Черемисина Любовь — AI и технологии

По поводу обучения (ии). Если вы действительно хотите учиться. Идете в X там каждый день анонсы и эфиры от (внимание!!) фаундеров и инженеров OpenAi, Grok, Cursor, Claude. Все бесплатно. Все актуально. Все от создателей и из уст первоисточников. Все актуально. Такого образования еще никогда не было. Не ждите, откройте телефон и учитесь прямо сейчас. Не ждите когда инфобиз вам принесет за тысячи это, уже когда все изменилось. 100% того, что продается сегодня на рф рынке уже не актуально.

То, что вечером вызывает wow-эффект, утром становится новым уровнем нормы. Такие времена.

Пятничный аудит ai-команды завершился. Теперь команда продукта MCP Panel это 11 агентов. Немного их качнула сегодня рутиной. Рутина - это циклическая задача агента по расписанию. Скрин - пример рутины Chief of Staff . Что значит качнула - значит, что на основании последних двух недель поставила задачу каждому агенту найти повторяющиеся процессы и зафиксировать их в skill + триггер (расписание). Через 2 недели этот список обогатится новыми рутинами. Планирую каждые 2 недели это делать. Как мне видится, что вот так ai команды и будут расти в компетенциях и в масштабе.

Вероятно, мы заходим в эпоху, когда все станут вайбкодерам, как когда-то все завели соц.сети.

200-летняя сделка обмена ваших часов на зарплату подходит к концу. И.Маск

Astra 6. Кажется, что все невозможное уже возможно. Но я понимаю, что это только старт. Я не знаю больше ни одной задачи, которую бы в маркетинге человек сделал лучше. Да, у нас есть еще пару лет на переход и мы (маркетологи) еще будем какое-то время сопровождать этот переход. Потом все. Думайте.

SEO, GEO, контент, schema, CRO и обновление старых страниц постепенно становятся одним непрерывным процессом обслуживания сайта.

@antonina_kholmogorova Антонина давно говорит, что скоро в каждом доме будет 3D-принтер. И что значительную часть домашней утвари, декора, предметов интерьера и каких-то мелких бытовых вещей мы будем не покупать, а печатать сами. Сегодня я смотрела рекламу новой модели ChatGPT и вдруг увидела очень любопытное подтверждение этого тренда. В первом сценарии мужчина фотографирует рыбку, а потом решает сделать ей настоящий офис внутри аквариума. И вот перед тем, как поместить туда миниатюрную офисную мебель, он что-то с неё сдувает и протирает салфеткой. Очень похоже на пыль или остатки материала после 3D-печати. Мелкая деталь, которую легко вообще не заметить. Но мне показалось интересным другое: 3D-печать в этом сценарии уже выглядит не как какая-то технология будущего. Человек просто придумал предмет, который ему нужен, — и сделал его. Мне кажется, именно к этому мы постепенно и идём. Присмотритесь к этому тренду. Кажется, домашние 3D-принтеры могут стать гораздо более массовой историей, чем мы сейчас думаем.

8 сентября 2026 OpenAI представила новую модель картинок в чате — версию 2.5: более резкие детали, правки «только то, что просили» и генерация до 50% быстрее, чем у предыдущей версии 2.0. В чате появились эскиз от руки, шаблоны и комментарии к изображению

Запустила эксперимент, который звучит так: если gpt сделает сам сайт, на своем движке, то он будет лучше выдавать сам себя в себе). Ну то есть для людей, которые ищут в gpt он будет рекомендовать приоритетно сайты на своем движке. Итого, geo-лендинг создан, домен привязан, яндекс метрика прикручена. 100% нейро-сайт (посмотреть https://mcp-panel.ru), руками только запрос (скрин) и еще две задачи: поставить метрику и переписать днс домена. Все сделано агентами. Что еще можно сделать. Поставить в расписание такую задачу: Мониторь поисковые запросы я яндекс, тренды в гугл, 10-20 промптов в ChatGPT с целью выявить повторяющиеся запросы и создавай под них целевые страницы, опираясь на базу знаний о проекте. Страницы должны быть оптимизированы под SEO и GEO выдачу в ChatGPT и использовать метод JTBD. Выполняй раз в неделю по понедельникам в 9:00

Найм выпускников сократился на 23%. Потому что всю работу джунов уже умеет делать ИИ. Через 2-3 года рынок труда изменится. Мы его не узнаем https://youtu.be/mQVDQ2UsQhc?si=B4-ndyMF2V_D_rnw

Я видела так много плохого маркетинга. Можно сказать, что я супер-специалист в этом.

Рынок предлагает ввести новую единицу измерения для работ ИИ-шки. Агенто-день на одного человека. Это сколько дней работы агента реально принято (то есть вы дали задачу и приняли ее выполнение) на один человеко-день. В чем суть. Факт 1. Все популярные нейронки уже умеют работать в режиме мульти. То есть один агент одновременно выполняет разные задачи. Факт 2. 100% результата или промежуточного результата нужно проверять человеком. Факт 3. Из первых двух пунктов следует, что эффективность сильно зависит от вашей емкости проверок и проценте принятых работ. Что в свою очередь сильно зависит от того, как у вас выстроены процессы и логистика задач внутри ии-системы. Теперь на пальцах. У меня: В grog 11 агентов, я ставлю задачи и принимаю через оркестратора, то есть точек контактов у меня 1, а не 11. Пока на вскидку (чуть позже будет точно, уже на финиш с таск-менеджером для агентов вышла) и по ощущениям 11 агентов работе и примерно как 3 полноценных сотрудника, которые по 8 часов заняты. Дальше Cursor и Codex - они кодят и аудируют код 8 часов. В параллели могу удерживать внимание только максимум 2 проекта одновременно. То есть это как 4 живых сотрудника по 8 часов. Дальше Claud его на самых сложных исследовательских или аудиторских задачах использую примерно по 2 часа в день, то есть это 0,25 человека. То есть получилось 7,5 агенто-дней на 1 меня. Что это значит, фиг знает 😂😂 наверно это некая внутренняя метрика для самого себя. Чтобы дальше считать отклонения. Если отклонение будет в большую сторону, значит моя емкость растет = значит агенты стали точнее. Если отклонение будет в меньшую сторону, значит моя емкость снижается, значит агенты стали выдавать меньше результата. И пришли время оптимизировать или меня что-то. Но самое интересное, что это тоже потолок. Лично я больше не смогу провернуть. Такой режим - это сейчас максимум. Или мне сейчас пока так кажется. Агентов можно сильно множить. В этом проблемы нет. Но так как их проверять может человек, появляется четкая вне ихняя граница. Которую пока не ясно лично мне как сдвинуть. Такая математика.

Хороший Skill — это не длинный промпт. Это зафиксированный рабочий процесс для ИИ. Без Skill каждый раз приходится заново объяснять задачу: какие данные использовать, в каком порядке работать, что проверить, как оформить результат и где остановиться, чтобы ничего не отправить или не опубликовать без разрешения. Skill хранит эту логику. Поэтому ИИ не просто «что-то пишет», а работает по заданной методике. Например, собирает данные из нескольких источников, отделяет факты от предположений, проверяет ссылки и показывает, каких данных не хватает. Для бизнеса это особенно полезно. Экспертиза перестаёт жить только в голове отдельного специалиста и в моей в частности. Процесс можно повторять, проверять, улучшать и переносить между совместимыми AI-средами. У каждого маркетолога должен быть свой набор навыков. Можно начать создавать с нуля, можно взять наш, уже готовый и апробированный на сотнях запусков. Cегодня мы провели большое обновление библиотеки Skills для клиентов MCP Panel. В клиентский релиз вошли 16 Skills: четыре новых, девять обновлённых и пять повторно проверенных без функциональных изменений. Все прошли автоматические проверки: 52 из 52 тестов успешно. Появились новые Skills для аудита рассылок UniSender, создания прогнозного дашборда роста сайта, подготовки постов для Telegram и анализа исторической динамики спроса в Wordstat. Все skills для повторяющихся маркетинговых задач для ChatGPT/Claude. Но главное обновление не в количестве. Мы развели похожие сценарии, чтобы короткий запрос не запускал тяжёлый процесс. Проверка одного метаописания теперь не превращается в полный аудит сайта. Просьба подготовить промпт для обложки не запускает генерацию файла. Для нового проекта ИИ использует уже известные сведения и не заставляет клиента снова отвечать на те же вопросы. Стало меньше лишних инструкций, повторных действий и ложных срабатываний. При этом сохранились проверки источников, данных, ссылок и внешних действий. Если части данных нет, Skill сообщает об ограничении, а не подставляет ноль и не придумывает вывод. Отправка письма, публикация материала или другое внешнее действие по-прежнему требуют отдельного подтверждения. Все это значительно экономит ваши токены и не раздувает контекст. Для меня это и есть правильное развитие AI-инструментов: не просто научить ИИ выполнять больше задач, а сделать его работу предсказуемой, проверяемой, экономически выгодной и безопасной. Записаться на демо MCP Panel

Как считать ROI использования AI-команды Оцениваем только стоимость количество внедренных решений, которые приносят вам деньги. Читать и слушать по ссылке.

Самый большой файлик, который Клод у меня обрабатывал. Можешь Opus 5 обработка заняла 6 минут, с учетом перерисовав дашборда.

Следующий слой после SEO и GEO. Мало, чтобы страница хорошо читалась поиском и языковыми моделями. Нужно, чтобы по ней можно было выполнить действие: узнать услугу, проверить слот, подготовить заявку. Сайт перестаёт быть только текстом и становится набором разрешённых операций. Что это значит: это значит, что когда делаем сайт, надо думать, чтобы удобно было не только поисковикам и людям, но и проектировать контракты/удобство для агентов. Агент будет искать не где "кнопка записаться", а bookConsultation(date, service, contact). Человек по-прежнему видит обычную форму. Агент получает контракт: дата, услуга, контакт — и не бродит по пикселям.