Счета vs Реальные деньги: везу в Тюмень обновленный кейс про 120 млн ✈️
28 мая выступлю на форуме OnTop в Тюмени. Буду рассказывать наш кейс производителя на падающем рынке, но с важными дополнениями, которых не было в предыдущих анонсах и эфирах.
Кейс живой, и за 1-й квартал 2026-го у нас накопились данные по динамике при долгом цикле сделки.
Что добавлю нового:
🔹 Динамика «Счета → Деньги». Покажу, как меняются цифры спустя 3 месяца. Мы сравним результаты 4-го квартала и посмотрим, какой процент выставленных счетов реально превратился в сделки. Обсудим подводные камни при работе с CRM, которые всплывают именно на этом этапе.
🔹 Канал «Проектировщики». Как простая задача «разместить чертежи на сайте» превратилась в полноценный канал коммуникации. Расскажу, как мы собирали типовые решения и сделали их инструментом для постоянной связи с реальными проектировщиками.
Классические тезисы тоже на месте:
— Почему SEO-подрядчик может год работать вхолостую (типичная боль производств).
— Как мы нашли преимущество в виде шоурума через анализ звонков.
— Почему 1 млрд сделок «завис» в CRM и как это исправить.
— Специфика B2B-аналитики в тендерных нишах.
Что мне самому интересно послушать на форуме:
Кроме своего доклада, иду на Ксению Пикус — послушать про ИИ в налогах и финучете. Интересно, как они борются с галлюцинациями нейронок в точных расчетах. Также в планах Иван Добрин с темой «Человек-дедлайнёб» и разбор 100 задач для бизнес-ассистента (хочу посмотреть что еще делегировать нейронке 😂).
Увидимся в Тюмени! 🤝
📍 Где: Тюмень, «Фуга Хаб» (ул. Разведчика Кузнецова, 16/1)
📅 Когда: 28 мая
Регистрация и полная программа:
👉 Записаться на OnTop
Канал конференции
28 мая выступлю на форуме OnTop в Тюмени. Буду рассказывать наш кейс производителя на падающем рынке, но с важными дополнениями, которых не было в предыдущих анонсах и эфирах.
Кейс живой, и за 1-й квартал 2026-го у нас накопились данные по динамике при долгом цикле сделки.
Что добавлю нового:
🔹 Динамика «Счета → Деньги». Покажу, как меняются цифры спустя 3 месяца. Мы сравним результаты 4-го квартала и посмотрим, какой процент выставленных счетов реально превратился в сделки. Обсудим подводные камни при работе с CRM, которые всплывают именно на этом этапе.
🔹 Канал «Проектировщики». Как простая задача «разместить чертежи на сайте» превратилась в полноценный канал коммуникации. Расскажу, как мы собирали типовые решения и сделали их инструментом для постоянной связи с реальными проектировщиками.
Классические тезисы тоже на месте:
— Почему SEO-подрядчик может год работать вхолостую (типичная боль производств).
— Как мы нашли преимущество в виде шоурума через анализ звонков.
— Почему 1 млрд сделок «завис» в CRM и как это исправить.
— Специфика B2B-аналитики в тендерных нишах.
Что мне самому интересно послушать на форуме:
Кроме своего доклада, иду на Ксению Пикус — послушать про ИИ в налогах и финучете. Интересно, как они борются с галлюцинациями нейронок в точных расчетах. Также в планах Иван Добрин с темой «Человек-дедлайнёб» и разбор 100 задач для бизнес-ассистента (хочу посмотреть что еще делегировать нейронке 😂).
Увидимся в Тюмени! 🤝
📍 Где: Тюмень, «Фуга Хаб» (ул. Разведчика Кузнецова, 16/1)
📅 Когда: 28 мая
Регистрация и полная программа:
👉 Записаться на OnTop
Канал конференции
🔥3👍1
Внутренняя кухня: про продажи, архитектуру менеджмента и первопричины 🧠
Последние пару недель я выпал из публичного поля — но не потому, что нечего сказать, а потому, что внутри сейчас идет масштабная перестройка. Хочу поделиться, на чем сейчас основной фокус и чего ждать в канале в ближайшее время.
1. Продажи и продукты
С начала года мы сильно перетряхнули систему продаж. Главное достижение: научились на порядок глубже собирать боли, потребности и возражения тех, кто к нам обращается.
Теперь я занят тем, чтобы докрутить под это нашу продуктовую линейку. Часть продуктов уже перестроена, первые наработки пошли в дело, теперь задача — все это систематизировать и внедрить полноценно.
2. Глобальная перестройка менеджмента
Это то, что сейчас съедает больше всего времени. Я управляю людьми больше 10 лет и вроде как получаю хороший фидбек от команды. Но в этом году осознал: я самоучка, который не знает решений, которые уже по 10 лет успешно используются профессиональными менеджерами.
Оказалось, что многие вещи, которые я считал «базовой неизбежностью», уже давно имеют системные решения. Есть наборы практик, которые позволяют не просто справляться с последствиями, а устранять сами первопричины возникновения проблем.
Сейчас мы меняем всю логику работы с задачами и архитектуру процессов. На этом пути я сейчас активно собираю все возможные «грабли», но оно того стоит — уже вскрылась куча гэпов, которые раньше были просто не видны, но постоянно генерировали проблемы.
3. Инфраструктура и нейронки
Параллельно докручиваем внутреннюю инфраструктуру для работы с автоматизациями. На следующей неделе поделюсь двумя классными инструментами (скиллами), которые помогают упростить жизнь.
Суть в том, что мы взяли классические инструменты менеджмента и перенесли их логику в работу с нейронками. Получился очень прикольный гибрид, который заставляет нейронки самостоятельно находить свои косяки. А после этого предлагать варианты решений.
Это те темы, про которые я буду писать в мае.
Интересно ваше мнение: на чем сделать больший упор? На внутренних процессах агентства, архитектуре менеджмента или на конкретных инструментах и нейронках? А может лучше оставить чисто про маркетинг и нейронки? Напишите в комментариях, это поможет мне расставить приоритеты.
Последние пару недель я выпал из публичного поля — но не потому, что нечего сказать, а потому, что внутри сейчас идет масштабная перестройка. Хочу поделиться, на чем сейчас основной фокус и чего ждать в канале в ближайшее время.
1. Продажи и продукты
С начала года мы сильно перетряхнули систему продаж. Главное достижение: научились на порядок глубже собирать боли, потребности и возражения тех, кто к нам обращается.
Теперь я занят тем, чтобы докрутить под это нашу продуктовую линейку. Часть продуктов уже перестроена, первые наработки пошли в дело, теперь задача — все это систематизировать и внедрить полноценно.
2. Глобальная перестройка менеджмента
Это то, что сейчас съедает больше всего времени. Я управляю людьми больше 10 лет и вроде как получаю хороший фидбек от команды. Но в этом году осознал: я самоучка, который не знает решений, которые уже по 10 лет успешно используются профессиональными менеджерами.
Оказалось, что многие вещи, которые я считал «базовой неизбежностью», уже давно имеют системные решения. Есть наборы практик, которые позволяют не просто справляться с последствиями, а устранять сами первопричины возникновения проблем.
Сейчас мы меняем всю логику работы с задачами и архитектуру процессов. На этом пути я сейчас активно собираю все возможные «грабли», но оно того стоит — уже вскрылась куча гэпов, которые раньше были просто не видны, но постоянно генерировали проблемы.
3. Инфраструктура и нейронки
Параллельно докручиваем внутреннюю инфраструктуру для работы с автоматизациями. На следующей неделе поделюсь двумя классными инструментами (скиллами), которые помогают упростить жизнь.
Суть в том, что мы взяли классические инструменты менеджмента и перенесли их логику в работу с нейронками. Получился очень прикольный гибрид, который заставляет нейронки самостоятельно находить свои косяки. А после этого предлагать варианты решений.
Это те темы, про которые я буду писать в мае.
Интересно ваше мнение: на чем сделать больший упор? На внутренних процессах агентства, архитектуре менеджмента или на конкретных инструментах и нейронках? А может лучше оставить чисто про маркетинг и нейронки? Напишите в комментариях, это поможет мне расставить приоритеты.
❤8
Вы руководитель или «человек-маршрутизатор»? 🧩
Часто работа руководителя превращается в бесконечный бег между сотрудниками и подрядчиками. У тебя есть 5–7 специалистов, каждый делает свой кусочек, но общей картинки у них нет.
Казалось бы, решение простое: объединить их в команду, дать возможность пообщаться и обсудить общие задачи. Но на практике это почему-то само по себе не работает. Люди всё равно эмпирически сбиваются «не туда», а информация по пути теряется.
Как это выглядит на практике:
Ты работаешь «клеем», маршрутизатором смыслов и вечным контролером. Приходится постоянно включаться:
— Объяснять одно и то же по несколько раз, потому что люди забывают.
— Искать косяки в вещах, которые ты уже разжевывал.
— Проверять сроки и требования, про которые исполнители «упустили и забыли».
— Быть «переносчиком данных»: берешь инфу у одного, несешь другому и следишь, чтобы они друг другу не мешали.
В менеджменте это называется гэпами — разрывами в логике и коммуникации, которые генерируют 80% проблем.
Где обычно прячутся эти гэпы:
— Одни нашли крутые смыслы и преимущества продукта, а другие (например, сеошники) об этом даже не знают и продолжают качать пустые ключи.
— Дизайнеры спорят, как сделать «покрасивее», и обижаются, что их не понимают.
— Специалисты по контексту зарываются в таблицы и вываливают на тебя гору данных, ожидая, что ты примешь решение за них.
Раньше я тоже думал, что в этом и заключается работа — ходить, контролировать и устранять возникающие проблемы.
Но на самом деле это — архитектурный провал.
Люди всегда выбирают путь наименьшего сопротивления. Если выполнить задачу «в обход» процесса проще, чем следовать ему — люди будут скатываться к простой версии. И это задача менеджера: выстроить такую архитектуру, чтобы делать задачу правильно было проще, чем неправильно.
Мы сейчас в агентстве перестраиваем именно эту логику. Уходим от ручного «подруливания» к архитектуре, где сам процесс не дает сбиться с пути. На этом пути я сейчас активно собираю «грабли», но это единственный способ перестать быть маршрутизатором и начать реально управлять.
Часто работа руководителя превращается в бесконечный бег между сотрудниками и подрядчиками. У тебя есть 5–7 специалистов, каждый делает свой кусочек, но общей картинки у них нет.
Казалось бы, решение простое: объединить их в команду, дать возможность пообщаться и обсудить общие задачи. Но на практике это почему-то само по себе не работает. Люди всё равно эмпирически сбиваются «не туда», а информация по пути теряется.
Как это выглядит на практике:
Ты работаешь «клеем», маршрутизатором смыслов и вечным контролером. Приходится постоянно включаться:
— Объяснять одно и то же по несколько раз, потому что люди забывают.
— Искать косяки в вещах, которые ты уже разжевывал.
— Проверять сроки и требования, про которые исполнители «упустили и забыли».
— Быть «переносчиком данных»: берешь инфу у одного, несешь другому и следишь, чтобы они друг другу не мешали.
В менеджменте это называется гэпами — разрывами в логике и коммуникации, которые генерируют 80% проблем.
Где обычно прячутся эти гэпы:
— Одни нашли крутые смыслы и преимущества продукта, а другие (например, сеошники) об этом даже не знают и продолжают качать пустые ключи.
— Дизайнеры спорят, как сделать «покрасивее», и обижаются, что их не понимают.
— Специалисты по контексту зарываются в таблицы и вываливают на тебя гору данных, ожидая, что ты примешь решение за них.
Раньше я тоже думал, что в этом и заключается работа — ходить, контролировать и устранять возникающие проблемы.
Но на самом деле это — архитектурный провал.
Люди всегда выбирают путь наименьшего сопротивления. Если выполнить задачу «в обход» процесса проще, чем следовать ему — люди будут скатываться к простой версии. И это задача менеджера: выстроить такую архитектуру, чтобы делать задачу правильно было проще, чем неправильно.
Мы сейчас в агентстве перестраиваем именно эту логику. Уходим от ручного «подруливания» к архитектуре, где сам процесс не дает сбиться с пути. На этом пути я сейчас активно собираю «грабли», но это единственный способ перестать быть маршрутизатором и начать реально управлять.
👍10
Короткие выезды не заменяют отпуск. Но возвращают яркость жизни 🏔
В этом году один из моих личных фокусов — энергия и удовольствие от жизни.
Работать я люблю. Но у меня есть понятная слабость: могу увлечься, зарыться в задачи и не заметить, как снова подъехал к выгоранию. Поэтому в 2026 решил относиться к восстановлению не как к “когда-нибудь потом”, а как к отдельной важной части жизни.
И во втором квартале это наконец-то начало оживать.
Сначала мы с Ириной выбрались на Алтай на 3 дня.
Взяли машину в аренду прямо у аэропорта и поехали. Манжерок, Чуйский тракт, перевалы, слияние Чуи и Катуни, потом в сторону Чемала. Такой мини-роудтрип, где сама дорога уже часть отдыха.
Я раньше уже ездил по Алтаю в похожем формате с другом. Тогда для меня было открытием, что так вообще можно: просто сорваться на 3-4 дня, сесть в машину, поехать по красивой дороге и наслаждаться горами.
Еще тогда захотелось показать эту красоту Ирине.
И весной Алтай оказался совсем другим. Не таким туристическим, более спокойным. Где-то можно было просто сесть и смотреть. Например, на Чике-Тамане мы смогли посидеть вдвоем на вершине. В сезон это, кажется, было бы невозможно.
На третий день поехали в сторону Чемала. Сам монастырь не зашел. Подтвердилась гипотеза, что архитектура меня не цепляет. Зато вокруг были скалы, покрытые цветущим маральником. Это что-то невероятное. Понимаю почему люди едут специально ради этого.
Я поймал себя на мысли, что такие поездки дают не просто отдых. Они добавляют яркости жизни.
А потом на майские я впервые выбрался на рыбалку с ночевкой на Челябинские озера.
И снова почти все было впервые.
Палатка, спальник, лодка, своя удочка, которую сам выбирал. Дождь с утра до поздней ночи. Грунтовая дорога через поле, где я впервые по-настоящему почувствовал пользу полного привода. Лагерь, шатер, печка, попытка обжиться в этом всем под дождем.
И караси.
Не мелочевка, а прям нормальные такие караси. Для опытных рыбаков, может быть, ничего особенного, но я таких раньше не ловил. Поэтому сопротивление на другой стороне лески неожиданно будило что-то древнее в душе :) Хотя азарта наловить кучу рыбы не было.
Но самое интересное, что когда я потом рассказывал Ирине про поездку, про саму рыбу было процентов 15 разговора. Остальное было про процесс, место и людей.
Такие выезды с ночевкой очень быстро раскрывают человека. Становится видно, что его мотивирует, как он ведет себя в быту, как реагирует на дискомфорт, усталость, азарт, неопределенность.
И заодно начинаешь лучше понимать себя.
Я, например, еще раз увидел, что я не очень азартный. Мне не нужно кого-то обгонять или поймать больше всех. Мне гораздо ближе спокойный режим: ехать, смотреть, сидеть в тишине, наслаждаться моментом, проживать место без гонки.
В обычной рабочей жизни у меня совсем другой ритм. Там медлительность меня раздражает. Хочется быстрее добиться результата.
А в таких коротких выездах появляется то, чего мне часто не хватает: возможность просто быть внутри момента.
Такие поездки заменяют полноценный отпуск. Длинный отдых нужен для нормальной перезагрузки. По этой теме у меня есть целый ряд практических заметок и полноценный эксперимент, могу поделиться.
Но короткие насыщенные выезды делают другое. Они возвращают яркость жизни. Новые впечатления, новые места, новый опыт, разговоры, тишину. Возможность насладиться моментом.
И мне это очень нравиться.
В этом году один из моих личных фокусов — энергия и удовольствие от жизни.
Работать я люблю. Но у меня есть понятная слабость: могу увлечься, зарыться в задачи и не заметить, как снова подъехал к выгоранию. Поэтому в 2026 решил относиться к восстановлению не как к “когда-нибудь потом”, а как к отдельной важной части жизни.
И во втором квартале это наконец-то начало оживать.
Сначала мы с Ириной выбрались на Алтай на 3 дня.
Взяли машину в аренду прямо у аэропорта и поехали. Манжерок, Чуйский тракт, перевалы, слияние Чуи и Катуни, потом в сторону Чемала. Такой мини-роудтрип, где сама дорога уже часть отдыха.
Я раньше уже ездил по Алтаю в похожем формате с другом. Тогда для меня было открытием, что так вообще можно: просто сорваться на 3-4 дня, сесть в машину, поехать по красивой дороге и наслаждаться горами.
Еще тогда захотелось показать эту красоту Ирине.
И весной Алтай оказался совсем другим. Не таким туристическим, более спокойным. Где-то можно было просто сесть и смотреть. Например, на Чике-Тамане мы смогли посидеть вдвоем на вершине. В сезон это, кажется, было бы невозможно.
На третий день поехали в сторону Чемала. Сам монастырь не зашел. Подтвердилась гипотеза, что архитектура меня не цепляет. Зато вокруг были скалы, покрытые цветущим маральником. Это что-то невероятное. Понимаю почему люди едут специально ради этого.
Я поймал себя на мысли, что такие поездки дают не просто отдых. Они добавляют яркости жизни.
А потом на майские я впервые выбрался на рыбалку с ночевкой на Челябинские озера.
И снова почти все было впервые.
Палатка, спальник, лодка, своя удочка, которую сам выбирал. Дождь с утра до поздней ночи. Грунтовая дорога через поле, где я впервые по-настоящему почувствовал пользу полного привода. Лагерь, шатер, печка, попытка обжиться в этом всем под дождем.
И караси.
Не мелочевка, а прям нормальные такие караси. Для опытных рыбаков, может быть, ничего особенного, но я таких раньше не ловил. Поэтому сопротивление на другой стороне лески неожиданно будило что-то древнее в душе :) Хотя азарта наловить кучу рыбы не было.
Но самое интересное, что когда я потом рассказывал Ирине про поездку, про саму рыбу было процентов 15 разговора. Остальное было про процесс, место и людей.
Такие выезды с ночевкой очень быстро раскрывают человека. Становится видно, что его мотивирует, как он ведет себя в быту, как реагирует на дискомфорт, усталость, азарт, неопределенность.
И заодно начинаешь лучше понимать себя.
Я, например, еще раз увидел, что я не очень азартный. Мне не нужно кого-то обгонять или поймать больше всех. Мне гораздо ближе спокойный режим: ехать, смотреть, сидеть в тишине, наслаждаться моментом, проживать место без гонки.
В обычной рабочей жизни у меня совсем другой ритм. Там медлительность меня раздражает. Хочется быстрее добиться результата.
А в таких коротких выездах появляется то, чего мне часто не хватает: возможность просто быть внутри момента.
Такие поездки заменяют полноценный отпуск. Длинный отдых нужен для нормальной перезагрузки. По этой теме у меня есть целый ряд практических заметок и полноценный эксперимент, могу поделиться.
Но короткие насыщенные выезды делают другое. Они возвращают яркость жизни. Новые впечатления, новые места, новый опыт, разговоры, тишину. Возможность насладиться моментом.
И мне это очень нравиться.
🔥12❤2
Как я заставляю нейронки проверять свои косяки 🧠
У меня есть правило: чем красивее выглядит длинный AI-отчёт, тем сильнее его надо проверять.
Потому что нейронка может собрать аккуратный документ, разложить всё по разделам, сделать выводы, написать уверенным тоном. А потом выясняется, что часть фактов потерялась, цитата не бьётся с источником, цифра взялась непонятно откуда, а вывод получился сильнее, чем позволяют данные.
Особенно это проявляется в реальной работе над проектами.
Когда агенту нужно разобрать несколько файлов, транскриптов, ссылок, заметок, собрать фактуру и превратить всё это в документ, который потом реально идёт в работу.
Для таких задач я сделал себе отдельный skill:
Его задача простая: заставить нейронку не просто сказать «готово», а пройтись по результату как ревизор.
Он проверяет:
— где остались пробелы и неподтверждённые места;
— совпадает ли результат с исходной задачей;
— какие цифры, цитаты и ответственные нужно сверить;
— где вывод слишком уверенный для имеющихся данных;
— можно ли использовать документ as-is или его нужно дорабатывать.
Один из показательных случаев был с документом для выступления.
Внешне всё выглядело нормально: тезисы собраны, логика есть, структура аккуратная. Но
Во-первых, в документе была цитата, которую нейронка немного переписала. Вроде мелочь, но если цитата используется как доказательство, она должна быть либо дословной, либо честно обозначенной как адаптация.
Во-вторых, часть цифр была без первоисточника. Не обязательно неправильные, но непонятно, откуда они появились. А значит, их нельзя спокойно тащить дальше без проверки.
И самое полезное: skill не сказал «ну в целом норм». Он расписал конкретные проблемные зоны, которые можно легко проверить.
Вот за это я его и люблю.
Он подсвечивает конкретные зоны риска: здесь нет источника, здесь цитата изменилась, здесь вывод звучит увереннее, чем позволяют данные. Я могу быстро открыть нужное место, проверить и сразу понять, бьётся оно или нет.
Ещё он иногда неплохо ловит смещение в подтверждение.
Например, когда в документе собраны только позитивные факты, а негативные сигналы или ограничения вообще не искались. Для AI это типичная история: красиво собрать то, что подтверждает текущую логику, и не заметить, что выборка однобокая.
Лайфхак для улучшения анализа — запускать такую проверку другой моделью.
Например, основной документ собирается в Claude Code с Opus, а проверку я прогоняю через Codex с GPT с доступом к тем же локальным файлам. Разные модели заметно лучше подсвечивают косяки друг друга, чем когда одна и та же модель сама себя проверяет в том же контексте.
Важно: это не волшебная кнопка «найти все ошибки».
Skill не гарантирует, что поймает каждую кривую гипотезу или слишком широкое обобщение. Такие вещи и люди не всегда быстро ловят. Особенно если документ большой, источников много, а фактура размазана по разным местам.
По моим ощущениям, он хорошо ловит самые яркие и опасные косяки: цифры без источника, неподтверждённые цитаты, потерянные ограничения, уехавший фокус, слишком уверенные формулировки.
А если документ прям большой, проверку лучше дробить на части. Иначе сама проверяющая модель тоже начинает терять детали.
Выложил публичную версию здесь:
https://github.com/MainFrame100/quality-check-skill
Там есть сам
Можете скормить эту ссылку своей нейронке. Она поймет как его установить и подскажет по использованию
У меня есть правило: чем красивее выглядит длинный AI-отчёт, тем сильнее его надо проверять.
Потому что нейронка может собрать аккуратный документ, разложить всё по разделам, сделать выводы, написать уверенным тоном. А потом выясняется, что часть фактов потерялась, цитата не бьётся с источником, цифра взялась непонятно откуда, а вывод получился сильнее, чем позволяют данные.
Особенно это проявляется в реальной работе над проектами.
Когда агенту нужно разобрать несколько файлов, транскриптов, ссылок, заметок, собрать фактуру и превратить всё это в документ, который потом реально идёт в работу.
Для таких задач я сделал себе отдельный skill:
quality-check.Его задача простая: заставить нейронку не просто сказать «готово», а пройтись по результату как ревизор.
Он проверяет:
— где остались пробелы и неподтверждённые места;
— совпадает ли результат с исходной задачей;
— какие цифры, цитаты и ответственные нужно сверить;
— где вывод слишком уверенный для имеющихся данных;
— можно ли использовать документ as-is или его нужно дорабатывать.
Один из показательных случаев был с документом для выступления.
Внешне всё выглядело нормально: тезисы собраны, логика есть, структура аккуратная. Но
quality-check поставил оценку 0.59 и подсветил несколько проблемных зон.Во-первых, в документе была цитата, которую нейронка немного переписала. Вроде мелочь, но если цитата используется как доказательство, она должна быть либо дословной, либо честно обозначенной как адаптация.
Во-вторых, часть цифр была без первоисточника. Не обязательно неправильные, но непонятно, откуда они появились. А значит, их нельзя спокойно тащить дальше без проверки.
И самое полезное: skill не сказал «ну в целом норм». Он расписал конкретные проблемные зоны, которые можно легко проверить.
Вот за это я его и люблю.
Он подсвечивает конкретные зоны риска: здесь нет источника, здесь цитата изменилась, здесь вывод звучит увереннее, чем позволяют данные. Я могу быстро открыть нужное место, проверить и сразу понять, бьётся оно или нет.
Ещё он иногда неплохо ловит смещение в подтверждение.
Например, когда в документе собраны только позитивные факты, а негативные сигналы или ограничения вообще не искались. Для AI это типичная история: красиво собрать то, что подтверждает текущую логику, и не заметить, что выборка однобокая.
Лайфхак для улучшения анализа — запускать такую проверку другой моделью.
Например, основной документ собирается в Claude Code с Opus, а проверку я прогоняю через Codex с GPT с доступом к тем же локальным файлам. Разные модели заметно лучше подсвечивают косяки друг друга, чем когда одна и та же модель сама себя проверяет в том же контексте.
Важно: это не волшебная кнопка «найти все ошибки».
Skill не гарантирует, что поймает каждую кривую гипотезу или слишком широкое обобщение. Такие вещи и люди не всегда быстро ловят. Особенно если документ большой, источников много, а фактура размазана по разным местам.
По моим ощущениям, он хорошо ловит самые яркие и опасные косяки: цифры без источника, неподтверждённые цитаты, потерянные ограничения, уехавший фокус, слишком уверенные формулировки.
А если документ прям большой, проверку лучше дробить на части. Иначе сама проверяющая модель тоже начинает терять детали.
Выложил публичную версию здесь:
https://github.com/MainFrame100/quality-check-skill
Там есть сам
.skill, README на русском и английском и описание логики работы. Можно брать и адаптировать под себя, только сохраняйте ссылку на источник.Можете скормить эту ссылку своей нейронке. Она поймет как его установить и подскажет по использованию
GitHub
GitHub - MainFrame100/quality-check-skill: Agent skill for quality-checking AI-generated artifacts
Agent skill for quality-checking AI-generated artifacts - MainFrame100/quality-check-skill
6🔥8🙏3
Почему AI-summary рабочих созвонов пока регулярно косячат 🧠
Казалось бы итоги встреч через нейронки. Самя изъезженная и популярная тема, но меня они постоянно разражают.
Если встреча простая, всё ок.
Например, каждый пришёл, рассказал, что сделал, проговорили общие вещи, зафиксировали статус. С таким нейронка обычно справляется нормально.
Проблемы начинаются, когда на созвоне реально принимаются решения.
Типичная ситуация: сначала предложили один вариант, потом второй, потом в ходе обсуждения собрали третий, итоговый.
А в summary потом внезапно оказывается первый вариант, кусок второго или какая-то странная смесь из всего обсуждения.
И вот это уже не просто «неидеальный пересказ».
Это критичные косяки.
Неправильно зафиксировали, что нужно сделать. Не туда поставили задачу. Не того человека указали ответственным. Или вообще не поняли, что это была финальная договорённость, а не просто один из вариантов в обсуждении.
По ощущениям, таких ошибок может быть 10-15%.
Но их нельзя пропускать.
Если нейронка ошиблась в обычном пересказе, это неприятно. Если она ошиблась в задаче или ответственном, потом команда реально уедет не туда.
Поэтому такие итоги приходится каждый раз внимательно читать и править. Не просто пробежать глазами, а реально сверить: кто что должен сделать, какая договорённость финальная, какая задача появилась, а что было просто обсуждением.
Я вижу здесь две разные проблемы.
Первая — нейронка плохо понимает динамику принятия решения. Она слышит весь путь обсуждения, но не всегда понимает, где был промежуточный вариант, а где финальное решение. Для неё весь этот текст одинаково важен. Эту проблему легко исправить промптом
Вторая проблема сложнее: нейронке не хватает данных.
Когда мы обсуждаем задачи с командой, у нас перед глазами есть контекст: проекты, текущие задачи, статусы, ответственные, история переписки. А у нейронки обычно есть только транскрипт.
Она слышит разговор, но не видит систему, внутри которой этот разговор происходит.
Поэтому хочу попробовать связку: транскрипт + контекст из Planfix по проектам и задачам + отдельный промт на выделение финальных решений.
И на самих созвонах чуть явнее проговаривать: вот здесь финальное решение, вот здесь задача, вот здесь просто обсуждали вариант.
Посмотрю, насколько это снизит количество ручных правок.
Если вам интересны такие короткие заметки из полей про AI в рабочих процессах, накидайте 🔥
Если соберем хотя бы 20-30 огоньков, буду чаще выкладывать такие наблюдения.
Казалось бы итоги встреч через нейронки. Самя изъезженная и популярная тема, но меня они постоянно разражают.
Если встреча простая, всё ок.
Например, каждый пришёл, рассказал, что сделал, проговорили общие вещи, зафиксировали статус. С таким нейронка обычно справляется нормально.
Проблемы начинаются, когда на созвоне реально принимаются решения.
Типичная ситуация: сначала предложили один вариант, потом второй, потом в ходе обсуждения собрали третий, итоговый.
А в summary потом внезапно оказывается первый вариант, кусок второго или какая-то странная смесь из всего обсуждения.
И вот это уже не просто «неидеальный пересказ».
Это критичные косяки.
Неправильно зафиксировали, что нужно сделать. Не туда поставили задачу. Не того человека указали ответственным. Или вообще не поняли, что это была финальная договорённость, а не просто один из вариантов в обсуждении.
По ощущениям, таких ошибок может быть 10-15%.
Но их нельзя пропускать.
Если нейронка ошиблась в обычном пересказе, это неприятно. Если она ошиблась в задаче или ответственном, потом команда реально уедет не туда.
Поэтому такие итоги приходится каждый раз внимательно читать и править. Не просто пробежать глазами, а реально сверить: кто что должен сделать, какая договорённость финальная, какая задача появилась, а что было просто обсуждением.
Я вижу здесь две разные проблемы.
Первая — нейронка плохо понимает динамику принятия решения. Она слышит весь путь обсуждения, но не всегда понимает, где был промежуточный вариант, а где финальное решение. Для неё весь этот текст одинаково важен. Эту проблему легко исправить промптом
Вторая проблема сложнее: нейронке не хватает данных.
Когда мы обсуждаем задачи с командой, у нас перед глазами есть контекст: проекты, текущие задачи, статусы, ответственные, история переписки. А у нейронки обычно есть только транскрипт.
Она слышит разговор, но не видит систему, внутри которой этот разговор происходит.
Поэтому хочу попробовать связку: транскрипт + контекст из Planfix по проектам и задачам + отдельный промт на выделение финальных решений.
И на самих созвонах чуть явнее проговаривать: вот здесь финальное решение, вот здесь задача, вот здесь просто обсуждали вариант.
Посмотрю, насколько это снизит количество ручных правок.
Если вам интересны такие короткие заметки из полей про AI в рабочих процессах, накидайте 🔥
Если соберем хотя бы 20-30 огоньков, буду чаще выкладывать такие наблюдения.
🔥13❤1
🚀 Бесплатная 2-ух дневная онлайн-конференция «Курс на вершину»
Для владельцев бизнеса, маркетологов, экспертов и топ-менеджеров, кто стремится к росту, состоится 21-22 мая 2026 года.
☝️Будет только передовой опыт, без воды, без продаж курсов и скучных лекций о состоянии бизнеса в России.
Ключевые темы конференции:
-Что делать, если привычные инструменты продаж сломались, а рост бизнеса остановился
-Какие технологии и стратегии помогут увеличить продажи и укрепить позиции на рынке
-Какие инструменты приведут клиентов и партнёров сегодня.
-Какие готовые решения от экспертов из IT-гигантов можно внедрить сразу после конференции
Выступят 20 топ-спикеров из крупных IT-компаний и практикующие эксперты. Они разберут реальные кейсы и ответят на ваши вопросы в прямом эфире
📆21-22 мая – 2 дня докладов
📆23 мая — 4-х часовой онлайн-нетворкинг с 50+ новыми контактами, готовыми к заказам и совместным проектам!
✅Участие бесплатное
Регистрируйтесь сейчас — иначе конкуренты внедрят эти инструменты раньше вас😉
Для владельцев бизнеса, маркетологов, экспертов и топ-менеджеров, кто стремится к росту, состоится 21-22 мая 2026 года.
☝️Будет только передовой опыт, без воды, без продаж курсов и скучных лекций о состоянии бизнеса в России.
Ключевые темы конференции:
-Что делать, если привычные инструменты продаж сломались, а рост бизнеса остановился
-Какие технологии и стратегии помогут увеличить продажи и укрепить позиции на рынке
-Какие инструменты приведут клиентов и партнёров сегодня.
-Какие готовые решения от экспертов из IT-гигантов можно внедрить сразу после конференции
Выступят 20 топ-спикеров из крупных IT-компаний и практикующие эксперты. Они разберут реальные кейсы и ответят на ваши вопросы в прямом эфире
📆21-22 мая – 2 дня докладов
📆23 мая — 4-х часовой онлайн-нетворкинг с 50+ новыми контактами, готовыми к заказам и совместным проектам!
✅Участие бесплатное
Регистрируйтесь сейчас — иначе конкуренты внедрят эти инструменты раньше вас😉
👍2
Сегодня у меня День Рождения! 🥳
Думаю по фото понятно, что провожу я его для своих 39 весело 😁
Когда-то День Рождения мог навевать на меня грусть.
Мой фокус уходил на сравнения себя с другими. Причем всегда с более «успешными» в чем то людей.
Сейчас же для меня ДР — это повод порадоваться тому что уже есть.
Поэтому желаю вам тоже посмотреть на то, что есть с позитивной стороны (хотя этому нас не учили).
И самим порадоваться тому, что у вас есть и тому до куда вы дошли!
Думаю по фото понятно, что провожу я его для своих 39 весело 😁
Когда-то День Рождения мог навевать на меня грусть.
Мой фокус уходил на сравнения себя с другими. Причем всегда с более «успешными» в чем то людей.
Сейчас же для меня ДР — это повод порадоваться тому что уже есть.
Поэтому желаю вам тоже посмотреть на то, что есть с позитивной стороны (хотя этому нас не учили).
И самим порадоваться тому, что у вас есть и тому до куда вы дошли!
5🎉27🔥7❤5
Почему я теперь ставлю задачи с конца 🧩
Одно из главных управленческих открытий этого года для меня: задачу часто надо начинать не с того, как её делать, а с того, что должно получиться на выходе.
В чем проблема
Раньше я регулярно сталкивался с одной и той же ситуацией. Сели, обсудили задачу, вроде всё понятно. Человек ушёл делать. Потом приносит результат, а ты смотришь и понимаешь: что-то не то.
Формально задача сделана. Но результат не устраивает.
Раньше я воспринимал это как неизбежность. Ну да, задача новая. Ну да, нестандартная. Ну да, где-то не так поняли друг друга. Значит, надо подробнее объяснять, больше контролировать, писать регламенты, делать стандарты.
Сейчас я всё больше вижу другую причину. Мы часто описываем задачу через процесс: что сделать, в какой последовательности, какие шаги пройти.
Но при этом плохо описываем результат.
Что должно быть на выходе
Теперь я стараюсь начинать с результата:
- что должно лежать на выходе;
- в каком виде это должно быть;
- как я быстро пойму, что задача сделана хорошо;
- какие типовые ошибки должны быть заранее исключены.
Это очень сильно меняет постановку задач. Ты перестаёшь надеяться, что человек сам догадается, как должен выглядеть хороший результат. Вместо этого заранее задаёшь форму, в которой этот результат можно быстро проверить.
Пример: тексты объявлений
Возьмем обычную работу с рекламной кампанией. Можно поставить задачу: подготовить объявления.
На первый взгляд звучит нормально. Но для проверки это плохая формулировка. Непонятно, что именно должно быть на выходе и как быстро понять, что работа сделана хорошо.
Человек может скинуть ссылку на документ с черновиками объявлений. Формально он задачу выполнил. А дальше руководителю или клиенту приходится проваливаться внутрь и разбираться с нуля: какие преимущества использованы, согласованы ли они, не потерялся ли смысл, укладываются ли тексты в ограничения по символам, как объявление будет выглядеть в реальной выдаче.
Я хочу перестроить это иначе. Не «подготовить объявления», а выдать конкретный проверяемый артефакт.
Например, на выходе должен быть не просто файл с текстами, а короткий блок проверки:
- какие 5-7 преимуществ взяли в объявления;
- где видно, что они согласованы с клиентом;
- как выглядит шаблон объявления;
- проходят ли тексты по ограничениям символов;
- как будет выглядеть длинный и короткий вариант объявления.
Идеально, если это можно показать 2-3 скриншотами. Открыл чат и сразу видишь: вот преимущества, вот шаблон, вот ограничения по символам, вот как объявление будет выглядеть. На проверку уходит пару минут. И ответить сразу проще, чем откладывать. Плюс не нужно разбираться в структуре Google Docs и искать, где там есть нужная информация.
Что делать с большими задачами
С большими задачами работает та же логика. «Запустить рекламу» или «сделать анализ конкурентов» слишком большие задачи. Их нельзя нормально проверить одним куском.
Их надо дробить на маленькие результаты, которые можно проверить за день-два. Согласовали критерии анализа. Проверили список конкурентов. Посмотрели первую структуру таблицы. Сверили выводы по одной категории. И только потом двигаемся дальше.
Так обратная связь появляется быстро. Не через неделю, когда уже всё уехало, а почти сразу.
Почему мне это нравится
Мне нравится эта логика тем, что она снимает часть ручного контроля. Ты не пытаешься держать всё в голове и потом героически ловить ошибки. Ты заранее вшиваешь проверку в форму результата. Пока человек готовит правильный отчет по задаче, он сам себя проверяет.
Пока это один из самых полезных сдвигов в нашей перестройке менеджмента.
К посту приложил пример сегодняшней задачи, которую поставил себе в таком формате.
Одно из главных управленческих открытий этого года для меня: задачу часто надо начинать не с того, как её делать, а с того, что должно получиться на выходе.
В чем проблема
Раньше я регулярно сталкивался с одной и той же ситуацией. Сели, обсудили задачу, вроде всё понятно. Человек ушёл делать. Потом приносит результат, а ты смотришь и понимаешь: что-то не то.
Формально задача сделана. Но результат не устраивает.
Раньше я воспринимал это как неизбежность. Ну да, задача новая. Ну да, нестандартная. Ну да, где-то не так поняли друг друга. Значит, надо подробнее объяснять, больше контролировать, писать регламенты, делать стандарты.
Сейчас я всё больше вижу другую причину. Мы часто описываем задачу через процесс: что сделать, в какой последовательности, какие шаги пройти.
Но при этом плохо описываем результат.
Что должно быть на выходе
Теперь я стараюсь начинать с результата:
- что должно лежать на выходе;
- в каком виде это должно быть;
- как я быстро пойму, что задача сделана хорошо;
- какие типовые ошибки должны быть заранее исключены.
Это очень сильно меняет постановку задач. Ты перестаёшь надеяться, что человек сам догадается, как должен выглядеть хороший результат. Вместо этого заранее задаёшь форму, в которой этот результат можно быстро проверить.
Пример: тексты объявлений
Возьмем обычную работу с рекламной кампанией. Можно поставить задачу: подготовить объявления.
На первый взгляд звучит нормально. Но для проверки это плохая формулировка. Непонятно, что именно должно быть на выходе и как быстро понять, что работа сделана хорошо.
Человек может скинуть ссылку на документ с черновиками объявлений. Формально он задачу выполнил. А дальше руководителю или клиенту приходится проваливаться внутрь и разбираться с нуля: какие преимущества использованы, согласованы ли они, не потерялся ли смысл, укладываются ли тексты в ограничения по символам, как объявление будет выглядеть в реальной выдаче.
Я хочу перестроить это иначе. Не «подготовить объявления», а выдать конкретный проверяемый артефакт.
Например, на выходе должен быть не просто файл с текстами, а короткий блок проверки:
- какие 5-7 преимуществ взяли в объявления;
- где видно, что они согласованы с клиентом;
- как выглядит шаблон объявления;
- проходят ли тексты по ограничениям символов;
- как будет выглядеть длинный и короткий вариант объявления.
Идеально, если это можно показать 2-3 скриншотами. Открыл чат и сразу видишь: вот преимущества, вот шаблон, вот ограничения по символам, вот как объявление будет выглядеть. На проверку уходит пару минут. И ответить сразу проще, чем откладывать. Плюс не нужно разбираться в структуре Google Docs и искать, где там есть нужная информация.
Что делать с большими задачами
С большими задачами работает та же логика. «Запустить рекламу» или «сделать анализ конкурентов» слишком большие задачи. Их нельзя нормально проверить одним куском.
Их надо дробить на маленькие результаты, которые можно проверить за день-два. Согласовали критерии анализа. Проверили список конкурентов. Посмотрели первую структуру таблицы. Сверили выводы по одной категории. И только потом двигаемся дальше.
Так обратная связь появляется быстро. Не через неделю, когда уже всё уехало, а почти сразу.
Почему мне это нравится
Мне нравится эта логика тем, что она снимает часть ручного контроля. Ты не пытаешься держать всё в голове и потом героически ловить ошибки. Ты заранее вшиваешь проверку в форму результата. Пока человек готовит правильный отчет по задаче, он сам себя проверяет.
Пока это один из самых полезных сдвигов в нашей перестройке менеджмента.
К посту приложил пример сегодняшней задачи, которую поставил себе в таком формате.
❤5🔥1
Почему я всё чаще ухожу из обычных AI-чатов в локальные проекты 🧠
Сейчас я в AI-сообществах снова вижу новости про блокировки аккаунтов. Особенно много обсуждают Claude, но вообще такая история периодически случалась и с другими сервисами.
Для тех, кто работает только в обычном чате, это прям боль. Внутри аккаунта лежат проекты, чаты, инструкции, контекст. Аккаунт отрубили или захотел перейти на другую модель, и всё это надо как-то переносить.
Я сейчас всё больше прихожу к другой логике: рабочие AI-проекты лучше держать не внутри одного чата, а в локальных файлах.
Почему я к этому пришёл
На днях я тестировал skill для подведения итогов созвонов с командой. Задача простая по формулировке, но сложная по сути: из транскрипта нужно вытащить финальные решения и сразу превратить их в задачи в нашем стандарте.
Запустил один и тот же skill в двух инструментах. В Codex на GPT результат получился почти идеальный. В Claude Code на Opus результат начал странно плыть: галлюцинации, не верная связка с проектами, ощущение, что надо полностью переделывать skill.
А потом выяснилось, что проблема не в skill.
Просто в этой задаче GPT сейчас лучше следует правилам и стандартам. Значит, мне проще переключиться на него.
И вот тут локальный режим работы очень сильно выручает. Если вся работа лежит в файлах на компьютере, переключение между моделями превращается не в миграцию проекта, а почти в переключение между двумя чатами.
Что меняется
У тебя локально лежат:
- инструкции;
- материалы проекта;
- черновики;
- результаты работы;
- история изменений.
Один AI-инструмент не справился, открываешь те же файлы другим. Аккаунт заблокировали, подключил другой и продолжаешь с того же места. Нужно сравнить качество моделей, запускаешь одну и ту же задачу в двух средах.
Это совсем другой уровень устойчивости.
А как быть с разными устройствами
Да, у обычного онлайн-чата есть удобство: открыл телефон, продолжил диалог, всё синхронизировано.
В локальном режиме это тоже можно решить, просто чуть иначе. Например, через GitHub. Проект лежит в репозитории, изменения синхронизируются, и к нему можно подключаться с разных устройств.
Причём сейчас уже не обязательно самому разбираться во всех этих PR, ветках и других странных словах. Честно говоря, я сам до конца не во всё это вник. Во многих случаях нейронка сама помогает настроить синхронизацию, поправить расхождения и объяснить, что нажать.
Почему мне это нравится
Обычный чат я сейчас оставляю в основном для мелких бытовых вопросов. Когда один раз спросил, получил ответ и больше этот контекст не нужен.
А всё, что связано с работой, проектами, повторяемыми задачами и накоплением знаний, мне всё интереснее вести через локальные файлы.
Так меньше зависимости от одного аккаунта, проще переключаться между моделями и намного легче наращивать свою систему. Сегодня это просто папка с файлами. Завтра туда можно добавить автоматизации, скрипты, свои skills и нормальную историю изменений.
Если интересно, могу отдельно расписать, как такую систему организовать у себя без глубокого погружения в технику.
Сейчас я в AI-сообществах снова вижу новости про блокировки аккаунтов. Особенно много обсуждают Claude, но вообще такая история периодически случалась и с другими сервисами.
Для тех, кто работает только в обычном чате, это прям боль. Внутри аккаунта лежат проекты, чаты, инструкции, контекст. Аккаунт отрубили или захотел перейти на другую модель, и всё это надо как-то переносить.
Я сейчас всё больше прихожу к другой логике: рабочие AI-проекты лучше держать не внутри одного чата, а в локальных файлах.
Почему я к этому пришёл
На днях я тестировал skill для подведения итогов созвонов с командой. Задача простая по формулировке, но сложная по сути: из транскрипта нужно вытащить финальные решения и сразу превратить их в задачи в нашем стандарте.
Запустил один и тот же skill в двух инструментах. В Codex на GPT результат получился почти идеальный. В Claude Code на Opus результат начал странно плыть: галлюцинации, не верная связка с проектами, ощущение, что надо полностью переделывать skill.
А потом выяснилось, что проблема не в skill.
Просто в этой задаче GPT сейчас лучше следует правилам и стандартам. Значит, мне проще переключиться на него.
И вот тут локальный режим работы очень сильно выручает. Если вся работа лежит в файлах на компьютере, переключение между моделями превращается не в миграцию проекта, а почти в переключение между двумя чатами.
Что меняется
У тебя локально лежат:
- инструкции;
- материалы проекта;
- черновики;
- результаты работы;
- история изменений.
Один AI-инструмент не справился, открываешь те же файлы другим. Аккаунт заблокировали, подключил другой и продолжаешь с того же места. Нужно сравнить качество моделей, запускаешь одну и ту же задачу в двух средах.
Это совсем другой уровень устойчивости.
А как быть с разными устройствами
Да, у обычного онлайн-чата есть удобство: открыл телефон, продолжил диалог, всё синхронизировано.
В локальном режиме это тоже можно решить, просто чуть иначе. Например, через GitHub. Проект лежит в репозитории, изменения синхронизируются, и к нему можно подключаться с разных устройств.
Причём сейчас уже не обязательно самому разбираться во всех этих PR, ветках и других странных словах. Честно говоря, я сам до конца не во всё это вник. Во многих случаях нейронка сама помогает настроить синхронизацию, поправить расхождения и объяснить, что нажать.
Почему мне это нравится
Обычный чат я сейчас оставляю в основном для мелких бытовых вопросов. Когда один раз спросил, получил ответ и больше этот контекст не нужен.
А всё, что связано с работой, проектами, повторяемыми задачами и накоплением знаний, мне всё интереснее вести через локальные файлы.
Так меньше зависимости от одного аккаунта, проще переключаться между моделями и намного легче наращивать свою систему. Сегодня это просто папка с файлами. Завтра туда можно добавить автоматизации, скрипты, свои skills и нормальную историю изменений.
Если интересно, могу отдельно расписать, как такую систему организовать у себя без глубокого погружения в технику.
🔥14❤4
Про «быстрые» AI-кейсы и чувство FOMO 🤯
Я каждое утро получаю дайджест новостей по нейросетям — собираю из разных чатов и каналов самое интересное. И в последнее время регулярно вижу кейсы в духе: «Смотрите, я за 90 минут создал маркетинговую стратегию, план развития продукта и лендинг на 3000 строк текста».
Выглядит офигеть как круто. И если вы такое читаете, невольно накрывает чувство FOMO: кажется, что все вокруг уже вовсю делают прорывные штуки за минуты, а ты безнадёжно отстаёшь.
Но тут есть один важный момент, который стоит подсветить.
Нейронки научились генерировать текст пугающе хорошо. Сделать документ, который будет *выглядеть* как стратегия на 50 страниц — вообще не проблема. Шаблонов миллион, AI заполнит их контентом за минуты.
Ключевая сложность не в генерации артефакта, а в его адекватности.
При беглом взгляде такие документы часто «нравятся» — они выглядят объёмно и профессионально. Но глубоко читать 50 страниц стратегии люди не любят и чаще всего этого не делают. В итоге результатом этапа становится просто какой-то сформулированный артефакт (документ, страничка, план) без понимания, работает это или нет.
Я разделяю такие кейсы на три уровня:
1️⃣ Уровень «Текст»: Большинство кейсов в ленте. «Мы сделали лендинг и стратегию на 3000 строк». Цена такому кейсу — ноль. Генерировать объём ради объёма сейчас может любой.
2️⃣ Уровень «Эксперт»: Когда результат проверил крутой профи. Посмотрел и подтвердил: это соответствует стандартам, я бы сделал так же. Это уже реальный плюс.
3️⃣ Уровень «Результат»: Когда это принесло деньги или лиды. Вот это — настоящий золотой стандарт.
Мы в агентстве тоже используем нейронки, например, для генерации прототипов сайтов и лендингов. Сгенерировать интерактивный прототип «чтобы было красиво» — вообще не проблема.
Но чтобы этот лендинг соответствовал нашим внутренним стандартам, учитывал все нюансы B2B-конверсии и его было не стыдно запустить в полноценную работу — нужно на порядок больше усилий. Реально, это требует в 10 раз больше работы относительно простой генерации «какой-то странички».
Поэтому мой совет: если видите кейс, где хвастаются только скоростью и объёмом артефактов — смело его пропускайте.
Практически всегда это полный bullshit. Сгенерировать документы — не вопрос, а вот получить результат, который реально работает — это и есть настоящая сложность.
А вы часто ловите FOMO от таких «сверхскоростных» кейсов в ленте? Или уже выработали иммунитет? 👇
Я каждое утро получаю дайджест новостей по нейросетям — собираю из разных чатов и каналов самое интересное. И в последнее время регулярно вижу кейсы в духе: «Смотрите, я за 90 минут создал маркетинговую стратегию, план развития продукта и лендинг на 3000 строк текста».
Выглядит офигеть как круто. И если вы такое читаете, невольно накрывает чувство FOMO: кажется, что все вокруг уже вовсю делают прорывные штуки за минуты, а ты безнадёжно отстаёшь.
Но тут есть один важный момент, который стоит подсветить.
Нейронки научились генерировать текст пугающе хорошо. Сделать документ, который будет *выглядеть* как стратегия на 50 страниц — вообще не проблема. Шаблонов миллион, AI заполнит их контентом за минуты.
Ключевая сложность не в генерации артефакта, а в его адекватности.
При беглом взгляде такие документы часто «нравятся» — они выглядят объёмно и профессионально. Но глубоко читать 50 страниц стратегии люди не любят и чаще всего этого не делают. В итоге результатом этапа становится просто какой-то сформулированный артефакт (документ, страничка, план) без понимания, работает это или нет.
Я разделяю такие кейсы на три уровня:
1️⃣ Уровень «Текст»: Большинство кейсов в ленте. «Мы сделали лендинг и стратегию на 3000 строк». Цена такому кейсу — ноль. Генерировать объём ради объёма сейчас может любой.
2️⃣ Уровень «Эксперт»: Когда результат проверил крутой профи. Посмотрел и подтвердил: это соответствует стандартам, я бы сделал так же. Это уже реальный плюс.
3️⃣ Уровень «Результат»: Когда это принесло деньги или лиды. Вот это — настоящий золотой стандарт.
Мы в агентстве тоже используем нейронки, например, для генерации прототипов сайтов и лендингов. Сгенерировать интерактивный прототип «чтобы было красиво» — вообще не проблема.
Но чтобы этот лендинг соответствовал нашим внутренним стандартам, учитывал все нюансы B2B-конверсии и его было не стыдно запустить в полноценную работу — нужно на порядок больше усилий. Реально, это требует в 10 раз больше работы относительно простой генерации «какой-то странички».
Поэтому мой совет: если видите кейс, где хвастаются только скоростью и объёмом артефактов — смело его пропускайте.
Практически всегда это полный bullshit. Сгенерировать документы — не вопрос, а вот получить результат, который реально работает — это и есть настоящая сложность.
А вы часто ловите FOMO от таких «сверхскоростных» кейсов в ленте? Или уже выработали иммунитет? 👇
💯7❤2
Базовая ошибка в CRM, с которой мы сталкиваемся почти на каждом проекте 🧩
Снова заходим на крупный проект. Хорошие бюджеты, под сотню лидов еженедельно. Начинаем разбирать воронку, чтобы настроить сквозную аналитику, и опять натыкаемся на одну и ту же боль.
В CRM банально нет статуса «Квалифицированный лид».
Раньше мне казалось, что это просто небольшая недоработка в настройках. Но сейчас я всё больше вижу, как эта мелочь ломает кучу процессов внутри компании.
Как это обычно выглядит на практике:
1. Менеджеры одинаково работают со всеми лидами.
Пришел лид с потенциалом чека на 50 тысяч рублей, а следом — стратегический клиент с запросом на 1.5 миллиона. В CRM без квалификации они выглядят одинаково. В итоге менеджер тратит на них равное количество времени, фокус размывается, а крупные сделки могут буксовать в очереди.
2. Точка постоянного конфликта.
Если нет отсечки по квалам, конверсию продаж считают «от забора до обеда». Руководство долбает менеджеров за низкую конверсию. Менеджеры в ответ ругаются на маркетинг: «вы гоните нам мусор, у нас из-за вас статистика падает». Возникает напряжение на ровном месте.
3. Управление на эмоциях.
Пришел менеджер без настроения и говорит: «Что-то нормальных лидов совсем нет». И у руководителя нет никаких объективных данных, чтобы это проверить. На одной неделе доля неквалов может вырасти на 20%, а в общих цифрах этого вообще не видно. Оценивать ситуацию приходится по ощущениям.
4. Блокировка нормальной рекламы.
Для нас, как для агентства, это самая критичная боль. Без нормальных статусов мы не можем передавать данные о качественных лидах обратно в Яндекс. А значит, не можем обучать автостратегии находить именно целевую аудиторию. Приходится либо городить сложные костыли, либо руками перебирать заявки.
Да и ручной анализ превращается в танец с граблями.
Что в итоге
Все эти проблемы часто решаются введением одного статуса. «Квалифицирован» — это точка передачи ответственности. Она означает, что отдел маркетинга привел целевого лида, и дальше за него отвечает отдел продаж.
Поэтому, когда мы заходим на проект, внедрение статуса квалификации — это одно из первых требований. Без этой базы выстраивать нормальный B2B-маркетинг сейчас крайне сложно.
А у вас в CRM есть четкое разделение на квал / не квал? Или менеджеры тоже разбирают общий котел? 👇
Снова заходим на крупный проект. Хорошие бюджеты, под сотню лидов еженедельно. Начинаем разбирать воронку, чтобы настроить сквозную аналитику, и опять натыкаемся на одну и ту же боль.
В CRM банально нет статуса «Квалифицированный лид».
Раньше мне казалось, что это просто небольшая недоработка в настройках. Но сейчас я всё больше вижу, как эта мелочь ломает кучу процессов внутри компании.
Как это обычно выглядит на практике:
1. Менеджеры одинаково работают со всеми лидами.
Пришел лид с потенциалом чека на 50 тысяч рублей, а следом — стратегический клиент с запросом на 1.5 миллиона. В CRM без квалификации они выглядят одинаково. В итоге менеджер тратит на них равное количество времени, фокус размывается, а крупные сделки могут буксовать в очереди.
2. Точка постоянного конфликта.
Если нет отсечки по квалам, конверсию продаж считают «от забора до обеда». Руководство долбает менеджеров за низкую конверсию. Менеджеры в ответ ругаются на маркетинг: «вы гоните нам мусор, у нас из-за вас статистика падает». Возникает напряжение на ровном месте.
3. Управление на эмоциях.
Пришел менеджер без настроения и говорит: «Что-то нормальных лидов совсем нет». И у руководителя нет никаких объективных данных, чтобы это проверить. На одной неделе доля неквалов может вырасти на 20%, а в общих цифрах этого вообще не видно. Оценивать ситуацию приходится по ощущениям.
4. Блокировка нормальной рекламы.
Для нас, как для агентства, это самая критичная боль. Без нормальных статусов мы не можем передавать данные о качественных лидах обратно в Яндекс. А значит, не можем обучать автостратегии находить именно целевую аудиторию. Приходится либо городить сложные костыли, либо руками перебирать заявки.
Да и ручной анализ превращается в танец с граблями.
Что в итоге
Все эти проблемы часто решаются введением одного статуса. «Квалифицирован» — это точка передачи ответственности. Она означает, что отдел маркетинга привел целевого лида, и дальше за него отвечает отдел продаж.
Поэтому, когда мы заходим на проект, внедрение статуса квалификации — это одно из первых требований. Без этой базы выстраивать нормальный B2B-маркетинг сейчас крайне сложно.
А у вас в CRM есть четкое разделение на квал / не квал? Или менеджеры тоже разбирают общий котел? 👇
❤4
Спасибо Тюмени 🙌
Впервые выступал в Тюмени — классный опыт. На ОнТОПе попал в живую аудиторию: острые вопросы, длинная дискуссия после доклада, разговоры в кулуарах — то, что я больше всего ценю в офлайн-конференциях. Спасибо Ане Дорош и Маше Зайцевой за приглашение и за формат, в котором такие разговоры случаются.
И как обещал — собрал подборку постов из канала под три действия, с которых проще всего начать у себя. Это шаги с финального слайда:
1. Поднять CRM и посмотреть, сколько денег зависло в сделках старше месяца
2. Сверить, считают ли маркетинг и продажи одни и те же лиды
3. Прогнать сайт на типовые ошибки B2B
🧮 CRM и связка с продажами
— Базовая ошибка в CRM, с которой сталкиваемся почти на каждом проекте: нет статуса «квалифицированный лид»
https://t.me/b2b_done/331
— Ловушка дешёвых лидов: почему мы отключили канал с самыми дешёвыми заявками. История ровно про слайд «отключили бы по CPL — потеряли бы лучших клиентов»
https://t.me/b2b_done/137
— Выручка миллиард, а продажами никто не занимался: три признака, что нормальной работы с лидами в компании нет
https://t.me/b2b_done/268
🏗 Сайт: типовые ошибки B2B
— Топ-3 ошибки на B2B-сайтах: корзина «как в интернет-магазине», спрятанный email, характеристики без преимуществ
https://t.me/b2b_done/147
— Продолжение: факторы выбора в дебрях сайта, отзывы и кейсы для галочки
https://t.me/b2b_done/308
— Как поднять конверсию B2B-сайта в 1,5–2 раза, не трогая дизайн и разработку
https://t.me/b2b_done/221
— Антипример «как надо»: разбор удачно сделанной карточки конкурента
https://t.me/b2b_done/311
🎯 Где искать неочевидные рычаги
В кейсе три неочевидных рычага нашли через CustDev — без него на сайте появились бы всё те же «качество», «опыт» и «индивидуальный подход».
— Когда «хорошее понимание ЦА» чуть не угробило проект — параллельный кейс
https://t.me/b2b_done/121
— Куда на самом деле идут данные из CustDev: не только в маркетинг
https://t.me/b2b_done/296
⚙️ Бонус — каталог из 600 товаров
— Как нейронка за пару долларов заполнила каталог из 600 товаров. Тот самый скрипт, про который рассказывал на шаге SEO
https://t.me/b2b_done/260
Разбор ошибок аналитики выйдет отдельным постом — как и обещал на финальном слайде.
Впервые выступал в Тюмени — классный опыт. На ОнТОПе попал в живую аудиторию: острые вопросы, длинная дискуссия после доклада, разговоры в кулуарах — то, что я больше всего ценю в офлайн-конференциях. Спасибо Ане Дорош и Маше Зайцевой за приглашение и за формат, в котором такие разговоры случаются.
И как обещал — собрал подборку постов из канала под три действия, с которых проще всего начать у себя. Это шаги с финального слайда:
1. Поднять CRM и посмотреть, сколько денег зависло в сделках старше месяца
2. Сверить, считают ли маркетинг и продажи одни и те же лиды
3. Прогнать сайт на типовые ошибки B2B
🧮 CRM и связка с продажами
— Базовая ошибка в CRM, с которой сталкиваемся почти на каждом проекте: нет статуса «квалифицированный лид»
https://t.me/b2b_done/331
— Ловушка дешёвых лидов: почему мы отключили канал с самыми дешёвыми заявками. История ровно про слайд «отключили бы по CPL — потеряли бы лучших клиентов»
https://t.me/b2b_done/137
— Выручка миллиард, а продажами никто не занимался: три признака, что нормальной работы с лидами в компании нет
https://t.me/b2b_done/268
🏗 Сайт: типовые ошибки B2B
— Топ-3 ошибки на B2B-сайтах: корзина «как в интернет-магазине», спрятанный email, характеристики без преимуществ
https://t.me/b2b_done/147
— Продолжение: факторы выбора в дебрях сайта, отзывы и кейсы для галочки
https://t.me/b2b_done/308
— Как поднять конверсию B2B-сайта в 1,5–2 раза, не трогая дизайн и разработку
https://t.me/b2b_done/221
— Антипример «как надо»: разбор удачно сделанной карточки конкурента
https://t.me/b2b_done/311
🎯 Где искать неочевидные рычаги
В кейсе три неочевидных рычага нашли через CustDev — без него на сайте появились бы всё те же «качество», «опыт» и «индивидуальный подход».
— Когда «хорошее понимание ЦА» чуть не угробило проект — параллельный кейс
https://t.me/b2b_done/121
— Куда на самом деле идут данные из CustDev: не только в маркетинг
https://t.me/b2b_done/296
⚙️ Бонус — каталог из 600 товаров
— Как нейронка за пару долларов заполнила каталог из 600 товаров. Тот самый скрипт, про который рассказывал на шаге SEO
https://t.me/b2b_done/260
Разбор ошибок аналитики выйдет отдельным постом — как и обещал на финальном слайде.
🔥4
Что это за канал и с чего начать читать 📌
Если вы здесь недавно — этот пост для вас. Закрепляю его, чтобы можно было быстро понять, о чём канал, и сразу нырнуть в лучшее.
Меня зовут Дмитрий Южанин. Вместе с командой агентства «Сделано» мы помогаем расти производителям и оптовикам: продвигаем B2B-проекты, и клиентские, и свои собственные.
Параллельно я перевожу на нейросети всё, до чего дотягиваюсь: маркетинг, продажи, менеджмент. Строю на AI личного ассистента и систему управления агентством, а потом честно рассказываю, что из этого взлетело, а что я выкинул. Плюс делюсь личными наблюдениями про рынок и про то, какие шишки набиваю по дороге.
С прошлой подборки прошло полгода, нас стало на четверть больше, и за это время вышло много нового — особенно целая серия про менеджмент. Собрал свежее по полочкам.
Кстати, все промты с моих выступлений живут на отдельном сайте, я держу там актуальные версии: promts.m-done.ru
🤖 Нейросети на практике
• Выложил свой скилл планирования в открытый доступ
• Все промты с моих выступлений — в одном месте
• Супер-промпт, который собирает другие промпты
• Как я заставляю нейронки проверять свои же косяки
• Отменил платную подписку на голосовой ввод и нашёл бесплатную замену
🧠 Менеджмент и система управления
• Внутренняя кухня: как я перестраиваю продажи и менеджмент
• Вы руководитель или «человек-маршрутизатор»?
• Почему я теперь ставлю задачи с конца
• 25 своих скиллов для управления агентством
🎯 Цели и планирование
• Как я наконец сделал нормальное планирование года с помощью AI
• Планирование с нейронкой: как это устроено внутри
• Мой разбор научного подхода к постановке целей
📊 B2B-маркетинг и продажи
• Как поднять конверсию B2B-сайта в 1.5–2 раза, не трогая дизайн
• Почему я отговорил клиента от покупки нашей же услуги
• Базовая ошибка в CRM, которую мы видим почти на каждом проекте
Спасибо, что читаете. Если есть тема, которую хотите разобрать подробнее — напишите в комментариях, заберу в работу.
Если вы здесь недавно — этот пост для вас. Закрепляю его, чтобы можно было быстро понять, о чём канал, и сразу нырнуть в лучшее.
Меня зовут Дмитрий Южанин. Вместе с командой агентства «Сделано» мы помогаем расти производителям и оптовикам: продвигаем B2B-проекты, и клиентские, и свои собственные.
Параллельно я перевожу на нейросети всё, до чего дотягиваюсь: маркетинг, продажи, менеджмент. Строю на AI личного ассистента и систему управления агентством, а потом честно рассказываю, что из этого взлетело, а что я выкинул. Плюс делюсь личными наблюдениями про рынок и про то, какие шишки набиваю по дороге.
С прошлой подборки прошло полгода, нас стало на четверть больше, и за это время вышло много нового — особенно целая серия про менеджмент. Собрал свежее по полочкам.
Кстати, все промты с моих выступлений живут на отдельном сайте, я держу там актуальные версии: promts.m-done.ru
🤖 Нейросети на практике
• Выложил свой скилл планирования в открытый доступ
• Все промты с моих выступлений — в одном месте
• Супер-промпт, который собирает другие промпты
• Как я заставляю нейронки проверять свои же косяки
• Отменил платную подписку на голосовой ввод и нашёл бесплатную замену
🧠 Менеджмент и система управления
• Внутренняя кухня: как я перестраиваю продажи и менеджмент
• Вы руководитель или «человек-маршрутизатор»?
• Почему я теперь ставлю задачи с конца
• 25 своих скиллов для управления агентством
🎯 Цели и планирование
• Как я наконец сделал нормальное планирование года с помощью AI
• Планирование с нейронкой: как это устроено внутри
• Мой разбор научного подхода к постановке целей
📊 B2B-маркетинг и продажи
• Как поднять конверсию B2B-сайта в 1.5–2 раза, не трогая дизайн
• Почему я отговорил клиента от покупки нашей же услуги
• Базовая ошибка в CRM, которую мы видим почти на каждом проекте
Спасибо, что читаете. Если есть тема, которую хотите разобрать подробнее — напишите в комментариях, заберу в работу.
Telegram
Digital-Задроты в B2B | Южанин Дмитрий
Каналу — год! 🎉 Подборка лучшего за это время
Только заметил, что каналу уже год. Мы перевалили за 900 подписчиков и до конца года, думаю, возьмём отметку в 1000. Это радует.
В честь этого решил обновить информацию о том, о чём этот канал, и собрать подборку…
Только заметил, что каналу уже год. Мы перевалили за 900 подписчиков и до конца года, думаю, возьмём отметку в 1000. Это радует.
В честь этого решил обновить информацию о том, о чём этот канал, и собрать подборку…
🔥5🙏1
Хорошая аналитика — это не набор данных 🧠
Периодически вижу обзоры про ботов, которые «сами всё посчитают»: подключаешь нейронку, и она строит тебе аналитику. Звучит логично, нейронки реально неплохо считают статистику и тянут большие объёмы данных.
Но вот что забавно: кейсов с по-настоящему хорошей аналитикой я почти не вижу.
Почему так?
Потому что хорошую аналитику вообще мало кто умеет делать. И первая причина в том, что аналитику часто путают со сбором данных.
«Мы собрали кучу классных данных. Вот такой срез есть, и такой, всё можно посмотреть». На деле это чаще вредно, чем полезно. Ресурсы потрачены, а толку ноль.
Цель аналитики всегда одна — принятие решений. Если на основе цифр не родилось ни одного решения, значит что-то пошло не так. Результат аналитической работы это решения. Всё остальное просто сбор данных. Для меня это разные вещи.
Почему всё упирается в сравнение
Чтобы принять решение, почти всегда нужно что-то с чем-то сравнить. Сама по себе цифра — просто факт, на её основе вывод не сделаешь. Выросло, упало, нормально это или плохо — понятно только в сравнении. Поэтому меня почти всегда интересует динамика. А в том, как именно мы сравниваем, и прячется самое интересное.
Пример: сравнение год к году
Самый частый способ — сравнить этот год с прошлым. Так чаще всего и оценивают динамику компании: развивается она сейчас или падает. Недавно видел такой опрос: как у вас прошли первые четыре месяца, приросли или просели?
Цель понятная — понять, идёт этот год лучше или хуже прошлого. А вот вывод может быть очень рискованным.
Покажу на нашей компании
Если сравнить год к году, у нас заметная просадка по выручке. Прошлый первый квартал по выручке был хороший, а этот заметно ниже. Кажется, что дела идут так себе.
Но если смотреть помесячно за последние полтора года, картина другая. Прошлый год начинался хорошо. Потом летом по нам начал сказываться кризис, и продажи постепенно поползли вниз. Худшим был четвёртый квартал. А в этом году каждый месяц идёт чуть лучше предыдущего. Выручка понемногу, но растёт.
То есть на самом деле мы прошли кризис и медленно выходим в рост. А сравнение год к году рисует обратное: будто мы сейчас в яме.
Один и тот же набор данных. Два противоположных вывода. Разница только в контексте.
И вот где спотыкаются нейронки
Посчитать и сравнить они могут быстро. А понять контекст компании пока не вывозят: что стоит за цифрами, какой период с чем корректно сравнивать, что вообще происходило с бизнесом.
Этот контекст тяжело оцифровать и передать. Его нужно накапливать постепенно: знания о компании, история, что и почему менялось. Я сейчас как раз собираю такие данные по агентству, чтобы потом строить на них настоящую аналитику, а не красивые срезы.
Периодически вижу обзоры про ботов, которые «сами всё посчитают»: подключаешь нейронку, и она строит тебе аналитику. Звучит логично, нейронки реально неплохо считают статистику и тянут большие объёмы данных.
Но вот что забавно: кейсов с по-настоящему хорошей аналитикой я почти не вижу.
Почему так?
Потому что хорошую аналитику вообще мало кто умеет делать. И первая причина в том, что аналитику часто путают со сбором данных.
«Мы собрали кучу классных данных. Вот такой срез есть, и такой, всё можно посмотреть». На деле это чаще вредно, чем полезно. Ресурсы потрачены, а толку ноль.
Цель аналитики всегда одна — принятие решений. Если на основе цифр не родилось ни одного решения, значит что-то пошло не так. Результат аналитической работы это решения. Всё остальное просто сбор данных. Для меня это разные вещи.
Почему всё упирается в сравнение
Чтобы принять решение, почти всегда нужно что-то с чем-то сравнить. Сама по себе цифра — просто факт, на её основе вывод не сделаешь. Выросло, упало, нормально это или плохо — понятно только в сравнении. Поэтому меня почти всегда интересует динамика. А в том, как именно мы сравниваем, и прячется самое интересное.
Пример: сравнение год к году
Самый частый способ — сравнить этот год с прошлым. Так чаще всего и оценивают динамику компании: развивается она сейчас или падает. Недавно видел такой опрос: как у вас прошли первые четыре месяца, приросли или просели?
Цель понятная — понять, идёт этот год лучше или хуже прошлого. А вот вывод может быть очень рискованным.
Покажу на нашей компании
Если сравнить год к году, у нас заметная просадка по выручке. Прошлый первый квартал по выручке был хороший, а этот заметно ниже. Кажется, что дела идут так себе.
Но если смотреть помесячно за последние полтора года, картина другая. Прошлый год начинался хорошо. Потом летом по нам начал сказываться кризис, и продажи постепенно поползли вниз. Худшим был четвёртый квартал. А в этом году каждый месяц идёт чуть лучше предыдущего. Выручка понемногу, но растёт.
То есть на самом деле мы прошли кризис и медленно выходим в рост. А сравнение год к году рисует обратное: будто мы сейчас в яме.
Один и тот же набор данных. Два противоположных вывода. Разница только в контексте.
И вот где спотыкаются нейронки
Посчитать и сравнить они могут быстро. А понять контекст компании пока не вывозят: что стоит за цифрами, какой период с чем корректно сравнивать, что вообще происходило с бизнесом.
Этот контекст тяжело оцифровать и передать. Его нужно накапливать постепенно: знания о компании, история, что и почему менялось. Я сейчас как раз собираю такие данные по агентству, чтобы потом строить на них настоящую аналитику, а не красивые срезы.
❤5👍1