⚡️ Боль маркетолога № 1 — когда ИИ делает круче, чем ты… пока не ляпнет чушь.

Собираю конкурентный анализ, кидаю запрос в нейросеть, получаю шикарный список брендов. Уже праздную победу, но что-то гложет: перечитываю — и вижу там ИКЕА. Напомню: ИКЕА свалила из России три года назад.

👊 Минус три часа сна — пришлось заново перетрясти всю таблицу, выгрузить свежие данные из 2ГИС, убрать «фантомных» конкурентов и объяснять себе, что ИИ — это не всевидящий оракул, а стажёр-ускоритель, которому нужен наставник.

💡 Инсайт после 02:40 ночи:
1. Делай дерьмо-драфт быстро — ИИ в помощь.
2. Лови косяк сразу: чекни каждую фактическую строку («существует ли бренд», «работает ли сервис»).
3. Повтори с улучшенным промптом + критической сессией.

🎁 3 рабочих трюка, чтобы твои КП не превратились в фантастику:
1. Бей запрос сразу в две модели (GPT + Claude) и сверяй расхождения.
2. Прогоняй финальные цифры через «старый добрый» поиск и локальные каталоги (Яндекс.Карты, 2ГИС).
3. Заведи лист «проверка фактов» — 10 пунктов, без галочки КП клиенту не уходит.

Хочешь целый гайд со скриншотами промптов, чек-листом фактчекера и шаблоном финмодели? Пиши в комменты «Гайд КП» — отправлю лично.

(В клубе ПрактикИИ будем каждую неделю подобное разбирать - это вы просите в обсуждении по продукту - на живых созвонах, но это уже совсем другая история.) - кому интересно - дайте знать через комментарии или в личку.

#LEARN_DO_REPEAT #Startobus

Menlo: Anthropic превосходит OpenAI по количеству корпоративных клиентов

Я этого не знал, но по опыту - использую Claude как первую модель - дает лучше тексты, для четкости Grok, а o3 - для критических провперок подготовленных документов - так как то эмперическим путем для себя вывел.

– OpenAI занимала 50% рынка корпоративных LLM на конец 2023
– Спустя два года OpenAI занимает вдвое меньше, доля лишь 25%
– Новым лидером стал Anthropic при доле 32% (доля Google – 20%)
– Последние месяцы стартап стал демонстрировать сильный рост
– Доля Llama на корп. рынке составляет 9%, доля DeepSeek была 1%
– Стремительному росту Anthropic помог запуск Claude Sonnet 3.5
– Его лидерство закрепили модели Sonnet 4, Opus 4 и Claude Code
– Генерация кода стала одним из самых популярных сценариев

@ftsec

⚡️ AI-агенты: почему они меня бесят, но я всё равно с ними вожусь? Мой разбор после месяца фейлов и редких побед.

Сижу, пытаюсь настроить агента на автоматизацию рутины — анализ ниши, сбор инфы, даже простые отчёты. Звучит круто? На деле: один раз сработало идеально, в следующий — контекст слетел, выводы уехали в космос, а интеграция с базой данных жрёт время, как чёрная дыра. Моя работа слишком разная: сегодня маркетинг мебели, завтра IT-консалтинг. Автоматизировать редкие задачи — это как покупать робота для мытья одной чашки в неделю. Глупо. Но на масштабе вижу: повторяющиеся процессы — вот где агент мог бы выстрелить, если б не эти вечные "но".

Покопался в соцсетях (Reddit, Twitter, LinkedIn, YouTube) — не я один в этом болоте. На Reddit (r/AI_Agents) народ жалуется на галлюцинации и потерю контекста: "Агент обещает золото, а выдаёт 60% точности после 10 шагов". В LinkedIn эксперты делятся: "Слабое место — безопасность и интеграция, начинайте с простых задач, добавляйте человеческий контроль". На YouTube (каналы вроде Yomi Tech) советуют: "Строите агента? Используйте стек Python + FastAPI + PostgreSQL, тестьте на scalability, но без A/B и метрик — деньги на ветер". Twitter/X полон твитов: "Агенты 2025 — это хаос, но с multi-agent подходом (GPT + Claude) и fact-checking'ом можно выжать ROI".

Лучшая стратегия сейчас, по общим выводам:
1. Начинай маленько: Автоматизируй только частотные задачи (типа lead gen или content drafts), игнорь редкие — там ручной труд эффективнее.
2. Миксуй инструменты: Не один агент, а цепочка (LLM для размышлений + API для действий) с человеческим оверсайтом.
3. Тестируй жёстко: A/B, метрики (точность >95%, cost per task), и всегда fallback на manual.
4. Готовься к будущему: Агенты эволюционируют — лучше память, автономия, интеграции. Кто сейчас экспериментирует, делится фейлами и хинтами, тот через год будет на коне.

Я понял: польза не в "идеальном роботе", а в цикле проб — фейлов — улучшений. Те, кто уже ковыряет агентов и обменивается ноу-хау с другими первопроходцами, выработают практики, которые потом все скопируют. Это как ранний доступ к игре: багов полно, но ты формируешь мету.

А если ищешь, где делиться такими экспериментами без воды — следи за ПрактикИИ (скоро там будет обновление - от сервиса обучения к клубу практиков). Там не теория, а разборы от тех, кто уже прошёл через эти "learn-do-repeat" циклы.

#Startobus #АгентыИИ #ПрактикИИ

18 зацепок (хуков) для эффективного видео в соцсетях

1. Драматизируйте проблему
Преувеличьте неудобство или боль, которую решает продукт или идея — покажите, как без неё жить невозможно.

2. Motion-трюки
Используйте динамичные переходы и эффекты, чтобы зритель не мог отвести взгляд.

3. Голос эксперта (подкаст)
Откройте видео словами признанного эксперта, чтобы сразу вызвать доверие к продукту.

4. Напоминание
Создайте “напоминающий” посыл: срочно купи / не пропусти / только сегодня.

5. Абсурдная альтернатива
Покажите нелепый или смешной способ решить задачу без вашего решения — зритель сразу видит разницу.

6. В реальной жизни (IRL)
Покажите продукт или идею в необычном или неожиданном контексте из жизни.

7. Реакция в действии
Демонстрируйте, как люди реагируют на продукт или на его отсутствие.

8. Вопрос
Начинайте видео с вопроса, который волнует целевую аудиторию.

9. Эволюция (изменения)
Покажите, как ваш продукт влияет на жизнь: примеры, сравнения до/после, неожиданные выгоды.

10. Шок-эффект
Покажите продукт или пользователя в странной, нетипичной ситуации — элемент “воу-эффекта”.

11. Обострение FOMO
Покажите, как другие уже пользуются продуктом — не останься в стороне!

12. Тизер
Дайте только часть информации — чтобы хотелось досмотреть до конца.

13. Демонстрация решения
Покажите “магический момент”, иллюстрирующий, как продукт работает и меняет жизнь.

14. Негативный хук
Начните с “плохого” сценария — и переходите к позитивному решению.

15. Юмор/фишка
Коротко, дерзко, с юмором. Смех — сильный крючок.

16. Ощущения/интро
Визуализируйте проблему или потребность через сенсорную сцену: звук, запах, ощущение.

17. Дестрой: сломать/сжечь
Показ разрушения устаревшего решения — всегда палец на “остановить-просмотр”.

18. Скептический голос
Задавайте неудобные вопросы к своему продукту, ломайте барьеры и предрассудки.

Эти инструменты не просто привлекут внимание. Они помогут довести идею до зрителя и сделать её по-настоящему запоминающейся даже за 10-30 секунд. Применяйте их гибко, смешивайте, тестируйте и смотрите, что работает для вашей аудитории.

Perplexity уже добавили GPT-5 в свои модели. Быстрее чем OpenAI раскатали. Го тестить!

Полный гайд по промтам для GPT-5: вышло руководство для флагманской модели OpenAI.

Внутри — готовые промты для улучшения ризонинга и создания приложений с первой попытки. Есть даже метапромт, с которым GPT-5 улучшает любые инструкции и делает их эффективнее.