Community Sprints

Анонс важного офлайн события в комьюнити⚡️ Мы очень любим создавать ламповые офлайн события для фаундеров и профессионалов В следующий раз мы соберемся отличной компанией в поместье-отеле DOMA в Лиссабоне с 5 по 8 ноября, прямо перед Web Summit Это будет 4 дня в группе из 50+ инвесторов, фаундеров и C-level международного бигтеха, которые активно лидируют AI adoption в своих компаниях Ключевая тема: AI Adoption в командах и компаниях и AI ROI сейчас уже 22 человека с нами, включая • Emad Mostaque, Co-founder and former CEO of Stability AI, компания, создавшая open source ext-to-image generator Stable Diffusion (интервью Эмада с 20VC Harry Stebbings) • Yariv Adan , ex-product director @ Google, GP @ elipsis ventures • Greg Tkachenko, founder @ unreal labs, exit $166M (Snap) • Roman Bunin, AI Adoption Lead @ Nebius • Игорь Рябенький из Altair, Степан Гершуни @ cyber.fund Это отличный формат для всех, кому нравится знакомиться с новыми интересными людьми, обмениваться опытом и отлично проводить время Отель полностью забронирован не все 4 дня. Осталось 10 номеров из 35 Важно, что это программа будет на ENG языке и в контексте международного опыта участников Если решите участвовать, то можно оставить заявку и с вами свяжется наша комьюнити команда Программа и формат участия: offsitelisbon.cosprints.ai До встречи на наших офсайтах ✌️ Команда Сommunity Sprints

Ура! Live-встреча с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash для погружения в long-running AI-agents ⚡ На нашей конференции Дима немного поделился своим кейсом работы long-running AI-agents в Doordash и это вызвало волну ажиотажа в чате Поэтому мы делаем отдельную Live-встречу, где Дима поделится всеми деталями запуска long-running AI-agents! 🎉 Все знания можно будет применить для решения своих задач и автоматизации процессов в компаниях Всё на основе личного опыта и практики Димы, что особенно интересно, так как Doordash сегодня активно экспериментирует с AI и внедряет его во все рабочие процессы У Doordash есть отдельный профиль в Х, где можно наблюдать, как быстро они двигаются в cторону AI-first компании Встреча с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash пройдет 22 сентября в 17.00 CET / 18.00 МСК Регистрация тут 👀

Как 7 AI-скиллов помогают вести стратегию развития продукта в Яндекс?⚡️ #кейс Александра Цельсова, CPO @ Яндекс (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: не пишите стратегию отдельным документом, который устаревает через неделю. Соберите команду AI-агентов вокруг одной встречи, и следующий шаг продукта будет собираться сам ⚡️ 1. Материалов больше, чем можно удержать Сейчас мы строим новый продукт внутри большой компании, незнакомая индустрия, кросс-функциональная команда За время недавней проработки накопилось 64 ветки обсуждения и материалы 48 встреч После каждой встречи у нашей команды множество веток коммуникаций: • новые фичи в продукте • финансовые и юридические детали • бизнес результаты для руководства • операционные задачи командам дизайна, разработки, саппорта • и другие Мы искали возможность упростить и ускорить синхронизацию данных, предпринятых шагов и обратной связи, чтобы все участники большой команды всегда оставались в контексте изменений 2. Цикл из семи шагов вокруг каждой встречи Ранее до встречи мы стандартно двигались так: обработать контекст, собрать бриф со сценарием и критериями, отработать вопросы, определить следующие шаги Сейчас мы используем 7 наших AI-агентов, которые помогают на автопилоте нам двигаться дальше гораздо эффективнее: • context-search • requirements-brief • practice-loop • meeting-insights • reasoning-check • decision-brief • knowledge-base 3. SkillStore вместо своих промптов с нуля Каждый шаг это отдельный скилл: context-search, requirements-brief, practice-loop, meeting-insights, reasoning-check, decision-brief. Часть методов я беру готовыми из внутреннего каталога скиллов Яндекса: нашёл метод, поставил версию, предложил доработки. Скилл, собранный на большом объёме данных, полезнее моего собственного 4. Анализатор встреч вытаскивает больше, чем я услышал Наше локальное приложение разбирает запись: транскрибирует, сопоставляет с вопросом, на который мы искали ответ, и подсвечивает новые свидетельства, расхождения с прежними выводами и открытые вопросы. Отдельно работает проверка рассуждений: откуда взялся вывод и достаточно ли для него оснований 5. С одного эпизода два результата Для продукта это следующий обоснованный шаг, для себя практика на рабочей задаче. В базе остаются решения, их основания и следующие проверки, поэтому видно, где команда развернулась и почему. Заменять людей на встрече агентами я не стал: рутина нужна, чтобы команда становилась сильнее, а не чтобы отдать работу на аутсорс Вот так мы автоматизировали с AI часть работы со стратегий. Успехов с AI-adoption в ваших командах! Александр Цельсов, CPO @ Яндекс Логистика p.s. В Community Sprints мы теперь регулярно встречаемся с AI-native профессионалами в нашем комьюнити Развивайте себя или свое дело вместе с нами в AI Champions: лайвы и кейсы от профессионалов из бигтеха, которые внедряют AI у себя и в командах ⚡️

AI Chief of Staff, который знает про меня всё ⚡️ #AI-кейс Димы Зборовского, ML Director of International Engineering Leadership Team @ DoorDash • Как AI Chief of Staff помог мне вырасти в Doordash Я (Дима) отвечаю за разработку в DoorDash International в 40 странах Держать столько контекста в голове невозможно, поэтому я собрал персонального AI Сhief of Staff в Claude Code Он знает мою роль, мои цели, ключевых людей вокруг и то, чего от меня ждут руководители Удержрание такого количества контекста стало решающим фактором моего повышения в DoorDash • Каждое утро одна команда /brief Прихожу на работу, пишу /brief, и агент собирает всё, что произошло за вчера и за неделю, в один отчёт Там главный проект недели, мои текущие фокусы и дедлайны, подготовка к встречам из календаря и список того, о чём нельзя забыть • Агент пишет за меня и не даёт потерять победы Он видит, где меня ждут, и сразу предлагает готовые сообщения в Slack в моём стиле. Мне остаётся проверить и отправить Отдельный блок это быстрые победы: агент подсвечивает, что уже сделано, но ещё не рассказано, и предлагает, кому про это написать. Сделать работу и правильно про неё рассказать это две разные задачи • Память живёт в файлах, а не в голове Внутри несколько слоёв: профиль и правила про меня, отдельная память про людей, проекты и договорённости, извлечение данных из Slack, Granola, Google Calendar и других продуктов Дальше вся информация проходит через кастомный фильтр «что важно лично мне» и превращается в действия. Вечером я три минуты наговариваю, что случилось за день, и это ложится в память • Что это дало Такой отчёт я читаю минут пятнадцать, а экономит он мне минимум 40 минут в день, в сложные дни часа два Люди видят, что у меня всё под контролем. Ровно за это мне дали новую должность: теперь я отвечаю за всю инженерию в 40 странах Такого AI-агента и другие полезные инструменты, участники собирают на моём комьюнити спринте AI Builders. Cледующий стартует 29 сентября ⚡️ Мне нравится делиться своим опытом и помогать другим, поэтому стараюсь находить время, чтобы проводить такие спринты для всех желающих 👉 Программа спринта AI Builders До встречи на спринте, Дима

Это были невероятные 3 дня AI-конференции! ⚡ 2200+ участников, 16 спикеров и огромное число очень крутых вопросов и мнений от слушателей! Мы с удовольствием делимся с вами одним из интереснейших выступлений со 2-го дня конференции с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash: День 2: Как управлять разработкой продукта в 40 странах с помощью AI: личная система эффективности • Запись на YouTube • Конспект с summary • Линк на комьюнити спринт AI-Builders, где участники автоматизируют сложные процессы и задачи с AI. Кратно растят личную эффективность и скорость команд. Всё через личный опыт Дмитрия из его практики в роли ML Director @ DoorDash День 1: AI-кейсы из Nebius, Revolut, Yandex, Т-Банка, MWS, Plurio • Запись Live-встречи • Конспект с summary кейсов • Презентации спикеров • Материалы доступны участникам AI Champions. Что входит в подписку и как вступить: AI Champions День 3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Tripleten, Whisper AI, MLinside, grablytech, Cyber fund • Miro-доска с AI-кейсами • Презентации спикеров • Конспект с summary кейсов • К сожалению, записи 3-го дня не будет: эфир не сохранился по техническим причинам. • Материалы третьего дня доступны участникам AI Champions. Что входит в подписку и как вступить: AI Champions Cпасибо большое всем за участие и до новых встреч ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Большая конференция про AI-юзкейсы и AI-скиллы из Revolut, Yandex, Doordash, Nebius, Т-банк и других ⚡️ 8-10 сентября снова соберемся вместе с самыми топовыми профессионалами! И с максимальным позитивом обменяемся самым свежим опытом использования AI в личной продуктивности и эффективности команд 👀 Это хорошая возможность оставаться на острие возможностей AI в работе На грядущей конференции своим опытом использования AI в работе и бизнесе поделятся продакты, маркетологи, инженеры и основатели из:  • Plata • Т-банк • Nebius • Yandex • Revolut • DoorDash • Whisper AI • И других команд Только реальные юзкейсы внедрения AI в работы компаний и команд. 0 теории ⚡ Отличная возможность перенять опыт у лучших  И не повторять их ошибок Большая AI-конференция пройдет 8-10 сентября со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на TG-каналы 🔥 РЕГИСТРАЦИЯ и подробное расписание выступлений на сайте Community Sprints 🔥

AI всё быстрее размывает рамки должностей 🫣 OpenAI Economic Research выпустил отчёт Work at the Frontier Они проанализировали больше 800к рабочих сообщений US пользователей ChatGPT и вот итог: 1. 43.5% сообщений относятся к задачам других профессий Почти половина сообщений по теме работы относятся к задачам другой профессии. К примеру, маркетологи пишут сообщения для решения задач дизайнеров без их участия и наоборот OpenAI называет это task crossover: работа, которая исторически принадлежала одной роли, всплывает в запросах человека из другой роли 2. Какая должность доминирует в захвате чужих задач и не уступает своих? Дизайнеры в топе. 35.2% сообщений дизайнеры пишут про чужие задачи, при этом сами дизайн-задачи занимают лишь 1.7% сообщений у представителей других профессий. Инженеры близко: только 18.5% сообщений инженеров про чужое, но инженерные задачи составляют 7.4% сообщений у всех остальных. Маркетинг тоже: 24.3% сообщений маркетологов про чужие задачи, а маркетинговые задачи занимают 8.9% сообщений у других профессий, это самая высокая исходящая доля в выборке. 3. Кто берёт на себя больше всего чужой работы? Доля чужих задач среди профильных сообщений: • клиентский сервис 77% • дизайнеры 75% • HR 69% • юристы 56% • маркетологи 53%. Это не «AI помогает быстрее делать свою работу». Это люди, которые системно делают работу, за которой раньше шли к коллеге. 4. В маленьких командах этот эффект сильнее У средних по активности пользователей доля чужих задач падает с 18.9% в воркспейсах на 2-5 человек до 16.3% там, где больше 100 мест Т.е. в большой компании есть кому передать задачу, в маленькой её делает тот, кто первым её забрал себе Инсайт: смотрите не на ускорение своих профильных задач, а на задачи других ролей, которые вы начали решать. Именно там сейчас находится реальный выигрыш от AI. Мы в Сommunity Sprints это видим своими глазами в нашей команде и в кейсах нашего комьюнити и экспертов Быть AI-builder сегодня является одним из самых успешных рычагов в личной эффективности, росте компании и бусту карьеры Вдохновляться кейсами и перенимать опыт лучших AI-специалистов из топовых компаний можно на нашей конференции, которая стартует уже 8 сентября: ССЫЛКА НА РЕГИСТРАЦИЮ Для тех, кто пройдёт регистрацию до конца, ждёт очень простая возможность получить супер подарки от нас и наших партнёров 😉

Команда Al-агентов чинит баги за 15 минут ⚡️ #кейс Ильи Бердыша, Co-founder @ mymeet.ai (с конференции AI SKILLS) Ключевой инсайт: не ускоряйте отдельного человека, переводите на AI-агентов целый процесс. То, что годами висело в бэклоге и передавалось между людьми, теперь один человек с AI-агентом закрывает за день ⚡️ 1. Ассистент для багов: с двух-трёх дней до 15 минут Мы делаем notetaker'ы: боты приходят на встречи, пишут транскрипт и достают задачи. Записывать чужие встречи тяжело, около процента срывается, а это 20-30 встреч в день. Раньше по каждой такой встрече клиент шёл в саппорт, саппорт эскалировал на разработчика, тот руками читал 500 строк логов и гадал, что сломалось. Фикс с ревью занимал два-три дня. Я подключил AI-агента, который смотрит все логи в Grafana и знает, как устроен наш бэкенд. Кидаешь ему ссылку, и он за три секунды говорит, что пошло не так. Дальше добавил этого AI-агента сотрудником в наш Linear: он сам предлагает фикс, открывает pull request, а отдельный ревью-агент в GitHub его вычитывает. Пара итераций между ними, и через 15 минут готовый фикс уже в проде. Раньше это была цепочка передач между людьми, теперь работает само: меньше выгорания и переключений контекста 2. Калькулятор, который полгода пылился в бэклоге, РОП собрал за день Продажи полгода просили калькулятор выгоды на сайт. Задача считалась неподъёмной и валялась в бэклоге. Я просто купил нашему РОПу подписку на Claude, и он сам собрал калькулятор за день. Теперь менеджеры открывают его прямо на звонке с клиентом 3. Отказались от аналитики в amoCRM, срезы собираем одной командой Раньше настройка виджетов в amoCRM отъедала у РОПа пару дней. Мы написали свой коннектор и тянем данные напрямую в Claude. Теперь срезы продаж собираются одной командой каждый день: все воронки по конверсиям, каналам и каждому менеджеру. И то же самое со встречами: mymeet ходит на все звонки менеджеров, а мы на масштабе сравниваем их по своему чек-листу качества. Чтобы солзы поверили в оценку, мы позвали их самих собирать этот чек-лист 4. Скоринг лидов: из 15 000 регистраций 30 целевых в день У нас каждый месяц регистрируется 15 000 человек, а нужны из них единицы. AI-агент на Claude собирает в одно озеро данные о пользователе: профильность домена по ИНН и ОКВЭД, размер компании, как часто человек заходит в продукт, есть ли у него коллеги с тем же доменом. Из 15 000 он выделяет около 30 целевых лидов в день, к которым селз приходит ровно вовремя. Для проверки ИНН AI-агент ходит во внешние сервисы вроде Контур.Фокуса 5. Десктоп-приложение своими руками за две недели На рынке гремит Granola: десктоп-аппка, которая пишет встречи бесшумно, не заходя ботом. Разработчики завалены задачами текущих клиентов, поэтому я взялся сам. Две недели по три-четыре часа каждый вечер, одна подписка на Codex за 100 долларов, 11 000 строк кода: получилась нативная аппка под Mac и Windows, которая реально записывает встречи. По ходу мы отказались от макетов в Figma. Дизайнеры теперь пишут прямо в репозитории и сразу смотрят, как оно работает: нравится катим, не нравится откатываем. Я гуманитарий, и это был эксперимент, может ли такой человек собрать продакшн-реди продукт. Оказалось, может Успехов с AI-adoption в ваших командах! Илья Бердыш, Co-founder @ mymeet.ai Посмотреть запись: https://youtu.be/_Z-1UEE5QnA Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

ОФЛАЙН события в сообществе Community Sprints! ⚡️ #комьюнитипост от Алекса Беляева, активиста в Community Sprints Всем большой привет! Мы делаем очень много онлайн активностей, но иногда сильно скучаем по офлайну В офлайне есть своя уже иногда как будто забытая магия, поэтому мы подготовили аж целых 2 офлайн события в августе! 1. Совместный завтрак в Москве 22 августа 🕺 Здесь можно посмотреть, как мы собирались на завтрак в апреле: https://t.me/startupseurope/210 Это событие для участников нашего комьюнити и тех, кто проходил наши спринты Но будем рады приоткрыть двери и если вам интересно присоединиться к нашей компании, то оставьте, пожалуйста, заявку тут: https://forms.gle/mDbwCsAv8h9Pi3HG8 2. Surf camp в Лиссабоне с 27 по 30 августа 🏄‍♂️ В прошлом году мы сняли виллу недалеко от Лиссабона и собрались очень классной компанией нашего комьюнити участников спринтов на серфинг, вино, падел и шашлыки 🕺 Тут фотографии из прошлогоднего кэмпа: https://t.me/startupseurope/166 В этом году безусловно решили повторить такой же выезд и снова будем жить на вилле 4 дня, чтобы посерфить, погулять по Лиссабону, поиграть в падел/теннис и провести пару совместных вечеров с барбекю в очень интересной компании ребят из международного и локального бигтеха + предпринимателей Мы решили оставить 1 местечко открытым и поделиться этой информацией тут, на случай, если кому-то ну очень хочется к нам присоединиться, но еще не было опыта участия в наших спринтах Если чувствуете, что это ваше, то заявку можно оставить тут: https://forms.gle/G49V5PMLdt1SaNCv6 До скорых офлайн встреч в Community Sprints 🤘 Или увидимся совсем скоро в онлайне ;)

AI-кейс Yango. AI-агенты вместо отдела дизайна ⚡️ #кейс Michael Browk, дизайн-директор @ Yango (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: не садитесь верстать сайт руками на три недели. Соберите контекст и скиллы, отдайте команде AI-агентов, и дальше сайт собирается и правится почти без вас ⚡️ 1. Маркетплейсы не дают выделиться, поэтому мы пошли в свой магазин Мы продаём умные колонки Ясмина в регионе MENA: Египет, страны Залива, всё на арабском. Долго продавали их только на маркетплейсах. А там жёсткие ограничения по оформлению: аккуратные белые карточки, ничего своего не налепишь. Конкурировать так тяжело. Решили собрать свой интернет-магазин. В корпорации это обычно год разработки, поэтому я сел и собрал его сам через Claude Code и Codex 2. Сначала я собрал огромный контекст про продукт Загрузил всё, что есть: брендгайды и цвета, фотосессии, рендеры и видео колонки, tone of voice на арабском и английском, правила перевода. Плюс продуктовые данные: что такое Ясмина, какие колонки бывают, как она продаётся и почему её часто заказывают в 5 утра. Смысл простой: чем больше мелочей учтено заранее, вплоть до скруглений углов, тем меньше держится в моей голове. Контекст живёт у AI-агентов, а не у меня 3. Вместо отдела у меня команда AI-агентов Я собрал отдельных AI-агентов: CEO, продакт-менеджер, продуктовый дизайнер. У каждого большая инструкция и свой набор скиллов. Фотографии для сайта тоже генерируют AI-агенты по гайдам. Раньше за это пришлось бы платить за отдельные фотосессии 4. Setup: сервер, дизайн-система, тест и прод Подняли сервер на DigitalOcean, дизайн-систему, тестовую и продовую среду. Изменения выкатываем в непраймтайм, аналитика и пиксели подключены. Отдельно вложился в дизайн-систему: это кирпичики, из которых собирается весь сайт. Заранее продумал цвета, логотипы, общий стиль, добавил референсы. Дальше всё работает: сайт с четырьмя колонками, брендовый и продающий, с квизами и продуктовыми карточками. Ни Figma, ни разработки, ни дизайнеров тут не было, Claude Code собрал его сам, я только правил 5. Секрет автономного дизайна в скиллах Секрет не в том, чтобы три недели сидеть с Claude Code и просить подвинуть кнопку и скруглить углы. Секрет в правильных скиллах. Нужные скиллы закрывают сразу всё: дизайн, вёрстку, безопасность, скорость загрузки, SEO, корректные уровни заголовков. Но скилл не панацея, и AI-кодинг не панацея. Босс всё равно вы: сайт надо гайдить и лидить, само по себе «сделай сайт, чтобы много продавал» не сработает 6. Магазин работает, а я правлю его голосом из такси Магазин уже работает, есть продажи, с метриками всё хорошо, будем развивать дальше. Теперь я еду в такси, голосом говорю поменять дату или товар, и всё происходит без меня Успехов с AI-adoption в ваших проектах! Michael Browk, дизайн-директор @ Yango Посмотреть запись: https://youtu.be/de-XzGOD-zU

Кейс Yango. Интернет-магазин собрали без Figma и разработчиков, сайт с нуля верстает Claude Code по скиллам ⚡️ #кейс Michael Browk, дизайн-директор @ Yango (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: не садитесь верстать сайт руками на три недели. Соберите контекст и скиллы, отдайте команде AI-агентов, и дальше сайт собирается и правится почти без вас ⚡️ 1. Маркетплейсы не дают выделиться, поэтому мы пошли в свой магазин Мы продаём умные колонки Ясмина в регионе MENA: Египет, страны Залива, всё на арабском. Долго продавали их только на маркетплейсах. А там жёсткие ограничения по оформлению: аккуратные белые карточки, ничего своего не налепишь. Конкурировать так тяжело. Решили собрать свой интернет-магазин. В корпорации это обычно год разработки, поэтому я сел и собрал его сам через Claude Code и Codex 2. Сначала я собрал огромный контекст про продукт Загрузил всё, что есть: брендгайды и цвета, фотосессии, рендеры и видео колонки, tone of voice на арабском и английском, правила перевода. Плюс продуктовые данные: что такое Ясмина, какие колонки бывают, как она продаётся и почему её часто заказывают в 5 утра. Смысл простой: чем больше мелочей учтено заранее, вплоть до скруглений углов, тем меньше держится в моей голове. Контекст живёт у AI-агентов, а не у меня 3. Вместо отдела у меня команда AI-агентов Я собрал отдельных AI-агентов: CEO, продакт-менеджер, продуктовый дизайнер. У каждого большая инструкция и свой набор скиллов. Фотографии для сайта тоже генерируют AI-агенты по гайдам. Раньше за это пришлось бы платить за отдельные фотосессии 4. Setup: сервер, дизайн-система, тест и прод Подняли сервер на DigitalOcean, дизайн-систему, тестовую и продовую среду. Изменения выкатываем в непраймтайм, аналитика и пиксели подключены. Отдельно вложился в дизайн-систему: это кирпичики, из которых собирается весь сайт. Заранее продумал цвета, логотипы, общий стиль, добавил референсы. Дальше всё работает: сайт с четырьмя колонками, брендовый и продающий, с квизами и продуктовыми карточками. Ни Figma, ни разработки, ни дизайнеров тут не было, Claude Code собрал его сам, я только правил 5. Секрет автономного дизайна в скиллах Секрет не в том, чтобы три недели сидеть с Claude Code и просить подвинуть кнопку и скруглить углы. Секрет в правильных скиллах. Нужные скиллы закрывают сразу всё: дизайн, вёрстку, безопасность, скорость загрузки, SEO, корректные уровни заголовков. Но скилл не панацея, и AI-кодинг не панацея. Босс всё равно вы: сайт надо гайдить и лидить, само по себе «сделай сайт, чтобы много продавал» не сработает 6. Магазин работает, а я правлю его голосом из такси Магазин уже работает, есть продажи, с метриками всё хорошо, будем развивать дальше. Теперь я еду в такси, голосом говорю поменять дату или товар, и всё происходит без меня Удачи с автономным дизайном в ваших проектах! Michael Browk, дизайн-директор @ Yango Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

Кейс Yango. Интернет-магазин собрали без Figma и разработчиков, сайт с нуля верстает Claude Code по скиллам ⚡️ #кейс Michael Browk, дизайн-директор @ Yango (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: не садитесь верстать сайт руками на три недели. Соберите контекст и скиллы, отдайте команде AI-агентов, и дальше сайт собирается и правится почти без вас ⚡️ 1. Маркетплейсы не дают выделиться, поэтому мы пошли в свой магазин Мы продаём умные колонки Ясмина в регионе MENA: Египет, страны Залива, всё на арабском. Долго продавали их только на маркетплейсах. А там жёсткие ограничения по оформлению: аккуратные белые карточки, ничего своего не налепишь. Конкурировать так тяжело. Решили собрать свой интернет-магазин. В корпорации это обычно год разработки, поэтому я сел и собрал его сам через Claude Code и Codex 2. Сначала я собрал огромный контекст про продукт Загрузил всё, что есть: брендгайды и цвета, фотосессии, рендеры и видео колонки, tone of voice на арабском и английском, правила перевода. Плюс продуктовые данные: что такое Ясмина, какие колонки бывают, как она продаётся и почему её часто заказывают в 5 утра. Смысл простой: чем больше мелочей учтено заранее, вплоть до скруглений углов, тем меньше держится в моей голове. Контекст живёт у AI-агентов, а не у меня 3. Вместо отдела у меня команда AI-агентов Я собрал отдельных AI-агентов: CEO, продакт-менеджер, продуктовый дизайнер. У каждого большая инструкция и свой набор скиллов. Фотографии для сайта тоже генерируют AI-агенты по гайдам. Раньше за это пришлось бы платить за отдельные фотосессии 4. Setup: сервер, дизайн-система, тест и прод Подняли сервер на DigitalOcean, дизайн-систему, тестовую и продовую среду. Изменения выкатываем в непраймтайм, аналитика и пиксели подключены. Отдельно вложился в дизайн-систему: это кирпичики, из которых собирается весь сайт. Заранее продумал цвета, логотипы, общий стиль, добавил референсы. Дальше всё работает: сайт с четырьмя колонками, брендовый и продающий, с квизами и продуктовыми карточками. Ни Figma, ни разработки, ни дизайнеров тут не было, Claude Code собрал его сам, я только правил 5. Секрет автономного дизайна в скиллах Секрет не в том, чтобы три недели сидеть с Claude Code и просить подвинуть кнопку и скруглить углы. Секрет в правильных скиллах. Нужные скиллы закрывают сразу всё: дизайн, вёрстку, безопасность, скорость загрузки, SEO, корректные уровни заголовков. Но скилл не панацея, и AI-кодинг не панацея. Босс всё равно вы: сайт надо гайдить и лидить, само по себе «сделай сайт, чтобы много продавал» не сработает 6. Магазин работает, а я правлю его голосом из такси Магазин уже работает, есть продажи, с метриками всё хорошо, будем развивать дальше. Теперь я еду в такси, голосом говорю поменять дату или товар, и всё происходит без меня Удачи с автономным дизайном в ваших проектах! Michael Browk, дизайн-директор @ Yango Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

Кейс Avito. Отчётность, дайджест недели и прогноз выручки за меня теперь делают команды AI-агентов ⚡️ #кейс Алекса Малинского, Head of Analytics @ Avito Travel (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: рутину руководителя аналитики можно собрать в набор AI-агентов: операционные задачи, дайджест и прогноз почти без ручного труда. Но чем сложнее задача, тем больше контекста и валидации остаётся на вас 1. Как связка Claude Code, внутреннего MCP и n8n заменила мне ручную аналитику Я отвечаю за аналитику в Avito Путешествиях, сервисе краткосрочной аренды, а у самого Avito 28 миллионов DAU. Данных и задач много Ещё пару месяцев назад я использовал AI как чат для отдельных вопросов. Теперь собираю рабочие процессы, которые работают автономно по расписанию Всё держится на связке Claude Code, внутреннего Avito MCP и n8n: MCP-хаб даёт AI-агенту доступ к внутренним инструментам и BI, а n8n запускает сценарии по расписанию 2. План-факт, который собирается сам: как отдать операционную рутину AI-агенту Раньше я вручную заполнял план-факт и вставлял цифры в документы по формату. Теперь процесс сам достаёт данные из self-service BI, вставляет их в Google Doc и пишет в командный чат, что всё готово Экономия времени небольшая, но эффект заметный: документ обновляется сам, без напоминаний. Такая рутина есть у каждого, и с неё проще всего начать адопшн 3. Дайджест недели, который AI-агент сам собирает и кладёт в Notion Десятки непрочитанных чатов и постоянно новые страницы в Confluence. Регулярная задача через Claude Code и MCP к Mattermost и Confluence собирает всё за неделю по нужным чатам и пишет короткое саммари AI-агент кладёт готовую страницу в Notion: как закрыли план, какие эксперименты раскатились, что поменялось в данных. Особенно помогает после отпуска, чтобы быстро вернуться в контекст 4. Ежедневный прогноз выручки, который AI-агент не просто считает, а объясняет Раньше я вручную запускал скрипты и держал вводные в голове, чтобы прикинуть, как закроем неделю или месяц. Поставил это на расписание в Claude Code Он несколькими способами предсказывает динамику и объясняет всплески: например, всплеск 13 июня это длинные выходные ко Дню России, сезонный фактор, а не аномалия. Здесь AI-агент уже не просто выполняет действия, а проводит анализ 5. Финмодель на пять лет: неделя работы джуна против пары дней с AI-агентом Дальше я работал с Claude как с полноценным аналитиком: построй финмодель бизнеса по когортным данным, объясни, как образуется выручка, и продли на пять лет. Заняло день-два плотной работы с уточнениями На выходе модель в Excel с адаптивной структурой, которая перестраивается при изменении вводных. По оценке это сэкономило около недели работы джуниора 6. Где делегирование AI-агенту ломается и почему готовьтесь работать больше Это мой первый крупный кейс делегирования, и он оказался ресурсозатратным. AI-агент уточнял у меня каждое допущение, а не уходил работать сам, как джуниор В какой-то момент он удалил данные по одной когорте, решив, что после определённого срока пользователи не возвращаются. Формально логично, по бизнес-смыслу неверно. Поэтому нужна строгая валидация: чем сложнее задача, тем больше вы, а не AI-агент, отвечаете за контекст и проверку Удачи с AI-adoption в ваших командах! Алекс Малинский, Head of Analytics @ Avito Travel Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

Три AI-системы, которые маркетологи собрали для своих команд 🔥 #кейс Макса Епифанова, VP of performance marketing @ TripleTen Решения по рекламе принимает AI-агент Раньше человек вручную смотрел на цифры и решал, где добавить бюджет, а где выключить. Но человек решает эмоционально и часть забывает, а AI-агент делает разбор быстрее, объективнее и консистентно. Я загрузил в AI-агента всю сквозную аналитику и собрал прогноз run-rate за день, аналитик собирал бы такой дашборд три-четыре недели. Дальше AI-агент сам рекомендует, что делать с адсетами и креативами. #кейс Севы Устинова, Founder @ Plurio От разрозненных скриптов к единому процессу Подключение данных клиента два года назад занимало шесть-двенадцать недель. Сначала мы раздали всем общий воркспейс, и люди начали вайб-кодить себе скиллы, но скриптов стало слишком много: они дублировались, и было непонятно, какие отлажены, а какие нет. Тогда мы собрали главный процесс: папка с текстовыми инструкциями, пять видов проектов, трек из шагов. Аналитик запускает главного AI-агента и присматривает, каждый новый кейс дописывается в инструкции. Подключение теперь проходит за считанные дни. #кейс Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen Деплой воронки за двадцать минут Раньше воронки собирали в Lovable: это было быстро, но кастомизация упиралась в разработку, интеграцию с CRM приходилось ждать пару дней. Мы собрали свой пайплайн на Claude Design и Claude Code: Claude Code тянет дизайн-систему из Claude Design, плагин настраивает GitHub, гоняет автотесты и заливает воронку в продакшн. AI-агент объединил скорость и кастомизацию: двадцать минут вместо пары дней, плюс экономия для бизнеса от 30 тысяч долларов в год на enterprise-плане. Чтобы этим пользовалась вся команда без GitHub, мы зашили все сложности прямо в скилл: дальше он сам ведёт человека по процессу. Ключевой инсайт: не ускоряйте человека разовыми скиллами: переведите повторяющийся процесс на AI-агента и постройте слой проверки. Он и превращает вывод модели в рост метрик. Всё это вы можете собрать не в одиночку, а вместе с нашей командой на спринте «AI-native marketing». Это 7 блоков, каждый ведёт практик, который делает это в своих продуктах прямо сейчас. Макс, Настя и Сева проводят воркшопы и live-встречи с практикой: вы разбираете конкретные кейсы и на них сразу собираете acquisition-процесс, вайб-кодинг воронок и перевод команды на AI под свою задачу. Старт 15 июля. Все эфиры в 19:00 МСК, записи live-встреч и материалы остаются у вас навсегда. До старта действует скидка. 🎬 Запись встречи 👉 Программа и регистрация на спринт с Настей Рябовой До новых встреч на следующих live-встречах ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Live-встреча: AI-native команда в маркетинге ⚡️ Спикеры: • Макс Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen • Настя Рябова, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen • Сева Устинов, Founder @ Plurio Что покажем: 1. Макс Епифанов расскажет, как в TripleTen перестроили перформанс-маркетинг вокруг AI: скиллы, аналитика, бюджеты, креативы. 2. Настя на живом примере покажет весь процесс создания новых воронок через Claude и Claude Design. 3. Сева покажет, как вся компания перешла на AI: маркетинг, продажи и ведение бизнеса. Для кого: Для команд маркетинга, роста и продаж, которые хотят ускорить работу с AI. Если это про вас, будет полезно. 🗓 Когда: 7 июля (вторник), 18:00 CET / 19:00 МСК 🚀 Подробнее и регистрация на сайте: https://communitysprints.ru/ai-native-marketing-1/ Увидимся в эфире ✌🏻

Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️ #кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS) Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥 Тут все 5 по списку: 1. Ловите момент, а не грузите онбордингом Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело. Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше. Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI». Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт. 2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию. Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию. Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала. 3. Шаблоны вместо чистого листа Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле. 4. «Дарим», а не «попробуй» Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще. Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать. До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому. 5. Продавайте задачу, а не список фич Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич. Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas. Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат». Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи. Усехов с AI adoption, Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️ #кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS) Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥 Тут все 5 по списку: 1. Ловите момент, а не грузите онбордингом Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело. Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше. Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI». Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт. 2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию. Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию. Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала. 3. Шаблоны вместо чистого листа Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле. 4. «Дарим», а не «попробуй» Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще. Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать. До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому. 5. Продавайте задачу, а не список фич Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич. Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas. Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат». Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи. Усехов с AI adoption, Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Кейс из Nebius. Как измерить эффективность внедрения AI в команде? 🤔 #кейс Романа Бунина, AI Adoption Lead @ Nebius (с конференции AI SKILLS) Главный вывод сразу: самооценка эффективности обманывает. AI внедрение надо мерить, как retention продукта ⚡️ 1. Внедрить легко, измерить эффект почти невозможно У нас в Nebius есть команда AI adoption, которой я руковожу: мы раздаём людям инструменты, обучаем и собираем success stories. И отдельно есть команда агентов. С агентами всё просто: было время и качество, стало лучше, эффект видно. А вот когда ты просто дал людям ChatGPT, Claude и Codex, померить пользу резко становится неочевидно. Простой мысленный эксперимент: как изменилась лично ваша эффективность после того, как появились эти инструменты? Честный ответ обычно: непонятно. 2. Три слоя измерения (и почему первый врёт) • Опросы. Спрашиваем людей, помогает ли. Беда в том, что самооценка обманчива: исследования показывают, что люди репортят рост скорости, а на практике его нет. • Использование. Сколько сообщений, какие инструменты, кто чем пользуется. Видно реальное проникновение. • Логи. Самый ценный слой: что люди реально писали и закрыли ли задачу. Но он недоступен: никто не хочет, чтобы читали его переписку с агентом. Так что работаем по первым двум. 3. Что реально кладём на дашборд • Люди: Считаем, сколько людей реально пользуется инструментами: не только в абсолюте, но и в проценте от всех сотрудников в командах, потому что именно доля показывает настоящее проникновение. • Форматы: При этом отдельно смотрим использование чат-инструментов и AI-агентов сотрудников • Инструменты: Далее данные разделяем по провайдерам (Open AI vs Anthropic) • Деньги: сколько тратим, в разбивке по департаментам и на человека, плюс затрата на человека как процент от его стоимости для компании. • Тренинги и квартальные опросы: Количественная аналитика даёт срез, но топ-пользователей всё равно идём интервьюировать руками: цифры показывают что, а живой разговор показывает почему. 4. Главный трюк: смотреть на retention, а не на старт Начал пользоваться не равно внедрил. Важно, приживается ли инструмент. Поэтому считаем по когортам (кто когда начал) и делим людей на новичков, растущих, стабильных и отваливающихся. Сразу видно, куда бежать: где много новичков, туда дать тренинг; кто перестал пользоваться, с тем поговорить и понять причину. По сути это retention и когорты, как в продукте, только для адопшна AI. 5. Где реально больно • Сбор данных. У каждого инструмента свой формат, нормального экспорта нет, поля меняются каждую неделю. API только появляются. Поэтому обязателен семантический слой: что за метрика, как считается и что использовать. • И обучение. Без него внедрения не существует. Парадокс: те, кто пользуется, думают, что и все умеют, и базовые тренинги не нужны. А базовые заходят лучше всего и поднимают использование сильнее остального. Ключевой инсайт: меряйте внедрение AI как retention продукта, а не как разовый факт «выдали доступ». И не верьте самооценкам: смотрите на использование и приживаемость по когортам, а качество добирайте живыми интервью. Удачи с AI Adoption в ваших компаниях, Роман Бунин, AI Adoption Lead @ Nebius Telegram канал Романа Бунина Запись выступления Романа на конференции P.S. от команды Сommunity Sprints В Community Sprints мы помогаем компаниями и командам внедрять AI на основе опыта экспертов нашего комьюнити, работающих в лучших международных и локальных компаниях. Мы обучили уже 1067 сотрудников компаний и предпринимателей ⚡️ Если вам интересно обсудить обучение AI-скиллам ваших сотрудников или внедрение AI в вашу команду, будем рады вам помочь ✌️ Встретиться с нами можно, выбрав удобное время по этой ссылке: https://calendly.com/cosprints-info/ai-adoption

Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡ 2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников! Это были потрясающие 3 дня! Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!) Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥 День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥 День #3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Mymeet, Emcd, G42 , Ablab pro, Cartel, Grachi • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI-кейсами • Конспект с summary кейсов До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡ 2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников! Это были потрясающие 3 дня! Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!) Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥 День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash / Deliveroo • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥 День #3: 7 AI-кейсов от фаундеров и C-level: mymeet, EMCD, G42 / Presight AI, Ablab pro, CARTEL, GRACHI! • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI-кейсами • Конспект с summary кейсов До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀