В пятницу не спал до четырех утра – смотрел награждение Tagline 2025

У меня с этой премией личные счеты. Моя последняя награда именно за Performance-маркетинг была в далеком 2019 году — бронза с кейсом Ультра-Д в номинации «Хитрый Performance».

Потом была тишина и смена фокуса. Я ушел в аналитику, и в прошлом году мы даже взяли серебро в номинации «Работа с Big Data» за кейс Rusprofile.

И вот, спустя 6 лет, круг замкнулся. Мы снова побеждаем в перформансе, но теперь уже вооруженные мощной аналитикой.

Сразу две статуэтки за кейс Уральских Авиалиний:

🥈 Серебро — Лучшая контекстная рекламная кампания
🥉 Бронза — Лучшая Performance-кампания

Дополнительные подробности, я думаю, узнаем завтра – когда мои коллеги выложат официальный пост в канале JetStyle. Кейс, если я не ошибаюсь, подавался под NDA – так что деталями поделиться не смогу.

P.S. В проекте у нас просто офигенная команда и я искренне поздравляю коллег с победой

Миграция в AI-first рабочее пространство была непростой, но теперь я почти перестал ходить в веб-интерфейс Chat GPT.

Насмотревшись пару месяцев назад видео Севы Устинова про то как они строят у себя рабочее пространство ориентированное на работу с ИИ я решил делать то же самое.

Первый подход был провальным – я скопировал его репозиторий и постарался настроить.

Мне не понравилось – показалось что я пытаюсь вкатиться в игру за приста в World of Warcraft сразу на 70 уровне. Очень интересно - но нихрена не понятно. Я забросил идею на пару недель.

Вернувшись к ней, я взял за основу его идею и структуру и начал собирать для себя собственное рабочее пространство с нуля.

Шаг 1. У меня были наработки с проектами и контекстом в Chat GPT - я попросил GPT 5.1 собрать на их основе файл cursor rules чтобы отразить контекст моей роли и задачи которые я решаю. Этот файл я померджил с тем что было в репозитории Севы.

Шаг 2. Я перенес в рабочее пространство все свои наработки по контенту и исследованию конкурентов, все конспекты по изучению аналитики и различных инструментов чтобы собрать много контекста о себе и своей работе.

Шаг 3. Я создал организацию на GitHub и с помощью агента написал bash-скрипты для синхронизации рабочего пространства. При этом я старался разобраться в логике их работы и все проверить – потому что я не доверчивый.

Шаг 4. Я начал заводить в пространстве клиентов и постепенно погружать агента в контекст.

С этого момента доля использования AI в таком виде в работе начала резко расти:

- Я вычитал с помощью ChatGPT огромный SEO-аудит на 50+ страниц и написал связующие подводки и выводы к нему;
- По двум проектам я загрузил собранную статистику и использовал агента как второе мнение;
- Я сделал три подхода к позиционированию своего юнита аналитики (сначала с Gemini 3 Pro, затем Chat GPT 5.1 и в итоге с Claude Opus 4.5) – последний оказался просто "пушка-ракета";
- Я начал расшифровывать все созвоны и делать по ним бэклог за 5 минут закидывая просто транскрипт созвона;
- И в конце концов по одному из проектов я полностью описал бизнес-задачи, логику проекта, структуру таблиц в базе данных. А дальше я за 2-3 часа решил задачу на которую раньше бы потратил дня два.

А еще мы начали регулярно обсуждать с Алексеем Кулаковым и Максом Смирновым использование ИИ и кто чему научился. Если интересно – ставьте реакции и мы подумаем над тем чтобы организовать какие-то стримы на эту тему.

Причем, в этой же папке у меня живет и Obsidian – получается у меня получилось два интерфейса работы со всеми данными по контексту моей работы.

– Cursor для написания кода, каких-то задач с привлечением AI;
– Obsidian для классической работы с текстом и оформлением документов;

А если нужно – то Markdown-файлы выгружаются в Notion через их MCP-сервер

Врываемся в Новый год с правильным запросом!

SELECT
    happiness AS mood,
    clean_data AS foundation,
    high_roi AS result
FROM new_year_2026
WHERE
    bugs = 0
    AND insights IS NOT NULL
    AND profit > forecast
ORDER BY happiness DESC
LIMIT 365

Пусть каждый день в новом году возвращает True! 🥂