ИИ-агент для ресерча YouTube: Anti-Gravity + NotebookLM

Представим ситуацию. Вы решили освоить какую-то новую сложную тему. Ну, допустим, вайбкодинг. Вы открываете YouTube, вбиваете запрос, и на вас вываливается тонна контента. Тысячи роликов. Один ролик идёт 2 часа, и там первые 50 минут льют воду. Другое видео записано каким-то инфоциганом с открытым ртом на превьюшке. В третьем видео текст читают по бумажке монотонным голосом, что хочется лечь и уснуть сразу. Вы кликаете на первые три, тратите полвыходного дня и понимаете, что в голове каша, посмотрели вы какую-то лютую хрень, и она ещё мало того скопипащена друг за другом. В такие моменты думаешь: "Блин, как отделить золото от мусора? Как достать ту самую мякотку из этих куч отборного контента, если в сутках всего 24 часа? " А теперь смотрите, мы пишем ровно один запрос, и наш ЕAгент сам идёт на YouTube, сам находит релевантные ролики по нашей теме, сам их фильтрует и потом всё это добро закидывает в ноутбук LM, где собирается выжимка лучших практик из разных роликов без бесконечной копипасты. И вот тут главная фишка всей схемы. Мы не хотим сжигать лимиты наших нейронок на переваривание многочасовых видео на YouTube. Мы делегируем эту тяжёлую работу гугловскому ноутбук LM. Он абсолютно бесплатно анализирует всю эту гору контента, вытаскивает оттуда самую годноту, а наши агент только скачивает готовые файлы к нам на компьютер, статью, карточки, презентации или аудиоподкаст, если захотите. На то, что у вас ушли бы дни, мы сделаем за 5 минут. И самое главное, мы не напишем ни одной строчки кода. Здорово, на связи

Альберт. И сегодня мы с вами пройдём полный путь от идеи до реализации полноценного пайплайна для исследований. Вот что вас ждёт. Первое, мы подготовим к бою нашего и помощника. Поштормим сышкой план задач и пути реализации нашей задумки. Затем спарсим десятки тематических YouTube роликов и перекинем их в ноутбук LM. И затем завернём весь этот конвейер в переиспользуемый скилл, чтобы запускать задачу по ресчу на любую тему с одной команды. И да, всё, что мы сегодня сделаем, абсолютно бесплатно. Я надеюсь, вы готовы. Погнали. О'кей.

Первый вопрос, который у вас наверняка возникает, наверное, такой: "Альберт, блин, а зачем вообще вот эти все костыли? Что нельзя просто зайти в чат GPT и сказать: "Так, ну, братишка, расскажи-ка мне про вайп кодинг". Вопрос справедливый. Давайте разберёмся. Для тех, кто уже смотрел мой ролик про ноутбук LM, они понимают разницу. Если вы его ещё не смотрели, то давайте для вас объясню кратко. Когда вы просите чат GPT или любую другую лмку CL Gini собрать какую-то фактологию по определённой теме, моделька идёт, схребёт по всем сусекам и собирает вам какую-то обобщённую информацию. Звучит-то всё, конечно, круто, но, во-первых, информация обобщённая, во-вторых, возможные галлюцинации. Если нейронка чего-то не знает или информация слишком свежая, то факты могут вдумываться вообще на e. А в notутбук LM такой проблемы нет, потому что это рак, и принцип работы там немножко другой. Эта нейронка работает только на материалах и на базе знаний, которую вы в неё подгрузили. Подробнее про ноутбук LM, что он умеет, какие там прикольные функции есть, как его настроить, я разбирал в отдельном большом ролике. Ссылка будет в описании. Обязательно

подсмотрите после этого видоса. Теперь давайте перейдём к нашей любимой рубрике Аналогии для нормистов, чтобы стало максимально ясно, как наша сегодняшняя тема будет устроена. Представьте, что вы генеральный директор крупной компании Антигравити, на котором мы сегодня будем работать, или любой другой икодер, на котором вы работаете, например, это ваш главный менеджер. Он сидит прямо у вас в кабинете и рулит всеми процессами из командной строки. Библиотека YT DLP, которую мы сегодня подключим - это ваш закупщик. Не надо пугаться раньше времени. Я всё расскажу и покажу, как включить, подключить, где эти библиотеки взять. Так вот, менеджер отправляет закупщика на YouTube, тот идёт на YouTube, ищет видео по теме, сортирует их, парсит оттуда какие-то данные и передаёт следующему по списку. А это у нас ноутбук LM, наш отдел аналитики. Закупщик привозит им грузовик сырых данных. Аналитики в лицеутбук LM всё это бесплатно переваривают и кладут вам на стол отчёт, а также инфографику и, возможно, даже аудиоподкаст. И вот с нашей сегодняшней автоматизацией абсолютно то же самое. Мы раздадим роли и пойдём пить сок. Т. Ну и всё, пить сок только будем. Хватит теории уже. Давайте переходить к самому интересному, к практике. Первым делом нам нужно подготовить рабочее пространство и познакомить все инструменты друг с другом. Если у вас ещё не установлен

антигравити, я рекомендую поставить это видео на паузу и перейти к моему предыдущему ролику про вайпкодинг. Там весь процесс установки и настройки антигравити показан. Дерзайте, а я пока подожду. Ну или если у вас есть какой-то другой икодер, в котором вы работаете, то без проблем можно и в нём продолжить. Смотрите, я создал новую папочку проекта, назвал её YouTubeer. Она сейчас пока что у нас абсолютно пустая, но ничего страшного. Сейчас наш конер тут пону устанавливает. Теперь нам нужно подставить два инструмента в наш проект. Первый - это IT DLP, Openourсная библиотека для взаимодействия с Ютуюбом, скачивание видео, скачивание метаданных, ну и там кучу, короче, функционала в этой библиотеке есть. Очень мощная штука с богатой историей. Давно её уже разрабатывают. 150. 000 рвётся на гитхабе. Это, я вам скажу, не хухры-мухры. Второй инструмент - это у нас неофициальная опишка от Notук LM, которая позволяет нам создавать блокноты и генерировать контент программно. Тоже много тут звёздочек на Гитхабе. Библиотека более-менее легитная, так что можно юзать. К сожалению, пока что ноутбук LM официальную апишку не открыл, поэтому приходится юзать вот такие сторонние варианты. Ссылочки на эти библиотеки и на прочие полезные материалы, которые будут в этом уроке, я, конечно же, оставлю в своём Telegram-канале. Так что обязательно подписывайтесь по ссылке в описании. Я руками никуда не лезу, а просто пишу нашему агентику следующий проут: установи библиотеку в ITDLP, виртуальное окружение обязательно, чтобы эти библиотеки не ставились на весь наш компьютер, не засаряли систему. Мы ставим их в виртуальное окружение. Что такое виртуальное окружение, я тоже подробно рассказывал в предыдущем уроке про вайпкодинг. Ссылочки даю на репозитории в гитхабе. И ещё говорю ему также: "Установи неофициальной i для notу LM по ссылке в Гитхабе настрой MCP-сервер для notу LM и запускаю это всё дело". Вот он расписал нам план, уточняет, для какого именно кодера настроить нужно МCпишку. М. Сейчас пишу для антигравити. Отправляю ответ. Нас просят подтверждения в терминале, так как я предпочитаю работать в секюрити моде, поэтому нажимаю Run. Он, как мы видим, создал виртуальное окружение. Вот оно называется VF. И сюда он уже пошёл ставить наши библиотеки. Вошла скачка. Он всё поставил. Говорит нам, что всё, типа, библиотеки и Хромиум установлены. Теперь важный момент. Авторизироваться нам нужно под нашим логином для Гугла. для того, чтобы мы вошли в свой ноутбук М. Он нам всё это рассказывает, объясняет, что происходит вообще, и просит, чтобы мы запустили команду. Давайте запускать. Вот у нас открылось окошечко для авторизации. Давайте я сейчас войду в свой Google аккаунт и продолжим. Мы вошли в наш профиль, наш ноутбук LM. Пишем ему готово и ждём, чтобы он там сохранил сессию у себя в Хромеуме. Оп, всё сохранилось. Теперь мы переходим к настройке MCP сервера. Тоже нажимаем run. Как мы видим, наш кодер немножко заплутал. Очень странно, у Гугла устроенные работы со своими же продуктами. Вот он мне пишет: "Хоть я и работаю с GM". Он у меня спрашивает: "А ты работаешь в Cloud Desktop? " Я говорю: "Не, братишка, я работаю в Антигравити. Это же ваш продукт". Он такой: "Ну, сейчас буду искать". И чтобы он долго не тупил, не искал, я ему показал путь, где лежит конфиг с нашимишками. Если вы сантигравите знакомый мало, покажу, где это находится. Мы нажимаем в верхнем правом углу на три точечки, переходим в MCP севи и вот здесь нажимаем Manage MCP Service и переходим в менюшку, где лежат наши MCпишки. И вот тут можем нажать view файлик. Я путь вот этот просто сделал скриншот, закинул вы агента. Он сразу такой: "А, ёпарастая, вот где лежат-то наши MCPшки". И как мы видим, добавил сюда MCP для работы с ноутбук LM. Мы это всё дело принимаем, переходим обратно в manage и тут делаем рефрешик, чтобы подтянулась наша MCP. И вот тут всё, что мы ей разрешаем делать. Тут и Studio Delete, аудио, работа с аудиосarch, удаление ноутбуков, короче, куча функционала для работы с ноутбук LM. Мы всё поставили, возвращаемся в нашего икодера. уже проявляет инициативу, хочет там что-то создавать, но не, погоди, братишка. Сейчас мы установили все необходимые инструменты для работы, поставили все библиотеки, которые нам нужны, поставили МCшку, которая нам нужна, и теперь мы готовы к переходу на следующий шаг. На следующем

шаге-то как раз большинство новичков и совершают фатальную ошибку. Они просто сразу пишут в Икодера: "Делай мне парсер". А потом утопают в ошибках, не понимают, что происходит, и говорят: "Всё, вайпкодинг - это ваш Всё это отстой полный". И вот тут я вам скажу, ребятушки, дорогие вы мои, ну вы же дом не строите без чертежа, правильно? Вы садитесь с прорабом, обсуждаете план, какой фундамент, сколько комнат, где будут розетки, какой бюджет. И только потом уже, когда всё это реализовано на бумаге, переходите к встройке. С и агентами для кодинга тоже самое. Если вы смотрели мой ролик про вайпкодинг, то помните, что хороший проект начинается с хорошего промта. Но сегодня мы пойдём чуть дальше. Мы будем с ишкой делать мозговой штурм. Мы не будем просить Икодера писать код, а попросим его вместе с нами поразмышлять вслух, обсудить план и подводные камни найти заранее. Для этого действа нам понадобится скилл, который называется Super Power. Очень крутая штука, всем рекомендую попробовать. Вот ссылочка на GitHub для этого скила. Её я приложу тоже в свои телеги. 73. 000 звёзд у нас имеется. Это один из самых популярных скилов для вайпкодеров на данный момент. Если вы не знаете, что такое скилы, давайте тоже объясню на наших вот типичных аналогиях. Помните фильм Матрица, где в Neo подгружали с флешки там различные скилы, чтобы он кунфу карате умел, бегал по стенам, паркурил и всё такое. Вот в скилы то же самое. Вам нужен какой-то хороший дизайн, вам нужен хороший кодревюер, вам нужен braйнштормер, как в нашем случае. Вы просто ищете подходящий скилл для этой задачи, загружаете его в свою, и она, используя этот скилл, подхватывая его только тогда, когда нужно. Если бы мы использовали просто в тупую какой-то промп там с лучшим дизайном, например, это бы всё перегружало контекстное окно, и наша Ишко тупило бы при выполнении других задач. А тут же как раз скилы подхватываются только тогда, когда они нужны. Вот нам нужно побрейнштормить. Хоп, Иишка подхватила этот скилл и уже заполнила контекстное окно вот этой всей информации и начинает с нами брейнстормить. Как мы брейншторм закончили, всё. Если хотите видео про скилы, где я более подробно всё разложу, покажу топ скилов, которые я использую, то обязательно тоже пишите в комментариях. Сделаем всё в лучшем виде. Ну а пока вместе с вами давайте поставим этот скилл. У меня в этом профиле антигравити не стоит эта скилуха, так что давайте. Всё, наша Ишка установила скил super Power в глобальную папку. Скилы можно ставить локально именно на какой-то конкретный проект. Можно ставить их глобально, чтобы он во всех проектах наших работал. Super Power важная штука, поэтому её можно поставить глобально, что он и сделал. И теперь он говорит, что можно использовать наши скилы. Со скилами разобрались. Теперь давайте я ему напишу вот такую задачку. Используют

скилл brainstшторм. Моя идея полностью автоматизировать resе по любой теме с YouTube. Инструменты библиотека в ITDLP, которую мы поставили для парсинга и MCP сервер Notу LM для аналитики. Логика парсим YouTube. Видео по заданной теме. Жёстко фильтруем их подать публикации количеству просмотров, релевантности и вовлечённости аудитории. Выбираем топ-30 самых качественных свежих видео. Создаём новый блокнот ноутбук LM. Загружаем туда ссылки на видео и запускаем анализ. На выходе хочу получить подробную статью с разбором темы. Обучающие флш-карточки, конечно же, куда без них, и аудиоподкаст. Подумай, какие шаги нам нужны, и главное, какие подводные камни нас ждут. Код пока не пиши. Теперь наш брейшрминг скил должен подхватиться и выдать нам какую-то базу. Ну, давайте посмотрим, что из этого выйдет. И вот он нам описал как раз: "Использую скилл brainшторминг для детального проектирования. Какие-то китайские символы. Ну ладно, ничего страшного. Шаги, которые нам нужны: сбор данных, парсинг, фильтрация и скроллинг, ноутбук LM через МCшку и загрузка источников. Ждём, пока ноутбук LM их обработает, и генерируем артефакты. И потом выгрузка результатов. Скачиваем готовые файлы в папку проекта. Подводные камни. Что может пойти не так? Вот это самое интересное. Перед тем, как мы строим проект, лучше узнать, где косяки-то могут быть. У нас скорость работы в IT DLP, может быть в бутылочное горлышко. И что, короче, много слишком источников. Может это занять 15-20 минут на анализ, но ничего страшного. Мы пойдём кофе попьём, пока наши нейронки тут работают. И теперь как раз брейншторминг задаёт нам вопросы для уточнения, куда мы двигаться пойдём, чтобы составить из этого план и уже на основе него принимать какие-то шаги. Вот он у нас спрашивает: "Чтобы двигаться дальше, давай определимся с самым критичным моментом, сбором и фильтрацией видео. Каким образом мы будем решать проблему скорости транскриптов? " Давайте вот спросим, что ты имеешь в виду под метаданными и насколько долго будет первый вариант идти? В общем-то, он мне нравится, но вообще хотелось бы по-быстренькому всё сделать, но давайте сейчас уточним и посмотрим. Расписал отличия первого и второго варианта. Первый более медленный, но более вдумчивый. Больше информации мы парсим. Второй вариант более быстрый. За 3-5 секунд. Я у него хочу спросить, нас вообще не забанят наш аккаунт за вот такой детальный парсинг. Давайте уточним этот момент. И в общем-то, если проблем с нашим атичем не будет, то тогда можно первый вариант А взять. Он пишет: "Забанить могут подводный камень". Как скрипт будет решать, какое видео топ, а какое мусор? Вот два варианта логики скоринга. Выбери один или предложи свою формулу. Два варианта предлагает Расу. Типа мы ищем свежие ролики и по вовлечённости смотрим, чтобы они там хорошо просмотров, лайков собрали и так далее. Либо абсолютный авторитет. Ролики больше 10 минут только на каналах, у которых больше x подписчиков, но это вообще не показатель качественного контента. Пишем подход один. Нам нужны свежие ролики по теме. И агент уже предлагает архитектуру проекта для разработки, какие в нём будут файлики. Объясняет нам, как это всё будет работать. Мы запускаем скрипт. Скрипт делает слепой поиск, топ- 100 результатов. Потом скрипт начинает медленно с паузами опрашивать эти видео по очереди, потом отсортировывает их и после обработки ноутбук LM запускает уже Genраps. Сначала статья, потом карточки и потом подкаст. Мне всё нравится. Запускай, пишу я ему. И он погнал. Skill brainstorм говорит нам, что необходимо создать план для реализации, который мы сделали. И сейчас вот он как раз его создаёт в папочке DogcS, где максимально подробно описан наш проектик, что он делает, что он из себя представляет. Теперь Брейнрм переходит к следующему этапу, потому что там несколько скилов соединены в один плагин. И теперь вот он, применяя скил в Wing PLs, создают детальный план реализации. План для нас сперва структурировали, теперь мы будем план реализации, что за чем следует. И вот он тоже его пишет. создал план максимально подробный, что за чем следует. Ну, это скорее для Иишки больше понадобится, чтобы она не запуталась и возвращалась всегда к этому документу. Переходим к реализации.

Первый пункт из плана выполнил, когомитил всё это дело на GitHub. Теперь наш агентик переходит к тестированию. Первый тест у нас прошёл частично успешно. Упал из-за тайм-аута первый тест, а второй и третий прошли нормально. Типа нужно тайм-ауты увеличить для парсинга. Мы видим следующие новости, что в IT DLP что-то вообще не получается у нас именно на маки на моём запустить. Возникают ошибочки, проблемки. Кодер предлагает нам прямо через play. Playri - это тоже другой скилл, который помогает нам в работе. И через него можно тоже парсить видео. Ну давайте попробуем через него. И вот он пишет: "Работает за 5 секунд, пять видео найдено. Playri плюс Google профили решили проблему полностью". Агентик наш пишет, что три из трёх выполнено за 8 секунд и предлагает сделать комит. Давайте сделаем комит. Вот видите, даже в рамках плана. Я когда штормил слишкой сценарий к этому видео, он мне сказал вот эту библиотеку. Ну, я её давно знал, но что-то вот сейчас не получилось через эту библиотеку нам ничего пропарсить. Возможно, потому что я на Маке работаю. Тут у меня всё ограничено, всё защищено, закреплено. И Мак не позволяет там куки использовать, не позволяет пропуск сделать. Из браузера прямо всё получилось. Play помог нам в решении задачи. Вот думаете? Переходим к таску 3 нашей миссии. Шагент сам после каких-то важных обновлений, после того, как прогнал тест, после того, как у него всё получилось, он делает точку сохранения через git commit. Важно это, правильно, это красиво. Написали код для ноутбук LM. Теперь он переходит к работе с артефактами. Что нам пишет наш агент? Всё готово, весь план реализован, все компоненты написаны и закачены. Скрапер ищет видео напрямую через Playri, используя твой авторизированный Google профиль. Никаких блокировок от YouTube. Скоро, ну, это рейтинг, я так понимаю. Parси Doom страниц, видео для получения точных просмотров, даты, публикации и субтитров. фильтрует по свежести и считает скор. Потом ноутбук LM Engine создаёт блокнот и загружает отобранные топ-30 с ожиданием индексации. Scryptic artefact генерирует статью, карточки и подкаст, делая двухминутные паузы. И run, связывает всё в красивый кли с логером. Тесты были написаны и прошли успешно. Код полностью в твоей папке лежит. Запусти реальный сбор информации. например, собрать топ-10 свежих видео по Ии. Первый прогон советую делать небольшим, топ-пять, чтобы проверить, как всё пройдёт на стране ноутбук LM. И вот он нам даёт уже команду для теста. Давайте попробуем эту команду ввести. Откроем терминал по вот этой вот сверху плашечке. Вот снизу у нас открылся терминал. Мы уже находимся в папке нашего проекта. Активируем виртуальное окружение, чтобы мы в нём работали. И вот он нам предлагает такую-то тему. Давайте чуть-чуть её допилим. Пусть топ-три для начала выделит за последний месяц Deep Secкчат GPT. Ну, допустим, нормально для теста пойдёт. И запускаем. Посмотрим, сработает оно или нет. Давайте начнём новую сессию, да, и скинем ему логи. Пусть он посмотрит. проблемки с поиском как раз новых видео и предлагает настроить поиск свежести. Я ему пишу: "Давайте нативные фильтры будем использовать". Вариант Б мне нравится больше. Казалось бы, простая задача, но всегда всплывают какие-то камни подводные. Особенно когда мы работаем с большими массивами информации, соцсетями. Скрипт тестово сам пробуют запустить какие-то разные языки, но нам-то неважно. Ну, конечно, можно отфильтровать английский и русский потом. Теперь видите, какая проблемка у нас возникла. Не может почему-то вот сейчас именно в ноутбук LM зайти наш профиль, потому что блокируются блокировочки, так как я в России живу. Но ничего страшного, я включил те самые три волшебные буквы, и сейчас мы ещё разочек попробуем. С блокнотом проблема. Я думаю, у нас вот в этом мешке проблемы возникли. И сейчас мы будем его оттестировать. Это у нас сейчас узкое горлышко. Нам пишет, что сорри за путаницу, я сам запутался, тебя запутал. Вроде как тестовые блокноты у нас уже создаются. Спрашивает, что сделать следующим шагом. Хочет, чтобы я запустил генерацию тех самых трёх артефактов, статью, флеш-карточки, аудио, подкаст для этого тестового блокнота, чтобы убедиться, что модуль терфактов работает или мы готовы ещё раз запустить финальную версию пайплайна с нормальными параметрами. Давайте я зайду, обновлю ноутбук LM. Всякой херни он нагенерил, но значит, оно работает, и это хорошо. Возвращаемся в агента. Просим его сделать тестовые артефакты, чтобы уже добить всё, чтоб шаблончик нормально работал. и уже запустим на тест. И давайте посмотрим, что он пишет. Я сделал отдельный маленький скрипт, который просто берёт ID нашего уже созданного тестового блокнота, запускает генерацию артефактов поверх него. Первым делом он сгенерировал статью. Ушло около 30 секунд. Статья получилась отличная. Вот кусок из неё. Я провёл дальнейшую генерацию карточек и аудио. Авторизация работает, блокноты создаются, источники загружаются, артефакты генерируются и скачиваются. Всё готово к нормальному боевому запуску. Давайте ещё раз. Попытка номер два. Мы вроде как разобрались, всё оттестили. И давайте я сперва сгенерирую запрос Skills Clud. За оди месяц пусть выберет топ- 10. Вот такой запросик сделаем. Отправим в наш

терминал, запускаем и посмотрим, что сейчас нам выдаст. Видим, как наш скрипт приступает к работе в названии роликов, их скор. Молодец. Работай, работай. Прямо свежачок он подтягивает. Ну где-то Days 0, Days 2, прямо свежее, свежее. Выбирает он топ-1, как мы задали, и теперь добавляет источники в ноутбук LM. Давайте подождём, посмотрим. 10 источников он добавил. Теперь они там должны проанализироваться. И теперь переходит он уже к генерации статьи. Так как ноутбук LM и YouTube - это одна компания по факту, и там всё прогружается достаточно быстро. Аналитики долгой-то и не надо. На основе десяти видео он сделает статью репорт. Давайте посмотрим, может уже что-то появилось. И вот нам как раз статья. Только единственная проблема, что она на английском, а нам-то нужна статья на русском языке, оно уже работает. Cloud Code Skills 2. 0. Давайте посмотрим вообще, появился ли тут ноутбук такой. Search skill clou, 10 источников, статья, которую он сгенерил. Можем читать, смотреть. Её нам подгрузили в MD файлике. Сейчас он продолжает генерировать контент на тему, которую мы ему задали. Ну, классно же. Теперь давайте ему напишем. Вроде работает, но контент, который попадает в outputs, должен быть на русском языке. Флеш-карточки он тоже сохранил, но сохранил он в каком-то их непонятном формате. Карточки здесь у нас есть. Просто их нам прислали в Gsony, но это тоже можно доработать, чтобы нам присылали карточки прямо тут всё на русском языке, что представляет собой скил навык экосистема вклод. Это файл в формате Mark, содержающий инструкции ла-ла-ла. В чём заключается главное отличие Cloud Skills 2. 0 от предыдущей версии? Появление автоматизированного инструмента Skill Creator для создания, тестирования и оптимизации навыков. Всё чётко. Он вот сейчас сгенерирует аудио. Аудио ещё дольше генерируется. Я ему пишу: "Почему карточки пришли в формате jon? " Нет, нужны нормальные карточки, чтобы у нас всё было автоматизировано. Мы вообще не хотим никуда заходить там, чтоб всё у нас было на компьютере нужно. Наше аудио всё ещё генерится. Давайте зайдём, посмотрим, может, оно уже подгрузилось. Аудио пока создаётся. Ну логично. Мы параллельно запустили ещё один парсинг. Продолжаем тестировать. Надо дотестировать нашего ботика. И уже, по идее, можно и завершаться. Подъехала вторая статья. Давайте откроем ноутбук, перейдём на главную страничку, обновим её. Новый реч, возможно уже другие видео даже. Статья уже на русском языке нам упала. Давайте посмотрим. Он её подгрузил. Новый репорт нам уже на русском языке, прямо на компутере. Короче, если вы в любой теме теперь захотите разобраться, мы тут тестируем на малом количестве источников, на малом количестве данных, но, например, вы хотите поехать в Японию или ещё в какую-нибудь другую страну, в Корею, на BTS. Вы просто вводите запрос за последний год, топ- 10000 видео, и всё, он вам пойдёт фигачить и потом на основе сотни этих видео загрузит их в ноутбук LM и уже сделает репорт на основе вот этих данных. Вот нам всего-то надо было чуть-чуть повозиться полчасика и скриптик накатать на эту тему. Изи, изи. В чём проблема? Ещё подкаст он не загрузил. Мы видели, что подкаст грузится. Просто на него, наверное, надо побольше времени ожидания. У кода у нашего вышел таймер, и он упал, типа, блин, не подгрузилось. Я ему пишу: "Возможно, из-за ожидания в ноутбук LM аудио подкаст ещё грузится, и просто нужна пауза побольше и трайв побольше. Ретрай - это повторные попытки, чтобы всё работало нормально. Вот отправляю ему. Подготовим его к публикации, к выходу в релиз. Я им пишу: "Очисти лишние файлы из проекта. Обнови Redmi File и запушен на GitHub. И видите, какой теперь у нас чистенький проект получился. Ничего лишнего. Мы вот всё это гиткомитили. Теперь давайте мы GitHub откроем. Создадим новый репозиторий, чтобы оно у нас и в облаке тоже хранилось. Назовём его YouTube Research. Сделаю я пока его приватным. Может быть, ещё там что-нибудь допилю и уже дропну вам. можете скачать, потестить, если у вас вдруг у самих что-то не получится. Нажимаю Create Repпозиitorй. Я ссылочку эту отправляю нашему агентику, чтобы он уже запушил именно на GitHub. В общем-то, мы сделали

отдельный скриптик, но а что если нам попробовать ещё это в скил завернуть на флешечку и при вызове в антигравити он подгрузится, сам всё прокинет куда надо. Короче, автоматизацию дополнительную сделаем из других папок, из других окон. И вот он нам пишет, что да, такое сделать реально. Если в будущем, даже в новом чате ты скажешь: "Проведи resarch по новым фишкам клод", я увижу этот навык, пойму, что у меня есть готовый инструмент run для этого и сам его запущу, не задавая лишних вопросов. Что это даст? Автоматизация. Тебе больше не нужно будет помнить флаги и команды. Я сам буду знать, как их использовать. Память навык сохранится в моей базе знаний. Я смогу предлагать его сам, когда увижу подходящую задачу. И интеграция. другие части моей системы, например, планировщик могут использовать этот шаг в более сложные задачи. Мне приступать к созданию? Да, давай приступай. И мы можем так вообще всёвсё автоматизировать, настраивать. Сделали какой-то скрипт под себя, такие: "Блин, ну прикольно, он мне в повседневной жизни, в общем-то, нужен. А почему бы под него ещё не добавить скил, чтобы этот скрипт помогал, может быть, нашему агенту и нам, и чтобы запускался он просто по запросу, а не там команды какие-нибудь прописывать. Короче, очень удобно. Давайте. Навык YouTube Resarch успешно создан и добавлен в вашу локальную систему. Что теперь произошло? Директория навыка. Вот он сделал внутри файл skки, который содержит все инструкции, где лежит проект, как активировать, какие флаги использовать и как обрабатывать ошибки. Например, те самые 3 минуты паузы. Как это использовать в будущем? В любом новом чате, если вы скажете что-то вроде найди свежий resarch на YouTube про новинки Apple за последний месяц. Я увижу этот запрос, найду созданный сегодня навык, весь процесс будет автоматизирован. Всё готово. И теперь это не просто скрипт, а полноценный инструмент в моём арсенале. Всё. То есть наша Ишко теперь может это использовать полноценно. Ну давайте протестируем всё-таки. Ёпарст, вот это вот как раз как он нам выдал. Давайте для чистоты эксперимента создадим новый диалог и напишем ему, допустим, вот так вот даже. Пошёл в скилы. оружие. Пошёл в папку resarch, проанализировал, сам нам всё прописывает. Приступаю к запуску. Это займёт около 1015 минут. То есть он сам подтянул скилл, сам понял, что ему нужно. У нас теперь спрашивает: "Хотим запускать? " Я говорю: "Да". И вот он нам уже выдаёт команду, мы её запускаем. Если вы не в секюрити моде работаете, он сам вообще всё запустит и работа пойдёт. Вот как мы автоматизировали нашу работу. Ну классно, я считаю. И давайте подведём итоги. Понятное дело, ещё можно

и скрипт изначальный вот этот дорабатывать, и скил сам тоже дорабатывать. Итерация за итерацией. Ну, это вы уже сами сделаете. Можно также этот реч не только на Ютбе ограничивать. Вы можете подкасты парсить, вы можете парсить статьи. Всё это можно дорабатывать, можно делать полноценный ресч. И, как мы видели с вами, мы делаем его по одному запросу. Этот запрос уходит в ноутбук LM. ноутбук LM на основе нашего запроса, на основе наших источников делает базу данных, и потом мы уже можем с этой базой данных взаимодействовать. Я вам показал на примере краткого репорта карточек и аудиоподкаста, но тут возможности бесконечны, всё чётенько по делу, самое актуальное. Давайте подведём итоги, что мы с вами сегодня сделали. Во-первых, не по плану немножко пошло видео. Я изначально хотел показать вам связку антигравити плюс вот этой библиотеки YouTube DLP и Notebook LM. Мы, тем не менее, при помощи тех же яишек смогли найти другое решение проблемы, реализовали с вами связь между всеми рабочими системами и между нашим иагентом, между ноутбук LM через MCшку и научились парсить с вами YouTube видео. И потом всё это ещё завернули в скил. Какую главную мысль можно из всего этого извлечь? Ну, опыт решает, понятное дело, чем больше ваша насмотренность, чем больше вы знаете инструментов, тем больше у вас руки развязаны. И вы понимаете такие: "Так, ноутбук LM там, значит, это рак. Можно туда подгрузить кучу источников, это всё бесплатно отработается, мне выгодно. Я вот могу так-то, так-то использовать, применять это всё на своих бизнесах, встраивать свои автоматизации. Также второй важный момент, который хотелось бы отметить - это что касается источников и ноутбук LM. Помните, что чем лучше источник, тем лучше будет конечный результат, конечный выход. В идеале ещё долго обкатывать нам тот же парсер, ту же фильтрацию, чтобы добиваться от яишки максимально высокого результата. Если вам идея зашла, вы сами сможете ещё дома у себя на своём компретать. Также мы с вами ещё изучили прикольную штуку skки brainstorм. Тоже рекомендую её поставить, рекомендую её использовать. Она прямо показывает себя очень круто. Подсвечивает какие-то подводные камни, подсвечивает прикольные идеи для реализации. Если вы прямо вообще как чистый ли с нуля, можете просто накинуть туда свою идею и начинать потихоньку штормить. Тоже очень помогает. Все ссылки на гитхабы вы можете найти в моей телеге. все материалы с сегодняшнего урока. Ссылки в описании и в закреплённом комментарии. Обязательно переходите и пользуйтесь. Если видео было полезным, подпишитесь, поставьте лайк и колокольчик. Ну и увидимся в следующих роликах. Будьте классными. Пока-пока. M.