GitHub: открытые AI-сотрудники с расписанием рутин на вашей машине
Пока вы листали ленту, Claude и GPT нашли способ оставить последний клик за вами
На GitHub опубликован открытый проект markfulton/ai-employees: восемь AI-сотрудников, каждый из которых закрывает целую бизнес-роль — от GTM-инженера и SEO/AEO до веб-разработки, соцсетей, рекламы, продаж, клиентской поддержки и chief of staff. Всего 60 запланированных рутин, описанных обычными текстовыми файлами в папках. Всё работает на вашей машине и на том AI-агенте, которым вы уже пользуетесь, утром оставляет бриф и водит браузер от вашего имени. По умолчанию сотрудник ничего не отправляет: он готовит черновики и формы, а последний клик остаётся за вами. Установка занимает два шага, лицензия MIT.
Проект markfulton/ai-employees на GitHub предлагает не библиотеку и не фреймворк, а способ организовать работу AI-агента: восемь AI-сотрудников, каждый из которых закрывает одну бизнес-роль. Это GTM-инженер, SEO/AEO, веб-разработчик, специалист по соцсетям, менеджер рекламы, продажи, клиентская поддержка и chief of staff. Всего в репозитории описано 60 запланированных рутин — вместе с расписанием и примерами результатов; автор утверждает, что не утаил ничего. Ключевая идея проста: AI-сотрудник — это папка с текстовыми файлами. Внутри INSTALL-PROMPT.md, который агент читает один раз при установке, ROLE.md с описанием роли и логики, SCHEDULE.md с расписанием рутин, RELEASES.md для каналов, которые вы сами разрешили, и папки routines/<id>/SKILL.md, по одной на каждую рутину. Всё это лежит на вашей машине, ничего не выполняется на стороне. Рутина запускается в своё время внутри окна; если компьютер спал и задача сработала позже или дважды, она видит, что работа уже сделана, и ничего не предпринимает. Установка описана в два шага. Сначала скачиваете кит и распаковываете его в папку — не внутри OneDrive, Dropbox, Google Drive или iCloud; можно и через npx ai-employees hire gtm-engineer --to <folder>. Затем открываете своего агента в этой папке и говорите: «Установи GTM Engineer из этой папки». Агент изучает ваш сайт, собирает дашборд, планирует свои рутины и один раз останавливается, чтобы показать первые черновики. Нужен AI-агент, в который вы залогинены (автор использует Claude Code), и браузер с активными сессиями в нужных сервисах. По словам автора, те же два шага работают на OpenClaw, Hermes, OpenCode, Grok Bot, Codex, Antigravity, Pi, Cline, Qwen Code и DeepSeek. Отдельно стоит про предохранители, потому что это самое практичное в проекте. По умолчанию сотрудник ничего не отправляет: он готовит черновики, заполняет формы и оставляет вкладку открытой, а последний клик за вами, пока вы не отдадите канал через RELEASES.md. Ни один AI-сотрудник не создаёт аккаунт, не вводит пароль, не проходит капчу и не принимает условия. Утром приходит один бриф — например, у вымышленной компании Northwind Roofing в нём перечислены задачи дня, то, что ждёт вашего решения, и то, что заблокировано. Пуш на телефон приходит только тогда, когда вы и есть узкое место. Есть и другие детали, полезные тем, кто пишет код. Сотрудником можно управлять прямо в чате, открыв сессию в его папке. Если страница меняется, рутина правит свои же инструкции и сообщает об этом в следующем брифе. Обновление npx ai-employees upgrade не перезаписывает отредактированные вами файлы. По стоимости: на планах Claude Pro или Max ничего сверх плана — сотрудники тратят долю лимитов, а не деньги; по замерам автора, запланированные запуски GTM-инженера заняли около 6 процентов всего, что машина отправила в Claude. Код распространяется под лицензией MIT, но названия и логотипы не лицензируются, а форкам нужно своё имя.