Т-Бизнес секреты

Можно не выбирать между дорогой разработкой и неудобным коробочным сервисом. Ваши сотрудники сами навайбкодят нужные бизнесу системы Ваш сотрудник — лучший в мире эксперт по вашим процессам и тому, что нужно бизнесу. Но раньше автоматизация была дорогой и по факту была не доступна для 90% нужд команды. Я Ваня Замесин, основатель Школы Вани Замесина. До школы создал сервис подбора психотерапевтов «Мета» и продал его Профи.ру, руководил Яндекс Картинками с 30 млн пользователей в месяц. Три года назад платформа для обучения обошлась мне в 10 млн рублей. Подрядчики делали ее полгода. В итоге мы получили систему, которую почти невозможно было поддерживать и развивать. Новую платформу собрал за два месяца менеджер проектов, который до этого никогда не писал код. Всего за последние четыре месяца наша команда запустила восемь внутренних систем, которые кардинально ускорили процессы и позволяют проверять на порядок больше гипотез. Расскажу про четыре: 1️⃣ Платформа обучения [LMS]

Менеджер проектов поговорила с командой, разобрала отзывы студентов, описала задачи, которые должна решать система. Затем собрала прототип на тестовых данных и после тестирования сама навайбкодила эту платформу с Claude Code. В июле мы перевели на новую платформу все курсы школы. Мы можем быстро тестировать гипотезы и улучшать пользовательский опыт, у нас есть подробная аналитика, поток курса создается за 10 минут вместо четырех часов, изменения в уроках можно одной кнопкой развернуть на все группы.

2️⃣ CRM

Наш финансовый директор собрала CRM за три недели. В CRM хранятся контакты, оплаты, заказы и история взаимодействия с участниками. Там же есть аналитика, сколько прибыли приносят разные каналы. После полного переезда мы перестанем платить за Airtable около 6 000 $ в год и сможем делать кастомные процессы, которые были недоступны ранее.

3️⃣ Платформа для найма

Операционный директор собрала платформу для найма, чтобы заменить Notion, Typeform, Zapier и Airtable. Вакансии создаются из готовых блоков. ИИ оценивает кандидатов по описанию вакансии и критерии для конкретной роли и подсказывает, что уточнить на собеседовании. Мы сэкономили уже 2 000 $ на Typeform и Zapier, ускорили наем и сделали его точнее.

4️⃣ Сайт Школы и дашборд маркетинга

Их собрал руководитель маркетинга. Новый сайт Школы мы с нуля сделали за неделю, он позволяет быстро тестировать гипотезы, раскатывать обновления на все страницы, анализировать и исправлять SEO-настройки, собирать свою аналитику, гибко и быстро вайбкодить новые страницы, добавлять персонализацию и интерактивность. Дашборд собирает в одном месте данные из CRM, Яндекс Метрики, сервиса рассылок и прочих. Вайбкодинг и работа с агентами стали базовыми навыками для любой роли. Я не нанимаю людей, которые принципиально не готовы их освоить. Если человек приходит без этого навыка, его первая задача после выхода на работу — пройти наш вайбкодинг-интенсив Boost.

❓ Что тогда делают разработчики

У нас в команде есть разработчики, они создали общую инфраструктуру, внутри которой сотрудники собирают свои продукты. Они отвечают за архитектуру, авторизацию, безопасность и правила взаимодействия между системами. Человек, который знает бизнес-процесс, собирает нужный ему инструмент. Разработчик создает среду, в которой это можно делать надежно. Релизы автоматически проверяются на уязвимости. Ключевые модули авторизации пишут разработчики. Секреты хранятся централизованно, а сервисы изолированы друг от друга. Если один сервис упадет, остальные продолжат работать.

Захотели тоже что-то навайбкодить? Проверьте свой уровень в квизе «Вайбкодер ли ты?» С вами был Ваня Замесин, основатель Школы Вани Замесина и сервиса подбора психотерапевтов «Мета». Ставьте ❤️, если было полезно! #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Скиллы Next Move Theory позволяют моделировать рынок, сегменты и задачи людей, а также увидеть слепые зоны вашей стратегии, чтобы расти быстрее Любому бизнесу доступны десятки альтернативных стратегий, но берут первую попавшуюся. И эта первая попавшаяся стратегия обычно ведет в тупик. Вы можете смоделировать рынок, сегменты и задачи людей с нейронками и увидеть стратегии, которые вам изначально не были доступны. Я Ваня Замесин, восемь лет развиваю методологию принятия стратегических решений Next Move Theory. Часть методологии я упаковал в набор скиллов. Скиллы помогают сравнить разные группы клиентов и выбрать, для кого развивать продукт и кому продавать его в первую очередь. ▶️ Запустите исследование рынка с нейронками Скиллы ставятся одной командой — инструкция есть в боте: [ссылка]. После установки вызовите /nmt-market-research. Скилл спросит все, что вы знаете про продукт, клиентов, конкурентов. Можно приложить сайт, прошлые исследования, данные о продажах и заметки команды: чем больше контекста, тем полезнее результат. Скилл оценит, каким клиентам вы можете дать больше пользы, на каких — больше заработать, до кого проще дотянуться и достаточно ли их для роста. Затем предложит, на ком сфокусировать продажи и развитие продукта и как проверить этот выбор. ❗️Важно: чем больше информации в интернете про то, как ваши клиенты решают свои задачи, тем точнее моделирование. Для нишевых B2B это рискованный инструмент, подверженный галлюцинациям. Решения с дорогими ошибками, пожалуйста, валидируйте полноценными клиентскими исследованиями. ▶️ Узнайте, почему разные клиенты покупают ваш продукт Сложите расшифровки интервью, звонков отдела продаж и обращений в поддержку в одну папку и запустите /nmt-analyze-interviews. Скилл найдет повторяющиеся причины покупки, покажет, что важно разным клиентам и кого не стоит объединять в одну группу. Перед загрузкой удалите персональные и конфиденциальные данные. И главное: выводы ИИ — это гипотезы, а не готовое исследование или решение за собственника. Не принимайте на их основе решения с дорогими последствиями. Проверяйте их в разговорах с клиентами, продажах и реальном использовании продукта. С вами был Ваня Замесин, основатель Школы Вани Замесина и сервиса подбора психотерапевтов «Мета». Ставьте ❤️, если было полезно! #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как собрать масштабируемую ERP-систему под бизнес с помощью ИИ — по шагам В первой части разобрали подготовку: найти дорогой процесс, попробовать без кода, определить ядро. Теперь — про саму разработку. 3️⃣ Описываете словами — остальное делает ИИ Инструменты для этой задачи — Claude Code и Codex. Но не выбирайте стек сами. Опишите задачу и спросите у ИИ, что взять и почему. Не поняли ответ — спрашивайте дальше, вплоть до «объясни как ребенку». Порядок, который у нас работает:

· сначала ИИ рисует макет интерфейса на выдуманных данных — вы смотрите и утверждаете; · потом описываете логику схемой: откуда данные, как считаются, куда уходят; · и только потом одна ключевая функция за один сеанс, в чистой сессии.

Ключевое — не просить у ИИ «систему целиком» одной фразой. Лучше так: сначала напишите полное ТЗ, потом декомпозируйте его на подзадачи. Принцип — одна сессия с ИИ на одну подзадачу. Сессия — это один непрерывный диалог с ИИ, от первого сообщения до конца переписки. Открыли новый чат — модель не помнит предыдущий и начинает с чистого листа. 4️⃣ Наладьте процесс с первого дня Вот это и отличает систему, которая живет, от той, что развалится через месяц. Фиксируйте все с самого начала: задачник, куда падает каждая идея и ошибка; базу знаний с правилами системы текстом; историю изменений. Из инструментов: для истории изменений и командной работы — Git; документацию ведите в связанных md-файлах; задачи — в md-файлах или интеграцией с любым таск-трекером. ИИ работает с этим лучше, чем с памятью человека: перед задачей читает базу знаний, после — записывает, что сделал. Плюс тесты на каждое изменение, чтобы новый блок не сломал старые цифры. У нас, например, полный прогон тестов идет на каждую правку, и применить изменение можно, только если все проверки прошли успешно — то есть ничего не сломалось. Систему при этом пишем вдвоем — я и Вадим (наш технический специалист), программиста в штате нет. Главный навык тут не «знать язык программирования», а уметь спросить у ИИ, когда знаний не хватает. Чего не делать (мы на этом набили шишки) 1️⃣ Не стройте систему целиком. Возьмите один участок работы, который болит сильнее всех — выплаты, учет часов, сверку, — и доведите его до рабочего состояния. Только потом беритесь за следующий. 2️⃣ Не начинайте с кода. Сначала пропишите ТЗ. Разбивайте задание на подзадачи и берите по одной за сессию — так ИИ не путается, а вы контролируете каждый шаг. 3️⃣ Не начинайте разработку с логики. Сначала утвердите, как выглядит экран, и только потом переходите к логике — иначе рискуете переделывать все с нуля. 4️⃣ Не пускайте в работу то, чего не понимаете. За результат отвечает не ИИ, а вы — значит, и разобраться в нем должны вы. 5️⃣ Не вносите изменения без запасного варианта. Версии, копия для проверки, прогон тестов перед выкаткой на живое — чтобы одна кривая правка не уронила все. 6️⃣ Не меняйте источник данных вручную. Ядро работает только на чтение: руками в него не лезут, все остальные модули читают оттуда. За полгода из одной гугл-таблицы у нас выросло 11 рабочих модулей — все собирали сами по кусочкам. Стоит все это около 200 $ в месяц за подписки плюс 10 $ за сервер.

Главное — не хвататься за все сразу. Начните с одного процесса, который беспокоит сильнее всех, доведите до конца и наращивайте функции далее. Тогда и система соберется, и вы не утонете на старте.

Ну вот и все! С вами был Кирилл Гурбанов, основатель sfer.ai. А больше про ИИ, бизнес и жизнь фаундера — в моих каналах @kgrbnv и @ailetter. 🔥 — если было полезно #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как собрать масштабируемую ERP-систему под бизнес с помощью ИИ — по шагам Это снова Кирилл Гурбанов @kgrbnv. Недавно я рассказал, как мы навайбкодили себе ERP-систему. Теперь делюсь как. Главное правило, с которого начну: не стройте систему целиком. Найдите одну рутину, которая съедает больше всего времени/денег, закройте только ее и далее наращивайте функционал вокруг. Пытаться собрать всю ERP разом — верный способ закончить примерно никогда. 1️⃣ Найдите самый дорогой процесс — и посчитайте его в деньгах Ищите процессы, которые отнимают много времени у самых дорогих людей в команде, но при этом не требуют глубоких профессиональных навыков. Например, самой большой головной болью для меня как фаундера был ежемесячный расчет вознаграждений контракторам — у каждого свои условия, все зависит от проекта. Раньше я тратил на это до восьми часов в месяц. Восемь часов! Ужас. Именно с этой функции и начался Brain. 2️⃣ Определите ядро Ядро — это данные, на которые опирается все остальное. У них два признака. Первый: от них зависит не один расчет, а сразу несколько. Второй: они первичны, то есть не вычисляются из других данных, а появляются сами — приходят из внешней системы или вводятся человеком, который за них отвечает. Именно поэтому ядро строят первым, а все остальные расчеты наращивают уже поверх него. У нас ядро — это операции из банка и изначальные условия по каждому проекту и задействованным в нем контракторам. Операции подтягиваются автоматически: новые строки с суммами, датами и контрагентами доливаются в таблицу сами, руками в них никто ничего не делает. Рядом — колонки, которых в банке нет: проект, бизнес-линия, категория, — и вот их заполняем уже мы. А дальше из этой таблицы данные тянут все остальные модули: дашборды, ведомость, прогноз выплат, экономика проектов.

Кстати, мы сами клиенты Т-Банка, и благодаря их удобному API интеграция заняла у нас буквально считаные часы.

Разобрались, с чего начать и как заложить основу. Во второй части — как, собственно, писать систему с ИИ, чего категорически не делать и во что это в итоге вылилось у нас. 🔥 — если ждете продолжение #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как мы перестали сводить экономику в таблицах и навайбкодили собственную ERP-систему. И почему это плохая идея Почему своя система, а не готовая? Главная проблема готовых решений — слишком сложные и «универсальные» интерфейсы. Как правило, большие и запутанные платформы приходится долго адаптировать под себя и задачи своего бизнеса. Но если альтернатива — три месяца мучиться и платить интеграторам за настройку, то почему бы не сделать самому себе с нуля? И тут начинается самое интересное. Всем вокруг кажется, что вот, мол, навайбкодил себе систему и живешь счастливо. Нет. Вайбкодить большие сложные системы для своей компании (если начинать не глядя) — чаще ПЛОХАЯ идея, чем хорошая. ▶️ Как только ваша платформа становится сложнее, чем три функции, как только в ней появляются первые сторонние интеграции, как только туда попадают первые чувствительные данные — это совсем другая история. Навайбкодить несложно, а вот поддерживать, чинить, дорабатывать гораздо сложнее. В итоге доработка системы до сегодняшнего уровня заняла (уже) семь месяцев. Она съедает очень много моего личного времени, потому что до сих пор многие вещи я добавляю сам как фаундер и основной пользователь. И это иногда бывает очень больно. Пожалуй, если бы я тратил это время на продажи и развитие бизнеса, эффект был бы куда больше. ▶️ Поэтому перед тем как бросаться что-то вайбкодить, подумайте, а точно ли это то, чем вы как предприниматель должны заниматься? А кто будет развивать систему? Кто поддерживать? Есть ли на это ресурсы? Однако глобальный мировой тренд все равно идет к тому, что менее сложные платформы и системы командам будет удобнее сделать с нуля под себя, а не покупать готовое. ▶️ Как и всегда, сейчас особенно важно осознанно принимать такие решения, цена которым, измеренная в долгосрочных затратах времени, высока. Но если вы все взвесили и поняли, что своя система вам правда нужна, — в следующем посте разберу по шагам, как собрать такую систему у себя. 🔥 — круто, тоже хочу так теперь сделать 🤔 — а я бы все же купил готовое 👀 — жду следующую часть #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как мы перестали сводить экономику в таблицах и навайбкодили собственную ERP-систему. И плохая ли это идея Всем привет! На связи Кирилл Гурбанов @kgrbnv, ИИ-энтузиаст и основатель sfer.ai. Мы помогаем компаниям внедрять ИИ: обучаем команды и собираем автоматизации. До этого много лет строил цифровые продукты в корпорациях — был CDO МТС Банка, CPO СберБизнеса, сооснователем Самолет Банка. Веду два телеграм-канала — основной и отдельный про ИИ. В чем ирония: мы учим бизнесы автоматизировать процессы через ИИ, а свои процессы долго вели руками в гугл-таблицах. Классический сапожник без сапог :) Сегодня — кейс из нашей кухни: как мы перестали сводить экономику в таблицах и собрали свою ERP-систему с помощью ИИ за пару недель (на самом деле за семь месяцев) и почему это было, возможно, не лучшим моим решением. ▶️ Сначала про боль. Мы работаем проектно: пришел клиент, собралась команда, люди потратили часы, проект принес деньги. И чтобы понять, заработали мы или ушли в минус, надо свести кучу цифр: сколько клиент заплатил, сколько часов вложили сотрудники, сколько стоит час каждого, какие расходы сверху, сколько отложить на бонусы и т. д. А теперь умножьте это на то, что у всех в команде разные условия: кто-то на окладе, кто-то работает за часы, кто-то за процент. Плюс одного человека можно привлечь на разные задачи на разных условиях. ▶️ Дальше начались эксперименты. Сначала автоматизировали выписку из банка через n8n — данные стали приходить сами. Потом научили систему различать однотипные операции по правилам. Но конструктор уперся в потолок: рассчитать зарплату по сложным правилам, которые меняются, он уже не мог. Да и хотелось кастома под экономику проектов — считать маржинальность по-своему, а не подгонять бизнес под чужую логику.

Тогда появился Brain — система, которую я сам стал разрабатывать по вечерам и выходным: задачу описываю словами, код пишет ИИ, я проверяю результат. Первая версия собралась за один день, а дальше мы стали наращивать ее постепенно. Первым делом финансовую аналитику. Потом — фичи под ежедневную рутину команды: автосоздание обложек для Ютуба и Телеграма, генерацию UTM и коротких ссылок, свой конструктор опросов вместо Typeform. Так система постепенно превращалась в общее рабочее место.

▶️ Главное, что изменилось: три процесса, которые раньше жили порознь и сводились вручную, срослись в один. Цену проекта считаем в его карточке, часы пишутся туда же, ведомость и бонусы собираются из этих же данных сами. Туда же интегрированы сделки из Битрикс24 и финансы из Т-Банка — все синхронизируется автоматически по API. Звучит красиво, но все оказалось не так гладко. Во второй части честно расскажу, почему вайбкодить себе систему — чаще плохая идея, чем хорошая, кому за это браться точно не стоит, а в каких случаях это дело все-таки оправдано. 🔥 — жду продолжения #ИИ_секреты 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

❗️ Как бухгалтеру заставить ИИ работать за себя Нейросети помогут разобраться в большой теме или в новом законе. ИИ можно поручить сделать анализ, составить шаблон документа или формулы. Для этого надо четко и грамотно сформулировать запрос — промпт для нейросети. Делимся примерами промптов в карточках и статье. 📌 Важно помнить: нейросеть может ошибаться. Ее ответы часто бывают полезны, но целиком полагаться на ИИ не стоит. Нейросеть стоит воспринимать как помощника-стажера и критически оценивать результаты. Мы в Телеграме | Максе | ВК

Как я собираю сочные презентации за 60 минут с помощью ИИ Помните, как всего год назад нейросети делали презентации, от которых хотелось скорее закрыть ноутбук? Кривая типографика, безвкусные картинки, одинаковые карточки и нулевая логика повествования. В 2026 году я перестал просить ИИ просто «сделать презентацию». Я использую его иначе — как второго пилота и быстрые руки, которые помогают мне управлять Figma. Моя идеальная связка: Codex / Claude Code + Figma через MCP. MCP позволяет агенту читать всю структуру макета: шрифты, цвета, размеры, отступы и компоненты. Результат можно отправить обратно в Figma Slides уже в виде полноценно редактируемых слоев, а не плоской картинки. ⬆️ Пошагово процесс работы над презентацией описал в карточках. Теперь рабочий файл на 15—20 слайдов я могу собрать примерно за час, а дизайнера подключать уже для финальной полировки, если это вообще необходимо. Если хотите повторить связку: — подключите Figma MCP к Codex или Claude Code; — дайте агенту 5—10 визуальных референсов; — зафиксируйте правила стиля; — попросите три варианта одного слайда; — выберите лучший и только потом масштабируйте систему на всю презентацию. Не просите ИИ сделать красиво. Задайте ему четкую концепцию, конкретные ограничения и визуальный язык. Вкус я рекомендую оставлять себе, а вот скорость можно и нужно делегировать машине. С вами был Дмитрий Бескромный, предприниматель, основатель коммуникационного агентства bQ Group и автор телеграм-канала «Бескромный». Ставьте 🔥, если было полезно! #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

«Мой тренд-радар: как ИИ заменил мне отдел аналитики за 40 минут в день» Меня зовут Дима Бескромный, я предприниматель, основатель коммуникационного агентства bQ Group и автор телеграм-канала «Бескромный». Самые интересные тренды редко начинаются с заголовка в Forbes. Сначала они выглядят как странный тред на Reddit, растущий запрос в Pinterest, внезапно завирусившийся пост в крошечном телеграм-канале или мысль, которая одновременно прозвучала в нескольких подкастах. И только потом слабый сигнал превращаются в большую новость. Я веду канал на 150 тысяч человек и параллельно работаю с несколькими клиентскими проектами. Каждое утро мне нужно понимать, что произошло, какие темы только набирают силу и где спрятан угол для моей личной оптики. Раньше на ручной мониторинг уходило два-три часа. Сейчас в шесть утра я получаю готовый PDF, а еще около двадцати минут мы с редактором тратим на выбор лучших тем. Мой тренд-радар собирает несколько слоев: — 50+ российских и зарубежных источников, включая Forbes, Fortune, Bloomberg и отраслевые медиа; — Hacker News, Reddit и Телеграм, где радар учитывает просмотры, реакции и пересылки; — Pinterest и визуальные медиа вроде a16z, The Pudding и Datawrapper, чтобы находить растущие визуальные и поведенческие сигналы; — Apple Podcasts, Ютуб и Listen Notes, где интересные гипотезы часто появляются раньше, чем статьи; — исторические источники, исследования и календарь событий, которые помогают увидеть неожиданный контекст. При этом система не пересказывает чужие новости. Для каждого сигнала она должна объяснить, почему тема подходит моему каналу, предложить оригинальный угол и указать, какие цифры или факты еще нужно докопать или перепроверить. Есть неочевидное правило, которое особенно сильно улучшило качество подборки: если завирусился пост про тренд на шахматы, радар не начинает искать больше новостей про шахматы. Он извлекает паттерн успеха: привычное занятие превратилось в статусный сигнал и ответ на цифровой перегруз. Повторить такой радар для вашего блога можно с помощью Claude Code, ChatGPT Work или любого другого агента — описал пошаговый план в карточке ⬆️

Для удобства я выгрузил для вас рабочую папку своего тренд-радара: методологию, шаблоны, промпты, карту источников, систему оценки и базовый технический конструктор. Ее можно загрузить в агента и собрать собственную версию по образу и подобию. Скачать папку можно по ссылке.

Большинство использует нейросети, чтобы быстрее писать. Мой главный рост случился, когда я научился раньше замечать, о чем скоро будут писать все. #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

7 советов, как законно использовать контент от ИИ Полностью исключить юридические риски при использовании нейросетей пока невозможно. Но можно попробовать снизить вероятность претензий 🔽 1️⃣ Проверяйте пользовательские соглашения. Изучите в ИИ-сервисе, кому принадлежат права на результат генерации и можно ли использовать их в коммерческих целях. 2️⃣ Не используйте чужие исходники. Это может привести к спорам о правообладании итоговым контентом. 3️⃣ Сохраняйте доказательства творческого вклада. Лучше хранить все промпты, исходные файлы, этапы доработки и скриншоты генерации. 4️⃣ Проверяйте контент на сходство с чужими работами. Желательно проверять изображения, тексты и дизайн на визуальное или смысловое сходство с известными материалами. 5️⃣ Не используйте лица людей без согласия. Нужно осторожно работать с дипфейками, ИИ‑аватарами и рекламными креативами с узнаваемыми лицами. 6️⃣ Выбирайте сервисы с защитой для бизнеса. Например, результат генераций в Midjourney могут видеть все пользователи. Но в расширенных тарифах сгенерированный контент можно скрыть. 7️⃣ С осторожностью используйте заграничные ИИ. Разработчики могут в любой момент ограничить доступ для российских пользователей или изменить условия использования. #ИИ_длябизнеса 😎 Мы в Телеграме | ВК | Дзене | Максе

⚙️ Как собрать ИИ-контент-завод для вашего бизнеса В предыдущем посте я рассказал, из чего состоит система контент-завода, которая позволяет получать охваты, подписчиков и продажи. Теперь переходим к практике: базовую версию такой системы можно собрать вокруг Claude, Codex или другого ИИ-агента. Вы ставите задачу, а агент подключает инструменты и собирает процесс.

В итоге должен получиться полноценный конвейер: агент находит тренды → выбирает идеи → создает и монтирует контент → публикует его → собирает результаты. Вы остаетесь на уровне стратегии: решаете, о чем говорить, куда вести аудиторию и что ей продавать.

Сегодня с вами был Денис Ффринг, эксперт по ИИ-трансформации бизнеса: @aiffring. Сохраняйте пост, если было полезно! #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

⚡️ Настоящий контент-завод: бесплатные подписчики и новые клиенты с помощью ИИ Привет! На связи Денис Ффринг, основатель ИИ-агентства Plaan.ai и aizavod.io, эксперт по ИИ-трансформации бизнеса: @aiffring Платный трафик становится серьезной статьей расходов. Бизнес постоянно платит за показы, клики, подписчиков. Если перестать платить, поток людей закончится. Поэтому я собрал для себя ИИ-контент-завод. Эта система помогает получать миллионы охватов в месяц, бесплатно приводить подписчиков, получать лиды и продажи. ⬆️ Подробнее — читайте в карточках. А в следующем посте покажу конкретные инструменты, из которых можно собрать такой контент-завод. #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

✍️ Промпт для ИИ, который поможет собрать ванпейджер Например, такой промпт использовала команда chad для получения технического промпта на английском, чтобы затем создать ванпейджер ⬇️

Я хочу создать лендинг в Modelence или Lovable. Моя идея: интерактивный лендинг — индивидуальное коммерческое предложение от chad для компании ADeon, рекламного агентства полного цикла. Напиши для меня подробный, структурированный и детальный промпт на английском языке для первой генерации. Промпт должен включать: роль (Expert React & Tailwind Developer), четкий список элементов интерфейса, логику интерактива (что происходит при клике на кнопки), требования к чистому современному UX/UI-дизайну и адаптивности. Вот структура, которой должен следовать лендинг: Слайд 1. Обложка. ADeon: как высвободить до 10 часов в неделю на каждого сотрудника, отдав рутину нейросетям. Предложение подготовлено персонально, с учетом того, как именно устроена работа агентства полного цикла. Слайд 2. Где утекает время. Мы понимаем, как вы работаете: команда одновременно ведет разные ниши клиентов, участвует в питчингах идей и пресейлах, закрывает и дизайн, и копирайтинг, и продакшен, и аналитику по итогам кампаний. Не общие слова про «рутину», а конкретные проблемы для каждой из ролей: дизайнеры тратят время на черновые варианты и мокапы вместо финальной доработки, копирайтеры — на первые версии текстов под бриф, аналитики — на обработку данных по клиентскому опыту, а перед питчами всей команде приходится параллельно собирать презентационные материалы под сжатый дедлайн. Слайд 3. Что такое сhad. Единая точка входа к десяткам нейросетей — текстовым, для создания изображений, видео, музыки и презентаций — без того, чтобы заводить отдельную подписку и разбираться с ключами под каждый инструмент для всей команды по отдельности. Еще одно наше преимущество — скорость: новые модели и релизы появляются в chad почти сразу после выхода, агентству не нужно ждать, пока инструмент доберется до подписки. Слайд 4. Чем это поможет вашему агентству. Дизайн и продакшен получают инструмент для быстрой сборки визуальных мокапов и черновых макетов, которые раньше занимали часы ручной работы, — например, Midjourney и Nano Banana под черновые визуалы. Копирайтинг и исследования — ускоренную сборку первых версий текстов и разбор вводных по клиенту на базе ChatGPT и Claude. chad подхватит вашу работу на каждом этапе. Слайд 5. Удобство во всем. Агентство работает с брифами, контрактами и стратегиями клиентов, поэтому в chad заложены сразу три вещи: шифрование при передаче данных, отсутствие обучения моделей на закрытых корпоративных запросах и управление доступом и лимитами на уровне каждого сотрудника — чтобы видеть, кто и как использует инструмент. chad предоставляет готовые шаблоны под маркетинг, копирайтинг и внутренние процессы и базу знаний по функционалу — внедрение не превращается в отдельный проект на месяц, а органично вплетается в рабочие процессы всех отделов. Оплата по факту использования, счета для юрлиц, тариф, который считается от размера команды, — агентству не нужно платить за лишние места или гадать с бюджетом на пилот. Слайд 6. Уже сработало у похожих команд. Три коротких кейса без лишних деталей: рекламное агентство ускорило дизайн, копирайтинг и исследования в разы; продакшен-бюро сократило подготовку визуальных мокапов в несколько раз; компания заметно сократила время на подготовку презентаций и анализ клиентского опыта. В конце — контакт для короткого созвона, чтобы выбрать проект для пилота и договориться о сроках демо. Важно: чтобы логотипы нейросетей были представлены именно их логотипами, а не просто текстовым названием. Кейсы chad необходимо взять с сайта: https://chadgpt.ru/business#advantages. Там, где необходимо и выгодно, — проиллюстрировать что-то графикой и визуализацией данных для наглядности. Визуал лендинга должен следовать айдентике chad.

На этом все — сегодня с вами был Артур Кольцов, основатель маркетплейса нейросетей @chad. Ставьте 🔥, если было полезно! #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как собрать ванпейджер с помощью ИИ: пошаговый гайд для бизнеса В прошлом посте мы разобрались, почему ванпейджеры важны для бизнеса и какие задачи они закрывают. Теперь пришло время научиться их создавать. Команда @chad специально подготовила универсальный ванпейджер с коммерческим предложением для вымышленного маркетингового агентства, чтобы показать, какой результат может получиться благодаря ИИ. ⬆️ В карточках показываем, как правильно поставить задачу нейросети, внести правки, сэкономить токены и получить необходимый результат. Готовый ванпейджер можно посмотреть целиком по ссылке. #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

⚡️ ИИ-ванпейджеры: что это и как они экономят бизнесу время и деньги Привет! Меня зовут Артур Кольцов, я основатель маркетплейса нейросетей @chad. Сегодня расскажу, как ИИ помогает бизнесу создавать точечные коммерческие материалы, не раздувая бюджет.

Еще в 2025 году в McKinsey выяснили: 71% потребителей ждут персонализированного подхода от бизнеса, а 76% раздражаются, если этого не получают. В B2B работает то же самое: HR-директор, инвестор и клиент открывают одну и ту же презентацию с разными вопросами, а получают одинаковые ответы.

Персонализация — новый маст-хэв для B2B. Раньше адаптировать презентации под каждую аудиторию было дорого: каждая новая версия требовала бюджета на дизайнера и копирайтера. Сегодня нейросети делают персонализацию доступной. ИИ берет базовую информацию о продукте и за минуты пересобирает ее в точечный ванпейджер под нужную роль — будь то строгое резюме с цифрами для инвестора или визуальный питч для клиента. ⬆️ Как это работает и кому нужен ванпейджер, рассказываю в карточках. #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

📌 4 шага для ИИ-трансформации бизнеса Эксперты @Selectel поделились не только кейсом внедрения нейросетей внутри компании, но и полезным гайдом на основе собственного курса «ИИ для бизнеса». Сохраняйте и отправляйте коллегам! #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

⚡️ Внедрять ИИ, нельзя стоять на месте. Как бизнесу сделать это безопасно и эффективно? Привет! Меня зовут Антон Малышев, я менеджер продуктов ИИ-платформы @Selectel

2025 год прошел под эгидой массового пилотирования ИИ в бизнес-процессах — от решений поддержки и продаж до новых подходов к выполнению традиционных задач. Часть пилотов предсказуемо не показала экономической эффективности, тогда как другие завершились успешно. Мы не остались в стороне: в 2026 году проходим сами и наблюдаем у наших клиентов этап перехода от экспериментов к промышленной эксплуатации ИИ.

На примере провайдера ИТ-инфраструктуры разбираем, как использовать нейросети внутри компании. Внутренний ИИ-сервис применяют в работе около 300 сотрудников в день. Чем отличается подход Selectel при внедрении ИИ и как выбрать безопасную языковую модель для бизнеса — смотрите в карточках ⬆️ Больше про инструменты для внедрения ИИ — читайте в канале @Selectel #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

3 статьи про ИИ-агентов и управление бизнесом ИИ-агенты уже могут нанимать и увольнять сотрудников, продавать и отвечать клиентам. Когда в этих задачах можно оставить решение за нейросетью, а когда лучше подключить человека, читайте в статьях из рубрики «Блоги компаний»: 1️⃣ ИИ-агент в поддержке и продажах. Рассказали, как посчитать эффект, провести пилот и не перепутать автоматизацию с полной заменой команды. 2️⃣ Почему советы ИИ нужно проверять. Нейросеть посоветовала уволить руководителя отдела продаж. Разобрали на реальном кейсе, почему такие решения нельзя принимать без проверки 3️⃣ Какие функции останутся у руководителя. Эксперт разобрал, как ИИ влияет на производительность и что из задач останется руководителям. #ИИ_длябизнеса 😎 Мы в Телеграме | ВК | Дзене | Максе

Как мы превратили 100+ часов созвонов с экспертами в виртуального «сверхэксперта» по продажам Я долго был уверен, что самый ценный актив компании — команда. Но команда при уходе забирает с собой и ценные знания. Так случилось и у нас: ключевой человек ушел, а с ним — все знания по его блоку, полученные от экспертов за наши деньги. Тогда я понял: элементы цифровой культуры бизнеса из моей книги обязательны уже с первого дня. Знания нужно сразу превращать в цифровой актив, именно на этой базе вырос ИИ-ассистент продаж, поднявший конверсию на 55% (рассказывал в прошлом посте). Мы решили больше не терять наработанные знания вместе с человеком. С первого дня компании записываем все созвоны в Zoom: консультации с экспертами рынка, клиентские звонки, внутренние летучки. Только экспертных встреч набралось 100+ часов — около 40 файлов транскрибаций по темам: цена, сомнения клиента, сравнение с конкурентами. Так родился внутренний «сверхэксперт» — бот в привычном Телеграме, к которому может обратиться любой менеджер. Пишешь «Клиент говорит, у соседей раковина на 3 тысячи дешевле, что ответить?», прикладываешь диалог и получаешь готовый ответ, собранный из сотен часов реальных консультаций с профессионалами рынка, а не из общих советов из интернета. ⚡️ Заметили закономерность: почти все возражения клиентов на самом деле повторяются, просто звучат разными словами. После 100 часов записей бот начал видеть эти повторы раньше, чем сами менеджеры, и подсказывать паттерн. Как это устроено технически и как повторить у себя, смотрите в карточке ⬆️ В Йорте мы пока сделали только MVP: хватает работы с файлами внутри проекта ИИ, без отдельной инфраструктуры вроде pgvector или Pinecone. Дойдем и до них, когда база разрастется до сотен файлов. Но лучше рабочий MVP сейчас, чем идеальная система через год. Мой вывод: знания, которые не зафиксированы, компании не принадлежат. Начать собирать их можно уже сейчас, просто складируя все по папкам с метками. Это станет основой вашего будущего ИИ-мозга. Легко, а значит, делайте! С вами был Юрий Гизатуллин, технологический предприниматель, цифровой стратег и автор канала про эпоху ИИ в бизнесе @gizu_ru. #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Кейс: ИИ-ассистент для отдела продаж увеличил конверсию на 55% Друзья, привет! Я Юрий Гизатуллин, технологический предприниматель и цифровой стратег, фаундер ряда проектов, среди которых Йорта — производитель товаров для ванных комнат. Автор книги «Цифровая культура бизнеса» и канала @gizu_ru про эпоху ИИ в бизнесе. ИИ сегодня внедряется везде, но редко дает измеримый эффект — особенно в офлайн-продажах. Расскажу, как это работает у нас в Йорте. Когда мы запускали ИИ-ассистента для продаж, я сам не верил, что подсказка из чата заменит 20-летнюю интуицию продавца. Возражения клиентов казались слишком живыми для алгоритма. Мнение изменилось после первого кейса.

Клиент написал менеджеру: «Дорого, у соседнего салона такая же раковина дешевле», — и пропал на три дня, хотя мы сделали ему бесплатный дизайн-проект и сделка казалась почти закрытой. Менеджер растерялся: цену снизить не мог, а что сказать вместо этого, не понимал. Он переслал переписку в тг-бота Yorta AI. Тот решил, что клиенту важна не цена, а то, чтобы раковина «выглядела дорого», — и предложил сделать акцент на сантехническом фарфоре, блеск которого держится более 10 лет и заметен невооруженным глазом. Менеджер отправил ответ и… попал в точку! Клиент вышел на диалог, еще раз прошелся по конкурентам, сравнивал уже не цену, а блеск и через неделю купил не только раковину, а весь бокс (так мы называем комплекты).

⚡️ Тут родилось правило: когда клиент сравнивает цену с конкурентом, за этим чаще стоит страх переплатить за то же самое, а не жажда скидки. ИИ теперь всегда сначала ищет разницу, которую клиент не заметил, и только потом — уступку. Сегодня в базе бота разложены разные сценарии, не только про цену: например, если клиент «долго думает», «сравнивает с маркетплейсом» и «хочет скидку из принципа». Работает бот поверх Телеграма: менеджер пересылает переписку, бот сопоставляет ее с базой сделок и выдает фразу под клиента. За июнь — август 2026 конверсия у пилотной группы выросла на 55% против менеджеров без бота. Как повторить — план в карточке ⬆️ Вывод: там, где нужен офлайн, ИИ не заменяет продавца, а становится его экзоскелетом, подсвечивает то, что упустил менеджер. Мы долго учили менеджеров слышать клиента. Оказалось, быстрее научить слышать клиента ИИ, а менеджеру вручить готовые слова. Повторить может каждый, дерзайте! #ИИ_длябизнеса 😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты