ИИ в работе.
От первой задачи к системе.

Модель данных: что хранить и как связать

Память проекта: как сохранить контекст

Репозиторий контекста, правила и передача работы между сессиями

Модели и стоимость: как выбрать инструмент

Выбор модели, делегирование и проверяемая экономия без гонки названий

MVP: от замысла до первой версии

Как довести изменение от сценария до приёмки на примере реестра

GM-сканер: распознавание и проверка кодов

Эталоны, версии, камера и воспроизводимый поиск ошибки

Сайт: от идеи до публикации

Кейс Kimi → Codex: как пересобрать сайт из накопленных решений

Исследования: от вопроса к проверенным выводам

Как превращать разрозненные предложения и источники в проверяемое решение

Личный бренд: контент и площадки

Как вести одну тему через площадки, сохраняя голос, пользу и проверяемый ритм

Автоматизация: повторяемые задачи

Расписание, состояния, защита от дублей и восстановление после сбоя

Файлы: документы, таблицы и презентации

Как инвентаризировать материалы, сохранить исходники и передавать результат без потерь

Внедрение ИИ в работу команды

Первый пилот, обучение на задачах и решение о масштабировании