Скачать AI Builders [Дмитрий Зборовский]

[Silen]

Складчина: AI Builders [Дмитрий Зборовский]



Спринт, где участники автоматизируют сложные процессы и задачи с AI. Кратно растят личную эффективность, скорость команд и производительность компаний. Всё через личный опыт Дмитрия из его практики в роли ML Director в DoorDash.

Кому подходит спринт:

Маркетологам и продактам
Фаундерам и руководителям
Аналитикам и консультантам
С чем приходят на спринт:

Тону в рутине:

Рутинные задачи делаю руками, автоматизировать некогда
Собираю данные из десятка источников вручную
Хочу отдать рутину агентам, но не знаю, с чего начать
Пробовал AI, выходит демо, а не рабочий инструмент
Нет времени разбираться в новых инструментах
Не получается внедрить AI:

Слышу про агентов и MCP, но не понимаю, как собрать своё
Использую ChatGPT в браузере как игрушку
Не знаю, какие задачи реально отдать AI
Хочу пайплайн, а не набор разрозненных лайфхаков
Боюсь отстать от AI-native коллег и рынка
Остановился в росте:

Зависю от разработчиков под каждую мелочь
Чувствую, что мои навыки устаревают
Хочу навыки, которые ценят в бигтехе
Хочу собирать продукты и прототипы сам
Боюсь, что AI заменит, а не усилит
3 Live-встречи и 6 практических кейсов:

Путь от личной AI-среды до автономных агентов и рабочих продуктов.
Каждый модуль построен вокруг конкретного результата, который можно сразу применять в работе.
Программа:

1. Kickoff. AI Playbook и лучшие AI-практики из международного Big Tech (Live · Zoom):

Карта AI-рынка и главные сдвиги, которые влияют на работу уже сейчас
Логика спринта: от личной AI-среды к автономным агентам и рабочим продуктам
Подготовка аккаунтов, доступов и безопасного рабочего контура
Результат: Вы понимаете траекторию обучения, выбираете личный кейс и готовы собирать рабочую AI-систему с первого кейса

2. Создаём Second Brain в Cursor / Codex для себя и команды (Кейс + гайд):

Структура базы знаний: проекты, заметки, контекст, правила и шаблоны
Подключение ключевых MCP-серверов и внешних источников данных
Практические сценарии: research, планирование, контент и рабочие документы
Результат: У вас работает Second Brain в Cursor / Codex: он знает ваш контекст, подключается к нужным инструментам и помогает выполнять реальные задачи

3. Создаём Personal Chief of Staff в Claude Code (Кейс + гайд):

Обзор агентских команд и рабочих практик из индустрии
Настройка среды Claude Code: контекст, команды, инструменты и permissions
Сборка Chief of Staff для планирования, research, контента и регулярных брифингов
Результат: Ваш Chief of Staff принимает задачу, собирает контекст, предлагает план действий и готовит результат в заданном формате

4. n8n Launchpad: запускаем работающие AI-продукты без разработки (Кейс + гайд):

Кейсы автоматизации и быстрого прототипирования из стартапов и бигтеха
Архитектура workflow: триггер, данные, модель, проверка человеком и доставка результата
Сборка пайплайна обратной связи с интерфейсом через Telegram
Результат: У вас есть работающий AI-пайплайн в n8n, который можно быстро адаптировать под продуктовый или внутренний кейс

5. Live Q&A: разбираем ваши кейсы и практику AI в компаниях (Live · Zoom):

Разбор Second Brain, Chief of Staff и n8n-пайплайнов участников
Ответы на вопросы по настройке, качеству результата и безопасности
Внедряем реальные сценарии применения AI из бигтех-компаний в Европе и США в вашу работу
Результат: Вы устраняете блокеры, улучшаете собранные системы и уходите с понятным планом применения в своей работе

6. Создаём автономного AI-агента Health OS в Telegram (Кейс + гайд):

Развёртывание OpenClaw и подключение агента к Telegram
Настройка личного контекста: цели, привычки, режим, тренировки и регулярные check-in
Автономные сценарии, напоминания, недельные сводки и границы безопасности
Результат: У вас есть Health OS, личный Telegram-агент, который помогает отслеживать привычки и самочувствие, формирует сводки и предлагает следующие шаги. Это не медицинский инструмент

7. Создаём автономного бота под ваш кейс с Hermes (Кейс + гайд):

Hermes, OpenClaw и другие агентские фреймворки: различия и критерии выбора
Инструменты, память, расписания, permissions и guardrails автономного агента
Кейс на выбор: управление контентом, личные операции или собственный рабочий процесс
Результат: У вас работает автономный Hermes-бот в Telegram, настроенный под конкретный личный или рабочий сценарий

8. AI Storytelling Lab: создаём презентации и рабочие визуалы (Кейс + гайд):

Какие AI-инструменты использовать для презентаций, дизайна и документов в компании
Подходы из индустрии и публичный опыт Anthropic и OpenAI в интерактивной подаче идей
От брифа и narrative до визуальной системы, прототипа и финальной подачи
Результат: Вы создаёте убедительную AI-презентацию для реального рабочего кейса и получаете повторяемый workflow для следующих материалов

9. Final Live: AI Economics & Industry Radar (Live · Zoom):

Когда выбирать API, open source, облако или локальный запуск: стоимость, скорость, качество и риски
Практический decision framework для выбора моделей и архитектуры внутри компании
Личная информационная среда: рассылки, авторы, исследователи и ритуал обновления знаний
Кураторская подборка публичных источников и ключевых голосов OpenAI, Meta Superintelligence Labs и AI-индустрии
Результат: У вас есть рамка для экономических и технологических решений, персональный industry radar и понятный план развития после спринта

10. Платный бонус · записанные кейсы:

AI Chatbots & RAG: два самостоятельных практических кейса:

Кейс 1: создаём AI-чатбота для выбранного рабочего или личного сценария
Кейс 2: отдельно создаём RAG-чатбота на собственной базе знаний
Фундамент RAG-систем: данные, retrieval, оценка качества, стоимость и типовые ошибки
Обзор NotebookLM, Deep Research и других инструментов для исследования и работы со знаниями
Результат: Два рабочих прототипа, чек-лист качества и карта инструментов для дальнейшего самостоятельного обучения

Автор Дмитрий Зборовский

ML Director @ DoorDash.
Отвечаю за AI-направление и внедрение AI-агентов в продуктовые и операционные процессы компании.
Построил с нуля и масштабировал отдел аналитики и AI до 200+ человек в «СберМаркете», где работал в должности Старшего вице-президента по искусственному интеллекту.
Начал карьеру в 19 лет бизнес-аналитиком в McKinsey & Company. Стал самым молодым топ-менеджером Gett (в 21 год), а затем руководителем направления в «Яндекс.Go».
Мы вместе с Community Sprints создали продвинутый спринт по созданию AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов.
Что получите:

3 Live-встречи в Zoom с Дмитрием: kickoff, Live Q&A и финальный Live по AI Economics
6 практических кейсов с пошаговыми гайдами
Бонус
Старт 29 сентября - 28 октября 2026 года

Цена 59000 руб.





СКАЧАТЬ СЛИВ КУРСА

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться