Разборы и рабочие инструкции
Разборы на реальных данных: как сводить маркетинг с деньгами, как собирать ИИ-продукты быстрее, чем пишется техзадание, и как забирать органический трафик там, где конкуренты ещё не начали.
Как повысить конверсию сайта и не принять догадку за факт
Дневник проверки конверсии сайта на примере моего конвейера: где возникает ошибка, чем измерять путь и как не принять догадку за факт.
ИИ ошибается, и это хорошо: что случилось в моём конвейере
Как ловить ошибки ИИ кодом, а не глазами: разбор на моём контент-заводе, таблица «ошибка - чем ловится» и чек-лист пилота.
Нормализация данных с помощью ИИ: как удержать джинна в лампе
Цепочка промптов для нормализации данных с помощью ИИ: контракт, границы модели, пилот, журнал ошибок и критерии приёмки.
Как ограничить права ИИ-агента: что я поменял после прогона
Как ограничить права ИИ-агента, который выходит наружу: три решения из моих систем и подборка из шести защит. Без выдуманных замеров.
ИИ-агенты в Minecraft умерли 605 раз: сколько времени это экономит
Четыре ИИ-агента умерли в Minecraft 605 раз и прошли игру. Разбираю, сколько времени это экономит и как считать, плюс промпт для расчёта.
Нейродайджест за неделю LLM: как проверить новинки на своих задачах
Что такое нейродайджест за неделю LLM и как превратить его в проверку на своих задачах: порядок шагов, расчёт стоимости прогона, правило решения.
n8n и ИИ-агенты: что проверить, чтобы сбой не прошёл молча
Разбор истории GitLab и чек-лист из 9 пунктов: как проверить копии и уведомления об ошибках в автоматизациях и у ИИ-агентов.
Сколько времени экономит ai-first разработка: что я поменял
Дневник ai-first разработки: четыре записи с датами и итогами, что отклонили целиком и как я теперь считаю экономию времени.
Автоматизация маркетинга: сколько она экономит на самом деле
Как я считаю экономию от автоматизации маркетинга: что делал руками, что осталось на мне и когда она не окупится. Карточка замера внутри.
ИИ агенты автоматизация: три совета, которые я проверил цифрами
ИИ агенты и автоматизация: три популярных совета проверил на своих системах. Где сработали, где нет. Плюс калькулятор окупаемости: формула и таблица.
Как использовать нейросети в бизнесе: 3 способа и как выбирал
Три способа использовать нейросети в бизнесе: чат, вызов в скрипте, конвейер с человеком в конце. Как сравнивал, что выбрал, чек-лист
Как проверить локальные нейросети до доступа к вашим данным
Разбираю, почему локальная нейросеть не равна безопасной и что проверить до выдачи ей доступа к файлам, сети и программам
Как создать ИИ-агентов, работающих за вас: что вышло, что нет
Дневник эксперимента: как я собрал ИИ-агентов, которые берут задачи из Telegram, что они делают за меня, а что нет. Чек-лист и шаги.
Как создавать ИИ-агентов: сколько времени они экономят на деле
Формула экономии времени от ИИ-агента, три замера до запуска и случаи, когда агент не окупается. На примере моих систем
Топ-50 лучших курсов маркетинга: что подтвердилось замером
В рейтинге лучших курсов маркетинга у каждого пункта есть обещание и нет замера. Показываю на своём случае, как это проверять до оплаты.
Как проверить текст нейросети на выдуманные факты: отдельно от стиля
Оценка стиля в 100 баллов не значит, что текст правдив. Разбираю на своём кейсе, почему проверка формы и проверка фактов - это два разных механизма.
Использовать нейросети в бизнесе: сравнил три способа, а не выбрал на глаз
Сравнил три способа использовать нейросети в бизнесе на своём проекте Клуббо: ручной разбор, один вызов модели и связку код плюс модель. Метод замера и таблица.
Как я считаю конверсию сайта: без красивых цифр в отчёте
Как я меряю конверсию сайта на своём продукте: рабочая пометка из воронки, ошибка в определении события и то, что стыдно показывать в отчёте.
Как понять, что ИИ-агент работает самостоятельно: проверка на цифрах
Разбираю на своём конвейере, где ИИ-агент работает самостоятельно, а где решение остаётся за человеком - без общих рассуждений, на цифрах.
ИИ-агенты простыми словами: разбор на моём живом проекте
Простыми словами о том, что такое ИИ-агенты и чем они отличаются от чат-бота. Разбор на моих рабочих системах: статусы, гейты, командная работа.
ChatGPT Images 2.5: как я проверяю модель перед внедрением
Разбор релиза ChatGPT Images 2.5 на примере живых проектов: где я уже использую генерацию картинок и по каким пунктам проверяю новую модель перед тем, как её включить.
Контент-завод на Claude: система, а не демо на 20 минут
Разбираю контент-завод на Claude на своём проекте: тонкое ядро, цеха, одобрение публикаций - и что не рассказывают в гайдах про 20 минут
Система искусственного интеллекта для чайников: разбор завода
Разбираю на живом контент-заводе, как устроена система искусственного интеллекта: из каких блоков она состоит и где чаще всего ломается.
SEO до запуска сайта: как разогнать домен, пока идёт разработка
Домен куплен, сайт ещё не начали, а поисковый возраст уже можно копить. Почему домен не стареет сам, какой минимум поднять за вечер и как не обнулить фору в день релиза.
Как мы собрали 51 ИИ-продукт за год: архитектура мультиагентных систем и вайб-кодинг
Разбор мультиагентного конвейера: роли агентов, оркестратор, агент-критик и маршрут от идеи до работающего прототипа за 2-3 часа. Практический опыт на дистанции в 51 продукт.
Сквозная аналитика на 852 млн ₽ выручки: почему 90% дашбордов врут владельцу
Пять системных ошибок в атрибуции, сверке с кассой и когортном анализе, из-за которых отчёт по маркетингу не сходится с деньгами. Порядок починки от сверки до дашборда.
Нейросотрудники вместо раздувания штата: как сократить цикл сделки на 30%
Какие роли в отделе продаж закрывают ИИ-квалификатор, контроль качества звонков и дожимающие цепочки, в каком порядке их внедрять и по каким метрикам считать эффект.
Разобрать вашу задачу предметно
Пишу разборы по тому, с чем работаю каждый день: маркетинг, аналитика, ИИ-системы и продажи. Если задача похожа на описанные - приходите с цифрами, посмотрим вместе
Написать в Telegram↗