Отчет инвесторам за 2 недели
За эти две недели вышло всего 2 видео (и те не от меня)
1. ИИ-агент для support
2. Анализ видео с Gemini
⏺️ Что у меня было/должно было быть/стало:
- Skool - 540/750/836 участников
- Youtube - 630/900/878 подписчиков
- 7/12/13 человек, собравших своего ИИ-агента
⬇️ Что должно быть через 2 недели:
- Skool - 1150 участников
- Youtube - 1200 подписчиков
- 20 человек, собравших своего ИИ-агента
Проблемы
1️⃣ Много времени уходит на переписки.
У меня есть неплохое автоматическое сообщение с простым вопросом (работали ли вы с ИИ?), которое быстро вовлекает людей в небольшой диалог. Это, с одной стороны, хорошо, но с другой – плохо. Большинство чатов заканчиваются после пары сообщений, но при этом отнимают много времени. В основном все сводится к однотипным сообщениям: если человек не занимался, я отправляю ссылку на курс; если занимался – уточняю, чем именно. Если человек пишет большой ответ, то я тоже отвечаю развернуто, делюсь опытом и задаю дополнительные вопросы.
Решение: передать часть общения на аутсорс или автоматизировать процесс с помощью ИИ, чтобы однотипные диалоги закрывались автоматически.
2️⃣ Я до сих пор не сделал ни одного видео.
Последнее видео Филиппа про анализ видео собрало всего 100 просмотров, хотя имело огромный потенциал. У меня есть подтвержденный спрос на реализацию этого процесса в бизнесе, но проблема оказалась в подаче идей. Эта мысль меня сильно задела, и я углубился в полировку сценария для нового видео, что затянулось и привело к прокрастинации – боязни сделать плохой материал.
Решение: отбросить страхи и снять видео с помощью Heygen, как получится. Если будет плохо, буду продолжать снимать простые гайды, постепенно улучшая контент, превью и названия.
3️⃣ Я не занимался развитием Skool.
Нужно перестать отвлекаться и сосредоточиться на Skool. В бэклоге уже накопился огромный пласт задач: улучшение комьюнити, создание полезных продуктов, запуск платного сегмента и многое другое. Все это застопорилось из-за прокрастинации, связанной с созданием контента, который стоит во главе угла.
Плюсы
1️⃣ Делегировал монтаж видео.
Это оказалось несложно и сэкономило кучу времени.
2️⃣ Нашел партнера для работы на стратегическом уровне.
Мы еще не начали активно работать, но лишние руки и взгляд со стороны никогда не помешают. Посмотрим, что из этого выйдет.
Инсайты
1️⃣ Контент и аудитория.
Я долго пытался понять, какой контент наиболее релевантен, и кто моя аудитория. Судя по ответам, это бизнес и бизнес-кейсы. Вывод – нужно больше показывать реальных примеров из бизнеса.
2️⃣ Автономность комьюнити.
Комьюнити должно быть самодостаточным и не зависеть только от меня. Моя задача – лишь стимулировать взаимодействие между участниками и обмен знаниями.
3️⃣ Цели для Skool выше ожиданий.
Конверсия из YouTube в Skool оказалась невероятно высокой: почти все подписчики YouTube переходят в Skool.
___
Если у вас есть любые контакты экспертов в области Youtube (на зарубежном рынке) - буду крайне признателен, если сможете поделиться!
За эти две недели вышло всего 2 видео (и те не от меня)
1. ИИ-агент для support
2. Анализ видео с Gemini
⏺️ Что у меня было/должно было быть/стало:
- Skool - 540/750/836 участников
- Youtube - 630/900/878 подписчиков
- 7/12/13 человек, собравших своего ИИ-агента
⬇️ Что должно быть через 2 недели:
- Skool - 1150 участников
- Youtube - 1200 подписчиков
- 20 человек, собравших своего ИИ-агента
Проблемы
1️⃣ Много времени уходит на переписки.
У меня есть неплохое автоматическое сообщение с простым вопросом (работали ли вы с ИИ?), которое быстро вовлекает людей в небольшой диалог. Это, с одной стороны, хорошо, но с другой – плохо. Большинство чатов заканчиваются после пары сообщений, но при этом отнимают много времени. В основном все сводится к однотипным сообщениям: если человек не занимался, я отправляю ссылку на курс; если занимался – уточняю, чем именно. Если человек пишет большой ответ, то я тоже отвечаю развернуто, делюсь опытом и задаю дополнительные вопросы.
Решение: передать часть общения на аутсорс или автоматизировать процесс с помощью ИИ, чтобы однотипные диалоги закрывались автоматически.
2️⃣ Я до сих пор не сделал ни одного видео.
Последнее видео Филиппа про анализ видео собрало всего 100 просмотров, хотя имело огромный потенциал. У меня есть подтвержденный спрос на реализацию этого процесса в бизнесе, но проблема оказалась в подаче идей. Эта мысль меня сильно задела, и я углубился в полировку сценария для нового видео, что затянулось и привело к прокрастинации – боязни сделать плохой материал.
Решение: отбросить страхи и снять видео с помощью Heygen, как получится. Если будет плохо, буду продолжать снимать простые гайды, постепенно улучшая контент, превью и названия.
3️⃣ Я не занимался развитием Skool.
Нужно перестать отвлекаться и сосредоточиться на Skool. В бэклоге уже накопился огромный пласт задач: улучшение комьюнити, создание полезных продуктов, запуск платного сегмента и многое другое. Все это застопорилось из-за прокрастинации, связанной с созданием контента, который стоит во главе угла.
Плюсы
1️⃣ Делегировал монтаж видео.
Это оказалось несложно и сэкономило кучу времени.
2️⃣ Нашел партнера для работы на стратегическом уровне.
Мы еще не начали активно работать, но лишние руки и взгляд со стороны никогда не помешают. Посмотрим, что из этого выйдет.
Инсайты
1️⃣ Контент и аудитория.
Я долго пытался понять, какой контент наиболее релевантен, и кто моя аудитория. Судя по ответам, это бизнес и бизнес-кейсы. Вывод – нужно больше показывать реальных примеров из бизнеса.
2️⃣ Автономность комьюнити.
Комьюнити должно быть самодостаточным и не зависеть только от меня. Моя задача – лишь стимулировать взаимодействие между участниками и обмен знаниями.
3️⃣ Цели для Skool выше ожиданий.
Конверсия из YouTube в Skool оказалась невероятно высокой: почти все подписчики YouTube переходят в Skool.
___
Если у вас есть любые контакты экспертов в области Youtube (на зарубежном рынке) - буду крайне признателен, если сможете поделиться!
🎉 1000 человек на одного Грязного ноукодера, йо-хо-хо и бутылка рома
Спасибо всем кто читает и продолжает присоединяться к этому каналу - тут мы вместе пытаемся качать ноукод и ИИ.
Я немного погряз в работе и развитии комьюнити, поэтому не выкладываю ничего интересного - буду исправляться 🙏
__
И да, если вы все еще спрашиваете себя почему я Грязный ноукодер, то вот вам заметка с сайта Комиссии по ценным бумагам США с кратким отчетом о результатах моей деятельности за 2022/3-ие года 😅
Спасибо всем кто читает и продолжает присоединяться к этому каналу - тут мы вместе пытаемся качать ноукод и ИИ.
Я немного погряз в работе и развитии комьюнити, поэтому не выкладываю ничего интересного - буду исправляться 🙏
__
И да, если вы все еще спрашиваете себя почему я Грязный ноукодер, то вот вам заметка с сайта Комиссии по ценным бумагам США с кратким отчетом о результатах моей деятельности за 2022/3-ие года 😅
Как обработать 500 резюме за 1 час
Основной тренд, который не раз озвучивался в последних видео YC - это замена целых позиций с помощью AI автоматизаций/агентов, что позволит вести более крупный бизнес единолично. Поэтому сегодня посмотрим кейс с ИИ автоматизацией, которая заменяет функцию HR специалиста по скриннингу кандидатов на простые вакансии (не ИТ).
___
Один из моих клиентов столкнулся с задачей: ему нужно было закрыть несколько вакансий для своих заказчиков, но при этом он хотел обрабатывать поток заявок самостоятельно. Его вводные были:
- Список вакансий (3 штуки) с четкими требованиями в Airtable.
- Gmail-аккаунт, на который приходили сотни резюме.
Спустя всего несколько дней в почтовом ящике накопилось более 500 писем. Обработать их вручную означало бы потратить как минимум неделю на беспрерывную работу. Поэтому мы внедрили систему AI-автоматизации, которая справилась с этим за один день.
Вот как это работает:
1️⃣ Обработка почты
Автоматизация каждые 5 минут проверяет новые письма, загружает резюме в формате PDF. Если файл в другом формате (например, .doc или изображение), система отправляет кандидату сообщение с просьбой прислать резюме в читаемом PDF-формате. Для более точного распознавания можно было бы использовать LlamaParse, но в данном случае стандартный node n8n отлично справляется с задачей.
2️⃣ Фильтрация нерелевантных писем
Если письмо не содержит резюме, система помечает его как прочитанное и оставляет в папке входящих — без необходимости ручной обработки.
3️⃣ Сопоставление с вакансиями
Каждое резюме автоматически сопоставляется со списков вакансий из Airtable для поиска наиболее подходящей. Если подходящего варианта нет, письмо просто помечается как прочитанное.
4️⃣ Оценка кандидатов
Для резюме, соответствующих вакансиям, применяется индивидуальная система баллов, учитывающая требования к каждой должности. Для разных вакансий используется своя логика оценки, которая создается для новых вакансий в отдельном workflow.
5️⃣ Персонализированная обратная связь
- Если кандидат не набирает достаточное количество баллов, система автоматически отправляет отказ с конструктивной обратной связью, подчеркивая его сильные стороны.
- Если кандидат проходит отбор, ему приходит персонализированное приглашение записаться на собеседование через Calendly.
✅ Результаты
- Все 500 резюме были обработаны за один час.
- Система продолжает автоматически обрабатывать около 50 резюме в день.
- С 10% кандидатов, прошедших отбор, клиент ежедневно проводит собеседования, тратя время только на самых релевантных специалистов.
Напишите в комментариях - сработает ли такой пре-скриннинг для вашего HR отдела или нет?
Основной тренд, который не раз озвучивался в последних видео YC - это замена целых позиций с помощью AI автоматизаций/агентов, что позволит вести более крупный бизнес единолично. Поэтому сегодня посмотрим кейс с ИИ автоматизацией, которая заменяет функцию HR специалиста по скриннингу кандидатов на простые вакансии (не ИТ).
___
Один из моих клиентов столкнулся с задачей: ему нужно было закрыть несколько вакансий для своих заказчиков, но при этом он хотел обрабатывать поток заявок самостоятельно. Его вводные были:
- Список вакансий (3 штуки) с четкими требованиями в Airtable.
- Gmail-аккаунт, на который приходили сотни резюме.
Спустя всего несколько дней в почтовом ящике накопилось более 500 писем. Обработать их вручную означало бы потратить как минимум неделю на беспрерывную работу. Поэтому мы внедрили систему AI-автоматизации, которая справилась с этим за один день.
Вот как это работает:
1️⃣ Обработка почты
Автоматизация каждые 5 минут проверяет новые письма, загружает резюме в формате PDF. Если файл в другом формате (например, .doc или изображение), система отправляет кандидату сообщение с просьбой прислать резюме в читаемом PDF-формате. Для более точного распознавания можно было бы использовать LlamaParse, но в данном случае стандартный node n8n отлично справляется с задачей.
2️⃣ Фильтрация нерелевантных писем
Если письмо не содержит резюме, система помечает его как прочитанное и оставляет в папке входящих — без необходимости ручной обработки.
3️⃣ Сопоставление с вакансиями
Каждое резюме автоматически сопоставляется со списков вакансий из Airtable для поиска наиболее подходящей. Если подходящего варианта нет, письмо просто помечается как прочитанное.
4️⃣ Оценка кандидатов
Для резюме, соответствующих вакансиям, применяется индивидуальная система баллов, учитывающая требования к каждой должности. Для разных вакансий используется своя логика оценки, которая создается для новых вакансий в отдельном workflow.
5️⃣ Персонализированная обратная связь
- Если кандидат не набирает достаточное количество баллов, система автоматически отправляет отказ с конструктивной обратной связью, подчеркивая его сильные стороны.
- Если кандидат проходит отбор, ему приходит персонализированное приглашение записаться на собеседование через Calendly.
✅ Результаты
- Все 500 резюме были обработаны за один час.
- Система продолжает автоматически обрабатывать около 50 резюме в день.
- С 10% кандидатов, прошедших отбор, клиент ежедневно проводит собеседования, тратя время только на самых релевантных специалистов.
Напишите в комментариях - сработает ли такой пре-скриннинг для вашего HR отдела или нет?
Все еще пользуетесь Bubble? Тогда мы идем к вам
Если вы все еще не пользуетесь Lovable (или любой альтернативой) как разработчик - вы живете в прошлом.
1️⃣ За 1 день мы сделали интерфейс для клиента, на которой с Bubble можно было бы убить 2-3 дня плотной работы. Мы сделали за 3 часа плотной работы.
2️⃣ За сегодня я собрал себе отдельную апку для общения в Skool, как и собирался неделей ранее - бекенд на N8N собирает все непрочитанные сообщения каждые 15 минут, подготавливает на них ответ.
Если подойдет стандартный ответ - он будет отправлен сразу же.
Если что-то более серьезное, то я смогу зайти в приложение и ответить там - у меня есть вариант от GPT, кнопки для тех же заготовленных сообщений, кнопка для отправки моего сообщения на исправление в GPT (а то заколебаешься ходить в Deepl).
Вообще если честно, я бы только этим и занимался, еще бы какой нить конвеер заказов по 3к, которые можно закрывать за день - было бы великолепно.
___
Как у вас дела? Внедряете ИИ в свою жизнь или еще медлите?
Если вы все еще не пользуетесь Lovable (или любой альтернативой) как разработчик - вы живете в прошлом.
1️⃣ За 1 день мы сделали интерфейс для клиента, на которой с Bubble можно было бы убить 2-3 дня плотной работы. Мы сделали за 3 часа плотной работы.
2️⃣ За сегодня я собрал себе отдельную апку для общения в Skool, как и собирался неделей ранее - бекенд на N8N собирает все непрочитанные сообщения каждые 15 минут, подготавливает на них ответ.
Если подойдет стандартный ответ - он будет отправлен сразу же.
Если что-то более серьезное, то я смогу зайти в приложение и ответить там - у меня есть вариант от GPT, кнопки для тех же заготовленных сообщений, кнопка для отправки моего сообщения на исправление в GPT (а то заколебаешься ходить в Deepl).
Вообще если честно, я бы только этим и занимался, еще бы какой нить конвеер заказов по 3к, которые можно закрывать за день - было бы великолепно.
___
Как у вас дела? Внедряете ИИ в свою жизнь или еще медлите?
Мини-проектик ищет исполнителя
Продолжаю публиковать проекты, которые приходят в личку каждый день, потому что контент - король лидогенерации.
Описание:
Необходимо реализовать процесс автоматизации на базе n8n для обработки скриншотов из Google Drive. Скриншоты содержат названия статей, но без URL.
Система должна:
- Извлекать названия статей с помощью OpenAI.
- Искать соответствующие статьи в интернете.
- Создавать CSV-файл со структурой screenshot_name, article_title, article_url.
- Сохранять этот файл в исходной папке на Google Drive и добавлять ссылку на файл в исходную таблицу Google Sheet.
Бюджет - 20.000-25.000 руб.
Контакт - @evilnov
Продолжаю публиковать проекты, которые приходят в личку каждый день, потому что контент - король лидогенерации.
Описание:
Необходимо реализовать процесс автоматизации на базе n8n для обработки скриншотов из Google Drive. Скриншоты содержат названия статей, но без URL.
Система должна:
- Извлекать названия статей с помощью OpenAI.
- Искать соответствующие статьи в интернете.
- Создавать CSV-файл со структурой screenshot_name, article_title, article_url.
- Сохранять этот файл в исходной папке на Google Drive и добавлять ссылку на файл в исходную таблицу Google Sheet.
Бюджет - 20.000-25.000 руб.
Контакт - @evilnov
Как создавать веб приложения на Lovable за 1 час
Собственно это гайд, о котором говорил постом выше.
Внутри:
- Собираем интерфейс на Lovable
- Интегрируем с Supabase и N8N
- Выкладываем в Гитхаб
- Деплоим под кастомным доменом на Netlify
Ссылка на видео
Собственно это гайд, о котором говорил постом выше.
Внутри:
- Собираем интерфейс на Lovable
- Интегрируем с Supabase и N8N
- Выкладываем в Гитхаб
- Деплоим под кастомным доменом на Netlify
Ссылка на видео
YouTube
How to build any web app with Lovable, Supabase and N8N in 1 hour
⬇️ Full guide with workflow in our paid community:
https://www.skool.com/5minai-pro
⬇️ More guides with workflows in our free community:
https://www.skool.com/5minai
LINK TO APP FOR AGENTS:
https://gpt.lowcoding.dev
Sign up for Lovable:
https://lovabl…
https://www.skool.com/5minai-pro
⬇️ More guides with workflows in our free community:
https://www.skool.com/5minai
LINK TO APP FOR AGENTS:
https://gpt.lowcoding.dev
Sign up for Lovable:
https://lovabl…
Отчет инвесторам за 2 недели
За эти две недели вышло 3 видео, потихоньку возвращаем обороты (надо по 3 в неделю)
1. Кейс с обработкой 500 резюме
2. Гайд по созданию приложений на Lovable
3. 5 шаблонов для автоматизации процесса продаж
⏺️ Что у меня было/должно было быть/стало:
- Skool - 836/1150/1124 участников
- Youtube - 878/1200/1166 подписчиков
- 13/20/18 человек, собравших своего ИИ-агента
⬇️ Что должно быть через 2 недели:
- Skool - 1450 участников
- Youtube - 1500 подписчиков
- 24 человек, собравших своего ИИ-агента
Проблемы
1️⃣ Я все еще работаю
Пытался сейчас понять что я сделал за 2 недели и почему так мало - постоянно отвлекаюсь на звонки, ответы людям в комьюнити, создание контента и так по кругу. Вроде делаешь 100 дел в день - а по итогу мало что полезного для комьюнити. Надеюсь все же медленно доползти до платного запуска и тогда можно будет нанять кого-нибудь в помощь или меньше работать самому.
🫤 Для примера - конкурент выпустил 5 видео за эти 10 дней и одно из них стрельнуло на 200к просмотров (остальные ±10k) - его MRR $32k.
Плюсы
1️⃣ Автоматизировал переписки
Благодаря все тому же Lovable я собрал админку, где общаюсь с людьми на полуавтомате.
Инсайты
1️⃣ Платная реклама
Youtube мне предложил попробовать промоутить мои видео и текущие результаты впечатляют - около $1 уходит на подписчика для четко таргетированной аудитории (муж., США, 30-50). При нашей конверсии из Youtube в Skool около 90% выходит отличная воронка - достаточно будет всего лишь 1% конверсии в платного подписчика, чтобы реклама окупалась (±$110 CPA против $70 MRR/ ±$7.000 ARR)
Планы
На этой неделе нужно собрать внутреннюю CRM для трекинга всех активностей вокруг каждого участника и на ее основе запустить email рассылки с контентом.
___
Может быть кто-нибудь знает инструмент для email рассылок, который позволяет делать сложную логику для последовательных сообщений, дергается по API и не супер дорогой?
За эти две недели вышло 3 видео, потихоньку возвращаем обороты (надо по 3 в неделю)
1. Кейс с обработкой 500 резюме
2. Гайд по созданию приложений на Lovable
3. 5 шаблонов для автоматизации процесса продаж
⏺️ Что у меня было/должно было быть/стало:
- Skool - 836/1150/1124 участников
- Youtube - 878/1200/1166 подписчиков
- 13/20/18 человек, собравших своего ИИ-агента
⬇️ Что должно быть через 2 недели:
- Skool - 1450 участников
- Youtube - 1500 подписчиков
- 24 человек, собравших своего ИИ-агента
Проблемы
1️⃣ Я все еще работаю
Пытался сейчас понять что я сделал за 2 недели и почему так мало - постоянно отвлекаюсь на звонки, ответы людям в комьюнити, создание контента и так по кругу. Вроде делаешь 100 дел в день - а по итогу мало что полезного для комьюнити. Надеюсь все же медленно доползти до платного запуска и тогда можно будет нанять кого-нибудь в помощь или меньше работать самому.
🫤 Для примера - конкурент выпустил 5 видео за эти 10 дней и одно из них стрельнуло на 200к просмотров (остальные ±10k) - его MRR $32k.
Плюсы
1️⃣ Автоматизировал переписки
Благодаря все тому же Lovable я собрал админку, где общаюсь с людьми на полуавтомате.
Инсайты
1️⃣ Платная реклама
Youtube мне предложил попробовать промоутить мои видео и текущие результаты впечатляют - около $1 уходит на подписчика для четко таргетированной аудитории (муж., США, 30-50). При нашей конверсии из Youtube в Skool около 90% выходит отличная воронка - достаточно будет всего лишь 1% конверсии в платного подписчика, чтобы реклама окупалась (±$110 CPA против $70 MRR/ ±$7.000 ARR)
Планы
На этой неделе нужно собрать внутреннюю CRM для трекинга всех активностей вокруг каждого участника и на ее основе запустить email рассылки с контентом.
___
Может быть кто-нибудь знает инструмент для email рассылок, который позволяет делать сложную логику для последовательных сообщений, дергается по API и не супер дорогой?
Открытие вечера - создание шаблонов для email-рассылок с ИИ
Полдня я копашился с Sendpulse и Skool - сначала забрал все данные через неофициальную апишку Skool о своих 1200 участниках, а далее создал автоатизацию для отправки email-сообщений через Sendpulse.
Загвоздка вышла в том, что там нельзя просто так передавать динамические данные в нужный шаблон и рассылать сразу на всех - через API не передается список динамических переменных, а через SMTP нельзя указать список контактов.
В итоге я плюнул на все это и решил собирать шаблон на лету сам - для этого пришлось собрать его в билдере на Sendpulse, забрать код и дальше дорабатывать ручками. Код этот супер паршивый - 3 уровня вложенных таблиц без особой причины.
1️⃣ Вот тут я и столкнулся с пролемой, что сложно найти нормальный редактор для HTML с drag-n-drop интерфейс, простой загрузкой и выгрузкой кода, но я его нашел - https://app.grapesjs.com/studio
2️⃣ Вторым открытием стало то, что можно все это добро нынче загружать прямиком в ChatGPT, он оптимизирует твой код и тут же запускает его - да, я еще не пробовал новый канвас, поэтому не ожидал такого результата.
В итоге мне удалось собрать простенький шаблон, который теперь будет основой для рассылки 10к писем каждый месяц.
Полдня я копашился с Sendpulse и Skool - сначала забрал все данные через неофициальную апишку Skool о своих 1200 участниках, а далее создал автоатизацию для отправки email-сообщений через Sendpulse.
Загвоздка вышла в том, что там нельзя просто так передавать динамические данные в нужный шаблон и рассылать сразу на всех - через API не передается список динамических переменных, а через SMTP нельзя указать список контактов.
В итоге я плюнул на все это и решил собирать шаблон на лету сам - для этого пришлось собрать его в билдере на Sendpulse, забрать код и дальше дорабатывать ручками. Код этот супер паршивый - 3 уровня вложенных таблиц без особой причины.
1️⃣ Вот тут я и столкнулся с пролемой, что сложно найти нормальный редактор для HTML с drag-n-drop интерфейс, простой загрузкой и выгрузкой кода, но я его нашел - https://app.grapesjs.com/studio
2️⃣ Вторым открытием стало то, что можно все это добро нынче загружать прямиком в ChatGPT, он оптимизирует твой код и тут же запускает его - да, я еще не пробовал новый канвас, поэтому не ожидал такого результата.
В итоге мне удалось собрать простенький шаблон, который теперь будет основой для рассылки 10к писем каждый месяц.
Forwarded from Неуспешный неуспех в NO CODE и AI (Aleksandr Pobeditel)
Стрим с Антоном Гладковым 18 февраля, в 20:00 по МСК.
Когда AI заменит биздевов и че делать в жопе?
Антон Гладков - фаундер лучшего биздев агентства в русскоязычном пространстве SLSBMB.
- Ex коммерческий директор в Aviasales в далеком 2016.
- И также создатель легендарных стримов про продажи и жизнь! Вот тут можно посмотреть
О чем весело попиздим 3 часа:
1) Когда AI полностью заменит биздевов и sales менеджеров разных видов.
2) Что сейчас уже AI делает лучше? Разберем кейсы ребят: как они юзают LLM в своих процессах.
3) Неуспешные неуспехи Антона из прошлого и как он из них выбирался
4) Далее нырнем в то, как справляться и переживать жопу
5) В конце по традиции ответим на вопросы, которые напишите под этим постом
Вторник, 18 января, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
🎁Тизер: запостил несколько историй с вырезками из нашего созвончика. Сделал в прекрасной нейронке Klap
🔥Ставьте огонечки, если ждете и интересно послушать
@failblog let's go!
Когда AI заменит биздевов и че делать в жопе?
Антон Гладков - фаундер лучшего биздев агентства в русскоязычном пространстве SLSBMB.
- Ex коммерческий директор в Aviasales в далеком 2016.
- И также создатель легендарных стримов про продажи и жизнь! Вот тут можно посмотреть
О чем весело попиздим 3 часа:
1) Когда AI полностью заменит биздевов и sales менеджеров разных видов.
2) Что сейчас уже AI делает лучше? Разберем кейсы ребят: как они юзают LLM в своих процессах.
3) Неуспешные неуспехи Антона из прошлого и как он из них выбирался
4) Далее нырнем в то, как справляться и переживать жопу
5) В конце по традиции ответим на вопросы, которые напишите под этим постом
Вторник, 18 января, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
🎁Тизер: запостил несколько историй с вырезками из нашего созвончика. Сделал в прекрасной нейронке Klap
🔥Ставьте огонечки, если ждете и интересно послушать
@failblog let's go!
Как улучшить RAG
Мой клиент хочет загрузить сотни файлов по его судебному делу, где содержатся показания разных людей, обвинения от десятков международных банков и тд, в одну базу, чтобы потом адвокаты могли искать нужную информацию через обычного ТГ бота.
Я ему сказал, что обычный RAG агент на N8N такую задачу не потянет, но сам пошел искать информацию, а какие собственно есть способы улучшить RAG и можно ли их соорудить в N8N.
Основной вариант, который у меня лежал в голове - запись в метаданные ссылки на файл, категоризация файлов (теги, категории) и предварительная фильтрация по файлам, перед поиском по основным векторам. То есть перед тем как искать сами вектора, сначала подобрать с ИИ подходящие по тегам/категориям файлы, чтобы не пулять тупо по всей базе.
Из презентации одного из работников LlamaIndex(занимаются умными RAG для корпоратов) я подчерпнул 3 наиболее реалистичных варианта.
1️⃣ Расширение контекста - при нахождение вектора можно запросить 2 соседних вектора в обе стороны, чтобы получить больше контекста, а не просто вырванную идею. При этом я думаю можно добавить дополнительную валидацию с ИИ - расширился ли контекст или нет. Во втором случае можно сужать его обратно и выдавать только релевантный кусок.
2️⃣ От малого к большому - добавлять в метаданные чанков (или в отдельню таблицу) теги/категории/саммари и проводить сначала векторный поиск по этим данным. После того как найдены подходящие чанки - запрашивать сами записи и отправлять их ИИ. В этом случае потребуется правильный подход к саммари на основе возможных вопросов (от пользователей) и специфики ниши - к примеру в legal это могли быть факты, даты, имена и тд.
3️⃣ Мультиагентсткая система - главный агент планирует ряд действий/вопросов для выяснения и поручает их нескольким агентам (либо сам итерируется по ним). По итогу мы не просто получаем куски данных из БД, а итеративно обрабатываем множество кусков, задавая разные вопросы и обогащая ответ. Также про этот подход писал Google.
_____
Доводилось ли вам делать агента с поиском по куче документов и какие методы вы использовали?
Мой клиент хочет загрузить сотни файлов по его судебному делу, где содержатся показания разных людей, обвинения от десятков международных банков и тд, в одну базу, чтобы потом адвокаты могли искать нужную информацию через обычного ТГ бота.
Я ему сказал, что обычный RAG агент на N8N такую задачу не потянет, но сам пошел искать информацию, а какие собственно есть способы улучшить RAG и можно ли их соорудить в N8N.
Основной вариант, который у меня лежал в голове - запись в метаданные ссылки на файл, категоризация файлов (теги, категории) и предварительная фильтрация по файлам, перед поиском по основным векторам. То есть перед тем как искать сами вектора, сначала подобрать с ИИ подходящие по тегам/категориям файлы, чтобы не пулять тупо по всей базе.
Из презентации одного из работников LlamaIndex
1️⃣ Расширение контекста - при нахождение вектора можно запросить 2 соседних вектора в обе стороны, чтобы получить больше контекста, а не просто вырванную идею. При этом я думаю можно добавить дополнительную валидацию с ИИ - расширился ли контекст или нет. Во втором случае можно сужать его обратно и выдавать только релевантный кусок.
2️⃣ От малого к большому - добавлять в метаданные чанков (или в отдельню таблицу) теги/категории/саммари и проводить сначала векторный поиск по этим данным. После того как найдены подходящие чанки - запрашивать сами записи и отправлять их ИИ. В этом случае потребуется правильный подход к саммари на основе возможных вопросов (от пользователей) и специфики ниши - к примеру в legal это могли быть факты, даты, имена и тд.
3️⃣ Мультиагентсткая система - главный агент планирует ряд действий/вопросов для выяснения и поручает их нескольким агентам (либо сам итерируется по ним). По итогу мы не просто получаем куски данных из БД, а итеративно обрабатываем множество кусков, задавая разные вопросы и обогащая ответ. Также про этот подход писал Google.
_____
Доводилось ли вам делать агента с поиском по куче документов и какие методы вы использовали?
YouTube
Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu
Large Language Models (LLM's) are starting to revolutionize how users can search for, interact with, and generate new content. Some recent stacks and toolkits around Retrieval Augmented Generation (RAG) have emerged where users are building applications such…
Больше всего в удаленной работе мне нравится международность.
Еще сидя на английском в классе 7-ом, я читал в учебнике заметку про удаленную работу и мечтал жить также. Тогда удаленно работали от силы 2,5 человека и те в глазах общества выглядили полными фриками.
Сейчас же я настроил рассылку писем через Sendpulse (спасибо подписчику за наводку), и данный список отражает наиболее заинтересованных участников моего сообщества, перешедших по ссылке в письме.
Кто бы мне в 7-ом классе сказал, что мою рассылку, отправленную из кафе затерянного в тайге городка, будут читать люди со всего мира…
Еще сидя на английском в классе 7-ом, я читал в учебнике заметку про удаленную работу и мечтал жить также. Тогда удаленно работали от силы 2,5 человека и те в глазах общества выглядили полными фриками.
Сейчас же я настроил рассылку писем через Sendpulse (спасибо подписчику за наводку), и данный список отражает наиболее заинтересованных участников моего сообщества, перешедших по ссылке в письме.
Кто бы мне в 7-ом классе сказал, что мою рассылку, отправленную из кафе затерянного в тайге городка, будут читать люди со всего мира…
Интерактивные дашборды на N8N
Lovable и Bubble отлично подходят для создания no-code интерфейсов для AI-агентов, но что, если тебе не хочется или нет возможности делать сложный UI?
👀 Знали ли вы, что в N8N можно возвращать HTML прямо из вебхука? Это значит, что мы можем генерировать простенькие веб-страницы со свежими данными и интерактивными элементами без сложного фронтенда.
Я решил прокачать своего AI-агента, который работает с базой данных. Теперь полученные с помощью него данные доступны через вебхук N8N в виде удобного дашборда.
Список фич:
🔹 Мгновенные отчеты в HTML – запрашиваешь нужные данные, и AI генерирует веб-страницу с таблицей, где можно сортировать и фильтровать данные для анализа.
🔹 Базовые графики – AI подготавливает параметры для графиков с нужными данными.
🔹 Динамические дашборды – перед отображением страницы мы подтягиваем актуальные данные через сохраненный SQL-запрос и получаем дашборд со свежайшими данными.
🔹 Управление отчетами – центральная страница, где можно управлять отчетами и делиться ими с коллегами или партнерами.
Все страницы сгенерированы с Claude за несколько часов.
⚡ Пример дашборда
Что думаете? Удобно или есть более умные решения из коробки для анализа данных с ИИ?
Lovable и Bubble отлично подходят для создания no-code интерфейсов для AI-агентов, но что, если тебе не хочется или нет возможности делать сложный UI?
Я решил прокачать своего AI-агента, который работает с базой данных. Теперь полученные с помощью него данные доступны через вебхук N8N в виде удобного дашборда.
Список фич:
🔹 Мгновенные отчеты в HTML – запрашиваешь нужные данные, и AI генерирует веб-страницу с таблицей, где можно сортировать и фильтровать данные для анализа.
🔹 Базовые графики – AI подготавливает параметры для графиков с нужными данными.
🔹 Динамические дашборды – перед отображением страницы мы подтягиваем актуальные данные через сохраненный SQL-запрос и получаем дашборд со свежайшими данными.
🔹 Управление отчетами – центральная страница, где можно управлять отчетами и делиться ими с коллегами или партнерами.
Все страницы сгенерированы с Claude за несколько часов.
⚡ Пример дашборда
Что думаете? Удобно или есть более умные решения из коробки для анализа данных с ИИ?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Мы живем в роскошное время, когда построение системы занимает столько же, сколько разовое ручное исполнение процесса.
Я уже рассказывал, что собрал автоматизацию для рассылки сообщений участникам комьюнити.
Сегодня мне нужно было отправить новое сообщение и я понял, что нужно сразу собирать систему - вместе с Lovable за пару часов неторопливо собрал интерфейс.
Он позволяет смотреть как будет выглядеть письмо, запускать отправку тестовой и лайв рассылки, открывать страницу рассылки в Sendpulse.
Следующий шаг - подключить метрики прямо в дашборд, чтобы не ходить в Sendpulse за ними, а также добавить интерфейс чата с ИИ, чтобы не ходить в ChatGPT.
Стройте системы - они будут работать на вас
Я уже рассказывал, что собрал автоматизацию для рассылки сообщений участникам комьюнити.
Сегодня мне нужно было отправить новое сообщение и я понял, что нужно сразу собирать систему - вместе с Lovable за пару часов неторопливо собрал интерфейс.
Он позволяет смотреть как будет выглядеть письмо, запускать отправку тестовой и лайв рассылки, открывать страницу рассылки в Sendpulse.
Следующий шаг - подключить метрики прямо в дашборд, чтобы не ходить в Sendpulse за ними, а также добавить интерфейс чата с ИИ, чтобы не ходить в ChatGPT.
Стройте системы - они будут работать на вас
💼 Продолжаю публиковать входящие запросы на проекты:
Ищем специалистов по автоматизации с помощью MAKE, N8N и других no-code решений!
Наша компания работает в сфере ритейла и активно развивает процессы автоматизации для оптимизации работы отделов продаж, маркетинга и закупок. Ищем специалистов на постоянную или проектную работу, которые помогут нам сделать работу эффективнее!
Для связи: https://t.me/kz88817
___
Вообще кто-нибудь откликается по итогу? Может уже успели проект собрать - напишите, интересно послушать
Ищем специалистов по автоматизации с помощью MAKE, N8N и других no-code решений!
Наша компания работает в сфере ритейла и активно развивает процессы автоматизации для оптимизации работы отделов продаж, маркетинга и закупок. Ищем специалистов на постоянную или проектную работу, которые помогут нам сделать работу эффективнее!
Для связи: https://t.me/kz88817
___
Вообще кто-нибудь откликается по итогу? Может уже успели проект собрать - напишите, интересно послушать
Запустили платное комьюнити
Наконец-то доковылял до запуска платного комьюнити.
Для начала собирал в течении недели людей в whitelist, коих набралось 25 человек.
После сделал запуск и пришло только 6😬
Но уже что-то - просто нужно делать больше контента и тогда этот маховик раскрутиться.
В комьюнити есть постоянные звонки, возможность выцепить на личный звонок меня самого, а также тонна полезной информации.
В течении недели размещу там кейс с Poppy AI и интерактивными дашбордами.
Также будут собственные тулзы - к примеру генерация PRD (тобиш ТЗ), которая поможет продумывать продукты до самых мелочей и потом реализовывать их просто скормив описание в Lovable.
Подписка стоит $79 сейчас и $129-149 в скором будущем (1-2 недели).
Да, теперь 2900 руб. кажется не такой уж большой ценой😅 , но и мы не играем в игры - комьюнити пухнет от сочнейшего контента, где каждый гайд = готовая SaaS, а один звонок со мной стоит 10 часов самостоятельного обучения.
👀 Вообще, лично я считаю, что каждый кто посмотреть бесплатные видео, поймет их и повторит может сразу требовать от $50 в час.
Приглашаю и вас присоединиться к комьюнити - https://www.skool.com/5minai-pro
Наконец-то доковылял до запуска платного комьюнити.
Для начала собирал в течении недели людей в whitelist, коих набралось 25 человек.
После сделал запуск и пришло только 6
Но уже что-то - просто нужно делать больше контента и тогда этот маховик раскрутиться.
В комьюнити есть постоянные звонки, возможность выцепить на личный звонок меня самого, а также тонна полезной информации.
В течении недели размещу там кейс с Poppy AI и интерактивными дашбордами.
Также будут собственные тулзы - к примеру генерация PRD (тобиш ТЗ), которая поможет продумывать продукты до самых мелочей и потом реализовывать их просто скормив описание в Lovable.
Подписка стоит $79 сейчас и $129-149 в скором будущем (1-2 недели).
Да, теперь 2900 руб. кажется не такой уж большой ценой
👀 Вообще, лично я считаю, что каждый кто посмотреть бесплатные видео, поймет их и повторит может сразу требовать от $50 в час.
Приглашаю и вас присоединиться к комьюнити - https://www.skool.com/5minai-pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM