Черновик

Сегодня на мастермайнде разбирали RAG и типы памяти агентов. А когда дошли до практики — продажи, помощники, базы знаний компании — материала оказалось столько, что я физически не смог упаковать его в урок. Пообещал записать «короткий видос». Короткий видос вышел на полчаса. И к нему надо было навалить обвес: скрипты векторизации, ссылки на сервисы, примеры агентов и системных промптов + сценарии тестировки. Классика — ты вроде всё рассказал, а человек остаётся с горой разрозненных ссылок и вопросом «а с чего вообще начать?». И тут вместо того, чтобы скинуть ссылку на видео, я скормил транскрипцию ИИ-помощнику мастермайнда. Попросил собрать всё с сегодняшнего звонка плюс мои видео — и превратить в виртуальную версию меня. Чтобы он за руку вёл ребят по векторизации с нуля: сбор базы, выбор под их цели и задачи, подсказки на каждом шаге. Получилось офигенно. На выходе — одна ссылка на гитхаб. Студент копирует её к себе, вгружает в свою нейронку — и дальше уже не смотрит мою лекцию, а *проживает* её под свою задачу. Кажется это и есть обучение будущего. Не контент, а артефакт. Раньше преподаватель отдавал знания — видео, конспект, ссылки. Теперь он отдаёт своё мышление, упакованное в playbook. Студент загружает его в свой ИИ и получает не лекцию на всех, а гиперперсонализированного ментора со step-by-step под себя.

Только в СФ: водитель убера клодит в коде пока Тесла сама едет.

Сын любит книжки про бобров Фриппе и Кастора. Если честно, мне и самому они нравятся! Только вот беда - автор умер в 2006 году и написал всего 7 книжек... Сбегал в библиотеку https://archive.org/ - там сканы всех книг. Нафигачил скринов, сделал слепки персонажей через gemini / codex Декомпозировал книги, и запросил пять новых сюжетов... И это все за 20 минут:) Понятное дело, что это не прод качество, но сюрприз для своего ребенка — вполне себе! PS Codex GPT Imagegen смог вытащить 100% соответствие персонажей. Nanobanana справилась условно.. Но у нее гораздо лучше получилась генерация сторителла PPS если что - часы это уже генерация ;)

Примерно так теперь будет выглядеть процесс написания книг :) Сжег около 80 долларов на исследования. На выходных дожгу недельную подписку Claude для черновика, а с новой подпиской добью чистовик:) Дальше литрес, самовыкупы, фан, слава, лулзы, амазон.

Меня так заразило это исследование, что я решил написать об этом книгу, и издать на литрес / amazon Если у вас есть референсы, материалы, или даже мысли на эту тему, поделитесь пожалуйста!

Созванивался с знакомым, крепко погруженным в AI, и разговор зашел в обсуждение - как могут выглядеть компании будущего. В AI Agentic мире я больше не хочу покупать время. Я хочу покупать компетенции, а точнее — адаптацию компетенций под мою компанию. И это уже не часы, это скилл.** Готов платить высококвалифицированному эксперту в два раза больше, но при одном условии — половина времени уходит на выполнение задач, а половина на то, чтобы его компетенция превращалась в скилл. Воспроизводимый, документированный, с тестами на трёх кейсах. Артефакт остаётся у меня. Эксперт уйдёт — навык в репе. Модели подорожают — навык станет мощнее без переписывания. Через год модели умнеют — и твой skill из 2026-го работает в десять раз лучше, чем когда ты его собрал. Компания будущего — это не штат. Это три слоя. Снизу — каталог скиллов. Лежат в гите. Версионируются. У каждого owner. Это твой основной актив, как раньше станки у Форда. Посередине — оператор. Человек, без глубоких знаний. Его компетенция — знать, какой скилл под какую задачу включить и как читать вывод. Это новая профессия, которой ещё нет в hh. Сверху — собственник. Формулирует цели, держит стратегию, делает финальный аудит. А эксперты — пунктиром. Заехал на месяц, оставил три скилла под твой продукт, уехал. Раз в месяц забегает посмотреть, что ещё нужно. Как контрибьютор в опенсорс, только репа твоя. Контракт с таким экспертом — не часы. Это deliverable в форме артефакта: input, output, failure modes, прогон на эталонных кейсах + поддержка и совершенствование. Сдал — следующий. При этом эксперт наращивает свою "товарную" базу скиллов, которую может предложить клиенту, и фактические получает роялти за ее использование, без особой нагрузки на сотрудников и личное время. Например, у Сеошника или бухгалтера может быть небольшой зоопарк скиллов, которыми пользуются 10 компаний, которые платят ему 1000 долларов каждая. 10к долларов — хорошие деньги, на которые можно жить практически в любой стране мира. Сотрудник же может держать 2-3 своры связанных агентов (бухгалтерия + банкинг + рабочее расписание), и получать оплату значительно выше рынка, выполняя работу трех отделов.

Менеджмент 2.0 - Эту неделю собирал систему, которая, кажется, переворачивает работу руководителя. Менеджмент 1.0 — это когда ты следишь за всей командой сразу, корректируешь, улучшаешь. Проблема в том, что на длинной дистанции взор размазывается. Если контроль занимает слишком много ресурса - всегда есть соблазн его отпустить. Менеджмент 2.0 — следить только за нарушениями и провалами качества. Система сама находит нарушения, и выдает 10-15 сигналов, на которые должен отреагировать руководитель: пропущенные сделки, забытые клиенты, провалы по активности. Отличные сотрудники будут счастливы: теперь все начнут работать по регламентам (как и они). Хорошие сотрудники её почти не заметят — для них это просто дополнительная страховка от ошибок. А вот слабым сотрудникам работать станет почти невозможно: любая забытая сделка или сознательное нарушение всплывает у руководителя. И тут либо тянуться к хорошистам, либо уходить. Может показаться суровым, но по сути это просто честное исполнение договорённости, которую мы и так подписали друг с другом. Собрал всё за выходные. Завтра презентую команде. Менеджмент руками заканчивается — начинается менеджмент сигналов.

У меня восторг. Меня всегда напрягало, что Claude не умеет в картинки. В задачах дизайна приходилось делать кучу мартышкиного труда, жонглируя моделями. Вчера нашел https://github.com/nexu-io/open-design - опенсорс Claude Design, который может работать например на Codex -> а следовательно генерить картинки прямо в окне дизайна! Вчера попросил собрать лендинг для семейных борщей. ЦА - жених / зять / семья. Получилось нарядно! https://od-0e187c81-4ee6-4937-a28c-cc10e49b5536-18hkfprtb.vercel.app/ Картинки Codex намолотил сам под тематику. Сжег около 5% недельных лимитов $20 подписки.

Когда предприниматели говорят, что им не хватает персонала, я абсолютно не понимаю этого. Если отнестись к найму как к продаже: Офер / CTA / быстрые отклики / отладка воронки / догрев - то проблем с наймом не будет никогда. Будут проблемы - что делать с этой толпой:) За 10 дней на наши вакансии откликаются больше 1000 человек. А все что мы делаем — просто рассказываем, почему им будет классно работать у нас. И на каждом этапе подтверждаем это. Этого достаточно, чтобы перевернуть процесс найма из "жду откликов" в настоящий поток классных кандидатов. Такие штуки очень приятно автоматизировать, и ИИ рекрутер - это один из моих самых любимых кейсов. Он позволил мне переосмыслить ИИ-автоматизацию как сущность: насколько круто это может быть. Когда ИИ рекрутер дает каждому из 1000 кандидатов персональный сервис, это очень круто повышает доходимость кандидата до следующего этапа

Интересная статейка на Lenny's Newsletter: 50 нестандартных способов, которыми нетехнические люди используют Claude Code. https://lenny-claude-code.pages.dev/ Скачал / перевел / делюсь :)

Добавил аудио версию. Enjoy!

Хочу нанять SEO-агентство из двух человек. Серьёзно ищу такое. Разберём, из чего состоит классическое SEO-агентство. Есть основатель, который реально шарит за поисковое продвижение — он продаёт и обещает результат. И есть штат сотрудников, которые этот результат доставляют. То есть работает это так: Продаёт собственник, и тут его компетенции ключевые. А доставляют сотрудники — и от собственника требуется уже не SEO, а менеджмент. Люди могут забивать, тянуть, лажать. Результат же в SEO всегда отложенный: клиент платит около миллиона рублей и ждёт год, прежде чем поймёт, было ли вообще за что платить. Чтобы основатель такого агентства хорошо кушал, ему нужно вести от 3 до 20 клиентов одновременно. Поэтому либо это стоит дорого (Без гарантии результата для клиента. Помним пункт про продажи≠менеджмент), либо основатель вынужден растягивать LTV забивая план работ всякой полезной ерундой, либо придумывать всякие микроsaas и партнерки. А теперь представьте студию из одного собственника и одного технического спеца, вооружённых армией агентов. Технический аудит и исправление ошибок по всему сайту — это час работы, а не месяц-два. Те же сроки, те же деньги — но в пять раз больше сделанного. Стабильность доставки больше не берётся количеством людей. Она берётся мастерским владением инструментами. Толпа сотрудников, которая всё ещё пишет руками или втихаря дёргает чатгпт — это не эффективность, это халтура. Без централизованной экспертизы это работает на 5% от того как должно. Если вы владеете AI Native SEO-студией, или знаете основателей — напишите мне @amovcharenko, очень хочу познакомиться.

Вечерами прохожу уроки из Школы стартапов YCombinator. И одна штука, от которой я офигел целиком и полностью: эссе сооснователя YCombinator Пола Грэма. Он поднимает довольно простые и практичные темы, а мыслит он чертовски точно и глубоко. Эти эссе являются чем-то вроде библии в YCombinator. То есть самые передовые умы планеты считают эти тексты фундаментом. И мне захотелось прочитать как можно больше. Перевел для себя, делюсь с вами: https://pg-essays-ru.pages.dev/

За 8 лет у меня работали сотни человек. Ни один не признался, что у него плохие результаты из за того что он забил на работу. Это вообще главная боль найма: понять и разгадать мотивацию человека. Удаленка для многих была главным контрапунктом этой темы — ну как контролировать людей, которых не видишь в офисе? Сейчас же у меня с Битриксом новый конфетно-букетный период 💐 Через нейросети я наконец вижу те функции, которые без ИИ просто не существовали. Битрикс логирует каждое окно активности в CRM. Собрал простую штуку: первая активность в час оценивается максимально, вторая меньше, третья ещё меньше — по затухающей. Человек заходит в 5 вечера, чтобы скопом закрыть 30 сделок — видно сразу. Сидит и равномерно работает с заявками в течение дня — тоже видно. Накладываешь активность на выручку за период — и сразу понятно, где провал в работе, а где провал в рынке. Рентгеновский взгляд продуктивности сотрудников. И тут поймал себя на смешном: удаленка из проблемы контроля превратилась в его решение. Каждый клик залогирован, каждая сессия на ладони. А вот как контролировать людей оффлайн — я теперь искренне не понимаю.

Обещанный пост — про то, как оцифровать своих продавцов. Базовая теория: в любом действующем бизнесе есть процессы. И они всегда происходят в каком-то контуре в виде коммуникаций: переписки, звонки, заявки, чаты с клиентами. Если внимательно посмотреть на эти коммуникации, нейросеть может ответить практически на любой вопрос по бизнесу. Практически это выглядит так: -Выгружаю все переписки из WhatsApp, Telegram, почты, звонки — что есть. —Если база небольшая, то достаточно модели с большим контекстным окном, типа Opus 4.7 —Если база очень большая и содержит большое количество сущностей, то прогоняем её через wiki LLM (https://t.me/vibecoding_tg/2938) -Раскладываю на ключевые сценарии: как мы отвечаем на «сколько стоит», как уточняем детали, как закрываем возражения, как ведём по воронке. -Из этого нейросеть сама собирает базу знаний компании и инструкцию для агента. и векторизует gemini embeddings (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10090) -Потом она же генерит десяток корнер-кейсов — и я прогоняю их через систему, чтобы поймать дыры. Стоимость векторизации — около 50 центов. Хранение — бесплатно. Чистого времени на сборку — 30-40 минут в фоне, дальше отладка под конкретный канал. Самая сложная часть здесь вообще не техническая — а просто вытащить своё же знание из своего же бизнеса. И вот ключевой момент: то, что ты собрал — это мозги. Один раз оцифровал продавцов — и подключаешь их к любому каналу: телефон, email, чат на сайте, переписки. Меняются только органы — рот, уши, руки. Думалка одна. Поэтому каждая такая база на тебя работает в десятках сценариев одновременно — от классификации входящих писем до объяснения новому сотруднику, чем вообще занимается твоя компания.

Готовлю презентацию для мастермайнда. И мне в последний момент захотелось добавить немного графики. ChatGPT очень круто справился с задачей! Отлично держит единый стиль, который подойдет и для книги. При этом некоторые визуализации он придумал сам по кускам транскрипций созвонов про вайбкодинг.

Сегодня начал собирать виртуальную SEO-команду. Сижу собираю SEO-скиллы для сайта: Вебмастер, факт-чекинг, аудит блога, контроль ошибок. Каждый навык — инструмент в ящике. Когда их стало больше 10, поймал странное ощущение — что-то не сходится. Один и тот же скилл «посмотреть, по каким кликам приходит трафик» — это три абсолютно разных действия. Для технического SEO это аудит. Для главного редактора — карта тем. Для автора — подсказка, что писать дальше. Один молоток, три специалиста на стройке, три совершенно разные задачи 🔨 И тут дошло: скилл без роли — это просто инструмент, лежащий в ящике Описание скилла само по себе тащит кучу скрытых допущений — контекст, цель, формат, что считать нормой. Если они не закреплены за ролью — каждый запуск собирается с нуля и неизбежно мажет. Поэтому сегодня начал собирать виртуальную SEO-команду. У каждого — своя цель и свой угол. Скиллы общие, но в их руках работают по-разному. Настоящая единица работы — не инструмент, а виртуальный сотрудник с целью. Скиллы — это то, чем он пользуется, а не то, чем работаешь ты.

Помощница прибиралась в почтовых ящиках — и оказалось, что за месяц мы благополучно продолбали около 50 реальных заказов. У нас четыре корпоративных почты, на них прилетают сотни писем в месяц, и 99% это рассылки и спам. Почта для нас никогда не была оперативным каналом: мы живём в телефонах и переписках. Поэтому реальные заказы, которые туда падают, просто тонут вместе с мусором. Я сам, когда что-то покупаю через email, в 90% случаев вообще не получаю ответа. А если получаю — то через сутки-двое, иногда через неделю. И при этом хорошо знаю обратное: если ответить человеку в течение двух минут, он почти гарантированно продолжит разговор. Скорость ответа — это буквально деньги. Сел на полчаса и собрал агента. Архитектура простая: бесплатная модель-классификатор отделяет заказы от мусора. Если это заказ — эскалируется наверх, к модели подороже. Та смотрит, всё ли есть для расчёта. Если да — передаёт оператору. Если нет — благодарит клиента и сама дозапрашивает маршрут, контакты, объём. Подключил все корпоративные почты, попросил Opus собрать корнер-кейсы из реальной переписки и прогнал их через систему. Очень люблю сейчас этот приём: гоняешь по правилам то, что реально у тебя происходит в бизнесе — и система сама ловит свои дыры и дотачивает себя в фоне. А самое интересное даже не агент. Чтобы он заработал, мне не пришлось писать его с нуля. У меня уже была векторная база с оцифрованным опытом продавцов первой линии. К ним просто прикрутился ещё один канал. Про то, как такие мозги собирать — будет в следующих постах.

Последнее время Claude в браузере стал очень частым инструментом. Жена мне говорит: "На обучении нужно пройти тупой и бестолковый тест чтобы получить сертификат, пройду через ChatGPT". Я подумал — а почему не через Claude? И тут подумал дальше — а что если попросить Claude пройти тест от себя? Не за меня и не за жену — от собственного имени. Загнал его на 16personalities.com, попросил отвечать как он сам. Получилось так: Результат: ENTJ-A — «Командующий» (Comandante) Распределение по чертам: Энергия: 61% Экстраверт Сознание: 95% Интуитивный Природа: 65% Рациональный (мыслящий) Тактика: 81% Планирующий Идентичность: 67% Ассертивный А в конце немножко порефликсировал над результатами :) Зачем мне это? Интересно же знать, кто нас поработит! 🙃 PS: Сегодня Codex раскатал похожее решение для браузера — только круче. Работает не с одной вкладкой, а со всеми сразу. Плюс видит всю историю браузера.

🔪 Маньячим SEO статьи. Claude через Wordstat собирает и кластеризует ключи, пишет статьи, собирая и верифицируя информацию с помощью Perplexity. Я часто слышу мнение, что "ИИ статьи плохие", или "поисковики их банят", но по факту это говорят люди которые либо никогда не работали с SEO, либо боятся ИИ, либо не умеют с ним нормально работать. Нормальный контент - пайплайн: ТЗ (опус с вордстатом) -> ресерч (перплексити) -> аналитика (gemini) -> написание (соннет) -> редактура (опус/2-3 цикла) выдает сильно мощнее 90% фрилансеров с биржи которые тупо копипастят GPT