Раньше был популярен сервис «Let me Google that for you» для ироничных ответов тем, кому не хотелось искать что-то самостоятельно. С появлением нейросетей поводов задавать вопросы людям стало ещё меньше.

Уже более полутора лет Perplexity почти полностью заменяет мне классический поиск, помогая в работе, учёбе и бытовых вопросах.

Для доступа к Perplexity не нужен VPN, есть мобильное приложение и собственный браузер Comet. Доступно много популярных AI-моделей. Базовые функции - бесплатны, но за относительно небольшие деньги можно подключить версию Pro. Для студентов из России (нужна почта *.edu) есть бесплатный месяц версии Pro и скидка 75% на продление.

В этой статье я постарался систематизировать свой опыт работы с Perplexity. Мы разберём, как превратить его из «умного чата» в интерактивную базу знаний, используя Spaces, Tasks, Comet Assistant и другие функции.

Содержание

1. Архитектура и гибридная система данных
2. Настройка поиска и контроль источников
3. Perplexity Spaces: база знаний по теме
4. Perplexity Tasks: автоматизация повторяющихся задач
5. Comet Assistant
6. Полезные функции Perplexity
Заключение

1. Архитектура и гибридная система данных

Perplexity использует гибридную систему из разных источников данных:

• Поисковики (Bing / Google).

• Direct Publisher Feeds - лицензированный контент крупных медиа.

• Собственный индекс - кэшированные фрагменты веба в векторной БД.

• PerplexityBot - свой краулер для индексации.

• Internal Knowledge - ваши файлы и коннекторы (Google Drive, Dropbox, GitHub, Notion, Confluence, Jira, Asana, Linear и др.).

Модели в комплекте

В рамках одного треда (диалога) можно менять AI-модель при каждом новом запросе. Например, получить ответ от GPT-5.2, а затем попросить Claude Sonnet 4.5 (With reasoning) проверить факты или дополнить его. Также доступны Gemini 3 Pro (reasoning всегда включён) и Gemini 3 Flash, Grok 4.1, Kimi K2 Thinking и Sonar (собственная модель Perplexity на базе Llama).

2. Настройка поиска и контроль источников

Perplexity позволяет гибко управлять источниками информации для поиска ответов на нескольких уровнях:

1. Базовый уровень - выбираем источники: "Set sources for search" (иконка ?).

Основной переключатель - "Web". Если деактивировать эту опцию, то поиск будет только по прикреплённым файлам, документам Space и/или данным из опционально подключаемых приложений-коннекторов: GitHub, Notion, Linear, Google Drive и т. д.
Иногда отключить Web бывает полезно, чтобы не загрязнять результаты внешними данными.

Здесь же указывается "фокус поиска", который работает как контекстный фильтр, настраивая результаты поиска под вашу задачу:

• Academic: приоритет на научные публикации, журналы, peer-reviewed статьи. При этом Perplexity старается отфильтровывать обычный веб‑контент.

• Social: контент из соцсетей и форумов (обычно в основе поиска - Reddit). Для анализа трендов, общественного мнения и настроений аудитории.

• Finance: анализ финансовой отчётности и сравнение финансовых показателей компаний, доступ к материалам SEC, котировкам в реальном времени и т. п.

2. Далее можете установить ограничение по конкретным доменам. Если Web включён, но нужны только определённые сайты, используйте оператор site: прямо в запросе.

[ВАШ ЗАПРОС] (site:habr.com OR site:3dnews.ru OR site:cnews.ru OR site:xakep.ru OR site:hi-tech.mail.ru OR site:ferra.ru OR site:cyberforum.ru OR site:forum.ru-board.com OR site:ixbt.com OR site:overclockers.ru OR site:vc.ru)

В поисковых системах (включая Google и Perplexity) действует приоритет операторов: сначала обрабатывается AND, потом OR. Когда вы пишете: [ваш вопрос] site:habr.com OR site:vc.ru, поисковая система обработает это как (ваш вопрос site:habr.com) OR site:vc.ru, что даст результат: либо ваш вопрос на Habr, либо вообще что угодно с vc. Скобки нужны, если хотите сгруппировать несколько доменов и применить к ним общие условия: [ваш вопрос] (site:habr.com OR site:vc.ru).

В этом случае [ваш вопрос] будет искаться на всех указанных сайтах.

Вывод - если нужен контроль именно по сайтам, его нужно задавать отдельно - через site: (в запросе), а "фокус поиска" использовать как надстройку для выбора типа контента.

3. Режимы поиска

• Search - быстрый поиск с возможностью выбора AI-модели (GPT, Claude, Gemini и т. п.). Выполняет множественные поисковые запросы, анализирует и компилирует инсайты из десятков источников, суммируя информацию в структурированный ответ. Ответы содержат прямые ссылки на оригинальные источники.

• Research - итеративно ищет, используя десятки разных запросов, изучает сотни источников и самостоятельно рассуждает над материалом, уточняя план исследования по мере изучения темы. Создаёт структурированный отчёт за 2-4 минуты.

• Labs - продвинутая версия "Research", выходит за рамки простого поиска информации и предназначен для сложных задач: от отчётов и таблиц до дашбордов и простых веб-приложений.

3. Perplexity Spaces: база знаний по теме

Space - это отдельное рабочее пространство, где собираются треды по теме, загруженные файлы и ссылки, к которым ИИ обращается как к приватной (по умолчанию) базе знаний. Для каждого Space можно задать свои инструкции, а также приглашать других людей для совместной работы.

Удобно создавать отдельные Space под проекты и учебные предметы. Например, можно сделать Space по индивидуальной программе тренировок и питанию, где будут подробные планы занятий, упражнения и прогресс.

Как я начинаю работу над новым проектом

1. Создаю Space.

2. Загружаю в него документы по теме (обычно PDF, .txt, Markdown). До 50 документов для тарифа Pro.

3. Указываю ссылки на ключевые ресурсы как отдельные источники (до 10).
4. Опционально (когда много файлов и нужна синхронизация со внешними источниками) подключаю папку на Dropbox/Google Drive.
5. Пишу инструкции, применительно к этому пространству. Например:

Данный Space предназначен для [описание проекта в 1-2 предложениях]

## Базовая документация (Source of Truth)
- **Техническая спецификация**: `tech-spec.md`
- **План реализации**: `implementation-plan.md`
- **Этапы разработки**: `project_stages.md`
- **База данных**: `*.json` / `*.csv`

## Требования к работе
### Workflow
- **Перед каждым ответом** изучать актуальную документацию и содержимое Space для контекстуализации решения
- Использовать `[файл/папка с историей]` как базу знаний о технических решениях, типичных ошибках и способах их устранения
- **Приоритет версий**: папка/файл `[название]` содержит наиболее актуальную версию документации

### Принципы разработки
- **Documentation-first**: всегда следовать `implementation-plan.md` для консистентности решений
- **Architecture-first**: отдавать приоритет масштабируемым и maintainable решениям 
- Избегать quick fixes и временных патчей (если это явно не запрошено пользователем)
- **Observable**: логировать критичные операции для troubleshooting

## Технологический стек 
**Backend:** [-]
**Frontend:** [-]
**Инфраструктура:** [-]
**Сервер:** 
- OS: [-]
- Хостинг: [-]
- Домен: [-]

*Последнее обновление: 13.01.2026*

Теперь, когда вы сделаете новый запрос в этом пространстве, Perplexity, помимо промпта, будет изучать инструкции, содержание приложенных файлов и требования, которые вы указали, и отвечать в соответствии с заданным тоном и желаемым стилем коммуникации.

Совместная работа

Созданный Space можно оставить приватным, открыть для всех (будет доступен по ссылке даже для пользователей без аккаунта), либо индивидуально пригласить в него по email.

Как строить базу знаний

В начале инструкций для Space у меня упоминаются файлы: tech-spec.md, implementation-plan.md - важно фиксировать SSOT (единый источник достоверных данных). Это также может быть: ТЗ, согласованный план проекта, методички по специфической теме, глоссарий и т. п. То есть документы, контекст которых важен как ориентир для работы в конкретном пространстве. 

Помимо промпта, загружаемых файлов, тредов и подключённых источников Perplexity формирует базу memories ("ключевых воспоминаний") о пользователе на основе анализа контекста ваших диалогов. Система сама решает, что добавить в память, чтобы использовать этот контекст между сессиями и давать более персонализированные ответы без повторения одних и тех же вводных.

Примеры:

• Язык и формат ответа: "отвечай по‑русски", "с примерами кода", "сначала TL;DR, потом детали", "используй TypeScript по умолчанию".

• Предпочитаемые бренды (например, при подборе техники, одежды или обуви).

• Предпочтения для рабочих задач: стек (например, Python/TS), облако (AWS/GCP), база данных (Postgres), требования к лицензиям/OSS.

• Контекст текущего проекта: "делаю веб‑сервис X", "пишу PRD в таком-то формате".

• Локация (для локальных рекомендаций и контента вроде погоды).

• Цели: "готовлюсь к экзамену", "учу немецкий", "тренируюсь к забегу" и т. п.

4. Perplexity Tasks: автоматизация повторяющихся задач

Tasks превращает Perplexity в платформу для автоматизации.
При создании новой задачи вы указываете несколько параметров:

• Текст запроса

• Время выполнения

• Режим поиска

• Предпочтительную LLM

• Источники данных

После завершения каждая задача автоматически сохраняется как отдельный тред, а вы получаете уведомление на почту с кратким резюме и ссылкой на отчёт.

Задачи можно создавать внутри Space. В этом случае поиск будет выполняться с учётом всех материалов и контекста вашего пространства, что повышает релевантность выдачи.

На Pro-тарифе доступно до 10 активных задач одновременно.

Пример промпта для формирования IT-дайджеста:

## Роль и контекст
Ты — главный редактор IT-издания с 10+ летним опытом работы в индустрии.

## Задача
Подготовить ежедневный IT-дайджест, основываясь на материалах ведущих русскоязычных технических ресурсов за последние 24 часа.

## Источники для мониторинга
site:habr.com OR site:3dnews.ru OR site:cnews.ru OR site:xakep.ru OR site:hi-tech.mail.ru OR site:ferra.ru OR site:cyberforum.ru OR site:forum.ru-board.com OR site:ixbt.com OR site:overclockers.ru OR site:vc.ru

## Структура выходного документа
- Executive Summary (2-3 абзаца)
- Краткий обзор главных трендов дня
- 2-3 ключевых события, которые повлияют на индустрию
- Общий контекст и взаимосвязи между событиями

### Топ-новости дня (3-5 материалов)
Для каждой новости указать:
- **Заголовок**: Краткий и информативный (до 60 символов)
- **Категория**: [Разработка / Безопасность / Бизнес / Hardware / AI/ML / Open Source / Регулирование]
- **Суть** (2-3 предложения): Что произошло и почему это важно
- **Ключевая цитата**: Прямая цитата из статьи с указанием автора или источника
- **Источник**: Полная ссылка на материал

### Дополнительные материалы (3-7 новостей)
Та же структура, но более сжато (1-2 предложения на новость).

### Краткие упоминания
Bullet-list из 5-10 коротких новостей с минимальным контекстом и ссылками.

Пример промпта для подготовки обзора задач из систем управления проектами (Jira, Asana, Linear)

Эти и другие приложения вы можете подключить к своему аккаунту Perplexity как коннекторы — тогда сервис получит доступ к информации по задачам и их статусу.

## Роль и контекст
Ты — технический Project Manager / Engineering Manager с опытом работы в agile-командах. Твоя задача — трансформировать сырые данные из task-трекеров в осмысленный стратегический обзор.

## Задача
Подготовить еженедельный/ежедневный обзор задач команды на основе данных из Asana, Jira или Linear для презентации stakeholders и команды.

## Источники данных
- **Системы**: Asana / Jira / Linear
- **Период**: За последние [7 дней / спринт / месяц]
- **Scope**: [Название проекта/команды/продукта]

## Структура выходного документа
- Executive Summary (3-4 предложения)
- Общий прогресс за период (% выполнения, velocity)
- Ключевые достижения (completed milestones)
- Критичные блокеры и риски
- Прогноз на следующий период

Полезные советы при использовании Tasks

• Добавляйте в промпт "Не задавай уточняющих вопросов". Так задача не зависнет и выполнится автоматически без ожидания уточнений.

• Добавляйте переменную {TODAY_DATE} в промпт: подставляет текущую дату автоматически, снижая повторы в регулярных отчётах .

• Учитывайте ограничения краулеров Perplexity: блокируется на многих сайтах, включая Ozon, Wildberries и hh.ru и др. То есть, автоматически мониторить интересные вакансии и регулярно следить за ценами конкурентов не получится. Для этого используйте Comet Assistant с браузерным движком (Chromium).

5. Comet Assistant

Comet Assistant - встроенный "ИИ-агент", который запускается в браузере Comet от Perplexity. У него много применений, но одно из самых завораживающих - автоматизация действий на сайтах: работа с почтой, отправка сообщения от вашего имени, заполнение форм, добавление товаров в корзину, поиск билетов, бронирование отелей и т.д. 

Я даже пытался научить его рисовать схемы в Miro. А еще видел кейс, как его использовали, чтобы автоматически принять сотни connection requests в LinkedIn.

Можно долго рассказывать, но лучше показать на простом примере:

Промпт: Собери корзину продуктов для новогоднего стола на 10 человек. Бюджет 10 тыс. рублей.

Особенно забавно наблюдать, как он выбирает из куриных ножек или вариантов хлеба на странице нужный товар (чем он руководствуется при выборе?). 

Вот примерный список того, с чем Comet Assistant может вам помочь:

• Работать с открытыми вкладками в рамках единого запроса/задачи (используйте @, чтобы ссылаться на открытые вкладки)

• Заполнять и отправлять различные формы на сайтах

• Искать по вашей истории активности и совершать на этой основе заданные действия: найти, какие товары вы покупали пару месяцев назад, и повторить покупку

• Суммировать просмотренные видео и информацию на страницах: это может быть полезно и на форумах, чтобы не читать всю переписку.

• Разобрать календарь и почту и структурировать их в единый документ

Подробнее про возможности Comet для разных кейсов - на их сайте.

6. Полезные функции Perplexity

Shortcuts

"Шорткаты" - это способ вызывать заранее заготовленные запросы для упрощения и ускорения работы. Они создаются в одноименном разделе или через “/” и служат макросами для повторяющихся многошаговых промптов. Это удобно, когда вы работаете по определенному алгоритму - например, итеративно проводите проверку фактов и источников, суммируете результаты работы в треде или даже загружаете коммит в GitHub и т. п. Без шорткатов постоянно приходилось бы вручную вводить одни и те же запросы.

Функционал шорткатов работает только в браузере Comet от Perplexity.

При этом шорткаты можно комбинировать с обращением к источнику через @.

В Perplexity каждый новый запрос создаёт отдельный тред, а не просто попадает в историю поиска. Все такие треды с запросами и чатами с "ИИ" сохраняются в Library и их можно использовать в дальнейшей работе. 

При помощи @ (способ вызова источника) вы можете обратиться к открытой вкладке браузера, Space, другому чату с ИИ (треду) или указать, где конкретно нужно осуществить поиск: в вашей документации на Google Drive, Github, Notion, Slack или в других подключенных приложениях. При желании можно подключить множество источников. И все это комбинируется с шорткатами (один или несколько - см. скрин).

Итого: вместо того чтобы каждый раз писать длинные запросы, вы заранее создаёте их и сохраняете как шорткаты для дальнейшего использования в новых тредах. А при помощи @ сужаете источники информации и получаете более релевантный ответ.

Follow-up запросы

Часто в диалоге с нейросетью нужно уточнить какой‑то конкретный пункт из её ответа. Если запрос был сложным, ответ получается длинным и будет покрывать сразу несколько аспектов. Когда нужно уточнить / продолжить работу лишь над отдельным вопросом функция Add to follow‑up сильно упрощает жизнь.

Выделите нужный фрагмент в ответе, и над ним появится эта кнопка. Нажимаете - и выделенный текст автоматически переносится в поле запроса в виде цитаты. Под цитатой можно уточнить вопрос, попросить у модели больше деталей и продолжить работу именно с этим фрагментом, то есть направить её ограниченное контекстное окно в нужное вам русло. Поверх этого можно применить свои шорткаты или добавить источники к контексту. 

При выборе нового фрагмента предыдущий заменяется - одновременно хранится только один такой кусок.

Транскрибация (speech-to-text)

Можно загрузить видео или аудиофайлы размером до 50 МБ (MP3, M4A, WAV, MP4, MOV и др.) и сделать из них текстовую расшифровку, которую затем удобно использовать как часть базы знаний. Большие аудиофайлы лучше разделять на части (по 15–20 минут) перед загрузкой.

Генерация изображений и видео

В Perplexity встроено несколько моделей text-to-image. Для тарифа Pro доступны: GPT Image 1, Nano Banana (Gemini 2.5 Flash), Seedream 4.5. Выбрать модель можно в настройках (Settings -> Preferences -> Image generation model). Количество генераций и качество моделей зависят от плана; например, в подписке тарифа Max доступна флагманская Nano Banana Pro. Однако точных данных о лимитах в описании тарифов и документации нет. На форумах встречаются упоминания о лимите в 100 изображений в месяц для тарифа Pro.

Для генерации видео на Pro-тарифе используется Veo 3.1, которая позволяет ежемесячно создавать до 5 видео по 8 секунд. На тарифе Max доступно до 15 видео по 12 секунд, а также дополнительная модель Sora 2 Pro.

Создание презентаций

Получается не так хорошо, как в специализированных ИИ-решениях для генерации презентаций, но если нужно быстро собрать найденную информацию в несколько слайдов, вполне подойдёт.

Разработка веб-приложений

Подходит для создания интерактивных дашбордов, презентаций и простых веб-приложений. Запускается только в режиме Labs. Он собирает актуальную информацию для наполнения приложения, пишет код для структурирования данных, применяет формулы, создаёт графики и диаграммы, генерирует изображения.
В результате запускаются готовые мини-приложения прямо в интерфейсе Perplexity, которыми при желании можно поделиться при помощи ссылки.

Все файлы, созданные в процессе работы (графики, изображения, CSV, код), можно просмотреть и скачать.

Коннекторы

Напоследок кратко упомяну коннекторы, которые доступны в Perplexity. С их помощью сервис может взаимодействовать с вашими внешними данными и сервисами: выполнять поиск, анализ и генерацию ответов на основе содержимого из подключённых источников, минимизируя переключение между приложениями.

• Файловые коннекторы (Google Drive / Dropbox) позволяют Perplexity индексировать документы в подключённых папках и выполнять по ним семантический поиск.

• Коннекторы приложений (App Connectors):

Благодаря использованию коннекторов можно выстраивать самые разнообразные сценарии по сбору и обработке информации, а с помощью функции Tasks - автоматизировать их.

---

Заключение

Perplexity - универсальный сервис, который по своей сути напоминает швейцарский нож в области поиска и обработки информации. Он не идеален во всём, но удобно иметь его под рукой для рабочих и повседневных задач - особенно когда вы привыкнете собирать информацию в "пространства", освоите несколько простых функций вроде follow-up запросов и подготовите набор любимых /shortcuts для повторяющихся действий.

По некоторым функциям можно было бы написать отдельные материалы с более детальным разбором процесса подключения коннекторов, создания Space, его настройки, подготовки инструкций и файлов для работы.

Буду рад, если вы узнали что-то полезное для себя и сможете применить эти знания на практике. Делитесь вашими примерами использования и полезными советами, присылайте вопросы в комментарии.

P. S. В следующем материале я разберу NotebookLM от Google. Мы сравним его с Perplexity, так как с точки зрения формирования базы знаний и работы с информацией у этих инструментов много общего.

UPD: Необходимо упомянуть, что Perplexity функционирует как надстройка-оркестратор над другими моделями и реализована на базе проприетарной LLM Sonar (Llama). То есть поиск, выполняемый любой выбранной вами моделью, всё равно ограничен жёсткими системными инструкциями на уровне Perplexity. Это важно учитывать, потому что здесь возникает эффект посредника, который заинтересован в снижении расходов на токены и максимально возможной "оптимизации".