ОЛЕКСАНДРГОЛОВКО

Не було одного місця. Щоб зрозуміти, як ідуть справи, я відкривав Shopify, рекламний кабінет, таблицю з витратами, нотатки із задачами і пошту. Половина часу йшла не на рішення, а на те, щоб зібрати цифри докупи і згадати, де що лежить. Поки все це зводилось, вирішувати вже не було коли.

Зробив собі панель, куди дані приходять самі, щогодини. Продажі, витрати, маржа, склад, реклама, задачі, календар публікацій, команда, розсилки. Окремим блоком стоїть черга рішень, які можу прийняти тільки я: поки вона не порожня, будь-яка нова робота важить менше за неї.

Спочатку я називав це просто панеллю, потім прижилось «операційна система». По суті це своя CRM, тільки ширша. Звична CRM тримає клієнтів і замовлення. Ця тримає ще гроші, склад, рекламу, контент і те, що я маю вирішити сьогодні. Будь-який новий шматок сюди можна додати і зв'язати з рештою, тому вона підганяється під конкретну людину і під те, як вона веде справи насправді.

Поверх цих даних працює модель. Уночі агент перечитує їх і шукає, де цифри суперечать одна одній, а зранку приходить бриф із тим, що варто зробити сьогодні. Про це окремий розбір нижче.

КомпʼютерТелефон

Модель нічого не памʼятає між розмовами. Кожну сесію я починав з пояснення: хто ми, як говоримо, де що лежить, чого не робити. Вона робила ту саму помилку, яку я виправляв учора. А що більше я пояснював на вході, то менше місця лишалось на саму роботу.

Розклав знання по шарах, і кожен шар читається лише тоді, коли потрібен.

Файл інструкцій короткий, і агент читає його на старті завжди. У ньому тільки те, що діє на кожну задачу: як ділиться робота, коли питати дозволу, куди класти файли. Біля правила стоїть причина, бо правило з причиною модель застосовує і там, де я ситуацію не передбачив.

Процедури винесені в навички. Навичка це інструкція на одну роботу: написати статтю, перевірити текст, розібрати відео. У контекст вона потрапляє, коли задача до неї дійшла, а всередині стоять перевірки, які не дають піти далі з помилкою.

Памʼять це окремі нотатки, один факт на файл, і короткий індекс до них. Агент читає індекс і відкриває лише потрібне. Там лежить те, чого не видно з коду: мої рішення, виправлення, домовленості.

Між сесіями система вчиться. Коли я щось виправляю, виправлення записується як правило разом із причиною. Тертя в роботі агент сам пише в журнал спостережень, і під час підсумку роботи ми розбираємо його й правимо навички. Правило, яке модель усе одно забуває, стає кодом: скрипт спрацьовує сам, і памʼятати вже нічого не треба. Модель при цьому лишається тією самою: росте те, що вона читає перед роботою.

Рішення лишаються за мною. Перед великою задачею агент пише план і ціну й чекає на згоду, а результат перевіряє іншим шляхом, ніж той, яким його отримав.

Магазин працює на Shopify, каса живе окремо. Чеки пробивались руками, і чим більше йшло замовлень, тим більше я відставав. Пробував наздоганяти вечорами, але за день набігало більше, ніж я встигав пробити.

Написав невеликий воркер на Cloudflare. Shopify каже йому, що замовлення оплачене, воркер збирає склад замовлення і передає в касу. Каса пробиває чек і сама шле його клієнту на пошту. Якщо зміна в касі закрита, воркер відкриває її сам і чекає, поки вона справді відкриється. Тестові та повторні події відсікаються на вході, тому другий чек на те саме замовлення не пройде. Накладений платіж іде окремою подією: чек за нього тут не виписується, бо гроші приходять пізніше, вже після відправлення.

Код цього воркера я виклав відкрито, без даних магазину: його видно нижче, у технічному блоці.

КомпʼютерТелефон

Половина звернень це «де моя посилка» і «скільки в мене балів». Відповідь займає хвилину, але вона рве день на шматки. Поруч висіла друга задача: хотів програму лояльності, а будувати її не було на чому. Готові застосунки для Shopify погано тримають українську, і клієнт просто не розуміє, що йому пропонують.

Замість двох систем зробив один бот у телеграмі. Клієнт ділиться номером телефону, бот знаходить його замовлення і показує, де посилка. Коли посилку відправлено, бот сам пише номер накладної. Там же баланс балів, рівень і обмін: бот сам створює промокод у Shopify і віддає його просто в чат. Якщо питання складне, бот кличе людину, решту закриває сам. Бали за старі покупки нарахував заднім числом з історії замовлень, тому програма стартувала не з нуля, а вже з живою базою.

КомпʼютерТелефон

Відправками займається людина, яка сидить у телеграмі. Щоб зібрати посилку, вона щоразу писала і уточнювала, що саме класти. Іноді я відповідав через годину, іноді ми плутали варіант, і клієнт отримував не те.

Тепер бот ловить момент, коли створюється накладна Нової Пошти, і сам пише в групу: номер накладної, що всередині, фото кожного варіанта і як оплачено. Менеджер відкриває повідомлення і збирає по ньому.

Проєкт для сторонньої команди. Робота в них іде в кількох групах у Telegram. Доручення народжується посеред розмови й там же губиться під наступними повідомленнями. Хто кому що пообіцяв, тримає в голові одна людина, керівник. Коли керівник не встигає прочитати чат, задача зникає.

Ботів двоє, воркер і база одні. Слухач сидить у робочих групах і ніколи нічого туди не пише: він складає розмову в базу. Планер говорить з людьми в особистих чатах.

Коли чат затихає на п'ять хвилин, модель читає нову порцію розмови й шукає в ній доручення, рішення і питання без відповіді. Для кожного доручення вона мусить навести цитату й повідомлення, з якого його взяла. Знайдене приходить керівнику пропозицією: кому, що, на коли. Керівник тисне кнопку, і лише тоді це стає задачею. Модель пропонує, людина підтверджує.

У задачі один виконавець і один строк. Виконавець бере її, відмовляється або передає іншому, якщо не встигає. Перед строком бот нагадує, після строку пише виконавцю, а ще за три години авторові. Увечері керівник отримує підсумок дня по всіх чатах: що обговорили, що вирішили, що зависло без відповіді. Те саме видно в Mini App просто в Telegram: мої задачі, день, команда.

Знання лежали в трьох місцях: у відео, у нотатках і в голові. Щоб написати текст або відповісти клієнту, я щоразу шукав матеріал наново. Гірше те, що одне й те саме твердження в двох нотатках могло суперечити само собі, і вже ніхто не пам'ятав, звідки воно взялося.

База в Obsidian. Розбираю відео і матеріали спеціалістів із руху та реабілітації, кожне твердження лягає окремою сторінкою: що стверджуємо, звідки взяли, наскільки перевірено і за яких умов воно перестає бути правдою. Нове розуміння править стару сторінку замість того, щоб створити другу поруч. Через це в базі не з'являється двох різних відповідей на одне питання.

Блог це головний канал, і йому постійно потрібні тексти. Кожна стаття писалась з нуля: згадати тему, знайти джерело, витримати голос, звірити товари. День роботи на текст, і голос усе одно плавав від статті до статті, бо жив тільки в моїй голові.

Замість одного запиту зробив конвеєр. Матеріал уже лежить у базі знань: розбори відео й джерела спеціалістів, кожне твердження з посиланням, звідки воно. Те, як ми говоримо, я виніс в окремі файли, щоб воно не жило тільки в моїй голові. Частина правил жорстка, і порушення зупиняє роботу, частина про ритм і довжину речень. Текст пишеться з бази за цими правилами, а перед тим, як я його побачу, проходить механічну перевірку: пошук заборонених конструкцій, зріз ознак машинного письма і звірка згаданих товарів зі складом.

Планували в таблиці. Через два місяці ніхто не пам'ятав, яка тема вже виходила, у якому форматі і що з неї вийшло. Одна тема вийшла двічі, інша не вийшла жодного разу.

Зробив конструктор публікацій усередині тієї ж панелі: день, формат, тема, статус, посилання на готовий матеріал. Теми беруться з бази знань, тому кожен пост має джерело і не вигадується заново. Свята і власні дати бренду лягають окремим шаром поверх сітки, тому місяць не починається з порожнечі.

КомпʼютерТелефон

Панель показує цифри, але її треба відкрити й самому помітити, що змінилось. Ранок починався з того, що я згадував, де зупинився вчора. А коли дані сперечались між собою, наприклад реклама казала одне, а склад інше, я помічав це випадково або не помічав узагалі.

Щоночі об одинадцятій агент проходить по всьому, що накопичилось: продажі за місяць, черга рішень, база знань, останні брифи. Працює він у чотири кроки. Спершу вибирає шість ниток, які варто розкрутити. Далі копає кожну окремо. Потім зводить знахідки докупи: де дані суперечать одне одному, які з'явились гіпотези, що варто дописати в базу знань. Наостанок пропонує теми для контенту.

О шостій ранку приходить бриф. Він бере свіжі цифри з магазину, реклами, складу й аналітики, додає нічні знахідки і пише коротке повідомлення в Telegram із посиланням на сторінку. На сторінці чотири розділи: думки, що робити, періоди, воронка. Біля пунктів стоять галочки. Поставив галочку, і рішення закрите в системі, товар позначено замовленим або ідею прийнято. О дев'ятій вечора приходить вечірній бриф.

Спочатку все робила одна найсильніша модель: і архітектуру, і перейменування сорока файлів, і розглядання скріншотів. Ліміти згорали швидше, ніж рухалась робота, а сесія обростала картинками й логами, які модель перечитувала на кожному кроці.

Записав розклад у файл інструкцій, який агент читає на старті кожної сесії. Сильна модель лишається для рішень: код, плани, голос бренду. Розмова й пошук ідуть на середню. Механіку, тобто перейменування, збір списків і підсумки довгих файлів, робить найдешевша, окремим помічником. У головну розмову повертається тільки його висновок.

Перевірку я виніс назовні. Код читає Codex, картинки, відео й PDF читає Gemini. Вони не витрачають ліміти Claude, і це справді друга думка, бо дивиться інша модель. Тексти бренду нікуди не йдуть: чужі моделі згладжують голос.

Там, де правило забувалось, я зробив його кодом. Наприклад, гучний вивід збірок і тестів обрізається сам, до рядків із помилками й останніх тридцяти. А перед великою задачею агент пише чотири рядки: що робить, скільки це коштує, чи є дешевший шлях і чи постраждає якість. І чекає мого кивка.

Більшу частину дня я не за комп'ютером. Думка приходить на прогулянці й до вечора зникає. Щоб глянути продажі, треба відкривати панель. А агент живе на комп'ютері вдома, і з телефона до нього просто так не дістатись.

Зробив особистого бота, який слухає тільки мене. Текст або голосове лягає у вхідну теку системи, голос перед цим стає текстом. Командою питаю, що з продажами, трафіком, цілями й рішеннями, які висять на мені. Бот бере відповідь із тих самих даних, що й панель.

Окрема команда передає задачу агентові на домашньому комп'ютері. Він читає файли й базу знань і відповідає просто в чат, а писати може лише в теку чернеток. У цей самий чат приходять ранковий і вечірній брифи, тож усе, що система хоче мені сказати, лежить в одному місці.

З тренерами ми знімаємо повні тренування по 15-30 хвилин. У кожному є матеріал на тиждень публікацій. Але щоб його дістати, треба передивитись ролик, виписати вправи з часом, згадати, який товар у кадрі, і придумати, що з цього показати людям. На одне відео йшов день, тому більшість лежала нерозібраною.

Тепер досить посилання. Модель, яка вміє дивитись відео, повертає транскрипт із таймкодами, блоки тренування, інвентар у кадрі й обстановку. Далі агент звіряє це з базою знань: знаходить сторінку тренера, підбирає товари за ключовими словами разом із цитатою, де саме товар згаданий, і перевіряє текст за правилами нашої мови.

Виходить чернетка сторінки з готовою структурою й ідеями для публікацій: що піде в блог, що в сторіз, що в коротке відео, кожна з таймкодом. За таблицею ідей скрипт сам нарізає кліпи з вихідного ролика. Сторінку я вичитую, а в календар ідеї ставлю сам.