Cowork
Натисніть "+" в боковій панелі
Оберіть "Plugins"
Знайдіть потрібний плагін у каталозі
Натисніть "Install"
Плагін з'явиться у списку доступних

Використання slash-команд

Після встановлення плагіну, ви можете використовувати його команди:

# Приклади slash-команд: /productivity:start → Запускає воркфлоу продуктивності /marketing:draft-content → Створює чернетку контенту за шаблоном /data:explore → Аналізує дані в обраній папці /pm:write-prd → Генерує PRD за вашим описом

Плагіни + Контекст = Потужність

Плагіни стають значно ефективнішими, коли у вас налаштовані контекстні файли та інструкції. Наприклад, /marketing:draft-content створить значно кращий пост, якщо Claude знає ваш brand-voice.

Реальні воркфлоу зі slash-командами

Ось приклади повних промптів, які ви можете використовувати з плагінами:

Productivity: планування робочого дня

Цей промпт запускає структурований воркфлоу планування дня. Claude запитає про ваші задачі і допоможе пріоритезувати їх:

/productivity:start Новий робочий день. Ось що мені потрібно зробити сьогодні, допоможи створити план дня.

Marketing: створення контенту

Цей промпт створює контент з правильною структурою (hook, body, CTA). Якщо у вас налаштований brand-voice.md, Claude автоматично використає ваш тон:

/marketing:draft-content Напиши пост для LinkedIn на тему [тема]. Використовуй мій brand-voice.md. Цільова аудиторія: [аудиторія]. Тон: [як має звучати].

Data: дослідження даних

Цей промпт аналізує CSV-файл у вашій папці — знаходить аномалії, тренди і створює графіки, які варто показати колегам:

/data:explore У мене є CSV-файл. Що там цікавого, покажи аномалії і створи графіки, які варто показати.

Вправа: Встановіть плагін

Встановіть плагін Productivity і спробуйте команду /productivity:start. Що відбувається?

Після встановлення, /productivity:start запускає структурований воркфлоу: Claude запитає про ваші завдання на сьогодні, допоможе пріоритезувати їх і створить план дня. Він може також створити файл з вашим daily plan.

Вправа: Порівняйте з і без плагіна

Спробуйте створити контент двома способами: 1) просто "Напиши пост для LinkedIn"; 2) через /marketing:draft-content. Порівняйте результати.

Плагін додає структуру: hook, body, CTA, хештеги, оптимальну довжину. Простий запит дає менш структурований результат. Плагіни кодифікують кращі практики.

Перевірка знань: Урок 2.1

1. Як викликати плагін у Cowork?

Через меню Settings

Кнопкою в боковій панелі

Через slash-команду (/назва:дія)

2. Де встановити новий плагін?

В терміналі

Кнопка "+" → Plugins

Через файл конфігурації

2.2 Конектори

Модуль 2 · Плагіни та конектори

Цілі уроку

Зрозуміти, що таке конектори і чим вони відрізняються від плагінів
Підключити перший конектор
Використати конектор для збирання інформації
Побудувати крос-сервісний воркфлоу

Конектори vs Плагіни

Різниця

Аспект	Плагіни	Конектори
Що це	Спеціалізовані скілли Claude	З'єднання із зовнішніми сервісами
Дані	Працюють з локальними файлами	Підключаються до API сервісів
Приклад	/marketing:draft-content	Збери повідомлення зі Slack
Авторизація	Не потрібна	OAuth або API-ключ

Доступні конектори (50+)

Популярні конектори

Slack — читання/відправка повідомлень, аналіз каналів
Google Drive — доступ до документів, таблиць, презентацій
Notion — читання і створення сторінок, баз даних
Figma — перегляд дизайнів, коментарі
Asana / Jira — управління завданнями
GitHub — робота з репозиторіями, issues, PR
Google Calendar — перегляд і створення подій
Gmail — читання і відправка пошти
Trello — картки і дошки
HubSpot — CRM-дані

Як підключити конектор

Відкрийте Settings → Connectors
Натисніть "Add"
Оберіть сервіс (наприклад, Slack)
Авторизуйтесь через OAuth (увійдіть в свій акаунт)
Оберіть дозволи (read/write)
Готово — Claude тепер підключений до сервісу

Приклади використання

# Slack "Збери всі повідомлення з каналу #project-alpha за останній тиждень і створи звіт" # Google Drive "Знайди документ 'Q1 Strategy' на Google Drive і зроби його саммарі" # Notion "Створи нову сторінку в Notion з результатами аналізу" # Figma + Slack "Подивись останній дизайн у Figma і відправ його огляд в #design-review"

Крос-сервісні воркфлоу

Справжня сила конекторів — в комбінації. Claude може:

Прочитати повідомлення з Slack
Знайти релевантний документ на Google Drive
Створити задачу в Jira
Записати рішення в Notion

Все в одному промпті. Все з'єднується.

Безпека

Конектори працюють через OAuth — Claude отримує доступ тільки до того, що ви дозволили. Ви можете відкликати доступ будь-коли через Settings → Connectors.

Покроковий приклад: інтеграція зі Slack

Крок за кроком

Підключення: Settings → Connectors → Add → Slack → Authorize
Дозволи: Оберіть канали, до яких Claude матиме доступ (рекомендуємо: read + write для робочих каналів)
Перевірка: Попросіть Claude прочитати останні повідомлення з каналу
Використання: Дайте Claude реальне завдання з аналізом Slack-переписки

Приклад реального промпту

Збери всі повідомлення зі Slack канал #project-alpha за останні 7 днів і створи зведений звіт, де виділи ключові рішення.

Claude підключиться до Slack, прочитає повідомлення, знайде рішення, дискусії та action items, і створить структурований звіт.

Вправа: Підключіть конектор

Підключіть один конектор (наприклад, Google Drive або Notion) і попросіть Claude зробити щось з даними з цього сервісу.

Приклад з Google Drive: Підключіть конектор → "Покажи список моїх останніх документів на Google Drive" → Claude покаже список. Потім: "Зроби саммарі найновішого документа".

Перевірка знань: Урок 2.2

1. Чим конектори відрізняються від плагінів?

Конектори безкоштовні, плагіни платні

Конектори підключаються до зовнішніх сервісів через API/OAuth

Конектори працюють швидше

2. Скільки конекторів доступно в Cowork?

50+

100+

3. Де підключити конектор?

У файлі CLAUDE.md

Через термінал

Settings → Connectors → Add

2.3 Перші 30 хвилин

Модуль 2 · Плагіни та конектори

Цілі уроку

Пройти повний цикл налаштування за 30 хвилин
Від нуля до робочого Cowork-середовища
Виконати перше реальне завдання

Покрокова інструкція: 30 хвилин до продуктивності

0-5 хвилин: Встановлення

Завантажте Claude Desktop з claude.com/download
Встановіть додаток
Увійдіть з Pro або Max підпискою
Відкрийте Cowork через кнопку
Оберіть робочу папку (Select Folder)

Очікуваний результат: Cowork відкрито, ви бачите порожній чат і обрана папка відображається зверху.

Якщо щось не так: Кнопка Cowork не видна? Перевірте версію Claude Desktop (потрібна остання) і статус підписки (потрібна Pro або Max).

5-10 хвилин: Контекстні файли

Попросіть Claude: "Створи папку Claude Context з трьома файлами: about-me.md, brand-voice.md, working-style.md"
Claude задасть вам питання — відповідайте чесно
Перевірте файли — відредагуйте якщо потрібно

Очікуваний результат: У вашій робочій папці з'явилась папка Claude Context з трьома заповненими .md файлами.

Якщо щось не так: Claude не створив файли? Переконайтесь, що у папки є права на запис. Спробуйте: "Покажи чи можеш ти створювати файли в цій папці".

10-15 хвилин: Інструкції

Відкрийте Settings → Instructions
Вставте ваші Global Instructions (мова, формат, поведінка)
Збережіть
Попросіть Claude створити CLAUDE.md для вашого поточного проєкту

Очікуваний результат: При наступному запиті Claude відповідає вашою мовою, у вашому форматі, дотримуючись ваших правил.

Якщо щось не так: Claude ігнорує інструкції? Перезавантажте Cowork (закрити і відкрити заново). Також переконайтесь, що інструкції не суперечать одна одній.

15-20 хвилин: Перше завдання

Дайте Claude реальне завдання з вашої роботи
Наприклад: "Створи чек-ліст для запуску нового проєкту"
Оцініть результат — чи відповідає вашому контексту?
Якщо ні — уточніть контекстні файли

Очікуваний результат: Claude створив файл або текст, який враховує ваш контекст (ім'я, роль, стиль з контекстних файлів).

Якщо щось не так: Результат generic і не враховує контекст? Попросіть Claude: "Покажи, що ти знаєш про мене з контекстних файлів" — можливо файли не в правильній папці.

20-25 хвилин: Плагіни

Натисніть "+" → Plugins
Встановіть 2-3 плагіни для вашої ролі
Спробуйте slash-команду кожного
Оцініть, який найкорисніший

Очікуваний результат: Встановлено 2-3 плагіни, кожен протестований slash-командою, ви знаєте який найкорисніший для вас.

Якщо щось не так: Плагін не відповідає на slash-команду? Перевірте, що він активований (зелений індикатор у списку плагінів). Спробуйте деактивувати і активувати знову.

25-30 хвилин: Конектори

Відкрийте Settings → Connectors → Add
Підключіть 1-2 найважливіші сервіси (Slack, Google Drive)
Попросіть Claude зібрати інформацію з підключеного сервісу
Перевірте, що дані приходять правильно

Очікуваний результат: Конектор підключений (зелений статус), Claude успішно читає дані з сервісу.

Якщо щось не так: OAuth не проходить? Переконайтесь, що ви увійшли в правильний акаунт сервісу. Спробуйте в іншому браузері або очистіть cookies для сервісу.

Чек-ліст "Готовий до роботи"

Перевірте себе

Claude Desktop встановлений і працює
Cowork відкритий з обраною папкою
3 контекстні файли створені і заповнені
Global Instructions налаштовані
CLAUDE.md створений для проєкту
Мінімум 1 плагін встановлений
Мінімум 1 конектор підключений
Перше реальне завдання виконане

Час на налаштування: 30 хвилин. Економія часу на тиждень: 5-15 годин.

Вправа: 30 хвилин — старт

Виконайте повний цикл налаштування за 30 хвилин. Поставте таймер. Пройдіть всі 6 кроків. Запишіть, що зайняло найбільше часу.

Типово найбільше часу забирає заповнення контекстних файлів (5-10 хв) і вибір плагінів (5 хв). Встановлення і підключення конекторів — найшвидше (2-3 хв кожне). Якщо не вклалися в 30 хвилин — це нормально для першого разу.

Перевірка знань: Урок 2.3

1. З чого починається налаштування Cowork?

З плагінів

З встановлення Claude Desktop і вибору робочої папки

З конекторів

2. Що створюється на кроці 5-10 хвилин?

Плагіни

Global Instructions

Контекстні файли (about-me, brand-voice, working-style)

3.1 Моніторинг соцмереж

Модуль 3 · Моніторинг та контент

Цілі уроку

Налаштувати моніторинг Reddit, YouTube, X/Twitter
Використати спеціалізовані скілли для кожної платформи
Автоматизувати збирання інсайтів

Reddit: аналіз трендів

Скілл reddit-readonly дозволяє Claude аналізувати Reddit без акаунту. Це потужний інструмент для дослідження ринку і пошуку інсайтів.

# Приклади використання: "Проаналізуй r/productivity за останній тиждень. Які теми найпопулярніші? Які болі люди обговорюють?" "Знайди всі пости про [ваш продукт/тему] на Reddit за останній місяць. Зроби звіт з основними тезами." "Порівняй настрої в r/saas і r/startups щодо AI-інструментів."

Що можна дістати з Reddit

Тренди: Які теми набирають популярність
Болі: На що люди скаржаться
Конкуренти: Що кажуть про ваших конкурентів
Ідеї: Чого люди хочуть, але не знаходять
Фідбек: Реальні відгуки користувачів

YouTube: відстеження каналів

Скілл youtube-full дозволяє Claude відстежувати YouTube-канали, аналізувати нові відео і створювати саммарі.

# Приклади: "Відстежуй канали [список каналів]. Покажи нові відео за останній тиждень з коротким саммарі кожного." "Проаналізуй коментарі під останнім відео каналу [назва]. Які настрої переважають?" "Знайди топ-10 відео про [тема] за місяць. Які теми залучають найбільше переглядів?"

X/Twitter: аналіз акаунтів

Скілл bird дозволяє Claude аналізувати акаунти в X/Twitter, скрапити твіти та виявляти тренди.

# Приклади: "Проаналізуй акаунт @competitor за останні 30 днів. Які теми вони просувають? Яка стратегія контенту?" "Знайди всі згадки [бренд] в X за тиждень. Позитивні чи негативні настрої?" "Зроби дайджест ключових твітів з [список акаунтів] за сьогодні."

Детальні промпти для кожної платформи

Reddit: щоденний моніторинг ніші

Цей промпт налаштовує щоденний моніторинг обраних сабредітів. Claude буде кожного дня о 17:00 збирати найпопулярніші пости, аналізувати настрій спільноти і виділяти можливості для вашого бізнесу чи контенту. Скопіюйте його і замініть список сабредітів на ваші:

Хочу знати, що говорять о 17:00 кожен день про мою нішу на відповідних сабредітах: <список сабредітів> Шукай найпопулярніші пости за останні 24 години, відстежуй настрій, і виділяй можливості для контенту або бізнесу (наприклад: не вирішена біль).

Після запуску ви щодня отримуватимете структурований дайджест замість ручного перегляду десятків постів.

YouTube: відстеження підписок (Варіант 1)

Цей промпт створює щоденний дайджест нових відео з ваших улюблених каналів. Замість перегляду YouTube-стрічки, ви отримаєте стислі резюме з ключовими тезами кожного нового відео. Замініть список каналів на ваші:

Кожен день о 8:00 перевіряй нові відео у моїх YouTube-підписках і створюй дайджест за шаблоном: - @TED - @Fireship - @ThePrimeTimeagen - @lexfridman Для кожного нового відео (пріоритет за останні 24-48 годин): 1. Стисле резюме 2. Ключові тези у 2-3 реченнях 3. Варті уваги цитати, факти і посилання Зберігай як щоденний звіт.

Результат: щоранку ви отримуєте компактний огляд нових відео, і за 2-3 хвилини вирішуєте, що варто переглянути повністю.

YouTube: нові відео по темі (Варіант 2)

Якщо вам потрібно відстежувати конкретну тему (а не канали), цей промпт шукає нові відео по ключовому слову і фільтрує вже переглянуті. Замініть тему на вашу:

Шукай нові відео на YouTube по темі "OpenClaw". Маю файл seen-videos.txt з ID переглянутих відео. Показуй лише нові відео, яких немає у файлі. Після перегляду додавай ID у seen-videos.txt. Для кожного нового відео: 1. Стисле резюме 2. Чим корисне для мого контексту 3. Оцінка, чи варто переглянути повністю Запускай щодня о 9:00.

Результат: ви ніколи не пропустите важливе відео по вашій темі, а файл seen-videos.txt автоматично оновлюється.

X/Twitter: аналіз акаунту

Цей промпт аналізує ваш X/Twitter-акаунт і показує, які теми резонують з аудиторією, коли краще публікувати і як покращити залучення. Для роботи потрібен скілл Bird:

1. Переконайся, що скілл Bird встановлено. 2. Для автентифікації використовуй токени з браузера Chrome/Brave (auth-token, ct0). 3. Промпт: Проаналізуй мої останні N твітів та взаємодії. Дай відповіді на: - Які теми резонують з аудиторією? - Яке найкраще вікно для публікації? - Як я можу покращити залучення?

Після аналізу ви отримаєте конкретні рекомендації: які теми публікувати частіше, в який час, і що змінити у стратегії контенту.

Комбінований моніторинг

Найпотужніший підхід — комбінувати всі платформи:

"Зроби щотижневий звіт по темі [тема]: 1. Reddit: тренди та болі з r/saas, r/productivity 2. YouTube: нові відео від [канали] 3. X/Twitter: ключові обговорення від [акаунти] Збережи звіт у monitoring/weekly-report-[дата].md"

Вправа: Моніторинг конкурентів

Визначте 3 конкуренти вашого продукту/компанії. Попросіть Claude проаналізувати їхню активність на Reddit і X/Twitter за останній тиждень.

Промпт: "Проаналізуй активність [конкурент1, конкурент2, конкурент3] на Reddit і X/Twitter за останній тиждень. Знайди: 1) які теми вони обговорюють; 2) які болі їх користувачів; 3) можливості для нас. Збережи у monitoring/competitors-report.md"

Перевірка знань: Урок 3.1

1. Який скілл використовується для моніторингу Reddit?

reddit-readonly

reddit-scraper

social-monitor

2. Що найефективніше для аналізу конкурентів?

Тільки Reddit

Тільки X/Twitter

Комбінація всіх платформ (Reddit + YouTube + X/Twitter)

3.2 Дайджест новин

Модуль 3 · Моніторинг та контент

Цілі уроку

Налаштувати агрегацію новин з 109+ джерел
Побудувати систему скорингу за важливістю
Автоматизувати публікацію дайджесту

109+ джерел новин

Claude Cowork може агрегувати новини з багатьох типів джерел одночасно:

Типи джерел

Тип	Кількість	Приклади
RSS-фіди	46	TechCrunch, Hacker News, The Verge, Product Hunt
X/Twitter акаунти	44	@sama, @elonmusk, @anthropikiAI, @OpenAI
GitHub Releases	19	langchain, vercel/next.js, anthropics/claude
Веб-пошук	4+	Google News, Bing, пошук по темах

Деталі кожної категорії джерел

1. RSS-фіди (46 джерел)

Блоги компаній та медіа: OpenAI Blog, Anthropic Blog, Hacker News, MIT Technology Review, TechCrunch AI, The Verge, Ars Technica, Product Hunt, DeepMind Blog та інші. RSS забезпечує стабільний потік новин без API-ключів.

2. X/Twitter (44 акаунти)

Ключові голоси індустрії: @karpathy, @sama, @VitalikButerin, @elonmusk, @ylecun, @AndrewYNg, @anthropicAI, @OpenAI та інші лідери думок в AI, крипто та технологіях.

3. GitHub Releases (19 репозиторіїв)

Відстеження оновлень ключових проєктів: vLLM, LangChain, Ollama, LlamaIndex, Hugging Face Transformers, Next.js, FastAPI та інші. Нові релізи часто означають нові можливості для ваших проєктів.

4. Веб-пошук (4 джерела)

Через Brave Search API або інші пошукові API — для знаходження новин, які не покриваються RSS та X/Twitter. Доповнює основні джерела актуальною інформацією.

Розширена система скорингу

Бонусні бали

Тип бонусу	Бали	Опис
Пріоритетна публікація	+3	Від джерела з вашого пріоритетного списку
Ключове оновлення	+5	Новий реліз або breaking change у важливому проєкті
Позначка підписки	+2	Від автора, на якого ви підписані
Рекомендація	+1	Алгоритмічна рекомендація на основі ваших інтересів

Система скорингу

Не всі новини однаково важливі. Система скорингу допомагає виділити головне:

# Критерії скорингу (0-100): relevance: Наскільки релевантно вашій темі (0-30) impact: Вплив на індустрію (0-25) urgency: Потрібна негайна дія? (0-20) novelty: Наскільки нова інформація (0-15) source_trust: Надійність джерела (0-10) # Порогові значення: score >= 80: MUST READ (виділити червоним) score >= 60: Important (нормальний дайджест) score >= 40: Nice to know (опціонально) score < 40: Skip (не включати)

Автоматична публікація

Дайджест можна автоматично публікувати в різні канали:

Discord: Через вебхук у потрібний канал
Telegram: Через бота у ваш канал або чат
Email: Щоранковий email-дайджест
Slack: В канал #news або #daily-digest

Цей промпт збирає новини з усіх ваших джерел, оцінює кожну за важливістю і показує тільки те, що варто прочитати. Замініть списки на ваші реальні джерела:

# Промпт для щоденного дайджесту: "Збери новини з моїх джерел за останні 24 години: - RSS: [список фідів] - X/Twitter: [список акаунтів] - GitHub: [список репозиторіїв] Оціни кожну новину за скорингом. Покажи тільки score >= 60. Згрупуй за категоріями. Формат: 1 речення саммарі + посилання. Збережи у digests/daily-[дата].md"

Результат: замість перегляду десятків сайтів і стрічок, ви щодня отримуєте один файл з 10-15 найважливішими новинами, відсортованими за важливістю.

Приклад дайджесту

## Daily Digest — 2026-03-10 ### MUST READ (score 80+) - **Anthropic випустив Claude 4** — нова модель з покращеним reasoning [score: 95] - **GitHub Copilot інтегрувався з Slack** — AI прямо в робочому чаті [score: 82] ### Important (score 60-79) - **Next.js 15.2 released** — нові оптимізації серверних компонентів [score: 73] - **Product Hunt: Launch Week** — 5 нових AI- інструментів для PM [score: 68] ### Stats - Оброблено: 234 новини - Показано: 12 (score >= 60) - Джерел: 47 активних

Вправа: Налаштуйте дайджест

Визначте 10 джерел (RSS, X/Twitter, GitHub), які вам важливі. Попросіть Claude зібрати і оцінити новини з них за останню добу.

Промпт: "Ось мої джерела: [список]. Збери новини за останні 24 години. Оціни кожну за шкалою 0-100 (relevance, impact, novelty). Покажи тільки ті, де score >= 50. Формат: заголовок, 1 речення, score, посилання."

Перевірка знань: Урок 3.2

1. Який поріг score означає "MUST READ"?

50+

80+

100

2. Який тип джерел найбільше в системі (46)?

RSS-фіди

X/Twitter акаунти

GitHub Releases

3.3 Створення контенту

Модуль 3 · Моніторинг та контент

Цілі уроку

Побудувати пайплайн контенту для подкастів
Автоматизувати YouTube-контент
Створити мультиагентну команду в Discord

Подкасти: повний пайплайн

Claude може автоматизувати весь процес підготовки подкасту — від дослідження гостя до пост-продакшн контенту.

Пайплайн подкасту

Дослідження гостя: Claude збирає інформацію про гостя з LinkedIn, X/Twitter, блогу, попередніх інтерв'ю
Аутлайн епізоду: Структура розмови з ключовими питаннями
Шоу-ноутс: Після запису — автоматичне саммарі з таймкодами
Пости для соцмереж: 5-10 цитат для LinkedIn, X/Twitter, Instagram

Ці два промпти охоплюють повний цикл подкасту. Перший допоможе підготуватися до запису — Claude зробить дослідження гостя і підготує питання. Другий обробить запис після — створить шоу-ноутс, цитати для соцмереж і SEO-опис:

# Промпт для дослідження гостя: "Мій наступний гість на подкасті — [ім'я, посада]. 1. Досліди їх: LinkedIn, X/Twitter, публікації, виступи 2. Знайди 3 унікальних теми для обговорення 3. Підготуй 15 питань (5 easy, 5 medium, 5 deep) 4. Знайди потенційні контроверсійні теми для цікавої дискусії 5. Збережи у podcasts/guests/[ім'я]-research.md" # Промпт для шоу-ноутс: "Ось транскрипт епізоду [файл]. Створи: 1. Саммарі (200 слів) 2. Ключові тези (5-7 пунктів) 3. Таймкоди для основних тем 4. 10 цитат для соцмереж 5. SEO-оптимізований опис для YouTube Збережи у podcasts/episodes/[номер]-show-notes.md"

Результат: замість годин підготовки і пост-обробки, ви отримуєте готові матеріали за кілька хвилин — від питань до постів для соцмереж.

YouTube: автоматичний пайплайн

Повний цикл створення YouTube-контенту:

YouTube-пайплайн

Ідеї: Claude аналізує тренди і генерує ідеї для відео
Скрипти: Повний скрипт з hook, body, CTA
Мініатюри: Текстовий бриф для дизайнера або AI-генерація
SEO: Заголовок, опис, теги для YouTube

# Генерація ідей: "Проаналізуй тренди в [ніша] на YouTube за місяць. Знайди 10 тем з високим потенціалом (demand > supply). Для кожної теми: заголовок, hook (перші 30 сек), оцінка потенціалу переглядів." # Скрипт: "Напиши скрипт для 10-хвилинного відео про [тема]. Структура: hook (30 сек) → проблема (1 хв) → рішення (6 хв) → CTA (30 сек) → outro. Тон: дружній, експертний, з прикладами."

Мультиагентна команда в Discord

Найпросунутіший підхід — створити команду AI-агентів, де кожен має свою роль:

Канали Discord

#research — агент-дослідник збирає інформацію, тренди, аналітику
#scripts — агент-автор пише скрипти на базі досліджень
#thumbnails — агент-дизайнер створює брифи для мініатюр
#review — агент-редактор перевіряє якість і консистентність
#publish — агент-менеджер координує публікацію

# Запуск мультиагентного пайплайну: "Новий епізод: [тема] 1. @research: Досліди тему, знайди 5 джерел, створи бриф 2. @scripts: На базі брифу напиши скрипт (10 хв відео) 3. @thumbnails: Створи 3 варіанти мініатюри (текст + стиль) 4. @review: Перевір скрипт і мініатюри 5. @publish: Підготуй SEO (заголовок, опис, теги)"

Повний промпт для Discord мультиагентної команди

Цей промпт створює трьох AI-агентів у Discord, кожен зі своєю роллю. Вони працюють як справжня контент-команда: дослідник знаходить теми, сценарист пише тексти, дизайнер готує візуали.

Три агенти з чітким розподілом

Створи три Discord-агенти: 1. Агент-дослідник (#research): Кожен день о 8:00 шукай AI-новини, створюй резюме і ідеї для контенту, публікуй у #research. Включай 5 джерел з посиланнями. 2. Агент-сценарист (#scripts): Бери теми від дослідника, пиши сценарії відео/постів/статей. Публікуй у #scripts. 3. Агент-дизайнер (#thumbnails): Генеруй AI-мініатюри, публікуй у #thumbnails. Забезпеч регулярну взаємодію між агентами.

Після налаштування агенти почнуть щодня генерувати контент автономно. Вам залишається тільки переглядати і схвалювати.

Подкаст: повний воркфлоу від А до Я

Дослідження перед записом

Скопіюйте цей промпт перед кожним записом подкасту. Claude проведе глибоке дослідження гостя і теми, підготує структуру розмови і набір питань різного рівня складності:

Дослідження перед записом: 1. Дослідж гостя — біографія, останні роботи, резонансні висловлювання. 2. Дослідж тему — ключові тренди, поширені помилки. 3. Створи аутлайн: - Гачок (1-2 речення) - Вступ (30 секунд, розмовний стиль) - 5-7 питань — від легких до глибоких - 2-3 резервних питання - Фінальний заклик до дії Збережи в ~/podcast/episodes/[номер]/prep/

Після запису: повна обробка

Після завершення запису вставте транскрипт (можна з Otter.ai або іншого сервісу) і Claude створить всі необхідні матеріали для публікації:

Ось транскрипт Епізоду [НОМЕР]: [вставити файл] 1. Напиши шоу-ноутс з тайм-кодами 2. Напиши опис епізоду (макс. 200 слів) з 3-5 ключовими словами 3. Створи пости для соцмереж: - X/Twitter: 3 твіти — цитата, інсайт, питання (до 280 символів) - LinkedIn: 1 пост, професійний тон, 100-150 слів - Instagram: 1 пост з емодзі, хештеги 4. Виділи 3 найцікавіші моменти з тайм-кодами Збережи в ~/podcast/episodes/[номер]/publish/

Результат: за 1-2 хвилини ви отримуєте повний набір матеріалів для публікації замість 1-2 годин ручної роботи.

Вправа: Створіть контент-пайплайн

Виберіть один тип контенту (подкаст, YouTube, або блог). Попросіть Claude створити повний пайплайн від ідеї до публікації з шаблонами для кожного кроку.

Промпт: "Створи повний контент-пайплайн для [тип контенту]. Для кожного кроку: 1) що робиться; 2) шаблон промпту; 3) очікуваний результат; 4) де зберігається. Збережи як content-pipeline.md"

Вправа: Дослідження гостя

Виберіть будь-яку публічну персону і попросіть Claude підготувати дослідження для подкасту: біографія, ключові теми, 10 питань.

Промпт: "Досліди [ім'я] для подкасту. Знайди: 1) коротка біо; 2) останні проєкти; 3) публічні висловлювання; 4) контроверсійні теми; 5) 10 питань від простих до глибоких. Збережи як guest-research-[ім'я].md"

Перевірка знань: Урок 3.3

1. Що входить у пайплайн подкасту?

Тільки запис аудіо

Дослідження гостя → аутлайн → шоу-ноутс → пости для соцмереж

Тільки транскрипція

2. Для чого потрібні окремі канали в Discord?

Для спілкування з підписниками

Для збереження файлів

Кожен агент має свою роль і канал (#research, #scripts, #thumbnails)

4.1 Управління проєктами

Модуль 4 · Продуктивність

Цілі уроку

Зрозуміти паттерн CEO з субагентами
Налаштувати STATE.yaml для координації
Побудувати багатоканальний AI-сервіс

Паттерн CEO: головний агент + субагенти

Для складних проєктів один агент — недостатньо. Паттерн CEO означає, що головна сесія координує, а субагенти виконують конкретні завдання паралельно.

Як працює паттерн CEO

CEO (головна сесія): ├── Розбиває завдання на підзавдання ├── Створює субагентів для кожного ├── Координує через STATE.yaml └── Збирає результати Субагенти: ├── Agent 1: Дослідження ├── Agent 2: Написання контенту ├── Agent 3: Аналіз даних └── Agent 4: Рев'ю і QA

STATE.yaml — файл координації

STATE.yaml — це спільна "дошка" для всіх агентів. Кожен агент може читати стан інших і оновлювати свій.

# STATE.yaml project: "Q1 Marketing Campaign" status: in_progress deadline: 2026-03-15 agents: research: status: completed output: research/market-analysis.md content: status: in_progress current_task: "Blog post #3" depends_on: research design: status: waiting depends_on: content review: status: idle next_steps: - content завершує блог #3 - design починає мініатюри - review перевіряє research output

sessions_spawn та sessions_send: основні поняття

Що це і навіщо

sessions_spawn — створює нового субагента з окремою задачею. Кожен субагент працює незалежно, має свій контекст і може виконувати роботу паралельно з іншими.
sessions_send — відправляє повідомлення існуючому субагенту. Дозволяє уточнити задачу, передати нові дані або запитати статус.
Паттерн CEO: головна сесія ТІЛЬКИ координує і розподіляє роботу, все виконання делегується субагентам. Головний агент не пише контент, не аналізує дані — він тільки керує.

Для створення і управління субагентами використовуються дві ключові функції:

sessions_spawn

Створює новий субагент з конкретним завданням:

"Створи субагента для дослідження ринку AI-інструментів. Він повинен: 1. Проаналізувати 10 конкурентів 2. Зібрати ціни і фічі 3. Зберегти результат у research/competitors.md 4. Оновити STATE.yaml коли закінчить"

sessions_send

Відправляє повідомлення існуючому субагенту:

"Відправ субагенту research повідомлення: 'Додай аналіз pricing тарифів для кожного конкурента. Таблиця: назва, free tier, pro price, enterprise.'"

Багатоканальний AI-сервіс

Практичний приклад: автоматичні відповіді з WhatsApp, Instagram і Email:

Архітектура

Вхідні канали: ├── WhatsApp → webhook → Claude агент ├── Instagram DM → webhook → Claude агент └── Email → IMAP → Claude агент Claude агент: ├── Розпізнає мову і контекст ├── Перевіряє FAQ базу ├── Генерує відповідь ├── Ескалює до людини якщо складно └── Логує всі розмови Вихідні канали: ├── WhatsApp → автовідповідь ├── Instagram → автовідповідь └── Email → draft або автовідповідь

Промпт для багатоканального AI-сервісу

Цей промпт створює автоматичну систему обробки клієнтських повідомлень з WhatsApp, Instagram і Email. Claude розпізнає намір повідомлення, відповідає з бази знань і ескалює складні випадки людині:

Класифікуй вхідні повідомлення за наміром: запис на зустріч, FAQ, скарга, відгук. Відповідай автоматично за базою знань (послуги, ціни, FAQ). Ескалюй складні випадки людині. Тестовий режим: додавай префікс [ТЕСТ] без відправки реальним клієнтам. Heartbeat моніторить невідповідані повідомлення.

Результат: 80% рутинних запитів обробляються автоматично, а ви бачите тільки складні випадки, які потребують людської уваги.

Управління станом проєктів через події

Замість ручного оновлення статусів, Claude може автоматично відстежувати прогрес через ваші повідомлення:

Event-driven управління проєктом

Цей промпт перетворює Claude на менеджера проєктів, який слухає ваші повідомлення і автоматично оновлює стан. Просто пишіть природною мовою про те, що робите — Claude сам витягне події і оновить лог:

Ти мій менеджер стану проєктів. Я говоритиму про роботу в розмові. Коли я кажу: - "Завершив [задачу]" → логуй подію "прогрес" - "Заблокований на [проблемі]" → створюй запис про блокування - "Вирішив [щось]" → логуй подію "рішення" з контекстом - "Змінюю підхід на [новий]" → логуй "півот" з обґрунтуванням Кожного ранку о 9:00 скануй git-коміти за 24 години і публікуй стендап у Discord #project-state.

Результат: замість ручного ведення статусів, ваш проєкт-лог оновлюється автоматично з кожної розмови.

Видимість задач через Todoist

Для прозорості AI-запусків, де кожна складна задача має відстежуваний прогрес:

Todoist інтеграція

Цей промпт створює систему відстеження прогресу через Todoist. Кожна складна задача стає видимою: з планом, коментарями прогресу і автоматичним переміщенням між розділами:

Створи систему видимості задач через Todoist для своїх запусків. Створи три bash-скрипти в папці scripts/: 1. todoist_api.sh — обгортка curl для Todoist REST API 2. sync_task.sh — створення/оновлення задач з розділами "В процесі", "Очікує", "Готово" 3. add_comment.sh — публікація логів прогресу як коментарів Для кожної складної задачі: 1. Створи задачу в "В процесі" з повним ПЛАНОМ в описі 2. Для кожного виконаного підкроку додавай коментар з логом 3. Переміщуй в "Готово" по завершенні

Результат: ви завжди бачите поточний стан кожної задачі в Todoist, з повним логом того, що було зроблено.

Вправа: Створіть STATE.yaml

Виберіть реальний проєкт з вашої роботи. Попросіть Claude створити STATE.yaml для координації 3-4 субагентів.

Промпт: "Мій проєкт: [опис]. Створи STATE.yaml для координації: 1) research agent; 2) content agent; 3) review agent. Включи: статус кожного, залежності, next_steps. Покажи як агенти комунікують через цей файл."

Вправа: Паттерн CEO

Попросіть Claude розбити складне завдання (наприклад, "підготувати квартальний звіт") на підзавдання для субагентів і показати план координації.

Промпт: "Завдання: підготувати квартальний звіт для Q1. Розбий на підзавдання для субагентів: data-collector, analyst, writer, designer. Для кожного: що робить, від кого залежить, дедлайн, формат output. Створи STATE.yaml і план координації."

Перевірка знань: Урок 4.1

1. Що таке паттерн CEO?

Один агент робить все

Головна сесія координує, субагенти виконують паралельно

Кілька незалежних агентів без координації

2. Для чого потрібен STATE.yaml?

Для координації між агентами (спільний стан)

Для збереження паролів

Для налаштування інтерфейсу

3. Що робить sessions_spawn?

Видаляє сесію

Відправляє повідомлення існуючому агенту

Створює новий субагент з конкретним завданням

4.2 Ранковий брифінг та CRM

Модуль 4 · Продуктивність

Цілі уроку

Налаштувати щоденний брифінг в Telegram
Побудувати особисту CRM
Автоматизувати сортування пошти

Щоденний брифінг в Telegram

Уявіть: кожного ранку о 7:00 ви отримуєте в Telegram повідомлення з усім важливим:

Структура ранкового брифінгу

Good morning! Ось ваш брифінг на 10 березня: КАЛЕНДАР: - 09:00 Standup (Zoom) - 11:00 1:1 з Марією (кабінет 3) - 14:00 Demo для клієнта (Google Meet) ЗАДАЧІ (високий пріоритет): - Завершити PRD для фічі X (дедлайн: сьогодні) - Переглянути PR #234 (чекає 2 дні) НОВИНИ (top 3): - Конкурент Y запустив нову фічу - GitHub випустив оновлення Copilot - HN: стаття про ваш продукт (200+ upvotes) ІДЕЇ ДЛЯ КОНТЕНТУ: - Тренд: "AI agents for PM" набирає обертів - Можливий пост: порівняння Cowork vs Cursor ПОГОДА: 12°C, хмарно, дощ після обіду

Як налаштувати

Створіть Telegram-бота через @BotFather
Підключіть бота до Claude через конектор або n8n
Налаштуйте джерела: календар, task manager, RSS, погода
Задайте розклад: щодня о 7:00
Кастомізуйте формат під себе

Особиста CRM

Claude може автоматично збирати і організовувати контакти з різних джерел:

Автоматичний збір контактів

Email: Виділяє нові контакти з листування
Календар: Додає людей з зустрічей
LinkedIn: Зберігає нові підключення
Конференції: Обробляє візитки і нотатки

# Структура CRM-запису: contacts: - name: "Марія Петренко" company: "TechCorp" role: "CTO" email: "maria@techcorp.com" met_at: "AI Conference 2025" notes: "Цікавиться нашим API. Follow up через тиждень." last_contact: "2026-03-05" next_action: "Відправити demo" tags: [prospect, AI, enterprise]

Розумне сортування пошти з навчанням

Промпт для розумного сортування

Цей промпт створює вечірній дайджест ваших розсилок. Claude не просто сортує — він вчиться на вашому зворотному зв'язку і з кожним днем краще розуміє, що вам важливо:

Запускай cron-задачу кожен день о 20:00: читай всі листи-розсилки за останні 24 години і присилай мені дайджест з найважливішим і посиланнями для детального читання. Потім запитуй мій зворотній зв'язок — чи сподобався вибір? Оновлюй пам'ять на основі моїх вподобань для покращення майбутніх дайджестів.

Результат: через тиждень Claude вже знатиме ваші уподобання і показуватиме тільки справді важливі розсилки.

Особиста CRM з автоматичним виявленням контактів

Повний промпт CRM з auto-detection

Цей промпт автоматично збирає контакти з ваших листів і календаря, а щоранку готує брифінг про людей, з якими ви сьогодні зустрічаєтесь:

Запускай щоденну cron-задачу о 6:00: 1. Скануй Gmail і Calendar за останні 24 години 2. Виявляй нові контакти та оновлюй існуючі 3. Логуй взаємодії з часовими мітками Кожного ранку о 7:00: 1. Дивись на зустрічі сьогодні 2. Для кожного зовнішнього учасника шукай у CRM та історії листів 3. Присилай брифінг у Telegram: хто це, коли останній раз спілкувались, про що говорили, що потрібно проконтролювати

Результат: перед кожною зустріччю ви знаєте контекст — хто ця людина, про що ви говорили останнього разу, і що потрібно обговорити.

Схема бази даних CRM

CREATE TABLE contacts ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT, first_seen TEXT, last_contact TEXT, interaction_count INTEGER, notes TEXT );

Ранковий брифінг: повний промпт

Щоденний ранковий брифінг через Telegram

Цей промпт створює повноцінний ранковий брифінг — від новин до конкретних чернеток контенту. Claude не просто перелічує задачі, а й пропонує, що він може зробити за вас:

Хочу щоденний ранковий брифінг. Кожен день о 8:00 присилай звіт через Telegram. Включай: 1. Новини по моїх інтересах (AI, стартапи, технології) 2. Ідеї для контенту сьогодні 3. Задачі на сьогодні (з мого списку справ) 4. Рекомендації задач, які ти можеш виконати за мене Для ідей контенту — пиши повні чернетки сценаріїв/аутлайнів, а не лише заголовки.

Результат: щоранку в Telegram з'являється повідомлення з усім важливим на сьогодні, включаючи готові чернетки контенту, які можна одразу використати.

Сортування пошти

Щовечора Claude може створювати дайджест ваших розсилок:

Вечірній дайджест пошти

"Переглянь мої email за сьогодні і категоризуй: ПОТРЕБУЮТЬ ВІДПОВІДІ (терміново): - [відправник] — [тема] — [суть] ПОТРЕБУЮТЬ ВІДПОВІДІ (не терміново): - [відправник] — [тема] — [суть] РОЗСИЛКИ (варто прочитати): - [назва] — [тема] — [1 речення саммарі] РОЗСИЛКИ (можна пропустити): - [перелік] СПАМ/МАРКЕТИНГ (автовидалити): - [перелік]"

Вправа: Налаштуйте брифінг

Створіть шаблон ранкового брифінгу для себе. Які секції вам потрібні? Які джерела? О котрій годині?

Промпт: "Створи шаблон ранкового брифінгу для [ваша роль]. Секції: календар, задачі, новини індустрії, ідеї для контенту, погода. Формат: Telegram повідомлення (компактний, з емодзі). Збережи шаблон як templates/morning-briefing.md"

Перевірка знань: Урок 4.2

1. Звідки CRM-агент збирає контакти?

Тільки з email

Тільки з LinkedIn

Email, календар, LinkedIn, конференції

2. Коли найкраще отримувати дайджест розсилок?

Зранку

Ввечері (огляд за день)

Раз на тиждень

4.3 Заметки зі зустрічей

Модуль 4 · Продуктивність

Цілі уроку

Автоматизувати обробку транскриптів зустрічей
Створювати структуровані резюме з action items
Налаштувати моніторинг і нагадування

Від транскрипту до задач за 30 секунд

Типова зустріч генерує 30-60 хвилин розмови. Вручну виділити ключові моменти — 15-20 хвилин. Claude робить це за секунди.

Пайплайн обробки зустрічі

Транскрипт (Zoom/Meet/Otter.ai) ↓ Claude обробляє ↓ ├── Структуроване резюме (summary.md) ├── Action items з виконавцями і дедлайнами ├── Рішення (що було вирішено) ├── Відкриті питання (що залишилось невирішеним) └── Задачі в Jira/Linear/Todoist

Шаблон резюме зустрічі

# Meeting Summary: [Тема зустрічі] Date: [дата] | Duration: [тривалість] Participants: [список] ## Key Decisions 1. [Рішення 1] — прийняте [ким] 2. [Рішення 2] — прийняте [ким] ## Action Items | # | Задача | Виконавець | Дедлайн | Статус | |---|--------|-----------|---------|--------| | 1 | [Задача] | [Ім'я] | [Дата] | TODO | | 2 | [Задача] | [Ім'я] | [Дата] | TODO | ## Discussion Summary [3-5 параграфів з основними темами обговорення] ## Open Questions - [Питання, що залишилось без відповіді] - [Питання для наступної зустрічі] ## Next Meeting Date: [дата] | Agenda: [попередня агенда]

Автоматичний моніторинг

Claude може автоматично моніторити папку з транскриптами:

"Моніторь папку ~/meeting-transcripts/ Коли з'являється новий файл: 1. Обробити транскрипт 2. Створити резюме в meetings/summaries/ 3. Створити задачі в Jira 4. Відправити резюме в Slack канал #meetings 5. Запланувати нагадування виконавцям за день до дедлайну"

Автоматизований пайплайн обробки

Повний промпт автоматичного пайплайну

Цей промпт автоматизує всю обробку зустрічей. Просто збережіть транскрипт у папку — Claude сам знайде його, створить резюме, задачі в Linear і повідомлення в Slack:

Кожні 30 хвилин перевіряй ~/meeting-transcripts/ на нові .txt/.vtt файли. При виявленні: 1. Розбери транскрипт на структуроване резюме з задачами 2. Створи задачі в Linear 3. Опублікуй в #team-updates у Slack 4. Перемісти оброблений файл у ~/meeting-transcripts/processed/ Для задач з дедлайном — нагадуй виконавцю у Slack за день до терміну.

Результат: після кожної зустрічі всі рішення і задачі автоматично розподіляються по виконавцях, з нагадуваннями перед дедлайнами.

Нагадування перед дедлайнами

Система нагадувань

Claude відстежує action items і нагадує виконавцям:

За 3 дні: "Нагадування: задача X з зустрічі [дата]. Дедлайн через 3 дні."
За 1 день: "Завтра дедлайн задачі X. Статус: [TODO/In Progress]"
В день дедлайну: "Сьогодні дедлайн задачі X. Потрібна допомога?"
Прострочено: "Задача X прострочена на [N] днів. Ескалювати?"

Вправа: Обробіть транскрипт

Знайдіть або створіть текстовий файл з нотатками зустрічі (можна вигадати). Попросіть Claude перетворити його на структуроване резюме з action items.

Промпт: "Ось нотатки з зустрічі [вставте або вкажіть файл]. Створи: 1) Key Decisions; 2) Action Items з виконавцями і дедлайнами; 3) Discussion Summary; 4) Open Questions. Формат: markdown таблиця для action items."

Перевірка знань: Урок 4.3

1. Що є результатом обробки транскрипту?

Тільки текстовий файл

Резюме + action items + задачі в Jira + нагадування

Тільки список задач

2. За скільки днів до дедлайну надсилається перше нагадування?

За 1 день

За 7 днів

За 3 дні

4.4 Другий мозок

Модуль 4 · Продуктивність

Цілі уроку

Побудувати систему "Другий мозок" з Telegram
Створити дашборд з пошуком (Cmd+K)
Інтегрувати з базою знань через RAG

Ідея: Telegram як вхідна точка

Концепція проста: ви пишете що завгодно в Telegram — думку, ідею, посилання, цитату — а агент запам'ятовує все, категоризує і робить пошуковим.

Як це працює

Ви в Telegram: "Цікава ідея: зробити AI-асистент для онбордингу" Агент: ├── Зберігає з timestamp ├── Категоризує: #idea #product #AI ├── Витягує entities: "AI-асистент", "онбординг" ├── Зв'язує з попередніми записами └── Додає в семантичний індекс Через тиждень ви запитуєте: "Що я думав про онбординг?" Агент знаходить і показує всі релевантні записи.

Next.js дашборд

Для візуалізації зібраних знань можна побудувати веб-дашборд:

Можливості дашборду

Cmd+K пошук: Швидкий пошук по всіх записах (як Spotlight на macOS)
Теги: Фільтрація за категоріями (#idea, #task, #quote, #link)
Граф знань: Візуалізація зв'язків між записами
Таймлайн: Хронологічний перегляд записів
AI-саммарі: Claude аналізує ваші записи і знаходить патерни

Що таке RAG і семантичний пошук

Пояснення простими словами

Уявіть Google, але тільки для ваших нотаток. Ви зберігаєте статтю — AI розуміє її зміст. Потім питаєте "що я читав про маркетинг?" — і AI знаходить саме ту статтю, навіть якщо слово "маркетинг" там не згадувалось. Це і є семантичний пошук.

А тепер технічні терміни, які зустрічатимуться далі:

Embeddings — AI перетворює кожен текст у набір чисел, який зберігає його зміст. Схожі за змістом тексти мають схожі числа — тому AI може знайти зв'язки між ними.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — замість того, щоб відповідати "з голови", Claude спочатку шукає релевантну інформацію у вашій базі знань і відповідає на основі знайденого.
Семантичний пошук — пошук за змістом, а не за точними словами. Запит "як покращити продуктивність" знайде записи про "тайм-менеджмент", "GTD", "ефективність".

RAG: семантичний пошук

RAG (Retrieval-Augmented Generation) дозволяє Claude шукати по вашій базі знань не по ключових словах, а за змістом.

Семантичний vs Ключовий пошук

Запит	Ключовий пошук	Семантичний пошук (RAG)
"продуктивність"	Знайде записи зі словом "продуктивність"	Знайде також: "ефективність", "тайм-менеджмент", "GTD"
"як покращити онбординг"	Знайде записи з "онбординг"	Знайде також: "перший досвід", "user activation", "retention"

# Налаштування RAG: "Побудуй базу знань з моїх записів: 1. Індексуй всі файли в knowledge/ 2. Створи embeddings для семантичного пошуку 3. При запиті — шукай 5 найрелевантніших записів 4. Генеруй відповідь на базі знайденого 5. Показуй джерела (звідки інформація)"

Повний промпт для RAG-бази знань

Knowledge Base з автоматичним завантаженням

Цей промпт створює вашу особисту базу знань. Просто кидайте посилання — Claude витягне зміст, збереже і зробить пошуковим. Потім можна задавати питання і отримувати відповіді на основі ваших збережених матеріалів:

Коли я кидаю URL у тему "knowledge-base": 1. Забери контент (стаття, твіт, транскрипт YouTube, PDF) 2. Завантаж у базу знань з метаданими (заголовок, URL, дата, тип) 3. Підтверди: що завантажено і кількість чанків Коли я задаю питання в цій темі: 1. Виконай семантичний пошук 2. Поверни топ-результати з джерелами і релевантними витримками 3. Якщо збігів немає — скажи про це

Результат: ваша особиста "бібліотека" росте з кожним збереженим посиланням, і ви завжди можете знайти потрібну інформацію запитом.

Memsearch: інструмент для пошуку по пам'яті

Memsearch — це CLI-інструмент, який індексує ваші файли і дозволяє шукати за змістом:

Встановлення і використання memsearch

pip install memsearch memsearch config init memsearch index ~/path/to/your/memory/ memsearch search "яке рішення по кешуванню ми прийняли?" memsearch watch ~/path/to/your/memory/ # жива синхронізація

Memsearch створює embeddings для всіх ваших файлів і дозволяє Claude шукати по них за змістом. Команда watch автоматично оновлює індекс при зміні файлів.

Вправа: Запустіть "Другий мозок"

Створіть папку "knowledge" і збережіть у ній 10 записів: ідеї, посилання, цитати, нотатки. Попросіть Claude проіндексувати їх і знайти зв'язки.

Промпт: "Створи папку knowledge/. Я додам туди записи. Після цього: 1) проіндексуй всі записи; 2) витягни ключові теми; 3) знайди зв'язки між записами; 4) створи knowledge-map.md з візуалізацією тем і зв'язків."

Вправа: Семантичний пошук

Після створення бази знань, спробуйте пошук за змістом: запитайте щось, не використовуючи точні слова з ваших записів.

Наприклад, якщо у вас є запис "автоматизація email-розсилок", спробуйте запит: "Що я записував про маркетинг і автоматизацію?" — Claude повинен знайти цей запис через семантичний зв'язок.

Перевірка знань: Урок 4.4

1. Що є вхідною точкою для "Другого мозку"?

Telegram — пишете що завгодно, агент запам'ятовує

Notion

2. Чим семантичний пошук (RAG) кращий за ключовий?

Він швидший

Він безкоштовний

Він знаходить записи за змістом, а не тільки за точними словами

5.1 Оркестрація через n8n

Модуль 5 · Інфраструктура

Цілі уроку

Зрозуміти навіщо делегувати API-виклики в n8n
Налаштувати Docker і n8n
Створити перший вебхук-воркфлоу
Засвоїти паттерн іменування

Навіщо n8n?

Claude Cowork потужний, але є проблема: API-ключі. Якщо ви працюєте з десятками сервісів, передавати кожному агенту всі ключі — ризиковано. Рішення: делегувати API-виклики в n8n-воркфлоу.

Переваги n8n

Без n8n	З n8n
API-ключі видимі агенту	Агент ніколи не бачить ключів
Кожен API-виклик вручну	Готові воркфлоу через вебхуки
Складно дебажити	Візуальний інтерфейс n8n
Немає логування	Кожен виклик логується

Docker Setup

n8n найпростіше запустити через Docker:

# docker-compose.yml version: '3' services: n8n: image: n8nio/n8n ports: - "5678:5678" environment: - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your_password volumes: - n8n_data:/home/node/.n8n restart: unless-stopped volumes: n8n_data: # Запуск: docker-compose up -d

Паттерн: агент → вебхук → n8n → сервіс

Claude агент: "Відправ повідомлення в Slack канал #general" ↓ HTTP POST → http://n8n:5678/webhook/openclaw-slack-send ↓ n8n воркфлоу: 1. Отримує запит 2. Валідує дані 3. Використовує Slack API (ключ зберігається в n8n) 4. Повертає результат ↓ Claude агент: "Повідомлення відправлено успішно"

Паттерн іменування

openclaw-{сервіс}-{дія}

Кожен вебхук називається за паттерном: openclaw-{сервіс}-{дія}

# Приклади: openclaw-slack-send # Відправити в Slack openclaw-slack-read # Прочитати зі Slack openclaw-gmail-send # Відправити email openclaw-notion-create # Створити сторінку в Notion openclaw-jira-create-issue # Створити задачу в Jira openclaw-telegram-send # Відправити в Telegram openclaw-sheets-append # Додати рядок в Google Sheets

Типова структура n8n воркфлоу

Webhook Trigger: Отримує HTTP POST від Claude
Validation: Перевіряє обов'язкові поля
Transform: Перетворює дані у формат API
API Call: Виклик зовнішнього сервісу
Response: Повертає результат Claude
Error Handling: Обробка помилок

Self-healing сервер: агент Reef

Просунутий приклад використання n8n з AI-агентом для управління інфраструктурою:

Агент інфраструктури Reef

Reef — це приклад AI-агента, який управляє серверною інфраструктурою. Він моніторить сервіси, сортує пошту і навіть проводить аудити безпеки автоматично. Цей промпт підійде, якщо у вас є свій сервер або K3s-кластер:

## Агент інфраструктури Ти Reef — агент управління інфраструктурою. Доступ: - SSH до всіх машин в домашній мережі (192.168.1.0/24) - kubectl для K3s-кластера - Сховище 1Password (тільки читання) - Gmail через gog CLI - Obsidian vault по адресу ~/Documents/Obsidian/ Правила: - НІКОЛИ не хардкодити секрети — використовуй 1Password CLI - НІКОЛИ не пушити напряму в main — тільки через PR - Запускай `openclaw doctor` як частину перевірки стану - Логуй всі зміни інфраструктури в ~/logs/infra-changes.md

Розклад heartbeat для Reef

Цей розклад визначає, що Reef робить автоматично і коли. Від перевірки задач кожні 15 хвилин до щотижневого аудиту безпеки:

Кожні 15 хвилин: Перевіряй Kanban-дошку на задачі в процесі Кожну годину: Моніторинг сервісів (Gatus, ArgoCD), сортування Gmail Щодня о 8:00: Ранковий брифінг (погода, календарі, стан системи) Щодня о 4:00: Нічний мозковий штурм Щотижня: Аудит безпеки інфраструктури

Результат: ваша інфраструктура автоматично моніториться, а ви отримуєте тільки повідомлення про проблеми, які потребують уваги.

Вправа: Створіть перший вебхук

Встановіть n8n (через Docker або cloud). Створіть простий воркфлоу: Webhook → записати дані у файл. Протестуйте, відправивши POST-запит.

1. docker-compose up -d
2. Відкрийте localhost:5678
3. Створіть воркфлоу: Webhook → Set → Write File
4. Активуйте воркфлоу
5. Тест: curl -X POST http://localhost:5678/webhook/test -d '{"message":"hello"}'

Перевірка знань: Урок 5.1

1. Чому потрібен n8n замість прямих API-викликів?

n8n швидший

Агент ніколи не бачить API-ключів, безпечніше

n8n безкоштовний

2. Який паттерн іменування вебхуків?

openclaw-{сервіс}-{дія}

api-{дія}-{сервіс}

webhook-{номер}

5.2 Мультиагентна команда

Модуль 5 · Інфраструктура

Цілі уроку

Побудувати команду з кількох агентів з різними ролями
Налаштувати спільну пам'ять (GOALS.md, DECISIONS.md)
Організувати маршрутизацію через Telegram

Кожен агент — своя роль

Замість одного "розумного" агента, ефективніше мати команду спеціалістів:

Приклад команди

Агент	Модель	Роль	Telegram
Стратег	Opus	Планування, прийняття рішень, аналіз	@milo
Аналітик	Sonnet	Дані, метрики, звіти	@josh
Маркетолог	Sonnet	Контент, кампанії, social media	@maya
Розробник	Sonnet	Код, інтеграції, технічні задачі	@dev

Спільна пам'ять

Агенти повинні знати про спільні цілі і рішення. Для цього використовуються shared файли:

# GOALS.md — Спільні цілі команди ## Q1 2026 Goals 1. Запустити нову фічу до 15 березня 2. Збільшити конверсію на 20% 3. Створити 12 pieces of content 4. Зменшити response time до 2 годин ## Current Sprint (10-17 March) - [ ] Research: аналіз конкурентів - [ ] Content: 3 блог пости - [ ] Dev: API інтеграція - [ ] Strategy: Q2 planning

# DECISIONS.md — Лог рішень ## 2026-03-10 - **Рішення:** Використовуємо Next.js для дашборду - **Прийнято:** @milo (стратег) - **Контекст:** Порівняли Next.js, Remix, SvelteKit - **Impact:** @dev починає scaffold ## 2026-03-08 - **Рішення:** Фокус на LinkedIn замість X/Twitter - **Прийнято:** @maya (маркетолог) + @milo (стратег) - **Контекст:** LinkedIn дає 3x більше B2B leads - **Impact:** @maya переналаштовує контент-план

Маршрутизація через Telegram

Кожен агент має свій "адрес" у Telegram. Ви пишете повідомлення з @mention і воно потрапляє до потрібного агента:

Приклади маршрутизації

# Ви пишете в Telegram: "@milo Проаналізуй, чи варто додати AI-фічу в Q2" → Стратег (Opus) аналізує і відповідає "@josh Зроби звіт по конверсії за лютий" → Аналітик збирає дані і генерує звіт "@maya Напиши 3 LinkedIn пости на цей тиждень" → Маркетолог створює контент "@dev Інтегруй Stripe webhook" → Розробник пише код # Без @mention: "Потрібно підготувати презентацію для інвестора" → Router визначає: це для @milo (стратегічне завдання)

Повна конфігурація команди

Конфігурація та спільна пам'ять

Цей промпт налаштовує повну мультиагентну команду зі спільною пам'яттю. Кожен агент має свою роль і доступ до спільних файлів рішень і цілей:

Конфігурація команди: - Milo (стратег) — Claude Opus, планування і пріоритети, @milo - Josh (аналітик) — Claude Sonnet, метрики і юніт-економіка, @josh - Маркетинг — дослідження трендів, контент-ідеї, @marketing - Dev — код, рев'ю, документація, @dev Спільна пам'ять: team/ ├── GOALS.md # Поточні цілі (читають всі агенти) ├── DECISIONS.md # Лог рішень (тільки додавання) ├── PROJECT_STATUS.md # Поточний стан ├── agents/ │ ├── milo/ # Особистий контекст Milo │ ├── josh/ # Контекст Josh │ └── dev/ # Технічні нотатки Dev

Маршрутизація через Telegram-групу

Telegram-група "Команда"

Цей промпт налаштовує маршрутизацію в Telegram — просто тегніть потрібного агента, і повідомлення потрапить до нього. Без тегу — за замовчуванням відповідає стратег:

## Telegram-група "Команда" @milo → агент стратегії @josh → агент бізнесу @marketing → агент маркетингу @dev → агент розробки @all → розсилка всім Без тегу → Milo за замовчуванням

Конфлікти і ескалація

Коли агенти не погоджуються:

Спочатку намагаються вирішити самі (посилаючись на GOALS.md)
Якщо не вдається — ескалюють до @milo (стратег)
Рішення записується в DECISIONS.md
Всі агенти оновлюють свої плани відповідно

Вправа: Створіть команду

Визначте 3-4 ролі для вашої ситуації. Створіть GOALS.md і DECISIONS.md. Опишіть, як агенти будуть взаємодіяти.

Промпт: "Я [ваша роль] в [компанія]. Створи мультиагентну команду: 1) визнач 3-4 ролі; 2) створи GOALS.md з цілями на місяць; 3) створи DECISIONS.md з шаблоном; 4) опиши маршрутизацію повідомлень. Збережи все в team/ папку."

Перевірка знань: Урок 5.2

1. Яку модель найкраще використовувати для стратега?

Opus (найпотужніша, для складних рішень)

Haiku (найшвидша)

Sonnet (середня)

2. Для чого потрібен DECISIONS.md?

Для збереження коду

Для логування рішень команди, щоб всі агенти були в курсі

Для планування спринтів

3. Що відбувається, коли агенти не погоджуються?

Помилка системи

Випадковий вибір

Ескалація до стратега (@milo), рішення в DECISIONS.md

5.3 Дослідження та валідація ідей

Модуль 5 · Інфраструктура

Цілі уроку

Побудувати систему дослідження ринку
Створити валідатор ідей з reality_signal
Використати семантичний пошук по пам'яті (memsearch)

Дослідження ринку: автоматизований підхід

Замість ручного Google-research, Claude може систематично дослідити ринок за 30 днів даних:

# Промпт для дослідження ринку: "Досліди ринок [тема/ніша]: ДЖЕРЕЛА (за 30 днів): - Reddit: r/saas, r/startups, r/[ніша] - X/Twitter: топ-30 акаунтів у ніші - Hacker News: релевантні обговорення - Product Hunt: нові запуски АНАЛІЗ: 1. Виявлення болей (що люди скаржаться) 2. Існуючі рішення (що вже є) 3. Gaps (чого не вистачає) 4. Demand signals (що просять) 5. Цінові очікування OUTPUT: - research/market-[тема]-[дата].md - research/competitors-[тема].md - research/opportunities-[тема].md"

Валідатор ідей: reality_signal

Кожна ідея отримує оцінку reality_signal від 0 до 100 — наскільки реальний попит на цю ідею:

Компоненти reality_signal

Компонент	Вага	Що перевіряємо
GitHub	20	Чи є open-source аналоги? Stars?
Hacker News	20	Обговорення теми? Upvotes?
npm/PyPI	15	Існуючі пакети? Downloads?
Product Hunt	15	Запуски в ніші? Votes?
Reddit	15	Обговорення проблеми?
X/Twitter	15	Згадки, настрої?

# Промпт для валідації ідеї: "Валідуй ідею: [опис ідеї] Перевір: 1. GitHub: чи є аналоги? скільки stars? 2. Hacker News: чи обговорювали? які настрої? 3. npm/PyPI: існуючі пакети? downloads/тиждень? 4. Product Hunt: запуски в ніші? upvotes? 5. Reddit: пости про проблему? коментарі? 6. X/Twitter: згадки? інфлюенсери? Оцінка reality_signal (0-100): - 80-100: Сильний сигнал, варто будувати MVP - 60-79: Помірний сигнал, потрібно більше research - 40-59: Слабкий сигнал, pivot або нішування - 0-39: Немає сигналу, ідея сумнівна Збережи у validation/[назва-ідеї].md"

Memsearch: семантичний пошук по пам'яті

Memsearch — це інструмент для пошуку по всій вашій "пам'яті": нотаткам, дослідженням, рішенням. Використовує embeddings для знаходження релевантної інформації за змістом.

Приклади memsearch

# Пошук по пам'яті: "memsearch: що ми вирішили щодо pricing?" → Знаходить всі записи пов'язані з pricing, навіть якщо слово "pricing" не використовувалось "memsearch: які ідеї для нових фіч обговорювали?" → Знаходить записи з зустрічей, нотатки, Telegram повідомлення про фічі "memsearch: конкуренти в сфері AI tools" → Знаходить дослідження, порівняння, нотатки

Автоматичний валідатор ідей

Правила валідації на основі reality_signal

Цей промпт інтегрує валідацію ідей у ваш робочий процес. Перед тим як витрачати час на нову ідею, Claude автоматично перевірить, чи є конкуренти і чи варто будувати MVP:

Перед початком будь-якого нового проєкту завжди запускай idea_check. Правила: - reality_signal > 70: СТОП. Покажи топ-3 конкуренти з зірками. Запитай — продовжувати, пивотувати чи відмовитись. - reality_signal 30-70: Покажи результати і підказки для пивоту. Запропонуй нішовий кут. - reality_signal < 30: Продовжуй будувати. Зазнач, що простір відкритий.

Результат: ви не витрачатимете тижні на ідею, яка вже реалізована десятком конкурентів. А якщо простір відкритий — знатимете це одразу.

Приклад діалогу з валідатором

Як виглядає валідація на практиці

Ви: "Створи CLI-інструмент для AI-ревью коду" OpenClaw: reality_signal: 90/100 (дуже високий) Конкуренти: Gitea (54k зірок), reviewdog (9k), Danger (5k) Простір перевантажений. Варіанти пивоту: - Тільки для Rust/Go - Ревью компонентів React/Vue - Галузевий фокус (фінанси/медицина) Ви: "А MCP-сервер для попередньої валідації ідей?" OpenClaw: reality_signal: 8/100 (дуже низький) 0 прямих конкурентів на PyPI і npm. Простір відкритий. Будую.

Дослідження ринку через Last 30 Days

Промпт для дослідження проблем

Цей промпт допоможе зрозуміти, з якими реальними проблемами стикаються люди у вашій ніші. Claude аналізує обговорення за останні 30 днів і структурує знахідки:

Використай скілл Last 30 Days для дослідження проблем, з якими люди стикаються при [твоя тема]. Організуй знахідки: - Головні болі (за частотою згадування) - Конкретні скарги та запити на функції - Прогалини в існуючих рішеннях - Можливості для нового продукту

Результат: ви отримаєте структурований список проблем, ранжований за частотою — готовий матеріал для створення продукту або контенту.

Від ідеї до MVP

Ідея: Записати в "Другий мозок"
Валідація: Запустити reality_signal
Дослідження: Автоматичний market research
MVP: Claude допомагає побудувати прототип
Фідбек: Збір відгуків через monitoring
Ітерація: На базі даних

Вправа: Валідуйте ідею

Придумайте ідею продукту або фічі. Попросіть Claude оцінити її за шкалою reality_signal (0-100) з перевіркою по всіх джерелах.

Промпт: "Моя ідея: [опис]. Валідуй через reality_signal. Перевір GitHub (аналоги), HN (обговорення), npm/PyPI (пакети), Product Hunt (запуски), Reddit (попит). Дай оцінку 0-100 з поясненням кожного компонента."

Вправа: Market Research

Виберіть нішу і попросіть Claude зробити повне дослідження ринку: конкуренти, болі, можливості, цінові очікування.

Промпт: "Досліди ринок [ніша] за останній місяць. Джерела: Reddit, X/Twitter, Product Hunt, GitHub. Знайди: 1) топ-5 конкурентів з цінами; 2) 5 найбільших болей користувачів; 3) 3 незайнятих ніші; 4) діапазон цін. Збережи як market-research-[ніша].md"

Перевірка знань: Урок 5.3

1. Що таке reality_signal?

Оцінка від 0 до 100, наскільки реальний попит на ідею

Метрика завантаженості сервера

Рейтинг на Product Hunt

2. Що означає reality_signal 80-100?

Ідея сумнівна

Сильний сигнал, варто будувати MVP

Потрібно більше research

3. Що робить memsearch?

Шукає в Google

Шукає файли за назвою

Семантичний пошук по всій пам'яті (нотатки, дослідження, рішення)

6.1 Сімейний асистент

Модуль 6 · Побут і фінанси

Цілі уроку

Агрегувати всі сімейні календарі
Побудувати систему моніторингу повідомлень
Автоматизувати список покупок
Обробляти фото розкладів

Агрегація календарів

У типовій родині кожен має свій календар: робочий, шкільний, спортивний. AI-асистент може об'єднати все в один ранковий брифінг.

Сімейний ранковий брифінг

Доброго ранку! Ось ваш сімейний брифінг на 10 березня: МАМА: - 09:00 Нарада (офіс) - 13:00 Обід з клієнтом - 18:00 Йога ТАТО: - 10:00 Дзвінок з партнером - 15:00 Забрати з тренування ДИТИНА (Софія): - 08:30 Школа (математика, укр. мова, фізика) - 14:00 Тренування з плавання - Домашнє завдання: математика (до середи) СПІЛЬНЕ: - 19:00 Сімейна вечеря (планували піцу) - Завтра: запис до стоматолога (Софія, 10:00) НАГАДУВАННЯ: - Купити молоко і хліб - Оплатити комунальні (дедлайн: 15 березня)

Моніторинг iMessage

Агент може моніторити iMessage на важливі повідомлення, наприклад:

Записи до лікаря: Автоматично додає в календар
Шкільні повідомлення: Витягує важливі дати і дедлайни
Доставка: Відстежує статус замовлень

"Моніторь iMessage на: 1. Повідомлення від лікарень/клінік → додай в календар 2. SMS від школи → витягни дати, додай в календар 3. Повідомлення про доставку → створи нагадування 4. Будь-що з словами 'запис', 'прийом', 'дедлайн'"

Інвентар продуктів і список покупок

Розумний список покупок

# Як це працює: 1. Ви сфотографували холодильник → Claude бачить що є 2. На базі типового споживання → пропонує що купити 3. Або: "Закінчився сир" → додає в список 4. Список синхронізується через Telegram/shared note # Приклад: СПИСОК ПОКУПОК (оновлено: 10 березня) Необхідне: - Молоко 2.5% (залишок: 0.5л) - Хліб (закінчився) - Яйця (залишилось 3) Рекомендоване: - Сир (зазвичай купуєте щотижня) - Яблука (останній раз: 5 днів тому) На тиждень (за рецептами): - Якщо планується "лазанья": + фарш, + сир моцарелла

Повний промпт для сімейного календаря

Агрегація всіх джерел календарів

Цей промпт об'єднує всі сімейні календарі в один ранковий брифінг. Claude перевіряє Google Calendar, шкільні розклади, запрошення з пошти і навіть враховує погоду для вуличних подій:

## Джерела календарів Ранковий брифінг о 8:00: 1. Отримай мій Google Calendar (тільки читання, OAuth) 2. Отримай загальний сімейний Google Calendar 3. Отримай календар партнера 4. Перевір ~/Documents/school-calendars/ — OCR нових PDF 5. Перевір пошту на вкладення-запрошення Компілюй в єдиний брифінг: - Події сьогодні (всі календарі) - Найближчі 3 дні на предмет конфліктів - Нові події з учорашнього дня - Погода для вуличних подій

Результат: щоранку кожен член родини знає свій розклад, конфлікти виявляються заздалегідь, і нічого не забувається.

Моніторинг повідомлень з автоматичним додаванням у календар

Автоматичний моніторинг iMessage

Цей промпт автоматично знаходить записи на прийом у ваших повідомленнях і додає їх у календар з буфером часу на дорогу:

Моніторинг повідомлень: Кожні 15 хвилин перевіряй нові iMessage. При виявленні паттернів запису на прийом: - "Ваш запис підтверджено на..." - "Зустріч перенесено на [дата]" При виявленні: 1. Створи подію в календарі 2. Додай 30-хвилинний буфер на дорогу до і після 3. Відправ підтвердження в сімейний Telegram

Результат: ви більше ніколи не пропустите запис до лікаря, перенесену зустріч або шкільну подію.

Обдзвон гостей заходу

Автоматичне підтвердження присутності

Цей промпт автоматизує рутинну задачу обдзвону гостей. Claude телефонує за списком, збирає відповіді і створює зведений звіт. Ідеально для організації подій чи свят:

Обдзвони гостей заходу за списком нижче. Представся як координатор заходу [Ім'я]. Запитуй: чи підтверджують присутність, чи є особливі побажання (дієта, +1). Список гостей: [вставити імена і телефони] Після дзвінків створи підсумковий звіт з розбивкою за статусом: підтвердили / не підтвердили / не додзвонились.

Результат: замість годин на телефоні, ви отримуєте готовий звіт з розбивкою за статусом.

Обробка фото розкладу

Сфотографуйте розклад (шкільний, спортивний, робочий) — Claude розпізнає текст і додасть у календар:

"Ось фото шкільного розкладу [вкладіть фото]. 1. Розпізнай всі уроки, дати, час 2. Створи повторювані події в календарі 3. Додай нагадування за 30 хвилин до кожного"

Вправа: Сімейний брифінг

Створіть шаблон сімейного брифінгу для вашої родини. Визначте, які джерела потрібно агрегувати.

Промпт: "Створи шаблон сімейного ранкового брифінгу. Родина: [кількість, ролі]. Секції: календар кожного, спільні події, нагадування, список покупок. Формат: Telegram повідомлення. Збережи як templates/family-briefing.md"

Вправа: Список покупок

Попросіть Claude створити систему відстеження продуктів: що є, що закінчується, що купити.

Промпт: "Створи файл grocery-inventory.yaml зі списком основних продуктів. Для кожного: назва, типовий запас, середнє споживання/тиждень, останнє поповнення. Генеруй список покупок автоматично."

Перевірка знань: Урок 6.1

1. Що робить сімейний асистент з фото розкладу?

Зберігає фото в хмару

Розпізнає текст і додає події в календар

Відправляє фото в Telegram

2. Які повідомлення моніторить агент в iMessage?

Записи до лікаря, шкільні повідомлення, доставки

Тільки SMS від банку

Всі повідомлення без фільтру

6.2 Звички та здоров'я

Модуль 6 · Побут і фінанси

Цілі уроку

Побудувати AI-трекер звичок
Створити трекер здоров'я з аналізом тригерів
Налаштувати голосовий інтерфейс

Трекер звичок

AI-трекер звичок відрізняється від звичайних додатків тим, що він адаптивний: змінює тон, пропонує зміни, і мотивує на базі вашої історії.

Як працює AI-трекер

# Щоденний чек-ін (через Telegram): Агент: "Доброго ранку! Час для чек-іну. Як сьогодні з привичками?" Ви: "Зарядка зроблена, читав 20 хв, медитацію пропустив" Агент: "Відмінно! Серія зарядки: 12 днів поспіль! Читання: 20/30 хв (67% від мети). Медитація пропущена — 3-й раз цього тижня. Помітив патерн: ви пропускаєте медитацію по середах і п'ятницях. Можливо, ранковий розклад цих днів заважає? Пропозиція: спробуйте 5 хв медитації перед сном замість ранку."

Адаптивний тон

Ситуація	Тон агента
Серія 7+ днів	Захоплення, мотивація продовжувати
Пропуск після довгої серії	Підтримка, без осуду, план повернення
Кілька пропусків поспіль	М'яке нагадування, запитання про причини
Виконання складної мети	Святкування, пропозиція підвищити планку

Трекер здоров'я

Записуйте їжу, симптоми, настрій — агент знайде закономірності:

# Щоденний запис: Ви: "Сніданок: вівсянка з бананом. Обід: салат з куркою. Вечеря: піца. Самопочуття: добре вранці, втома після обіду, біль голови ввечері." # Щотижневий аналіз: Агент: "Аналіз за тиждень 4-10 березня: ЗАКОНОМІРНОСТІ: - Біль голови виникав 3 рази — завжди після вечірнього фастфуду (піца, бургер, шаурма) - Найкращий настрій — дні з ранковою зарядкою - Втома після обіду — дні коли обідали пізно (після 14:00) ТРИГЕРИ: - Фастфуд ввечері → біль голови (correlation: 85%) - Пізній обід → післяобідня втома (correlation: 72%) - Зарядка вранці → хороший настрій (correlation: 90%) РЕКОМЕНДАЦІЇ: 1. Замінити вечірній фастфуд 2/3 рази 2. Обідати до 13:30 3. Продовжувати ранкову зарядку"

Повний промпт для трекера звичок

Промпт коуча з відповідальності

Цей промпт перетворює Claude на персонального коуча, який нагадує про звички, підтримує серії і м'яко реагує на пропуски. Замініть список звичок на ваші:

Хочу, щоб ти був моїм коучем з відповідальності. Відстежуй ці щоденні звички: 1. Ранкове тренування (чек-ін о 7:30) 2. Читати 30 хвилин (чек-ін о 20:00) 3. Без соцмереж до полудня (чек-ін о 12:30) Присилай повідомлення в Telegram в кожен час чек-іну. При підтвердженні: коротке підбадьорення + поточна серія. Приклад: "День 12 ранкових тренувань. Чітка робота." При пропуску: не вини. Просто зафіксуй і нагадай, навіщо я почав. При трьох пропусках підряд — запитай, чи хочу скоригувати ціль. Кожної неділі о 10:00 присилай щотижневий підсумок: відсоток виконання, серії, найкращий і найгірший день, один помічений патерн, одна рекомендація на наступний тиждень.

Результат: ви отримуєте нагадування в потрібний час, бачите свій прогрес і відчуваєте підтримку замість тиску.

Повний промпт для трекера здоров'я

Health-tracker з аналізом тригерів

Цей промпт створює трекер здоров'я, який збирає ваші записи про їжу і самопочуття, а щотижня аналізує закономірності. Наприклад, може виявити, що біль голови виникає після вечірнього фастфуду:

Коли я пишу в тему "health-tracker": 1. Розбери повідомлення на продукти і симптоми 2. Записуй в ~/clawd/memory/health-log.md з часовою міткою 3. Підтверди, що записав Налаштуй 3 щоденних нагадування: - 8:00: "Записуй сніданок" - 13:00: "Записуй обід" - 19:00: "Записуй вечерю і симптоми" Кожної неділі аналізуй лог за тиждень: - Які продукти корелюють з симптомами? - Чи є патерни за часом доби? - Які явні тригери?

Результат: через кілька тижнів записів ви побачите чіткі закономірності між їжею, активністю і самопочуттям.

Голосовий асистент

Для ще більшої зручності можна налаштувати голосовий інтерфейс по телефону:

Голосовий сценарій

Ви дзвоните на спеціальний номер (Twilio/VoIP)
AI відповідає голосом: "Привіт! Як сьогодні з привичками?"
Ви відповідаєте голосом (speech-to-text)
AI обробляє, записує, аналізує
Відповідає голосом з результатами і мотивацією

Це ідеально для тих, хто не любить друкувати або хоче чек-ін під час прогулянки.

Промпт для голосового асистента

Цей промпт налаштовує голосового AI-асистента, доступного по телефону. Ви телефонуєте, голосом запитуєте про розклад або задачі, і отримуєте відповідь голосом. Для роботи потрібен ClawdTalk:

Потрібні скіли: ClawdTalk (github.com/team-telnyx/clawdtalk-client) Промпт: Ти доступний по телефону. Коли мені телефонують, вітай і запитуй, чим можу допомогти. За запитом про календар: "Що в мене сьогодні?" За задачами в Jira: "Покажи мої відкриті тікети" За пошуком: "Знайди останні новини про AI-агентів"

Результат: ви можете взаємодіяти з AI по телефону — ідеально для чек-інів під час прогулянки або за кермом.

Вправа: Створіть трекер звичок

Визначте 3-5 звичок, які хочете відстежувати. Попросіть Claude створити систему трекінгу з щоденним чек-іном і щотижневим аналізом.

Промпт: "Мої звички для трекінгу: [список]. Створи: 1) habits.yaml з цілями для кожної; 2) шаблон щоденного чек-іну; 3) шаблон щотижневого аналізу; 4) правила адаптивного тону. Збережи в habits/ папку."

Вправа: Аналіз тригерів

Протягом 3 днів записуйте їжу, самопочуття, настрій. Попросіть Claude проаналізувати закономірності.

Промпт: "Ось мої записи за 3 дні: [дані]. Знайди: 1) кореляції між їжею і самопочуттям; 2) потенційні тригери; 3) закономірності настрою. Покажи correlation score для кожного."

Перевірка знань: Урок 6.2

1. Чим AI-трекер звичок відрізняється від звичайного?

Він безкоштовний

Він працює офлайн

Він адаптивний: змінює тон, знаходить патерни, пропонує зміни

2. Що таке "тригер" у контексті здоров'я?

Кнопка в додатку

Фактор, що регулярно призводить до симптому (наприклад, фастфуд → біль голови)

Нагадування про прийом ліків

6.3 Фінанси та трейдинг

Модуль 6 · Побут і фінанси

Цілі уроку

Побудувати трекер звітності AI-компаній
Зрозуміти автопілот на Polymarket
Налаштувати управління станом проєктів

Трекер звітності AI-компаній

Для інвесторів і тих, хто слідкує за ринком AI, важливо знати коли компанії звітують і що показують.

Компанії для моніторингу

Тікер	Компанія	Чому важлива
NVDA	NVIDIA	GPU для AI, барометр індустрії
MSFT	Microsoft	Azure AI, Copilot, інвестор OpenAI
GOOGL	Alphabet	Gemini, DeepMind, Cloud AI
AMZN	Amazon	AWS Bedrock, Anthropic інвестор
META	Meta	Llama, AI-інфраструктура
TSM	TSMC	Виробництво чипів для AI

# Промпт для трекера: "Створи трекер earnings для AI-компаній: 1. Відстежуй дати звітності: NVDA, MSFT, GOOGL, AMZN, META, TSM 2. За тиждень до звітності — нагадування 3. Після звітності — саммарі ключових метрик: - Revenue vs estimates - AI-related revenue - Guidance - Ключові цитати CEO про AI 4. Порівняння з попереднім кварталом 5. Збережи в finance/earnings/[тікер]-Q[N]-[рік].md"

Повний промпт для трекера звітності

Earnings Tracker з Telegram-інтеграцією

Цей промпт створює повну систему відстеження звітності. Щонеділі Claude покаже, хто звітує на наступному тижні, а після звіту — одразу підготує зведення з ключовими метриками:

Кожної неділі о 18:00 запускай cron-задачу: 1. Знайди розклад звітності на наступний тиждень для AI та технологічних компаній 2. Відфільтруй мої компанії (NVDA, MSFT, GOOGL, META, AMZN та ін.) 3. Опублікуй список у Telegram-тему "earnings" 4. Чекай мого підтвердження, які відстежувати Коли я відповім зі списком: 1. Створи одноразові cron-задачі на кожну дату звіту 2. Після публікації шукай результати 3. Форматуй зведення: перевищення/недосягнення, виручка, EPS, ключові метрики, AI-хайлайти, прогноз 4. Публікуй у Telegram "earnings" Запам'ятовуй, які компанії я зазвичай відстежую.

Результат: ви завжди знаєте, хто звітує на цьому тижні, і за кілька хвилин після звіту отримуєте аналіз ключових цифр.

Автопілот на Polymarket

Polymarket — це ринок прогнозів, де можна "ставити" на результати подій. AI-агент може допомогти з аналізом і стратегією.

Увага: тільки паперова торгівля!

Почніть з паперової торгівлі (paper trading) — без реальних грошей. Це дозволяє протестувати стратегію без ризику.

Стратегії

Стратегія	Опис	Ризик
TAIL	Ставки на малоймовірні події з великим виграшем. Купуєш дешево (5-15%), якщо спрацює — великий прибуток.	Високий
BONDING	Ставки на очевидні результати з малим прибутком (85-95%). Стабільний дохід, малий ризик.	Низький

Схема бази даних для паперової торгівлі

CREATE TABLE paper_trades ( id SERIAL PRIMARY KEY, market_id TEXT, market_name TEXT, strategy TEXT, direction TEXT, entry_price DECIMAL, exit_price DECIMAL, quantity DECIMAL, pnl DECIMAL, timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() ); CREATE TABLE portfolio ( id SERIAL PRIMARY KEY, total_value DECIMAL, cash DECIMAL, positions JSONB, updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() );

Повний промпт для автопілота Polymarket

Цей промпт створює систему паперової торгівлі на Polymarket. Claude аналізує ринки, приймає рішення за двома стратегіями і веде повний облік угод. Все без реальних грошей — для навчання і тестування стратегій:

Ти автопілот для паперової торгівлі на Polymarket. Запускай кожні 15 хвилин через cron: 1. Отримай поточні дані ринку Polymarket 2. Аналізуй можливості за стратегіями: - TAIL: слідуй сильним трендам (ймовірність >60% + сплеск обсягу) - BONDING: контрарні позиції при перереакції (падіння >10% на новинах) 3. Виконуй паперові угоди в базі (стартовий капітал: $10 000) 4. Оновлюй стан портфеля Кожного ранку о 8:00 публікуй зведення в Discord: - Угоди вчора (ціни входу/виходу, P&L) - Поточний портфель і відкриті позиції - Відсоток прибуткових угод за стратегіями - Інсайти і рекомендації Ніколи не використовуй реальні гроші. Тільки паперова торгівля.

Результат: ви щоранку отримуєте зведення по угодах і бачите, яка стратегія працює краще, без фінансового ризику.

Наступний промпт допоможе проаналізувати конкретні ринки на Polymarket і знайти можливості для торгівлі:

# Промпт для аналізу Polymarket: "Проаналізуй поточні ринки на Polymarket: 1. Знайди ринки пов'язані з AI/tech 2. Для кожного: - Поточна ціна (ймовірність) - Дедлайн - Мій аналіз: чи ціна відповідає реальності? - Рекомендація: TAIL чи BONDING? 3. Порівняй з зовнішніми даними (новини, тренди) 4. Збережи у finance/polymarket/analysis-[дата].md" # Paper trading tracker: "Створи paper trading трекер: - Записуй всі 'ставки' з датою і ціною - Відстежуй P&L - Щотижневий звіт: які спрацювали, які ні - Аналіз: що можна покращити"

Управління станом проєктів

Все, що ви побудували протягом курсу, потребує управління. Claude може відстежувати стан всіх ваших AI-проєктів:

Dashboard всіх проєктів

# projects-status.yaml projects: morning_briefing: status: active health: green last_run: "2026-03-10 07:00" issues: none news_digest: status: active health: yellow last_run: "2026-03-09 20:00" issues: "RSS feed #23 не відповідає" meeting_notes: status: active health: green processed_today: 2 second_brain: status: active health: green total_entries: 847 last_entry: "2026-03-10 14:22" habit_tracker: status: active health: green current_streak: 12 family_assistant: status: setup health: yellow issues: "Потрібно підключити шкільний календар" earnings_tracker: status: active health: green next_event: "NVDA earnings — 2026-03-20"

Вправа: Трекер earnings

Виберіть 5 компаній, які вам цікаві. Попросіть Claude створити трекер їх звітності з нагадуваннями і шаблоном аналізу.

Промпт: "Створи earnings трекер для: [5 тікерів]. Для кожної: 1) дата наступної звітності; 2) ключові метрики для моніторингу; 3) estimates (consensus). Шаблон аналізу після звітності: revenue vs estimate, surprise %, key quotes. Збережи як finance/earnings-tracker.yaml"

Вправа: Paper Trading

Знайдіть 3 цікаві ринки на Polymarket. Попросіть Claude проаналізувати їх і зробити "паперові ставки" з обгрунтуванням.

Промпт: "Проаналізуй 3 ринки на Polymarket: [опис]. Для кожного: 1) поточна ціна; 2) мій аналіз ймовірності; 3) стратегія (TAIL/BONDING); 4) розмір 'ставки' (paper trading, бюджет $100). Запиши в finance/paper-trading.yaml"

Вправа: Дашборд проєктів

Створіть projects-status.yaml з усіма AI-проєктами, які ви побудували (або плануєте побудувати) протягом курсу.

Промпт: "Створи projects-status.yaml. Включи всі проєкти з курсу: morning briefing, news digest, meeting notes, second brain, habit tracker, family assistant, earnings tracker. Для кожного: status, health, next action. Додай розклад перевірок."

Перевірка знань: Урок 6.3

1. Чому NVDA важливий для AI-інвесторів?

NVIDIA виробляє GPU для AI — це барометр індустрії

NVIDIA розробляє AI-моделі

NVIDIA володіє Anthropic

2. Що таке стратегія TAIL на Polymarket?

Ставки на очевидні результати

Ставки на малоймовірні події з великим потенційним виграшем

Автоматичне копіювання ставок

3. З чого починати трейдинг з AI?

З реальних грошей

З кредитного плеча

З паперової торгівлі (paper trading) без реальних грошей

Курс завершено!

Ви пройшли всі 6 модулів і 20 уроків курсу Claude Cowork. Тепер ви знаєте:

Основи: Що таке Cowork, контекстні файли, інструкції
Розширення: Плагіни, конектори, швидке налаштування
Моніторинг: Соцмережі, дайджест новин, створення контенту
Продуктивність: Субагенти, CRM, зустрічі, "Другий мозок"
Інфраструктура: n8n, мультиагентна команда, валідація ідей
Побут: Сімейний асистент, трекер здоров'я, фінанси

Наступний крок: оберіть одну ідею з курсу і побудуйте її сьогодні. Найкращий спосіб вчитися — робити.