Какой процент того, что вы делаете по работе — это создание презентаций и документов? Почему Claude добавляет возможность своему агенту в первую очередь работать с таблицами и презентациями? Да потому что это десятки процентов любой офисной работы.

Мне нравится, что GPT Agent может делать презентации, но с дизайном и, что гораздо важнее, с картинками у него беда — по умолчанию он генерирует грустный slop, который хочется только удалить. Искать картинки агенту тяжело, а может и нельзя.

Но знаете кто хорошо умеет искать картинки? Google, конечно.

И тут мы начинаем писать софт для нашего агента. Поскольку агент — это в первую очередь LLM, которая может пользоваться инструментами in the loop, все возможности просто LLM вам доступны внутри агента. А значит, вы можете не реализовывать в софте части, например, по суммаризации, или переводу, или классификации, или анализу изображений — если объем небольшой, агент справится легко (пусть и съест на это лимит токенов подписки, или реальные деньги).

Для скорости мы в первую очередь пишем только ту часть, которую LLM сделать не может. В моём случае — поиск картинок в Гугле, скачивание, оценку и финальный выбор файла.

За 20 минут чата с ChatGPT я нашёл все нужные ключи (Google Custom Search JSON API KEY, cx), скормил агенту презентацию на анализ, попросил сгенерировать список терминов для поиска,

после этого начал написать скрипты для поиска и скачивания изображений из Гугла, которые с какой-то попытки запустились (агент сам исправлял ошибки, конечно).

Отлично, у меня есть папка с картинками, а как выбрать-то, руками что ли?

Вспоминаю про llm и llm-prices.com, ищу самую дешевую мультимодальную LLM. Похоже, сейчас это gpt-5-nano.

Окей, подключаю через OpenRouter (добавляю в .env API-ключ), прошу агента попарно сравнить картинки, используя gpt-5-nano, и выбрать наиболее подходящую для каждого поискового запроса.

В новом файле агент сохраняет список отобранных картинок с описанием, прошу добавить в файл с текстом статьи. Конвертирую способом, про который писал раньше.

Вуа ля, статья с картинками, найденными в Гугле. Скрипты, разумеется, можно переиспользовать, а какие-то части дописать — например, составление поисковых терминов отдать самой дешевой LLM (Amazon Nova Micro), или даже на локальную, чтобы не гонять codex или claude code на слишком мелкие задачи.

Теперь я могу закидывать в эту папку презентации в markdown, просить агента найти картинки, и получать красивую пдф на выходе.

#automations@toolusing #vibecoding@toolusing #presnetations@toolusing