Авто

Цвет сайта

Авто меняет палитру по вашему времени: утром она светло-синяя, днём тёплая, вечером графитовая.

Выбрать вручную
Связаться
МенюЗакрыть

WISE TOOLS / AI / ПРАКТИКА

AI-промпты, навыки и проекты на GitHub

Публичные рабочие заготовки WISE LAB: промпты с критериями качества, компактные навыки и отобранные GitHub-проекты для реальных задач.

Обновлено 4 сентября 2026 г.Работает локально в браузере

РАБОЧАЯ ЗОНА

Промпты, навыки и проекты с понятной задачей

Материалы можно открыть отдельно, скопировать и адаптировать. У каждого проекта в GitHub-каталоге указаны рабочий сценарий и ограничение.

01

Полезные промпты

Один запрос — один проверяемый результат.

RESEARCH / BRIEFИсследовательский бриф без выдуманных фактов

Собирает исследование под конкретное решение, отделяет факты от гипотез и показывает, каких данных всё ещё не хватает.

Открыть →PPC / DECISIONАудитор PPC-гипотезы

Разбирает PPC-идею как решение с ценой ошибки: проверяет данные, альтернативные причины и ставит безопасный тест.

Открыть →ANALYTICS / PLANПлан измерения до дашборда

Переводит бизнес-решения в метрики, события, идентификаторы и проверки — до появления очередного красивого дашборда.

Открыть →APPSEC / REVIEWПроверка безопасности vibe-code проекта

Даёт агенту строгий AppSec-бриф: доказать уязвимость по коду, приоритизировать риск и предложить проверяемый патч.

Открыть →
02

AI-навыки

Устойчивые правила для серии похожих задач.

SKILL / COPYРедактор живого русского текста

Моя авторская редакторская система: сохраняет факты и голос, убирает канцелярит, дубли и шаблонную AI-манеру.

Открыть →SKILL / REVIEWРевьюер решений через доказательства

Проверяет решение по доказательствам, цене ошибки и обратимости — и не даёт красивой формулировке заменить данные.

Открыть →
03 / ПОДБОРКА ТИМУРА · GITHUB

Рабочий набор и проекты для проверки

Тимур собрал здесь свой рабочий набор и проекты для проверки. Перед внедрением стоит изучить задачу репозитория, лицензию, релиз и путь данных.

ИСПОЛЬЗУЮ / MEMORYMemora

Сохраняю решения и проектный контекст между сессиями агента, а потом достаю их через semantic и keyword search.

Память требует дисциплины: секреты и сырой диалог туда не складываю.GitHub ↗ИСПОЛЬЗУЮ / AGENTSDeepSeek Harness

Использую открытую архитектуру agent harness: сессии, инструменты и сам цикл можно расширять плагинами под конкретный процесс.

Сейчас это developer preview: API быстро меняется, поэтому для production нужен зафиксированный релиз.GitHub ↗ИСПОЛЬЗУЮ / BROWSERBladebro («Блейд»)

Даю агенту управляемый браузер с коротким набором действий и diff-first состоянием страницы.

Автоматизация браузера получает ровно те доступы, которые нужны сценарию; пользовательские сессии не становятся общим ресурсом.GitHub ↗ОСНОВА / COPYhumanizer-ru

Использовал как исходную карту машинных паттернов русского текста, а затем пересобрал подход под свой голос и рабочие жанры.

Моя версия «Живой русский» отвечает за смысл, факты и голос, а не за обещание пройти AI-детектор.GitHub ↗РАДАР / AUTOMATIONn8n

Собрать AI- и data-workflow вокруг API, CRM и ручного согласования.

Source-available/fair-code: проверьте лицензию под свой сценарий.GitHub ↗РАДАР / OBSERVABILITYLangfuse

Трассировать LLM-вызовы, версии промптов, стоимость и качество.

Хороший кандидат, когда AI уже работает и его пора перестать отлаживать на глаз.GitHub ↗РАДАР / WEB DATAFirecrawl

Получать чистый web-контент и структурированные данные для AI-процессов.

Проверьте правила сайтов, персональные данные и условия использования источников.GitHub ↗РАДАР / PRODUCT DATAPostHog

Связать события, воронки, replay, эксперименты и контекст продуктовых решений.

Полезно сначала определить план измерения и только потом включать весь стек.GitHub ↗

ЛОГИКА И ОГРАНИЧЕНИЯ

Как пользоваться результатом

01

Как устроена библиотека

У каждой заготовки есть задача, готовый текст, входные данные и проверка результата. Короткая версия нужна для быстрого старта, пояснения — чтобы адаптировать её под проект и не таскать в промпт лишнее.

02

Почему я не складываю сюда сотни случайных промптов

Большая коллекция быстро превращается в свалку. В Wise Tools остаются повторяемые сценарии: исследование, аудит PPC-гипотез, измерение, редактура и проверка безопасности vibe-code проектов.

03

Как отбираются проекты GitHub

Смотрю на конкретную задачу, документацию, возможность проверить работу, модель лицензирования и риски для данных. Количество звёзд — только сигнал интереса, но не гарантия качества или безопасности.

FAQ

Короткие ответы перед запуском

Промпты подходят только для ChatGPT?

Большинство заготовок модель-независимы. Отдельные поля или режимы могут отличаться, поэтому важные ограничения проверяйте в документации выбранного продукта.

Чем навык отличается от промпта?

Промпт решает одну задачу. Навык задаёт устойчивый способ работы для серии похожих запросов: правила, критерии и границы.

Можно ли использовать GitHub-проекты в коммерческом продукте?

Проверьте лицензию, требования к атрибуции, зависимости и безопасность конкретной версии. Ссылка в каталоге не заменяет юридическую и техническую проверку.

ИСТОЧНИКИ

На чём собран материал

Официальные справки и практические разборы, на которые опирается материал. Условия применения и ограничения указаны рядом с рекомендациями.

Официальная документацияOpenAI: prompting best practices

Короткие outcome-first инструкции, границы и критерии успеха.

Официальная документацияAnthropic: prompt engineering overview

Критерии успеха и эмпирическая проверка промпта.

Референс форматаTrueSpace: Human 3.0

Пример отдельной публичной страницы навыка с пояснением логики и готовым материалом.