Посмотрел обзоры на Fable 5 — складывается ощущение, что у многих полный восторг. Решил тоже переключиться и погонять на своих задачах.
Пока, если честно, не вижу какого-то заметного прорыва. Уже тестирую разные модели на реальных рабочих кейсах. Там, где у меня регулярно спотыкается Opus, я ожидал увидеть ощутимо лучшие результаты. Но Fable 5 на этих же задачах тоже не показала какого-то серьезного буста.
Возможно, дело в специфике моих сценариев использования, но пока разница для меня выглядит скорее косметической, чем революционной.
Интересно узнать мнение тех, кто уже активно пользуется Fable 5. Вы действительно видите заметный прирост в интеллекте модели? Если да, то на каких задачах это проявляется сильнее всего? Пока у меня ощущение, что хайпа вокруг обновления значительно больше, чем реальной разницы в результатах. 🤔
Пока, если честно, не вижу какого-то заметного прорыва. Уже тестирую разные модели на реальных рабочих кейсах. Там, где у меня регулярно спотыкается Opus, я ожидал увидеть ощутимо лучшие результаты. Но Fable 5 на этих же задачах тоже не показала какого-то серьезного буста.
Возможно, дело в специфике моих сценариев использования, но пока разница для меня выглядит скорее косметической, чем революционной.
Интересно узнать мнение тех, кто уже активно пользуется Fable 5. Вы действительно видите заметный прирост в интеллекте модели? Если да, то на каких задачах это проявляется сильнее всего? Пока у меня ощущение, что хайпа вокруг обновления значительно больше, чем реальной разницы в результатах. 🤔
👉 https://github.com/getmem-ai/getmem_tg_bot
Репо для быстрого запуска Telegram-ботов
Создал репо, который позволяет быстро запускать Telegram-ботов "из коробки". Включены:
• Платежная система
• Долговременная память
• Админка
• Мини-приложение
Для начала работы достаточно указать идентификатор бота и предоставить ключ от OpenRouter. В результате вы получите полностью функционирующий бесплатный Telegram-бот.
Этот инструмент можно использовать для любых ваших целей. Я продолжаю активно развивать этот продукт.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Автоматизация извлечения данных из YouTube плейлистов
Недавно столкнулся с задачей: нужно было извлечь информацию из плейлиста на YouTube, состоящего из более чем 20 видео. Цель — создать документ правил для одной из моих задач.
🔍 Проблема:
Просмотр видео или ручное извлечение субтитров занимало бы слишком много времени.
💡 Решение:
Я быстро разработал инструмент, который автоматизирует процесс. Просто вставляю ссылку на плейлист, и множество параллельных воркеров начинают работу. Они извлекают и транскрибируют данные, и весь процесс занимает около 10 минут.
📈 Результат:
Получил нужный результат, который теперь дооформлю и выложу на GitHub. Возможно, это будет полезно и другим.
upd: 👉 https://github.com/badmintonAdmin/distill
Недавно столкнулся с задачей: нужно было извлечь информацию из плейлиста на YouTube, состоящего из более чем 20 видео. Цель — создать документ правил для одной из моих задач.
🔍 Проблема:
Просмотр видео или ручное извлечение субтитров занимало бы слишком много времени.
💡 Решение:
Я быстро разработал инструмент, который автоматизирует процесс. Просто вставляю ссылку на плейлист, и множество параллельных воркеров начинают работу. Они извлекают и транскрибируют данные, и весь процесс занимает около 10 минут.
📈 Результат:
Получил нужный результат, который теперь дооформлю и выложу на GitHub. Возможно, это будет полезно и другим.
upd: 👉 https://github.com/badmintonAdmin/distill
Чем больше я работаю над проектами для международной аудитории, тем сильнее понимаю, насколько меня раньше разбаловала Яндекс.Метрика.
Когда понадобилась действительно глубокая продуктовая аналитика, оказалось, что найти хороший инструмент не так-то просто. А о многих достойных решениях на русском языке почти никто не рассказывает.
Отдельно скажу про Google Analytics. Лично для меня это оказался настоящий кошмар. Я искренне не понимаю, как люди могут комфортно в нем работать. Возможно, дело привычки, но после него пользоваться современными инструментами — настоящее удовольствие.
В итоге для себя я открыл PostHog.
Это, пожалуй, одна из лучших платформ для продуктовой аналитики, с которыми мне доводилось работать.
Что особенно понравилось:
• детальная продуктовая аналитика;
• мощная веб-аналитика;
• отслеживание любых событий;
• удобные отчеты и сравнения;
• анализ данных через AI-ассистента;
• A/B-тесты и эксперименты;
• запись пользовательских сессий, воронки, retention и еще огромное количество полезных инструментов в одном месте.
При этом у PostHog очень щедрый бесплатный тариф, которого небольшому стартапу, SaaS, приложению или обычному сайту часто хватает с головой.
Да, существуют более крупные и дорогие решения, которые тоже очень хвалят. Но если говорить именно о небольших проектах, где важно быстро запускаться, понимать поведение пользователей и принимать решения на основе данных, то для меня PostHog оказался практически идеальным выбором.
Если сейчас выбираете систему аналитики для своего продукта — очень рекомендую хотя бы попробовать. Я лично остался под очень приятным впечатлением.
Когда понадобилась действительно глубокая продуктовая аналитика, оказалось, что найти хороший инструмент не так-то просто. А о многих достойных решениях на русском языке почти никто не рассказывает.
Отдельно скажу про Google Analytics. Лично для меня это оказался настоящий кошмар. Я искренне не понимаю, как люди могут комфортно в нем работать. Возможно, дело привычки, но после него пользоваться современными инструментами — настоящее удовольствие.
В итоге для себя я открыл PostHog.
Это, пожалуй, одна из лучших платформ для продуктовой аналитики, с которыми мне доводилось работать.
Что особенно понравилось:
• детальная продуктовая аналитика;
• мощная веб-аналитика;
• отслеживание любых событий;
• удобные отчеты и сравнения;
• анализ данных через AI-ассистента;
• A/B-тесты и эксперименты;
• запись пользовательских сессий, воронки, retention и еще огромное количество полезных инструментов в одном месте.
При этом у PostHog очень щедрый бесплатный тариф, которого небольшому стартапу, SaaS, приложению или обычному сайту часто хватает с головой.
Да, существуют более крупные и дорогие решения, которые тоже очень хвалят. Но если говорить именно о небольших проектах, где важно быстро запускаться, понимать поведение пользователей и принимать решения на основе данных, то для меня PostHog оказался практически идеальным выбором.
Если сейчас выбираете систему аналитики для своего продукта — очень рекомендую хотя бы попробовать. Я лично остался под очень приятным впечатлением.
❤2
RULES_CHECKLIST.md
11.4 KB
Выжимка правил для агента 😎
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🗿1
Делюсь с вами своей наработкой.
GitHub: https://github.com/badmintonAdmin/platform-playbook/
Это свод правил, архитектурных решений и набор скиллов для Claude Code, который позволяет быстро разрабатывать full-stack приложения на FastAPI + Next.js.
Как это работает:
1. Скачиваете или делаете fork репозитория.
2. Через систему планирования подробно описываете свою идею.
3. Получаете детальный план реализации.
4. Дальше уже буквально с одного промпта начинаете генерировать хорошо структурированное и масштабируемое приложение.
Почему вообще появился этот репозиторий?
Сейчас в интернете уже есть похожие playbook'и, но большинство из них стараются быть максимально универсальными: без привязки к конкретному стеку, архитектуре или процессу разработки. Это удобно не всегда. На практике такая универсальность часто приводит к путанице: как организовать структуру проекта, как выстроить процесс разработки, как доставлять и разворачивать приложение, какие паттерны использовать.
За последний год я попробовал разные подходы и постепенно собрал собственную систему, которая показала себя лучше всего именно для разработки современных SaaS и AI-приложений.
Главная идея — не просто быстро получить MVP, а сразу строить проект так, чтобы его было легко:
-масштабировать;
-поддерживать;
-менять отдельные компоненты без переписывания всей системы;
-развивать по мере роста продукта.
Если тоже работаете с Claude Code, FastAPI или Next.js — думаю, этот репозиторий может сэкономить вам немало времени.
Буду рад обратной связи, предложениям и pull request'ам.
GitHub: https://github.com/badmintonAdmin/platform-playbook/
Это свод правил, архитектурных решений и набор скиллов для Claude Code, который позволяет быстро разрабатывать full-stack приложения на FastAPI + Next.js.
Как это работает:
1. Скачиваете или делаете fork репозитория.
2. Через систему планирования подробно описываете свою идею.
3. Получаете детальный план реализации.
4. Дальше уже буквально с одного промпта начинаете генерировать хорошо структурированное и масштабируемое приложение.
Почему вообще появился этот репозиторий?
Сейчас в интернете уже есть похожие playbook'и, но большинство из них стараются быть максимально универсальными: без привязки к конкретному стеку, архитектуре или процессу разработки. Это удобно не всегда. На практике такая универсальность часто приводит к путанице: как организовать структуру проекта, как выстроить процесс разработки, как доставлять и разворачивать приложение, какие паттерны использовать.
За последний год я попробовал разные подходы и постепенно собрал собственную систему, которая показала себя лучше всего именно для разработки современных SaaS и AI-приложений.
Главная идея — не просто быстро получить MVP, а сразу строить проект так, чтобы его было легко:
-масштабировать;
-поддерживать;
-менять отдельные компоненты без переписывания всей системы;
-развивать по мере роста продукта.
Если тоже работаете с Claude Code, FastAPI или Next.js — думаю, этот репозиторий может сэкономить вам немало времени.
Буду рад обратной связи, предложениям и pull request'ам.
GitHub
GitHub - badmintonAdmin/platform-playbook: Engineering ruleset for building on a shared platform (clean architecture + DDD, API…
Engineering ruleset for building on a shared platform (clean architecture + DDD, API-as-product). Bilingual: English at root, Russian under ru/. Includes companion Claude Code skills. - badmintonAd...
❤4
🎬 Недавно посмотрел интервью владельца анимационной студии.
Самое интересное было даже не про анимацию.
А про то, как AI уже меняет практически любую цифровую индустрию.
Он рассказал историю про мини-сериалы.
В какой-то момент бродкастеры начали массово искать короткие сериалы — по 60 серий, по минуте каждая.
Появился новый тренд. За него были готовы хорошо платить.
Пока студии считали бюджеты, собирали команды и думали, как на этом заработать…
Китайские компании уже выпустили около 200 000 таких сериалов.
А дальше произошло то, что, как мне кажется, сегодня происходит практически везде.
Они начали просто менять внешность персонажей, национальности, озвучку, язык — и продавать один и тот же контент снова и снова.
📉 Предложение стало настолько огромным, что стоимость такого контента практически мгновенно рухнула.
И вот здесь я понял, что это история вообще не про сериалы.
Это история про любой цифровой продукт.
Ты придумал классный SaaS.
С помощью AI сделал MVP.
Получил первых пользователей.
И если продукт действительно оказался полезным…
Через неделю появляются первые копии.
Еще через месяц — десятки конкурентов.
А спустя совсем немного времени выходит open source-альтернатива, которая делает почти то же самое бесплатно.
🤯 Самое странное ощущение сейчас в том, что идея больше не является ценностью.
И разработка — тоже.
То, что раньше требовало команды из десятков человек, миллионов долларов и нескольких лет работы, сегодня можно повторить за считанные недели.
Получается очень странная ситуация.
Ты можешь сделать действительно классный продукт…
…и просто не успеть на нем заработать.
Пока ты его допиливаешь — рынок насыщается.
Пока набираешь аудиторию — появляются десятки аналогов.
Пока думаешь о масштабировании — пользователи уже находят бесплатные альтернативы.
Раньше строили компании на десятилетия.
Сейчас ощущение, что многие цифровые продукты живут всего несколько лет, а иногда и меньше.
🤔 И это, как мне кажется, самый интересный вопрос.
Не «как сделать быстрее?»
А как вообще строить долгосрочную ценность в мире, где идею можно повторить почти мгновенно, а код перестал быть дефицитом?
Пока ответа у меня нет.
Самое интересное было даже не про анимацию.
А про то, как AI уже меняет практически любую цифровую индустрию.
Он рассказал историю про мини-сериалы.
В какой-то момент бродкастеры начали массово искать короткие сериалы — по 60 серий, по минуте каждая.
Появился новый тренд. За него были готовы хорошо платить.
Пока студии считали бюджеты, собирали команды и думали, как на этом заработать…
Китайские компании уже выпустили около 200 000 таких сериалов.
А дальше произошло то, что, как мне кажется, сегодня происходит практически везде.
Они начали просто менять внешность персонажей, национальности, озвучку, язык — и продавать один и тот же контент снова и снова.
📉 Предложение стало настолько огромным, что стоимость такого контента практически мгновенно рухнула.
И вот здесь я понял, что это история вообще не про сериалы.
Это история про любой цифровой продукт.
Ты придумал классный SaaS.
С помощью AI сделал MVP.
Получил первых пользователей.
И если продукт действительно оказался полезным…
Через неделю появляются первые копии.
Еще через месяц — десятки конкурентов.
А спустя совсем немного времени выходит open source-альтернатива, которая делает почти то же самое бесплатно.
🤯 Самое странное ощущение сейчас в том, что идея больше не является ценностью.
И разработка — тоже.
То, что раньше требовало команды из десятков человек, миллионов долларов и нескольких лет работы, сегодня можно повторить за считанные недели.
Получается очень странная ситуация.
Ты можешь сделать действительно классный продукт…
…и просто не успеть на нем заработать.
Пока ты его допиливаешь — рынок насыщается.
Пока набираешь аудиторию — появляются десятки аналогов.
Пока думаешь о масштабировании — пользователи уже находят бесплатные альтернативы.
Раньше строили компании на десятилетия.
Сейчас ощущение, что многие цифровые продукты живут всего несколько лет, а иногда и меньше.
🤔 И это, как мне кажется, самый интересный вопрос.
Не «как сделать быстрее?»
А как вообще строить долгосрочную ценность в мире, где идею можно повторить почти мгновенно, а код перестал быть дефицитом?
Пока ответа у меня нет.
❤2
Работа с AI сегодня — это не про новые инструменты. Это про смену мышления.
Самая большая сложность сейчас — не научиться пользоваться AI. Самая большая сложность — перестать мыслить категориями прошлого.
Очень часто вижу, как люди пытаются "прикрутить AI" к старым процессам. Автоматизировать отдельные куски работы. Ускорить существующие задачи. Но проблема в том, что многие из этих задач вообще перестают иметь смысл.
Мы продолжаем думать старыми паттернами:
— как разрабатывать;
— как строить процессы;
— как взаимодействовать с интерфейсами;
— как организовывать работу.
Именно эти ментальные ограничения сильнее всего мешают раскрыть потенциал AI.
Вместо вопроса:
> «Как автоматизировать то, что я уже делаю?»
всё чаще стоит задавать другой:
> «Если бы AI существовал с самого начала, стал бы я вообще делать это именно так?»
Настоящий сдвиг происходит не тогда, когда AI начинает делать вашу работу быстрее.
Он происходит тогда, когда вы понимаете, что половину этой работы больше вообще не нужно делать.
Мне кажется, именно смена этих паттернов мышления станет одной из самых сложных и одновременно самых важных трансформаций ближайших лет.
Самая большая сложность сейчас — не научиться пользоваться AI. Самая большая сложность — перестать мыслить категориями прошлого.
Очень часто вижу, как люди пытаются "прикрутить AI" к старым процессам. Автоматизировать отдельные куски работы. Ускорить существующие задачи. Но проблема в том, что многие из этих задач вообще перестают иметь смысл.
Мы продолжаем думать старыми паттернами:
— как разрабатывать;
— как строить процессы;
— как взаимодействовать с интерфейсами;
— как организовывать работу.
Именно эти ментальные ограничения сильнее всего мешают раскрыть потенциал AI.
Вместо вопроса:
> «Как автоматизировать то, что я уже делаю?»
всё чаще стоит задавать другой:
> «Если бы AI существовал с самого начала, стал бы я вообще делать это именно так?»
Настоящий сдвиг происходит не тогда, когда AI начинает делать вашу работу быстрее.
Он происходит тогда, когда вы понимаете, что половину этой работы больше вообще не нужно делать.
Мне кажется, именно смена этих паттернов мышления станет одной из самых сложных и одновременно самых важных трансформаций ближайших лет.
👍2❤1
B2B SaaS умирает. И проблема не в AI. Проблема в экономике.
Кажется, мы живем в последние годы классического B2B SaaS.
Не потому, что люди перестанут пользоваться программами. А потому, что сама модель "плати подписку за универсальный сервис" начинает терять смысл.
AI-агенты развиваются с безумной скоростью. Они уже умеют писать код, поддерживать его, исправлять ошибки и интегрировать системы друг с другом. И самое важное — пользоваться этим могут уже не только разработчики, но и обычные пользователи.
В результате компаниям все чаще будет выгоднее создать собственное решение, идеально заточенное под свои процессы, чем годами платить десятки или сотни долларов за SaaS с кучей ненужных функций.
Стоимость производства софта стремительно стремится к нулю.
Останется только стоимость инфраструктуры.
Да, небольшие SaaS никуда не исчезнут. Если сервис стоит $3–5 в месяц, то зачастую дешевле заплатить эти деньги, чем самостоятельно разворачивать и поддерживать его.
Но все, что стоит сотни или тысячи долларов в месяц, окажется под огромным давлением.
Почему платить $500–5000 в месяц за CRM, внутреннюю систему или автоматизацию, если агент может собрать аналог под ваши процессы за считанные часы или дни, а ежемесячные расходы сведутся к стоимости сервера?
Именно поэтому сегодня запускать новый B2B SaaS мне кажется одной из самых рискованных ставок.
Чтобы вывести такой продукт на рынок, найти product-market fit, набрать клиентов и построить устойчивый бизнес, обычно требуется 3–5 лет.
Но главный вопрос — будет ли через 3–5 лет существовать тот рынок, под который вы строите продукт?
Если стоимость создания кастомного ПО продолжит падать такими же темпами, компании начнут массово отказываться от универсальных SaaS в пользу собственных решений, созданных AI под их процессы.
Мне кажется, рынок постепенно перейдет от "покупки готового SaaS" к "генерации собственного ПО по запросу".
Не один продукт для миллионов компаний.
А миллионы уникальных продуктов — по одному для каждой компании.
Возможно, останутся инфраструктурные платформы, модели, облака и небольшие специализированные сервисы стоимостью в несколько долларов.
Но эпоха, когда можно было построить очередной B2B SaaS, продавать его по подписке сотням компаний и быть уверенным, что эта модель проживет десятилетие, похоже, подходит к концу.
Кажется, мы живем в последние годы классического B2B SaaS.
Не потому, что люди перестанут пользоваться программами. А потому, что сама модель "плати подписку за универсальный сервис" начинает терять смысл.
AI-агенты развиваются с безумной скоростью. Они уже умеют писать код, поддерживать его, исправлять ошибки и интегрировать системы друг с другом. И самое важное — пользоваться этим могут уже не только разработчики, но и обычные пользователи.
В результате компаниям все чаще будет выгоднее создать собственное решение, идеально заточенное под свои процессы, чем годами платить десятки или сотни долларов за SaaS с кучей ненужных функций.
Стоимость производства софта стремительно стремится к нулю.
Останется только стоимость инфраструктуры.
Да, небольшие SaaS никуда не исчезнут. Если сервис стоит $3–5 в месяц, то зачастую дешевле заплатить эти деньги, чем самостоятельно разворачивать и поддерживать его.
Но все, что стоит сотни или тысячи долларов в месяц, окажется под огромным давлением.
Почему платить $500–5000 в месяц за CRM, внутреннюю систему или автоматизацию, если агент может собрать аналог под ваши процессы за считанные часы или дни, а ежемесячные расходы сведутся к стоимости сервера?
Именно поэтому сегодня запускать новый B2B SaaS мне кажется одной из самых рискованных ставок.
Чтобы вывести такой продукт на рынок, найти product-market fit, набрать клиентов и построить устойчивый бизнес, обычно требуется 3–5 лет.
Но главный вопрос — будет ли через 3–5 лет существовать тот рынок, под который вы строите продукт?
Если стоимость создания кастомного ПО продолжит падать такими же темпами, компании начнут массово отказываться от универсальных SaaS в пользу собственных решений, созданных AI под их процессы.
Мне кажется, рынок постепенно перейдет от "покупки готового SaaS" к "генерации собственного ПО по запросу".
Не один продукт для миллионов компаний.
А миллионы уникальных продуктов — по одному для каждой компании.
Возможно, останутся инфраструктурные платформы, модели, облака и небольшие специализированные сервисы стоимостью в несколько долларов.
Но эпоха, когда можно было построить очередной B2B SaaS, продавать его по подписке сотням компаний и быть уверенным, что эта модель проживет десятилетие, похоже, подходит к концу.
❤3🔥1
Периодически смотрю YouTube и вижу, как соло-фаундеры вайб-кодят свои SaaS.
CRM, ERP, учет складов, таск-трекеры... Практически всегда это очередная версия того, что уже существует.
И каждый раз задаюсь вопросом: зачем?
На что расчет? Что она будет чуть дешевле? Чуть красивее? Еще на 10% удобнее?
Но больше всего меня удивляет другое.
Почти все продолжают строить продукты по лекалам 2015 года: десятки экранов, сотни кнопок, бесконечные меню, аккордеоны, вкладки, настройки, формы.
Почему-то считается, что чем больше интерфейса, тем серьезнее продукт.
Мне кажется, все наоборот.
Посмотрите на ChatGPT.
По сути, основной интерфейс — это одно поле ввода. Остальное появляется только тогда, когда это действительно нужно.
Нужна таблица? Она сгенерируется.
Нужен график? Он появится.
Нужны изображения? Они встроятся прямо в ответ.
Нужно изменить настройки? Не ищешь нужный пункт в пяти уровнях меню — просто говоришь, что хочешь изменить.
Интерфейс перестает быть набором экранов. Он становится разговором.
Мне кажется, через несколько лет большинство B2B-продуктов будут выглядеть именно так.
Не "открой раздел → выбери вкладку → нажми кнопку → заполни форму".
А просто:
> «Покажи клиентов, которые не покупали последние три месяца.»
> «Создай скидку 15% для новых пользователей до конца месяца.»
> «Сделай отчет по продажам за прошлый квартал и отправь его финансовому директору.»
Без поиска нужной кнопки.
Без изучения интерфейса.
Парадокс в том, что сегодня многие, имея AI, продолжают строить интерфейсы так, будто его не существует.
CRM, ERP, учет складов, таск-трекеры... Практически всегда это очередная версия того, что уже существует.
И каждый раз задаюсь вопросом: зачем?
На что расчет? Что она будет чуть дешевле? Чуть красивее? Еще на 10% удобнее?
Но больше всего меня удивляет другое.
Почти все продолжают строить продукты по лекалам 2015 года: десятки экранов, сотни кнопок, бесконечные меню, аккордеоны, вкладки, настройки, формы.
Почему-то считается, что чем больше интерфейса, тем серьезнее продукт.
Мне кажется, все наоборот.
Посмотрите на ChatGPT.
По сути, основной интерфейс — это одно поле ввода. Остальное появляется только тогда, когда это действительно нужно.
Нужна таблица? Она сгенерируется.
Нужен график? Он появится.
Нужны изображения? Они встроятся прямо в ответ.
Нужно изменить настройки? Не ищешь нужный пункт в пяти уровнях меню — просто говоришь, что хочешь изменить.
Интерфейс перестает быть набором экранов. Он становится разговором.
Мне кажется, через несколько лет большинство B2B-продуктов будут выглядеть именно так.
Не "открой раздел → выбери вкладку → нажми кнопку → заполни форму".
А просто:
> «Покажи клиентов, которые не покупали последние три месяца.»
> «Создай скидку 15% для новых пользователей до конца месяца.»
> «Сделай отчет по продажам за прошлый квартал и отправь его финансовому директору.»
Без поиска нужной кнопки.
Без изучения интерфейса.
Парадокс в том, что сегодня многие, имея AI, продолжают строить интерфейсы так, будто его не существует.
🔥1
Продолжая мысль про интерфейсы.
Еще в 2020 году у меня был небольшой магазин одежды, который продавал через Instagram.
И уже тогда стало понятно, что лучшая цель рекламы — не сайт, а переписка.
Почему?
Потому что сайт заставляет человека принимать десятки решений. Найти товар, разобраться в каталоге, открыть карточку, добавить в корзину, оформить заказ...
На каждом шаге часть людей просто исчезает.
Переписка работает иначе.
Человек пишет: «Есть такая футболка в черном, размер M?»
И сразу получает ответ.
Более того, сами рекламные платформы заинтересованы удерживать пользователя внутри себя. Когда человек остается в Instagram или WhatsApp, а не уходит на внешний сайт, стоимость привлечения зачастую оказывается заметно ниже.
Проблема тогда была в другом.
AI не существовало.
Все переписки попадали в CRM, где их вручную обрабатывали операторы.
Сначала один.
Потом два.
Потом десять.
А дальше начинаются проблемы масштабирования.
Кто-то отвечает за 30 секунд, кто-то за 10 минут.
Кто-то отлично продает, кто-то просто отвечает на вопросы.
Кто-то забывает внести данные в CRM.
Качество сервиса становится полностью зависимым от людей.
Сегодня эта проблема практически исчезает.
AI может вести большую часть диалога самостоятельно: отвечать на вопросы, подбирать товары, оформлять заказ, уточнять детали, собирать данные, работать с CRM и подключать человека только тогда, когда это действительно необходимо.
И мне кажется, что многие компании до сих пор думают категориями «нам нужен новый сайт».
Хотя все больше клиентов вообще не хотят заходить на сайт.
Они хотят просто написать сообщение.
И если внутри WhatsApp, Instagram, Telegram или другого мессенджера можно получить консультацию, подобрать товар, оформить заказ и оплатить его, то именно этот чат становится настоящим интерфейсом компании.
Не очередной сайт.
Не очередная CRM.
А диалог, который знает клиента, помнит историю общения и способен довести его до покупки буквально за несколько сообщений.😎
Еще в 2020 году у меня был небольшой магазин одежды, который продавал через Instagram.
И уже тогда стало понятно, что лучшая цель рекламы — не сайт, а переписка.
Почему?
Потому что сайт заставляет человека принимать десятки решений. Найти товар, разобраться в каталоге, открыть карточку, добавить в корзину, оформить заказ...
На каждом шаге часть людей просто исчезает.
Переписка работает иначе.
Человек пишет: «Есть такая футболка в черном, размер M?»
И сразу получает ответ.
Более того, сами рекламные платформы заинтересованы удерживать пользователя внутри себя. Когда человек остается в Instagram или WhatsApp, а не уходит на внешний сайт, стоимость привлечения зачастую оказывается заметно ниже.
Проблема тогда была в другом.
AI не существовало.
Все переписки попадали в CRM, где их вручную обрабатывали операторы.
Сначала один.
Потом два.
Потом десять.
А дальше начинаются проблемы масштабирования.
Кто-то отвечает за 30 секунд, кто-то за 10 минут.
Кто-то отлично продает, кто-то просто отвечает на вопросы.
Кто-то забывает внести данные в CRM.
Качество сервиса становится полностью зависимым от людей.
Сегодня эта проблема практически исчезает.
AI может вести большую часть диалога самостоятельно: отвечать на вопросы, подбирать товары, оформлять заказ, уточнять детали, собирать данные, работать с CRM и подключать человека только тогда, когда это действительно необходимо.
И мне кажется, что многие компании до сих пор думают категориями «нам нужен новый сайт».
Хотя все больше клиентов вообще не хотят заходить на сайт.
Они хотят просто написать сообщение.
И если внутри WhatsApp, Instagram, Telegram или другого мессенджера можно получить консультацию, подобрать товар, оформить заказ и оплатить его, то именно этот чат становится настоящим интерфейсом компании.
Не очередной сайт.
Не очередная CRM.
А диалог, который знает клиента, помнит историю общения и способен довести его до покупки буквально за несколько сообщений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
По роду своей деятельности в последнее время мне всё чаще приходится общаться с людьми, принимающими решения в компаниях.
Практически каждый разговор сводится к одному и тому же: как с помощью AI увеличить скорость работы, убрать узкие места, автоматизировать процессы и улучшить показатели, которые напрямую влияют на прибыль.
И чем глубже погружаешься в процессы компании, тем чаще замечаешь один интересный паттерн.
Многие существующие процессы вообще плохо ложатся на механику AI.
Более того — значительная часть из них в принципе не нужна. Их не стоит автоматизировать. Их стоит просто перестать делать.
AI редко требует «ускорить старый процесс». Гораздо чаще он требует полностью пересмотреть сам подход к работе.
И вот здесь начинается самое сложное.
Сопротивление почти никогда не исходит от собственников или топ-менеджмента. Они быстро понимают выгоду: скорость, снижение затрат, рост эффективности, новые возможности.
Основное сопротивление возникает ниже.
Потому что внедрение AI меняет привычные рабочие процессы. Людям приходится учиться новому, менять ежедневные задачи, а иногда и пересматривать свою роль в компании.
Именно поэтому многие AI-проекты тормозятся не технологиями, а человеческим фактором.
Иногда складывается ощущение, что проще не перестраивать существующую компанию, а построить рядом новую — AI-native с самого первого дня.
• Без наследия старых процессов.
• Без десятков компромиссов.
• Без постоянной борьбы с фразой: «Мы всегда работали именно так».
Возможно, в ближайшие годы именно такие AI-native компании и станут главной угрозой для существующего бизнеса.
Практически каждый разговор сводится к одному и тому же: как с помощью AI увеличить скорость работы, убрать узкие места, автоматизировать процессы и улучшить показатели, которые напрямую влияют на прибыль.
И чем глубже погружаешься в процессы компании, тем чаще замечаешь один интересный паттерн.
Многие существующие процессы вообще плохо ложатся на механику AI.
Более того — значительная часть из них в принципе не нужна. Их не стоит автоматизировать. Их стоит просто перестать делать.
AI редко требует «ускорить старый процесс». Гораздо чаще он требует полностью пересмотреть сам подход к работе.
И вот здесь начинается самое сложное.
Сопротивление почти никогда не исходит от собственников или топ-менеджмента. Они быстро понимают выгоду: скорость, снижение затрат, рост эффективности, новые возможности.
Основное сопротивление возникает ниже.
Потому что внедрение AI меняет привычные рабочие процессы. Людям приходится учиться новому, менять ежедневные задачи, а иногда и пересматривать свою роль в компании.
Именно поэтому многие AI-проекты тормозятся не технологиями, а человеческим фактором.
Иногда складывается ощущение, что проще не перестраивать существующую компанию, а построить рядом новую — AI-native с самого первого дня.
• Без наследия старых процессов.
• Без десятков компромиссов.
• Без постоянной борьбы с фразой: «Мы всегда работали именно так».
Возможно, в ближайшие годы именно такие AI-native компании и станут главной угрозой для существующего бизнеса.
❤1👏1
Будущее интерфейсов: чат как основа
Чем больше я пользуюсь AI, тем меньше понимаю сложные интерфейсы. Всё должно сводиться к чату.
Да, иногда полезно взглянуть на график или визуальное сравнение. Но и это должно генерироваться в чате на лету. Посмотрел и забыл.
Кнопки, настройки и прочее — это пережитки прошлого. 💬
Чем больше я пользуюсь AI, тем меньше понимаю сложные интерфейсы. Всё должно сводиться к чату.
Да, иногда полезно взглянуть на график или визуальное сравнение. Но и это должно генерироваться в чате на лету. Посмотрел и забыл.
Кнопки, настройки и прочее — это пережитки прошлого. 💬
report.pdf
61.7 KB
Использование GERMES для Open-Source Решений
В этом отчете рассмотрим, как можно использовать open-source решения, такие как GERMES.
Основные моменты:
- Гибкость: Можно задавать агенту любые вопросы и получать ответы без необходимости в сложных интерфейсах.
- Упрощение работы: Нет нужды в большом количестве кнопок и фильтров для получения актуальных данных на дашборде.
- Эффективность: Если ваш сервис и данные подготовлены правильно, можно генерировать отчеты неограниченно.
Вывод: Использование GERMES позволяет упростить процессы и сосредоточиться на принятии решений, получая актуальные данные быстро и без лишних сложностей.
Сам вопрос в комментарии...
В этом отчете рассмотрим, как можно использовать open-source решения, такие как GERMES.
Основные моменты:
- Гибкость: Можно задавать агенту любые вопросы и получать ответы без необходимости в сложных интерфейсах.
- Упрощение работы: Нет нужды в большом количестве кнопок и фильтров для получения актуальных данных на дашборде.
- Эффективность: Если ваш сервис и данные подготовлены правильно, можно генерировать отчеты неограниченно.
Вывод: Использование GERMES позволяет упростить процессы и сосредоточиться на принятии решений, получая актуальные данные быстро и без лишних сложностей.
Сам вопрос в комментарии...
CRM-системы: конец эпохи?
Кажется, CRM-системы устарели. 🤔
Почему? Потому что современные боты могут выполнять автоматические действия и присылать напоминания без вашего участия. Они интегрируются с чатом, в котором вы общаетесь, и могут:
- Задать вопрос
- Оставить или отправить письмо
- Прочитать переписку
- Изучить информацию и предложить лучший подход
Боты способны формировать уведомления и выполнять множество других задач. Возможно, это и есть будущее управления клиентскими отношениями. 💡
На скрине демо, я вижу что все системы в будущем будут работать так, через голосовое управления, это будет реально новый виток развития ПО и новый способ взаимодейтсвия.
Была клавиатура, потом появилось управления пальцами "сенсор", Сейчас же умное голосовое управления
Кажется, CRM-системы устарели. 🤔
Почему? Потому что современные боты могут выполнять автоматические действия и присылать напоминания без вашего участия. Они интегрируются с чатом, в котором вы общаетесь, и могут:
- Задать вопрос
- Оставить или отправить письмо
- Прочитать переписку
- Изучить информацию и предложить лучший подход
Боты способны формировать уведомления и выполнять множество других задач. Возможно, это и есть будущее управления клиентскими отношениями. 💡
На скрине демо, я вижу что все системы в будущем будут работать так, через голосовое управления, это будет реально новый виток развития ПО и новый способ взаимодейтсвия.
Была клавиатура, потом появилось управления пальцами "сенсор", Сейчас же умное голосовое управления
❤1👎1😁1
https://x.com/HarryStebbings/status/2078532249578815541 Вайп-кодинг: новый тренд или очередной хайп?
Некоторые до сих пор считают, что вайп-кодинг — это просто очередной хайп, подобный ноу-код платформам, которые были популярны ранее.
Но разве не очевидно, что это совершенно другое? 🤔
Некоторые до сих пор считают, что вайп-кодинг — это просто очередной хайп, подобный ноу-код платформам, которые были популярны ранее.
Но разве не очевидно, что это совершенно другое? 🤔
X (formerly Twitter)
Harry Stebbings (@HarryStebbings) on X
"We replaced Salesforce with a vibe-coded CRM built for our own workflows.
The custom system integrated our AI agents more effectively, worked better for the team, and made Salesforce unnecessary.
That decision cut a $600,000 annual software bill to zero."…
The custom system integrated our AI agents more effectively, worked better for the team, and made Salesforce unnecessary.
That decision cut a $600,000 annual software bill to zero."…
Зачем усложнять?
Почему люди предпочитают старые методы: ходить по табличкам, выяснять расписание, составлять всё вручную и рассылать работникам? 🤔
• Это требует много времени и усилий.
• Нужно постоянно коммуницировать с клиентом.
• Риск ошибок при ручной работе.
Но ведь можно упростить процесс! Всего два запроса, и всё готово, без лишних нажатий и сложностей.😎
Изменения должны произойти в головах в первую очередь
Почему люди предпочитают старые методы: ходить по табличкам, выяснять расписание, составлять всё вручную и рассылать работникам? 🤔
• Это требует много времени и усилий.
• Нужно постоянно коммуницировать с клиентом.
• Риск ошибок при ручной работе.
Но ведь можно упростить процесс! Всего два запроса, и всё готово, без лишних нажатий и сложностей.
Изменения должны произойти в головах в первую очередь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM