🧩 ИИ для практики коучей уже здесь

Мы рассказывали о недавно завершившемся практикуме «Работа с научными источниками», где много практиковались с разными инструментами. Однако, на неформальных профессиональных встречах всё больше интереса звучит об использовании их в обычной повседневной практике.

Вот, что использую я. Ежедневно от 1 до 4 часов. Эти инструменты ускорили мои процессы кратно в несколько раз. Что касается написания книг и статей, возможно, ×10. Работу над собой, возможно, ×3-5.

Сlaude 3.7 Sonnet
➡️ Работа над собой, своей мотивацией, развитием коммерческих проектов, клиентскими случаями (с разрешения, на обезличенных данных). Соединяется с моим «вторым мозгом» в Obsidian
➡️ Анализ и аннотация научных источников (статей, книг). Соединяется с моей библиотекой в Zotero
➡️ Написание статей и книг. Самих инструментов, конечно, гораздо больше.

ChatGPT o3
➡️ Факт-чекинг (с подключенным поиском по Интернету)
➡️ Мозговые штурмы по проектам
➡️ Использование специфических GPT (например, для работы с маркетинговыми стратегиями проектов, текстами лендингов и т.п.)

ChatGPT 4o
➡️ Генерация изображений для проектов (заменил Midjourney). Например, стикерпак и картинки для этого канала, включая приложенную, делаю только там.

Gemini 2.5 Pro с Deep Research
➡️ Быстрый способ разобраться в любой теме (как по науке, так и по проектам). Пока что лучший, но активно тестирую ChatGPT 4.5 с Deep Research.

Google NotebookLM
➡️ Глубокое исследование подборки научных источников, генерация небольших аудиоподкастов (теперь на русском!)

AssemblyAI
➡️ Лучшая модель для транскрибации аудиозаписей

Различные «AI Copilots» в Obsidian и в VS Code
➡️ Инструменты для написания кода (я пишу на Python) и текстов, анализа текстовых данных и заметок, поиска взаимосвязей.
➡️ Модели использую какие придётся, в зависимости от задачи. Качество и стоимость постоянно меняются, приходится для архитектуры кода использовать одни модели, а для кодинга — другие.

P.S.: Пост написан от души, без участия ИИ. Реальный опыт.