Роман Сухов | Твой ИИ-инженер

Деньги уже лежат у клиники под ногами. Просто никто не смотрит вниз. Сегодня будут мои любимые цифры. Реальный кейс с одной стратсессии. Медицинский центр, выручка около 10 миллионов в месяц. Запрос стандартный: поднять выручку, ужать затраты. Я по привычке начинаю с отчётов, и почти сразу спотыкаюсь о показатели колл-центра. Причём они сами их пометили красным, то есть видели проблему, но масштаб явно недооценивали. Принимают 45% звонков при норме 95%. Из созданных записей до врача доходит 34% при норме 85%. Теперь считаем вместе. В месяц создаётся 12 550 записей. До врача доходит 4 250. Не дошло 8 300 пациентов. Умножаем 8 300 на средний чек в 2 400 рублей. Получаем почти 20 миллионов выручки, которая просто не доехала до кассы. Сверху ещё около 2 миллионов утекает на пропущенных звонках, которые так и не стали записью. Итого порядка 22 миллионов упущенного в месяц. При живой выручке клиники в 10. Вдумайся: они теряют вдвое больше, чем зарабатывают. И так каждый месяц, по кругу. Даже если вернуть не всё, а хотя бы треть, это плюс 7 миллионов в месяц к текущим десяти. Без единого нового лида, без рекламы, без ничего. Просто перестать терять то, что уже есть. Классическая история про дырявое ведро. Сверху льют лиды, маркетинг, рекламу, а снизу всё спокойно вытекает. И главное, что фонд оплаты колл-центра на фоне этой утечки просто копейки. Деньги не в зарплатах операторов. Деньги в звонках, которые не подняли, и в пациентах, которые записались, но не пришли. Решение тут одно: голосовой ИИ-ассистент. Он закрывает обе дыры за одно внедрение. Принимает 100% входящих. Говорит параллельно хоть с тремя десятками пациентов сразу. Не уходит на обед, не болеет, не устаёт, работает круглосуточно. Информационку забирает на себя целиком: сам отвечает, когда у человека приём, готов ли анализ, сколько стоит услуга. Живых операторов оставляет только там, где без человека правда никак. Дальше вторая функция, исходящие. За день до визита ассистент сам обзванивает каждого записавшегося, подтверждает, при необходимости переносит или перезаписывает. Кто не взял трубку днём, тому он перезванивает вечером. Ни один контакт не проваливается в пустоту. Вот это и есть та самая разумная инвестиция в ИИ, которая не просто отбивается, а начинает приносить дивиденды с первого месяца. И вот ровно за этим на стратсессии нужен человек по ИИ. Не чтобы воткнуть что-то модное ради галочки. А чтобы найти деньги, которые у компании давно лежат под ногами, и наконец поднять их. Обо мне | Обучение | Отзывы

Заметил тренд: с начала года резко попёр спрос на AI-аудит Причина простая. Компании уже обожглись об эти бесконечные ИИ-боты ни о чём, наелись хайпа и поняли одну вещь. Потенциал в AI есть, это уже никто не отрицает. Только непонятно, куда конкретно его прикрутить у себя, чтобы это принесло деньги, а не очередную игрушку для галочки. И приходят они ровно с этим запросом: придите, разберитесь, скажите, что нам вообще со всем этим делать. Я сейчас закрываю сразу несколько таких проектов. И вот что понял: аудит по большому счёту не отдельная услуга. Это вход в большой проект, просто с другой стороны. Смотри, как это устроено. Ты глубоко лезешь в компанию, разбираешь процессы, рисуешь BPMN, прогоняешь AS-IS и TO-BE, садишься на интервью с каждым отделом. И на выходе приносишь клиенту не отчёт на сорок слайдов. Ты приносишь понимание: вот здесь AI даст эффект, а сюда даже пальцем лезть не стоит, вот так изменится процесс, вот столько это стоит и вот когда отобьётся. Тут есть нюанс. Консалтинг на нашем рынке заходит со скрипом, и то в основном у крупных. Платить за презентации, консультации и отчёты у нас не приучены, это не Запад, где за чужие мозги и время отдают деньги без вопросов. Но дальше начинается магия. После такого аудита продавать становится легко, а точнее продавать уже почти нечего. Ты столько времени провёл бок о бок с клиентом, перелопатил его данные, всё посчитал, что проект приезжает к нему сам, на блюдечке. Доказанный, обсчитанный, с понятной окупаемостью. И вот это переворачивает всю классическую логику B2B-продажи с её жирными презентациями, демками и красивыми видосами. Ты не уговариваешь человека купить AI. Ты сначала на цифрах показываешь ему, что вот эта конкретная боль стоит ему вот столько денег в месяц, и показываешь это так, что не поспоришь. А уже потом достаёшь решение. Продавать готовое лекарство тому, кому ты только что доказал, что он болен, не нужно. Он сам просит. Обо мне | Обучение | Отзывы

В бизнесе сильно переоценивают стратегию Не потому что она не нужна. А потому что под красивым словом «стратегия» часто прячется обычный страх принять решение. Собрали встречу. Потом ещё одну. Потом родили документ. Потом решили подумать шире и посмотреть на картину целиком. А пока думали, рынок уехал, клиент остыл, команда выгорела, и решения как не было, так и нет. Зато стратегия есть, целая папка. Я всё больше убеждаюсь, что выигрывает не тот, кто принимает идеальные решения. Выигрывает тот, кто быстрее остальных понимает, что решение было кривым, и успевает его переиграть. Потому что идеальной вводной не существует почти никогда. Ты не знаешь заранее, зайдёт ли продукт, купит ли клиент, сработает ли найм, окажется ли партнёр адекватным. А люди всё равно ждут момента, когда станет понятно на сто процентов. Не станет. Этот момент не наступает. В какой-то точке бизнес перестаёт быть поиском единственно верного ответа и становится умением жить в неопределённости и при этом не впадать в ступор. Чаще всего правда звучит так: мог не знать, это честно. Но мог проверить быстрее, а не стал. И вот это уже на тебе. Так что делается легко и в кайф, делай. Не делается, ломаешь себя через колено, всё вязнет, значит, скорее всего, не туда. Обо мне | Обучение | Отзывы

Почему «какой ИИ лучше» это неправильный вопрос Меня постоянно спрашивают: почему Claude, а не ChatGPT или Codex? Я и сам себе этот вопрос задаю регулярно. И в какой-то момент понял, что он просто неправильно поставлен. Недавно вычитал кейс одной компании. Было 24 разработчика, осталось пятеро. Каждый ведёт по четыре проекта, восемьдесят процентов работы тащит Claude Code, а оставшиеся стали получать на четверть больше. Звучит как байка. Но фаундер там сказал важную вещь: специалистов, которые реально умеют работать с ИИ, на рынке единицы. Большинство просто пишет промпты и думает, что это и есть навык. Вот в этом вся суть. Вопрос не в том, какой инструмент. Вопрос в том, кто за ним стоит. Я строю на Claude вообще всё: ботов для Авито, Телеграма и Макса, сайты, мобильные приложения. Но не потому что Claude это магия. И не потому что у меня за плечами диплом по программированию и 10 лет в энтерпрайзе. В IT меня привели нейросети, я зашёл сюда не с парадного входа. Зато за десятки боевых клиентских проектов я набил руку на главном: знаю, что у модели спросить, как проверить её ответ и когда ей верить нельзя. А не верю я ей почти никогда. Простой пример. Любой ИИ соберёт тебе красивый сайт или бота за час. Только без нагрузочного тестирования этот бот ляжет на первой же сотне пользователей. Без понимания архитектуры ты не увидишь узкое место, пока оно не рванёт прямо в проде. А дизайн? На курсах продают пёстрые макеты, но хороший дизайн это не про красиво. Это про то, чтобы клиент дошёл до кнопки «купить». Ни один промпт этому не научит. Codex, Claude, Gemini это инструменты. Как молоток. Молотком можно построить дом, а можно засветить себе по пальцу. Разница не в молотке, а в руках. Claude я выбрал по конкретным причинам: Вокруг разработки выстроена целая экосистема: Code, Design, MCP, скиллы, хуки. Всё в одном месте, не надо собирать франкенштейна из десяти сервисов. Его можно настроить под себя десятками способов, и он хорошо держится инструкций. Для ботов, где каждый ответ это или деньги, или потерянный клиент, это критично. Агентный режим позволяет вести три-четыре проекта параллельно. Правда, к концу дня мозги превращаются в кашу, но это уже моя проблема, а не Клода. При этом я не фанат. Вот где Claude проседает: 🔆Лимиты. По-настоящему свободно я дышу только на тарифе за двести баксов, и при этом понимаю, что эта свобода будет потихоньку сужаться. 🔆От релиза к релизу модель иногда тупеет, теряет контекст и ленится. Приходится перестраивать процессы и подпирать её слабые места. 🔆Перестраховывается и отказывается делать то, что нужно. Я хочу модель без лишней цензуры не потому что я злодей. Просто собрать обычный парсер каждый раз превращается в переговоры с Клодом о рисках и морали. 🔆Слаб в дизайне и контенте. С выходом Claude Design стало полегче, но я до сих пор держу кучу надстроек, чтобы на выходе не получить AI-слоп вместо интерфейса. 🔆Риск блокировки в РФ. Даже обложившись VPN со всех сторон, ты каждый раз не знаешь, поедешь сегодня дальше или встанешь на обочине. Идеальных инструментов не бывает, и это нормально. Но факты тоже есть. Anthropic держит около половины рынка enterprise-кодинга, по разным оценкам от 42 до о54 процентов. Среди тех, кто плотно работает с ИИ-агентами, около семидесяти процентов выбирают Claude основным инструментом для кода. Компании перестают нанимать на целые позиции, потому что один человек с Claude закрывает работу за двоих, а то и троих. И на этом фоне процентов девяносто пять людей используют Claude как поисковик повышенной мощности. Задал вопрос, получил ответ, скопировал. Без системных промптов, без скиллов, без хуков, без архитектуры. Без понимания, когда ему можно доверять, а когда надо перепроверять каждую строчку. Так что инструмент может быть любой. Разница в системе: как ты его настраиваешь, как проверяешь результат, как чувствуешь боль клиента и слабые места продукта. Обо мне | Обучение | Отзывы

📱Контора, которая собирает мне робота-пылесос, теперь хочет писать за меня бэкенд. И на полном серьёзе заявляет, что делает это лучше Claude Code. Xiaomi выкатила MiMo Code, свой терминальный агент для кода. Бесплатно, модель с окном в миллион токенов, и бенчмарки, где он обходит Claude Code по всем тестам сразу. Звучит как мечта: зачем платить сотку в месяц за подписку, если китайцы дают почти то же самое даром. Вот только эти цифры как меню, которое написал сам повар. Бенчмарки публикует сама Xiaomi и аккуратно меряется лишь с Claude Code, обходя стороной Codex и GPT-5.5. Красивая витрина это одно, а поведение на живой задаче совсем другое. Поэтому всё решает не витрина, а реальная работа. И там у одного из агентов случился момент, который не покажет ни один бенчмарк: ради обычной статичной странички он полез качать целый браузер на 165 мегабайт и подвесил мне всю систему. Спойлер: ответ на вопрос из заголовка у меня есть, и он куда менее однозначный, чем кричат в каждом втором телеграм-канале. Кто сломался, кто вытащил и стоит ли вообще пересаживаться, разобрал в новом ролике. 😊Ищем на YouTube по названию: MIMO CODE: китайцы сделали убийцу CLAUDE? И да, заодно собрал для вас гайд по всем слэш-командам MiMo Code: что делает каждая и в какой момент её жать. 👉Ссылка здесь ☝️Документация и программы установки постом выше Бесплатный агент от Xiaomi это как тест-драйв новой машины: пока дают кататься даром, грех не воспользоваться. Только помните, что халява редко живёт долго.

Xiaomi заявила, что обошла Claude Code. Называется MiMo Code. Это не очередной чат для кода, а полноценный агент в терминале: сам читает проект, пишет код, гоняет команды, работает с git. По формату близок к Claude Code и Codex CLI, только под капотом своя модель и открытый исходник под MIT. Но цепляет не это. Главная ставка тут на длинные задачи. Знаешь, как ведёт себя обычный агент на большой задаче? Как стажёр с дырявой памятью: к обеду уже забыл, что делал утром, и уверенно ломает то, что сам же собрал. MiMo пытается это лечить памятью между сессиями, чекпоинтами и отдельной моделью-судьёй, которая проверяет, реально ли задача решена, а не агент просто устал и отрапортовал, что готово. Звучит вкусно. Но я по опыту знаю цену красивым обещаниям: бенчмарки тут от самой Xiaomi и только против Claude Code. Так что верю не словам, а своим рукам. MiMo Code уже стоит у меня, и я его гоняю. 😊Так ли он хорош, как обещают, и стоит ли вообще слезать с Claude Code, разбираю в новом ролике. Он уже на подходе. ✅Ссылки, чтобы пощупать самому: 🔆GitHub: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Code 🔆Блог Xiaomi про длинные задачи: https://mimo.xiaomi.com/blog/mimo-code-long-horizon 🔆Документация: https://mimo.xiaomi.com/coder/docs Поставьте 🔥 если ждёте разбор. Наберём огонька, выложу ролик быстрее.

ЗАПУСТИЛ AI-ТЕХПОДДЕРЖКУ ДЛЯ VPN-СЕРВИСА НА 600 ОБРАЩЕНИЙ В СУТКИ - РАССКАЖУ КАК БОТ САМ ЗАКРЫВАЕТ ВОПРОСЫ КЛИЕНТОВ И КОГДА ПОДКЛЮЧАЕТ ОПЕРАТОРА Заказчик хотел сократить нагрузку на живых операторов: чтобы бот сам отвечал на стандартные вопросы клиентов, а человека дёргал только если случай реально сложный. Получилось так, что подавляющее большинство обращений теперь закрывается без оператора, а сложные случаи система сама эскалирует в нужный момент. Расскажу из чего эта система собрана. Бот, который реально понимает что у клиента случилось Бот подключён к учётной системе заказчика и читает всю переписку с клиентом в реальном времени. Дальше включается распознавание: если клиент прислал скриншот приложения, бот видит статус подписки, дату окончания, заблокирован ключ или нет. Если прислал чек об оплате, бот считывает получателя, сумму, дату, статус платежа. На основе этого сам определяет ситуацию: подписка истекла, оплата не зачислилась, не работает приложение, нужна установка, нужна замена ключа. И отдаёт клиенту нужный ответ по сценарию. Распознавание картинок я доверил нейросети от OpenAI, она пока лучшая на таких задачах. А вот решение что делать со считанной информацией принимает не нейросеть, а собственная логика проекта. Это принципиальный момент. Защёлки в коде, чтобы нейросеть не могла навредить Нейросеть периодически ошибается на пограничных случаях. Чтобы клиент никогда не получал неверный ответ в критичных местах, я поставил жёсткие защёлки прямо в коде. Пример. Клиент прислал скриншот, на котором его подписка работает до июля 2027 года. А в учётной системе у заказчика по техническим причинам стоит статус «истекла». Нейросеть в такой ситуации может ошибочно предложить клиенту повторно оплатить подписку. В коде я обрабатываю это так: дата на скриншоте сверяется с сегодняшним днём, и если она в будущем, ответ принудительно уходит к оператору, минуя нейросеть. Бот физически не способен ответить клиенту фразой о завершении подписки в такой ситуации. Эту защёлку нельзя обойти, она работает всегда. Таких защёлок в системе уже больше десятка, на каждом критичном узле. Отдельный Telegram-бот для алертов операторам Когда система видит нестандартный случай (противоречия в данных, агрессивный клиент, нерешённая ситуация после нескольких попыток), параллельно с основным ответом срабатывает второй бот, который шлёт алерт в рабочий чат команды менеджеров в Telegram. В алерте: ссылка на задачу, причина эскалации, последнее сообщение клиента. Менеджер за минуту понимает что произошло и подключается лично. Это не интуиция нейросети, эскалация работает по чёткому списку ситуаций. Поэтому операторов дёргают только когда действительно нужно, а не на каждый чих. Тесты, которые катаются перед каждым обновлением У проекта свой набор тестов: и сценарии переписки, и реальные картинки из прошлых обращений клиентов. Перед любой правкой бот прогоняется по всему набору. Когда клиент находит новую необычную ситуацию, она сразу превращается в новый тест и добавляется в набор. Система становится устойчивее с каждой неделей, а не превращается в хаос правок поверх правок. Большая часть кейсов с AI-ботами проваливается не на самой нейросети, а на том что её никто не окружил нормальной инфраструктурой. Я делаю так, чтобы система держалась, даже если нейросеть в конкретный момент ошиблась. Ставьте лайк если интересно как ещё устроены живые AI-системы под нагрузкой, буду делиться такими историями дальше. Нужна автоматизация под ваш бизнес - пишите лично.

Скилл это код. Скилл для агента это не картинка и не текстовый шаблон. Это инструкция, которая получает доступ к твоим данным, токенам и репозиториям. Запускать такое от непроверенного автора это примерно как ставить на рабочую машину exe-шник, который тебе скинул незнакомец в личку. ✅У меня всего три источника, которым я доверяю. Всё остальное на свой страх и риск. 🔆Первый уровень: вендоры моделей и крупная инфра. Anthropic, OpenAI, Cloudflare, Hugging Face. Если скилл лежит в их официальной документации или репозитории, значит, его уже прогнали через ревью. Доверие максимальное. Минус один: таких скиллов мало, и это в основном базовые шаблоны. 🔆Второй уровень: верифицированные хабы. Это коллекции, где каждый скилл подписан, есть аудит-логи и видно, кто и когда его правил. Из того, что щупал сам, нормально устроен HermesHub: там скиллы перед установкой сканируют на эксфильтрацию данных и инъекции, и тебе прямо показывают вердикт безопасности. Качество внутри плавает, но сам факт проверки уже на голову выше случайного гитхаба. 🔆Третий уровень: свои скиллы с нуля. Самый медленный путь и единственный со стопроцентным доверием. Берёшь Skill Creator от Anthropic, описываешь задачу, получаешь md-файл, читаешь руками каждую строку и кладёшь в свой репозиторий. Минимум магии, максимум контроля. Да, дольше. Зато ты точно знаешь, что внутри. А вот чего делать не стоит. Не качать скиллы с гитхаба, где автор никак не верифицирован. Не вестись на подборки топ-100 скиллов с медиум-блогов, их собирают ради трафика, а не ради твоей безопасности. И не запускать скилл, который кинул коллега, не прочитав исходник. Цена ошибки тут не абстрактная: уведённый токен, слитая база клиентов, подменённые реферальные ссылки в твоих же постах. Запомни одну вещь. Скилл это код. И относиться к нему надо как к коду, а не как к милой готовой инструкции с интернета. Обо мне | Обучение | Отзывы

Если действие повторяется чаще раза в день, оформи его в скилл Правило простое, но дошёл я до него не сразу. Полгода я таскал в голове кучу мелких процедур. Как ресёрчить тему перед постом. Как чистить транскрипт. Как собирать контент-план на неделю. И каждый раз заново объяснял всё это агенту, причём каждый раз чуть-чуть иначе, по настроению. В какой-то момент сел и честно посчитал. Объяснение одной и той же логики съедало 8-12 минут в день. За месяц по одной задаче набегало около пяти часов чистого времени. По всем задачам выходило часов пятнадцать-двадцать. Я ежемесячно дарил роботу два рабочих дня просто за то, чтобы пересказывать ему то, что он уже сто раз слышал. В тот же вечер я оформил пять самых частых процедур в скиллы. Каждый получился md-файлом строк на 50-100. Теперь утром запускаю агента, и он сам подтягивает нужный скилл, как только задача попадает в его зону. Объяснять заново не нужно вообще. Кайф. По сути это тот же навык, что и умение правильно спросить. Если ты раз пять подряд формулируешь запрос по одной и той же логике, это уже не запрос. Это скилл, который ты почему-то держишь в голове вместо файла. Запиши логику один раз и забудь. И вот что важно понять. Раздражение в духе того, что приходится по сто раз объяснять одно и то же, это не проблема модели. Это сигнал, что ровно в этом месте у тебя должен лежать скилл, а его нет. Так что прежде чем катить бочку на агента, проверь, не ленишься ли ты сам записать то, что давно пора. Обо мне | Обучение | Отзывы

Репозиторий, который должен лежать в закладках у каждого, кто работает с Claude Code Есть на гитхабе один репозиторий, который я гоняю Называется Claude Code Best Practice. Штука в своё время вышла на первое место в GitHub Trending и собрала под 56 тысяч звёзд. Для документации по одному инструменту это просто космос. Внутри больше 80 советов по работе с Claude Code, собранных в систему. И что особенно ценно, туда вошли воркфлоу реальных людей из индустрии, включая Бориса Черни, того самого инженера, который и построил Claude Code в Anthropic. То есть это выжимка из практики тех, кто варится в этом каждый день. ✅За что я лично его ценю: 🔆Как не палить токены впустую. Главная мысль простая: пиши детальное ТЗ до начала работы. Чем точнее поставил задачу, тем меньше итераций и тем меньше денег утекает в трубу. 🔆Держи пулреквесты маленькими. 🔆И используй Claude как ревьюера, а не как генератор всего подряд, так и дешевле, и результат чище. ➡️Agentic engineering вместо вайбкодинга Это про структурный подход: команды, субагенты, понятные рабочие процессы. Вместо бесконечного тыка наугад и молитвы, чтобы на этот раз получилось. Что ещё внутри. Туториалы, шаблоны команд для папки .claude, гайды по гиту и пулреквестам, и даже разделы для тех, кто вообще не инженер. Ссылка: github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice Полистай на досуге, особенно если уже работаешь с Claude Code и хочешь выжимать из него больше. Обо мне | Обучение | Отзывы