Открываешь 15 вкладок браузера. В одной - диалог с Claude про архитектуру. В другой - GPT генерирует код. В третьей - Gemini проверяет логику. Через час уже не помнишь, в какой модели какой контекст остался. Закрываешь все и начинаешь сначала.
Знакомо? Я потратил три месяца на поиски решения. Теперь у меня есть система, где все три модели работают как один интеллект с общей памятью. И это не требует программирования.
Зачем это нужно? Потому что каждая модель врёт по-своему
Claude отлично анализирует, но иногда выдаёт слишком академичные решения. GPT быстро генерирует код, но часто пропускает edge cases. Gemini хорош в логике, но иногда переусложняет. Использовать их по отдельности - всё равно что нанимать трёх экспертов, которые не разговаривают друг с другом.
Первый шаг: централизованный доступ ко всем моделям
Большинство людей совершают одну ошибку: открывают три разных сайта. Это убивает продуктивность. Нужен единый интерфейс.
1 Выбираем платформу-агрегатор
Есть три типа инструментов:
| Тип | Примеры | Для кого | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Браузерные расширения | Monica, Harpa AI | Нетехнические пользователи | $10-20/мес |
| Десктопные приложения | Cursor (с плагинами), Windsurf | Разработчики | $20-30/мес |
| Самописные решения | GPTScript, LangChain, собственный бот | Технические специалисты | Бесплатно (время) |
Я тестировал все три подхода. Расширения типа Monica удобны, но ограничены в настройках. Десктопные приложения вроде Cursor отлично подходят для разработчиков - там уже есть интеграция с редактором кода. Но если нужно что-то гибкое, придётся строить самому.
Важно: не пытайтесь использовать ChatGPT Plus с плагинами как агрегатор. Его система плагинов не даёт нормального доступа к API других моделей. Это замкнутая экосистема.
2 Настраиваем Cursor как центральный хаб
Если вы разработчик, Cursor - лучший выбор. Не только потому что это редактор кода с ИИ, но и потому что там можно настроить мультимодельный workflow.
Вот как это работает у меня:
- Основной режим: Claude 3.5 Sonnet для анализа и планирования
- Быстрая генерация: GPT-4o через API (быстрее чем через веб-интерфейс)
- Проверка логики: Gemini 1.5 Pro через отдельное окно
- Все запросы и ответы автоматически сохраняются в Markdown-файлы
Ключевой трюк: создайте workspace-специфичные настройки. Для каждого проекта - свой набор моделей. В статье "Рабочий процесс создателя Claude Code" я подробно описывал, как настроить окружение для максимальной продуктивности.
Второй шаг: автоматический шаринг контекста
Самая сложная часть. Как передать контекст от одной модели к другой, не копируя вручную?
3 Система тегов и автосуммаризации
Создайте простую систему тегов для диалогов:
- #arch - архитектурные решения
- #code - фрагменты кода
- #logic - логические цепочки
- #research - исследовательские вопросы
Каждый раз, когда заканчиваете обсуждение с одной моделью, добавляйте теги и просите создать краткое резюме для передачи другой модели. Звучит как лишняя работа? На самом деле экономит часы.
4 Автоматизация через GPTScript
Если вы готовы к техническому решению, GPTScript - отличный вариант. Это скриптовый язык для оркестрации AI-моделей. Не нужно писать Python код - просто описываете workflow в YAML-подобном формате.
Вот как выглядит простой скрипт:
(Описание workflow без кода): Создаём файл workflow.gpt. В нём описываем три этапа: 1) Claude анализирует задачу и создаёт план, 2) GPT генерирует код по плану, 3) Gemini проверяет код на логические ошибки. Каждый этап автоматически передаёт выходные данные следующему. Всё сохраняется в лог-файл.
Преимущество GPTScript перед Beads и другими фреймворками - простота. Не нужно разбираться в асинхронном программировании. Но есть нюанс: пока что он лучше работает с OpenAI моделями, чем с Claude или Gemini.
Третий шаг: единое хранилище знаний
Все диалоги, решения, фрагменты кода должны храниться в одном месте. Иначе через месяц вы не вспомните, почему приняли то или иное решение.
5 Obsidian + шаблоны для AI-диалогов
Obsidian - идеальный инструмент для этого. Создайте шаблон для AI-диалогов:
- Дата и время
- Модель (Claude/GPT/Gemini)
- Задача (одним предложением)
- Полный диалог
- Ключевые выводы (выделенные жирным)
- Ссылки на связанные заметки
- Теги для поиска
Каждый раз, когда заканчиваете работу с моделью, копируйте диалог в новую заметку по шаблону. Через месяц у вас будет база знаний, которую можно будет искать по тегам и контексту.
Не храните диалоги в истории браузера или отдельных файлах без структуры. Через две недели вы потратите больше времени на поиск, чем на новую работу.
6 Автоматическая индексация с локальными LLM
Для продвинутых: настройте автоматическую индексацию диалогов. После каждого сеанса с AI локальная модель (например, Llama 3.3 8B) анализирует диалог и создаёт метаданные для поиска.
В статье про гибрид Llama и Claude я рассказывал, как заставить маленькую модель работать как индексер для больших. Суть: локальная модель дешевле, может работать постоянно и создавать семантические индексы.
Не нужно строить сложную RAG систему с нуля. Достаточно простого скрипта, который запускается после каждого диалога и добавляет ключевые слова в поисковый индекс Obsidian.
Четвёртый шаг: оптимизация затрат
Три подписки на премиум-модели - это $120+ в месяц. Можно оптимизировать.
7 Стратегия ротации моделей
Вот моя система приоритетов:
- Сложные аналитические задачи → Claude 3.5 Sonnet (самый дорогой, но самый качественный анализ)
- Генерация кода и текста → GPT-4o через API (дешевле чем Plus подписка при умеренном использовании)
- Логическая проверка и фактчекинг → Gemini 1.5 Pro (бесплатно до определённого лимита)
- Рутинные задачи → локальные модели (бесплатно после начальной настройки)
Ключевой момент: не используйте Claude для генерации простого кода. Не используйте GPT для глубокого анализа. Каждая модель - специалист в своей области.
8 Локальные модели для черновой работы
Настройте локальную модель для предварительной работы. Например, перед тем как задавать сложный вопрос Claude, сформулируйте его с помощью локальной модели. Или используйте локальную модель для первичного анализа больших документов перед отправкой в облачные API.
В статье про локальные LLM для C++ и CUDA есть сравнение моделей по качеству генерации кода. DeepSeek Coder 33B - отличный выбор для черновой работы.
Пять ошибок, которые все совершают
За три месяца экспериментов я наступил на все грабли. Вот чего избегать:
| Ошибка | Почему это плохо | Как исправить |
|---|---|---|
| Копировать один и тот же prompt во все модели | Разные модели требуют разной формулировки. То что работает для GPT, не работает для Claude | Создайте библиотеку prompts под каждую модель |
| Использовать все модели для каждой задачи | Тратится время и деньги. Модели начинают противоречить друг другу | Чёткое разделение: Claude - анализ, GPT - генерация, Gemini - проверка |
| Не сохранять контекст между сессиями | Каждый раз начинаете с нуля. Модели не знают истории принятия решений | Обязательное сохранение в Obsidian + автосуммаризация |
| Платить за три премиум-подписки | $120+ в месяц. При этом используете возможности на 30% | Стратегия ротации + локальные модели для черновой работы |
| Доверять одной модели без перекрёстной проверки | Все модели иногда галлюцинируют. Ошибка остаётся незамеченной | Обязательная проверка другой моделью для критически важных задач |
Что будет через год?
Нынешний подход с ручной оркестрацией трёх моделей - временное решение. Уже сейчас появляются инструменты типа нишевых AI-инструментов, которые делают то, что не могут большие модели.
Но главный тренд - появление meta-моделей, которые сами решают, какую специализированную модель использовать. Представьте: вы задаёте вопрос, а система автоматически разбивает его на подзадачи, отправляет разным моделям, агрегирует результаты и выдаёт финальный ответ.
Пока этого нет, но базовую версию можно собрать уже сегодня. Начните с простого: централизованный доступ через Cursor, ручной шаринг контекста через резюме, единое хранилище в Obsidian. Через месяц у вас будет workflow, который делает работу с тремя моделями проще, чем работа с одной.
И последнее: не пытайтесь автоматизировать всё сразу. Начните с самой болезненной точки - у меня это было переключение между вкладками. Решили эту проблему - переходите к следующей. Через месяц у вас будет система, которую не захочется менять даже когда появятся новые технологии.
