Второй мозг на ИИ-агенте. От папки документов до радара трендов

Агент без памяти каждый раз знакомится с вами заново. Второй мозг решает это скучным способом. Это обычная папка с текстовыми файлами про вас, ваши проекты и ваши решения. Агент читает её перед ответом, дописывает в неё новое и помнит, о чём вы договорились. Ниже весь вечер по шагам, вместе с ошибками, которые я словил. Я собрал систему по принципам LLM Wiki и показал её на оболочке RUFP, но тот же порядок работает в любом агенте, который умеет открывать файлы.

Что внутри

• Пять слоёв агентной системы

  Модель, контекст, оболочка, процессы и коннекторы. Понимание, куда класть что, спасает базу от превращения в свалку.

• Установка за один запрос

  Агент берёт готовый навык установки, читает ваши документы, задаёт три вопроса и раскладывает папку по полкам.

• Ответы со ссылками на файлы

  Каждое утверждение в базе имеет источник и уровень уверенности, а решения записываются только после вашего ответа.

• Радар трендов через Apify

  Агент сам собирает ролики по темам, фильтрует мусор, делает галерею, расшифровывает топ и сохраняет разбор в базу.

• Навык одной командой

  Радар, собранный через переписку, превращается в команду, которая каждый раз кладёт новый прогон рядом со старым.

• Свой Telegram-бот по API

  Бот отвечает только по материалам курса со ссылкой на урок и честно пишет, если ответа нет.

Пять слоёв, из которых собирается любая система

В центре стоит модель. Она умная, но про вас ничего не знает. Вокруг неё контекст, то есть связанные файлы и всё, что агент должен знать про вас. Дальше оболочка, приложение, где агент живёт. Через неё он открывает файлы, пишет, запускает и проверяет. Потом процессы, они же навыки, то есть то, что вы повторяете и хотите запускать одной командой. Снаружи коннекторы, внешние сервисы, откуда агент берёт данные.

Спорить, что лучше, Claude Code, Codex, Gemini, OpenClaw или OpenCode, сегодня почти бесполезно. Новые модели выходят постоянно, и для наших задач они уже умеют больше, чем нужно. Хорошая система от них зависит слабо. Если упростить, второй мозг это текстовые файлы, разложенные так, чтобы в нужный момент нужный файл попал к модели.

Шаг 1. Поставьте оболочку и выберите тариф

Нужны только модель и оболочка, в RUFP они идут вместе. Ссылка на сервис и установщик второго мозга лежат в описании ролика и в Telegram-канале. Я проверял всё на данных на 16.10.2026, тарифы и условия перед оплатой сверьте на сайте.

1. Зарегистрируйтесь по почте

   Сайт присылает письмо со ссылкой для входа. В кабинете сверху виден тариф, ниже кнопка скачивания. Приложение есть для Mac, Windows и Ubuntu.

2. Скачайте и установите приложение

   Перетащите RUFP в программы, как любое приложение на Mac, и подтвердите вход в браузере одним нажатием. Первый день бесплатный, этого хватает, чтобы понять, как всё работает. Я на пробном дне успел создать базу знаний.

3. Выберите тариф

   Для постоянной работы нужна подписка. Тариф «Лёгкий» за 1 000 рублей я бы не брал, потому что модель там медленнее, картинки она не понимает, а контекст всего 120 000 токенов. Я начинал бы со «Стартового» за 2 000 рублей. Оплата через Робокассу, картой или по QR-коду. Лимит считается окном в 5 часов и отдельно на неделю.

Шаг 2. Создайте папку и три настройки

Проект в RUFP это просто папка на компьютере. Я создал новую папку «Мой мозг» и закрепил её сверху. Агент видит только её, остальное на компьютере ему недоступно. На главном экране есть быстрый старт (Telegram-бот, сайт, бизнес-план) и интеграции. Через интеграции агент подключается к внешним сервисам, Битрикс24 есть сразу, для остального достаточно отправить агенту ссылку. Ниже раздел навыков, это инструкции для повторяющихся задач.

Перед первой задачей три настройки.

Шаг 3. Установите систему навыком и расскажите о себе

Это первая задача. Папку с навыком установки я просто закинул в новую папку, она уже подключена. Потом в запросе указал, где лежит навык, и попросил собрать по нему рабочую систему сначала из моих ответов и документов, а чего не хватит, спросить.

Агент прочитал навык, посмотрел, что лежит в папке, и написал, что среда изучена. Потом задал три вопроса, чем я занимаюсь, какой проект сейчас главный и что я создаю. В своде он увидел около тридцати навыков и мои настройки, по его словам, трогать не стал.

Дальше система должна узнать вас. Я положил в проект папку «Мой бизнес», где буквально восемь документов про бизнес, аудиторию, продукты, проекты и два разбора моих роликов. Агент прочитал всю папку сразу, сами документы не трогал, они остаются источником. Вы тоже можете собрать папку про свой бизнес из PDF и документов и отдать на изучение. Сначала агент коротко пересказал, что понял, а потом спросил то, чего в файлах нет. Кто владелец системы, какие задачи отдавать агенту, можно ли писать от моего имени, что он делает сам, а что показывает заранее. Отвечать можно коротко по пунктам, как в мессенджере. Это и есть интервью, из которого агент узнаёт всё нужное.

Шаг 4. Свалка становится базой

Собрать документы мало. Контекст надо разложить, иначе это та же свалка. Через пару минут я открыл результат в Obsidian. Это просто папки и файлы. Установщик разложил их по понятным местам.

• 01Контекст

  Это я, моя аудитория и принципы.

• 02Проекты

  У каждого проекта карточка и решения.

• 03Материалы

  Сюда падает всё сырьё.

• 04База знаний

  Заметки со ссылками на источник и результаты, в том числе черновики.

• 05Правила

  Читать только нужное, черновики сохранять отдельно, а решение записывать только после моего ответа.

Была пустая папка и восемь моих документов, стало 52 заметки со связями. В графе каждая точка это заметка, каждая линия ссылка из одной заметки в другую. Агент также предложил первый материал, карусель.

Без ошибок не обошлось, и чинятся они одной просьбой в чате. Проверка нашла три ошибки, все внутри установочного пакета, который остался в хранилище. Агент объяснил причину, но систему сам не двигал. Я попросил убрать пакет в архив. Он перенёс 28 файлов и проверил ссылки, рабочие навыки и мои материалы не тронул, как я и просил. Заодно агент поправил одну строку в проверке, чтобы пакет в архиве больше не считался ошибкой. Итог был ноль ошибок. Удалять агент ничего не будет, это я запретил. Он только складывает в архив, а архив я чищу руками.

Шаг 5. Спросите по базе и проверьте ссылки

Чат-бот советует, а дальше всё делаете вы. Агент сам открывает папку, читает файлы, отвечает по пунктам и даёт ссылки. Я спросил по проекту запуска Instagram и попросил ничего не менять.

Он так и ответил, посмотрел и ничего не тронул. Про пробелы тоже написал. Согласованных решений по проекту пока нет, а шаг на неделю один, утвердить карусель. У каждого пункта есть путь к файлу, и я прошёл по ссылкам.

1. Карточка проекта

   Цель, состояние и следующий шаг, всё так, как рассказал агент.

2. Файл решений

   Там написано, что согласованных решений пока нет. Ответ агента помечен как предложение без согласования.

3. Основания и источники

   Отмечено, что цифры и версии из расшифровок не проверены. Можно открыть исходный фрагмент расшифровки, откуда взят кейс.

4. Страницы базы знаний

   На каждой указано, из какого источника она взята и насколько ей можно верить. У меня уверенность средняя, статус «черновик».

5. Черновик карусели

   В конце готовый к правке черновик. Весь ответ собран из папки.

Новый чат, которому я ничего не объяснял, на вопрос про конкурентов в Instagram сам нашёл в базе радар Reels, который мы собирали раньше, и ответил по нему со ссылками на мои файлы.

Шаг 6. Подключите внешний сервис и соберите радар трендов

Пока у агента есть только ваша папка, он не видит, что происходит снаружи. Для этого нужен пятый слой, коннекторы. Я подключил Apify, площадку готовых исполнителей для сбора данных. Их там называют акторами. Я выбрал двух, один собирает данные из Instagram, второй ищет в Google. Хватило одной фразы в чат. Открывается вход в Apify, вы заходите в аккаунт и даёте RUFP разрешение. Сервис появляется в интеграциях, а в чате видны два подключённых актора.

Агент так и сделал, на всё ушла чуть больше минуты. Дальше я попросил радар трендов. Он ищет не авторов, а ролики, которые залетели по темам, и тот, кто их снял, считается сильным.

Нужного сборщика среди подключений не было, и агент сам спросил, что добавить. Я добавил три прогона. Он достал данные, нашёл 56 роликов, мусор выбросил сам (фотопромпты, мемы, реклама), осталось 40. Сверху оказался ролик про гаджет и агента больше чем с 2,5 миллиона просмотров. Главное наблюдение, почти весь топ работает на одной схеме, напиши слово в комментариях и получи приз, выгоду или секретный гайд. Выводы по данным такие. Тема разборов агента как сотрудника сейчас живая, ниша ИИ для 1С и бухгалтерии почти без конкурентов, а запрос «ChatGPT для радара» почти бесполезен, потому что там в основном фотопромпты и мемы. Эти данные я собирал в октябре 2026, тренды быстро меняются, так что для своей ниши проведите свой прогон.

Агент прочитал файл по схеме, сделал страницы и ссылки, и страница открылась в браузере. Собрано 56, прошли фильтр 40, отсеяно 16, карточки идут по просмотрам. Те же данные лежат в папке «Радар» файлом с таблицей. Потом я попросил расшифровать топ-10 и разобрать, почему он сработал.

Субтитров у этих роликов почти нет, поэтому агент сам скачал видео, достал звук и расшифровал его прямо у меня на компьютере. Я ему такие процессы не объяснял, он подключил нужные инструменты сам. Субтитры были только у пяти роликов из пятидесяти шести и ни у одного из топа, так что всё считалось с нуля. Результатом стал документ со сценарием каждого ролика по блокам и разбором причин. У половины топа хук построен на запрете или провокации вроде «не показывайте руководителю». Три ролика вышли в октябре и уже набрали сотни тысяч просмотров.

В базе появились две новые страницы, приёмы хуков и схем и снимок того, что залетает сейчас, у каждой указаны источник и уровень уверенности (средний, статус «черновик»). Ссылки агент проверил, а смысл выводов проверяю я. Агент сам выделил главные темы и связал новые заметки радара со старыми. База растёт, но не мешком, а по вашим папкам и файлам, и в каждый запрос попадает только то, что нужно сейчас.

Шаг 7. Превратите переписку в навык

Радар я собрал через переписку, а повторять её каждую неделю не хочется. Это четвёртый слой, процессы. Один раз прошли задачу с агентом, дальше она запускается одной командой.

Навык получился с цепочкой внутри, сбор, фильтр, галерея, расшифровка и сохранение в базу. Теперь это одна команда, у меня она вызывается через слэш и название радара. Новый прогон кладёт результат рядом, а прошлый не трогает, поэтому прогоны копятся в папке и потом можно спросить агента, что изменилось за неделю. На весь ролик хватило примерно одного пятичасового окна лимитов. Второй прогон дал 39 роликов, 29 прошли фильтр, и всё заняло 9 минут. Фильтр можно менять просто в чате. Интересный вывод, по слову «нейросети для бизнеса» не нашлось ни одного ролика.

Так можно подключить любой сервис, у которого есть API, например Яндекс.Директ или Яндекс.Метрику. Я не писал коннекторы сам, а попросил агента сделать коннектор к сервису. От сервиса нужен только ключ API из настроек, его обычно дают при регистрации.

Шаг 8. Свой Telegram-бот по материалам курса

Всё это время мы работали внутри приложения, но модель RUFP доступна и снаружи. У сервиса есть API, совместимый с OpenAI, и его можно подключить вместо официального API как один из вариантов в своих агентах или ботах. В кабинете вы создаёте ключ, там же адрес и название модели, их достаточно скопировать. Запросы идут по лимитам подписки, а когда лимиты заканчиваются, включается баланс.

Агент сам построил план из четырёх пунктов, бот ищет урок по вопросу и отвечает только по его тексту, написал бота и проверил его. Мне оставалось создать бота в BotFather. Токен и ключ API лежат в отдельном файле .env, в коде и в заметках их нет. Я запустил бота и открыл в Telegram, в чате агент попросил проверить два вопроса, про тарифы RUFP и про борщ, которого в курсе нет. Бот встретил приветствием и сразу сказал, что отвечает только по урокам курса. На борщ ответил, что в материалах курса этого не нашёл. С первого раза даже запустилось.

Дальше ошибка. Бот написал, что что-то сломалось, я отдал это агенту, и он посмотрел лог и нашёл причину. API отвечал потоком, а бот ждал обычный ответ. Агент исправил это и перезапустил, и после второго вопроса бот назвал первый урок и источник. Подробностей урока у него не было, он видел только список уроков. Между двумя вопросами прошло 4 минуты, пока агент чинил и перезапускал бота сам.

Агент переписал бота, проверил таблицы и команду и перезапустил его. Заголовки стали жирными, таблица тарифов ровной, а отдельная команда присылает урок целиком. Можно просить и кнопки, и формы регистрации. При работе с агентом нужно просто попросить его что-то сделать или исправить.

Где это ломается

Как не превратить базу в свалку

Свалкой база не станет, пока у важного есть источник, а решение пишется только после вашего ответа. У меня по умолчанию всё черновики, а черновик не результат, так что всё идёт в дело только после моего подтверждения. Вся система состоит из модели, контекста, оболочки, процессов и коннекторов. Второй мозг это папка и правила, а оболочка раскладывает материалы, ходит за данными и отвечает по вашим файлам.

Что сделать сегодня вечером. Скачайте приложение, создайте папку, положите свои документы (без них агент сам спросит, что нужно), задайте первый вопрос и попросите ссылки на файлы.

Главы ролика

10 глав, весь ролик 20 минут. Нажмите на главу, и ролик начнётся с неё

1. 0:00Второй мозг на ИИ-агенте, что соберём за вечер3 минуты
2. 2:53Ставим RUFP, регистрация, приложение, тариф2 минуты
3. 4:34Первый проект, папка и пустое приложение2 минуты
4. 6:17Мозг знает вас, кладу в проект 8 документов про бизнесменьше минуты
5. 7:14Свалка становится базой, из 8 файлов 52 заметки со связями3 минуты
6. 10:36Коннекторы и радар, агент собирает материалы и растит базу4 минуты
7. 14:27Навык одной фразой, радар запускается по команде2 минуты
8. 15:59API и свой бот, Telegram-бот по материалам курса2 минуты
9. 18:19Где ломается, лёгкий тариф, длинная задача, ошибкименьше минуты
10. 18:56Итог, второй мозг на ИИ-агенте и что делать сегодня вечером1 минута

Не открывается плеер? Смотреть на YouTube