Иван Будник | Solo founder + AI

Признаюсь честно - мне очень нравится стиль пин-ап 😍 Эти выразительные лица, кокетливые позы, ретро-кухни с клетчатым полом и вывески с сердечками. В каждом персонаже столько характера, что хочется узнать его историю! Вот и я решил пофантазировать, как выглядели бы героини в этой эстетике. Согласитесь, колоритно бы смотрелись мультфильмы с такими персонажами? 😄 Кто-то кокетничает у салона красоты, кто-то грозно размахивает половником, а кто-то просто наслаждается жизнью, потому что la vie est belle ✨ Узнали кого-нибудь? Пишите в комментариях, какая героиня вам ближе по духу 👇 Ну и ставьте ❤️ и 🔥

По мотивам фильма "Морозко" режиссера Александра Роу (1964). Изображения в стиле pin up. Chat GPT Image2 // Промпт: 1950s American retro pin-up illustration, vintage diner advertising art, mid-century Americana, hand-painted commercial illustration, glamorous expressive pin-up girl, Rockabilly aesthetic, pastel pink and turquoise color palette, soft painterly shading, clean illustrative outlines, slightly exaggerated facial features, vintage magazine print texture, nostalgic 1950s advertising poster aesthetic. 9:16 #ChatGPT #Image2 #pinup #Морозко https://www.kinopoisk.ru/film/46701

Знакомьтесь, это Фокси 🐱🐾 У неё рыжая чёлка, зелёные глаза, худи оверсайз и лапки. Да-да, те самые лапки. Мягкие, пушистые, к клавиатуре категорически не приспособленные. Если спросить Фокси «Ты умеешь кодить?», она честно ответит: «Нет, у меня лапки». Но есть нюанс 😼 Фокси уже умеет вайбкодить. Она не учила синтаксис, не гуглила ошибки в три часа ночи и ни разу не плакала над пропущенной точкой с запятой. Она просто рассказывает нейросети, что хочет получить. Словами. А ИИ пишет код. Обычный рабочий день Фокси: -Придумала идею (лёжа, конечно) -Объяснила её нейросети -Получила рабочий код -Запустила продукт -Пошла спать, потому что заслужила Пока другие спорят, чем Python отличается от змеи, Фокси уже задеплоила бота и пьёт чай из кружки «Good Code — Happy Human». Теперь Фокси будет периодически появляться в этом канале. Она будет показывать, как делать сайты, ботов и приложения с помощью ИИ, даже если у вас тоже лапки. Без занудства, без сложных терминов и с котиками. Больше идей. Меньше рутины. Больше тебя 💗 А у вас лапки? Ставьте 🐾 в реакциях, если хотите научиться вайбкодить вместе с Фокси 😉

Продажи растут. А прибыль где? Разбираемся в новом выпуске XWAY Talks 👀 Оборот увеличивается, а вместе с ним растут комиссии, расходы на рекламу и логистику. Гости XWAY Talks решили разобраться, что с этим делать: как не зависеть только от одной площадки, собирать собственную базу клиентов и где в этой истории полезно внедрять ИИ.

У нас в гостях побывали крупные эксперты e-commerce: Виталий Долженко — эксперт в сфере электронной коммерции, основатель бренда MOGU, e-commerce директор компании «Таврос» Иван Будник — руководитель по развитию ИИ в М.Видео, Solo Founder +AI, ex.Директор по электронной коммерции и цифровой трансформации Гулливер Групп

О чем говорили🤩 🤩Когда маркетплейс перестает быть выгодным — даже если оборот продолжает расти 🤩Как собирать свою базу покупателей через Telegram-бота и возвращать клиентов за повторными покупками 🤩Нужны ли бренду собственный сайт и приложение и когда они действительно оправданы 🤩Где искать покупателей помимо маркетплейсов: соцсети, блогеры, контекст и поиск через нейросети 🤩Как ИИ-бот «Мирон» обрабатывает заявки и передает их менеджерам — разобрали кейс, где доля квалифицированных лидов выросла с 1–2% до 30% 🤩Какие задачи уже можно отдавать ИИ: ответы на отзывы, анализ карточек, подготовка изображений и подбор сотрудников 🤩Что мешает автоматизации внутри компании — от бизнес-процессов и ожиданий руководства до сопротивления команды ✨ Посмотреть можно на любой площадке: Rutube, Youtube и VK Видео, а послушать — Mave stream, Яндекс Музыка, Deezer и Звук #подкаст

Искусственный отбор: почти половина ретейлеров намерена сократить расходы на персонал из-за ИИ. Как автоматизация меняет потребность розницы в новых сотрудниках.

Более сложные задачи — принятие решений, работа с клиентами и развитие продуктов — по-прежнему остаются за людьми.

Весть текст статьи в Известия

Seedance 2.5 уже неплохо держит консистентность персонажа. Лицо практически не «плывёт», исходный образ сохраняется от кадра к кадру, движения выглядят естественно. Lip sync тоже отрабатывает хорошо. Но вот с русским языком пока не дружит. Задаёшь персонажам конкретный диалог на русском — начало ещё может звучать нормально, а потом они внезапно переходят на какой-то тарабарский язык. И получается довольно забавно: lip sync отличный, эмоции есть, персонажи консистентны — только понять, что они говорят, невозможно :) Ждём, когда Seedance заговорит по-русски.

промпт: Location. Abandoned factory hall: concrete walls, ceiling trusses, a slanted shaft of dusty light from a high window, dust suspended in the air, two metal chairs facing each other. Characters. A man of 40–45: grey swept-back hair, short dark greying beard, grey-blue eyes, black shirt with open collar. Facing him, a skinless combat android: polished metal endoskeleton, anthropomorphic steel skull, glowing red optical sensors, metal teeth, exposed hydraulic neck actuators, cable bundles along the spine. 0–1s. Two-shot in profile, static. Both sit motionless, a pillar of light between them. 1–4s. Smooth transition to a medium shot of the man, three-quarter angle. He leans slightly forward, elbow on knee, and says in Russian: "Каково тебе в мире, где выжили мы, а не вы?" Restrained expression, direct gaze. 4–5.5s. Close-up of the android, camera begins a very slow push-in. A motionless beat, then servos turn the head toward him, the red sensor irises contract. 5.5–9s. Push-in continues. The android's jaw moves as it answers in Russian: "Вам нужны вода и калории. Мне — рудник, литография и электричество без перебоев." Indicators flicker deep inside the skull. 9–10s. Macro on a single optical sensor: the glow dims slightly, the man's silhouette reflected in it. The push-in settles. Style. Cinematic realism, 35mm, anamorphic flares, shallow depth of field, film grain. Palette: cold concrete grey with a single red accent from the sensors. Calm pacing, no abrupt camera moves. Dialogue in Russian.

Не забывайте делиться эмоциями и оставляйте коментарии😉

Я ранее писал про AI-assisted engineering. Кто-то называет это «вайбкодингом». Но у самого термина vibe coding уже появился негативный шлейф — «бездумного» программирования, когда ты просто пишешь промпты в Claude Code, Cursor или другую IDE с LLM и надеешься, что оно как-нибудь заработает. Для меня AI-assisted engineering — немного про другое. Это когда AI не заменяет инженерный подход, а многократно ускоряет его. Архитектура, требования, контракты, логика, тестирование и контроль результата остаются. Просто значительную часть реализации можно делать гораздо быстрее. Вот так, например, выглядит один мой рабочий день с AI-assisted engineering. Рабочий день 14.09.2026 От ТЗ, схемы и прототипа до работающего стенда в Docker за одну рабочую сессию: - план и контракт API - приём и разметка данных - парсер страниц акций пяти брендов - интерфейс по готовому прототипу - сбор данных по запросу - три новых канала коммуникации: email, desktop push и mobile push - backend, web UI, сборщики и парсеры, Android-логгер - тесты и сквозные проверки на живом стенде

Итог дня: 212 файлов 18 610 строк из них около 15 000 строк Python и TypeScript 275 тестов все живые

И, пожалуй, самая показательная цифра на скриншоте — 0 коммитов :) Потому что проект пока вообще не был под Git. .gitignore подготовлен, но история версий не велась. И это как раз хороший пример того, почему слово engineering здесь важнее слова AI. AI позволяет за день сделать объём, который раньше потребовал бы гораздо больше времени и нескольких специалистов. Но скорость разработки одновременно увеличивает цену инженерной дисциплины: Git, архитектуры, тестов, документации, ревью и контроля того, что именно сгенерировала модель. AI-assisted engineering — это не «пусть нейросеть напишет мне приложение». Это когда ты остаёшься архитектором и инженером системы, а AI превращается в очень быстрый слой исполнения. И вот здесь, как мне кажется, начинается действительно интересная трансформация разработки. А вы что думаете по этому поводу? Если было много непонятных слов, то я подготовил AI Wiki, там много полезной информации😉

Это рабочие данные из системы. Тут всё видно наглядно

Сколько вы платите ретушёру за обработку одной фотографии? Я автоматизировал этот процесс и довёл стоимость примерно до 5 рублей за фото. Что делает система: берёт исходное товарное фото, отправляет его в GPT Image 2, ретуширует по заданным правилам, убирает дефекты, приводит фон и само изображение к нужному стандарту и возвращает готовый результат. На тесте прогнал несколько товаров. Результат на скринах.

Экономика сейчас такая: 5 ₽ — себестоимость обработки одного фото. ~30 секунд — среднее время на одно фото. 100 фото — ~500 ₽. 1 000 фото — ~5 000 ₽.

При этом процесс практически не требует участия человека. Можно загружать изображения пакетами, а человеку оставить только приёмку: принять / брак / отправить на повторную обработку. И вот здесь для меня AI становится действительно интересным. Не когда он «умеет красиво рисовать», а когда конкретный производственный процесс можно разложить на этапы, автоматизировать и посчитать его экономику. Интересно сравнить: сколько сейчас вы платите ретушёру за обработку одного товарного фото? Ну и не забывайте ставить 🔥 и ❤️

Новый выпуск XWAY Talks не за горами, а пока что немного приоткроем занавес 👀 Мы позвали крупных экспертов в сфере электронной коммерции, чтобы обсудить: как выстроить омниканальную модель, в которой маркетплейсы, собственный e-commerce и другие каналы работают как единая система, где каждый дополняет друг друга.

У нас в гостях ✨ Виталий Долженко — эксперт в сфере электронной коммерции, основатель бренда MOGU, e-commerce директор компании «Таврос» Иван Будник — руководитель по развитию ИИ в М.Видео, Solo Founder +AI, ex.Директор по электронной коммерции и цифровой трансформации Гулливер Групп

Совсем скоро выложим выпуск на всех площадках, не пропустите 😉

Что реально тормозит ритейл при внедрении ИИ-агентов Если для потребителя главный барьер, это доверие, то для ритейла все упирается в готовность данных и внутренних интеграций. Без нормальной системы управления товарными данными автоматизировать процессы попросту невозможно. Агенту ИИ нужен доступ к каталогу, ценам, остаткам, персональным условиям, доставке, оплате и статусу заказа, причем все это должно жить в едином контуре с интерфейсами доступа для внешних систем. У зрелых компаний работа над качеством данных уже часть стратегии, у остальных это только предстоит сделать. Список ограничений на этом не заканчивается: доверие внутренних команд к технологии, непрозрачность экономики ИИ решений, качество самих моделей, нехватка специалистов и неопределенность с ответственностью перед клиентом, если агент ошибется. Есть и более фундаментальный страх: потеря контроля над клиентом. Как сказал один из экспертов исследования, компании не хотят отдавать возможность покупки через ИИ агентов без точки касания с клиентом, опасаясь деградации клиентского опыта и потери обратной связи.

Основное ограничение – готовность компании. Верят в эту технологию или не верят. Потому что если верят, деньги и аргументы найдутся. Если не верят, то никакие аргументы не помогут.

Иван Будник, руководитель по развитию ИИ, М.Видео

Пока не до конца понятно, кто будет контролировать клиента, кому достанутся данные, как будет считаться вклад агента в продажу и сколько ритейлер должен за это платить.

Вячеслав Уваров, заместитель генерального директора по коммерции и маркетингу, Бетховен Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России” 😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Много разговоров сейчас вокруг контент-заводов и фабрик контента. Кто-то уже штампует сотни единиц контента, кто-то строит сложные автоматизации, а кто-то пока пытается понять, зачем всё это нужно. Я решил собирать свою Content Factory. Хочу пройти весь путь руками: от идеи и генерации контента с помощью AI до медиатеки, шаблонов, адаптации под разные форматы и площадки, контент-плана и публикации. Что получится - буду постепенно показывать здесь: архитектуру, инструменты, решения, ошибки, цифры и выводы. Без теории, на собственном опыте. Интересно, кто уже строит что-то подобное? Пишите в комментариях: пользуетесь ли контент-заводами, что автоматизировали и какой получили результат. Ну и ❤️🔥 приветствуются — буду понимать, что тему стоит раскрывать подробнее😉

Сегодня на канале ПРО БИЗНЕС обсуждали с Алексеем Кудиновым AI в ритейле. Получилась интересная и живая беседа - не столько про хайп вокруг искусственного интеллекта, сколько про то, где AI уже сегодня действительно меняет ритейл и бизнес-процессы. Поговорили о практических кейсах, трансформации e-commerce, новых инструментах и о том, как меняется роль человека в бизнесе на фоне стремительного развития AI. Совсем скоро выпуск появится на канале ПРО БИЗНЕС и стриминговых платформах. Поделюсь ссылкой, как только выйдет😉

AI is… …всё, что мы перестаём называть AI, когда оно начинает нормально работать. Все вокруг говорят про ИИ, но каждый при этом имеет в виду своё. И важно помнить: AI — это гораздо больше, чем ChatGPT. Это огромная область: десятки модальностей, сотни моделей, лаборатории Запада, Китая и России, робототехника, генерация видео, научные вертикали. И индустрии, где всё это уже давно работает ( с 50х годов прошлого века) — от логистики и производства до медицины и финтеха. Я попробовал собрать это в одну картину. Получилась карта разума: 13 веток — от определений и математики до этики и продакшена. Плюс ландшафт компаний и моделей, разбор индустрий и глоссарий со схемами. Думаю, выйдет неплохая шпаргалка чтобы понять, о чём вообще идёт речь, кгода говорят про AI. 👉 AI WIKI Делитесь комментариями — что непонятно, чего не хватает, где я неправ. Ну и огоньки с сердечками приветствуются 🔥❤️

Сейчас в интернете много разговоров про вайбкодинг и про то, что Claude Code делает плохой дизайн. Но тут, как говорится, плохому танцору… Кто работает в IT, прекрасно знает старое правило: Какое ТЗ — такой и результат. Если написать: *«Сделай мне красивое приложение»* — не стоит удивляться, что получится очередной AI-интерфейс из одинаковых карточек, градиентов и кнопок. Я делаю немного иначе. 1. Нахожу хорошие референсы и делаю скрины. 2. Нахожу подходящий дизайн в Figma или отрисовываю концепцию сам. 3. Складываю всё это в Claude и прошу проанализировать визуальный язык: сетку, типографику, цвета, отступы, компоненты, композицию. 4. Отдельно формирую ТЗ по структуре продукта: страницы, блоки, состояния, сценарии, переходы. 5. Закидываю ТЗ + референсы + дизайн в Claude и довожу макеты. 6. Создаю папку проекта, кладу туда ТЗ и дизайн, натравливаю на неё Claude Code. 7. Получаю рабочее решение. 8. Дальше традиционная разработка — напильник, кувалда и несколько точечных ударов по недочётам. И внезапно оказывается, что Claude Code вполне способен делать нормальные интерфейсы. Потому что AI не отменяет дизайн-процесс. Он просто позволяет пройти его намного быстрее. Вот свежий пример — MOONALISA, эзотерическое приложение для Telegram: астрология, натальная карта, лунный календарь, знаки зодиака, нумерология и Таро. От референсов и концепции → к дизайн-системе → к экранам → к рабочему интерфейсу. А заодно сделал отдельную посадочную для направления Таро: MOONALISA · TARO https://ivanbudnik.ru/moon/moonalisataro.html Так что вопрос, возможно, не в том, умеет ли Claude Code делать дизайн. Вопрос в том, что именно вы ему дали перед тем, как попросили этот дизайн сделать. Не забывайте ставить ❤️ и 🔥. Кто уже пробовал вайбкодить? Какие подходы используете?

Коллеги, кто хоть раз задумывался о персональном сайте или развитии личного бренда? И главный вопрос — сколько времени прошло с момента этой мысли? 😏 Раньше казалось: нужно придумать концепцию, найти дизайнера, сделать прототип, сверстать, написать тексты… В общем, отличный проект, чтобы начать когда-нибудь потом. Сейчас всё немного иначе. С помощью нейросетей путь от идеи до готовой посадочной можно пройти буквально за несколько часов. Вот и я решил не рассуждать об этом теоретически — собрал посадочную для Макса Патрикова. Заодно записал новый ролик. Так что пока Макс строит личный бренд, нам остаётся наблюдать, куда его заведёт эта уверенность в собственной исключительности. Не забывайте подписываться, делитесь своим мнением в комментариях, ставьте 🔥 и ❤️ Канал Макса — @maxpatrikov Стек: Идея — Иван Будник Концепция — Claude Sonnet 5 Дизайн и вёрстка посадочной — Claude Design Self-made. Ну, почти. Мама немного помогла. 😏

Пробуем новый формат — мини-сериал с Максом Патриковым 😎 Макс — маминкин сынок, эксперт по отношениям, финансам и успешному успеху. Он точно знает, какой должна быть женщина: красивой, стройной, хозяйственной, зарабатывать от миллиона и поддерживать мужчину, пока тот «не в ресурсе». Сам Макс пока не работает. Потому что если работать — когда зарабатывать деньги? Главная фишка — Макс говорит абсолютно серьёзно. Никакой самоиронии. И периодически сверяется с главным экспертом: — Правильно я говорю, мам? По стеку всё довольно просто: ChatGPT — персонаж, ToV, сценарии и промпты → генерация внешности и референсов → Gemini Omni Flash — короткие видеосцены, речь, мимика и липсинк → монтаж в мини-сериал. Посмотрим, куда заведёт Макса его путь к успешному успеху 😁 Делитесь своим мнением, ставьте 🔥 и ❤️

Про вайбкодинг сейчас не высказался только ленивый. И по половине советов отчётливо видно: человек рядом постоял, послушал, как гудит, и пошёл записывать курс. У меня за спиной больше 15 реализованных проектов, поэтому позицию займу сразу, без реверансов. Это отличный инструмент в умелых руках. Может, не всегда как готовое продуктовое решение, но как способ собрать MVP и проверить гипотезу он сокращает сроки кратно. Не на десять-двадцать процентов, а в разы. Конкретика вместо лозунгов. Один из моих кейсов: обработка отзывов. Нагрузку на клиентский сервис срезали на 90%. За три месяца система прожевала больше 420 000 отзывов, спокойно, без истерик и без раздувания штата. Само решение, с дашбордом, настройками и аналитикой, было написано за четыре дня. Четыре. Раньше на такое уходил спринт, а то и два, плюс неделя на согласования, кто рисует графики. А теперь то, что обычно не пишут в постах с заголовком «нейросеть заменит программистов». AI не сделает за вас основную работу. Цели, задачи, декомпозиция на блоки, функционал, границы ответственности между сервисами: это всё на вас. Вы должны быть в матчасти. Уметь читать документацию API. Понимать технологический стек настолько, чтобы выбрать его осознанно под конкретную задачу, а не потому что модель первой предложила знакомое слово. Иначе на выходе получается красивая каша, которая работает ровно до первого реального пользователя. Кстати, отдельная боль: бесконечные споры о том, какая модель «лучше кодит». Я использую Claude Code и под разные задачи разные модели, в основном Opus и Sonnet. Кроме того, человек с внятным техническим заданием выжмет больше из слабой модели, чем растерянный энтузиаст из самой топовой. Формулировка, которую я использую для себя: нейросети - это когнитивный экзоскелет, а не раб на галерах. Работу за вас он не сделает. Но поднимет вашу производительность до уровня, который ещё пару лет назад считался читерством. На скринах ещё один мой сервис: система скоринга и AI-аналитики резюме. Она автоматически мониторит соискателей, подсвечивает рекрутеру сильные и слабые стороны кандидата, показывает соответствие вакансии и много других прикольных фич. Если интересно посмотреть изнутри, пишите, дам триал потестить)) Не завываем ставить ❤️ и 🔥

Посмотреть концепцию, генерации и промпты можно на странице Не забывайте ставить ❤️ и 🔥 Стек Идея: Иван Будник Концепция: Claude Sonnet 5 Генерация изображений: GPT Image 2 Дизайн и вёрстка посадочной: Claude Design