Похоже, Cowork станет моим новым Экселем, когда исполнят фичреквест

Anthropic добавили планировщик задач в Claude Cowork. И кажется, что часть моей, и не только моей, рутины теперь уйдёт. Правда в начале надо дождаться, чтобы они добавили отложенные задачи, я отправил фичрекверст: https://github.com/anthropics/claude-code/issues/28952
Без этого самый удобный кейс пока будет работать как сжигатель токенов, думаю это не на руку ни Антропикам, ни пользователям подписок. Об этом ниже.

🗓️ Моя боль

Каждый месяц 25 числа я должен аппрувить или составить медиаплан на будущий период. Ритуал: открыть DataLens, посмотреть как шли кампании, проверить сезонность, оценить куда движется рынок, свести всё в таблицу.

Я давно подрядил под это Claude Code. Минус — его надо запускать руками. И да, я ни разу не настроил cron на своём макбуке. Наверное, я просто люблю интерфейсы.

Теперь всё проще: /schedule в Cowork — и Claude сам каждый месяц пишет черновик медиаплана, подсвечивает рыночные инсайты и делает ревью по динамике. Ковырять дашборды теперь требуется реже.

💡 К слову ежемесячного выполнения не завезли, чтобы его достичь надо добавлять в еженедельную проверку, является ли текущая неделя последней в месяце с каскадом сложных формул для коротких недель.

⚙️ Как устроено

Создал пользователя с правами на чтение статистики в базе данных, один раз прошелся через Claude Code в проверку с ним по шагам и попросил создать из этого CLAUDE.md, ту же папку открыл в Cowork, все навыки на месте, у меня теперь готовый агент аудитор медиапланов.

Из ограничений: задачи выполняются только при открытой крышке ноутбука и запущенном Claude Desktop. Если ноут спал в момент запуска — задача запустится автоматически (по крайней мере так обещают), когда откроете приложение. Пропущенные запуски видны в истории.

💡 Для таких задач элементарно ложится фидбек-луп: пусть Claude пишет результаты и заметки в файл, и корректирует при замечаниях пользователя. При следующем запуске он учтёт ваши правки. Обучение агента происходит через файл.

🔭 Что дальше

Я решил, что круто было бы сделать контроль вех в рекламе: проверить куда движется проект, статистика, метрики и принимать режения по расписанию. Раньше это тоже было, но требовало самоорганизации. Правда пока приходится костылить тот самый кейс с проверкой текущей даты.

Осталось научить сотрудников заполнять через Cowork Excel — и ручная рутина с медиапланированием уйдёт окончательно.

А если смотреть шире — именно запланированные задачи делают Cowork не «ещё одним чатом с ИИ», а реальным рабочим инструментом. Правда OpenClawd пока функциональнее с позиции планироващика.

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

В полку фанатов Codex маленький праздник: завезли тул для вопросов

Еще codex spark модели принесли всем подписчикам, раньше были доступны только за $200, но сейчс не об этом.
UPD: пока только лимиты открыли всем пользователям, использовать на низкой подписке нельзя😀

Раньше функционал вопрсов к пользователю был доступен только в plan-режиме, а в обычном нет. Для примера AskUserQuestionTool в Claude Сode доступен всегда.

🔓 Что изменилось

В версии 0.106.0 request_user_input наконец включили в обычный режим работы. Началось всё с issue #10384 — наш соотечественник месяц назад попросил эту фичу и вот ее реализовали.

Чтобы включить, нужен feature flag:

codex features enable default_mode_request_user_input

После этого агент сможет задавать вопросы прямо во время выполнения задачи, а не только на этапе планирования. Сам тул называется functions.request_user_input

⚙️ Мой кейс

Лично я использую Codex как ревьювера через кастомный скилл codex review (рассказывал тут).

🚀 С момента выхода поста скилл для ревью сильно прокачался: стал точнее ревьювить и научился даже в git worktree.

Раньше агент мог только смотреть код и давать фидбэк. Теперь появилась возможность проводить более глубокую инициализацию сессии — агент спрашивает про контекст изменений, приоритеты, ограничения. Может подвестить неявную логику или достать неочевидные знания.

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

Три протокола агентной коммерции: кто кого контролирует

За полгода появились три протокола, позволяющие ИИ покупать товары от имени человека: ACP от OpenAI и Stripe (сентябрь 2025), UCP от Google и Shopify (январь 2026), и вчера — YCP от Яндекса. Плюс десятки MCP-серверов для отдельных магазинов (вроде ВкусВилл).

Когда я вижу новый протокол, я не читаю пресс-релиз. Я смотрю на роли: кто покупатель, кто продавец, а главное — кто между ними и сколько власти у каждого.

🎭 Роли в агентной коммерции

В обычном e-commerce всё просто: покупатель и продавец (иногда мёрчант и платежная система). В агентном — между ними появляются посредники:

🔸 AI-провайдер — чей ИИ общается с покупателем (ChatGPT, Gemini, Алиса)
🔸 Платёжный провайдер — кто проводит деньги (Stripe, Yandex Pay, Visa)
🔸 Платформа — где живёт магазин (Shopify, KIT, 1С-Битрикс)
🔸 Владелец протокола — кто написал правила игры
🔸 Разработчик агента — кто-то кто создал своего агента поверх протокола

И вот тут начинается самое интересное.

🔍 Кто совмещает роли

В ACP роли формально разнесены: OpenAI делает ИИ, Stripe — платежи, Shopify — платформу. Спека открыта (Apache 2.0). Но нюанс: Instant Checkout в ChatGPT — только для одобренных партнёров, платёжный токен пока только через Stripe, а механизма discovery для внешних агентов ещё не существует. Спека открытая, канал — «по приглашениям».

В UCP Google разделил роли сильнее: 4 транспорта (REST, MCP, A2A, крипто-мандаты), 20+ партнёров включая Visa и Mastercard. Мерчант публикует манифест на /.well-known/ucp — это как robots.txt, только для ИИ-покупателей (пример https://store.moma.org/.well-known/ucp). Архитектурно — самый открытый. Но в продакшне пока тоже только Google AI Mode.

В YCP Яндекс — одновременно AI-провайдер (Алиса), платёжка (Yandex Pay), платформа (KIT) И владелец протокола. Четыре роли в одном. Спека закрыта, MCP не поддерживается, внешних агентов нет даже в теории.

💡 Все три протокола — lock-in, вопрос лишь в жёсткости замка. YCP — железный засов (только Алиса). ACP — дверь открыта, но на защелке. UCP — ближе всех к реальной открытости, но пока тоже один работающий канал.

⚡ Три вопроса, которые всё решают

1️⃣ Могу ли я подключить своего бота?
ACP — спека открыта, но в продакшне работает только ChatGPT, и мерчанты сертифицированы под него. UCP — архитектурно да (четыре транспорта, Agent-to-Agent), но в дикой природе тоже пока один канал. YCP — нет, только Алиса. По факту ни один протокол сегодня не даёт тебе взять спеку и запустить своего shopping-агента «из коробки».

2️⃣ Могу ли я влиять на то, как ИИ выбирает мой товар?
ACP вообще не покрывает discovery — только чекаут. UCP даёт мерчанту манифест возможностей. А в YCP Алиса сама решает: у неё агент «Найти дешевле», индикаторы цен и персональные скидки. Продавец не контролирует ранжирование.

3️⃣ А если я — не продавец, а покупатель-гик?
Допустим, я хочу агента для себя. Который покупает продукты по моим правилам, а не по правилам рекомендательной системы.

ACP и UCP теоретически это позволяют — спеки открыты, бери и пиши. На практике — discovery нет, оплата только через определенную платежную систему, работающих примеров ноль. YCP — даже теоретически не подключить.

А ведь еще предстоит решить вопрос возврата заказов (доступен только в UCP), работы с отзывами, ограничением возможностей скрапинга контента.

🎯 Вот главный гэп: все три протокола заточены под связку «продавец → ИИ → покупатель». Но никто не строит протокол от лица покупателя — чтобы мой агент ходил по магазинам с моими требованиями и договаривался на моих условиях. Пока ближе всех к этому UCP с его Agent-to-Agent транспортом, но реализаций я пока не видел.

А вы ждёте агентную коммерцию? И что важнее — чтобы подключение было гарантированно простым, или чтобы можно было гибко настроить под себя?

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

Шер-парад февраля 2026: что уносят себе, а что приводит подписчиков

В январе я начал мерить контент процентом шеринга от просмотров — сколько людей «унесли» пост себе или коллеге. Февраль — второй замер. 23 поста, 58 000 просмотров, 2 400 пересылок.

🥉 Третье место: код ревью — два ИИ лучше, чем один

Пост про скилл, где Claude пишет код, а Codex его ревьюит. Делал как таблетку от ошибок Claude Code, в итоге пользуюсь каждый день, а сам скилл прокачался и в ревью и в поддержке git worktree.

133 шера на 1 555 просмотров — 8,6%

🥈 Второе место: аудит рекламных кампаний через Claude

Продолжение истории с Вордстатом — загружаешь Excel из Директа, Claude находит дыры в семантике: упущенный спрос. Благодаря хитрому алгоритму получается круче чем у людей. Группы обрабатываются параллельно через субагентов, 13 групп за 3 минуты.

🪙 Ксатати пост про Вордстат пробил 1000 сохранений, кажется это может быть как «серебряная кнопка телеграм»

200 шеров на 2 287 просмотров — 8,7%

🥇 Первое место: парсинг выдачи Яндекса

Скилл, который родился из вопросов после доклада на ROИИ. Парсит топ Яндекса через Search API v2 — позиции, сниппеты, домены. В связке с Вордстатом и скрапером — конкурентный анализ за один промпт.

186 шеров на 1 967 просмотров — 9,5%

💡 Все три победителя — open-source скиллы. Не обзоры, не мнения, не новости. Инструменты, которые можно забрать и использовать прямо сейчас. Формула не изменилась с января. Аудитория сохраняет себе то, что может пригодиться в работе.

🦄 Отдельная номинация: рекорд по охвату

Пост про бота ВкусВилл — абсолютный чемпион февраля по масштабу: 818 пересылок и 13 392 просмотра. Всего 6,1% сохранений, но в абсолютных числах это больше, чем весь топ-3 вместе взятый.

Бытовая автоматизация понятна всем — не только разработчикам и директологам. «ИИ заказывает продукты» захватывает популярную в 2026 агентную коммерцию. Именно этот пост привёл больше всего новых подписчиков в феврале.

🔮 Что дальше

Скиллы — ядро контента, ВкусВилл показал силу бытовых кейсов для роста. Буду миксовать:

🔸 Генератор тактики рекламирования на основе скиллов аудита
🔸 Связка Вордстат + поиск + скрапер в один «маркетинговый комбайн»
🔸 Больше бытовой автоматизации — она приводит новых читателей

Если есть идеи для скиллов, исследований или автоматизации — предлагайте, попробую рассказать в канале

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

На 100% согласен с Алексеем.

Я это вижу в каждом консалтинговом проекте: основной затык при внедрении ИИ — не модели, не API, не бюджеты. А то, что команда не может внятно описать, как она принимает решения. Бизнес-процесс живёт в головах, а не на бумаге.

Люди, которые научатся дистиллировать свой опыт в скиллы для агентов, окажутся незаменимыми. Именно незаменимыми — потому что скилл без эксперта устаревает, обрастает ошибками и беклогом.

2. Как выиграть в AI безумии обычным людям

Пост в первую очередь для не технических специалистов. Картинка постепенно сходится, многим уже рассказывал лично, давайте сюда тоже напишем.

Ключи от новой эпохи агентов будут у людей, в которых совпадут две суперсилы. Не одна, а именно две. И это не только про разработчиков - вообще про любую профессию.

Первая суперсила - ваш опыт.

Ваши 5, 10, 15 лет в профессии. То, что вы заработали потом и кровью и что нельзя скачать, посмотреть на ютубе или прочитать за выходные.

Например, вы лучше всех умеете проводить маркетинговые кампании. Или анализировать финансовые отчёты и сразу видеть, где у компании больное место. Или строить стратегию развития отдела техподдержки на следующий год. Или вы талантливый менеджер проектов, и умеете запускать проекты в срок. Возьмите абсолютно любую прикладную профессию - если вы разбираетесь в ней, это уже огромное преимущество.

Вторая суперсила - AI-флюенси (AI-Fluency/AI-Native)

Тут люди обычно думают, что это про промтинг в ChatGPT. Нет, это другое.

AI-флюенси - это умение общаться с агентами на их языке и добиваться нужного результата итеративно, а не сдаваться после первого плохого ответа. Это умение писать скиллы под свои задачи - инструкции для агента, которые заставляют его делать именно то, что нужно вам, а не то, что он сам придумал. И в целом - понимание того, как агенты устроены: что такое контекст, почему он ограничен, как работает память, что такое тулзы. Ведь локальный агент, это не волшебная коробочка, а просто машина с не самым сложным движком внутри.

Почему важны оба компонента?

Выпускникам вузов только предстоит накопить тот самый опыт, а времени на это сейчас катастрофически мало. Опытный специалист без AI хорош в своём деле, но его коллега с агентами делает ту же работу кратно быстрее. А человек, у которого есть и то, и другое, знает как выглядит правильный результат, раскладывает сложные части своей работы в скиллы, управляет командой агентов и постепенно уходит в отрыв, еще и ускоряясь по мере роста качества моделей.

Лёха, что конкретно делать?

В этом месте обычно появляется ссылка на курс за 50к, но все намного проще. Даже никакого IQ выше 120 не нужно. Единственное, что от вас потребуется - время. Честно, не мало времени: это месяцы проб и ошибок. Но в конце вы обгоните 90% опытных людей в своей профессии просто потому, что освоили то, что большинство боится или хочет даже попробовать. Никакие деньги и курсы на ютубе вас не сделают AI-Fluent, только время и упорство.

1. Скачайте Codex App (ссылка) - у него есть стартовый бесплатный лимит, а потом даже если нет карты, можно покупать аккаунты за 350р на таких сайтах. Единственное, что будет нужно - VPN.

2. Возьмите один процесс из своей работы или жизни, обсудите с агентом, пусть у него что-то получится с вашей помощью - проанализировать отчет, создать презентацию, написать статус за неделю по проекту на основании дейли статусов.

3. Скажите: "теперь помоги написать для этой задачи скилл". Он напишет вместе с вами. Затем скажите "установи этот скилл", и начинайте делегировать ему задачу. Не справился - улучшайте скилл итерационно, пока агент не начнёт делать эту часть вашей работы нормально. Скилл (SKILL.md) - это просто текстовый файлик с описанием процесса и пачка скриптов, по сути дистилляция вашего опыта.

4. Начинайте копить именно вашу личную базу скиллов, она вам пригодится, где бы вы не оказались. Агентские фреймворки будут улучшаться, а ваши скиллы вы сможете просто переносить из одного в другой, включая и отключая по желанию.

5. В ближайшем будущем нас всех ждёт трансформация от выполнения работы руками к делегированию её агентам и присматриванию за этой виртуальной командой. Но туда не попасть, пропустив шаги из списка выше.

Вот и весь секрет.

Так что крутые ребята на опыте - не грустите, для вас открылся золотой век.

#aifirst