Автоматизация рутины — связка Notion + AI

Давайте честно. Сколько времени в день у вас уходит на рутину? Я фрилансер и продуктолог, и большая часть моего дня, если быть откровенным, уходила не на креатив или стратегию, а на бесконечное перекладывание бумажек в их цифровом эквиваленте. Составить отчет по встрече, переписать письмо в более формальном тоне, занести задачи из почты в таск-трекер, найти нужный документ двухмесячной давности… Этот список можно продолжать бесконечно. В какой-то момент я понял, что работаю не над продуктом, а на свои же процессы. И это, ну, выматывает. И вот тут-то и начинается самое интересное. Мы живем в эпоху, когда технологии могут взять на себя эту скучную работу. Речь не о том, чтобы купить очередное модное приложение, которое обещает золотые горы, а потом пылится на рабочем столе. Речь про выстраивание собственной системы. Системы, где информация сама находит свое место, а рутинные действия выполняются по щелчку пальцев, ну или по нажатию одной кнопки. Для меня такой системой стала грамотная автоматизация рутины в связке Notion + AI. Это не волшебная таблетка, нет. Это скорее конструктор, из которого вы собираете личного ассистента, заточенного именно под ваши задачи.

Вокруг полно инструментов. Trello, Asana, Jira, Google Docs… почему я в итоге остановился на Notion? Потому что все перечисленное — это инструменты с довольно жесткой логикой. Это готовые квартиры с мебелью. А Notion — это пустая комната и грузовик с деталями LEGO. Вы сами решаете, где у вас будет стена, где окно, а где база данных для проектов. Сначала это пугает, не скрою. Но как только вы осваиваетесь, вы понимаете, что можете построить буквально все, что нужно для вашего рабочего процесса. Ключевая идея, которую я для себя вынес, — это создание «второго мозга». Звучит громко, но на деле все просто. Это единое место, где хранится вся ваша рабочая и даже личная информация, причем не хаотично, а в связанном виде. База данных проектов ссылается на базу задач. Задачи — на заметки со встреч. Заметки — на контакты клиентов. Понимаете? Когда все лежит в одном месте и связано друг с другом, вы перестаете тратить умственную энергию на поиск. Вся информация для принятия решения у вас перед глазами. И именно эта структурированная база данных становится идеальной почвой для автоматизации. Без нее любой AI будет просто бесполезной игрушкой, не имеющей контекста.

Знакомство с AI-помощником

Итак, у нас есть фундамент — наш «второй мозг» в Notion. Теперь пора добавить к нему немного интеллекта. И здесь есть два основных пути, которые я использую постоянно.

Что умеет Notion AI

Первый и самый очевидный помощник — это встроенный Notion AI. Его главное преимущество в том, что он живет прямо внутри ваших страниц и баз данных. Ему не нужно ничего объяснять, он уже видит весь контекст страницы, на которой вы находитесь. Это невероятно удобно для быстрых, ситуативных задач. Я постоянно использую его для нескольких вещей:

• Сделать саммари. Прочитал длинную статью или написал протокол встречи? Нажимаю кнопку, и через 10 секунд у меня есть краткая выжимка с основными пунктами.
• Изменить тон. Написал клиенту эмоциональное письмо? Прошу AI сделать его более сдержанным и профессиональным. Работает и в обратную сторону.
• Мозговой штурм. Не знаю, с чего начать статью или описание для нового продуктовго фичера? Прошу накидать 5-10 идей на заданную тему. Это отличная отправная точка.
• Перевод. Быстро перевести комментарий от иностранного коллеги или небольшой кусок документации — легко.

Но важно понимать его ограничения. Notion AI — это ассистент, который работает «здесь и сейчас», на конкретной странице. Он не умеет взаимодействовать с другими приложениями или выполнять сложные, многошаговые действия по расписанию. Для этого нам нужны инструменты посерьезнее.

Когда нужны внешние сервисы

Как только ваша задача выходит за пределы одной страницы Notion, на сцену выходят внешние сервисы-интеграторы. Представьте, что вам нужно, чтобы при появлении новой задачи в Notion с тегом «Срочно» вам в Telegram прилетало уведомление, а в Google Календаре создавалось событие. Notion AI так не умеет. Он не может «дотянуться» до вашего календаря или мессенджера.

Вот здесь и нужны такие платформы, как Make (в прошлом Integromat) или Zapier. Это, по сути, цифровой клей, который позволяет «склеивать» между собой разные приложения. Вы можете создавать сценарии вида: «Если в Notion произошло событие А, то сделай в приложении X действие Б, а в приложении Y — действие В». Это уже уровень настоящей, глубокой автоматизации, которая экономит не минуты, а часы. О том, как настраивать такие связки, мы подробно поговорим в следующей части.

Практические сценарии автоматизации

Хорошо, с теорией разобрались. Фундамент в Notion есть, понимание, зачем нужны внешние инструменты — тоже. Теперь давайте к мясу. Я покажу четыре конкретных сценария, которые я настроил у себя и которые экономят мне, без преувеличения, по часу-полтора в день. Это не какие-то космические технологии, а вполне реальные рабочие процессы, которые вы можете повторить.

Сценарий 1 Умный секретарь

Самая боль для меня — это разбор полетов после встречи. Раньше как было? Прошел созвон, в блокноте (или на странице Notion) куча сумбурных записей. Потом сидишь полчаса, пытаешься вспомнить, о чем договорились, какие задачи поставили, и кто за что отвечает. Это умственная работа, которую мозг делать уже не хочет, он устал после самой встречи.

Теперь мой процесс выглядит иначе. Я просто закидываю текст со встречи (если был созвон, то использую сервисы транскрибации, если живая встреча — то свои быстрые заметки) на специальную страницу в базе данных «Встречи». И все. Дальше магия.

С помощью Make настроен сценарий, который срабатывает на создание новой страницы в этой базе. Он берет весь текст со страницы и отправляет его в API OpenAI с двумя простыми запросами:

• «Сделай краткое саммари этой встречи в 3-4 предложениях».
• PRO-Промт для OpenAI (GPT-4o)Чтобы получить данные, которые Make сможет корректно разложить по полям Notion, используйте системный промт с JSON-структурой:Role: Senior Project Manager.Task: Analyze the meeting transcript.Output Format: JSON.{ «summary»: «Brief executive summary (max 50 words)», «action_items»: [ { «task»: «Actionable task description starting with a verb», «assignee»: «Name or ‘Unassigned'», «priority»: «High/Medium/Low based on context» } ]}Почему это важно: Использование JSON Mode (доступно в моделях gpt-3.5-turbo-1106 и новее) гарантирует, что робот не «сломается» при попытке прочитать ответ, а четко разнесет задачи по базе данных.

Через минуту Make забирает ответ от AI и делает две вещи. Во-первых, вставляет саммари в специальное поле «Ключевые итоги» на той же странице встречи. Во-вторых, создает новые задачи в моей глобальной базе «Задачи», автоматически проставляя ссылку на исходную встречу. Ну понимаете, какой эффект? Я еще не успел налить себе кофе после созвона, а у меня уже есть и краткое резюме, и четко поставленные задачи в таск-трекере. Мне остается только проверить и выставить дедлайны. Рутина убита.

Сценарий 2 Контент-фабрика

Я веду несколько блогов и соцсетей по своим проектам. И главная проблема тут — не придумать идею, а довести ее до публикации. Идея есть, а потом надо сесть, написать текст, подобрать картинку, адаптировать под разные форматы… В итоге куча идей так и умирает на стадии «надо бы написать».

Мое решение — контентная база в Notion со статусами: «Идея», «В работе», «Готово к публикации», «Опубликовано». Когда у меня появляется мысль, я просто закидываю ее в виде пары предложений на новую страницу и ставлю статус «Идея». А вот когда я готов над ней поработать, я меняю статус на «В работе». И тут снова в дело вступает автоматизация.

Сценарий в Make видит смену статуса, берет мою сырую идею и отправляет AI с промтом вроде: «Напиши на основе этой идеи пост для Telegram в неформальном стиле. Добавь эмодзи. Разбей на абзацы». Через минуту готовый черновик падает прямо на ту же страницу в Notion. Это не идеальный текст, нет. Но это 90% работы. Мне больше не нужно смотреть на пустой лист. У меня есть основа, которую я могу быстро допилить, поправить под свой стиль и все. Это снимает огромное психологическое сопротивление.

Сценарий 3 Автопилот для проектов

Задачи прилетают отовсюду. Из почты, из Telegram, из Slack. Если не отреагировал сразу — считай, потерял. Раньше я пытался вручную переносить все в Notion, но постоянно что-то забывал. Теперь за меня это делает робот.

У меня есть специальный email-адрес, который сгенерирован в Make. Если мне приходит важное письмо, из которого должна родиться задача, я просто пересылаю его на этот адрес. Автоматизация разбирает письмо: тему забирает в название задачи, а текст письма — в описание. Дальше она может отправить текст письма AI с запросом «Выдели из этого письма суть задачи одним предложением» и использовать ответ как более чистое название. Задача сама собой появляется в моем инбоксе в Notion, готовая к обработке.

То же самое со Slack. Вижу важное сообщение? Ставлю на него определенную реакцию-эмодзи (например, ). Make отлавливает это событие, забирает текст сообщения, имя автора и создает задачу. Это кажется мелочью, но когда таких «мелочей» в день набирается десяток, экономия времени и нервов становится колоссальной. Ни одна задача больше не теряется в потоке сообщений.

Сценарий 4 Аналитик пользовательского фидбека

Как продуктолог, я постоянно работаю с отзывами пользователей. Они сыпятся из App Store, Google Play, с почты поддержки, из соцсетей. Это просто тонны неструктурированного текста. Прочитать все это — полбеды. А как найти в этом хаосе закономерности?

Я настроил интеграции, которые все новые отзывы из разных источников сваливают в одну большую базу данных «Фидбек» в Notion. А дальше — мой любимый сценарий. Как только появляется новая запись, автоматизация отправляет текст отзыва AI. Промт там посложнее: «Проанализируй этот отзыв. Определи тональность (позитивная, негативная, нейтральная). Присвой одну или несколько категорий из списка: Баг, Запрос фичи, Проблема с оплатой, UI/UX, Другое».

И что я получаю в итоге? Вместо стены текста — чистый, валидированный дашборд.

Собираем систему в единый дашборд

Все эти сценарии — это круто. Но есть риск создать еще больший хаос, просто цифровой. Задачи создаются, заметки пишутся, фидбек анализируется… как за всем этим уследить? Ответ — единый рабочий дашборд. Это не какое-то отдельное приложение. Это просто одна страница в Notion, но собранная с умом.

На этой странице у меня нет оригинальных данных, только связанные базы (Linked Databases). Это как пульты управления от разных систем, собранные в одном месте. У меня там есть несколько блоков:

• «Задачи на сегодня» — отфильтрованный вид моей глобальной базы задач.
• «Встречи на сегодня» — вид из календаря встреч.
• «Контент в работе» — карточки из контент-плана со статусом «В работе».
• «Новый негативный фидбек» — последние отзывы с тегом «негативный».

Понимаете, в чем суть? Автоматизация собирает и обрабатывает информацию на фоне, а дашборд предоставляет мне ее в удобном виде для принятия решений. Я начинаю свой день с этой страницы и сразу вижу полную картину, не прыгая по десяткам вкладок и приложений. Система работает на меня, а я только руковожу процессом.

Пару слов о том самом «цифровом клее». Я упомянул Make, но он не единственный. Основных игроков на рынке два: Zapier и Make (бывший Integromat). Если совсем по-простому: Zapier — это как iPhone. Просто, понятно, работает из коробки, но дороже и менее гибко. Его логика — «если случилось А, то сделай Б». Для простых связок идеально. Make — это Android в мире автоматизации. Визуальный конструктор, где вы перетаскиваете блоки и строите целые схемы с ветвлениями, циклами и обработкой ошибок. Порог вхождения чуть выше, зато возможности почти безграничны, а стоимость за одну операцию обычно ниже. Лично я почти все свои сложные сценарии строю на Make, потому что он дает больше контроля. Есть и другие варианты, вроде n8n для тех, кто хочет поднять все на своем сервере, или встроенные интеграци самих сервисов, но для 95% задач хватает этой парочки.

Make vs Zapier: Сравнение для профессионалов

Аналогии с телефонами хороши, но давайте посмотрим на цифры, которые влияют на бюджет компании.

*Важно: Make считает каждую операцию модуля (чтение, парсинг, запись) отдельно. Zapier считает целый шаг сценария. Для простых линейных задач Zapier может быть выгоднее, но для сложных циклов Make выигрывает в разы.

Напоследок хочу предостеречь от типичных ошибок. Когда открываешь для себя автоматизацию, есть соблазн автоматизировать вообще все. Не надо так. Это прямой путь к хрупкой, дорогой и непонятной системе, которую вы же потом и будете чинить. Мой главный совет: начните с самой большой боли. Что вас бесит больше всего в вашей рутине? Какая задача съедает больше всего времени и меньше всего радости приносит? Вот ее и автоматизируйте первой. Получив быстрый результат, вы поймете ценность и сможете двигаться дальше осознанно. Второй момент — не усложняйте. Сценарий автоматизации на 30 шагов с пятью ветвлениями — это плохой сценарий. Лучше сделать три простых и понятных сценария, чем один монструозный. Так проще отлаживать и поддерживать. И обязательно где-то записывайте, какие автоматизации у вас есть и за что они отвечают. Когда через полгода что-то сломается, вы скажете себе спасибо. И самое важное. Помните, что цель всего этого — не создать идеального робота, который будет работать вместо вас. Цель — освободить ваше время и когнитивный ресурс для того, что умеете делать только вы: думать, творить, принимать сложные решения и общаться с людьми. Автоматизация — это не замена человека, а его лучший и самый исполнительный ассистент.