Я использую инструменты AI 4–6 часов в день на ChatGPT, Claude и Gemini. Эта система экономит примерно 2,5 часа ежедневно по сравнению с ручной работой. Вот как она устроена.

Как выглядел мой рабочий процесс до системы?

Полгода назад: открыть ChatGPT, что-то спросить, закрыть вкладку. Постоянно переписывать одни и те же промпты. 300+ диалогов с названием "New Chat". Точка перелома — 25 минут, потраченные на поиск блестящего промпта для анализа данных, который я написал. Так и не нашёл. Переписал. Вторая версия была хуже.

Именно тогда я перестал просто "использовать AI" и начал строить систему.

Как я выбираю, какой AI использовать для каждой задачи?

Главный вывод

Выбирайте модель по тому, где оказывается результат: код и таблицы → ChatGPT; длинные записки и нюансы → Claude; Gmail, Drive, Sheets → Gemini.

ChatGPT: Генерация кода, отладка, структурированный анализ данных. Интерпретатор кода — лучший для встроенного Python.

Claude: Развёрнутое письмо, анализ документов, тонкое рассуждение. Обрабатывает контексты из 200K+ токенов.

Gemini: Интеграция с Google Workspace — суммирование писем в Gmail, анализ Sheets, поиск по Drive.

Мое правило: где должен оказаться результат? Код → ChatGPT. Документ → Claude. Экосистема Google → Gemini.

Как я структурирую промпты для консистентности?

Я храню ~40 шаблонов промптов, организованных по типам задач. Каждый содержит: инструкцию по роли, требования к формату вывода и заполнители контекста. Разделение переиспользуемого шаблона и переменного контента означает, что я никогда не переписываю одни и те же инструкции. Качество вывода остаётся консистентным, потому что инструкции остаются консистентными.

Совет

Добавляйте префикс с типом вывода в имя каждого сохранённого шаблона (CODE-, MEMO-, SLIDE-), чтобы выбрать нужную основу за пять секунд.

Как я всё организую на трёх платформах?

Здесь большинство рабочих процессов ломаются. Три платформы, три истории, никак не связанные друг с другом. Мое решение: структура папок, отражающая мои реальные проекты, плюс полнотекстовый поиск по всем платформам.

1
Зеркалируйте папки верхнего уровня
Используйте одни и те же пять названий папок в ChatGPT, Claude и Gemini, чтобы вам не пришлось перестраивать ментальную модель при переключении между инструментами.
2
Изолируйте шаблоны
Храните переиспользуемые промпты в отдельной папке Templates, чтобы случайно не заархивировать инструкции, на которые вы полагаетесь ежедневно.
3
Архивируйте завершённую работу
Перемещайте завершённые ветки проектов еженедельно, чтобы поиск оставался быстрым и боковая панель честно отражала, что активно.

Папки проектов верхнего уровня, папка "Templates" для переиспользуемых промптов, папка "Reference" для избранного и "Archive" для завершённой работы. Одна и та же структура на всех трёх платформах.

Главный вывод

Консистентность важнее хитрости — одни и те же пять названий папок в каждом инструменте означают, что вам не нужно перестраивать ментальную модель с нуля.

Одно расширение, которое стоит проверить для поддержания этой структуры консистентной во всех инструментах, — это то, которое мы всё ещё используем, когда в один день прыгаем между ChatGPT, Claude и Gemini, в основном для общих папок и поиска, а не для красивых доп. функций.

Инструмент, который мы используем

TresPrompt — добавляет папки и организацию на все три платформы AI.

Итог

Ваш следующий шаг: определите 3–5 категорий папок, которые охватывают 80% вашего использования AI. Запишите их. Эта ментальная модель — основа, инструмент просто делает её постоянной.

Хотите ещё такое? Мы публикуем один глубокий гайд по рабочему процессу AI каждую неделю. Подпишитесь на рассылку — бесплатно, без спама.