Статьи / тег
Все сейчас говорят про harness. Звучит сложно, но это одна из самых простых идей в AI: модель думает, а система вокруг неё решает, что ей показать, чем ей работать и как проверить результат. Разбираем путь от промпта к harness в четыре шага.
Netflix, Spotify, облако, приложение для тренировок — за что у вас списываются деньги прямо сейчас? Подписочная модель держится на забывчивости, а AI-агенты ею не страдают. Разбираем, как это ломает привычную схему и что делать бизнесу.
Все бегут учиться одному и тому же: промптинг, автоматизация, вайб-кодинг. Проблема в том, что именно этому ИИ учится быстрее всех. Три вещи, которые не обесценятся — и как проверить, где они держат ваш бизнес.
Вы платите за нового клиента 1000 ₽ и радуетесь заявкам. А он уходит через полгода, и вы платите снова. Считаем, сколько стоит отток на самом деле — и почему без этой цифры реклама работает вхолостую.
Один дом за 12,9 млн, семь версий сайта и агент, который отвечает покупателю ночью, считает ипотеку и сам записывает на показ. Рассказываю, как это собрано — и что проверила эксплуатация: сервер умер вместе с бэкапами, купленные аккаунты оказались мёртвыми, а документ для клиента обещал то, чего код не делал.
Агентам в разных маркетинговых задачах нужно одно и то же: кому продаём, что продаём, что уже пробовали и что показали результаты. Разбираю по статье Шанна Холмберга, как превратить это в систему, — и выкладываю скилл, который сам задаёт вопросы, исследует рынок, собирает данные и создаёт всю структуру файлов.
«Сделай мне фичу» — и через минуту 800 строк, которые делают не то. Мэтт Покок собрал набор скиллов, где агент сначала задаёт вопросы, потом пишет спецификацию, режет её на задачи и только в конце садится за код. Разбираю, как он устроен и какие приёмы стоит забрать себе, даже если вы не программист.
8 сентября OpenAI опубликовала доказательство: гладкое течение жидкости в трёх измерениях может разрушиться за конечное время. Его нашли около 10 000 агентов за 88 часов. Разбираю, что здесь действительно новое, где пока рано ставить точку и почему главный урок — не в числе агентов.
Пять агентов на одной задаче дают одно мнение и четыре эха. Менять надо не количество агентов, а форму работы — и тогда тот же прогон укладывается в секунды вместо минут.
ИИ каждый раз начинает с чистого листа: вы получили ответ, закрыли чат — и через неделю разбираетесь в том же самом заново. Это как сотрудник, который к понедельнику всё забыл. Показываю на примерах, как дать ИИ память, чтобы он помнил рынок, клиентов и прошлые находки — и каждый ответ делал следующий лучше.
Узкое место — почти никогда не сама модель. Это очередь, в которую вы выстроили её шаги. Показываю на бытовых примерах: один простой тест ускоряет вашу работу с ИИ в разы, один приём окупает себя, и за пару минут вы соберёте такую схему сами. И честно скажу, кому она вообще не нужна.
Пропущенный звонок — это потерянная заявка, и голосовые агенты обещают закрыть эту дыру круглосуточно. Но между красивым демо и рабочим процессом лежит граница. Разбираем без хайпа: где такие агенты уже приносят деньги, а где их лучше не пускать.
ChatGPT и Claude — это только первая ступень. Сейчас мир переходит к агентному ИИ, который сам выполняет цепочки задач. Разбираем все пять стадий и показываем, какие возможности открываются уже сегодня.
Что если AI-агент сможет не просто генерировать видео, а монтировать его на настоящем таймлайне — с переходами, кейфреймами и синхронизацией под биты? FableCut делает проект читаемым JSON-файлом, и это меняет правила игры.
Один npx-запрос — и ваш терминальный агент получает 50+ маркетинговых навыков: от SEO-аудита до email-цепочек. Разбираю, как устроена библиотека Marketing Skills и почему связанный контекст между модулями меняет подход к автоматизации.
AI генерирует интерфейсы быстро, но анимации — его слабое место: либо никаких, либо случайные. Transitions.dev решает эту проблему через систему skills — теперь агент знает конкретные паттерны движения и применяет их по запросу.
Представьте: вы просите агента изучить пять свежих обзоров продукта на YouTube, собрать упомянутые недостатки и указать источники. Агент сам находит ролики, извлекает субтитры, анализирует — и через минуту выдаёт структурированный отчёт. Agent Reach делает это возможным.
Ваш AI-ассистент создаёт пять уровней абстракций ради одной кнопки? Проект Ponytail внедряет в кодогенераторы философию «ленивого сеньора» — сначала проверь, существует ли решение, и только потом пиши новый код.
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.
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.
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.
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.
«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.
Есть проекты, где лендинг — не «страница про мероприятие», а сам аргумент в пользу покупки. Промо‑сайт интенсива «Мозг лидера» построен вокруг одной метафоры: вы скроллите — мозг оживает. Разбираю архитектуру: процедурный 3D-мозг на скролле, голосовой AI-консультант, квиз‑бот с персональным PDF и Telegram вместо CRM. И честно — что осталось шероховатым.
Обычный сервис падает с ошибкой, и это видно сразу. AI-бот отвечает вовремя, без единой ошибки в логах — и отдаёт клиенту пустой или неверный отчёт. Разбираю, как ловить такие отказы, на примере бота, который собирает отчёты для бизнеса.
Агентство зарабатывает на часах экспертов и их же бесплатно раздаёт: брифы, созвоны, коммерческие для тех, кто «просто спросить». Пять связок, которые возвращают эти часы в оплачиваемую работу — и заодно решают вечное «сапожник без сапог».
У клиента был сайт‑визитка, который рассказывал о компании, но не приносил заявок. Мы собрали лендинг с калькулятором цены, аудитом‑лид‑магнитом, голосовым AI-консультантом и квиз‑ботом, который присылает PDF-разбор юридических рисков сайта. Четыре входа сходятся в один Telegram-тред. Разбираю архитектуру, инженерные решения и честные ошибки по шагам.
Каждое новое поколение моделей снова становится умнее — длиннее контекст, лучше рассуждения, увереннее работа с инструментами. Но «умнее» не равно «можно доверить всё». Разбираю трезво: где проходит граница между «сделает сам» и «нужен человек».
«Запустим пять агентов» звучит солидно, но система из нескольких агентов тратит примерно в 15 раз больше токенов, чем обычный чат. Разбираю шесть паттернов оркестрации как лестницу: где на ней остановиться, по какому признаку подниматься выше и какие две ошибки встречаются чаще всего.
Дорогой продукт покупают не с первого касания. Показываю систему, которая проводит человека через доверие: от премиального лендинга до голосового ассистента и живого чата — и всё сходится в Telegram.
Клиент просто поговорил с сайтом — и у него уже заведена заявка в биллинге. А маркетолог меняет цену тарифа с телефона, без единой строчки кода. Разбираю кейс, где самое инженерное решение — то, которого не видно.
Один премиальный дом за 12,7 млн, воронка, которая протекает в трёх местах, и AI-агент, который затыкает все три — от ответа в 23:47 до заявки, найденной в риелторском чате.
Нейросеть умная, но слепая — она не видит ваши данные. MCP как стандартная розетка: подключил один раз — работают все модели.
Один человек закрыл всю вертикаль: от unit-экономики и Term Sheet до голосового ассистента, который отвечает голосом вместо формы захвата. Код проекта теперь открыт. Разбор кейса Tolki.
Переписали тяжёлый сайт на WordPress в быструю статику и добавили голосового AI-консультанта, который разговаривает, знает цены и сам доводит пациента до записи. И честно — про то, что однажды сломалось.
Большинство сайтов рунета застряли на robots.txt и sitemap — и не читаются AI-агентами. Семь шагов от базовой гигиены до MCP: максимум пользы с первых, по нарастающей дальше.
Если вы каждую неделю объясняете агенту один и тот же процесс, его пора упаковать в скилл. Разбираю, как устроен этот формат, почему в нём главная строка — описание, чем он отличается от MCP и CLAUDE.md и в каком случае постоянный файл правил срабатывает надёжнее скилла.
«Готово, когда тесты проходят» — пожелание. «Готово, когда зелёный прогон вставлен в чат» — контракт. Двадцать пять процессов на автопилоте — и как не сжечь бюджет на токенах.
Шесть агентов «умели разговаривать», но не работать — черновики оседали и ничем не становились. Чего не хватало для замкнутого цикла и три ловушки, из-за которых система крутится на месте.
Не «задача и суб-агент», а 3–5 инстансов Claude Code, которые делят контекст, спорят и координируются сами. Как это устроено изнутри, как включить и когда оправдано.
Сайты без мобильной версии выпали из мобильного трафика. Теперь приходит новый читатель — AI-агент. Бесплатная проверка за минуту показывает, разговаривает ли с ним ваш сайт.
Та же модель без контекста выдаёт генерик, а с вашей базой знаний — другую лигу. Пошаговая система, которая делает AI умнее каждую неделю.
Агент делает работу один раз. Цикл заставляет его становиться на 3% лучше каждый прогон. Двадцать паттернов, которые отличают продакшн-систему от одноразовой игрушки.
Действует с 5 июля 2026 года
Оператор персональных данных — Александр Успешный (сайт uspeshnyy.ru). Связь по вопросам обработки данных: aleksandr@uspeshnyy.ru или Telegram.
Данные обрабатываются с вашего согласия, выраженного отметкой в форме, и не передаются третьим лицам, за исключением случаев, предусмотренных законодательством РФ. Данные хранятся на защищённых серверах и удаляются по вашему запросу.
Вы можете запросить уточнение, блокирование или удаление своих данных, а также отозвать согласие на обработку и отписаться от рассылки — напишите на aleksandr@uspeshnyy.ru или в Telegram.
Сайт использует cookie и локальное хранилище браузера для корректной работы интерфейса и обезличенной статистики. Вы можете отключить cookie в настройках браузера.
