про agentic interface
для операционки вокруг курса у меня есть, как минимум, два проекта: один это кастомный CRM вокруг моего тг канала и тг бота. второй это CRM для моих курсов/воркшопов (по научному называется LMS).
так как со всем этим работаю только я сам, то на проработку UI/UX обычно выделяется очень мало времени (да и опыта с этим не так много), что ведёт к невообразимо сложным интерфейсам!) сам SAP позавидует.
но операционные задачи выполнять нужно, так что приходится страдать.
спустя какое-то время я понял, что на самом деле, удобнее было бы делать это агентом - я ему объясняю, чего надо сделать, а он подключается к системе и своими лапками выполняет действия.
сказано - сделано, ещё весной. поигрался и отчасти забыл, потому что по старой памяти возвращался делать некоторые задачи руками.
а при подготовке нового потока курса понял, что некоторые задачи прям невыносимо нудно делать (на самом деле тут нужно было потратить минут 40), поэтому делегирую это агенту!
короче, пошёл собирать инструмент.
вместе с агентом собрали имеющиеся сущности, операционные сценарии и сделали таблицу по пермишенам - какие задачи агент может делать спокойно, на каких нужно подтверждение, а какие делать нельзя. то что нельзя - закрыли пермишеннами в коде. то, где агенту нужно подтверждение - он запросит его у меня (да, никаких гардрейлов тут нет, решил с этим не заморачиваться, потому что gpt 5.6 следует инструкциям максимально дотошно)
далее, на всё это дело сделали cli + skill.
на всякий случай уточню - cli взаимодействует с платформой по классическому rest api со своей авторизацией. У юзера этого cli есть своя роль, у которой есть уровни доступа.
теперь для задач уровня: "а сколько пользователей у нас посмотрели все видеоуроки?", "а откуда пришёл этот пользователь *id*?", "сколько оплат на тарифе *тариф*?"
агент запускает один из skill (или сразу два), использует cli и отвечает на мои вопросы, или делает экшены, типа "в этом уроке необходимо поменять параметр *параметр1*, *параметр2*".
в будущем, я считаю, все такие админские интерфейсы стоит в первую очередь проектировать под агента, а потом уже под человека.
с таким подходом ваш проект точно можно будет называть ai native!) вот кстати *ндекс делает похожим образом, комментировал это тут
лайк, репост
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
для операционки вокруг курса у меня есть, как минимум, два проекта: один это кастомный CRM вокруг моего тг канала и тг бота. второй это CRM для моих курсов/воркшопов (по научному называется LMS).
так как со всем этим работаю только я сам, то на проработку UI/UX обычно выделяется очень мало времени (да и опыта с этим не так много), что ведёт к невообразимо сложным интерфейсам!) сам SAP позавидует.
но операционные задачи выполнять нужно, так что приходится страдать.
спустя какое-то время я понял, что на самом деле, удобнее было бы делать это агентом - я ему объясняю, чего надо сделать, а он подключается к системе и своими лапками выполняет действия.
сказано - сделано, ещё весной. поигрался и отчасти забыл, потому что по старой памяти возвращался делать некоторые задачи руками.
а при подготовке нового потока курса понял, что некоторые задачи прям невыносимо нудно делать (на самом деле тут нужно было потратить минут 40), поэтому делегирую это агенту!
короче, пошёл собирать инструмент.
вместе с агентом собрали имеющиеся сущности, операционные сценарии и сделали таблицу по пермишенам - какие задачи агент может делать спокойно, на каких нужно подтверждение, а какие делать нельзя. то что нельзя - закрыли пермишеннами в коде. то, где агенту нужно подтверждение - он запросит его у меня (да, никаких гардрейлов тут нет, решил с этим не заморачиваться, потому что gpt 5.6 следует инструкциям максимально дотошно)
далее, на всё это дело сделали cli + skill.
на всякий случай уточню - cli взаимодействует с платформой по классическому rest api со своей авторизацией. У юзера этого cli есть своя роль, у которой есть уровни доступа.
теперь для задач уровня: "а сколько пользователей у нас посмотрели все видеоуроки?", "а откуда пришёл этот пользователь *id*?", "сколько оплат на тарифе *тариф*?"
агент запускает один из skill (или сразу два), использует cli и отвечает на мои вопросы, или делает экшены, типа "в этом уроке необходимо поменять параметр *параметр1*, *параметр2*".
в будущем, я считаю, все такие админские интерфейсы стоит в первую очередь проектировать под агента, а потом уже под человека.
с таким подходом ваш проект точно можно будет называть ai native!) вот кстати *ндекс делает похожим образом, комментировал это тут
лайк, репост
