Как настроить ИИ-агента под себя: проекты, навыки и свои правила

Из коробки любой ИИ-агент — универсальный. Он не знает, над чем ты работаешь, в каком стиле любишь ответы и какими сервисами пользуешься. Поэтому первые пару дней ты объясняешь ему одно и то же в каждом чате. Это нормально, но необязательно: агента можно настроить так, чтобы он подстроился под тебя один раз и дальше помнил контекст сам. Разберём, из чего это складывается.

Речь пойдёт про Доку — десктопного агента, — но принципы общие: личный агент получается из четырёх вещей, и ниже про каждую.

Проекты: отдельный контекст под каждую задачу

Самое важное — проекты. Проект в Доке это именованное рабочее пространство со своими настройками, куда складываются связанные чаты. У каждого проекта есть:

• свои инструкции для агента — по сути персональный системный промпт: как себя вести, в каком стиле отвечать, что учитывать именно в этой работе;
• своя рабочая папка — агент по умолчанию работает с файлами именно этого проекта;
• свой цвет и имя — чтобы визуально не путать разные направления.

Смысл в том, что «рабочий проект по коду» и «личные документы» — это разный контекст, и держать их под одними настройками неудобно. С проектами ты один раз описываешь правила для каждого направления, а дальше просто открываешь нужный чат, и агент уже знает, в каком режиме работать.

Навыки: повторяемые процедуры

Второй слой — навыки. Если инструкции проекта это про «как себя вести вообще», то навык это конкретная процедура: чек-лист ревью, правила оформления, порядок разбора отчёта. Ты пишешь навык один раз обычным Markdown-файлом, и агент сам подхватывает его, когда задача под него подходит.

Разница с инструкциями проекта тонкая, но важная. Инструкции применяются ко всему, что происходит в проекте. Навык — только когда он релевантен запросу. Поэтому под общие правила направления удобны инструкции, а под конкретные повторяющиеся операции — навыки.

Свои сервисы через MCP

Третий слой — подключение того, чем ты уже пользуешься. Почта, трекер задач, база данных, мессенджер подключаются через MCP, и после этого агент работает не в вакууме, а с твоими реальными данными.

Это то, что превращает универсального помощника в твоего: он не просто рассуждает, а собирает задачи из твоего трекера, читает твой рабочий канал, ходит в твою базу. Настраивается один раз на уровне приложения и дальше доступно во всех проектах.

Память о предпочтениях

Четвёртый слой работает сам. По ходу общения агент запоминает устойчивые вещи про тебя и твоё окружение — предпочтения, повторяющиеся факты, — и учитывает их дальше. Это не замена явным инструкциям, а фон, который избавляет от повторов совсем уж очевидного.

Важно, что память под твоим контролем: то, что агент собирается запомнить, показывается тебе, и это можно поправить или отклонить. Настройка под себя не должна означать, что приложение молча копит о тебе данные.

Как это собирается вместе

По отдельности каждый слой — мелочь, а вместе они дают ощутимую разницу. Представь: открываешь проект «Договоры», у которого в инструкциях задан нужный тон и рабочая папка, к агенту подключён MCP-сервер твоей базы, а навык «разбор договора» описывает твой порядок проверки. Ты пишешь одну фразу — и агент делает ровно то, что ты обычно объясняешь по десять минут.

Именно в этом смысл настройки: не в том, чтобы покрутить галочки, а в том, чтобы перестать повторять контекст и правила в каждом новом чате.

С чего начать

Не пытайся настроить всё сразу. Разумный порядок такой: сначала заведи один проект и впиши в него пару правил, которые чаще всего повторяешь. Поработай так несколько дней. Когда заметишь процедуру, которую описываешь снова и снова, — вынеси её в навык. А сервисы через MCP подключай тогда, когда упрёшься в то, что агенту не хватает доступа к твоим данным.

Так настройка идёт от реальных болей, а не от желания «сделать красиво», — и агент постепенно становится действительно твоим. Скачать Доку можно бесплатно.