Kumar & Solo

Одна из частых проблем любой нейронки, в том числе Claude: она по умолчанию не перепроверяет свои ответы в разных источниках — из-за этого может выдавать бредовую/устаревшую инфу и жестко галлюцинировать Одно дело, когда это происходит в личных задачках, а вот когда на базе этой инфы принимаешь важные решения в бизнесе — это может привести к серьезным ошибкам и сжиганию ваших денежек Пару недель назад мы сделали скилл, который перепроверяет все выводы Claude сразу в нескольких источниках, последовательно обращаясь к Codex, Perplexity, Gemini, верифицируя данные в разных источниках и подсвечивая, если есть расхождения. После внедрения в команду заметили, что качество данных (и принимаемых решений) сильно выросло Дропаем скилл для вас — скачивайте, устанавливайте себе и делитесь с командой. Да будет вам счастье 👋👋

🚨 OpenAI запустил рекламный кабинет: поможет ли это бустануть ваш маркетинг? В эпоху постоянного удорожания трафика быстрый заход в новый канал (или рекламный формат) часто позволяет снять сливки, пока аукцион еще не перегрет большими дядьками. Мы, в свое время, одними из первых тестили ТикТок и оч круто заработали, когда Инста только-только запустила рекламу в сторис)) Логика проста: ниже конкуренция ==>дешевле CPM (цена за 1000 показов на рекламном аукционе) ==> вы дешевле покупаете себе трафик. Обратная сторона вопроса - на старте и оптимизация работает хуже ==> конверсия может быть ниже За 1,5 месяца с момента запуска рекламный кабинет Open AI вышел на $100M годового оборота. Мы потестили кабинет и собрали для вас список из нескольких интересных наблюдений: 1) Таргетинг строится на контексте диалога = моделька учитывает всю цепочку вопросов юзера и показывает объявление под его реальное намерение (ключи и кластеры ключей как в контекстной рекламе больше не нужны) 2) Объявление появляется в момент сформированного решения о покупке прямо в переписке. Обычно рекламодатели конкурируют за одно точечное появление перед глазами юзера в нужный момент и показывают объявления тысячи раз, чтобы угадать подходящий момент времени. Здесь за счет большего контекста точность выше (а значит и конверсия должна быть больше) 3) Аудитория - относительно активные пользователи ИИшки ==> до этих чубриков может быть сложнее дотянуться в других каналах и покупательская способность у них, как правило, выше 4) Интересная особенность поведения: В ИИ-ленте sponsored-блоки (=рекламу) пользователи пока еще не привыкли скипать на автомате, поэтому и внимания от юзеров там больше (пока что) 😠 Завтра проведем эфир, на котором сделаем демо кабинета — разберем его ключевые особенности и поотвечаем на ваши вопросы — встречаемся в 17:00 по Европе / 18:00 по Москве, регистрация доступна по ссылке (записи и повтора не будет)

👀 Собираем топовую конфу по AI в маркетинге и не только Собираем на этой неделе наших друзей и по совместительству топовых экспертов в ИИ, чтобы поделиться с вами самым полезным, что накопали за последнее время Кто будет: Ваня Замесин — автор методологии Advanced JTBD (>10К студентов) и основатель сервиса «Мета». Покажет, как перейти от штучной проверки гипотез к управлению целой фабрикой Майк Перегудов — со-основатель фонда s16vc ($150M, 3 единорога) и сервиса Whizz в США. Прямо на демонстрации экрана покажет, как за полгода внедрения AI вырастил бизнес и срезал косты на сотни тысяч баксов Глеб Кудрявцев — founder «Карьерного Цеха» и microboard.ru, ex-CPO Skyeng. Покажет, как собрать фабрику контента и делать топовые рекламные креативы на потоке без дорогих тулов вроде Higgsfield Виктор Тарнавский — Head of AI в Т-Банке. Расскажет, как поднять реальный AI-productivity в больших командах: почему возникает ощущение, что у всех будто бы всё уже на агентах, а у вас нет — и что с этим делать А мы покажем топ скиллов для Claude Code, которые работают у нас в маркетинге каждый день: сборка лендингов, анализ креативов, копирайтинг под свой тон и фактчекинг 24 июня, 18:00 CET, 19:00 МСК, ждём всех, ребзя! 😮 Рега на конфу через бота

Про наши неочевидные открытия последних нескольких месяцев 😐 I. Иногда лучший способ увеличить конверсию — давать сейлзам меньше лидов. По разным причинам мы в этом году 2 раза не выполняли план по лидам — оба раза при этом перевыполняли план по выручке за счет того, что менеджеры отдела продаж на меньшем объеме выдавали экстра-качественные консультации и супер тщательно работали с каждым клиентом Как сделать это правильно, чтоб ниче не сломать: проанализировать массив исторических данных — загрузить количество распределенных лидов на менеджера + данные по конверсии в нейронку (мы делали, как обычно, в Клод коде) и определить ключевые закономерности, исходя из этого сформировать целевой объем лидов на менеджера в неделю/в месяц II. Оцифровать и скопировать лучшего сотрудника Старый как мир подход) Если хотите жестко качнуть эффективность работы какой-то команды — берете топ-перформера из этого отдела, оцифровываете все его действия (количество касаний/тон оф войс и тд), упаковываете их последовательность в регламент и делаете его соблюдение обязательным для всех чубриков в этой команде Мы взяли нашего топ-продавца, выгрузили весь массив ее звонков и лог всех действий из CRM, прогнали через нейронку — получили набор инсайтов на выходе. На базе инсайтов полностью обновили скрипт + регламент работы, за соблюдением скрипта и регламента и раздачей пиздюлей теперь будет следить ИИ-сотрудник отдела качества. Скоро раскатаем этот же подход в командах сопровождения и поддержки III. Система анализа креативов, которую мы сделали, стала работать гораздо лучше, когда мы сделали хранилище промптов под каждый креатив. И теперь когда система предсказывает новый креатив-победить (виннер), она не только обращается к объекту, но и к промпту IV. Сейчас все говорят про оптимизацию службы поддержки. Несмотря на засилие AI в образовании, я считаю, что человеческий контакт в образовании очень важен. Как только мы решили не резать косты на кураторов и не заменять поддержу на AI, а наоборот усилить количество поддержки, особенно в первой месяц, мы довели отвал студентов до нуля. Ставьте реакции, если интересна наша внутрянка, а если хотите узнать еще больше про неочевидные открытия в маркетинге последних месяцев и клевые способы автоматизации подробнее расскажем на завтрашнем эфире (17 по Европе / 18 по Мск) — регайтесь по ссылке и до встречи! 😠

😮😮 Как найти и скопировать лучший лендинг конкурента + адаптировать его под себя? Пошаговый гайд Чтобы скопировать эффективный ленд сегодня не нужен ни дизайнер, ни верстальщик: вы вытаскиваете структуру готовой посадочной страницы, переносите ее в редактируемый вид и пересобираете под ваш продукт за несколько часов. Разумеется, важно копировать живой лендинг, который: а) получает много показов в рекламном кабинете б) клево конвертит Шаг 0. Сначала проверяем, что воронка конкурента показывает высокую эффективность Перед копированием действуем как настоящие тру детективы и собираем досье на конкурента: Живые объявления показывают Meta Ads Library (видно дату старта показа объявления), TikTok Creative Center (дата первого и последнего показа объявления), Google Ads Transparency (тут только сами креативы) + AdSpoiler (VK) и SpyWords (Директ) Если креативы крутятся месяцы — с высокой вероятностью воронка работает хорошо. Тут пошаговый гайдик, как подсматривать за конкурентами в Мете Общую структуру трафика конкурента также можно чекнуть Similarweb и Semrush (haha, classics) Техническую обвязку страницы (аналитика, пиксели, CRM, платёжки) вскрывают BuiltWith или Wappalyzer — по ним видно, насколько серьёзно у конкурента настроена работа с данными и тестами. Саму страницу в понятный для вашей ИИшки вид переводит Firecrawl: помогает собрать понятный markdown (текстовый файлик) или json (код) — прям вытаскиваете структуру страницы, блоки, заголовок и смыслы, с которыми потом будет работать нейронка Если вы счастливчик (нет) и у вас конкурентов не один, а двадцать — их лендинги, офферы, цены и отзывы собирает пачкой Apify 1. Утаскиваем макет в Figma Плагин html.to.design (наш любимый читкод хихи) копирует любой лендинг/сайт в Figma в редактируемом формате так, что текст, кнопки, отступы и сетка остаются редактируемыми слоями, которые правятся прямо в макете - попробуйте, вау-эффект гарантирован 2. Связываем скопированный макет с Claude Code через MCP и адаптируем его под себя Claude Code подключается к Figma напрямую через официальный MCP-сервер (коннектор) и может работать с содержимым: видит блоки, картинки и текст. На основе этого макета клодик уже пишет код ленда, учитывая стиль (брендбук) и другие особенности вашего проекта. Чтобы запустить этот шаг, просто скопируй в клодкод команду: claude mcp add --transport http figma https://mcp.figma.com/mcp При первом запуске Claude Code откроет браузер для авторизации в Figma (нужен платная подписка за 16$, оно того стоит). Если все еще сложно — официальная инструкция Figma по связке Claude Code с вашим макетом для дальнейшей работы лежит здесь Держите еще полезный промпт, который сохраняет структуру, но меняет наполнение страницы под ваш продукт: «Вот импортированный макет лендинга в Figma, доступ через MCP. Собери на его основе чистую адаптивную страницу под бренд [НАЗВАНИЕ]: сохрани структуру блоков и порядок аргументов, заголовки и тексты перепиши под продукт [ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА И АУДИТОРИИ], подставь цвета, шрифты и отступы из дизайн-системы [ссылка или токены с доступом], убери все захардкоженные значения, изображения оставь плейсхолдерами с подписями, чем их заменить.» 3. Подставляем свой визуал в скопированный макет: Изображения вашего продукта можно завернуть в аккуратные браузерные и девайсные мокапы через shots.so за пару минут, а короткое видео-демо продукта удобно записать в Screen Studio. Графику/фоны можно сгенерировать через Nano Banana (тоже подключается через API) 4. Меняем оффер и тексты, оставляя при этом саму структуру Важно! Самое ценное в чужой посадочной - это ее структура, поэтому сетка и последовательность блоков остаются на месте, а под замену идут оффер, формулировки и визуальное наполнение Финальным этапом заливаете страницу на свой домен и запускаете трафик 😮 дайте реакций, если любите наши пошаговые гайды и шерьте пост с командой! А если хотите еще больше лайфхаков — пригоняйте на наш живой эфир в этот четверг в 17-00 по Европе / 18 по Мск Что расскажем: - Как настроить интеграцию с Higgsfield и массово генерировать крутые креативы через Claude Code - Как настроить самый продвинутый трендвотчинг для того, чтобы отлавливать и копировать вирусные тренды в соц сетях - Как быстро настраивать клевые и удобные дашборды с визуализацией ключевых данных + приготовили для вас топовую подборку скиллов, чтобы можно было утащить себе самое мясо — до встречи, ребзя! 😮

Как вытаскивать трафик из нейронок, когда классический SEO умирает? 👨‍⚕ 60% запросов в поиске сегодня закрываются так: нейронка прочитала ваш контент и выдала пользователю релевантную его запросу выдачу. Можно упороться в SEO, выйти на первую позицию Google и всё равно сливать клиентов конкуренту с третьей строки, потому что он поработал с GEO, а вы - нет. Попросили Олега Шестакова, CEO и основателя Rush Agency, нашего друга и преподавателя на курсе Ninja AI Marketing 8.0, поделиться, как адаптироваться к этой ситуации: I. Переписать ключевые для трафика страницы Нейронка не читает статью целиком, она парсит массив данных и вытаскивает куски, где есть прямой ответ на запрос пользователя. Если ответ закопан в третий абзац — нейронка просто пройдёт мимо. По исследованиям 44% AI-цитат живут в первых 30% текста Что делать: берёте топ-5 страниц по объему трафика, выкидываете всю художественную часть (подводку к проблеме и тд) и ставите прямой ответ на главный вопрос пользователя первым предложением. Дальше добавляете детали, аргументацию, кейсы: два часа работы на пять страниц, а эффект видно уже через 3-4 недели. II. Один контент = несколько каналов / паразитное SEO Ваш сайт - это один домен и одна позиция в выдаче. Чтобы реально захватить запрос, нужно быть везде одновременно: на Habr, YouTube, в Дзене - это те площадки, которые ChatGPT, Perplexity и Gemini используют как источники для своих ответов По данным GEO-исследований, 53% всех AI-цитат - это обзоры, списки и материалы на отзывиках. То есть одна толковая статья на условном Habr одновременно занимает 2-3 позиции в органике + попадает в цитирование AI III. Используйте кластеры страниц Google в 2026 ранжирует целиком весь домен, а не отдельную страницу. Возьмём реальную ситуацию: магазин мебели с шикарными карточками проигрывает конкуренту по запросу “купить диван”, хотя его карточки написаны лучше. Почему - у конкурента 80 связанных информационных страниц вокруг темы: виды диванов, механизмы, выбор обивки, сравнения. Google видит весь его домен как экспертный - это topical authority - и доверяет ему больше. Что делать: под каждый приоритетный коммерческий запрос делаете 5-7 связанных информационных страниц с плотной внутренней перелинковкой. IV. Репутация теперь ключевой фактор ранжирования +0,2 звезды к рейтингу = +30-200% к продажам, один негативный отзыв снижает вероятность покупки почти вдвое. Нейронка прямо парсит тональность ваших упоминаний: если в инфе о бренде преобладает негатив, ChatGPT и аналоги либо вас не порекомендует, либо честно скажет, что у этой компании много жалоб. Вы не контролируете, что ответит нейронка, но вы контролируете информационное поле, из которого она берёт данные. Нижняя планка - 50+ отзывов на ключевых площадках, рейтинг от 4,5, и публичный конкретный ответ на каждый негатив: что на самом деле случилось, что вы сделали, как исправили проблему. V. Без бренда всё это не работает вдолгую Google и нейронки одинаково проверяют одну вещь: вас гуглят по имени? возвращаются? кликают, когда видят знакомый домен? Если да — вы реальный источник полезной информации для клиента, если нет — AI-помойка, которую никто не процитирует, потому что узнаваемости нет. Поэтому PR, выступления, развернутые кейсы под своим брендом, медийка - это фундамент SEO+GEO сегодня, без брендового спроса любой контент-маркетинг через полгода начнет пробуксовывать. Подход “нагенерим статей, купим ссылок, подождём трафик” больше не работает в принципе. Выигрывает тот, кому доверяют пользователи, поисковики и нейронки одновременно, а это 4 канала в одном контуре: SEO, GEO, паразитка и ORM (работа с репутацией). По отдельности каждый даёт прирост на десятки процентов, вместе - позволяет кратно расти. 🎧Шерьте пост с командой и завтра, 11 июня, в 17 по Европе / 18 по Москве приходите на наш живой эфир. Основатель Rush Agency Олег Шестаков покажет всю систему на реальных кейсах, ответит на вопросы и объяснит, с чего начать с SEO+GEO в вашей нише — будет огонь🔥 Регистрация на эфир доступна по ссылке 🎁 Участникам практикума подарим инструмент для генерации текстов и аутлайнов для попадания в топ-10 Яндекса, Google и ChatGPT, а также подборку SEO+GEO скиллов для Claude Code

Как в 2026 кратно ускорить свои процессы в дизйне с AI 🕶 В этом году вышло сразу несколько крутых релизов для AI-дизайна, которые позволяют кратно сократить время на дизайн-задачки и снизить количество косяков и ошибок Картинки теперь генерятся прямо в Figma, а Claude Code собирает бэкэнд по прототипу вашего фронта — все это оч сильно облегчает работу тех, кто проектирует интерфейсы и создает креативные материалы Раньше запилить один баннер = открыть сервис генерации, скачать картинку, вернуться в Figma, импортировать, подогнать размеры, и так по кругу для каждого формата и каждого креатива. Теперь большую часть этого геморроя можно автоматизировать, рассказываем, что поменялось: I. Генерация картинок прямо в Figma 🎨 Топ новость! Плагин Higgsfield теперь работает внутри Figma: выбираешь фрейм и генерируешь или редактируешь картинку прямо там. Убрать фон, сменить ракурс продукта, подобрать освещение, растянуть картинку под нужный формат - всё в одном месте, результат появляется обычным слоем в макете, который сразу можно править и пускать в работу II. Автопроверка перед передачей разработчикам 🔍 На прошлой неделе Check designs наконец выкатили на пользователей на некоторых тариах (до этого фича была в раннем доступе) Почему это важно: когда ИИшка генерирует экран, она часто прописывает цвета и шрифты от балды - «#FF4422» вместо цвета из брендбука, «16px» вместо официального размера из дизайн-системы. Внешне похоже, но разработчик потом говорит "тут всё захардкожено, надо переделывать с нуля". Check designs находит такие места по всему макету и предлагает заменить на правильные значения III. Claude Code читает ваш Figma-файл и создает на базе него код 👨‍💻 Claude Code теперь умеет подключиться к Figma-файлу напрямую и собрать страницу или экран с реальными цветами, шрифтами и компонентами на базе вашего файлика. До этого разработчик переносил параметры из макета ручками, а теперь агент делает это сам: работает через Figma MCP, плюс готовый интерфейс можно отправить обратно в Figma редактируемыми слоями. Каждая итерация в дизайне стоит времени: сделать баннер, экспортировать, подогнать под форматы - и так по кругу. Поэтому в тест раньше уходило два-три варианта, и приходилось постоянно гадать, что тестировать. Теперь итерация почти бесплатна - за то же время можно собрать и выкатить двадцать разных вариантов. А чем больше вариантов в тесте, тем быстрее находишь те, что реально перформят, и тем дешевле в итоге выходит лид. Уже сегодня в 17:00 по Европе / 18:00 Мск проведем лайв практикум и покажем, как работать с Claude Design и обновленной Figma и генерить рабочие и продающие дизайны. Еще покажем нашу систему анализа баннеров, которая кратно снизила стоимость привлечения клиента. Всем участникам отдадим гайд по поиску скиллов - больше 50 проверенных вручную ссылок и сервисов - Регистрируйтесь по ссылке и до встречи в эфире🔥

Где искать скиллы и MCP для своего Claude Code и как сделать его еще мощнее? 😠 Мы уже делились подборкой скиллов, которые позволяют сделать из клодкода непобедимую машину, но каждый день выходят новые скиллы, новые MCP (коннекторы для внешних инструментов и данных), постоянно выходят новые анонсы, и все новое устаревает с невероятно высокой скоростью. Раньше проблемой было найти скилл для своей задачи — сейчас их сотни тысяч, и проблема уже в том, чтобы разобраться, что из найденного стоит ставить и как использовать. На всякий случай напомним: skill - это инструкция для AI-агента с правилами, примерами и иногда скриптами. Один учит Claude проектировать интерфейсы, другой проводить SEO-аудит, третий превращать вебинар в готовый контент. Поставил skill для редактирования постов - агент знает твой стиль, лимиты и правила. Поставил несколько десятков таких одновременно - агент начинает путаться, тормозить и делать ошибки. Рассказываем, откуда сорсить и как фильтровать скиллы: I. Маркетплейсы 🔍 Skills.sh, SkillsMP, ClaudeMarketplaces и Skillstore работают как поисковик: удобно найти по категориям и профессиям, посмотреть что в тренде, поставить в один клик. Рейтинги на разных площадках считают разные вещи, красивая карточка ничего не гарантирует, поэтому каталог только показывает, что скилл существует, а проверять его качество придётся самому II. GitHub и подборки 📋 Awesome-claude-code и VoltAgent subagents collection дают крутую карту экосистемы скиллов + там нет рекламы и платного промо. Это курируемые списки, которые кто-то собирал руками. Важно (!): звёзды в гитхабе - хороший ориентир, но и их можно накрутить, были примеры и опасных репозиториев с накрученными звёздами, всегда перепроверяйте источник скиллов III. MCP 🔌 MCP - это когда агент получает прямой доступ к сервису: к Notion, к базе данных, к почте или рекламному кабинету. Docker MCP Catalog удобен тем, что сразу показывает, что конкретно делает каждый сервер, какие опасные действия в нём есть и кто его собрал. Официальный реестр всех MCP можно посмотреть здесь. Три фильтра перед установкой Фильтр 1. Полезность Хороший skill решает одну понятную повторяющуюся задачу, и внутри есть порядок действий, примеры результата, критерии качества и способ проверить, что агент сделал правильно. Плохой скилл отличается от хорошего тем, что пытается заменить целый отдел и состоит из фраз "думай как эксперт мирового класса, не делай ошибок, следуй лучшим практикам". Фильтр 2. Безопасность Смотрим: кто автор, когда обновляли, есть ли лицензия, есть ли скрипты и хуки, что может делать агент без твоего разрешения. Если в процессе установки есть команда вроде curl ... | bash - сначала скачиваем и проверяем клодкодом, не запускаем вслепую. Полный доступ к терминалу и ко всем файлам "на всякий случай" - красный флаг. Фильтр 3. Результат Берём три реальные задачи, запускаем без skill, потом с ним, и сравниваем качество, время, и сколько пришлось переделывать руками. Добавляем похожие запросы, где skill не должен включаться и проверяем, что он там действительно не срабатывает. Skill реально улучшил Claude или просто добавил один дополнительный шаг? Если разницы не видно - удаляем, даже если у репозитория 200 тысяч звёзд. Промпт-аудитор (скопируйте себе в Клод код) Проаудируй этот Claude Code skill перед установкой. Проверь: кто автор, лицензия, последнее обновление, скрипты, хуки. Что может читать, куда может отправлять данные, что может делать само. Есть ли примеры использования и тесты. В конце скажи: можно тестировать / нужно проверить вручную / не ставить. Ничего не устанавливай и не запускай. Шерьте пост с командой и делитесь своими проверенными скиллами в комментах, ребзя! 👀 А уже завтра мы проведём эфир, где покажем нашу систему анализа баннеров, которая позволила кратно снизить стоимость лида + расскажем всё про Claude Design: гайд по использованию и клевые фишки для максимально качественных результатов. А в качестве подарка отдадим наш гайд по сорсингу скиллов для Claude Code - больше 50 отобранных вручную ссылок и сервисов! 🔥 Регайтесь скорее 🔥

Давно не делились новостями по нашему европейскому проекту: c момента последнего апдейта выросли в 2 раза (в среднем растем на 15-20% каждый месяц). Вот что повлияло на рост сильнее всего с начала года: 1. Creative system в маркетинге. Раньше у нас было 3/10 виннеров (креативов с топовыми результатами) в Meta, сейчас 6/10. На горизонте 4-х месяцев это дало снижение стоимости лида в 2 раза. Claude позволил довести мою систему тэгирования и анализа креативов до совершенства, сейчас раскатываем ее на ТикТок и Гугл. 2. Работа с Plurio помогла нам быстрее принимать решения, заменить 70% работы маркетолога правилами и подсветила несколько прикольных закономерностей конкретно в нашей нише, на которые мы не обращали до этого внимания 3. Дорастили SMM (контент) до 20% от общей выручки. Теперь на отстроенных процессах и хорошо работающей воронке можно строить заводик 4. Сделали прям много исследований. Заметили, что исследования всегда делаем только на старте, и когда жопа. Исправились и сделали их регулярными. Кастдевим кучу сегментов на разных уровнях воронки, по заветам святого отца AJTBD Вани Замесина 5. Много времени инвестируем в команду — раньше мы были жесткими кортизольными менеджерами, постоянно создающими чувство страха и давления (тут Саня напиздил, мы и сейчас такие, прим. Кумара). Ладно, в этот раз мы правда стараемся быть более поддерживающими, много показываем своим примером пользу ИИшки для решения рутинных задач, даем ошибаться и не наказываем за это. Из-за этого команда навайбкодила уже херову гору всего, от HR CRM’ки до автозвонилки. И это огонь! Ребзя, знаем, что вы это читаете — вы клевые! 6. Включили режим бешеного перфекционизма в отделе продаж — стараемся довести до идеала конверсию в каждом из этапов воронки - Разворачиваем полноценную LMS для непрерывного обучения сейлзов - ИИ-тренер постоянно обучает менеджеров на основании данных об их слабых зонах и примерах эталонных звонков - Регулярно общаемся с клиентами, отвалившимися с каждого из этапов, собираем обратную связь и, если какой-то фидбек является статистически значимым —> немедленно вносим изменения в процессы Отдельно спасибо вам, ниндзя, что читаете наш канал и ходите на наши вебчики и за вашу обратную связь и поддержку ❤️ Дайте реакций, если хотите видеть здесь больше внутрянки, а не только посты о том, как очередной скилл Claude Code поможет сделать вашу жопу еще более квадратной 🔥

🤖 Как решать ваши задачи с помощью целого роя ИИ-агентов и всего одного промпта? Несколько дней назад вышла новая моделька Opus 4.8 с фокусом на субагентах. Это такие отдельные автономные мини-агенты, которых Клод (или другая модель) запускает самостоятельно, собирает с них результаты и относит юзерам (то есть нам). Главное в релизе - Dynamic Workflows: вы описываете сложную задачку, Claude сам строит под неё процесс работы, разбивает его на этапы, запускает нужное количество субагентов и проверяет результат до того, как отдать финальный варик обратно вам Что было возможно еще год назад, и что поменялось сейчас: С помощью Claude Code и раньше можно было, к примеру, выстроить процесс по созданию рекламных креативов: вгрузить табличку с данными об эффективности рекламных кампаний, создать заголовки и тексты объявлений с помощью субагента и поменять тексты в ваших баннерах с помощью Figma-плагина, получив новую пачку объявлений на выходе Раньше мультиагентные команды нужно было собирать вручную: прописывать, кто за что отвечает и какие роли нужны. Теперь Claude строит оркестрацию сам, передавая каждому субагенту только нужную ему информацию и доступ. Раньше работа с субагентами очень напоминала микроменеджмент сотрдуников на уровне джун (максимум мидл), теперь это уже самостоятельная команда, которая сама забирает задачу и возвращает вам готовый результат. Вместо ручной орекстрации клодик сам соберёт мини-команду: ресёрчер, аналитик, копирайтер, редактор и фактчекер в одном лице. Наш топ задач, которые маркетологи/соло-предприниматели могут решать с помощью Opus 4.8 + примеры промптов: 1⃣ Аудит креативов в рекламном кабинете. Claude сам анализирует данные, ищет слабые места и генерирует новые варианты на основании анализа: Create a workflow for creative intelligence. Use files in 01_components and 03_performance. Find creatives that outperformed the account median. Extract patterns by persona, pain, hook, offer, CTA. Generate 20 new concepts. For each: state what past pattern it's based on. If data is missing, say so. 2⃣ Детальнейший разбор конкурентов перед запуском. Вместо того чтобы вручную запускать цепочку "агент 1 - анализирует лендинги, агент 2 - чекает отзывы", достаточно описать цель — Claude сам разбивает задачу на параллельные потоки и возвращается с готовым анализом: Create a dynamic workflow to analyze these 10 competitors. Compare: positioning, offer, ads, customer language, SEO presence. Synthesize: what everyone says, what nobody owns, 5 angles to test. Flag claims that need manual verification. 3⃣ Создание сценариев/постов на основании анализа контента (вашего либо конкурентов): Use this transcript as source material. Create a workflow: extract strongest ideas, score by audience pain, write Telegram post, 5 LinkedIn posts, 10 shorts scripts, email newsletter. Verify every claim against the transcript before publishing. Честно про минусы/подводные камни: Dynamic Workflows жрут токены как не в себя, и на простые задачи иногда разворачивается целая орда агентов)) На этой неделе Антропик уже огреб порядочно хейта, и в какой-то момент даже обнулил лимиты. Важно использовать новый процесс для действительно важных задач с большим рычагом! Всё вышенаписанное подтверждает нашу ключевую мысль последних постов: выигрывает тот, у кого лучше/чище данные, есть понятный и повторяемый бизнес-процесс + высокая скорость итераций + глубокое понимание клиентов через исследования 👍 Шерьте пост с командой и делитесь своими впечатлениями от 4.8 в комментариях 🚶 А уже завтра в 17:00 по Европе / 18:00 по Мск соберёмся на эфире: расскажем, как новые модели и инструменты позволяют автоматизировать создание контента, анализ трендов + погенерим креативы в лайве. Регистрируйтесь по ссылке и до встречи, ребзя!