5 промптов, которые превратят ИИ в бесплатного личного коуча

Лайф-коуч, или тренер личностного роста, — это специалист, который помогает структурировать мысли, держать фокус на важном, смотреть на задачи в рамках стратегии жизни и анализировать их с разных сторон. В общем, делать то, чему в повседневности мы уделяем крайне мало времени. Опция очень полезная, но довольно дорогостоящая: далеко не все могут позволить себе отдавать за такие разговоры тысячи или даже десятки тысяч рублей в час. 

Но почему коучем может быть только человек? ИИ уже на текущем этапе развития способен выполнять все эти функции. Нужно только его правильно настроить. Как это сделать — на собственном примере рассказывает основатель компании по внедрению ИИ-решений в бизнес AiStrata Аскер Аскеров. Внутри — практические советы и готовые промпты, которые можно копировать и использовать для настройки персонального и, что важно, бесплатного личного коуча. 

Как я выбирал ИИ

У меня богатый опыт рефлексии, работы над собой, над целями, который я скрупулезно фиксировал. Я хотел выстроить исторический трек, по которому я двигался, чтобы затем его проанализировать, собрать ошибки и учесть это в будущем. Все это легко анализировать с помощью искусственного интеллекта, если задавать правильные вопросы. 

К тому же не так давно я узнал про метод спринтов — планирование, при котором жизнь делится на шестинедельные промежутки работы, между которыми есть двухнедельный отдых. И захотел применить его в самоменеджменте.

Так я решил создать лайф-коуча на базе ИИ, который бы обрабатывал гигантский объем информации по моему личному треку для его анализа, прогноза и построения планов. Также коуч должен был работать как трекер, который помогает формировать «дорожную карту», проходить ее, анализировать мой путь, вести журнал прогресса.

Когда я формировал для себя первую версию инструктора, я выбрал Claude, — тогда это была версия Claude 3.0 (сейчас самая свежая — Claude 3.7 Sonnet). На тот момент это был лучший ассистент, который помогал решать аналитические и логические задачи. 

Claude довольно неплохо проанализировал мою накопленную информацию, вытаскивал оттуда необходимые для меня сущности, формировал объекты, и т. д. Причем именно в Claude впервые появились так называемые проекты: инструмент, внутри которого вы, по аналогии с чат-ботами на основе ChatGPT, можете создавать закрытую среду для работы. Принципиальное отличие в том, что все переписки и работы с этим ботом остаются внутри проекта, — не нужно каждый раз создавать новый чат и потом пытаться менеджерить разбросанные по чатам сообщения.

Боты, которые создаются на основе ChatGPT — внутри самой экосистемы ChatGPT либо вне ее через API, — можно сравнить с обычными файлами на компьютере. И все, что вы делаете, остается внутри одного файла. Проекты же можно сравнить с папками. Если в файле я пишу рассказ, то в папке я разворачиваю целые многосерийные сценарии сериала — с фабулой, с героями, и так далее. Каждый объект представляет собой отдельный файл, но все они находятся внутри этой папки. Теперь помножьте все это на возможности искусственного интеллекта, который делает сквозной анализ всего содержимого папки, — получается гораздо более мощный инструмент, чем это возможно в рамках одного файла.

Cегодня проекты появились и в ChatGPT, и с учетом всех других его возможностей я решил перенести своего лайф-коуча на эту платформу. Но для этой статьи я расскажу, как создавал ассистента на базе Claude, — какую логику использовал, какие промпты подбирал. В целом принципы универсальны, и вы сможете создать для себя подобный инструмент, используя любой удобный ИИ — будь то Claude, ChatGPT, Gemini.

Шаг 1: написать системный промпт.

Первым делом при создании ассистента нужно задать для него системный промпт. В Claude это можно сделать в рамках проекта, который вы завели для этой задачи. 

Искусственный интеллект — это просто гигантское, постоянно пополняемое хранилище, которое обрабатывает уже существующую базу знаний и входящую информацию. Чтобы из этого хранилища брать именно то, что нам нужно, и в том виде, в котором нам нужно, необходимо создавать запросы с определенными ограничениями. Для этого есть системный промпт, который управляет работой всего проекта. Есть локальные промпты внутри чата — с их помощью проект выполняет наши задачи. Но действуют они все равно в контексте системного промпта.

Вот так может выглядеть промпт для личного лайф-коуча — его можно корректировать под ваши личные потребности. 

Шаг 2: создать базу знаний.

Далее нужно создать для лайф-коуча базу знаний — эдакую библиотеку. Туда обязательно должны входить такие файлы:

• журнал прогресса;
• методология работы с журналом прогресса;
• методология контроля;
• шаблоны ежедневных, еженедельных и спринтовых (или ежемесячных/квартальных, если не используете спринты) отчетов.

Плюс, я туда регулярно добавляю всякие пособия вроде «как развиваться технологическому предпринимателю», «как достигать целей» — они могут меняться и ротироваться в зависимости от задач и текущего направления развития.

Еще важно добавить в библиотеку информацию о своем бэкграунде — чтобы ИИ знал, с кем имеет дело. Я бы добавил туда два списка того, чего уже получилось достичь в жизни: маленькие победы и большие победы. Также надо прописать в отдельном файле весь карьерный путь, отдельно — образовательный трек. Если вы предприниматель, то обязательно описать весь предпринимательский трек.

В целом можно положить в базу знаний все, что вы считаете важным с точки зрения своих целей. Я бы еще добавил результаты каких-то тестов — но здесь я не буду ничего конкретного рекомендовать, потому что тест тесту рознь. Да и результат теста — это не констатация каких-то фактов, а просто «скриншот» состояния человека на данный момент.

В рамках проекта библиотеку легко реализовать — файлы просто добавляются в базу знаний проекта. С кастомным GPT сложнее: там и база знаний, и сам бот располагаются на сервере — это целый ансамбль разных сервисов, которые составляют решение в виде бота. Так что тут работа с проектом удобнее тем, что ты можешь постоянно редактировать базу знаний, в отличие от работы с кастомным GPT.

К формированию библиотеки нужно подходить структурно — так, как пишут SEO-статьи: с абзацами, заголовками, и т. д. 

• Каждый абзац — на конкретную тему в контексте основной темы текста.
• Заголовок сформулирован по ключевому слову, которое встречается также внутри абзаца или раздела. 
• Одна тема, одна задача, один текст. 

Большая языковая модель — это весьма логичный и линейный инструмент, в работе с которым нужно быть аккуратным. Если вы хотите, чтобы ИИ выдавал хорошие ответы, давайте ему хорошие исходные данные.

Шаг 3: сформулировать цели.

Работа начинается даже не с постановки целей, а с формирования образа того, чего я хочу. Для этого я делаю анализ и избавляюсь от того, что называется «навязанными целями». 

Нужно долго задавать себе вопрос: чего я хочу на самом деле? Не пойду ли я сейчас заниматься ментальным фастфудом, когда начну «достигать»? Главное — понять, к чему именно ты стремишься, что для тебя важно и чего ты, а не другие, хотел всю жизнь. Исходя из этой глобальной цели, стоит провести анализ и сделать ревизию своих навыков, опыта и компетенций — и «скормить» всю эту историю искусственному интеллекту. 

Дальше мы просим ИИ поставить краткосрочные и среднесрочные цели. На мой взгляд, нужно ставить их максимум на пять лет. Что касается перспективы в 10, 15 и более лет — это уже не цели, а образ будущего. Чем дальше мы отходим от сегодня, тем более размытым и повествовательным становится то, что мы называем сейчас целями. А когда мы работаем с ИИ, нужно идти по пути максимального упрощения и конкретики, — с образом отдаленного будущего сделать это сложно.

Добавлю, что к взаимодействию с искусственным интеллектом нужно подходить с позиции критического мышления — и не верить вслепую всему, что он говорит. Он обладает бОльшим объемом знаний, но это не значит, что он знает про вас что-то, чего не знаете вы про себя. Поэтому главное в постановке целей — не обманывать себя (и ИИ) и не имитировать деятельность вместо достижения того, что реально важно.

Шаг 4: идти к ним.

Я прописал для своего лайф-коуча методологию ведения меня к целям — он использует метод спринтов. Напомню, что спринты — это шестинедельные промежутки работы, между которыми есть двухнедельный отдых. Весь год состоит из шести спринтов по шесть недель, из которых первые две недели могут быть подготовительными. Внутри этого периода мы создаем среду, в которой невозможно — либо как минимум тяжело — не достичь цели. Мы все подчиняем этому: инструменты, помещения, людей, с которыми общаемся. Степень жесткости этих действий зависит от степени запущенности, хаоса в жизни. 

Как организуются спринты с помощью ИИ 

• Я прошу его сделать декомпозицию целей с пятилетних до года. Потом беру первый год и прошу расписать цели внутри него по шести спринтам. Если вы живете по поточному планированию, то можно попросить сделать ежеквартальные, потом ежемесячные цели, и так далее. 
• Дальше, исходя из своей месячной либо спринтовой цели, планируем недельные цели. И уже из недельных целей вытекают ежедневные задачи, которые ставит ИИ. Как я уже говорил, очень важно максимально упрощать эти схемы, иначе вы просто запутаетесь в целях и задачах.

После прохождения трех-четырех спринтов я полностью перестроил свой образ жизни: как проходит мой день, утренние ритуалы, вечерние ритуалы и т. п. Все подчинено достижению целей. Но обязательно нужно планировать и отдых — это такая же важная задача, как работа. 

Я живу по принципу «помодоро»: час работаю, 20 минут отдыхаю. И внутри часа тоже есть промежутки, где я по пять минут отдыхаю. Кроме того, у меня есть три рабочих блока для выполнения разного типа задач. 

• Утром с 7 до 9 часов — задачи по анализу планов и проверке их релевантности целям. 
• С 9:30 до 13 — аналитические задачи, подготовка документов.
• С 13 до 14  — отдых. 
• С 14 до 17 включительно у меня окно коммуникаций — в это время проходят коллы и планерки. 
• Вечером я иду на тренировку, а в 20 часов подвожу итоги дня.

Самое сложное тут — держать фокус. Этому помогают отчеты о результатах и постоянная сверка текущих задач с целями. У меня каждое утро с 7 до 9 часов — как раз время для планирования и синхронизации с целями. Потом весь день я на автомате работаю по своим задачам, не задумываясь, относятся они к целям или нет, — потому что эту работу уже сделал утром. Вечером — подвожу итог. Все, я постоянно в контексте своих целей. 

Кроме того, в конце недели я провожу недельный анализ, в конце месяца — ежемесячный.

Шаг 5: отчитаться перед собой.

Я делаю дневные анализы, потом собираю все ежедневные отчеты, делаю недельный анализ, собираю все эти отчеты, делаю месячный анализ. Я фиксирую результаты в журнале прогресса — и рекомендую на начальном этапе все делать скрупулезно. Потом вы уже сами поймете по процессу, где можно упростить, где есть что-то избыточное и что можно убрать.

У меня есть промпты на все эти задачи. Поделюсь примерами. 

Во всем этом процессе важно сохранять честность с собой. Эти отчеты — для вас. Вы ведь не заполняете дневник для учителя, вы хотите куда-то прийти со своей жизнью? Тогда отвечайте максимально искренне: продвигает ли эта задача вас по направлению к цели? Если нет, лучше выкинуть ее. Лучше оставить одну задачу на день или на неделю, но ту, которая будет вести к нужным результатам. Поэтому не полагайтесь слишком на ИИ, прислушивайтесь в первую очередь к себе.

Шаг 6: оценить результаты.

Для каждой задачи и цели есть свои специфические показатели выполнения. Где-то они качественные, где-то — количественные.

Если речь идет о качественном показателе, я предварительно объясняю ИИ, как я это оцениваю: допустим, по десятибалльной шкале, где 0 значит вот это, а 10 — то. И прописываю, какие варианты могут быть в этом диапазоне. Могу задать промпт «пожалуйста, предложи свою градацию вариантов» и потом скорректировать результат по своим критериям. 

Если мы говорим о количественных показателях, то, как правило, они известны заранее. Допустим, мне нужно сделать 10 продаж за месяц — мы просто просим ИИ отслеживать прогресс в достижении этой цели.

В итоге для каждой цели нужно подготовить методологию оценки результатов, которую мы предоставим нейросети. Можно даже загрузить формат отчета, который для вас комфортен. Я люблю визуализацию в виде шкал. Есть еще mermaid-диаграммы — это такой формат проектирования схем. Можно попросить ИИ отрисовать в mermaid-формате схему продвижения к цели. Либо в другом виде, который вам удобнее, — обычно нейросети умеют визуализировать шкалы достижения целей, исходя из той методологии, которая в них заложена. 

Я обычно прошу ИИ самостоятельно предложить тот формат, который лучше всего подходит под данные. Но если у меня есть готовый отчет, я его прикрепляю как пример. 

Вывод: как это повлияло на мою жизнь

Своей жизнью управляем мы сами — не планы, не искусственный интеллект. Поэтому нужно подходить к ИИ и его возможностям с критической точки зрения. Иначе можно застрять на выполнении миллиона разных задач, которые вообще не приближают вас к желаемому образу будущего.

Я переживал период, когда мне нужно было сделать прорыв в работе — выйти из оков хаоса, лени, бессистемности. Для формирования дисциплины я и создал ИИ-ассистента и заложил в его основу метод спринтов. Сегодня я прихожу к выводу, что спринты начинают мне мешать, потому что у меня очень много потоковых процессных задач каждый день. У меня есть сильная команда разработчиков, которыми надо руководить. Есть огромное количество выступлений, образовательных продуктов — все это требует поточного контроля, ежедневной работы. Так что я адаптирую возможности своего ИИ-коуча, чтобы они соответствовали новым типам задач.

Люди часто обращаются ко мне и спрашивают совета, как начать самоменеджмент. С этими запросами почти всегда большая проблема: люди думают, что сейчас применят волшебный инструмент на основе ИИ и у них все случится. Но главный стоп-фактор перед любыми целями — это то, что мы часто сами не позволяем каким-то вещам происходить в силу убеждений и внутренних ограничений. И пока мы не проработаем это, никакой инструмент не поможет.