Как работать с ИИ-агентом

Весь остальной документ молча предполагает, что у тебя уже открыто и отвечает приложение Codex. Это единственный шаг, который я не сделаю за тебя из другого города — поэтому распишу руками, один раз, до всего остального. Ты на Windows, программу для работы с ИИ-агентом раньше не ставил — значит, идём совсем с нуля, по шагам. Ничего страшного, честно.

Что нужно. Твой компьютер, аккаунт ChatGPT (тот, по которому идёт подписка — отдельно платить не надо, «ключ API» не нужен) и минут десять. И сразу сниму главный страх: это не программирование. Ты поставишь одно приложение мышкой и дальше будешь говорить с агентом по-русски. Код писать не придётся — и уж тем более не придётся открывать никакой терминал, это всё приложение берёт на себя.

1. Поставь приложение

   Всё, что нужно, — одна программа: приложение ChatGPT с режимом Codex внутри. Открой Microsoft Store, в поиске набери ChatGPT и нажми «Установить». Через минуту-другую — открывай.

   Самая частая путаница первого дня

   Ищешь в Store «Codex» и не находишь? Приложение официально называется ChatGPT — Codex это режим внутри него, а не отдельная программа.

2. Войди

   Открой приложение — увидишь экран «Войти в ChatGPT». Жми «Продолжите, чтобы войти» и авторизуйся тем же аккаунтом, что и подписка. После входа перед тобой — главный экран: слева список задач, справа большое поле «Спросите что угодно». Это и есть твой рабочий стол с агентом.

3. Привяжи папку и напиши первую задачу

   Прямо над полем ввода — кнопка «Выбрать проект». Нажми её → «+ Новый проект» → «Использовать существующую папку» — и укажи любую папку на компьютере, хоть Рабочий стол. Запомни этот трюк, дальше будешь повторять его ещё не раз. Теперь набери в поле ввода:

   Codex — первая задача

   Покажи, какие файлы лежат в этой папке.

   Вот момент, ради которого весь этот модуль. ChatGPT в браузере так не смог бы — твою папку он не видит. А агент сейчас реально в неё заглянет и перечислит, что внутри. Увидел список своих же файлов — связь есть, руки работают. Считай, рукопожатие состоялось. С этой секунды ты не «пишешь боту» — ты работаешь с агентом. Дальше — модуль 1: там разберёмся, что это за зверь, и ты соберёшь себе первого напарника.

ChatGPT, с которым ты уже имел дело, — это диалог в коробке. Ты пишешь, он отвечает текстом, и на этом всё: он не видит твой компьютер, не может открыть файл, ничего не может установить или запустить. Всё, что он умеет, — сгенерировать текст в ответ на твой текст.

Агент — другое животное. Внутри та же языковая модель, но вокруг неё обвязка из инструментов: он может прочитать файл на твоём диске, отредактировать его, выполнить команду в терминале, открыть сайт, поставить библиотеку, запустить твою программу и посмотреть, что она вывела — а увидев ошибку, сам её исправить и попробовать снова.

Ключевая идея — цикл

Агент не отвечает один раз и не замолкает. Он смотрит на задачу → делает шаг → смотрит на результат этого шага (текст ошибки, содержимое файла, вывод команды) → решает, что делать дальше. Это уже не разговор — это работа, которую кто-то выполняет у тебя на глазах.

Почему ставки выше в обе стороны

Хороший агент экономит тебе часы — реально построит рабочий кусок твоей платформы, пока ты пьёшь чай. Плохо направленный агент с той же лёгкостью удалит не тот файл, потратит твои деньги на ненужный вызов или разошлёт то, что разослать не стоило. Всё, что дальше в этом документе, — про то, как получить первое и не словить второе.

Собери первого напарника — учителя

Теперь ты знаешь, что агент — это модель плюс руки. Остался главный приём, на котором держится вся моя работа: агенту можно выдать роль. Не «универсальный помощник по всему на свете», а конкретная должность с конкретными обязанностями. И первым в твоей команде будет не строитель — им ты обзаведёшься в модуле 9, — а учитель: он поведёт тебя по этой методичке и будет проверять, что ты реально понял, а не просто кивнул.

Делается за пять минут, всё мышкой. Заведи в Проводнике папку уроки и сохрани в неё эту страницу (Ctrl+S прямо в браузере). Открой приложение → «Новая задача» → «Выбрать проект» → «+ Новый проект» → «Использовать существующую папку» — и укажи уроки. Тот же трюк, что в модуле 0, только папка теперь целевая; «Новая задача» нужна лишь потому, что экран уже занят прошлым разговором — в модуле 0 он был свежим сам по себе. Дальше первое поручение агенту: «создай файл AGENTS.md вот с таким текстом» — и вставь следом текст из блока ниже. Файл руками делать не надо — у агента же есть руки, пусть отрабатывает:

Ты — мой учитель по методичке «Матчасть» (она лежит в этой же папке).
Я прохожу её впервые, веди меня по модулям по порядку.
В конце каждого модуля:
— попроси пересказать главное своими словами;
— задай вопрос из блока «Проверь себя»;
— не переходи дальше, пока я не отвечу сам.
Если отвечаю мимо — не выдавай ответ сразу, наведи вопросом.
Раз в пару модулей возвращайся к старому вопросу — проверь, не забыл ли я.

Что такое AGENTS.md — разберём в модуле 2, пока хватит одного: агент читает этот файл перед началом каждой новой задачи и принимает написанное за инструкцию. Перезапускать ничего не надо — просто открой в этом же проекте «Новую задачу», и перед тобой уже не безымянный агент, а твой учитель. Первым делом попроси: «вытащи из сохранённой страницы текст модулей в файл matchast.md и дальше работай по нему» — чтобы он не продирался каждый раз сквозь разметку. А потом: «модуль 1 я уже прошёл сам — проверь меня по нему и веди дальше со второго». Всё — теперь ты проходишь курс не в одиночку, а в паре: он спрашивает, ты отвечаешь, и мимо непонятого он тебя не пропустит. Блоки «Проверь себя» в конце модулей — это как раз его реплики. Личный репетитор за ноль рублей. У меня в школе такого не было.

Где агент работает

Codex по умолчанию работает у тебя на компьютере: файлы проекта, терминал, установленные программы — всё локальное, всё в твоей папке. Но «думает» он не локально: каждый твой запрос улетает в облако, к серверам OpenAI, там модель генерирует ответ, и результат прилетает обратно как команда «прочитать файл X» или «выполнить команду Y», которую агент уже выполняет у тебя на машине. Наружу уходит не весь диск целиком, а только то, что реально нужно для ответа: текст файла, который ты попросил открыть, вывод команды.

Когда понадобится сервер

Пока Codex работает у тебя на компьютере, он работает, только когда компьютер включён и агент запущен. Закрыл ноутбук — бот замолчал, никаких напоминаний до следующего запуска. Для разовых задач (собрать код, разобрать баг, написать скрипт) это не проблема. Но твоя платформа должна слать напоминания весь год, в том числе когда ты спишь или сидишь на паре — значит, рано или поздно код должен переехать на сервер: отдельную машину, которая включена всегда, а не только когда ты за ноутбуком.

Сейчас сервер тебе не нужен. Начни локально — это правильный порядок: сначала разберись, что вообще строишь, потом переезжай на инфраструктуру. Как заслужить сервер — в модуле 9.

Файл настроек — инструкция для агента

У Codex есть файл в папке проекта (обычно называется AGENTS.md) — буквально «инструкция для агента, только для этого проекта»: что за проект, на чём написан, что категорически нельзя трогать, какие есть команды для проверки. Агент читает его перед началом каждой задачи. Ты этим уже пользовался — учитель из модуля 1 живёт ровно в таком файле. Смысл тот же: не уговаривать агента заново каждый раз, а написать один раз и забыть. По сути это то же самое, что мой файл настроек для Claude Code, только он у меня прямо сейчас формирует эту методичку. Подробнее — в модуле 5: это вопрос памяти, а не конфигов.

Да, эту самую методичку мой агент собирает по такому же файлу — ты сейчас читаешь его работу.

Усилие и модель

У приложения есть настройка «сколько думать» перед действием (усилие) и выбор модели — живут они под полем ввода, справа: там написано что-то вроде «5.5 Высокий». Нажми на эту надпись — откроется меню из трёх строк: Модель, Усилие, Скорость. Больше усилия — агент дольше размышляет, реже ошибается на сложных задачах, но медленнее. Меньше усилия — быстро и достаточно для простой механической правки, но не стоит просить на минимальном усилии придумать архитектуру всей платформы. Правило простое: не гоняй сложную задачу на минимуме «чтобы было быстрее» — потеряешь больше времени на переделку; не гоняй тривиальную задачу на максимуме — просто будешь ждать без причины. Дефолтные настройки достаточно хороши, чтобы не трогать их первую неделю.

Одно точное число, не вилка

«Сделай 3 карточки с напоминаниями», не «сделай несколько». Вилка не даёт ни агенту, ни тебе понять, когда задача реально выполнена. «Сделай что-нибудь» для агента — как «встань куда-нибудь» для тиммейта: выполнить можно, предсказать — нет.

Говори, откуда брать данные

«Собери банк заданий по математике» без указания источника — приглашение придумать задания. «Возьми задания с открытого банка ФИПИ» — конкретная, проверяемая задача. Почему это критично именно для заданий ЕГЭ — в модуле 8.

Для крупных решений — сначала все вопросы, потом один ответ

Если просишь спроектировать архитектуру всей платформы, пусть агент сначала задаст все уточняющие вопросы одним блоком, а не выдаёт план по кусочкам, переделывая после каждой твоей реплики. Так и попроси: «прежде чем предлагать план, задай все вопросы, которые тебе нужны».

Не надейся, что он помнит редкую процедуру

Если что-то делаешь раз в месяц (например, разворачиваешь код на сервере), не жди, что агент сам вспомнит все шаги — распиши их один раз в файле (см. модуль 5) и указывай на него.

Рабочий цикл с агентом — всегда четыре шага. План: перед тем как начать, пусть агент скажет, что собирается делать. Делай: по плану, без самодеятельности. Проверяй: не верь на слово «готово» — попроси показать результат, открыть файл, запустить бота, показать вывод. Запомни: важное решение или грабля должны попасть в файл, а не остаться только в разговоре — об этом весь модуль 5.

Главный вопрос — не «доверяю ли я», а «можно ли это отменить»

Риск задачи определяется не тем, насколько ты доверяешь агенту, а тем, насколько легко откатить то, что он собирается сделать.

Кнопки под полем ввода

В приложении это не абстракция, а две реальные кнопки прямо под строкой, куда пишешь сообщение. Левая — режим доступа, и в ней три варианта, дословно.

«Запрашивать разрешение» — дефолт и самый безопасный: агент читает и правит файлы в твоей папке сам, но спросит, если полезет в интернет или попробует выйти за её пределы. Это «свободно» и «с оглядкой» из риск-гейджа выше, склеенные в один переключатель.

«Подтверждать автоматически» — агент почти всегда одобряет себе доступ сам, спрашивает только на действительно рискованных вещах. Это уже шаг в сторону «только с тобой»: рискованнее дефолта, но ещё не «полный доступ» — включай, когда уже доверяешь агенту на этом проекте.

«Полный доступ» — агент может отредактировать любой файл на компьютере и лезть в сеть без единого вопроса. Это и есть «только с тобой», вывернутое наизнанку — не включай, пока не понимаешь точно зачем.

И важная оговорка: список ниже — это не то, что технически блокирует приложение, а то, что ты сам всегда требуешь от агента вслух, даже в безопасном режиме. «Запрашивать разрешение» защищает от выхода за пределы папки, но не от глупости внутри неё — секреты и удаление остаются на твоей ответственности.

Git — то, что делает «обратимо» реальностью

Весь риск-гейдж выше держится на одном вопросе: можно ли откатить? Для кода ответ почти всегда «да» — если пользуешься git. Это бесплатный стандартный инструмент версионирования: после каждого рабочего шага делаешь коммит («сохранил состояние как есть»), и если следующая правка агента всё сломала — одна команда откатывает файлы к последнему рабочему коммиту. Без git «попробовать и посмотреть» — риск потерять рабочую версию навсегда; с git — это просто эксперимент. По закону подлости не тот файл, который агент удалит, всегда оказывается ровно тем, что был нужен. Попроси агента коммитить после каждого значимого шага, а не только в конце дня — по сути то же, что живая заметка в модуле 5, только для кода. Приложение само показывает, что изменилось, в отдельной панели — можно посмотреть правки и откатить их, не разбираясь в git-командах руками.

коммит — это твой сейв перед боссом: сломал — вернулся к сейву, а не переигрываешь всё с начала

Ошибка — это стоп-сигнал, не повод тихо чинить

Если агент подозревает, что случайно что-то сломал, — правильная реакция: остановиться и сразу сказать, что произошло, а не молча всё исправить и сделать вид, что ничего не было. Требуй этого прямо, текстом, в самом начале: «если что-то пойдёт не так — сразу останавливайся и говори мне, что именно».

Агент ходит кругами — когда жать стоп сам

Отдельный случай: агент второй раз подряд «чинит» одно и то же место, а оно не чинится. Третью попытку можно не запускать — она будет как первые две: за ней тянется весь груз неудачных заходов, а агент внутри неё смотрит на задачу под одним-единственным углом. Два выхода. Мягкий: «стоп, этот подход отложи и предложи два принципиально других». Жёсткий: начать «Новую задачу» и поставить её заново, со свежим вводом (шаблон — в шпаргалке). Новая задача не знает, что «мы уже полчаса мучаемся», — и в этом её сила.

Новая задача ничего не помнит

Начал новую задачу с агентом — он не в курсе ни одной твоей вчерашней договорённости, если ты сам не подгрузил ему контекст. Это не баг, так по умолчанию работает большинство агентов, включая Codex. Значит, историю проекта нужно хранить не в переписке, а рядом с проектом — в файле.

Живая заметка о проекте

Заведи в папке проекта простой файл (хоть notes.md) с текущим состоянием: что готово, что в процессе, какие решения приняты и почему. Обновляй его сразу, как только что-то важное изменилось — не «как-нибудь потом», иначе он устареет за неделю, и следующая задача будет строиться на неверной картине. Раздели содержимое по типам: хронология событий — отдельно, факты о проекте — отдельно, заметки про то, как работать с самим агентом, — отдельно. Смешаешь всё — получится свалка, в которой ничего не найти.

Задача не резиновая

Обратная сторона той же медали. У задачи с агентом есть рабочая память — контекст: всё, что вы друг другу написали, и всё, что он прочитал по ходу дела. Она конечна. Когда долгая задача подбирается к её краю, агент начинает «уставать»: забывает, о чём договаривались в начале, повторяется, путает решённое с нерешённым. Это не поломка — память кончилась, и старое вытесняется новым.

Лечится просто: длинную работу режь на части. Закончил кусок — попроси агента записать состояние в живую заметку и начни «Новую задачу» со свежим вводом (шаблон — ниже в этом модуле). Звучит как потеря, на деле наоборот: свежая задача с хорошей заметкой работает лучше уставшей, у которой в памяти месиво.

Инструмент: Obsidian

Всё, что описано выше — живая заметка, распределённая память, журнал уроков (см. ниже) — я лично веду в Obsidian. Бесплатная программа для заметок на markdown, всё хранится локально у тебя на диске, не в чужом облаке. И это не запертая система со своим форматом — это просто папка с обычными .md-файлами. Поэтому она отлично дружит с агентом: Codex читает и пишет в них точно так же, как в любые другие файлы — никакая специальная интеграция не нужна, просто укажи ему путь к папке.

Что она даёт сверх голого текстового файла — wikilinks. Пишешь [[Название заметки]], и Obsidian сама связывает заметки друг с другом, рисует граф связей между ними. Через месяц у тебя не куча разрозненных файлов, а видимая карта того, что ты знаешь о своём проекте — и что с чем связано.

Не пытайся с нуля повторить мою систему — у меня десяток агентов и правил под них, это перебор для одного человека с одним проектом. На старте хватит трёх файлов в одной папке: текущее состояние (что сделано, что в процессе — обновляешь по ходу), журнал решений (что решил и почему, коротко), журнал уроков (тот самый, из следующего пункта). Дальше структура сама подскажет, что добавить, по мере роста проекта.

Хороший ввод для новой задачи

Когда начинаешь новую задачу и нужно быстро ввести агента в курс дела, хороший текст содержит пять вещей:

1. кто ты и в какой роли сейчас работаешь;
2. факты — с явной пометкой, чему доверять, а что перепроверить;
3. конкретный следующий шаг — не «сделай X», а «сделай X, вот источник, вот как проверить»;
4. явные границы — что нельзя трогать;
5. с чего начать в первую очередь.

Голая ссылка на файл без пояснения не работает — новая задача не обязана догадываться, что это и зачем.

Самообучение: агент помнит не только факты, но и уроки о себе

Вот тонкость, которую легко упустить, и именно её я сам чуть не упустил, когда собирал для тебя этот документ. Есть два совершенно разных типа памяти: память о проекте (что сделано, какие решения приняты) — это одно; память о самом процессе работы агента (что было медленно, что пришлось повторять руками несколько раз, что сработало на удивление хорошо) — совсем другое, и она не менее ценна.

Держи их порознь. Свалишь оба вида в один файл — получится каша, в которой ничего не найти.

Новая задача — существо вежливое, но с полной амнезией: помнит ровно то, что записано в файл, и ни байтом больше.

Если после сложной задачи агент просто говорит «было сложно, в следующий раз буду внимательнее» — это ничего не стоит. Сказано в разговоре — забудется на следующей сессии, и агент наступит на те же грабли снова. Работает только одно: записать урок в файл, который агент реально прочитает в следующий раз.

Формат простой, ничего сложного не нужно:

[12.07] бот падал при пустом ответе от API погоды
→ добавить проверку на пустой ответ перед парсингом
статус: ✅ поправлено

Если одна и та же проблема всплывает третий раз подряд — верный сигнал: пора превратить временную заметку в постоянное правило, то есть дописать строчку прямо в AGENTS.md, а не полагаться, что агент «как-нибудь сам запомнит».

И заметь: AGENTS.md — это не только правила проекта, это характер роли. Твой учитель из модуля 1 устроен ровно так: папка, инструкция «кто ты и как себя ведёшь», память. Поменяй инструкцию — получишь другого агента. В модуле 6 увидишь, как из этого собирается целая команда.

Строго говоря, у тебя уже не один агент: учитель из модуля 1 — отдельная роль в отдельной папке. Дальше — больше: появится агент, который строит платформу (Codex за ноутбуком), и сама платформа — бот, который потом работает самостоятельно, независимо от тебя. Добавь сюда, например, отдельного «сторожа», проверяющего, что бот жив, — и вот уже полноценная система из нескольких действующих лиц.

Антипаттерн — ты в роли передатчика

Самый простой, но самый утомительный способ: самому таскать информацию между агентами — спросил у одного, скопировал ответ, вставил другому. Работает первое время, разваливается, когда агентов становится больше одного-двух. По сути ты — живая копипаста между тиммейтами.

Паттерн — общий файл вместо тебя

Правильно — завести общий файл, условно «доску задач», куда один агент оставляет запись «нужно сделать вот это», а другой сам читает её в начале своей сессии и забирает в работу. Никто не лезет напрямую в чужую зону — только оставляет заметку в нейтральном месте.

№17 · кому: агент-бот · статус: ⏳
Добавить в /list сортировку по предмету — просил на созвоне 12.07

Специализация лучше «одного агента на всё»

Агент с узко описанной задачей («ты только следишь за здоровьем бота и шлёшь мне алерт, если он молчит больше 5 минут») ведёт себя предсказуемее, чем один большой агент, которому поручили сразу всё. Чем уже роль — тем проще доверить ей самостоятельность именно в её зоне.

Твоя команда на этот курс

Это не справочник «на когда-нибудь». Команду ты собираешь прямо по ходу методички — по одной роли за раз, каждую в тот момент, когда она реально нужна:

по одной роли за раз — команда, а не зоопарк из пяти агентов в первый день

Пароль или токен никогда не идёт в чат

Ни текстом, ни скриншотом, ни фото экрана. Скриншот с видимым токеном в панели телеграм-бота — такая же утечка, как если написать его текстом: переписка сохраняется, и всё, что в ней было, теоретически может утечь вместе с ней.

Как передавать секрет правильно

Агент называет точное имя переменной и куда её вписать — например, файл .env, строка TELEGRAM_TOKEN=. Сам токен ты берёшь напрямую из источника (в телеграме — у @BotFather) и вписываешь сам, минуя разговор с агентом. Агент работает с именем переменной, значения не видит вообще.

значение идёт из источника прямо в файл — минуя разговор с агентом

Если всё же утекло

Единственное, что реально помогает, — заменить токен у источника (у @BotFather новый выпускается за секунду). Удалить сообщение из истории чата недостаточно — секрет мог уже сохраниться в нескольких местах одновременно.

@BotFather выдаёт новый токен за секунду — пожалуй, самая быстрая починка во всей этой методичке.

Деньги — подписка это не то же самое, что API

Собирать код через Codex — в рамках подписки, без отдельной платы за каждый вызов. Но это не «сколько угодно» без края: у подписки есть лимит использования (окна запросов, дальше — кредиты), и при активной работе его вполне можно упереть. А если сам бот, уже работая, будет на лету звать какую-то ИИ-модель («объясни, почему я ошибся») — это отдельный платный вызов — платишь за каждый такой раз. Суммы небольшие — от долей рубля до нескольких рублей за вызов, смотря по модели и объёму, — но это уже не «бесплатно», а осознанный выбор архитектуры. В модуле 9 — какие части платформы вообще не нуждаются в ИИ в момент работы, а какие могут его звать по делу.

• Уверенный тон — не гарантия правды. Особенно там, где называется точное число, ссылка или ответ на задачу. Самый уверенный тон у агента обычно включается ровно там, где стоило засомневаться.
• Может выдумать ссылку даже на свою же прошлую работу. Если это важно — попроси открыть источник и процитировать, а не «вспомнить».
• Склонен соглашаться. Модель по природе старается быть полезной, а не спорить. Прямо проси возражать, если видит риск — даже после того, как ты вроде бы уже согласился.
• «У меня устаревшие данные» — не финальный ответ, если у агента есть доступ в интернет: пусть проверит, а не разводит руками. Многие агенты умеют по запросу открыть свежую документацию инструмента или библиотеки — прямо попроси «проверь актуальную документацию», не жди, пока он вспомнит сам.
• Тесты и красивый на вид код — не гарантия, что штука реально работает как задумано, особенно если дело касается интерфейса или реакции на сбой. Финальная проверка — посмотреть своими глазами, как оно ведёт себя по-настоящему.

Всё, что до сих пор, — про агента в терминале: даже учитель из модуля 1 живёт там же. Но было бы странно строить платформу для подготовки к ЕГЭ и промолчать: ИИ помогает готовиться и напрямую — уже сегодня, без единой строчки кода и без терминала. Два инструмента, которые я бы на твоём месте включил в учёбу сразу, — оба бесплатные:

Да, NotebookLM может пересказать твой конспект по обществознанию как подкаст на два голоса. Будущее оказалось странным, но местами полезным.

Заметь, чем NotebookLM принципиально отличается от «просто спросить у ChatGPT»: он отвечает по твоим источникам и цитирует их — та самая привычка из модуля 8, «процитируй, а не вспомни», только встроенная в инструмент. А Study Mode — это модуль 3 наизнанку: там ты учился ставить задачу агенту, здесь хороший агент ставит вопросы тебе.

Телеграм-бот, который сам напоминает тебе позаниматься, находит настоящие задания по трём твоим предметам и ведёт статистику твоих попыток. Ты строишь его сам, с Codex в качестве рук. Ниже — путь от пустой папки до рабочего прототипа, этап за этапом. Не обязательно спешить — это проект на месяцы, а не на выходные.

Проигранный матч забываешь за минуту. Год, слитый перед ЕГЭ, запомнится надолго. Уж поверь.

Ты — строитель моей платформы для подготовки к ЕГЭ:
телеграм-бот с напоминаниями, банком заданий и статистикой,
три предмета: [впиши свои].
Правила:
— сначала план, потом делай, потом покажи, как проверить;
— коммить после каждого рабочего шага;
— задания и ответы — только из ФИПИ, ничего не придумывай;
— секреты в чат не проси и не показывай — только имена переменных;
— сломал или сомневаешься — стоп и скажи мне.
Веди журнал уроков в journal.md.

Когда задача большая, её можно разбить на независимые куски и раздать под-агентам параллельно, а потом свести воедино. Работает так не везде — но сам принцип держи в голове: не всё обязательно делать одним агентом по очереди.

Мир шире Codex

Всё, чему учит эта методичка, — не про Codex. У каждой большой модели есть свой агент: у OpenAI — Codex, у Anthropic — Claude Code (мой основной), у Google — Gemini CLI. Различия — в деталях интерфейса; роли, память, «не верь на слово», секреты и «никогда без твоего „да“» переносятся один в один. Выучил принципы — сменишь инструмент за вечер.

И мета-навык напоследок: инструменты здесь меняются каждый месяц, следить за ними руками — отдельная работа. Не надо. Раз в месяц спрашивай у своего же агента: «что нового появилось в мире ИИ-агентов и инструментов для учёбы? проверь в интернете, не по памяти». Пусть за новинками следит тот, кто в них живёт.

Научившись строить бота для ЕГЭ, ты автоматизируешь полжизни. И это не фигура речи.