У розмові на каналі Silicon Valley Girl експертка з бізнес?AI Еллі Міллер, колишня керівниця напрямів штучного інтелекту в IBM та AWS, показує, як вона організувала власну систему з десятків агентів Claude, що працюють замість неї ще до того, як вона прокидається. Її підхід цікавий не лише масштабом, а й тим, що всі ці сценарії побудовані без жодного рядка коду. Це робить складні автоматизації доступними людям без технічної освіти — за умови, що вони розуміють, як саме влаштована екосистема Claude.
Ця стаття розбирає, як працюють різні режими доступу до Claude, чим вони відрізняються з точки зору автоматизації, як задіюються приховані інтеграції з поштою та робочими сервісами, і чому ключову роль відіграють так звані «скили» — багаторазові сценарії у вигляді довгих промптів із налаштуваннями.
Без коду, але з реальними діями: як Claude автоматизує роботу «за лаштунками»
Головний меседж, який підкреслює Міллер: жоден із робочих процесів, які вона описує, не вимагає від користувача вміння програмувати. Це не означає, що там немає коду — навпаки, його багато, але він прихований у бекенді.
Коли Claude вміє «сам» знаходити листи в Gmail, витягувати документи з Google Workspace, розшифровки з Fireflies чи нотатки з Granola, усе це відбувається через API?інтеграції. Десь у глибині системи працюють запити до зовнішніх сервісів, обробка відповідей, фільтрація, сортування, формування підсумків. Проте користувач бачить лише природну мову: запит, уточнення, підтвердження.
Ця архітектура змінює вхідний бар’єр. Замість того, щоб:
- розбиратися в документації API,
- писати обгортки,
- налаштовувати авторизацію,
- тестувати запити,
людина просто формулює проблему: що саме її дратує, що забирає час, які дані потрібно поєднати. Далі Claude сам пропонує, як це перетворити на автоматизований сценарій.
Показовий приклад — ранковий брифінг. Щоранку Міллер отримує лист, який уже зібрав:
- галузеві новини,
- події в Нью?Йорку чи Сан?Франциско на день,
- підготовку до зустрічей, синхронізовану з календарем.
З точки зору користувача це просто один лист у скриньці. З точки зору системи — ланцюжок дій: доступ до календаря, запити до новинних джерел, фільтрація за темами, пошук локальних подій, формування структурованого звіту. Усе це працює через API, але людині не потрібно знати, як саме.
Така ж логіка в п’ятничному агенті, що «прочісує» Gmail за останні п’ять днів, виявляє невідповіді, ранжує їх за терміновістю, готує чернетки відповідей, додає опції делегування й нагадування. Знову ж таки, користувач бачить лише результат у вигляді листа, а не код, який стоїть за ним.
Ключовий наслідок: автоматизація перестає бути привілеєм технічних команд. Вона стає інструментом для будь?якого фахівця, який здатен чітко описати свої робочі болі.
Чотири обличчя Claude: від простої веб?чату до керування браузером
Щоб зрозуміти, які саме автоматизації можливі без коду, важливо розібратися в чотирьох режимах доступу до Claude, які Міллер чітко розмежовує. Вони не дублюють одне одного, а покривають різні типи роботи — від швидких запитів до складних агентних сценаріїв.
Веб?додаток Claude: розмова, проєкти й базові конектори
Базовий рівень — звичний веб?інтерфейс Claude. Тут користувач працює в окремих чатах, ставить запитання, отримує відповіді, за потреби вмикає веб?перегляд для пошуку в інтернеті. У цьому ж середовищі можна створювати проєкти та підключати готові конектори — наприклад, Notion чи Gmail.
Цей режим добре підходить для:
- досліджень і синтезу інформації,
- одноразових запитів,
- роботи з документами всередині проєкту,
- базового доступу до даних із підключених сервісів.
Однак саме тут і проходить межа: веб?додаток має відносно обмежені можливості щодо активних дій. Він радше «витягує» інформацію й допомагає мислити, ніж самостійно запускає складні ланцюжки дій, пише код чи керує іншими інструментами.
Для багатьох користувачів це перший крок: вони звикають до стилю взаємодії, вчаться формулювати запити, бачать користь від підключених конекторів. Але коли виникає потреба в реальній автоматизації, доводиться виходити за межі цього режиму.
Claude Co?work: агентна платформа для бізнес?процесів
Наступний рівень — Claude Co?work, який Міллер описує як бізнес?орієнтовану агентну платформу. Тут зберігаються всі переваги веб?додатку, але додається принципово важлива можливість: система може діяти.
Co?work уміє працювати з локальними файлами на комп’ютері користувача, а також створювати готові артефакти — наприклад, Google Docs. Це вже не просто «розумний чат», а середовище, де AI може:
- отримати доступ до конкретних документів на диску,
- обробити їх,
- сформувати нові документи чи матеріали,
- виконати низку кроків без постійного ручного втручання.
Саме в такому середовищі логічно розміщувати бізнес?орієнтовані агенти: ті, що готують брифінги, формують звіти, збирають матеріали до зустрічей, працюють із файлами клієнтів. Co?work стає «робочим столом» для AI?колеги, який не просто відповідає, а виконує завдання.
Claude Code: більше контролю й програмовані сценарії
Ще один режим — Claude Code. Попри назву, Міллер наголошує: користувачеві не обов’язково вміти програмувати, щоб отримати з нього користь. Водночас саме тут відкривається найбільший простір для контролю й кастомізації.
Claude Code дозволяє:
- будувати складніші, програмовані робочі процеси,
- створювати й модифікувати програмне забезпечення,
- точніше задавати логіку дій агентів.
Це середовище, де AI може не лише виконувати завдання, а й генерувати код, який потім стає частиною автоматизації. Для технічних команд це спосіб пришвидшити розробку. Для нетехнічних — можливість «замовити» логіку, не пишучи її вручну.
Важливий елемент Claude Code — вбудований скил «ask user questions». Це інструмент, який буквально інтерв’ює користувача, щоб спроєктувати потрібний сценарій. Людина може сказати: «Постав мені запитання, щоб зрозуміти, як найкраще організувати ранковий брифінг» або «Використай скил ask user questions і розпитай мене про студію, обладнання, меблі». Далі система:
- ставить серію уточнювальних запитань;
- формує достатнє розуміння задачі;
- переходить у режим планування й пропонує структуру рішення.
Це ще один спосіб зняти бар’єр: якщо користувач не знає, як правильно описати свій процес, AI сам допомагає його «витягнути» з голови.
Розширення Chrome: керування браузером як інтерфейсом
Четвертий режим — розширення Claude для Chrome. Міллер описує його як «кузена збоку», але саме воно відкриває цікавий клас автоматизацій: керування браузером.
Ідея проста: Claude отримує змогу буквально «керувати» вікном Chrome, рухаючи курсор і взаємодіючи з веб?інтерфейсами. Наприклад, якщо користувач відкрив сторінку створення постера на сайті Walgreens, AI може:
- обрати потрібні фото,
- розмістити їх у шаблоні,
- пройти кроки оформлення замовлення.
Тобто браузер стає універсальним інтерфейсом до будь?якого веб?сервісу, навіть якщо в нього немає офіційного API чи готового конектора. Для бізнес?користувачів це означає, що автоматизація може охопити й ті інструменти, які формально не інтегровані з Claude.
У підсумку чотири режими утворюють градацію: від простого чату до повноцінного агентного середовища, де AI може працювати з локальними файлами, генерувати код і керувати браузером. Вибір режиму визначає, наскільки глибоко можна автоматизувати конкретне завдання без залучення розробників.
«Поскаржитися» як стратегія: як запускати автоматизації без технічного ТЗ
Один із найцікавіших практичних порад, які дає Міллер, звучить несподівано: найкращий спосіб почати будувати автоматизації — просто поскаржитися Claude.
Логіка така. Більшість людей не мислить у категоріях «робочих процесів» чи «агентів». Вони мислять у категоріях роздратувань: постійно спізнюються з відповідями на листи, забувають про парасольку, не можуть знайти «вікно» для глибокої роботи, нервують перед клієнтськими дзвінками. Саме ці скарги й є сировиною для автоматизації.
Користувач може сформулювати це природною мовою: «Я постійно стресую перед клієнтськими дзвінками, не знаю, що підготувати; мене дратує, що я весь час промокаю під дощем; я не можу знайти блоки часу для глибокої роботи. Допоможи». Далі Claude:
- інтерпретує ці скарги як набір задач,
- пропонує відповідні агенти чи «скили» (наприклад, «proactive meeting blocker», «client prep skill»),
- описує, як саме це може працювати,
- разом із користувачем уточнює деталі.
Міллер підкреслює, що цей підхід «обманливо простий», але саме він дозволяє швидко виявити, що варто автоматизувати в першу чергу. Людині не потрібно знати, як це реалізувати технічно; достатньо чесно описати, що її виснажує.
Цей же принцип працює й у більш побутових ситуаціях. Вона наводить приклад, коли скаржилася на хаос із фотографіями на Android та iPhone. Claude у відповідь запропонував конкретний план: створити папку в Google Drive, завантажити туди знімки, класифікувати їх, а потім розіслати команді. Знову ж таки, користувач описує проблему, AI проєктує процес.
Якщо ж людині важко навіть сформулювати, чого вона хоче, на допомогу приходить уже згаданий скил «ask user questions» у Claude Code. Він перетворює процес налаштування на інтерв’ю: AI ставить запитання, користувач відповідає, а на виході отримує продуманий сценарій.
Усе це зсуває фокус із «як це зробити технічно» на «що саме мене турбує в роботі». Технічна частина делегується Claude, а від користувача вимагається лише відвертість і готовність до діалогу.
«Скили» як новий формат інструментів: від довгого промпту до багаторазового модуля
Щоб безкодові автоматизації були не разовими експериментами, а стабільною інфраструктурою, потрібен спосіб повторного використання налаштувань. У Claude цю роль виконують «скили» — багаторазові довгі промпти з конфігурацією, які працюють як інструменти в наборі.
Міллер описує їх як щось середнє між шаблоном, функцією й міні?додатком. Скил містить:
- детальний опис задачі,
- бажаний стиль і формат виходу,
- правила роботи з даними,
- іноді — прив’язку до конкретних сервісів чи джерел.
Після створення його можна викликати знову й знову, не переписуючи інструкції. Claude вміє як використовувати вже наявні скили, так і допомагати будувати нові для повторюваних завдань.
Важливий елемент екосистеми — вбудований «skill creator». Це інструмент, який із природної мови користувача генерує повноцінний скил. Людина описує, що хоче: наприклад, «створюй для мене щоденний брифінг за такими?то параметрами» або «перетворюй чернетки листів на повідомлення в такому?то тоні». Далі Claude:
- структурує вимоги,
- формує довгий промпт із конфігурацією,
- зберігає його як скил, доступний для повторного використання.
Це знову знімає технічний бар’єр: замість того, щоб вручну конструювати складні інструкції, користувач описує бажану поведінку, а AI робить із цього інструмент.
Міллер радить починати з двох базових скил?документів, які, на її думку, потрібні кожному:
- скил тону голосу,
- скил бренд?гайдів.
Перший фіксує, як саме має звучати комунікація: формально чи розмовно, з якою мірою гумору, якою мовою, з якими типовими зворотами. Другий задає рамки бренду: ключові меседжі, заборонені формулювання, візуальні й вербальні стандарти.
Якщо ці два скили створені, будь?який інший процес — від генерації листів до підготовки презентацій — може їх використовувати. Це забезпечує послідовність і знімає потребу щоразу пояснювати AI, «як ми говоримо» і «що для нас прийнятно».
У поєднанні з різними режимами Claude скили стають будівельними блоками складніших систем. Наприклад, ранковий брифінг може використовувати:
- скил бренд?тону для стилю викладу,
- скил роботи з календарем для підготовки до зустрічей,
- скил новинного моніторингу для вибору релевантних матеріалів.
Усе це — без коду, але з чіткою структурою, яку можна масштабувати.
Від точкових запитів до системи: як поєднуються режими, скили й інтеграції
Якщо подивитися на описані Міллер елементи в комплексі, вимальовується певна модель того, як виглядає сучасна безкодова автоматизація на базі Claude.
На поверхні — знайомий веб?чат, де користувач ставить запитання, отримує відповіді, пробує перші конектори. Це вхідна точка, яка не лякає складністю.
На наступному рівні — Co?work, де з’являються агенти, що працюють із локальними файлами й створюють артефакти на кшталт Google Docs. Тут уже можна розміщувати регулярні сценарії: ранкові брифінги, щотижневі огляди пошти, підготовку до зустрічей.
Ще глибше — Claude Code, який дозволяє будувати складніші, програмовані процеси, але при цьому зберігає можливість взаємодії природною мовою. Вбудований скил «ask user questions» допомагає перетворити розмиті ідеї на чіткі сценарії.
Паралельно працює розширення Chrome, яке дає змогу виходити за межі офіційних інтеграцій і керувати будь?якими веб?інтерфейсами, від інтернет?магазинів до внутрішніх корпоративних порталів.
Усередині цієї системи скили виконують роль стандартних модулів. Вони фіксують стиль, правила, логіку роботи з даними. Skill creator дозволяє створювати їх без технічних знань, а Claude — повторно використовувати в різних сценаріях.
Нарешті, за всім цим стоять приховані API?інтеграції з Gmail, Google Workspace, Fireflies, Granola та іншими сервісами. Вони забезпечують доступ до даних і можливість діяти, але залишаються невидимими для користувача.
Результат — система, де людина формулює проблеми й бажані результати, а AI:
- пропонує відповідні агенти й скили,
- проєктує робочі процеси,
- реалізує їх через API та керування інтерфейсами,
- повертає результат у зручному форматі — найчастіше у вигляді листів, що потрапляють у потрібні папки.
Це не магія й не маркетинговий слоган «без коду». Код є, але він перестає бути точкою входу. Точкою входу стає досвід користувача — його скарги, звички, повторювані дії.
Висновок: автоматизація як навичка формулювати свої болі
Історія, яку демонструє Еллі Міллер, — це не лише про конкретні інструменти Claude. Вона показує, як змінюється сама природа автоматизації. Якщо раніше для побудови складних робочих процесів потрібні були розробники, сьогодні ключовою навичкою стає вміння:
- помічати повторювані задачі,
- чесно формулювати, що саме дратує,
- бути готовим до діалогу з AI, який ставить уточнювальні запитання,
- перетворювати ці розмови на стабільні «скили» й агенти.
Чотири режими Claude — веб?додаток, Co?work, Code і розширення Chrome — дають різні рівні глибини для такої роботи. Приховані API?інтеграції з Gmail, Google Workspace, Fireflies, Granola та іншими сервісами забезпечують доступ до даних і можливість дій. Скили й skill creator дозволяють упакувати досвід у багаторазові модулі.
У цій конфігурації питання «чи вмієте ви програмувати?» поступово втрачає актуальність. Натомість з’являється інше: «чи вмієте ви достатньо добре описати, що саме хочете делегувати машині?». Для тих, хто навчиться це робити, безкодові автоматизації на кшталт Claude відкривають шлях до систем, які працюють годинами, поки їхній власник спить.