Всем привет, на связи Ринат! Есть странное ощущение, знакомое почти каждому, кто регулярно работает с нейросетями. Сначала ты восхищаешься: Claude пишет тексты, придумывает идеи, помогает с кодом, анализирует документы. Кажется, будто рядом появился идеальный помощник. Но проходит неделя — и начинается рутина.
Ты снова открываешь чат. Снова пишешь одно и то же. «Ты копирайтер». «Пиши живо». «Не используй канцеляризмы». «Моя аудитория — предприниматели». «Вот структура поста». «Вот мой стиль». «Вот примеры». И в какой-то момент приходит неприятное понимание: вместо того чтобы ускорять работу, ты начинаешь обслуживать собственную нейросеть. Она забывает всё после каждого нового диалога, а ты тратишь время на бесконечное повторение контекста. Именно здесь большинство людей застревает.
Они используют AI как умный поисковик, хотя современные модели давно способны на большее. Проблема не в Claude. Проблема в том, что большинство до сих пор работает через обычные промпты. А это примерно как каждый день заново объяснять сотруднику, чем занимается твоя компания.
Почему промпты — это тупик
Обычный промпт — штука одноразовая. Ты написал запрос, получил ответ, закрыл окно. На следующий день всё начинается заново. Claude снова ничего не знает о твоём стиле, задачах, правилах и предпочтениях.
Для редких запросов это нормально. Спросить рецепт пасты, перевести текст или придумать название для ролика — здесь длинная память действительно не нужна. Но как только работа становится системной, начинаются проблемы.
Если ты каждый день пишешь посты, анализируешь данные, делаешь контент-планы, разбираешь документы или работаешь с кодом, повторение одинаковых инструкций превращается в скрытую форму цифровой усталости. И тут интересно другое: многие уже понимают эту проблему, поэтому переходят на Projects. Это следующий уровень.
Claude начинает помнить контекст: кто ты, чем занимаешься, как обычно работаешь. Но даже Projects — это всё ещё не полноценная система. Потому что память — не равна процессу. Можно помнить ингредиенты, но не знать рецепт. И вот здесь начинается территория skills.
🌟Хочешь начать зарабатывать на нейросетях?
У тебя есть возможность забрать мой БЕСПЛАТНЫЙ КУРС. С ним ты пройдешь по короткому пути к созданию AI-ботов + поймешь как их продать их продавать. А также получишь свои первые заявки уже в первую неделю!
В курсе тебя ждёт:
- Система монетизации AI-ботов в 2026 году: что именно продавать, кому, за какие деньги и почему это покупают
- Разбор лучших инструментов и рабочей сборки: как быстро собирать AI-решения, чтобы результат можно было повторять под разных клиентов
- Соберёшь персонального ИИ-бота как готовый демо-кейс + получишь базовую упаковку под продажу (оффер, структура услуги, что показывать клиенту)
Это практика, после которой у тебя будет 3 готовых результата: понятная схема монетизации, собранный кейс для портфолио и упаковка, с которой можно спокойно идти в продажи и закрывать первые сделки.
Забирай ДОСТУП, пока такая возможность есть 👉 https://clck.ru/3TZvEf
А мы продолжаем!
Skills — Это привычка, упакованная в систему
Самая большая ошибка — думать, будто skill — это просто длинный промпт. На деле это намного ближе к полноценному рабочему процессу. Skill хранит не только задачу, но и логику её выполнения:
- каким должен быть стиль;
- какие ошибки недопустимы;
- как выглядит структура;
- в каком формате выдавать результат;
- какие триггерные слова запускать;
- что проверять перед финальной выдачей.
Проще говоря, ты перестаёшь каждый раз объяснять Claude, как работать. Ты один раз создаёшь систему. А дальше запускаешь её короткой командой. На уровне промпта человек пишет: «Напиши пост для Telegram».
На уровне skills он однажды описывает:
- как строится текст;
- какой у него тон;
- какие слова используются;
- какие темы заходят аудитории;
- какие конструкции запрещены;
- какой длины должен быть текст;
- как выглядит финальный CTA.
После этого достаточно просто сказать: «Напиши пост». И Claude уже знает всё остальное. Это не просто экономия времени. Это переход от случайной генерации к стабильному результату.
Самое интересное: у тебя уже есть готовые skills
Многие думают, что создание skills — сложная техническая работа. На самом деле большая часть людей уже случайно создала свои первые skills. Только они лежат мёртвым грузом внутри старых чатов. Вспомни любой длинный диалог с нейросетью. Ты несколько часов дорабатывал текст. Исправлял стиль. Просил переписать. Добавлял ограничения. Уточнял структуру. Фактически ты уже выстроил рабочий процесс. Просто не сохранил его как систему. И здесь начинается самая сильная часть новой механики Claude. Теперь можно взять старый чат и буквально сказать: «Вытащи из этого диалога готовый процесс и оформи его как skill».
И нейросеть сама превратит хаотичный набор сообщений в структурированный рабочий механизм. Это похоже на ситуацию, когда ты внезапно обнаруживаешь: все твои многочасовые эксперименты можно было не терять после закрытия вкладки.
Метаскиллы
Но по-настоящему интересно становится дальше. Когда skills начинают работать друг с другом. Именно здесь Claude неожиданно перестаёт быть просто генератором текста и начинает напоминать небольшую команду. Представь процесс создания поста.
Первый skill пишет текст. Второй автоматически проверяет факты, цифры и спорные утверждения. Третий убирает типичные AI-обороты, из-за которых текст выглядит пластиковым. И всё это происходит без ручного переключения между чатами.
Фактически появляется многоуровневая система:
- один skill создаёт;
- второй редактирует;
- третий контролирует качество.
Это уже не промптинг. Это микроавтоматизация мышления. Причём особенно интересно то, насколько быстро начинают исчезать типичные признаки «текста от нейросети». Потому что главная проблема большинства AI-контента — не ошибки. Главная проблема — одинаковость. Когда каждая статья звучит так, будто её писал один и тот же скучный корпоративный копирайтер. Именно поэтому появляются отдельные skills-humanizer, которые буквально вычищают искусственную гладкость текста:
- убирают шаблонные конструкции;
- ломают предсказуемый ритм;
- добавляют естественные переходы;
- делают речь менее стерильной.
И это очень показательный момент. Люди уже используют AI не для генерации текста. Они используют AI для создания систем, которые улучшают другие AI-системы.
Как устроен skill
На первый взгляд всё выглядит почти смешно просто. Skill — это обычная папка. Внутри лежит текстовый файл формата .md. Никакой магии. Никакого программирования. Но именно в этой простоте и скрывается сила. Внутри skill обычно состоит из двух частей.
1) Первая — описание. И это самая важная часть. Потому что именно по описанию Claude понимает, когда нужно активировать конкретный skill. Когда пользователь пишет: «Сделай пост для Telegram про новое видео». Claude анализирует ключевые слова и понимает, какой именно процесс нужно запустить. То есть skill работает не как кнопка. Он работает как встроенная привычка.
2) Вторая часть — сами инструкции. Здесь уже прописывается:
- стиль;
- структура;
- ограничения;
- формат;
- последовательность действий;
- требования к качеству.
Claude подгружает их только тогда, когда они реально нужны. И это очень важный момент. Получается не просто память. Получается модульная система работы.
Парадокс AI
Самое забавное в этой истории — многие до сих пор уверены, что главное искусство работы с нейросетями заключается в умении писать хитрые запросы. Но индустрия постепенно движется совсем в другую сторону. Побеждает не тот, кто пишет самый длинный промпт. Побеждает тот, кто умеет строить процессы.
Skills — это фактически первый шаг к персональным AI-системам. Когда нейросеть перестаёт быть случайным генератором ответов и начинает работать по твоим правилам. С твоим стилем. С твоей логикой. С твоими привычками. И, возможно, именно поэтому skills выглядят настолько недооценённой функцией. Потому что внешне ничего грандиозного не происходит.
Нет красивой анимации. Нет футуристического интерфейса. Просто папка с текстовым файлом. Но именно такие тихие инструменты обычно и меняют рынок сильнее всего. Не потому что они эффектные. А потому что после них уже невозможно работать по-старому.
Сейчас на нейросетях зарабатывают разными способами. Кто-то продаёт AI-внедрения в бизнес: ассистенты, боты, автоматизации, которые разгружают отдел продаж/поддержку и экономят компании десятки часов в месяц. И такие решения спокойно продаются от 70 000 ₽ и выше. А кто-то собирает более “тяжёлые” связки под процессы — и там чеки доходят до 200 000 ₽ за проект, потому что это уже про результат, а не про инструмент.
Я понимаю, что во всём этом легко запутаться: не понятно что продавать, кому продавать, как продавать и не хочется терять время, потому что есть сомнение в том что это покупают. Особенно если ты технарь: сделать можешь, а вот что именно продавать, кому и как упаковать - главная проблема.
Поэтому я и сделал бесплатный курс, где ты просто повторяешь за мной. Я показываю, как собирать AI-ботов/ассистентов под реальные задачи бизнеса и как упаковать это в понятный продукт: оффер, структура услуги и логика, как доводить до сделки. То есть готовая систему которую можно продавать
В нём ты получишь самые востребованные навыки 2026 года и соберёшь себе основу под AI-профессию: готовый кейс в портфолио + упаковка, с которой можно выходить к клиентам и продавать на БОЛЬШОЙ ЧЕК.
Забирай ДОСТУП, пока он открыт 👉 https://clck.ru/3TZvEf
И да, подробнее про рынок нейросетей рассказываю в своем Telegram канале 👉 https://t.me/+1Ix1gvELfdc3NzFi
Ринат Сулейманов отзывы -> https://t.me/+tno3nI_eY4ZlYjUy