Модуль 3. OpenAI-совместимый API: подключаем MWS к своим системам
Модуль 4. No-code конструктор (Langflow): первый агент
Модуль 2. ChatUI и рабочие сценарии
Урок 6. Набор мини-заданий в чате
Как проходить практикум
Выполняйте задания как реальные рабочие задачи, а не как тренировку по кнопкам.
В каждом упражнении важно не только повторить шаги, но и понять:
какой результат вы хотите получить
почему выбрали именно такую модель или настройку
что делает ответ пригодным для работы
Практика 1. Первый рабочий сценарий с уточнением ответа
Цель
Закрепить базовый цикл работы:
создать чат
выбрать модель
отправить первый запрос
уточнить ответ во втором сообщении
Ситуация
Представьте, что вам нужно быстро подготовить сообщение для нового сотрудника о первом рабочем дне.
Что нужно сделать
открыть ChatUI
создать новый чат
выбрать текстовую модель общего назначения
отправить запрос:
Подготовь черновик сообщения новому сотруднику перед первым рабочим днем. Укажи время выхода, список документов и контакт HR-менеджера. Сделай ответ коротким и понятным.
затем в том же чате отправить уточнение:
Сократи текст, сделай его более деловым и оформи как короткое письмо без лишних пояснений.
На что обратить внимание
новый чат нужен потому, что это новая тема
на старте достаточно обычной текстовой модели
хороший результат часто появляется не с первого запроса, а после уточнения
Что считать хорошим результатом
Хороший результат:
имеет понятную структуру
похож на реальное рабочее письмо, а не на свободное рассуждение
заметно улучшается после второго сообщения
Практика 2. Работа с документом и правильный выбор модели
Цель
Потренироваться:
загружать файл
выбирать подходящий тип модели
задавать вопрос по документу
проверять, не отправляется ли в систему лишняя информация
Ситуация
У вас есть документ, который нужно быстро разобрать и получить из него краткие выводы.
Что нужно сделать
создать новый чат
если документ — это скан, фото или визуальный PDF, выбрать мультимодальную модель
прикрепить файл
отправить запрос:
Кратко опиши содержание документа и выдели 3 пункта, на которые стоит обратить внимание в первую очередь.
затем задать уточняющий вопрос:
Теперь представь это в виде короткого списка: суть, возможный риск, что проверить дальше.
На что обратить внимание
если документ изображение или скан, текстовая модель может быть недостаточной
перед загрузкой файла важно оценить, нет ли в нем лишних чувствительных данных
если полная версия документа не нужна, лучше использовать очищенный или сокращенный материал
Что считать хорошим результатом
Хороший результат:
не просто пересказывает документ
помогает быстрее понять суть
выделяет, что именно стоит проверить дальше
Практика 3. Настройка ответа под задачу
Цель
Закрепить, какие настройки действительно стоит менять, а какие лучше не трогать без необходимости.
Ситуация
Вы хотите увидеть, как одна и та же задача меняется при разных целях: строгий деловой ответ и более вариативный ответ.
Что нужно сделать
открыть новый чат
выбрать текстовую модель
отправить запрос:
Предложи варианты короткого внутреннего сообщения для команды о переносе дедлайна проекта.
затем открыть панель параметров и настроить более строгий режим:
низкая температура
при необходимости короткий префикс роли, например:
Ты — руководитель проекта. Пиши кратко, нейтрально и по существу.
повторить запрос в новом чате
затем попробовать более свободный режим:
- более высокая температура - при необходимости более мягкая роль:
Ты — коммуникационный помощник. Предложи несколько понятных и вежливых формулировок.
На что обратить внимание
сначала меняем только базовые вещи: температуру, длину ответа, префикс
не нужно сразу вмешиваться во все параметры
сравнение удобнее делать в чистых чатах без старого контекста
Что считать хорошим результатом
Хороший результат:
показывает заметную разницу между строгим и более вариативным режимом
помогает понять, какие настройки реально влияют на рабочий ответ
Дополнительно сравните:
тон ответа
степень конкретики
количество вариантов
насколько текст готов к реальному использованию без дополнительной переработки
Практика 4. Создание шаблона для повторяющейся задачи
Цель
Потренироваться превращать удачный рабочий запрос в переиспользуемый шаблон.
Ситуация
Вам регулярно нужно анализировать документы или готовить типовые рабочие сообщения для разных отделов.
Что нужно сделать
открыть раздел Промпты в правой панели
создать новый промпт
взять за основу шаблон такого типа:
Ты — специалист по {{отдел}}. Проанализируй документ по теме {{тема}} и выдели: ключевые пункты, риски, рекомендации. Представь результат в виде краткого структурированного списка.
сохранить шаблон
открыть его повторно
заполнить переменные
применить шаблон к задаче
На что обратить внимание
шаблон нужен только для повторяющейся задачи
в переменные стоит выносить только то, что реально меняется
если переменных слишком много, шаблон становится неудобным
Что считать хорошим результатом
работает для нескольких похожих задач
экономит время по сравнению с ручным вводом
дает устойчивый формат ответа
Практика 5. Проверка сценария на безопасность
Цель
Закрепить навык быстрой оценки данных перед отправкой в систему.
Ситуация
У вас есть рабочий материал, который хочется быстро отправить в ChatUI для анализа.
Что нужно сделать
Перед отправкой ответьте на три вопроса:
какие данные содержит материал: публичные, внутренние или чувствительные
можно ли сократить, очистить или обезличить материал
нет ли здесь кейса, по которому у вас нет уверенности и нужно отдельное согласование внутри организации
После этого:
либо отправьте очищенную версию материала,
либо зафиксируйте, почему этот случай требует отдельной проверки.
На что обратить внимание
хороший пользовательский навык здесь важнее скорости
даже платформа с корпоративным контуром и понятными правилами не отменяет обязанность думать о данных
безопасный сценарий — это часть качества работы, а не внешнее ограничение
Что считать хорошим результатом
пользователь осознанно различает безопасный и спорный кейс
умеет уменьшать объем чувствительных данных
не отправляет спорный материал “по инерции”
3 ошибки в практической работе
Почему это плохо:
пользователь запоминает кнопки, но не переносит навык в реальную работу
Как лучше:
в каждом упражнении понимать, какой именно рабочий результат вы хотите получить
Почему это плохо:
растет риск ошибок
сложнее понять, в чем проблема: в задаче, модели, настройках или данных
Как лучше:
сначала тренироваться на понятных и низкорисковых примерах
Почему это плохо:
пользователь упускает главный эффект ChatUI: доработку результата через диалог
Как лучше:
почти всегда задавать хотя бы одно уточнение после первого ответа
Как понять, что модуль действительно освоен
Пользователь готов к самостоятельной работе, если умеет: