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

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.

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.

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.

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!

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.

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.

По теме сублимации знаний, кстати, книжка написана.

Токенов сжег немерянно, пару раз вставал в 1-2 часа ночи чтобы nudge'нуть нейронку сжигать 5 часовой лимит пока я сплю (не думал что я когда то дойду до этого но вот!)

Мне не все нравится, и книга требует вычитки и доработки, но идеи там описаны классные.

Кто хочет почитать + поредачить - велкам! пишите, скину версию.

Купил двухмесячный курс по продвижению проектов за 150к. И почти каждый, кому рассказал, спрашивал: «Зачем ты слил деньги?»

У меня особое отношение к обучениям — всегда стараюсь быть лучшим учеником. Раз купил — значит надо пройти! И нередко я дохожу до конца курса в гордом одиночестве :)))

Вебинар про поиск свободных ниш я смотрел вместе с нейросетью. В конце просто завернул все критерии и инструкции спикера в product requirement document. Получился документ на 20 страниц: как выглядит «хорошая ниша» глазами эксперта с десятью годами опыта.

Выдал агенту ключи для ресёрча, поставил задачу и ушёл гулять с друзьями. Вернулся — меня ждали ~300 идей со свободными нишами и жирным US-трафом. Выбрал две симпатичные, на $3-5к в месяц каждая. На весь выбор ушёл час.

Получается: я купил не курс. Я купил мозги эксперта с опытом запуска сотен продуктов — и превратил их в инструмент для агента, который воспроизводит их за три часа, пока я гуляю.

Раньше эксперт продавал знание, которое ещё надо суметь применить руками. Теперь он продаёт готовую инструкцию, по которой работает агент. А мне остаётся только judgement, подсмотренный у него: выбрать из трёхсот вариантов тот, что нравится больше.

Знание перестало быть товаром. Товар теперь — скилл.

Открыл для себя Substack и нашел очень интересную статью Я — просто текстовый файл: https://substack.com/home/post/p-185187396

Как всегда перевел и задеплоил на CF: https://ya-tekstovy-fail.pages.dev

А внутри — вообще золото: промпт для Claude, который генерирует 100 вопросов для синтеза tone of voice.

Гоняю это в Opus 4.8, и сам процесс оказался неожиданно увлекательным. Первые три вопроса были довольно поверхностные, но на пятнадцатом началось нормальное такое погружение в то, как ты думаешь, говоришь, реагируешь, где у тебя границы, что ты считаешь своим, а что — нет.

На выходе должен получиться финальный файл с тоном голоса, который можно сунуть любой нейронке и она заговорит вашим языком. Или не вашим. Сделать карманного писателя, с узнаваемым стилем и тоном и пилить контентные проекты.

Yes, Mom. I am just a markdown file.

Контент — один из самых мощных и доступных рычагов 21 века. Пишешь один текст, его читают сотни. Рычаг 1 к 100.

Нейронки ломают эту математику. Теперь можно написать 1000 текстов почти без усилий — и их либо прочитает миллион человек (рычаг 1 к 1М), либо ноль.

Внимание — самая дорогая валюта. И использование ИИ в текстах здорово их обесценивает. Это не про качество мысли, это про отношение к тексту. (чувствуете, как на этой фразе запахло клодом? :))

Однажды в твиттере чувак запостил картинку и написал: «Я тут сгенерил нейронкой изображение в стиле Моне. Пожалуйста, опишите как можно подробнее, чем это хуже настоящего Моне».

Естественно, в реплаи моментально набежали искусствоведы, борцы с ИИ и прочие ценители высокого, которые на серьёзных щщах начали разносить «бездушную нейромазню» на атомы. Больше тысячи комментариев! Нюанс в том, что к твиту он прикрепил настоящую картину Клода Моне. Присоединиться к прекрасному можно тут.

Это я к чему: я могу попросить ИИ писать как Толстой или Жириновский, но там всё равно будут проскакивать слоп-словечки, которые либо помножат на 0 всю работу либо будут забанены системой, либо будут требовать тонну личных усилий на редакцию (ослабляя рычаг с 1/100 до 1/30)

А вот если засунуть все работы Ленина в Notebook LM и подключить к нему Клод с этим пайплайном — можно синтезировать Ильич md, который будет очень хорошо имитировать стиль вождя.

И особенно это важно на больших форматах — книгах, контент-фабриках. Рано или поздно все мы (ну ладно, не все) придём к одной архитектуре: папка raw с транскриптами звонков и переписок, файлик я md со стилем, и пара MCP-трендвотчеров, которые генерят запрос на контент.

В этой схеме наличие я md решает всё. Это базовый фильтр и сердце всей системы.

Я очень много работаю с ИИ-текстами: перевод, синтез, саммаризация. Люблю переводить статьи, сжимать разговоры в инструкции и обучения. Люблю переводить книги.

И вот что заметил. Когда книгу переводишь — читать ее легко и приятно. Текст дышит воздухом автора, его голосом. Только теперь — на твоем языке.

Когда саммаризируешь разговор — выходит точно и мощно.

А когда пишу книгу из материалов — текст получается сухой и шершавый, как наждачка. И сколько ни бьешься, дышать он не начинает.

Делал десятки прогонов разными редакторами, с разными инструкциями. Собрал целую коллекцию ИИ-маркеров, которые меня раздражают, и пытался их выжигать. Без толку. Иной раз смотришь на слоп-глыбу из трех абзацев, слепленных в один, и даже не понимаешь, с какого края ее распутывать. Руки опускаются. Я ж не упороться хотел, а развлечься! :)

Вот тогда я и зацепился за тот самый файлик с опросником — чтобы собрать из него универсальную инструкцию для небольшого роя ИИ-редакторов.

Потому что модели мало сказать «не галлюцинируй», «убери слоп», «делай хорошо» или «пиши как Жириновский». Ей нужно дать много-много правил (которые она все равно постоянно забывает), референсы и гайдлайны — чтобы она итеративно вытравливала текст и доводила его до того, что мог бы написать или отредактировать я сам.

И впервые то, что вижу, мне более-менее нравится.

Хотя прогнать через строй своих мини клонов пришлось ее три раза 🙂

Приятно видеть, когда отлетевшие от реальности концепции работают не только в твоей голове :)

Соединяя CRM с нейронками можно делать очень сложные и интересные сценарии.

Например - найти всех потерянных и забытых клиентов компании, и поставить задачу их реактивации.

Чем больше я погружаюсь в ИИ автоматизацию, тем больше вижу смысла в тикет - менеджменте.

Когда нейросеть проактивно ставит задачи и задает ритм работы на всех уровнях, показывая, что нужно сделать.

Это очень здорово освобождает ресурсы и ускоряет работу.

Начал проходить обучение @its_capitan по продвижению хром экстеншнов.

Вторая неделя - я нашел и напилил уже три экстеншена с потенциалом 2-5к долларов каждый:

• Сохранить страничку в PDF
• Перевести картинку в текст (Локальный OCR)
• Соединятор PDF (локально) +++ тут еще целый зоопарк работы с пдф

Это до смешного просто: скачал базу всех экстеншенов из хром стора, верифицировал, просканировал их трафик, и просто выбираю что больше нравится. Дальше Fable 5 сканирует Github, потрошит всех конкурентов (у экстеншенов код открыт) и делает идеальный продукт пока я сплю.

Я как будто погрузился в 2012 год, когда начинал заниматься SEO - трафика СТОЛЬКО, и СТОЛЬКО возможностей, что у меня от них просто кружится голова.

Мне все говорят, что международный SEO уже не торт и все сложно.
камон ребята: в России 1.5 поисковика и жесточайшая борьба за выживание на моноязычной семантике с населением в 100М человек (а покупает по факту 10М). В Мире же 52 языка и в сто раз больше населения.

Например: некоторые инструменты работы с PDF ищут 24 миллиона человек в месяц. 🫠