Несколько дней хожу под впечатлением от мысли Сергея о том, что всё, что имеет в сердце технологии ИИ, будет улучшаться и дорожать даже если его не трогать.

И сегодня эта идея срезонировала с концепцией Навала Равиканта о четырёх рычагах богатства. Навал говорит, что настоящее богатство строится на рычагах — инструментах, которые позволяют масштабировать усилия без пропорционального роста затрат времени и энергии:

- Труд. Ты нанимаешь людей, создаёшь команды. Это самый старый рычаг. Работает, но требует управления и выстраивания процессов.
- Капитал. Ты используешь деньги для запуска идей, инвестиций, роста. Деньги работают на тебя.
- Медиа. Ты создаёшь контент — книги, видео, подкасты — который масштабируется без твоего участия. Один раз сделал — и тысячи людей могут взаимодействовать с этим без твоего присутствия.
- Код. Ты пишешь программы, создаёшь продукты и системы. Код работает без сна, отпусков и выходных.

И меня осенило: самая непропорционально сильная инвестиция для меня здесь и сейчас — научиться кодить. Это не просто рычаг, это рычаг со встроенным усилителем, который со временем становится только мощнее. Как будто ты построил завод, который сам себя модернизирует, пока ты спишь.

А еще каждый из этих рычагов на определенном уровне из бонуса превращается в налог. Кто не владеет - должен прилагать кратно больше усилий чтобы сохранить капитал

Меня так зацепила эта мысль, что ночью купил курс и вчера сделал по нему свой первый тетрис. Без единой строчки кода. С телефона. Голосовыми сообщениями. Дивный новый мир.

Мой ежедневный рабочий ИИ - юзкейс - транскрибация и анализ рабочих встреч. Наверняка видели в зуме помощников, которые сидят без камеры и что то за вами пишут. Обычно пишут полный бред, поэтому я просто выгружаю транскрипцию и отправляю в нейросетку чтобы получать нужный результат.

Собрал все это дело я полгода назад и не трогал до сегодняшнего дня. В Ноябре обработка одной двухчасовой встречи с помощью Claude 3.5 обходилась мне в $0.30 (около 25 рублей).

Модель писала действительно качественные саммари и полностью окупала эти затраты.

Но произошло нечто удивительное. За эти полгода:
Цена обработки в Claude 3.5 упала до $0.06 — стало в пять раз дешевле! Появились китайский DeepSeek Reasoning и обновленный GPT-4.1, где аналогичная обработка стоит всего $0.003 (≈30 копеек) — в 100 раз дешевле первоначальной цены!

При этом качество работы всех этих моделей стало на уровень выше. Все, что требуется от меня — просто ждать, чтобы сэкономить в 5 раз, или переключить API-ключ, чтобы сэкономить в 100 раз.

Обратная сторона экспоненциального роста - это гиперболическое снижение стоимости. В 21 веке стоимость использования технологий бесконечно стремится к нулю. ДНК тест, Мегабайт спутникового интернета, токен нейросети.

Сегодня, чтобы обработать 200 звонков reasoning моделью уровня о3 нужно всего 60 центов. Космос!

Свой следующий вайб - кодинг проект решил сделать именно на эту тему: Скачать все записи за полгода и сделать единую базу знаний людей / проектов / звонков со сквозной перелинковкой.

Я не представляю свою жизнь без Claude - на мой взгляд - это лучшая нейронка для обработки текстов.

Юзкейс:
- Записываем обучающий звонок, и собираем учебные материалы прямо из транскрипции.

Экономия времени просто колоссальная. Промпт пишется левой пяткой, а на выходе - живые и актуальные учебные материалы которые добавляем в базу знаний для следующих поколений учеников.

Закончилась вторая неделя после помешательства прозрения.

Куплено три курса:
Простенький по https://replit.com/ - https://stepik.org/course/214391/promo (Пройдено. Норм чтобы просто начать)
Профессиональный по Cursor https://productuniversity.ru/cursor (чертовски хорош, глубок, сложен. Хардовый вайбкодинг)
И по ИИ агентам от https://solokumi.com/ai-campus (От @ainsales, которого я бесконечно ценю и уважаю и лично и профессионально)

По итогам двух недель:
- Запустил телеграм канал @hunterproducthunt с подкастами. Стоимость выпуска - $0.03
- Сделал приложение на мак, которое исправляет ошибки и улучшает написанное - обзор

Понял куда катится двигается мир:
- Стоимость произвоства простых проектов стремится к нулю.
- Главная компетенция: уметь связать существующие технологии. Главный навык - насмотренность.
- Перемножение трех бесплатных / дешевых технологий взламывает реальность.
- Вайбкодинг - как ремонт в частном доме. Важно приучать себя завершать проекты.

Мой путь:
Как можно быстрее накрафтить минимальные технические компетенции и уйти в ИИ агентов - именно там зарыта новая цифровая нефть:)

#подкаст с @hunterproducthunt

Я почти не касаюсь разработки, у меня вообще нет навыков программирования. Логику я понимаю, автоматизацию тоже. Но курсы, которые сейчас прохожу — просто космос. Какие-то темы вызывают абсолютный ступор. Не просто "тяжело", а настолько, что даже объяснить свой вопрос нормально некому. Потому что уровень слишком базовый, и это постигается только через опыт — или если тебе когда-то это объяснили в универе.

У меня такой базы не было. И времени сейчас тоже особо нет. А учиться хочется быстро. Прямо быстро-быстро. Чтобы за полчаса-час уловить тему, вникнуть и пойти дальше.

У меня была конкретная задача — вообще базовая, даже стыдно спрашивать:). Хотел найти живого человека, чтобы сел со мной и объяснил за час. Потратил три дня — не получилось. Кто-то не мог по времени, кто-то говорил, что это "слишком просто", кто-то скидывал просто ссылки на YouTube. А мне не нужна ссылка. Мне нужно, чтобы меня провели за руку.

В итоге плюнул и пошёл другим путём — через Курсор. Это, наверное, самая крутая штука сейчас. ИИ-агент, который использует разные нейросети. Попросил его: "объясни мне эту простую, стыдную тему, за час, с примерами". Он выдал план, и мы начали вместе проходить. И вот это, честно, ощущается как образование будущего.

Потому что сейчас всё меняется — важно не «глубоко знать», а быстро врубаться в суть и сразу применять. Расширять инструментарий, чтобы понимать технологии и системы. Моя цель — за полтора месяца закрыть для себя гигиенический минимум по разработке. Начать понимать на уровне тех, кто в этом пару лет.

Прошел почти месяц с начала погружения в разработку.
На нейронки в мае ушло $470, обучение — $1000,
Основные затраты были в самом начале, но сейчас, благодаря обучению, я научился резко снижать стоимость разработки — почти до минимума.
Дорого?:)
Работа программиста за этот же срок вышла: $980

За это время я начал глубже понимать, как всё устроено изнутри. Один из ключевых инсайтов — колоссальная разница между технической реализацией и продуктовой. Вижу тут огромную пропасть и возможность. Между "работает" как технология и "работает" как продукт - дни и месяцы.

Так что теперь без зазрения совести беру чужие технологии чтобы быстро адаптировать под свои задачи. Например - наш колл центр стоит на элементарной технологии транскрипции и оценке звонков. Но мы ее совершенствуем уже больше полугода.

Нашел несколько лайфхаков, которые позволяют выпускать рабочие MVP-продукты менее чем за $5. Например, мой испанский тренажёр обошёлся всего в $1.5 до финальной реализации: t.me/ANDSpanishCoach_bot/spanish_coach :)

Из классного - теперь за 2-6 часов я могу выпустить продукт который я бы даже и не подумал бы стартануть. И одно это дает возможность делать микроутилиты которые дают квантовое ускорение бизнеса на очень коротких участках.

Мелкая рутинная фигня, которая занимала 8 часов и стоила 10к рублей (сбор рекламоделетей РСЯ), теперь делается бесплатно и 24/7. И таких штук можно делать очень много.

Самое важное открытие — я определился с вектором на ближайшие 5 лет.
Это поиск, парсинг, агрегация, обработка данных с помощью ИИ. Вся информация уже есть в интернете. Теперь будет побеждать тот кто умеет с ней работать.

📌 Обновление по ИИ и автоматизации:

▪️ Закончил обучение по AI-агентам и вайбкодингу
▪️ Влетел в новое обучение — автоматизированная B2B-лидогенерация с помощью AI (https://outreacher.co/ai-b2b-leadgen) есть еще 2 места в моем пакете
▪️ Залетел в мини-стартап из Калифорнии https://faqir.ai — и даже что то там делаю

За июль серьёзно прокачался в автоматизации и построении агентов:
– Сделал ИИ-рекрутера в Telegram — отсобеседовал 100 человек. Оценка себе: 3/5. Следующий поток — целюсь на 4.5
– Разобрался в n8n:
 • Собрал собственный дип-ресерч через n8n: perplexity + firecrawl + самообучающийся агент с мутирующим промптом — моя маленькая гордость
И мелочи которые срабатывают 3600 раз за 7 дней:) :
 • автоматизация выставления счетов через банк
 • мини-бот для транскрибации войсов в рабочих чатах (экономит десятки человекочасов в день)
 • голосовой дневник
 • помощник для чтения

– Поднял голосового агента на ElevenLabs (ну это ладно). https://disk.yandex.ru/i/AqeyAvvh2XaZSA - тут пока на 2.5 из 5 не упарывался тк не верил что возможно поднять маршрутизацию на РФ, но суть ясна.
- Нашли способ звонить с ElevenLabs в Россию!!! — возможно, будем первыми (ну или почти), кто реализует нормальные голосовые обзвоны умными роботами по РФ.

💻 Моя любовь на июль — терминальные агенты: Gemini CLI и Claude Code
Нашёл способ бесплатно (ну почти) вести 5–6 параллельных потоков разработки (и не только!) в облаке https://www.loom.com/share/130b4083cc52402eabda870bb8435adc

📘 Начал писать художественную книгу — с помощью этих же терминальных агентов + думаю похайповать на теме ИИ в рекрутинге (надо успевать пока все не стали писать по 100к книг в год:) )

🎯 Цели на Июль:
1. Сделать ИИ-агента, который с помощью deep research + OSINT будет добывать контакты собственников бизнесов и продавать им
2. Автоматизировать первую линию поддержки в логистике — сейчас оцифровываю звонки и переписки.

Все начали продавать чат ботов.

Из каждого утюга я слышу одно и то же: "Заплати нам 50-100 тысяч, и через неделю мы покажем тебе ИИ-ассистента, который работает 24/7 вместо твоих сотрудников."

И знаете что? Они не врут. Через несколько дней вам действительно присылают работающую версию. Чертовски хорошую. Готовую практически на 80%.

Но вот в чем подвох: в разработке действует принцип Парето: 80% работы делаешь за 20% времени, а оставшиеся 20% задач съедают 80% ресурсов.

С нейросетями всё по-другому: Первые 80% продукта можно собрать за час. Буквально. Без особых компетенций, и опыта. А вот оставшиеся 20%... Они могут потребовать не 80% времени, а 8000%.

Чтобы довести ИИ продукт до продакшена, нужен очень высокий уровень экспертизы. Не тот, что нужен для красивой демки, а глубокое понимание RAG, промптинга, автоматизации. + самоотверженная включенность людей которая это делает.

Представьте: вам строят дом. Построили за месяц за полцены. Стены есть, крыша есть, даже двери поставили. Выглядит готово! Но окон нет. "Мелочь", правда?

Вы резонно спрашиваете: "А где окна?"
"Ах, окна... Это же ерунда! Вы же видите как сейчас быстро все строится."

Приходите через месяц — вместо окон натянуты пластиковые пакеты. И то не везде. И это максимум на который способна команда.

Вот такой парадокс: дом есть, но дома нет.

ИИ — мощная технология. Но между "работает в лаборатории" и "работает с вашими клиентами" — пропасть. И далеко не все готовы её преодолеть.

Простейший бот, который экономит десятки человекочасов в день:

Немного математики:
В группе на 30 человек 2 минутных войса = 1 человеко час.

У меня сейчас в разных чатах работают около 100 человек. Они между собой обмениваются информацией, и войсов набегает минут на 30-60 в день. Далеко не у всех есть тг премиум, и заранее не знаешь - важное там или нет. Так что все сотрудники слушают все голосовые.

В качестве решения - сделал бота, который слушает войс и делает небольшое текстовое саммари.

Как итог в компании ускорился обмен информацией:
- Лучшие сотрудники охотнее делятся опытом (потому что легко и быстро).
- Остальные сотрудники воспринимают информацию за секунды.

Сам бот: @voicebuddyandrey_bot - можно бубнить в личку, или добавлять в любую группу админом - будет работать как на скриншоте. Себес - не более 3 центов в день, так что не жалко:)

Блюпринт для n8n закину в комментарий.

Создание обучающих материалов прямо на звонке
Ещё одно использование транскрибаторов, которое ускоряет запуск продуктов в 5-6 раз.

Раньше процесс выглядел так:
На подготовку одного учебного блока уходили часы:
1. Я тратил несколько часов на создание материалов.
2. Передавал их сотрудникам на самостоятельное изучение.
3. Проводил валидацию — лично или через куратора.
4. В ходе работы сотрудники возвращались с вопросами и идеями.
5. Приходилось вносить правки, дополнять, пересобирать материалы.
Теперь я делаю всё иначе — за один созвон.

Мой текущий фреймворк:
1. Перед звонком — за 15 минут набрасываю план обсуждения.
2. Формат звонка:
 • 20 минут — даю вводную и рассказываю материал
 • 40 минут — идёт совместный мозговой штурм с командой. Все заметки вносим в план.
3. После — загружаю заметки и транскрипт в Claude.
4. На выходе — получаю оформленный документ и сразу публикую его в базу знаний.
📎 Пример: https://parallel-typhoon-d9c.notion.site/242c283559288038a1f3ca634cb7d14f

На выходе получается сразу несколько вещей:
• Готовый обучающий материал, который можно использовать.
• Валидация материала в реальном времени — сотрудники вносят правки, предложения.
• Участники чувствуют вовлечённость, становятся соавторами контента. А значит — лучше усваивают материал.
• Созданный артефакт проходит как минимум 1–2 итерации критики и проверки.
• Финальный документ можно использовать для передачи знаний новым сотрудникам.

Итоги июля

Весь месяц основной рабочий фокус был на построении отдела продаж колл-центра.

Классическая схема — нанять РОПа, платить фикс и ждать результата — показалась мне слишком скучной. Решил пойти своим путём: с нейронками и партизанами. Получается здорово.

С помощью AI и темной магии добыл контакты нескольких тысяч ЛПРов которые с высокой вероятностью купят наш КЦ. Их сейчас бодро вызваниваем нашим же колл-центром с конверсией 3,5%. (примерно в 2-3 раза выше средней конверсии)

А все отчасти потому что...
Закрыл курс по аутричу — чувствую себя гораздо увереннее в b2b. Отдельное спасибо @andrew_shishkin и его команде за глубину и практическую ценность материала.

Я наткнулся на него случайно, и уже через пару часов отправлял деньги на обучение. Настоящий бриллиант:)

Ещё одно большое дело месяца — художественная книга. По два часа в день, без пропусков, я сажусь за текст. Уже написано около 150 страниц — примерно треть.

Нейросети здесь выступают соавтором: помогают думать, критикуют, помогают искать точные формулировки. Но чем дальше, тем больше пишу руками.

Эффект интересный - иногда ощущается как диалог с собственным бессознательным. Девять героев, у каждого своя роль, свои мотивы. И все связаны. Работа идёт, и мне это по-настоящему нравится, хотя иногда голова закипает и я думаю: "господи, куда я вписался".

Приложение, которое экономит мне полтора часа в день.

Я много работаю с чатами и нейросетями. Это значит — десятки инструкций, быстрые ответы, мелкие уточнения. Печатать всё руками долго, а голосовые я не люблю: они воруют время у собеседников.

Раньше я использовал встроенный dictation на маке, но он выдавал абракадабру с ошибками. Но теперь нашёл приложение, которое радикально ускоряет работу. Оно отлично распознаёт русский язык и сразу ставит знаки препинания и абзацы.

В день я диктую 1,5–2 тысячи слов. При моей скорости печати это экономит 40–80 минут. В чатах стало общаться проще: нажал кнопку, продиктовал — и собеседник получает чистый текст, разбитый на абзацы.

Приложение называется Wispr Flow. В комментарий положу рефералку с бесплатным месяцем на PRO.

В путешествиях я люблю наблюдать за людьми — специально ищу общественные места, сажусь где-нибудь и изучаю публику и пытаюсь поймать вайб места и людей. В этот раз я был в Доминикане, но о доминиканцах расскажу как нибудь в другой раз, а сейчас о другом.

На одной из экскурсий мы поехали с русскоязычным гидом, маленькой группой. Встретил две очень интересные эмигрантские семьи: молдаване из Манчестера (живут там 7 лет) и узбеки из Нью-Йорка (уже 20 лет). У обеих семей дочки-подростки 15-16 лет. Одна родилась в штатах, другая живет в Англии с 8 лет.

Девочки, что удивительно — были внешне как сёстры, с одинаковыми косичками, обе отличницы. Быстро нашли общий язык и подружились.

И вот тут я увидел абсолютно одинаковый паттерн в обеих семьях:
— Родители говорят на русском, дети ВСЕГДА отвечают на английском. Стесняются языка, хотя всё понимают. (мотаю на ус - скорее всего у меня будет так же)
— Окружение в школах у обеих в основном мигрантское — итальянцы, китайцы, бывшие граждане СНГ и почти нет местных. Потому что...

Местные абсолютно не хотят учиться, а по пятницам лежат пьяные и обдолбанные прямо на улицах US/UK. Как следствие - гиперопека родителей. Вплоть до того что ни ту, ни другую после 9 вечера не выпускают из дома.

Зато обе легко поступают в престижные западные университеты практически без экзаменов. А в США ещё и с гарантированным трудоустройством.

Тут я подумал — а что буду делать я во время подросткового бунта своего сына? Это ведь абсолютно нормально в 14 лет хотеть бухать, курить и бегать за девчонками. Кто его будет ограждать от этого? Лично мне такая борьба и контроль не по душе.

Я, как любитель все делегировать - подумал, что самое релевантное - делегировать это обществу. Хочу найти место, где наркотики будет найти сложнее чем учебники.

Запустил дипресерч в GPT. Критерии: консервативные ценности, легкая легализация, качественное образование на английском, низкие налоги (мало кто думает, но школа гарантированно подписывает тебя на местное налоговое резидентство со ставками до 42%, а оборот 6% ИП в России на 100% является доходом физлица 🫣).

Исследование приложу в комментарии. А вообще интересный кейс как нейросети помогают принимать стратегические решения в жизни.

Исследую технологию создания AI-агентов на реальных данных

Работаю над концепцией, которая может изменить подход к созданию продающих AI-агентов. Сейчас рынок полон болталок - разработчики сами придумывают промпты, как должен говорить агент. Результат предсказуем: они не продают.

Я верю, в очень простую концепцию: в разговорах продавца и покупателя есть все. А все чего там нет - того нет и в бизнесе. Так что решил протестировать эту концепцию на деле: Создаю базу знаний агента через анализ массива реальных продающих разговоров.

Сценарий довольно прост:
- Берем разговор
- Нейронкой расщепляем на вопрос / ответ
- Сравниваем их с эталонной базой
- Если есть что то новенькое - добавляем
- Если ничего нового - то увеличиваем счетчик существующих вопросов.

Спустя пару десятков миллионов токенов получается база которая на 100% отражает реальность и частотность вопросов.

Это может стать основой для создания по-настоящему эффективных ИИ агентов в любой индустрии.

Примерно год назад, сидя в кафе с Леной, мы думали, как отпраздновать двухлетие сына. Разговор зашел про сказки, и пришла идея — сделать сказку про Адама, чтобы он увидел свою историю глазами родителей, которые его очень любят. Да и нам отрефлексировать этот опыт.

Мы ведем Telegram-канал сынаа для родителей. Я выкачал оттуда все фотографии и записи за два года. Gemini помог выделить самые важные моменты его жизни, а Claude написал про них целую историю.

То было суровое начало 2025 года, и ChatGPT тогда еще не умел рисовать. Пришлось искать варианты. Нашлось быстро: Google Flash отлично держал персонажа и двухстраничные промпты, до отказа набитые скрытыми символами.

А потом захотелось музыки 🎵
Просто картинки — скучно! Что-то писал сам, что-то дописывал с помощью нейросетей. Что-то начинал сам и заканчивал Suno.

Лена редактировала текст и озвучивала всю сказку. Очень хотелось оживить кадры, но тогда вменяемых технологий не было. А вот сейчас появились. Примеры в комментарии.

Выложу тут, а то скоро этим уже совсем никого не удивить будет 😄

Тогда потратил на всё примерно полгода и 80 часов. А скоро, наверное, такие фильмы ИИ будет генерить на автопилоте.

А может и нет.

Мне странно: почему все стремятся продавать AI, а не внедрять? 🤔

Рынок внедрения искусственного интеллекта жутко перегрет. Интеграторы продают красивые картинки про абстрактных роботов, которые работают 24/7 и которым не нужно платить зарплату. Но это чистый хайп. В бизнесе первична автоматизация и надежность процессов, а не AI как таковой.

Суровая реальность: бизнесы не готовы много платить за внедрение AI на входе. Любой предприниматель хочет получить награду за риск, а риски внедрения ИИ высокие из-за несистемности. Следовательно, дисконт на все серьезные интеграции высокий. Особенно с учетом демпинга энтузиастов, готовых внедрять что угодно за еду.

Получается мертвая зона для создания устойчивой бизнес-модели: вся выгода от внедрения остается у бизнеса, а все трудности и риски переходят к интеграторам. А еще инфраструктура постоянно меняется — то, что вчера продал клиенту как "вау", станет прошлым веком раньше, чем успеешь нормально внедрить.

Мое решение: зачем бороться с рынком? Лучше превратить "дремучесть" бизнесов в свое преимущество. Внедряй AI в собственном бизнесе или в партнерстве, где есть доменная экспертиза.

Пока конкуренты сидят под камнем и боятся что-то менять, можно стать самой эффективной компанией в нише, забрать большую часть маржи и переложить ее в маркетинг. А дальше уже рынок всех рассудит. 📈

Главная польза изучения ИИ — понимание того, чего он не может.

Вокруг AI сейчас столько шума, что возникает либо разочарование ("попробовал — не работает"), либо FOMO ("все используют, а я нет").

В голове предпринимателя часто живёт образ универсальной системы, которая отвечает на звонки, продаёт, настраивает рекламу, нанимает людей и отвечает на вопросы той горстки счастливчиков, которую пока не успела заменить 🙃

Этот миф стараются подогреть различного рода "интеграторы", которые просто хотят заработать немного денег на красивых сказках.

Но на самом деле такого не существует. И на текущем этапе не будет.

Чем больше изучаешь AI, тем яснее видишь — ожидания завышены, но реальные возможности недооценены.

AI не делает "всё". Но он феноменально ускоряет конкретные рутинные бизнес задачи. И понимание вот этой разницы как раз и отличает успешное внедрение от фантазий.