Автоматизация, которая запоминает за тебя: теперь ты ничего не забудешь | Пошаговый гайд

Ох, сегодня я вам дам что-то очень полезное. А именно после этого видео вы обретёте второй мозг. Если, конечно, повторите за мной. На практике это означает то, что ты никогда теперь не потеряешь свои мысли, свои идеи, возможности, всё, что тебе приходит в голову, и ты почему-то это не записываешь, либо очень всё хаотично и потом не можешь найти. И в этом видео мы с вами создадим такую автоматизацию, в которую ты теперь каждый раз, когда тебе приходит любая мысль, будешь её наговаривать, она будет тебе структурировать её, добавлять к ней хэштег и записывать в табличку. И в любой другой день ты просто сможешь спросить: "Слушай, а что там была у меня за идея? Напомни мне". И он тебе будет её выдавать. Ты в любом момент можешь зайти к себе же в табличку, посмотреть все твои гениальные мысли, которые будут очень структурированы в ней. Каждый месяц я выпускаю один полезный гайд для вас. И вот в этом месяце это будет вот такая вот автоматизация. Почему именно эта автоматизация? Потому что на самом деле очень важная штука. Эта техника, у неё даже есть название. Это техника под названием GTD, Getting things done. И это суперэффективная методика повышения личной продуктивности. Мы с вами точно страдаем от этой болезни. И одна из главных идей вот этой методики - это записывать абсолютно всё, что тебе приходит в голову. Любую идею, мысль. Она тебе когда-то пригодится. Она не просто так пришла к тебе в голову. Но проблема в том, что мы в основном это либо забываем записывать, либо мы потом не можем найти этого. Это будет пошаговое видео. Все промты, инструкции. Я всё предоставлю в моём Telegram-канале. Вы сможете забрать и через 30 минут, возможно, чуть дольше, потому что вам нужно будет разобраться, вы уже создадите себе второй мозг. Что важно, это не будет обучалка поткому, иначе это видео бы получилось просто несколько часовым, если не больше. Поэтому это видео чисто повторялка. Вы повторяете, единственное, что вдумывайте, что вы повторяете. Я это буду тоже говорить, но всё очень легко. Всё, что вам нужно будет - это зарегистрироваться в mak. comме. Кстати, если вы зарегаетесь по моей рефной ссылке, вы получите вместо 1. 000 бесплатных операций каждый месяц вы получите 10. 000. И это вам прямо хватит на очень-очень долго. Они не исчезают эти операции. То есть они будут у вас на аккаунте. И вам нужно будет пополнить ещё баланс чата GPT на 7 долларов минимум. На эти 7 долларов опять же вам хватит на несколько месяцев и всё. То есть по сути дела 7 долларов и у вас вот такой вот автоматизатор готов. В общем, поехали создавать. Это будет очень-очень сильно полезное видео, поверьте. У меня такой друг создаёт такой стартап, а вы сделайте это сами для себя. Всё, поехали. Как это будет выглядеть? Мы сможем нашего ассистента говорить наши идеи любые. Он будет создавать краткое summary, присваивать тег, заметки. И это будет выглядеть у нас следующим образом. У нас будет вот такая вот табличка, где будет дата, наговаривание этой идеи, заметка сама, самари её и хэштег. В дальнейшем у этого ассистента мы также сможем спрашивать нашу какую-то идею своим неестественным языком, например, а помнишь, я когда-нибудь тебе делилась идеей там повышение продуктивности? Он проанализирует все ваши идеи и прямо вам выдастри в Telegram-канале. Как я уже говорила, для первого сценария нам понадобится make. com. И нам нужно будет создать здесь два сценария. Первоя сценария у нас будет основной, где будет выстроена вся логика нашего второго мозга. А второй сценарий нам нужен будет, чтобы ассистент как раз вот мог зайти в таблицу, вытащить оттуда нужную нам заметку и нам её прислать. Начнём, естественно, с первого сценария. И так как наш второй мозг будет работать в Телеграме, для этого нам нужно будет создать нашего бота. Поэтому первым делом заходим в Telegram и в поиске ищем ботфаer. И здесь будем создавать нового бота. Пишем сш и new bot. Дальше задаём ему название, например, мои заметки. Дальше придумаем username, например, notes bot. И наш бот созы. Мы получаем его апитоки. Он нам нужен, поэтому его скопируйте. Сейчас копируем этот адрес, и можете его пока вставить в ваши заметки, чтобы не потерять. Мы его сейчас будем уже использовать. О'кей, бота создали. Теперь переходим в make. com. И наш сценарий первым делом будет начинаться с модуля Telegram, да, потому что он именно с Телеграма будет вытаскивать наши данные. О'кей. Выбираем Telegram с модулем Watch Updates. Этот модуль как раз у нас будет следить за всеми сообщениями, которые мы будем присылать к нам в бот. Первым делом нам нужно будет создать соединение, поэтому нажимаем на кнопочку AD. Также нажимаем добавить соединение, пишем название нашего бота, например, а в заметке и вставляем как раз вот этот наш токен, который мы только что получили. Также вы можете назвать как-то ваш weбook, если вам это важно, или оставить по умолчанию название My Telegram Bot updates webhook. Нажимаем Save и снова нажимаем Save. И далее запустим наш первый модуль, чтобы активировать наш вебк. И теперь проверим работу, запускаем этот сценарий, переходим в Telegram, переходим в нашего только что созданного бота. Вот здесь вот по ссылочке, да, у нас у каждого будет своя ссылка. И нажимаем старт. Всё, эта команда у нас запускает наш модуль, тем самым как бы подтверждая соединение. О'кей, соединение создано, всё работает. Вот видите, у нас сообщение пришло в старт. После первого модуля мы сразу же добавляем роутер, который нам позволяет разделить наш сценарий на несколько маршрутов. То есть разные вариации взаимодействия с нашим ассистентом. Первый маршрут будет обрабатывать

стандартную команду старт. Поэтому для этого мы создаём специальный фильтр, чтобы сюда попадали сообщения только в том случае, если мы просто запускаем нашего бота. И всё. Называем наш фильтр старт. И в условиях мы указываем, если переменная текст у нас будет равна команде старт. Всё, нажимаем save. Только в этом случае данные пойдут по вот этому нашему нижнему маршруту. Следующим делом добавляем сюда модуль Telegram bot. Send message or reply. Выбираем наше подключение. Вот оно у меня называется а заметки. В вашем случае может быть как-то по-другому. Чат ID - это то место, куда нам будут приходить сообщения. Поэтому в нашем случае мы должны будем брать эту переменную из коллекции Message. Вот она у нас здесь есть чат и ID. Атекст прописываете абсолютно любой. То есть это тот текст, который будет высвечиваться, когда вы просто запустите вашего бота. Если это для вас, то это может быть что угодно, что вы хотите. Я написала понятно. То есть это мой бод по заметкам. Он помогает структурировать мои заметки и идеи. Parсмод. Выбираем Mark Down и нажимаем save. И эта данная ветка такая самая простая у нас готова. Теперь запустим нашу автоматизацию, перейдём в бот и снова напишем старт. Вот всё, всё сработало, вышло то сообщение, которое мы только что настраивали. Теперь настроим маршрут, который будет позволять нам обрабатывать именно голосовые сообщения, чтобы мы могли просто голосом наговорить свою идею. Это, наверное, самое частое использование нашего будет второго мозга. Для этого нам нужно будет запустить сценарий. Нажимаем Runness Model Only, переходим в Telegram и в боте наговариваем какое-то голосовое сообщение. Нам это нужно, чтобы получить переменные, которые мы потом будем в дальнейшем мопировать. О'кей, отправила голосовое. Видите, наш модуль словил это голосовое. У нас появились новые переменные. А именно появилась коллекция Voice, где содержится наше галосовое. Супер. И теперь с помощью как раз вот этой переменной мы и отфильтруем данный маршрут, чтобы по верхнему маршруту у нас поступали только сообщения, которые мы наговорили голосом. Поэтому в условиях мы выбираем переменную, которая у нас отвечает за голос. Вот она у нас здесь есть voices и file ID. Видите? Message voice file ID. И она у нас должна просто существовать. Нажимаем save. Теперь только данные, которые будут содержать эту переменную, пойдут по верхнему маршруту. В других случаях просто этой переменной не будет. О'кей, настроили. Теперь далее наше голосовое нам нужно скачать, чтобы его транскрибировать, чтобы его передавать, нам нужно его сначала скачать. Поэтому выбираем модуль Telegram Bot с помощью модуля a file. Вот этот модуль. Первым делом опять же выбираем наше соединение. У меня в моём случае это азаметки. И указываем здесь файл ID. Он у нас находится вот здесь вот в Voices и нажимаем File ID. Save. Всё, теперь наше голосовое сможет скачаться. Далее нам это голосовое сообщение нужно транскрибировать. Для этого мы выбираем модуль Open AI, а именно создать транскрипцию. Для того, чтобы создать соединение с этим модулем, то есть с нашим аккаунтом Open AI, вам нужно будет создать на кнопочку добавить соединение, назвать как-то ваше соединение и сюда указать апи ключ от вашего аккаунта. Где его получить? Вам нужно будет зарегистрироваться отдельно на отдельном сервисе, который называется platform. com. То есть у нас ассистенты создаются отдельно. Чат GPT - это просто сервис, да? А ассистенты у нас создаются на платформе opai. com. Поэтому переходим на эту платформу. Также на ней регистрируемся. Далее нажимаем на шестерёночку. И вначале, если вы никогда ещё не пополняли ваш баланс и у вас там будет по нулям, то вам нужно будет сначала перейти в билинг. Здесь вам нужно будет добавить вашу карту и пополнить баланс минимум на 5-7 долларов. После того, как вы пополните баланс, переходим в раздел АИ ключи. И здесь просто создаёте новый апи ключ. У меня здесь их очень-очень сильно много. Если вы никогда не создавали, у вас здесь будет по нулям. Поэтому просто нажимаете Create App ключ. Называете ваш ключ, обязательно называйте так, чтобы вы потом понимали, для чего этот IP ключ, чтобы вы потом могли его легко найти. В Permissions мы выбираем all. И также вы можете выбрать ваш проект, если у вас их несколько. Если один, то просто выбираете дефолт проект и нажимаете создать секретный ключ. И вам здесь сгенерируется ключ. Вам нужно будет его обязательно скопировать. Не закрывая эту вкладку, перейти сначала в Make и вставить его туда, куда я вам показывала. И только после этого закрыть уже вкладку в платформу Open AI. У меня уже есть это соединение, поэтому я здесь это создавать не буду. А поле organization ID не обязательно, поэтому хотите заполняйте, хотите нет. О'кей. И теперь нам нужно будет настроить данный модуль. Как он у нас настраивается? Файл у нас сразу же по умолчанию подтягивается наш предыдущий файл с Телеграма, поэтому здесь вы ничего не выбираете. Модель также оставляем Visper. И всё, что нужно сделать - это прописать просто промт, то есть запрос, что вы хотите, чтобы данный модуль для вас сделал. В моём случае транскрибируем моё голосовое сообщение и в респонсформат выбираем текст и нажимаем save. Всё, таким вот образом наше сообщение у нас будет транскрибировано. Протестируем. Нажимаем run Once. Переходим в заметки и снова что-нибудь наговорим. Например, раз-раз, проверка.

Видим, что автоматизация сработала. Данные увидели, что там присутствует переменная voice, и поэтому они пошли по верхнему маршруту, где у нас сначала голосовое наше скачалось, а затем у нас отправилось модули Open AI для транскрибации. Что изменилось недавно уeni, то, что они перестали поддерживать именно в данном случае русский язык. То есть, видите, он услышал моё сообщение, он знает, что я имею в виду. Я сказала: "Раз-раз, проверка". Он его просто перевёл на английский язык. Поэтому, чтобы у нас всё работало корректно, нам нужно будет создать дополнительный модуль, который у нас переведёт эту транскрибацию на русский язык. Поэтому для этого нажимаем на плюсик и пишем в поисковой строке AI. И здесь выбираем вот такой вот инструмент, который называется Make AI Tools. И здесь мы выбираем конкретно translate Text. Добавляем этот модуль. И нам нужно будет здесь сказать ему, какой текст нам нужно перевести. Наш текст находится у нас в чате GPT в Openя, поэтому просто выбираем переменную текст вот этого модуля. И далее просто пишем, на какой язык ему нужно будет перевести данный текст. Всё, нажали, нажимаем save. Всё, теперь наша транскрибация будет переводиться на русский язык. После того, как наше сообщение переведётся, нам теперь нужно будет отправить данное сообщение нашему AI-ассистенту, который непосредственно потом будет брать его, структурировать, суммеризировать, добавлять к нему теги и так далее. И поэтому сейчас нам нужно будет сначала создать нашего ассистента, который будет знать, что ему нужно делать, с текстом, который он получит. То есть мы с вами сейчас создадим нашего ассистента. Для этого переходим обратно на platform. com, com. Переходим в dasшбор и выбираем assistance и нажимаем create assistent. Далее называем нашего ассистента, например, заметки. После названия нам нужно будет написать инструкцию и выбрать модель, написать функцию. Всё это у меня уже подготовлено. Я вам просто это предоставлю, поэтому вы сможете это просто скопировать и вставить. Касательно модели я всегда выбираю GPT4. Как поня, это самая универсальная модель. Она работает быстро, хорошо, качественно, особенно что касается работы с текстом, справляется на ура. Теперь инструкция. Поясню, что в ней находится, что конкретно я там написала. Первое, что я написала в инструкции - это роль. Роль, которую я задаю ассистента, чтобы он понимал вообще для чего он создан. Ты мой ассистент по заметкам, я тебе создал, чтобы не забывать свои идеи, заметки и так далее. Так как я хочу, чтобы он искал для меня мои же заметки в инструкции, я тоже ему это прописываю и пишу: "Если я попрошу тебя напомнить мне о какой-то сметке, ты должен использовать инструмент NS, где в ответ тебе придёт моя исходная задача data, тег её summary. Ты должен всё мне это предоставить естественным языком". NUTS - это название функции, которую мы также будем создавать в дальнейшем. Также мне нужно предусмотреть тот факт, чтобы не все мои мысли попадали в таблицу. Например, какой-то из моих голосовых может быть как раз касательно того, что я хочу вспомнить какую-то заметку и чтобы он не добавлял моё голосовое. Для этого я в инструкции добавила эту пометку. Только если ты присылаешь мне заметку уже созданную, добавляй в конце ответа вот этот код F4D. И он должен будет этот код мне присылать. И только в этом случае он будет запускать функцию. Этот код как раз нужен для того, чтобы потом в автоматизации отфильтровать, что мне нужно добавлять табличку, а что нет. и будет работать по такому принципу, что если код есть в сообщении, значит в таблицу ничего добавлять не нужно, а если кода нет, значит, надо. Далее я напоминаю, что это всё будет работать в Телеграме, чтобы он сразу же учитывал телеграмовский формат Markда. Также я написала, что если я присылаю свою идею без просьбы вспомнить о заметке, то ему нужно будет просто создать её summary, присвоить тег и сообщить, что заметка занесена в табличку. И дальше я ему указываю список допустимых тегов. Вы можете указать ещё и свои какие-то дополнительные. У меня, например, здесь есть работа, личная и идеи. Вот такая у нас инструкция. Поэтому копируем инструкцию, переходим обратно на Open Ai и вставляем данную инструкцию. Далее нам нужно будет создать функцию, потому что именно благодаря функциям наш ассистент может что-то делать дополнительно, к чему-то обращаться, передавать какие-то данные. Она у нас будет одна и будет называться Nes. Я подготовила также пром для данной инструкции. Вы сможете просто его скопировать и вставить. О'кей. Нажимаем на создать функцию. Нажимаем generate и копируем промт, который я уже заранее подготовила для функции. Что написано в ней? Написано название функции, написано переменная, которая мне необходима. И зачем, в принципе, эта функция нужна. Неважно, она называется get, она может называться как-то по-другому, но вам просто важно её запустить будет, да? Если вы, конечно же, повторяете по видео и вы пока не совсем разбираете, что я что, желательно повторять точ за мной, тогда вы точно не ошибётесь. Нажимаю, и теперь Openi сам для нас напишет Jon. То есть эту функцию уже прямо в правильном виде, который будет ассистент воспринимать. Вот она у нас есть. Здесь ничего менять не нужно. Здесь всё правильно. Нажимаем просто добавить. На данном этапе ассистент наш создан. Поэтому теперь возвращаемся в make и будем вызывать нашего ассистента. Для этого нажимаем плюсик, выбираем модуль Open AI Messenger and Assistant, то есть, чтобы обратиться к нашему

ассистенту. Так как вы уже подключали модуль Open AI заранее, поэтому подключение у вас уже должно быть создано, и вам не нужно будет здесь заново ничего подключать. Теперь во вкладке Assistance вы должны будете выбрать только что созданного ассистента. У меня он назывался заметки. После того, как наш ассистент подгрузился, у нас подгружается функция наша, которую мы создавали. И здесь нам нужно будет указать ссылку на webхуhook, то есть куда будет обращаться наш ассистент. Для этого нам и нужен будет второй сценарий в Мйке. Если вы сейчас не открыли дополнительное окно, просто откройте дополнительное окно и создайте новый сценарий. Назовите этот сценарий, например, у меня он называется заметки Webhook, и сейчас параллельно будем создавать второй сценарий. Для этого первым модулем во втором сценарию у нас будет стоять модуль вебху, а именно custom webhook. И сразу же его настроим. Нажимаем Добавить соединение, нажимаем save. Далее копируем адрес to cckбоard. Открываем новую вкладку в браузере. Вставляем наш адрес, нажимаем Enter. И после надписи accepted означает, что наш webхуhook активирован. Должно она быть написано successfully determined. После чего нужно обязательно нажать на кнопочку save. И webhook наш создан. И теперь переходим в первый сценарий. И нам нужно будет эту же ссылку на webхуhook, который мы только что копировали, вставить только теперь в URL нашей функции. Это нам нужно для того, чтобы когда ассистент поймёт, что ему нужно в данном случае запустить функцию NOS, он обратится к этой ссылке и передаст данные как раз на вот эту ссылку нашего вебкука. И дальше уже у нас во втором сценарии будет работать своя какая-то логика. О'кей, продолжаем настройку. В роли мы указываем usеer и далее сообщение. Сообщение - это тот текст, который будет у нас передаваться нашему ассистенту. Соответственно, это сообщение у нас уже есть. Оно у нас переведено с помощью предыдущего модуля. Но перед тем, как его передавать, я всегда также ему передаю текущую дату и время, потому что ассистент ОПНА завис на данный момент завис пока на двадцать третьем году. И чтобы он знал актуальную дату и время, потому что нам это важно для создания наших заметок, да? А я ещё также передаю ему время и дату, поэтому пишу текущая дата и время. Далее я использую функцию формат date. То есть вы можете просто повторить за мной. Формат date, открываем скобочку. Далее ищем переменную now. Она у нас находится вот здесь вот вверху в календарике. Там просто будет переменная на. Просто на неё нажмёте точка запятой. И далее просто повторите, как это вы видите на экране. После этого я отступаю пробел, пишу моё сообщение. И сюда мне нужно подставить как раз вот то сообщение, которое я наговорила ему, которое транскрибировалось и которое перевелось на русский язык. Оно у нас находится вот здесь вот в мейке make tools translation. Эта перемен у нас добавляется сюда. И теперь этот модуль у нас настроен. Нажимаем на кнопочку save, то есть как бы отправляем наше сообщение нашему ассистенту. Далее нам нужно будет ответ от ассистента отправить нам обратно в Telegram. Для этого мы добавляем модуль Telegram. Выбираем модуль send the message. Chat id message chat id. А текст мы указываем из результата предыдущего модуля чата GPT. Вот он result, то есть результат того модуля, где у нас живёт наш ассистент. Помимо результата, помимо самого ответа ассистента, я также хочу, чтобы у меня была возможность всегда зайти в мою табличку и посмотреть, проверить её. Поэтому я зашью сюда также в сообщения ссылку, и всегда я буду получать не только ответ, но ещё и ссылочку на табличку. И чтобы у нас не присылась такая длинная большая ссылка, я хочу её зашить. Зашить в слова. В слова ссылка на табличку. Это делается вот по такому принципу, который вы видите сейчас на экране. То есть скобочки, ссылка на табличку. Далее у нас скобки. И в скобках у нас помещается сама ссылка. И это у нас возможно благодаря тому, что мы сейчас выберем такой формат для Телеграма, как Markown. Это такое форматирование, которое позволяет у нас зашивать текст, зашивать ссылки, выделять слова жирными или курсирам и так далее. Теперь внизу также мы выбираем disable link preview. Yes. Это нужно для того, чтобы у нас не отображалось preview ссылки на таблицу. Она у нас была в слове и этот модуль у нас настроен. Нажимаем на save и посмотрим, как это у нас будет работать. Нажимаем Run Once. Переходим в Telegram и что-нибудь наговорим нашему боту. Например, мне нужно за лето прочитать четыре книги по саморазвитию. Отправляю и вижу, смотрите, наша автоматизация начинает работать. Голосовая у нас скачалась, перевелось, отправилась нашему ассистенту. Наш ассистент создал с него summy, добавил тег и занёс у нас в табличку это всё. Видите, я ему сказала: "Мне нужно прочитать там за лето четыре книги по саморазвитию". Да, и он не просто добавил мои слова, а он извлёк как бы сар из моего слова и добавил это более в красивом и читабельном виде. То есть планы на лето прочитать четыре книги по саморазвитию. И мне пришло ответное сообщение саморе моей заметки тег, что она была занесена и ссылка на таблицу. Но так как мы ещё сюда не подключали таблицу, соответственно, сообщение не могло туда добавиться. Но он как бы уже сказал, что она добавлена, но оно ещё не добавилось. Поэтому для этого мы и добавим нашу таблицу, чтобы оно действительно туда добавлялось. Но для этого нам нужно будет сначала структурировать наше

сообщение, чтобы у нас в отдельную колоночку шло summary, в отдельную колонку шёл тег, в отдельную колодку шла data. И для этого нам понадобится такой вот инструмент в мейке, который называется make AI tools extract information from text, то есть вытащить информацию из текста. Добавляем этот модуль и настроим его. В первом поле нам нужно будет предоставить текст, откуда он будет искать информацию, чтобы потом её разделять. Я пишу summary и tech. Он у нас находится вот, вот здесь вот. И оригинальный текст. Оригинальный текст у нас находится вот здесь вот в make ITS translation, где я просто наговаривала свой текст. И теперь нам нужно будет написать ему, как я хочу, чтобы он это для меня структурировал. А именно, мне нужно будет написать описание переменной, то есть, что должно быть в этой переменной, имя её и тип. В описании я, соответственно, пишу: "Укажи оригинальный текст заметки из предоставленного текста без редактирования. В названии я напишу арик, а тип я напишу текст. Создадим теперь вторую переменную. Во второй переменной я прошу его указать сари заметки из предоставленного текста без редактирования. Называю эту переменную, например, summary. И тип также ставлю текст, потому что это всё будет в текстовом виде. И третья переменна у нас будет отвечать за создание тега. Поэтому я пишу: "Укажи тег заметки из предоставленного текста без редактирования в формате и в каком формате". Решётка тег. название переменной тег и тип также текст и нажимаю save. То есть, что будет делать этот модуль? Этот модуль получит мой оригинальный текст и сам его разобьёт по смыслам, разобьёт его по переменным и, соответственно, потом добавит это всё в табличку в нужные ячейки. Как это будет работать? Запускаю сценарий, перехожу обратно в Telegram и сейчас что-то наговорю. Например, я хочу за лето прочитать четыре книги по саморазвитию. И смотрим, как у нас отработала автоматизация. Вот у нас данные пришли в наш последний модуль. Открываем его. И видите, он создал у нас три переменные, в которые он поместил подходящий текст. В оригинале само пожелание, в summреy summory и также переменная тег. И также её присвоим. Это готово. Теперь мы можем создавать уже табличку, куда мы будем помещать вот эти данные. Табличку я заранее создала. Она у меня называется заметки. И у меня здесь есть вот такие вот столбцы, как дата, заметка саморештег. вам нужно будет создать то же самое. Рекомендация создавать у вас Google Sheets на той же почте, что и Makeup, чтобы они у вас были законнекчены, ну, чтобы было проще. Как только вы создали табличку, переходим обратно в Make и теперь добавляем модуль Google Sheets. Добавить строку row. Выбираем нашу таблицу. У меня она называется заметки. У вас как-то по-другому лист в моём случае с заметки. И теперь нужно будет сопоставить данные в какую таблицу, в какую колонку и что должно добавляться в поле дата. Я всегда прописываю функцию dat, чтобы у меня данные высвечивались не по гринвичу, а данные высвечивались в желаемом формате. Для этого я пишу формат date. Открываем скобку, заходим вот этот календарь и выбираю здесь переменную, которая называется now, которая у нас отвечает за то, чтобы передавать текущую дату и время. Далее точка запятой. И далее пишу формат, в котором я хочу, чтобы эта функция мне отформатировала дату. Потому что в мейке, если мы просто выберем переменную нам, она у нас будет передаваться по гримичу. Это будет непонятное дата и время. Поэтому я хочу свою. Поэтому я пишу в каком формате я хочу. Я хочу, чтобы это было день, далее, потом месяц и год. Закрываю функцию. Всё, функция готова. В поле заметки я просто смопирую переменную, а именно оригинальный текст нашей заметки. Так как это голосовое сообщение, поэтому оригинальный текст у нас находится уже в мейке Tools, который мы только что создавали. Вот она у нас здесь находится. Summary также будет с этого модуля Make AI Tools. Итег также у нас будет с Make AI Tools модуля Tag. Всё, модуль настроили, нажимаем save. И единственное, что я ещё на вот этом месте создам фильтр. Фильтр нам нужен как раз для того, чтобы фильтровать новые заметки или те случаи, когда мы просто просим нашего ассистента найти старые заметки. Для этого, помните, я специально в инструкции прописывала специальный код. Только если ты присылаешь уже созданную заметку, добавляй в конце ответа вот этот код F4D. Поэтому я сейчас копирую этот код, захожу в первый наш сценарий мейка, нажимаю на связь между Телеграмом и Maker Tools. И в условиях я напишу так: если переменный результат у нас не будет содержать not contain, вот этот код, всё. Только в этом случае он передаст сообщение дальше в таблицу. О'кей. Первая ветка, которая у нас будет обрабатывать голосовые сообщения и команду старт, готова. И теперь добавим ещё одну ветку, которая у нас будет отвечать просто за текст. Ну, в том случае, если я хочу не наговорить идею, а я хочу ему написать текстом свою идею. Но перед этим сначала сохраним наш сценарий, чтобы не потерялись данные, которые мы только что-то настраивали. Были случаи, когда мне писали люди, что вы не успели сохранить. В итоге что-то случилось с интернетом, и всё, что вы

делали до этого, просто потерялось. Для того, чтобы создать новый маршрут, мы нажимаем на роутер, и в нас он добавляется. И мы здесь сэкономим огромное количество времени, тем самым, что мы не будем всё с нуля создавать, а мы скопируем вот эти пункты, вот эти модули, и их просто продублируем немножечко некоторые модули изменив и тем самым просто сэкономив колоссальное количество времени. О'кей, присоединяем наши модули к пустому модулю и пустой модуль просто удаляем. Но перед этим сначала настроим фильтр, чтобы в этот маршрут у нас шли только те данные, которые мы написали, а не надиктовали. Поэтому для этого откроем первый фильтр, который у нас отвечает за голос, и скопируем данную переменную, то есть Message Voice File ID. Она нам нужна для того, чтобы создать дополнительный фильтр. Теперь нажимаем на наше соединение, и мы говорим ему: "В этот маршрут у нас не должны попадать сообщения, которые содержат файл ID Voice. " Поэтому в условиях говорим, если вот эта переменная, вставляем её, она вообще не должна существовать. Does not exist. Также добавим дополнительное правило о команде старт, а именно, если message не будет not equal. И пишем команду старт. И дополнительно отправим ещё одно правило, которое говорит нам: "Если тот же самый messageтекст у нас не будет равняться пустоте". Ну то есть означает, что он будет существовать, а именно текстовый оператор у нас будет not equal to, а в поле просто оставляем пустоту, пустое значение и сохраняем наш фильтр. Всё. Таким образом, теперь в нижний маршрут у нас пойдут только те данные, в которых не будет переменной Voice ID, в которой не будет команды старт, и текстовое значение у нас будет не пустое. То есть там будет какой-то текст. И теперь нам осталось немножечко донастроить уже созданные модули, а именно, открываем первый модуль чата GPT. В текущую дату и время мы оставляем и поменяем только само сообщение. Вместо переменной перевод нам нужно просто подставить переменную, которая отвечает у нас за текст. Messageтекст. Всё, подставили. Нажимаем сохранить. В модуле Telegramбот мы ничего здесь не меняем. Далее, в следующем модуле, который у нас отвечает за структуризацию текста, мы удалим переменную translation и подставим на оригинальный текст переменную текст. Она у нас также находится в Telegramботе Messageтекст. Google таблицу не заменяем. Всё, на этом, собственно, почти всё. Сохраняем наш сценарий и протестируем нашу автоматизацию. Протестируем наш первый, точнее, сценарий. Нам ещё нужно его немножечко доработать, но уже протестируем. Для этого заходим в нашу таблицу заметки, пока удалим, что здесь было, и протестируем, как оно будет работать. Переходим обратно в Me. Нажимаю на сценарий Run Once. Заходим теперь в Telegramбот и наговорю ему что-то. Мне нужно прочитать за лето четыре книги по саморазвитию. Отправляем. видим, что так как я наговорила голосом, соответственно, он включил верхний маршрут, который отвечает за обработку как раз голосового сообщения. Видим, что файл скачался, транскрибировался, перевёлся. Сейчас ассистент его обрабатывает. Видим, он обработал и добавил это в таблицу. Преобразуем пока наши данные. Для этого удалим пока жирный текст. Потом, видите, у нас сейчас дата находится в не совсем хорошем формате, поэтому, чтобы она была в нормальном формате, нам нужно будет её выделить, а нажать на формат вверху числа и выбираем дата. Всё, супер, преобразовалась в дату. Теперь сделаем перенос. Также выделяем все колоночки, нажимаем перенос и перенос по словам. Всё, супер. Ну давайте что-нибудь сейчас ещё добавим. Только, например, уже протестируем нижний маршрут и напишем что-нибудь. Например, новая идея. Хочу автоматизировать полив огорода с помощью й и Ардуина. Единственное, что я написала сообщение, но я забыла включить автоматизацию. Она была отключена, она мои данные не получила. Поэтому для этого я перехожу в Makeй, нажимаю на Run Once. И видите, у нас выскакивает как-то такое вот сообщение, как у нас был запрос, который ты отправляла, и мне нужно обработать старый твой запрос либо дожидаться новых данных. Ну я не хочу, чтобы он дождался новых данных, просто обработал старый запрос, который я ему только что отправила. Поэтому выбираю used existing data. И так как это сообщение уже было отправлено, он просто его же взял и начал его обрабатывать. Увидел, что это было текстовое сообщение, и он его, соответственно, отправил по нижнему маршруту. Видим, что у нас ассистент обрабатывает наш запрос. Он его обработал. Супер. И добавил. Теперь самое главное, а именно память нашего ассистента. Мне очень важно, чтобы он помнил обо мне и о чём мы общались с ним ранее. И за это у нас отвечает такой параметр, как Thread. Thread ID. Как настроить этот параметр? Нам нужно будет открыть модуль Open AI, то есть результат нашего модуля, и скопировать вот этот Red ID. Мы его скопировали, и теперь нам нужно будет его добавить во все модули, где у нас присутствует Open AI, то есть наш ассистент. Я его скопировала. И вот здесь вот ID нам нужно будет его добавить. Нажимаем save. И message assistant тоже его добавим. Всё, сохранить. И сохраняем наш сценарий. В первый модуль Open AI нам

это не нужно было добавлять, потому что этот модуль у нас отвечает именно за просто создание транскрибации. Там не присутствует наш ассистент. О'кей, этот сценарий полностью создан. Выбедите, что вы его сохранили. Нажимаете на дискетку и активируем его, чтобы он работал постоянно. Для этого переходим в главное меню и активируем его. Нажимаем активировать. Всё, он у нас теперь будет всегда работать. И теперь нам нужно будет только донастроить второй наш сценарий, который у нас как раз будет отвечать за поиск извлечения информации из нашей таблицы. Что нам нужно будет сделать? Смотрите, сюда на данный вебху у нас будут приходить какие-то данные от нашего ассистента. А именно это будет вопрос, скорее всего, про какую-то нашу идею или какую-то нашу заметку. И он должен будет получить данный запрос. Далее он должен будет пойти в таблицу, найти данную заметку и нам её обратно передать. Эти данные, которые он будет присылать на Webхуhook, они у нас будут находиться в переменной actions. Мы её указали в нашей функции вот здесь вот, когда мы создавали нашего ассистента. И эта переменная actions, она у нас будет всегда равна значению get. Да, как мы это и прописали. Всё, это мы запомнили, да? И теперь после того, как у нас сработает этот модуль, то есть Webhook получит переменную эту, нам нужно, чтобы он теперь зашёл к нам в табличку и всё это нам собрал. Поэтому вторым модулем у нас будет Google Sheets. Нажимаем добавить. Добавить Google Sheets только с модулем Search Arrow, то есть поиск в таблице, то есть искать строки, найти что-то в нашей таблице. Здесь самое главное - это просто выбрать правильную таблицу, где у вас будут находиться все ваши заметки. Поэтому моя таблица у меня называется заметки. У вас она может быть называться как-то по-другому. И выбрать правильный лист. У меня он также называется заметки. Всё, фильтры мне ничего настраивать не нужно, потому что мне нужно, чтобы он искал по всей таблице, а не по каким-то определённым фильтром. Нажимаем save. Для начала давайте его протестируем. Запустим данный сценарий. Мы видели, что мы получили вот наши вот эти две заметки, которые у нас есть. И теперь нам нужно вот эти данные, которые он получил, соединить в один текст. Для этого в Мейке есть такой инструмент, который называется текст агрегатор. И теперь нам нужно будет выбрать, из какого модуля ему нужно будет текст объединять. В данном случае нам нужно, чтобы он объединял текст с Google Sheets. Далее разворачиваем дополнительные настройки. Row сепараторы, выбираем new row. Это нужно для того, чтобы у нас все данные были с новой строки. А в тексте говорим следующее: заметка. Потом пишем summary, data и тег. И напротив этих значений подставим данные из таблички. Заметка summary, data, тег сохранить. Таким вот образом все вот эти данные, которые он найдёт в нашей табличке, он соединит воедино. И теперь нам нужно, чтобы он передал нашему ассистенту эту информацию. Для этого мы выбираем модуль webhook, а именно webhook response. И в базе просто обмопируем текст с текгрегатора. Нажимаем save. Сохраняем наш сценарий, выходим в обзор. Также активируем наш сценарий и будем тестировать, а именно протестируем его память. Например, что там за заметка была по книгам? И смотрим. Во-первых, первым делом он запустил наш самый наш первый сценарий, да, который отвечает за обработку текста. Видите, он там подумал, запускать ли функцию или нет. А у него в инструкции написано, что если я прошу тебя напомнить о заметках, то ты должен запустить инструмент NUTS. с которой мы создавали такую функцию. И он его запустил. И данные пришли на наш второй сценарий. То есть он прислал все эти данные на наш ужеook в переменную Actions, которая у нас равна слову GET. Вот. Вот она у нас находится. И с помощью этого у нас запустилась вся дальнейшая цепочка. Автоматизация зашла в таблицу, с таблицы собрала весь текст, и текст агрегатором всё это объединилось. И ассистент получил в ответ этот текст. Он проанализировал весь текст, нашёл заметку, которая отвечает по книгам и, соответственно, нам её прислал. И вот видите, здесь он прислал данный код, который я ему говорила присылать, если он пользуется функцией. И в таблицу, соответственно, не попало наше последнее сообщение. Для этого нам и нужен был данный код. Наша первая автоматизация, видите, она у нас остановилась на отправке сообщения. Вот этот данный фильтр у нас не пропустил данные в модуль make Tools и в Google таблицу. Соответственно, она у нас не продублировалась к нам в таблицу. Вот видите, она у нас просто не прошла фильтрацию. Она увидела, что в переменной результат был данный код, и, соответственно, она не передала это дальше. Вот такая вот у нас получилась полезнейшая автоматизация. Второй мозг, я вам скажу честно, вот у меня знакомый друг создаёт такой стартап, тратит на это месяцы работы. Конечно, она у него работает посложнее, но для нас, простых людей, возможно, не нужно так сложно. Вот теперь, если вы создадите всё, повторите шаг за шагом, всё точь в точь, у вас получится второй ваш мозг. Конечно же, я вам здесь не рассказывала прямо супер подробно, что значит вот это приложение, что значит вот эта функция, а почему это включаем, почему это не

включаем, потому что начи получилось не получасовое видео, а многочасовое видео. Да и не объясните это даже, на самом деле, за несколько часов, потому что, в принципе, нужно обучаться инструменту мейк. Мои студенты учатся мейку 2 месяца, поэтому, конечно же, естественно, это не рассказать за одно видео, но повторить сможете, сможете. Здесь ничего не скрывалось. Вот всё как было. Все модули, все настройки, всё есть на экране. Вы всё это прекрасно видели. Поэтому, если вы просто будете внимательными и повторите за мной, то у вас в конце видео уже будет ваш второй мозг. Единственное, что может, а, случиться - это вот этот make Tools может стать платным, и вам нужна будет платная подписка на make- это 11 долларов. Но надеюсь, что он этого не сделает. Если сделает, то вам нужно будет ещё заплатить за подписку, за мейк. А так просто пользуйтесь на здоровье автоматизацией вот этой. Всё. Всем удачи. С вас лайк и коммент, потому что всё-таки такие полезные гайды, они требуют очень много времени для создания, придумывания для вас подробного. Вот. Надеюсь, это вам поможет. Создавайте и подключайте ваш второй мозг. Все ссылки на пром и на функции будут у меня в Telegram-канале, поэтому перейдите в него и заберите все нужные вам данные.