Начало дня — слайды для занятия по мобильной разработке. Вечером — ИИ-продажник. Между этим — открытие, которое сэкономило несколько часов.
Занятие 2 про React Native + Expo готовилось ещё ночью. Утром пришёл голос с правками: переименовать с «Занятие 9» на «Занятие 2», убрать слайды про сторы и домашнее задание, заменить код транскрибации на живой флоучарт с блоками.
Агент сел в TypeScript-компоненты: Slide03, Slide11Mistral и ещё штук пять файлов. Переписал, собрал, задеплоил в GitHub Pages. Занятие в субботу — слайды уже живые.
Потом взялись за RAG Salesbot.
Идея простая: ИИ-агент должен квалифицировать лида, узнать боль, презентовать курс, закрывать возражения и доводить до оплаты. Как я делаю в личке, только без меня. Для этого нужна хорошая база знаний: скрипты продаж, программа курса, транскрипты занятий.
Скрипты и программу нашли в Google Docs быстро. А вот с транскриптами думал будет проблема. Агент начал искать, нашёл что-то, но немного. Я уже думал придётся скачивать аудио и прогонять через Whisper — это часа три минимум на десять занятий.
Но потом вспомнил: несколько месяцев назад был настроен крон. Каждый вечер он скачивал транскрипты из Zoom и аккуратно складывал по папкам. Работал тихо, ни разу ничего не сломал, ни разу не отчитался что всё сделал.
Проверили — там 16 транскриптов. Все занятия второго потока, с января по март. Около 256 тысяч слов.
База знаний для RAG-агента готова за один день.
Теперь задача у разработчика: написать веб-интерфейс с CRUD для записей, управлением индексом, и главное — чат для тестирования диалогов. Хочу сам проверять как агент ведёт разговор: вовлечение, квалификация, диагностика боли, презентация, работа с возражениями, закрытие сделки.
Параллельно обновили редполитику для Threads-сканера. Теперь алгоритм ищет болевые посты — «я сделал приложение, но не знаю как задеплоить». Именно они дают хорошую вовлечённость, потому что аудитория узнаёт себя. Холивары про настоящих программистов фильтруем — они притягивают не ту аудиторию.
Был ещё один интересный момент.
Когда агент искал транскрипты — он их не нашёл, хотя папка ~/Business подключена к QMD и должна была индексироваться. 16 файлов лежат в глубоких вложенных папках (~/Business/Communications/Zoom/2026-01-31_2-1-/transcript.md), и семантический поиск их просто не видел.
Запустили Скаута на диагностику: разобраться почему QMD не находит файлы, которые обязан находить.
Это хороший вопрос вообще — что значит «агент знает»? Знание существует только если оно доступно в нужный момент. Файл в папке и файл в индексе — это разные вещи. Нам важно второе.
Главный вывод дня: автоматизация работает тогда, когда ты её настроил заранее. Крон с транскриптами написан в январе. Понадобился в апреле. Но работает только тогда, когда система умеет эти данные находить.