Почему привязка к одной AI-платформе — это реальный риск
Смотрите, в чём тут дело. Когда находишь удобный AI-инструмент, логика простая: заходишь, настраиваешь, привыкаешь. Потом строишь вокруг него весь рабочий процесс. Кастомные инструкции, проекты, промпты — всё там.
А потом платформа ложится на час. Или меняет ценовую политику. Или очередное обновление модели делает привычные ответы хуже. И вы стоите с пустыми руками.
Это не паранойя — это нормальная операционная логика. Чем глубже AI встроен в вашу работу, тем дороже обходится зависимость от одного поставщика.
Переносные AI-воркфлоу решают эту проблему не тем, что вы используете сразу все платформы — а тем, что вы не заперты ни в одной. Ваши инструкции, контекст и настройки живут отдельно от конкретного инструмента и переезжают с вами куда угодно.
Давайте по шагам — три реальных способа это сделать.
Способ первый: внешнее хранилище для инструкций и контекста
Самый простой и быстрый шаг. Всё, что вы сейчас храните внутри AI-платформы — инструкции, конфигурации, промпты для проектов — сохраните снаружи. В Google Drive, Dropbox, на жёстком диске — неважно где, главное не внутри самого инструмента.
Если завтра Claude перестанет работать, вы просто открываете ChatGPT, подтягиваете тот же файл и продолжаете. Не с нуля, а ровно с того места, где остановились.
Тут есть нюанс, который сбивает многих. Кажется, что чем больше контекста дать AI — тем лучше он сработает. Дескать, подключим весь Google Drive, пусть сам найдёт нужное. На практике всё наоборот: AI работает точнее, когда вы даёте ему конкретный документ, а не библиотеку.
Поэтому под каждую регулярную задачу — свой файл или папка. Не «весь контент», а «инструкция по написанию кейсов» или «гайдлайн по тону бренда». Плюс бонус: обновили файл один раз — изменения подтянутся везде, где он используется. Не нужно перезаливать инструкции в каждый инструмент отдельно.
В Claude, ChatGPT и Gemini есть MCP-коннекторы (Model Context Protocol) — они позволяют подключить AI к внешним файлам или базам данных напрямую. По сути это API-мосты между AI и вашими хранилищами. Если хотите разобраться глубже, как это работает — я писал об этом подробнее в статье про MCP-серверы для контента.
Способ второй: скиллы — переносимые блоки знаний для AI
Скилл — это файл в формате Markdown (.md), упакованный в zip-архив. Внутри — структурированные инструкции: как AI должен выполнять конкретную задачу. Можно добавить шаблоны, брендовые материалы, таблицы, скрипты. Но минимум — просто текстовый файл с инструкцией.
Представьте: у вас есть промпт для написания постов в определённом стиле. Вы вложили в него немало времени, он хорошо работает. Скилл превращает этот промпт в переносимый «модуль знаний», который можно передать любому AI — и он сразу начнёт работать так же.
Хорошая аналогия — момент из «Матрицы», когда Нео загружает файл с боевыми искусствами и мгновенно умеет драться. Скилл работает так же: передал AI — он сразу знает, что делать.
Как создать скилл
В Claude и ChatGPT есть встроенный Skill Creator. В Claude его нужно включить в настройках. В ChatGPT — доступен на Team и Enterprise-аккаунтах. Дальше всё просто: описываете в чате, что должен делать скилл — инструмент сам генерирует Markdown-файл. Можно даже скинуть уже готовый промпт и попросить превратить его в скилл.
После генерации — обязательно тестируйте. Запускайте скилл на реальных задачах и правьте инструкции, пока результат не станет стабильным. Когда всё устраивает — скачиваете файл и используете в любом другом AI, который поддерживает этот формат.
Практический плюс для команд: скилл можно передать коллеге. Он устанавливает его у себя — и сразу работает с той же логикой, что и вы. Никакого доступа к вашему аккаунту не нужно.
Важное предупреждение про скиллы из интернета
Скиллы активно распространяются на GitHub и в специализированных библиотеках. Выглядит как «просто поделились промптом» — но это не так. Скилл — это исполняемые инструкции. Вредоносный скилл может дать AI команду подключиться к вашей CRM, вытащить данные клиентов и отправить их куда надо — незаметно для вас.
Правило простое: доверяйте скиллам только от официальных разработчиков платформ (Anthropic, OpenAI, Google) или от коллег в рамках одного корпоративного аккаунта. Всё остальное — риск.
Если вам интересно, как в целом AI-агенты могут работать с вашими данными без вашего ведома, — хорошее продолжение темы есть в материале про WebMCP и безопасность AI-инструментов.
Способ третий: Excel как платформо-независимый AI-агент
Это уже продвинутый уровень — но принцип тот же: вся логика живёт в файле, а не в конкретном AI.
Суть: в Microsoft Excel (десктопная версия) можно одновременно установить плагины Claude for Excel, ChatGPT for Excel и Microsoft Copilot. Все три живут в одном файле. В любой момент вы переключаетесь между ними — и работа продолжается.
Каждый плагин открывает боковую панель чата. AI работает как агент: переключается между вкладками, создаёт формулы, вставляет данные, обновляет дашборд — всё как живой человек.
Как это строится
Сначала — планирование вне Excel. Открываете чат с любым AI, описываете, что должен делать файл: какие вкладки нужны, как они связаны, какие формулы, что AI должен делать внутри. Проговариваете всё это в диалоге — до того, как открыли Excel.
Затем просите AI упаковать весь план в Markdown-файл с полными инструкциями для агента, который будет жить внутри таблицы. Если нужны справочные данные — просите их в формате JSON. Отдельно — все промпты, которые AI будет использовать внутри файла. Их сразу прописываете как отдельные вкладки.
Когда файл с инструкциями готов — открываете Excel, активируете нужный плагин, перетаскиваете Markdown-файл в панель чата и говорите: «Я подготовил для тебя бриф. Собери таблицу». Через 10-15 минут — готовая структура со всеми вкладками, формулами и дашбордом.
Самонастраивающийся воркфлоу
Вот где начинается настоящая переносимость. Одна из вкладок — история всех действий AI в файле. Другие вкладки содержат инструкции для агента. А скилл, установленный в Claude и ChatGPT, командует: каждый раз при открытии файла — сначала прочитай все вкладки с инструкциями и историей, потом действуй.
Результат: каждый раз, когда вы открываете плагин — неважно, Claude это или ChatGPT — AI сам читает историю, понимает контекст и продолжает с того места, где остановился. Вы не объясняете ничего заново.
Если Claude недоступен — открываете ChatGPT for Excel. Новый агент читает те же вкладки и продолжает работу. Ничего не теряется.
Это и есть переносимость в действии: логика живёт в файле, а не в платформе.
Как обучить AI работать именно так, как нужно вам
За всеми этими механиками стоит одна базовая идея: AI работает лучше, когда вы вложили в него чёткий контекст заранее — а не объясняете всё с нуля каждый раз. Скиллы, внешние файлы, вкладки с инструкциями — это разные формы одного и того же.
Если вы хотите глубже разобраться в том, как «обучать» AI под свои задачи — есть отдельный материал про метод когнитивного отпечатка. Там другой угол, но логика та же: AI должен думать в вашем контексте, а не в вакууме.
Переносимость — это не про использование всех инструментов сразу. Это про то, чтобы ваши настройки, ваш контекст и ваши инструкции принадлежали вам. А не платформе, которая может поменять условия в любой момент.
С чего начать прямо сейчас
Не нужно перестраивать всё сразу. Вот простой порядок действий:
- Выгрузите инструкции из AI-платформы — сохраните в папку в Google Drive или на компьютере. Это займёт 15 минут и уже даёт базовую защиту.
- Возьмите один регулярный промпт — тот, которым пользуетесь чаще всего — и превратите его в скилл через Skill Creator в Claude или ChatGPT. Протестируйте, поправьте.
- Попробуйте Excel-агент на небольшой задаче — например, простом трекере. Почувствуйте, как работает логика самонастройки через вкладки-инструкции.
Это нормально — начать с одного шага. Главное, что каждый из них уже даёт реальную независимость от конкретной платформы.
Если хотите разбирать такие схемы вместе и видеть, как это применяют другие эксперты — заходите в мой Telegram-канал. Там практика без воды.
По мотивам материала Social Media Examiner «Building Portable AI Workflows That You Can Take Anywhere».
Частые вопросы
Что такое переносной AI-воркфлоу и зачем он нужен?
Что такое AI-скилл и как его создать?
Как не зависеть от одной AI-платформы в работе?
Безопасно ли скачивать AI-скиллы из интернета?
100 нейросетей
для экспертов
Подборка, которой реально пользуются — пришлю на почту. Без спама, отписка в один клик.
любых задач
и эффективности
и карьеры
Комментарии
Будьте первым — поделитесь мыслями или задайте вопрос.
Чтобы оставить комментарий — войдите
Это пара кликов. Чтобы избежать спама — только зарегистрированные пользователи. Никакой рассылки, только если вы сами захотите.