Статьи

Нейросети в маркетинге: практика, промпты, кейсы. Новое — сверху.

Инструменты25 июн 2026 г.

Почему сайт выглядит «сделанным нейросетью» — и семь запросов, которые это чинят

Люди не говорят «ваш сайт сделала нейросеть» — они просто не оставляют заявку. Разбираем признаки, по которым это считывается, и запросы, которые их убирают.

Читать →6 мин

Инструменты24 июн 2026 г.

Nuclei: как собрать свой сканер уязвимостей из YAML-шаблонов

Большинство сканеров безопасности — чёрные ящики с закрытой логикой. Nuclei переворачивает подход: вы сами описываете проверки в YAML и получаете воспроизводимую систему, которую можно хранить рядом с кодом.

Читать →3 мин

Автоматизация23 июн 2026 г.

n8n или своя система: где проходит граница no-code автоматизации

n8n собирает воронку за вечер — соблазн отказаться от программистов огромный. Но через полгода многие такие системы рассыпаются. Разберём, где именно проходит граница между удобным конструктором и настоящей системой, которая выдержит рост.

Читать →4 мин

Автоматизация22 июн 2026 г.

MCP-агент для рекламы: от аномалии до исправления за минуты

Между «кампания просела» и «исправлено» обычно проходят сутки — и бюджет утекает. MCP-агент сокращает этот цикл до минут: сам мониторит, диагностирует и чинит. Разбираем, как это работает и с чего начать.

Читать →4 мин

Автоматизация19 июн 2026 г.

Локальные AI-модели: когда это защита данных, а когда дорогая паранойя

«А наши данные не утекут?» — вопрос, который тормозит каждое второе внедрение. Разберём без иллюзий: где локальная модель — требование закона, а где — лишние расходы ради мнимой безопасности.

Читать →4 мин

Инструменты18 июн 2026 г.

Какую модель под какую задачу: карта выбора для маркетолога в 2025

Разница в стоимости между лёгкой и топовой моделью — почти двадцатикратная. Гонять топовую там, где справится лёгкая, — сжигать деньги без выигрыша в качестве. Разбираю, как распределять задачи между моделями, чтобы платить меньше при том же результате.

Читать →4 мин

Автоматизация17 июн 2026 г.

Как стать AI-инженером в 2026: практический путь на Claude

AI-инженеры top-компаний зарабатывают $250K–$450K, но большинство не обучают модели с нуля. Они освоили одно: как построить систему вокруг модели. Дорожка на 6 месяцев с конкретными проектами и промптами.

Читать →5 мин

Автоматизация16 июн 2026 г.

Как AI-пайплайн ведёт этот блог и экономит 8 часов в неделю

Эту статью почти написал бот. Я накидал черновик — дальше система сама оформила текст, нарисовала обложку, перевела иллюстрации и выложила на сайт. Разбираю пайплайн, который убрал рутину и вернул регулярность публикаций.

Читать →3 мин

Автоматизация15 июн 2026 г.

Голосовая коммерция: как клиенты уже покупают голосом

Клиент заходит на сайт, говорит «мне нужно записаться на завтра после обеда» — и заявка уже в CRM. Без форм, без ожидания. Разбираем, почему голосовая коммерция ближе, чем кажется, и как к ней готовиться уже сейчас.

Читать →4 мин

Инструменты12 июн 2026 г.

Claude Video Vision: как научить AI понимать видео целиком

Работа с видео в AI раньше требовала ручных скриншотов и отдельной расшифровки звука. Claude Video Vision делает это автоматически — и теперь можно просто спросить: «Что происходит на первой минуте?»

Читать →3 мин

Автоматизация11 июн 2026 г.

Автоворонка на AI: от первого клика до оплаты без ручного участия

Квиз есть, бот есть, лендинг тоже — а клиенты всё равно теряются между этапами. Разбираем, как собрать единую автоворонку, где AI ведёт человека от первого касания до оплаты, а вы подключаетесь только к горячим сделкам.

Читать →4 мин

Инструменты9 июн 2026 г.

AI-видео для маркетинга: от идеи до ролика без камеры и съёмочной группы

Короткие видео собирают охваты, но снимать некогда, не на что и не с кем. Есть другой путь: пайплайн, где камера не нужна вообще. Разберём, как собрать ролик от идеи до публикации — и где эта схема работает, а где лучше не рисковать.

Читать →4 мин

Автоматизация8 июн 2026 г.

AI-маркетинг для B2B-производства: 5 связок для длинного цикла сделки

Сделка идёт полгода, решение принимают пятеро, а инженер тратит часы на разбор нецелевых заявок. Разбираем пять конкретных связок, где AI реально двигает такой цикл — от квалификации до анализа тендерной документации.

Читать →3 мин

Автоматизация5 июн 2026 г.

AI-агенты: от чата к автономной системе. Как построить своего за 20 минут

Агент — это не отдельная нейросеть, а архитектура вокруг неё. Рассказываем, как устроена эта архитектура, приводим готовые шаблоны промптов для разных типов агентов и пошаговую инструкцию по развёртыванию бота в Telegram на собственном VPS.

Читать →5 мин

Автоматизация4 июн 2026 г.

Агентные системы в продакшене: что работает без человека, а что пока миф

«Агент сделает всё сам» — красивое обещание, но где граница между реальностью и маркетинговым мифом? Разбираем конкретные сценарии, в которых автономные системы уже приносят деньги, и честно говорим, куда их пускать не стоит.

Читать →4 мин

Инструменты3 июн 2026 г.

Успешный Типограф: расстановка русской типографики, которая показывает каждую правку

Типограф Артемия Лебедева правит текст, но не говорит, что именно он сделал, — на выходе просто «причёсанный» текст, которому надо верить на слово. Я собрал открытый инструмент, который расставляет русскую типографику и подсвечивает каждую правку с указанием правила. Он живёт как веб-сервис, как CLI и как навык для Claude Code. Разбираю устройство: один движок на 32 правила, защита Markdown, идемпотентный прогон и режим для пайплайнов.

Читать →7 мин

Автоматизация2 июн 2026 г.

Telegram вместо CRM: когда это работает, а когда вы теряете деньги

Схема выглядит слишком просто, чтобы быть правдой: супергруппа с темами, тред на каждого клиента, менеджер отвечает прямо оттуда. Пять моих проектов живут так годами. Разбираю, что именно делает её рабочей — и где ровно она начинает стоить дороже полноценной CRM.

Читать →8 мин

Инструменты1 июн 2026 г.

Отдел маркетинга на Claude Code: 33 навыка, один файл‑начальник

Тридцать три навыка Claude Code, собранных не как список промптов, а как настоящий отдел маркетинга: семь направлений и один файл‑начальник, который держит общий контекст. Разбираю, почему такая архитектура работает лучше россыпи разрозненных промптов, что именно умеет каждое направление и как собрать подобное под свой бизнес.

Читать →6 мин

Загрузить ещё124

Облако тегов

Быстрый переход к теме — размер отражает число статей.

Статьи

Почему сайт выглядит «сделанным нейросетью» — и семь запросов, которые это чинят

Nuclei: как собрать свой сканер уязвимостей из YAML-шаблонов

n8n или своя система: где проходит граница no-code автоматизации

MCP-агент для рекламы: от аномалии до исправления за минуты

Локальные AI-модели: когда это защита данных, а когда дорогая паранойя

Какую модель под какую задачу: карта выбора для маркетолога в 2025

Как стать AI-инженером в 2026: практический путь на Claude

Как AI-пайплайн ведёт этот блог и экономит 8 часов в неделю

Голосовая коммерция: как клиенты уже покупают голосом

Claude Video Vision: как научить AI понимать видео целиком

Автоворонка на AI: от первого клика до оплаты без ручного участия

AI-видео для маркетинга: от идеи до ролика без камеры и съёмочной группы

AI-маркетинг для B2B-производства: 5 связок для длинного цикла сделки

AI-агенты: от чата к автономной системе. Как построить своего за 20 минут

Агентные системы в продакшене: что работает без человека, а что пока миф

Успешный Типограф: расстановка русской типографики, которая показывает каждую правку

Telegram вместо CRM: когда это работает, а когда вы теряете деньги

Отдел маркетинга на Claude Code: 33 навыка, один файл‑начальник

Облако тегов

Полезно? Будет ещё