HRBP по подписке × HappyM · Программа AI-эволюции команды
AI-Эволюция команды
Урок 2: Skills и автоматизация бизнес-процессов
Hard skills: /run-log, /remember, /automation-log, /automation-report + MCP: Google Drive, Miro, Playwright
Meta skills: декомпозиция, делегирование агенту
Мотивация: первые кейсы автоматизации — наглядный до/после
00План
Структура встречи
01
Текущие статусысейчас Технический сетап, декомпозиция и автоматизация — что закрыто, а что зависло
02
Актуализация: модели поведения и мета-скиллы Что мешает декомпозиции на уровне мета-навыков — и как агент это компенсирует
03
Hard skills Скиллы /run-log, /remember, /automation-log, /automation-report — и MCP-коннекторы под ваши процессы
04
Практика: подцепить скиллы и настроить триггеры Прямо на встрече: git pull из репозитория + агент придумывает триггеры и согласовывает их с вами
05
Домашнее задание Что доделать к следующей встрече
Урок 2 · Блок 1
Текущий статус
Что сделано с последнего апдейта, а что зависло — по состоянию на 08.09.
01Статусы
Сетап, декомпозиция, автоматизация
Участник
Cursor
GitHub
Онбординг + ассистент
Telegram
Calendar
Декомпозиция БП в Miro
Автоматизация БП
ЛюбаCEO
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
doneв процессене сделаносознательно не подключает
Сетап закрыт полностью: Cursor, GitHub, онбординг и AI-ассистент, Telegram, Calendar — всё подключено. Из MCP уже стоят Claude in Chrome, Playwright, Skill Plaud. Первую декомпозицию БП на Miro-доске сделали вместе на встрече; из шести приоритетных процессов автоматизирован один (регулярный менеджмент).
Ячейки кликабельны — статус можно обновлять прямо по ходу встречи.
01Ваши процессы
6 процессов на автоматизацию — с приоритетом и часами
№
Процесс
Влияние на бизнес
Ручной прогон
Статус
1
Регулярный менеджмент Данные по сотрудникам — метрики, ключевые задачи, файл по онбордингу — агент достаёт сам
7 / 10
17 ч/мес
запущено
2
Проверка договоров для ФФ Автоматическая сверка условий и подсветка отклонений
10 / 10
2,5 ч/мес
—
3
Управленческая отчётность Проверка и рекомендации на основе методологии Усенкова
8 / 10
нет инфо
—
4
Итоги по KPI по выплатам Проверка корректности выплат
—
4 ч/мес
—
5
Проверка РНП с поиском отклонений Подсвечивать слабые артикулы и сильные
—
20 ч/мес
—
6
Подготовка к планёркам Анализ задач + сопоставление с ключевыми задачами месяца, метриками, договорённостями и чек-листом выполнения
—
8 ч/мес
—
Что здесь ловим
Пять процессов из шести — ещё в ручной работе, суммарно это ~51,5 ч/мес. Плюс управленческая отчётность, где часы пока не замерены. Именно на эти процессы завтра будем накладывать скиллы, MCP и /run-log — чтобы сразу увидеть цифры до и после.
Главный блок
Декомпозировали процессы в Miro — 1 из 6.
— вместе с Машей на встрече, а не самостоятельно
Довели до автоматизации — 1 из 6.
Почему буксует именно декомпозиция?
02Актуализация
Вспомним — из чего складывается работа с агентом
Hard skills
Знание систем и инструментов — Cursor, Claude Code, Skills, MCP. Это то, что мы закрываем сетапом.
Meta skills
Модели поведения, перенесённые на работу с AI. Декомпозиция — это не бюрократическая форма, а прямое упражнение на конкретные модели поведения.
Драйверы мотивации
Почему вообще хочется в этом разбираться.
02Актуализация
Сегодня фокус — на одном из трёх
Hard skills
Знание систем и инструментов — Cursor, Claude Code, Skills, MCP. Это то, что мы закрываем сетапом.
Meta skills
Модели поведения, перенесённые на работу с AI. Декомпозиция — это не бюрократическая форма, а прямое упражнение на конкретные модели поведения.
Драйверы мотивации
Почему вообще хочется в этом разбираться.
Определение
Metaskill — навык переносить свою модель поведения (как вы анализируете, решаете, взаимодействуете) на работу с AI-агентом, чтобы он усиливал именно ваш способ работы, а не выдавал усреднённый результат «для всех».
Проще говоря: это те модели поведения, по которым ваш агент будет принимать решение, как ему действовать.
02Актуализация
Автоматизировать можно только то, что декомпозировано
Декомпозиция даётся легко, когда развиты обе опорные модели: концептуальность — чтобы увидеть структуру процесса целиком, и методичность — чтобы довести её до исполнимого плана.
Концептуальность
Уровень, на котором человек думает о задаче: операционная конкретика — или система, стратегия и рабочие модели.
+Мыслит на перспективу: формирует стратегию, прорабатывает альтернативы, держит и долгосрочный, и краткосрочный горизонт
−При дефиците: краткосрочное мышление, застревание на операционном и тактическом уровне
+Системное мышление, широта видения, адаптивность к сложным и комплексным задачам
−При дефиците: узкое мышление, избегание сложных задач, ограниченная гибкость
+Опирается на методологию и теории при решении задач, глубокие знания, разрабатывает стратегии на их основе
−При дефиците: игнорирует факты, не нуждается в теориях и концепциях
Методичность
Насколько работа человека опирается на план, выдержанный порядок действий и проработку деталей.
+Структурированность, гибкость плана, держит и краткосрочную, и долгосрочную перспективу
−При дефиците: действует спонтанно, не планирует свою деятельность
+Структурирует информацию, действует методично и последовательно, эффективно управляет временем
−При дефиците: отсутствие регламентации либо, наоборот, излишняя зависимость от систем
+Точность в работе, считает, что мелочей не бывает, прорабатывает мельчайшие детали
−При дефиците: недостаточная гибкость либо оценка ситуации только «в целом», без деталей
02Актуализация
Ваш behavior profile
Форс-чойс по моделям поведения пока не пройден. Как только результаты придут — здесь появится ваш профиль и разбор: где просажены компетенции, к каким сбоям в декомпозиции это ведёт и как это компенсирует агент.
Как только вы пройдёте форс-чойс по моделям поведения — здесь появится разбор по вашему профилю по той же схеме: Дефицит по компетенциям→ К чему ведёт→ Что делать(компенсация агентом).
Логика разбора
Не важно, какая именно модель просажена: диагноз всегда одинаковый — смотрим, какие компетенции внутри неё недоразвиты, и пишем агенту инструкцию, которая берёт эти компетенции на себя. На следующем слайде — как именно это работает.
02Актуализация
Сколько времени занимает изменение модели поведения у человека?
1–5 лет
В зависимости от сложности зоны и мотивации
нажмите кнопку выше
→
< 1 года
Столько выправляет агент, настроенный на компенсацию
нажмите кнопку выше
02Мета-скиллы
Компенсация агентом: как это работает?
Если модель не выражена, диагноз ставим через компетенции: смотрим, каких именно компетенций внутри неё не хватает, и пишем агенту инструкцию, которая берёт эти компетенции на себя. Ниже — два типовых шаблона под самые частые дефициты.
Дефицит: концептуальность
Компетенции: стратегическое мышление, широта, опора на теорию Прежде чем предлагать план, агент сам описывает структуру процесса целиком (вход/выход/этапы) и задаёт 2–3 уточняющих вопроса по масштабу.
«У меня просажена концептуальность — мне сложно построить структуру процесса с нуля. Прежде чем предлагать готовый план, задавай уточняющие вопросы: цель процесса, этапы, что критично на входе и выходе. Сформируй фрейм, который поможет мне прийти к постановке — а не выдавай готовое решение вместо меня.»
Дефицит: методичность и нормативность
Компетенции: планирование, внимание к деталям, организованность, регламент Агент не переходит к выполнению, пока задача не разложена на пронумерованные шаги с критерием готовности каждого.
«У меня просажена методичность — я берусь за выполнение, не разложив задачу на шаги. Когда приношу задачу без плана, не бросайся делать её целиком: разложи на пронумерованные шаги с критерием готовности каждого, зафиксируй в файл. Возвращай меня к этой структуре, если начинаю перескакивать.»
Третий частый паттерн — обе опорные модели в норме, но экстремальная аналитичность топит в деталях: агент ограничивает глубину и число итераций, требует стопа на «достаточно хорошо», предлагает 2–3 альтернативы вместо доведения одной до идеала.
02Мета-скиллы
Чтобы компенсация работала — агент должен её помнить
Инструкция-компенсация бесполезна, если вы диктуете её заново каждую сессию. Агент должен один раз записать её в свою постоянную память — и подтягивать сам в начале любой работы над задачей.
1 · Диагноз
Из форс-чойса знаем, какие компетенции просажены и к какому сбою в декомпозиции это ведёт.
2 · Инструкция
Формулируем фрейм: что агент берёт на себя (структура / план / чек-лист / стоп-на-достаточном).
3 · В память
Агент сохраняет фрейм в свой профиль (AGENT-PERSONALITY.md / memory) — и в новой сессии ведёт себя так без напоминаний.
Статичные факты о вас и правила: кто вы, роль, AI Mandate компании, стиль общения, ваша инструкция-компенсация. Загружается в начале каждой сессии как контекст.
1 / 6 слоёв
Урок 2 · Блок 2
Скиллы: всегда начинаем с простого
Компенсация, память, замер, декомпозиция — всё это агент делает через скиллы. Скилл — самый дешёвый и предсказуемый способ дать агенту навык, поэтому начинаем с них, а MCP и агентские потоки — уже сверху.
Скиллы → MCP-коннекторы → автономные потоки
03Skills
4 новых скилла для агента
/remember
Долгая память между сессиями — факт, решение, договорённость, инструкция-компенсация не испаряются, когда сессия закрылась.
/run-log
Механический замер: ручной прогон против агентского, в минутах, сразу после того как процесс отработал.
/automation-log
Чекпоинт в конце сессии автоматизации — агент сам фиксирует, что делали, что сломалось, что решили.
/automation-report
Финальный отчёт из истории чекпоинтов — для подробного разбора автоматизации.
03Skills
/remember — долгая память между сессиями
Для чего
Без этого агент каждую сессию стартует с нуля и переспрашивает то, что уже знает. Факт, решение, договорённость испаряются, как только сессия закрылась.
Как работает
memory/ — один факт = один файл (project / contact / reference / feedback), с тегами-синонимами для будущего поиска. MEMORY.md — индекс по темам, не по хронологии. Обязательный Grep по memory/ прежде чем сказать «этого нет в памяти» — иначе это самая частая причина ложного «не помню».
Когда запускать
Новый факт о сотруднике/задаче/процессе, поправка от вас (обязательно с причиной, иначе через месяц её не пересмотреть осознанно), решение с обоснованием, адрес внешнего ресурса. Раз в 2–4 недели — чистка: что устарело, архивировать.
Зачем это вам
Регулярный менеджмент, который уже начали автоматизировать, требует, чтобы агент помнил: кто из сотрудников что ведёт, какие у него ключевые задачи, метрики и статус онбординга. Плюс методология Усенкова и правила проверки договоров ФФ. Всё это ложится в /remember один раз — и в новой сессии агент подтягивает контекст сам, без пересказа.
03Skills
/run-log — агент против ручной работы
Для чего
Одна строка = один прогон процесса, сразу после того как он закончился. Не дневник и не рефлексия — только факт: дата, ручной или агентский, сколько минут.
Как работает
runs.csv с полями date / process / run_type / duration_min / input_ref / output_ref / quality_note / fix_applied. Одна строка = один Edit (дописать), не перезаписывать файл целиком. Если уже сказали все поля одним сообщением — скилл не переспрашивает то, что уже назвали.
Когда запускать
Сразу после прогона, с реальной (не округлённой «для красоты») длительностью. Есть исторический бэклог — можно прогнать 5+ раз подряд в один присест, не растягивая на недели.
Где пригодится вам
На каждый из шести процессов: регулярный менеджмент (17 ч/мес), проверка РНП с поиском отклонений (20 ч/мес), подготовка к планёркам (8 ч/мес), итоги по KPI по выплатам (4 ч/мес), проверка договоров для ФФ (2,5 ч/мес) и управленческая отчётность (замерим первым прогоном). Замер по каждому: ручной прогон против агентского — сразу видна дельта в минутах.
03Skills
/automation-log + /automation-report — путь автоматизации под присмотром
Благодаря этим двум скиллам мы увидим ваш путь автоматизации — как вы взаимодействовали с агентом — и сможем скорректировать, если что-то пошло не так.
/automation-log
Для чего
Чекпоинт в конце сессии, где продвинули автоматизацию. Агент сам синтезирует чекпоинт, вы называете этап и подтверждаете черновик.
Как работает
Один файл notes/automation-log.md, только дописывается. Фиксирует: цель сессии, что дали агенту, MCP/скиллы, поломки и починку, статус.
Когда запускать
В конце сессии с реальным прогрессом — настроили, подключили, сломали, починили. Пустые сессии не логируем.
/automation-report
Для чего
Финальный отчёт для ревью — не «работает или нет», а насколько корректно и глубоко построена автоматизация.
Как работает
Компилирует историю automation-log.md + baseline и медиану прогонов в один документ: задача, декомпозиция, хронология, поломки, открытые вопросы.
Когда запускать
Когда автоматизация готова к показу или перед Mini-Demo/Gate.
03Skills
Нужно ли каждый раз самому вызывать скилл?
Нет, если скилл описан правильно: агент видит все ваши скиллы уже в начале сессии, вопрос лишь в том, откуда он знает, какой доставать.
Автоматически
Claude читает имя и описание (frontmatter) каждого установленного скилла в начале сессии — это дёшево, буквально пара строк на скилл (тот самый принцип прогрессивного раскрытия с урока 1). Когда формулировка вашего запроса пересекается с описанием — агент сам подгружает тело скилла и выполняет по нему, без команды.
Явно
Ввели имя скилла как слэш-команду (например, /run-log) — скилл гарантированно загрузится, независимо от того, насколько точно сформулирован запрос. Надёжный способ, когда автоматика промахивается или вы просто торопитесь.
Почему агент иногда «не вспоминает» про скилл
Дело не в возможностях агента, а в том, что описание скилла недостаточно точно совпало с формулировкой запроса. Решение — точнее сформулировать в описании, для каких запросов скилл предназначен, а не вызывать его вручную каждый раз.
03Skills
Как сделать автозапуск надёжным: триггеры
Помимо общего описания скилла можно явно прописать триггеры — конкретные слова и фразы, при которых скилл обязан сработать. Формулируйте их так, как вы реально пишете агенту в чате.
Пример · память
Ситуация: вам нужно, чтобы агент запомнил задачу в текущей сессии, а вы вернётесь к ней позже. Память — это скилл /remember.
Триггер: «запомни и запиши себе в память».
«Запомни и запиши себе в память все задачи и договорённости, которые мы сейчас обсудили — я вернусь к этой задаче позже».
В следующей сессии агент по триггеру подтягивает контекст из памяти — вы продолжаете с того же места.
Если агент регулярно не вспоминает про скилл — не смиряйтесь с ручным вызовом. Допишите в описание скилла явный список триггеров теми словами, которыми вы обычно формулируете запрос.
▶ Практика — делаем сейчас
Подцепим скиллы и настроим триггеры
Открой терминал в папке своего workspace (happym-workspace). В Cursor: Terminal → New Terminal.
Набери claude → Enter — запустится Claude Code.
Скопируй фразу ниже и отправь агенту:
сделай git pull в репозитории github.com/sergevalovoi/happym-workspace
Если ругается на локальные изменения — отправь эту:
сделай git stash, потом git pull из github.com/sergevalovoi/happym-workspace, потом git stash pop
Перезапусти сессию:/exit → снова claude. Проверь: «какие новые скиллы тебе сейчас доступны».
Отправь агенту запрос ниже — он придумает триггеры и согласует по одному:
СКОПИРОВАТЬ И ОТПРАВИТЬ АГЕНТУ
Придумай для каждого моего скилла (/remember, /run-log, /automation-log, /automation-report) 2–3 фразы-триггера — так, как я реально пишу тебе в чате. Показывай по одному скиллу за раз: предлагаешь варианты, я подтверждаю или переформулирую, ты дописываешь итоговые триггеры в описание соответствующего скилла. Двигаемся дальше только после моего «ок».
Нажмите на скилл, чтобы раскрыть описание. Первые три уже стоят у вас с урока 1, остальные четыре добавляем сегодня.
Настраивает, что агент держит в голове про вашу роль и задачи, и помогает понять, почему агент отвечает мимо. Через него вы правите свои файлы-настройки — COMPANY.md и AGENT-PERSONALITY.md.
Короткая отметка в конце дня: что за сегодня продвинулось по автоматизации вашего процесса. Минута времени — баллы идут в общий зачёт AI Champion.
Раз в неделю подводит итог: сколько времени реально сэкономила автоматизация, что работает, что переделать. Из этого собирается ваш отчёт к встрече.
Записывает в постоянную память агента то, что должно пережить закрытие чата: договорённости по задаче, ваши правки, инструкцию-компенсацию. В новой сессии агент помнит это сам, без напоминаний.
Считает выгоду от автоматизации: сколько минут занял процесс руками и сколько — вместе с агентом. Одна строка = один прогон.
В конце рабочей сессии агент сам записывает, что вы вместе сделали по автоматизации: что настроили, что сломалось, что починили, на чём остановились.
Собирает всю историю из чекпоинтов и цифры экономии времени в один отчёт — чтобы показать на демо, как устроена ваша автоматизация и что она даёт.
Урок 2 · Блок 2 (продолжение)
MCP — что подключить именно вам
Разбор бизнес-процессов HappyM: каких «рук» не хватает агенту под каждый из них.
03MCP
Какой MCP — под какой процесс HappyM
Один инструмент — один блок. Нажмите, чтобы раскрыть.
Для чегоРабота с гугл-документами и таблицами напрямую из чата с агентом — без ручного экспорта/импорта файлов.
У васДанные по сотрудникам, KPI по выплатам, управленческая отчётность, РНП, планёрки, договоры ФФ — всё живёт в Google Sheets и Docs. Это MCP №1 для ваших процессов.
Для чегоРабота с досками и дашбордами — агент читает и обновляет карточки напрямую.
У васТа самая доска декомпозиции бизнес-процессов — статусы и шаги обновляются агентом, без пересъёма руками. Закрывает пустую ячейку «Декомпозиция БП в Miro» из статуса.
Для чегоУправление браузером для UI и сквозных проверок — самый используемый MCP в комьюнити на сегодня.
У васПроверка личного кабинета WB/Ozon, сверка расхождений с данными маркетплейса, выгрузка отчётов по артикулам — прямая рука под процесс проверки РНП.
Для чегоНадиктовать мысль вместо того, чтобы формулировать её сразу текстом — быстрее, точнее по контексту.
У васБыстрая постановка задач и правок агенту голосом — особенно когда нужно сходу отдать длинный контекст (например, после планёрки или созвона).
Каждый MCP — конкретная «рука» под конкретный процесс из вашей декомпозиции. Приоритет для HappyM на завтра: Google Drive и Miro.
05Домашнее задание
Домашнее задание
1
Дописать триггеры на каждый скилл и убедиться, что агент их запомнил
По каждому скиллу из вашего workspace — как делали на практике сегодня. Проверить вживую, что скилл подхватывается по фразе-триггеру.
2
Подключить новые MCP-сервисы и развернуть первую автоматизацию
MCP — постепенно, по инструкции (Google Drive, Miro, голосовой ввод). Автоматизировать — свой приоритетный процесс, используя новые скиллы и «руки» агента из сегодняшнего урока.
3
Прописать агенту инструкцию-компенсацию своих моделей поведения
Подгрузите свой json-файл (результат теста по моделям поведения) на сайт behavior-profile.pages.dev, выберите модели поведения, которые у вас западают. Вернитесь к агенту и обсудите цепочку действий для компенсации каждой модели поведения.