- В Телеграме море полезной информации, но как найти время, чтобы читать и запоминать ее?
- Как заставить нейросети помогать с чтением не только книг, но и тысяч постов с полезным контентом?
- Расскажу, как использую GPT, чтобы читать и учиться быстрее, чем когда-либо. Покажу примеры работы со своей базой знаний из постов Telegram-каналов, книг и курсов.
Главный урок, который я усвоил за 10 лет карьеры, получая отказы и офферы из «компаний мечты»: принимая решения по найму, повышению и оценке сотрудников, в крупных компаниях тебя выбирают не только за текущие знания и опыт, но также и за потенциал к обучению и развитию. Он рассматривается при любых кадровых решениях и часто влияет на финальный выбор даже самых топовых директоров компаний.
Уметь постоянно учиться — это отдельный скилл, включающий в себя не только сбор, чтение и анализ, но и практику с выводами, закреплением новых знаний. Учиться становится всё сложнее, ведь контента из новых знаний становится всё больше и больше с каждым годом.
Начиная с 2015 года в Telegram начали появляться годные каналы, авторы которых значительно упростили доступ к новым знаниям: делились фреймворками, кейсами и примерами решения рабочих задач. Число каналов росло как грибы, и в какой-то момент я понял, что уже не вывожу читать и учиться: есть много классных авторов, но мало моего свободного времени и постоянный FOMO, что я что-то упущу. Тогда я принял решение сузить количество читаемых каналов до минимума.
Но меня не покидала мечта попробовать держать в голове как можно больше годноты, которую пишут сотни авторов крупных и маленьких, но не менее полезных каналов. Такой шанс появился в 2024, когда запустился NotebookLM и увеличилось количество доступных токенов у GPT-моделей. С помощью GPT я смог читать сто Telegram-каналов за 2 часа в неделю и держу под рукой структурированные знания, которые постоянно обновляются. Ниже расскажу, как я это сделал. 🙂
Как мы с GPT читаем и запоминаем тысячи ранее опубликованных постов из Telegram-каналов
1. Выгрузка постов. Я выгрузил в HTML-формате все посты из каналов, которые считаю интересными. Функция называется «Экспорт истории чата».
2. Конвертация и загрузка. Через Яндекс Браузер сохранил HTML-файлы как PDF и загрузил их в NotebookLM (для работы с ним из РФ понадобится VPN).
3. Получение ответов для изучения. Задаю NotebookLM вопросы по интересующим меня темам и в ответе получаю ссылки на источники — конкретные посты в каналах. Если хочется разобраться глубже, иду в Telegram, нахожу пост через поиск по цитате из ответа.
4. Обновление собственной базы знаний. Вытягиваю нужные тексты из NotebookLM в свои документы по темам и дополняю личными выводами. Так получается единое хранилище: мой опыт и знания от сотни авторов интересных мне каналов.
Фишки для буста моего обучения с NotebookLM
- Аудиоподкаст и голосовое общение с GPT. На основе загруженных постов из Telegram нейросеть может создать подкаст с двумя ведущими, которые будут обсуждать заданную мной тему (пока только на английском). Я могу общаться с ними вслух, что помогает лучше усваивать материал, прокачивать язык и получать новые идеи.
- Проверка усвоения. С помощью специального промпта для GPT можно провести проверку усвоения материала, чтобы убедиться, что я действительно запомнил всё важное из добавленных постов. GPT создает тест, проверяет меня на ошибки, объясняет и подсказывает, о чём надо помнить, чтобы дать правильный ответ.
- Объединение знаний с собственными документами, топовыми книгами и курсами. В свои блокноты Notebook LM я также добавляю конспекты, саммари из книг и курсов: таким образом идеи из Telegram-каналов накладываются на фундаментальные знания, и на выходе получается ещё более целостная картина.
Примеры того, как работает каждый пункт, я добавил в комментарий к своему посту в Telegram по этой теме.
Как мы с GPT еженедельно читаем и запоминаем сотни новых постов из Telegram-каналов
1. Выбор Бота для пересылки сообщений. Подключил бота, который собирает новый контент из выбранных мной Telegram-каналов в отдельный чат, чтобы не собирать сотню выгрузок руками. Для этой задачи мне подошли @thecronicabot и @junction_bot. Возможно, есть и другие решения. Напишите о них в комментариях, интересно, что вы выбрали.
2. Еженедельная выгрузка в GPT. Каждую пятницу я делаю «Экспорт историю чата» в новый HTML-файл, загружаю его в GPT и спрашиваю, что интересного появилось во всех каналах и по разным темам отдельно. В ответ GPT дает подборки и ссылки на посты для более глубокого изучения.
Промпт для краткого пересказа постов из Telegram-каналов
3. Конвертирую HTML в PDF и добавляю его NotebookLM. Чтобы вся база из старых и новых постов оставалась в едином месте, я добавляю новые PDF-файлы в NotebookLM каждую неделю. И далее работаю с ним по уже описанному выше алгоритму.
Чем работа на основе загруженного контента лучше, чем «обычное» общение с GPT
Стандартный ввод вопросов к GPT — это отличный метод для быстрого получения информации и решения задач, особенно при постановке задачи через промпт по включению у GPT Reasoning-рассуждений (про то, как это сделать, я писал в статье: «Универсальный промпт для нейросети: как выжать максимум из ChatGPT, YandexGPT, Gemini, Claude в 2025»).
Но лично для меня существует ряд тем (карьера, менеджмент, маркетинг, продукт, AI), в которых мне критично важны:
- Специфика и актуальность. По умолчанию GPT часто использует обобщённые знания, поэтому собственная база постов из Telegram помогает ему давать конкретные и свежие примеры.
- Глубина понимания. Мне важно не просто знать общие факты, а разбираться на 100% в своих темах для обучения и развития. Дополняя знания GPT крутыми авторскими постами, я могу выжать максимум пользы из его ответов.
Ниже я привел два скриншота, показывающих разницу качества ответа GPT «без» и «с использованием загруженного контента из Telegram-каналов». В обоих примерах использована одинаковая модель Gemini 1.5 Pro, отвечающая на запрос «Напиши методичку для менеджеров по запуску и раскатке новой функции продукта».
