Нейро Ликбезик | Кирилл Безиков

Спросил 100+ предпринимателей: что ИИ реально изменил в бизнесе? На Reddit задали вопрос: что стало главным ударом ИИ по вашей операционке? Пост удалили, но комментарии успели набрать больше 100 ответов, прочитав которые отметил следующее👇 1. Тексты Письма, коммерческие предложения, черновики, ответы клиентам, потому что нейронки решают главную проблему: «С чего начать» и «как сформулировать» — это было узкое место у огромного количества людей. 2. Клиентский сервис и продажи Умный чат-бот сегодня умеет квалифицировать лидов, снимать нагрузку с отдела продаж и передавать менеджеру только тех, кто реально подходит. 3. Аналитика На этой неделе несколько онлайн-школ пришли с запросом: нужна сводка по всем рекламным каналам (Google Таблицы, Яндекс Директ, ВК) в одну общую картину. Параллельно две крупные компании обратились с автоматизацией закупок: подбор поставщиков, работа с большим количеством SKU. Но здесь важно понимать одну вещь, которую часто путают👇 ИИ напрямую не решает задачу работы с большими данными, гонять через него сырые таблицы дорого и медленно. Правильная схема: данные сначала приводятся в единый формат и структурируются, потом ИИ обращается к ним через запросы и выдаёт аналитику для решений. Самая сложная и дорогостоящая работа здесь заключается в том, чтобы разобраться как данные вообще выглядят, привести их в порядок и настроить нормальный сбор. Многие путают ИИ-чат с полноценным анализом данных, но это разные инструменты, которые хорошо работают вместе только если порядок в исходниках уже есть. 4. Визуал и дизайн Это тоже называют, и инструменты дают реальный результат, но в комментариях на Reddit упоминали удивительно мало. 5. Внутренние инструменты Небольшой сервис под конкретную внутреннюю задачу компании. Раньше это стоило больших денег и нескольких недель разработки, а сейчас это вайбкодинг условные за несколько часов. Итого примерно 70% обсуждений крутится вокруг пяти вещей: тексты, клиенты, аналитика, визуал и внутренние процессы. А что уже работает на ИИ у вас?👇

Завтра закрываем главный вопрос: как ИИ превращается из генератора картинок в рабочую силу🔥 Весь марафон мы работали с визуалом, который был нашим фундаментом, но завтра переходим на следующий уровень 24 июня в 12:00 мск — эфир про то, как нейровизуал становится частью системного маркетинга с ИИ. ⚡️Что будет на эфире: 1. Суть и применение вайбкодинга простыми словами 2. Разберём агентную систему: из каких элементов она состоит и как закрывает реальные бизнес-задачи. И три живые демонстрации прямо в эфире: — Агент по созданию каруселей — SMM-агент на Hermes — Создание лендинга от идеи до готового сайта 👉 Результат эфира: вы поймёте как ИИ перестаёт быть просто генератором контента и становится повторяемым процессом — для тестирования идей, упаковки продуктов и маркетинга без классической разработки.

Год назад не понимал ИИ, сейчас миллион просмотров в месяц и ноль людей в штате👇 На прошлом эфире был мой ученик Валерий, у него маркетинговый бизнес: продвижение селлеров на маркетплейсах. Год назад он вообще не понимал, с какой стороны подступиться к ИИ. Сейчас у него 1 000 000 просмотров в месяц на системном контенте, 3 000+ подписчиков в Telegram и ноль дополнительных людей в команде. Вместо того чтобы нанимать штат контентщиков, он выстроил систему на нейросетях и это только одно из направлений. Точкой старта для него стал наш курс «Апгрейд». Валерий заходил на обучение с нуля, и первой его задачей была рутина в криптоинвестициях. Никакой магии и «кнопок бабло», чисто автоматизация сбора данных: Еще на курсе он построил двух ИИ-ассистентов , где один анализирует проекты по white papers и токеномике, а второй следит за портфелем и даёт рекомендации что покупать и от чего выходить. ⚡️За 6 месяцев на портфеле $40 000 (прибыль $20 000) ИИ здесь не торгует за него и не принимает решений, только обрабатывает данные и выдаёт системный анализ, который Валерий раньше собирал вручную иногда по несколько дней. *Решение и ответственность всегда остаются на человеке 24 июня в 12:00 мск разбираем вместе, как строятся такие системы: от идеи до рабочего инструмента прямо в эфире. 👉 ЗАБРАТЬ МЕСТО

Как сократить расходы на агентов в 5 раз⚡ На Reddit человек описал как построил гибридного агента на своём железе: топовая модель вроде Claude или GPT только планирует(это около 5% токенов), в это время локальная модель, установленная на сервере и не требующая платных API, делает остальные 95% работы. Результат: качество топовой модели при стоимости локальной. Иметь своё железо для этого не обязательно. Это архитектурный принцип, который работает даже на облачных моделях, если правильно разделить задачи. Мы уже делаем это в Контент-заводе👇🏻 Когда парсим большой объём материалов и нужно определить рубрику и целевую аудиторию: 1. Ставим дешёвую модель, ту же Kimi, она справляется с классификацией и раскладкой по категориям без дорогих токенов. 2. Whisper на сервере закрывает транскрибацию вообще без обращений к API. 3. Первый черновик поста делает ChatGPT, и только когда пост одобрен и идёт в финальную версию 4. Подключается Claude Opus по API, чтобы переписать под чеклист качества и голос Три уровня модели под три типа задачи, каждая делает то, для чего она нужна. 👉🏻 Ещё один рабочий шаблон — оркестрация через Hermes: Claude пишет план, DeepSeek или Kimi выполняют задачи, GPT-5.5 проверяет, сверяется с планом и дорабатывает результат. Там, где большой контекст и нет нужды в глубокой аналитике, используются дешёвые модели. Там, где нужно думать и принимать решения, соответственно, дорогие. Но важное уточнение: не стоит сразу проектировать трёхуровневую оркестрацию. Правильный порядок: сначала собрать на одной хорошей модели, потом посмотреть где уходит больше всего токенов, и уже тогда разделять. 📌На каком этапе не стоит экономить: на генерации финального результата, который идёт к клиенту или в публикацию, именно там разница в качестве между дешёвой и дорогой моделью ощущается сильнее всего. 24 июня в 12:00 мск в прямом эфире покажу как работают агенты в нашей команде, разберем архитектуру и задачи, которые можно делегировать уже сейчас 👉🏻 ЗАБРАТЬ МЕСТО

Двое продали 200 сайтов за год без команды⚡️ Наткнулся на этот кейс: не агентство или отдел продаж, только два человека с выстроенным конвейером и правильной архитектурой. Первая мысль: такого будет всё больше. Инструменты у всех одинаковые, GPT есть у каждого, Cursor, Codex, Claude code поставили почти все. Разница в том, кто строит систему, а кто просто «играется». Работа с ИИ без системы выглядит так: появилась задача → открыл чат → написал промпт с нуля → получил что-то → переделал На следующую задачу всё заново, поэтому в итоге дорого и все равно приходится делать руками 📎Система выглядит иначе: • процесс воспроизводится • результат предсказуем • масштаб определяется архитектурой, а не количеством людей. Мы сейчас строим именно такую систему для создания сайтов👇🏻 1. Вместо «попроси Claude сверстать страницу», конвейер из специализированных агентов, где каждый этап механически передаёт результат следующему. 2. На входе три вещи: прототип, референсы, фото. 3. Дальше это идёт по цепочке: анализ ниши и аудитории → бренд-кит (палитра, шрифты, визуальный язык — фиксируется один раз, применяется везде) → дизайн из библиотеки 236 проверенных блоков → автоматическая обработка фото под дизайн-систему → QA по семи критериям → деплой с настройкой доменов → CMS на WordPress, где клиент сам меняет текст как в Тильде, но на своём хостинге без подписки → интеграции с Telegram, WhatsApp, CRM → SEO внутри процесса, не докидывается потом → LLM-файлы, чтобы сайт правильно читали ИИ-агенты и поисковые боты → проверка PageSpeed Каждое мероприятие или новый продукт требует сайта, поэтому раньше платили подрядчикам, теперь платим за токены. 📌Параллельно тестируем на клиенте из Дубая: продаёт китайские премиум-авто, запускаем страницы под разные сегменты(видео как раз прикрепил к этому посту) В основе 10 лет в перформанс-маркетинге, а нейронки являются инструментом, благодаря которому реальный опыт в создании конверсионных сайтов можно упаковать в архитектуру, которая работает без тебя. Те двое сделали такой результат не из-за лучшего инструмента или каких-то особенных супер крутых промтов, а потому что выстроили систему. 24 июня показываем эту систему в прямом эфире по автоматизации и генерации контента. Разберём конвейер изнутри: как устроен, как запускается, что берёшь в работу сразу после. 👉🏻 ЗАБРАТЬ МЕСТО

OpenAI за $200 даёт $14 000 по API и это ненадолго Про IPO-гонку и почему подписки сейчас стоят ниже себестоимости писал в прошлом посте. Сегодня конкретные цифры и что с этим делать👇🏻 Подписка ChatGPT Pro за $200 в месяц в пересчёте на API-цены стоила бы $14 000 Claude Max за те же $200 — это $8 000 по API Очень похоже на то, как работал Wildberries Задача была простая: как можно больше продавцов и покупателей перейти на платформу. Комиссии низкие, условия мягкие, потом постепенно всё стало дороже и остались только те, кто успел отладить производство, найти маржу и выстроить процессы, которые окупаются при новых условиях. С ИИ-инструментами будет то же самое. 👉🏻Что из этого следует прямо сейчас: у вас есть временное окно, чтобы построить архитектуру. Написать агентные системы, парсеры, инструменты, которые закрывают реальные задачи бизнеса, протестировать и отладить. 📎Когда подписки подорожают можно будет переходить на локальные модели: китайцы делают их всё лучше. • Да, где-то потеряете в качестве, но архитектура, понимание как система работает, промпты останутся. • Придётся подобрать другие модели под конкретные задачи и подкрутить, но переделывать с нуля не придётся. Кто построит сейчас — продолжит работать в ИИ-мире на своих условиях, когда как другие либо будут переплачивать за инструменты, либо платить тем, кто построил систему раньше. 24 июня прямо в эфире буду показывать архитектуру агентов под разные задачи 👉 Зарегистрироваться

Вайбкодинг: что происходит через 3 месяца Недавно увидел пост с говорящим названием: «Кодовая база выросла и Qwen3.6-27B начал множить проблемы». Человек начал с вайб-кодинга: всё работало, проект двигался, ощущение магии. Потом база выросла и начались мелкие баги, которые приходится фиксить руками. Чем дальше, тем больше правок и меньше ощущение что контролируешь хоть что-то. Это предсказуемый результат неправильного старта. Я сам в теме чуть больше трех месяцев и человек, далёкий от программирования, но вот что понял👇🏻 Вайбкодинг — это вспомогательный инструмент. Чем лучше ты понимаешь как должна работать система, тем лучше она получается, и наоборот чем меньше понимаешь, тем больше времени тратишь на переделку. ❌ Главная ошибка, которую я вижу: люди садятся и начинают, пишут «да, продолжай», читают по диагонали, радуются что что-то появилось на экране, а потом думают почему работает не так как я себе придумал. ✅Что реально работает: 1. Flow Прежде чем открывать Codex или что угодно ещё, нужно продумать как система должна работать от начала до конца. По какому пути пойдёт проект, как элементы связаны между собой. 2. ТЗ с тем, кто будет этим пользоваться Если делаете для клиента, сотрудника или себя в будущем, технику задания надо проверить с этим человеком до начала разработки. Я использую брейншторм в Skill Superpowers, он вытаскивает вопросы, которые не додумал сам. 3. Спек (также работает сеть внутри superpowers) Документ на простом языке, как продукт будет выглядеть и работать. Прошу ИИ объяснить мне это по-человечески и читаю внимательно, здесь можно поймать ошибки быстро и дешево. 4. CodeReview скилл и сверка с изначальным flow Агент часто начинает делать то, что его не просили, поэтому после каждого блока я проверяю соответствие тому, что задумывалось, а не тому, что получилось. 5. Все баги в процессе тестирования в отдельный документ Короткая версия: потратьте час на продумывание до, и сэкономите неделю на переделку после. 👉🏻 Вы уже пробовали вайбкодинг? Что получилось и на каком шаге сломалось?

Три задачи, которые предприниматели автоматизируют первыми и одна, которую не стоит 24 июня разбираем как строить агентные системы под конкретные задачи бизнеса — регистрация 📌Универсальной волшебной таблетки нет — это первое, что стоит зафиксировать. То, что автоматизирует собственник-эксперт, и то, что нужно чистому собственнику с командой - совершенно разные вещи, поэтому сначала вопрос: какую роль вы играете в своём бизнесе? 1. Если вы прежде всего собственник: — Прозрачность: Подключиться к своей системе задач, CRM, показателям команды и видеть в одном месте кто что делает и где узкое горлышко, наблюдать и быстро принимать решения. — Аналитика по цифрам: маркетинг, продажи, финансы. Не таблицы раз в месяц, а живой «второй мозг», с которым можно проконсультироваться прямо сейчас. 2. Если вы одновременно собственник и эксперт: Здесь первым автоматизируется то, что занимает непропорционально много времени при понятном повторяющемся процессе. В моём случае: — Мониторинг рынка: что сейчас в тренде, что обсуждают, какие инфоповоды горят — Дальше уже производство контента: статьи, комментарии, посты — Удешевление того, за что раньше платили сторонним дорогим специалистам специалистам: дизайн сайтов, быстрая аналитика рекламных кампаний Одна задача, которую не стоит автоматизировать первой: Ту, процесс которой вы сами ещё не понимаете до конца. Автоматизация хаоса не убирает сам хаус, а лишь фиксирует и масштабирует. Сначала разберитесь как задача работает руками, только потом отдавайте агенту. Что у вас сейчас занимает больше всего времени из того, что точно можно было бы отдать системе? 24 июня в 12:00 мск разбираем как это строится под реальный бизнес в эфире 👉 Забрать доступ

Context rot: почему агент начинает тупить после 10 шагов На Reddit кто-то поднял вопрос, который я видел раньше только в закрытых обсуждениях: «У вас тоже бывает, что длинные агентные сессии начинают "гнить"?» Несколько сотен ответов за сутки, значит, боль реальная, поэтому разбираемся👇🏻 Context rot — это когда в длинной сессии накапливается мусор: старые ошибки, брошенные гипотезы, устаревшие предположения, тупиковые ветки. Модель начинает рассуждать не через задачу, а через этот слой шума. Качество падает, агент начинает повторяться или двигаться по кругу и это не баг конкретной модели, а архитектурная проблема любого длинного контекста. Я чищу контекст не по красоте, а по пользе. Пока агент двигает задачу вперёд — всё нормально, но как только он начинает тянуть старые допущения, возвращаться в уже закрытые ветки или крутиться вокруг одного и того же без результата — это сигнал. На практике я не пытаюсь вытащить сессию изнутри. Прошу сделать короткую выжимку: цель, что проверили, что сработало, что не сработало, что теперь считаем правдой, какой следующий шаг и запускаю новую чистую сессию с этим саммари. Два маркера, по которым я принимаю решение: контекстное окно ушло за половину, или агент 2-3 раза подряд не приблизил результат. Дальше ты платишь не за работу, а за инерцию старой сессии. 📌И здесь важное уточнение, которое стоит упомянуть: новая сессия не значит «начать с нуля». Если целевая аудитория, контекст продукта, бизнес-правила, прошлые решения и нормальные summary хранятся во внешней памяти — агент просто заново подтягивает нужное, а ты лишь убираешь шум. 👉🏻 На практике получается: — не тянуть одну длинную сессию до победного конца — делать короткие handoff-summary между итерациями — хранить постоянные знания вне промпта — отделять факты от догадок в памяти агента — если пошли повторы и тупняк — перезапускать раньше, а не позже Правильная архитектура важна с самого начала, когда система спроектирована чисто, перезапуск сессии не ломает работу, потому что нужное хранится вне контекста. 24 июня разбираем это вживую: как строить агентную систему с нуля, где каждый узел делает свою работу, а память вынесена туда, откуда её можно достать без шума. 👉 Забрать доступ

Fable 5 отключили в одну ночь: что это говорит о твоей ИИ-зависимости В субботу написал подробно что произошло и почему это не только про Россию, теперь о другом. Я успел протестировать Fable 5 только в пятницу, а на следующий день его уже отключили, поэтому нормально поработать так и не вышло. Официальная причина: нацбезопасность, но есть еще две версии, которые сейчас ходят в профессиональных кругах и звучат куда убедительнее👇🏻 1. CEO Anthropic слишком дерзко отвечал на запросы по передаче данных Пентагону, поэтому их решили наказать 2. Китайские компании активно дистиллируют топовые американские модели: копируют ответы, обучают на них свои и закрывают технологический разрыв. Паспортная система является лишь попыткой это остановить. У гражданина США есть что терять, и обход санкций становится не «просто VPN», а уголовной историей. Скорее всего, оба фактора здесь могут работать одновременно, но меня в этой истории интересует другое 👉🏻 Мы знаем что значит когда платформа уходит не из теории, а из практики. Наш Instagram — живой пример: постоянно блокируют то возможность вставлять ссылки, то отправку сообщений, то закрывают аккаунт целиком. После каждой разблокировки просадка в охватах и ощущение что шаг вправо-влево и расстрел. Диверсификацию не сделали вовремя, верификацию рисков не провели и теперь каждое действие на нервах. Это дорогой урок, за который мы всё ещё платим. Fable 5 — другой масштаб, но тот же паттерн: зависишь от одного узла, и когда он отключается, обнаруживаешь, что теперь все заново. Что из этого следует: Делайте бэкапы того, что нельзя восстановить быстро: промпты, базы знаний, скиллы, архивы связок не «когда-нибудь», а уже сейчас. Под каждую критичную задачу должна быть готовая альтернативная цепочка, чтобы не останавливаться. Если вся автоматизация держится на одной модели от одного провайдера — это не архитектура, а узкое горлышко с часовым механизмом. Что в вашем стеке сейчас самое уязвимое и есть ли у него замена?