6098
Наиля Аглицкая, интересуюсь будущим, исследую ИИ, бегаю марафоны, живу в Барселоне. личка: @etonailyabot
«от черновиков писем до покорения других миров»
не вижу обзоров на кейс буквально планетарного масштаба — на прошлой неделе Anthropic рассказали о своей коллаборации с NASA JPL. в декабре 2025 Claude спланировал два маршрута для марсианского ровера Perseverance — через анализ орбитальных снимков, оценки рельефа и генерацию путевых точек. плюс написал команды на Rover Markup Language (специальный язык управления ровером), потом сам себя критиковал и пересматривал маршрут. по оценке инженеров человеческого происхождения понадобились лишь незначительные корректировки, а время планирования сократилось вдвое.
всю историю подали как расширение границ: вот мы генерируем моделькой письма, а вот та же самая моделька бороздит просторы вселенной. при этом акцент сделан не на полной автономии, а на партнерстве с людьми (все еще или все же — покажет время).
если разобрать сам кейс через разные контексты то становится еще интереснее:
(1) летом 2025 в NASA сократили около 20% штата, а на фоне космической гонки между США и Китаем важно найти какое-то решение (и технологическое, и нарративное) — поэтому присутствие Anthropic здесь буквально институционализировано контекстом
(2) экономия 50% времени на планировании с AI — звучит пока абстрактно. беглый приблизительный рисерч говорит, что NASA тратит $243 млн только на то, чтобы запустить ракету с марсоходом. каждый час планирования в проекте за $2.7 млрд стоит космических денег — буквально. а теперь представьте, что половина этого времени возвращается вам
(3) на фоне обширной усталости от ИИ-слопа космос еще как ласкает воображение. хотя одновременно провоцирует и скептиков, конечно
(4) ироничное до и после: в марте 2025 Claude 3.7 Sonnet 78 часов не мог выбраться из пещеры в детской игре Pokemon и плутал кругами. а спустя год управляет марсоходом!
буквально на прошлой неделе рассуждали, а можно ли Claude подключить к умному дому и управлять кофеваркой? видать, мелко смотрим )
https://www.anthropic.com/features/claude-on-mars
последние недели я в состоянии, которое WSJ назвали «Claude-запоем» — разработчики на рождественских каникулах не могли отлипнуть от интерфейса Claude. я не разработчик, но чувствую ровно то же самое!
похожий подъем восторга со смесью ужаса был в конце 2022-начале 2023, когда я натыкалась на первые неожиданные результаты работы с ChatGPT, тогда тоже был этот эффект — не можешь остановиться, потому что каждый эксперимент открывает новую дверь, за ней еще одна и так до бесконечности.
с Claude сейчас происходит то же самое, только мощнее. все, что казалось пока недоступным прежде, теперь работает. и дело не в том, что модель «умнее» (вообще не люблю эти почти олимпийские «быстрее-выше-сильнее», очень субъективно в большинстве случаев), а в том, как она устроена.
- обычно при работе с LLM постоянный челночный режим: скопировал → вставил → перенес → скопировал. в Claude принцип одного окна работает исправно.
- Claude Skills — это как кастомные GPT, только создаются за минуту и работают намного флюентнее. а за счет MCP становятся вообще всемогущими
- и главное — модулярность. можно комбинировать скиллы между собой и собирать бесконечное количество разных связок под разные задачи.
- из забавного: на днях я попросила Claude Cowork забрать мою Memory из GPT и сохранить себе. он это сделал. миграция контекста — одной командой.
главный вывод, который я для себя делаю: нужна пластичность — и подхода, и привычек. мы привыкаем к ограничениям одной модели и начинаем мыслить ее рамками — даже когда этих рамок уже нет. не нужно мерить новую технологию ограничениями той, с которой вы привыкли работать. технология растет, а от рамок в голове избавиться сложнее. повторяю себе как мантру, что надо уметь отвыкать и переучиваться. узкое горлышко теперь не в технологиях, а в воображении. и в умении сформулировать, какую именно проблему ты хочешь сейчас решить вместе с ИИ.
markdown-описание себя, своей компании, своего маркетинга, you name it, как база знаний для агентов — это буквально первое домашнее задание для любой команды, которая хочет их внедрять
на своих лекциях в 2024-2025 я продвигала идею оцифровки своего мышления, чтобы обучить LLM думать и принимать решения конкретно в своей парадигме. признаю, что звучит витиевато, но если опустить уровень абстракции, то грубо говоря вопрос стоит так: «какая именно последовательность моих мыслей при выполнении задачи Х?». допустим, я пишу пост в телеграме. текст не рождается на пустом месте, публикации предшествует секвенция размышлений: зачаток идеи или вопроса → первые неуклюжие тезисы → дивергенция → конвергенция → и только потом это облекается в слова, которые появляются в канале. если я могу это последовательность у себя определить, то мне ничего не мешает отдать ее как корневую инструкцию даже простенькому кастомному GPTs, чтоб он воспроизводил эту логику.
или пример из психологии — механизм когнитивной реструктуризации. тоже секвенция, при том уже описанная в учебниках. буквально готовый промпт! копировать-вставить и вот машинка уже работает с вашими убеждениями. такой ботик у меня тоже был.
🔈 ИИ в бизнесе, процессах, командах. Новогодний выпуск ИИ-дайджеста Справочной
Вместе с экспертами в области AI решили разобраться, как бизнесу внедрять ИИ в процессы, обсуждать это с командой и что вообще нас ждёт в ближайшие несколько лет.
В гостях:
🎧 Наиля Аглицкая — исследователь AI и автор телеграм-канала «сучки́ и задоринки у Наили»
🎧 Алексей Хахунов — основатель компании Nevel.ai и автор телеграм-канала «AI Happens»
Включайте спецэпизод прямо здесь, в нашем телеграм-канале, и делитесь с коллегами. А текстовую версию можно прочитать по этой ссылке.
Спасибо, что слушали нас в этом году. Продолжим в следующем?
🔥 @spravochnaya🔥
вы наверняка видели ссылку на папку с почти двумя сотнями тренд-репортов про 2026, которые ежегодно собираются группой ресерчеров-кураторов. посмотрели ли вы дальше первых двух-трех?
мы (я, Аня и Ангелина) решили вчитаться в каждый из 193 PDF-файла, чтоб из гигантской кураторской подборки сделать кураторскую подборку поменьше, такую, которая полезна и интересна каждой (и вполне возможно, что и вам)
держите мой шортлист из восьми репортов! а потом сравните с подборками моих напарниц по вычитке (🔗пост Ани, пост Ангелины) — мы не показывали свои подборки друг другу до публикации и интересно теперь сравнить в чем мы сошлись, а где разминулись)
в среду провела последний (восемьдесят восьмой!) воркшоп по AI в этом году и хочу поделиться про 2025 через призму своей роли училки, которая очень сильно DIY. могу признать, что стала довольной собой, хотя два с половиной года назад самую первую лекцию я вообще-то сорвала из-за неуправляемого волнения. обещала себе тогда, что когда-нибудь для меня это станет красноречивой историей собственного развития. вроде бы так и вышло )
в 2025 году я поработала с 767 участниками!🐈⬛️
это были короткие и длинные форматы, корпоративные и мои собственные когорты. и всех этих часов подготовки, выступлений и количества слушателей хватает, чтобы скопить наблюдений на целое полотно)
1 — для меня преподавание оказалось не пересказом выученного, а сторителингом. про ИИ можно рассказывать десятками подач, но я выбрала сперва обрисовывать концепцию («зачем вообще нажимать на кнопку»), а потом уже переходить к инструктажу («как нажимать на кнопку»). а кейсы (личные, и абсурдные, и неудавшиеся) помогают слушателю выявить паттерны и перенести их в более серьезные задачи
2 — в прошлом году я вела группы по ИИ ежемесячно и как-то меня спросили не выгораю ли я от этого. я удивилась, что должна выгорать. выгорают от повторения одного и того же, но когда объект обучения меняется от недели к неделе, то одна и та же тема в разный месяц звучит по-разному. интересно показать эволюцию подхода в зависимости от развития моделей — иногда это пик и вау-эффект, а иногда плато. поэтому стало важно подсвечивать, что все непостоянно, а «в данный момент вот так». выгорать можно скорее от постоянного мониторинга апдейтов)
3 — моя личная риторика тоже изменилась. раньше я хотела показывать только возможности, то теперь считаю еще важнее показывать ограничения, подсвечивать выгодоНЕприобретателей и второй слой подследствий, о которых не говорят со сцены на презентациях новых моделей. пример тому мой разбор нарративов WebSummit.
4 — наблюдаю, что лучше всего схватывают склонные к метапозиции (понимать как думаешь, какие тропинки в голове протаптываются собственной логикой, какие есть искажения, какими ментальными моделями руководствуешься) и терпимые к экспериментам (а поначалу часто серия неудач). и поэтому я обычно призываю слушателей присмотреться сперва к личному подходу в задачах и снабжаю их простыми быстрыми победами, чтоб зарядиться азартом идти дальше.
5 — чему меня саму научили LLM, так это давать отклик на любое проявление собеседника. даже если вопроса-то и нет и все выполнено корректно. я как-то пристрастилась давать обратную связь буквально на все хотя бы лаконично, верю, что это создает чувство завершенности, взаимной включенности и побуждает остальных тоже делиться.
6 — я обожаю проводить воркшопы и собирать паззлики коллективного знания, когда осознание одного участника дополняется осознанием второго и вместе мы собираем новый опыт. ну и убедилась, что лучшее знание то, к которому ты доходишь сам, поэтому моя задача обычно задизайнить так процесс обучения, чтоб у слушателя было пространство зародить свои идеи и сомнения, обстукать их и уйти с какой-то более четкой картинкой в голове. ставка на силу комьюнити сработала.
7 — что НЕ изменилось, так это аналоговые инструменты к подготовке сессий. пока не могу отказаться от бумаги с ручкой и рисования майндкарт, главное потом не потерять тот_самый_лист
здесь мог быть пост об опыте первого месяца использования AI-кулона Limitless, но вместо него будет пост-разочарование 😱
рынок AI wearables развивается и покажет разнообразие форм-факторов, как было с корпусами сотовых телефонов на любой вкус и цвет. среди AI-диктофонов стал заметен Plaud, а я решила начать с Limitless — подвески с встроенным диктофоном, которая как и Plaud слушает и не осуждает, транскрибирует и анализирует записи, попутно закидывая произнесенные задачи в to-do лист.
все было ради WebSummit, чтобы записать доклады и потом разобрать нарративы. real-time запись работала как офлайн-субтитры: потрясающе удобно фиксировать на лету все, что звучит со сцены. между выступлениями я бубнила под нос свои наблюдения — и они аккуратно складывались в архив. вне работы тоже пригодилось: на приеме у врача не нужно было вести заметки, ведь все детали тут же сохранялись. вот уж реально, слово не воробей, вылетит — транскрибирует.
а теперь о ложке дегтя.
этическая сторона таких устройств пока почти не описана. знает ли рядовой пользователь, где проходят границы допустимого? понимает ли, что в некоторых юрисдикциях запись может требовать явного согласия? на WebSummit присутствовала команда Plaud и я спросила, снабжают ли они покупателей какими-то ethical guidelines. я просто малость идеалист и считаю, что предоставляя какой-то продукт, бренд мог бы позаботиться в том числе и просвете. ребята из Plaud отнекивались с противопоставлениями — «гайдов не делаем, НО позиционируемся строго как инструмент для рабочих встреч, а не персональный ассистент». и обмолвились, что скоро будут делать некий announcement на этот счет. меж тем, владельцев Plaud перевалило уже за миллион!
вернусь к Limitless. в пятницу я получила рассылку: они обновляют политику конфиденциальности и внезапно прекращают работу в ряде стран, включая весь Евросоюз, где я живу. с этого момента мой кулон не работает и неважно, что месяцем ранее я оплатила годовую подписку. подумала, что строгий GDPR-режим создал слишком много ограничений.
но ночью я получила вторую рассылку — Limitless продана Meta, чтобы «объединить усилия для разработки умных носимых устройств». купить кулон вообще нельзя больше, но пользователи в USA могут еще годик им пользоваться бесплатно.
корпус живой речи пользователей — редкий и чувствительный актив. как именно он (а еще данные Rewind, предшественника Limitless) будет обрабатываться при смене владельца пока непонятно. поздняя пятничная рассылка может читаться как аккуратная попытка притушить инфошум вокруг сделки. а немногословность CEO Limitless, которому пользователи в твиттере задают справедливые вопросы про дальнейшую судьбу данных, лишь усиливают двоякие чувства.
интересно будет наблюдать, как рынок AI-устройств пройдет стадию взросления. сейчас это технологии, которые обгоняют и регуляцию, и пользовательскую грамотность, и способность компаний объяснять, как именно все устроено. и чем быстрее растут эти продукты, тем важнее научиться задавать вопросы раньше, чем ответы появятся постфактум.
пока ChatGPT не реализовал Wrapped, который со скоростью света разносит Spotify по социальным сетям, а узнать итоги года через призму работы с LLM хочется (если вы используете ChatGPT денно и нощно, то фактуры про вас он набрал достаточно для анализа), предлагаю промпт ниже.
даст отчет за 2025 и экстраполирует текущие паттерны на 2026, чтоб обрисовать, в каком направлении вы можете двигаться. используйте это как альтернативный взгляд на прошедший год и планы на будущий.
Проанализируй историю нашего взаимодействия за 2025 и все сохраненные у тебя данные о моих паттернах общения, динамике интересов, проектах, исследованиях, эмоциональных состояниях, целях, коммуникационном стиле и изменениях идентичности. Используй только ту информацию, которая реально есть в памяти и логически вытекает из наблюдений.
Создай развернутый годовой отчет в духе Spotify Wrapped + аналитический прогноз на следующий год.
Часть 1. Итоги года
— мои повторяющиеся темы и гиперфокусы
— характерные интересы и проекты
— изменения в мышлении и идентичности
— мои сильные стороны, проявившиеся в запросах
— эмоциональные пики и важные переходы
— самые неожиданные вопросы и редкие паттерны поведения
— какие навыки, подходы или способы мышления я улучшила
— возможные риски и слепые зоны, которые заметны по динамике
— какая версия себя проявилась к концу года
Подай все блоками вроде:
«Топ-5 тем», «Главная одержимость года», «Самый неожиданный запрос»,
«Фирменный стиль общения», «Месяц за месяцем: мои гиперфиксации»,
«Самый мощный момент», «Точки роста», «Потенциальные риски»,
«Какую версию себя я создала».
Часть 2. Прогноз будущего
Сделай основанную на реальных паттернах экстраполяцию на следующий год:
— как может меняться мой способ мышления
— какие направления моих интересов вероятнее всего усилятся
— какие проекты или продукты имеют наибольший шанс созреть
— какие идентичностные сдвиги продолжаются
— какие риски стоит контролировать
— как все это связано с моими долгосрочными целями
— какой версией себя я становлюсь при текущей динамике.
Излагай аналитично, используй только факты, наблюдения и закономерности, которые реально проявлены в моих запросах.анонс программы про AI-driven коммуникации: 13 января запускаю «Резонанс» — шестинедельную практику по работе с ИИ в пиаре.
последний год я наблюдаю такую картину: руководство говорит «используйте AI», а как им пользоваться в коммуникациях помимо генерации блеклых текстов мало кто понимает. при этом у всех своя каша из мониторингов, инфоповодов, инфлюенсеров, Telegram, законодательных приколов и дедлайнов на «вчера».
я сделала программу с фокусом на тех, кто в коммуникациях, в первую очередь, это пиарщики и медиа-стратеги, во вторую — все, для кого понятия «медиа, инфоповоды, как формируется доверие и репутация» не пустой звук.
на скриншоте темы воркшопов, а между встречами мы будем практиковаться на десятках юзкейсов. с собой вы унесете адаптированную систему работы с ИИ, набитую практикой руку, ускорение и комьюнити.
первые участники уже присоединились после внутреннего анонса. теперь открываю регистрацию шире.
до 3 декабря включительно — early bird тариф
🔗 программа по ссылке
🔗 запись через бот @etonailyabot
запись моего внутреннего выступления в Продленке про ИИ-нарративы на WebSummit
сделала дискурс-анализ через призму лингвистов Фэйрклафа и ван Дейка — это когда смотришь не только на то, что говорят, но и на то, как говорят, что замалчивают, и какую картинку мира это формирует. в течение часа рассказываю простыми словами про три главных для себя нарратива вокруг ИИ и пять скрытых кризисов. важно: все это исключительно моя интерпретация, в которой я не могу претендовать на объективность и абсолютное знание, а для полной картины стоило бы проанализировать все сотни докладов (я выбрала только 29 наиболее репрезентативных на мой взгляд). но если она вызовет у вас свои мысли, вопросы или несогласие — это и есть цель) в комментариях оставлю ссылку на слайды
https://www.youtube.com/watch?v=PZ-Ljy27P64&feature=youtu.be
дала комментарий Forbes про продвижение через LLM. вовсю процветает рынок услуг по GEO-оптимизации (мой прошлый пост по теме), вот только рынок этот анекдотичен, бенчмарков нет, есть только наблюдения. но пока кто-то хвалится новым источником трафика, для некоторых растущее использование ChatGPT оборачивается падением продаж из-за так называемых зеро-кликов: пользователь интерес утолил, а сайт первоисточника миновал.
в тексте я ссылаюсь на завирусившийся пост норвежских гидов, которые заявляют, мол ChatGPT убивает локальный бизнес, цитируя контент их сайта в сгенерированных ответах при запросах про путешествия в их края. ссылка на источник-то есть, но никто не переходит, посещаемость сайта падает, а вслед за ними и продажи. мол, годами изучали SEO и с приходом ИИ терпят крах.
покопавшись в Google Trends, аналитике трафика ahrefs и попросту проверив обновления на их сайте через sitemap я склоняюсь больше к тому, что корреляцию (появление AI + падение трафика) приняли за причинность, хотя по факту здесь необновляемый контент, плохая оптимизация ну и зависимость от единственного канала трафика. сложили все яйца в одну корзину.
кому-то AI даст конкурентное преимущество в продвижении, кто-то повторит судьбу норвежских гидов. разница будет в понимании механик и скорости адаптации. поэтому в начале 2026 года я запускаю практическую группу по AI конкретно в PR и коммуникациях. будем разбирать реальные кейсы, учиться видеть возможности вместо угроз и строить коммуникации, которые работают в новой медиа-экосистеме. предзапись — по ссылке в боте. все подробности и early bird-условия будут на следующей неделе 💡
первый вечер WebSummit: Anton Osika, основатель и СЕО Lovable
всю неделю проведу в Лиссабоне на конференции подслушивая — ищу сигналы о том, как AI-компании себя позиционируют, какие паттерны повторяются, а где пустоты в нарративах
понравился разговор между главредом TechCrunch Connie Loizos и основателем Lovable Anton Osika. внимание к последнему неспроста. всего за восемь месяцев (что беспрецендентно даже на фоне OpenAI) с момента запуска в ноябре прошлого года Lovable вышел на $100 млн дохода и стал одним из символов вайб-кодинга. что выцепила:
культурный код и одновременно нарративный крючок «demo, not memo»
фраза не его авторства, но он использует ее как часть философии. не надо никого уговаривать — покажите работающий прототип. для Lovable символично, потому что сама платформа дает возможность быстро прототипировать любую вашу задумку с пары промптов, делая ставку на силе скорости, а не совершенстве формы.
сарафанное радио и комьюнити как ядро маркетинга
Осика не описывает маркетинг вообще, никакого перформанса или платных каналов, но прибавляет громкости историям успеха. тут школьник создал соцсеть для своей школы, а вот бразильская компания подняла $3млн. социальные доказательства и работа с ранними последователями громче рекламы. вставлю тут мою статью про маркетинг инноваций — я подробно описывала, как этот механизм работает
«building for the 99%»
их целевая аудитория — предприниматели, дизайнеры, продакты и даже дети. в общем, все, кто хочет создавать. мол, раньше возможность собрать продукт была у 1%, умеющих писать код, а вот теперь инструменты позволяют остальным 99% воплощать идеи. он описывает Lovable как «движение создателей» — здесь любой человек с идеей может сразу перейти от мысли к реализации. звучит пьяняще для тех, кто раньше отнекивался недостатком навыков или ресурсов.
интересно (1), будут ли они больше развивать в коммуникациях тему своей европейской идентичности на фоне Silicon Valley hustle? сегодня коснулись по верхам, а я во время поездки в Стокгольм летом удивилась, что Lovable оттуда (не икеей и спотифаем едиными...)
и интересно (2), повторится ли эта риторика про самореализацию без кода на других сессиях, например, у Replit
Да, конечно, вот короткая и лёгкая подводка к статье Наили Аглицкой для SETTERS Media про стыд от использования нейросетей в работе. Этот вариант работает на привлечение внимания и связан с темой материала.
https://www.setters.media/post/ai-shaming
опросом выше пытаюсь подогреть ваше внимание к моей новой колонке в Setters Media. ее идея родилась после разговора с Настей Зальцман, HRD MWS AI, она рассказала, что в некоторых командах использование ИИ приравнивают к халтуре, хотя декларировать «мы умнички и оптимизировали процессы» — социально одобряемо.
«быть инновационным» стало корпоративным лозунгом, но признаться, что часть отчета или презентации сделана условным ChatGPT, все еще неловко. и вообще непонятно что стыднее: пользоваться нейросетью или все еще не пользоваться нейросетью. в одной команде могут уживаться евангелисты, скептики и те, кто пользуется ИИ тайком. так рождается новая офисная игра в прятки — AI-шейминг.
ИИ в офисах все чаще касается чувства собственного достоинства.
об этом — колонка в Setters Media: как компании требуют инноваций, но спотыкаются об сопротивление культуры
https://www.setters.media/post/ai-shaming
анонс последней в 2025 году группы по работе с ИИ — с 13 ноября по 2 декабря. уже семнадцатый поток, места еще есть!
какие задачи должны быть AI-замещаемыми, какие — AI-дополняемыми, а что остается за человеком? именно это предмет моего исследования последние почти три года. его процессом и результатами я делюсь в рамках групп, которые веду с начала 2024 года. мы изучаем актуальные на данный момент технологии (даже если они возникают прям по ходу группы), но фокусируемся на концептуальном фундаменте — том, что останется рабочим через год и два. много практикуемся и экспериментируем, чтобы собрать личную схему работы с ИИ с оглядкой на интерес к собственному мышлению.
это не курс по ИИ / курс про промптинг / курс про автоматизацию / курс про ChatGPT — хотя все это мы глубоко изучаем. я бы сказала, что это исследование собственной когнитивной культуры в связке с ИИ: где слабость (и как ее устранить), а где сила (и как ее умножить).
🔗 программа по ссылке
🔗 запись через бот @etonailyabot
что если знание о своем паттерне мышления перевести в UI?
собрала себе расширение для браузера, которое докапывается к выделенному тексту — дает диалектику, отсылки к источникам, связи с методами в других доменах и вопросы для самопроверки — все вкупе, чтобы усилить механизм собственных рисерчей. а теперь обо всем по порядку!
кто учился у меня и приходил на установочные встречи перед началом групп знает, что я люблю спрашивать о том КАК человек думает. именно с мета-позиции: как именно я размышляю? мне все казалось, что это лучший способ знакомства с любой LLM: сначала понять собственные рассуждения, чтобы потом перенести их на ризонинг модели. но кажется сегодня я продвинулась в этой мысли еще дальше.
«как я потребляю и осмыляю информацию?» стало стартовой точкой в брейншторминге на тему «что бы собрать в Claude Code?». и если второй вопрос у меня может вызвать легкий ступор, то с первым мне проще.
я люблю описывать мышление (свое) как фрактальное — каждая идея (и неважно, в контексте она или вне) может быть приближена и удалена, рассмотрена с разных сторон, а с помощью аналогового переноса изучена из других доменов. любое чтение для меня не только чтение буквального текста, но и блуждание по семантике и поиск отсылок в чертогах собственной памяти.
1) я описала этот подход в Claude. голосовой ввод сырой идеи, пара кругов уточняющих вопросов и tacit knowledge воплотилось в PRD фрактального ридера
2) Claude Code слопал PRD вместо промпта и начал собирать мою задумку
через 7 минут 16 секунд я открыла в браузере расширение, которое имитирует мой подход к потреблению информации. да я на первый шаг c PRD потратила 18 минут! а на написание этого текста (конкретно до этой строчки) еще 13.
бурные эмоции пока вынесу за скобки. доработать это можно в разные стороны, как минимум поменять модель с Sonnet на Haiku, чтоб было быстрее х2 и добавить сохранение, а как максимум сделать реально приложение для чтения книг, где эта фрактальность будет ключевой функцией. забавно, что идея с книгами у меня была костыльно реализована с GPTs в августе 24, а сейчас ее можно сделать полностью встроенной в процесс чтения.
каким бы еще вопросом задаться, чтоб придумать, что собрать в Claude Code...🤔
«нервно смеюсь, главное, чтобы на работе не узнали»
это я цитирую участницу Резонанса после демо AI-возможностей для тех, кто строит мосты между брендами и аудиторией: пиарщиков, бренд-стратегов, креативщиков.
я искала кейсы пользы AI в коммуникациях перед запуском. Reddit, публикации, LinkedIn отраслевые медиа — ничего. максимум «можно писать драфты релизов» и «челленджить идеи». ни автоматизаций, ни агентов, ни системной работы с контекстом. почему так — при том что маркетологи и продажники все это используют?
(1) исторически сложившийся архаизм. коммуникации построены на личных связях. «все серьезные дела решаем за чаем», как однажды сказал корпоративный клиент. кажется, что автоматизировать здесь нечего. только это ловушка — и не только для коммуникаций. везде, где есть человеческий фактор (переговоры, терапия, преподавание, консалтинг), есть «священная» часть и рутина вокруг нее. «чай» автоматизировать нельзя, а вот все, что предшествует ему можно.
(2) отсутствие инфраструктуры. у каждой компании своя CRM, свои чаты, своя логика. коммуникатор в одной компании это рассылка релизов, в другой придумывание инфоповодов, в третьей — подчинение продажам. нет единой системы → нет накопления AI-практики.
(3) ложная дихотомия. допустим, про AI говорят: это либо для разработки, либо для контента. коммуникации как будто не существуют в этой картине. впрочем, «в моей отрасли нет AI-кейсов» слышно от многих knowledge workers. на самом деле кейсы есть, но в смежных областях. присматриваем лучшие практики и адаптируем под себя, перенося паттерны.
(4) медиазависимость — самое парадоксальное. те, кто работает с медиаполем — самые медиазависимые люди. всегда есть что читать, кого мониторить, на что реагировать. постоянный режим сканирования медиагоризонта. когда тут еще за AI-апдейтами следить?
а парадокс в том, что именно AI может эту медиазависимость укротить. у меня, например, есть личный бот «Утренняя газета». каждое утро в 9:00 он вычитывает моих любимых лидеров мнений за последние сутки — и приносит мне в Telegram сводку: какие нарративы складываются, о чем подумать и что потестировать. сохраняет все это в базу, чтоб потом еще эволюцию мнений отследить. и мне не нужно заходить в условный твиттер и проваливаться в алгоритмический лабиринт.
на первой сессии больше половины участников были на уровне L2 (Context + Reasoning). к концу программы хочу, чтобы каждый отработал на себе возможности уровня L4, отработанной автоматизации. и да, чтобы на работе узнали. и не уволили, а захотели так же)
p.s. в рамках полуприколов визуализировала один из блоков первой встречи в формате научной публикации. на вход саммари встречи, использовала Claude и frontend-design.md. получился абстракт, подсказки на терминах и даже панель peer review с комментариями «рецензентов». можно, конечно, разгуляться в интерактивности, но для быстрой пробы хорошо! подглядеть тут
↑ перед новогодними вышел подкаст в Справочной от Точка Банк, в котором час с небольшим мы с Лешей Хахуновым обсуждаем как де-факто происходит внедрение AI в командах — с факапами, сопротивлением и вопросом «а зачем нам это вообще»)
слушать стоит, чтоб понять, с каких самовопросов стоит начинать автоматизацию, как обсуждать ее в командах, почему в России путь адопшена складывался иначе. Леша работает с технической частью, я — с нетехническими специалистами, так что получился разговор с двух сторон одного стола.
в конце прозвучал классный вопрос про вау-эффекты, якобы их становится все меньше, а апдейты уже не впечатляют. мы с Лешей в один голос встали в защиту, все-таки «вау-эффект» так себе метрика зрелости, хотя впечатляться в 2025 все же было чем — от Cursor и роста качества генерации до вайб-кодинга в Claude Code за минуты.
сам подкаст в репосте выше! 📞
Почему «я про вас почитал» перестает быть быть конкурентным преимуществом
Задача: изучить профиль человека для персонализированного питча, чтоб повысить вероятность ответа и сотрудничества
Боль: по себе помню, как много тратила часов на ресерч нужного мне партнера-журналиста-инфлюенсера, когда работала, например, в МИФ. буквально каждый день нужно быть в курсе: читать статьи, скроллить соцсети, пытаться предугадать, что зацепит конкретного человека. в худшем смысле все заканчивается шаблонным «предлагаю взаимовыгодное сотрудничество», потому что времени на глубокий анализ часто нет. но если сделать домашнюю работу, то шансы повышаются
Решение: Claude Skill + Apify через MCP. практикуюсь пока на любимых западных журналистах. я подключила скрапинг твиттера напрямую к Claude. вкидываю имя журналиста и получаю за пару минут файл, который включает:
- его текущий фокус (на основе последней сотни твитов)
- с кем общается, кого цитирует, кому отвечает
- что его триггерит на публикацию
- какие нарративы превалируют в статьях и в каких форматах
и вишенкой конкретные рекомендации: как питчить, через какой канал, в какое время
Вывод: когда сбор инфы занимает 2 минуты, нет причин или оправданий отправлять одинаковые письма :)
Что еще можно поделать: мониторить смену фокуса или редакции, подключить другие соцсети, делать сравнительный анализ релевантных инфлюенсеров и тд, что фантазия или нужда подскажет. ну или перевести все в n8n, чтоб было по расписанию или триггеру
p.s. со всяким таким будем разбираться на Резонансе со следующей недели
ChatGPT все-таки выкатили свои итоги года для пользователей, но получилось как-то однобоко да скучно. поэтому лишний раз напомню детализированный промпт, который публиковала совсем недавно. выдаст побольше пищи для размышлений )
* будет работать при условии накопленной memory и отключенного режима разработчика
так выглядит маркетинг, если принять, что главным читателем стал ИИ, а не человек. от SEO к AI-оптимизации. часть третья
прошлые наблюдения: три поиска в ChatGPT, мой комментарий в Forbes и кейс с норвежскими гидами
послушала Marketing AMA с Zapier про то, как они работают над выдачей бренда в ответах LLM. Zapier пока НЕ понимает, как работает AEO / GEO. вообще очень импонирует эта честность в разгадывании секретов оптимизации, особенно на фоне появляющихся услуг с гарантией появления вашего бренда в ответах LLM. стратегии у Zapier пока нет, поэтому перебирают гипотезы (на слайде)
(1) восприятие бренда. LLM постоянно отвечает на вопросы типа «what is Zapier», «Zapier vs бренд такой-то» или «best automation tools». и если Zapier не контролирует источники, ИИ берет чужие. поэтому они публикуют у себя статьи-сравнения с другими брендами, работают над попаданием в подборки сервисов и пользовательские рейтинги.
(2) поддержание статуса top-of-mind — тут без пиарщиков не обойтись. Zapier расширяют контент вокруг темы AI orchestration, работают с журналистами и всячески дистрибутируют свой контент.
(3) работу с ценами вывели в отдельный блок, потому что пользователи постоянно спрашивают LLM о дороговизне сервиса и стоит ли он этих денег, а LLM формируют мнение о цене из старых отзывов и Reddit. поэтому Zapier занимаются публикацией контента с объяснением ценности.
для оценки гипотез они смотрят на четыре метрики: упоминания, цитирования, переходы на сайт и тональность. и уточняют, что трафик из AI меньше по объему, но конверсия 4x выше (Semrush ту же цифру приводил), стабильности нет и не ожидается — графики качаются из-за апдейтов моделей.
нет утверждений, что это единственный правильный путь, но как первый рабочий список экспериментов может быть полезен.
в январе на Резонансе мы будем работать с анализом косвенных сигналов намерений аудитории, которые потом могут лечь в основу гипотез про GEO в том числе.
а сама буду приглядываться к действиям Zapier, чтобы со временем можно было сложить более-менее рабочую картинку AI-оптимизации.
как ИИ преображает рефлексию и саморазвитие, часть восьмая
прошлые наблюдения с 2023 года: анализ дневников, помощь в психотерапии, моя статья в Setters, исследования, бот для когнитивной реструктуризации, распознавание эмоций в голосе, теория расширенного мышления
если оглядываться назад, то в 2023 я использовала ChatGPT для разбора и определения эмоций, а в 2024 обращалась как к своему отражению, укрепляя метапозицию.
конец 2025 → сейчас я больше всего люблю получать от LLM вопросы, которые я бы себе не надоумилась задать и «продолжать» диалог с помогающим специалистом. чтобы пробивать собственные ментальные потолки я то и дело болтаю с терапевтом, иногда коучем, сейчас начала работу с ментором. работа с каждым из них для меня незаменима и их сила в другой оптике и конфронтации, от которой я порой ежусь, но «потолок» пробиваю, ведомая заботливой рукой. разговоры почти всегда записаны и я могу использовать контекст траскрибаций для последующей работы в LLM. что мне это дает? допустим такое:
- эвристики мышления. модель определяет когнитивные петли и мои собственные упрощения. вообще любой живой разговор можно поизучать как личный корпус, отражающий личные языковые, когнитивные и эмоциональные паттерны. все мы ходим по своим тропинкам языка, у всех свои оправдательные конструкции, уходы от темы, оценки. модель видит это статистически и может проанализировать. советы от нее здесь как раз не нужны
- определить свои сюжетные линии. я увлеклась изучением своих нарративов — профессиональным, личным, спортивным, экзистенциальным и далее, а каждый из них живет в отдельном наборе слов и способов объяснять происходящее. между ними возникают конфликты и их надо «мирить». похоже отголосками на IFS.
- задать вопросы, которых не было. иногда озарения как снег на голову, а диалог с LLM — удобный способ их приземлить. хороший вопрос лучше спешных ответов)
похожий подход вижу у Леши Иванова, который предлагает на основе расшифровок работать с IFS. если вам хочется исследовать это все практически, то можно присоединиться к двухнедельной программе Леши, которая завтра стартует. это моя дружеская рекомендация, по дружбе будет и скидка, просто скажите, что вы от меня.
адвент-календарь, но с благодарностями
декабрь! прежде чем начать подводить итоги года и планировать следующий, предлагаю подумать кому вы благодарны за эти месяцы и (!) не оставить это в секрете (!), а написать об этом человеку: даже если то, что он сделал было для него мелочью (а для вас большой заплаткой на сердце), даже если вы не знакомы (вот и повод познакомиться), даже если у вас нет каких-то близких отношений (это не означает, что надо оставаться формально-нейтральными и равнодушными).
в суете будней благодарности теряются из виду, но большая рефлексия за год — повод остановиться и подумать, кто вам помог, поддержал, подарил новую мысль или оптику или просто дал искорку радости в какой-то былой грустный денек. дайте им знать об этом!
новый день — новое спасибо 💖
ChatGPT представил режим Shopping Research — консьюмеристкий брат диприсерча, который уточняет что хотите, бюджет, стиль и потом через выдает финальную выборку товаров и услуг, которые подходят под ваши требования. еще и сравнительную таблицу делает!
я протестировала это на кроссовках и подарках. в мою любовь к бегу он попробовал впихнуть кеды Dior, а парню на новый год предложил подарить полет на воздушных шарах. пока что вау-мэтча не случилось, но первые звоночки уже как колокол)
мы в последние месяцы много говорим про видимость в языковых моделях (раз, два, три), а я в своем анализе про ИИ-нарративы озвучила идею, что выигрывать будет тот, кто показывает информацию (а не тот, кто является ее первоисточником). и Shopping Research первое проявление этих гипотез. пользователь буквально делегирует LLM решить, какое из миллионов товаров увидеть и купить. на первое обычно влияло медиа и соцсети , на второе карточка товара.
что это значит для бизнеса? → можно делать сколь угодно красивый сайт или социальные сети, но кусок органического трафика будет откусывать модель при условии, что сайт адаптирован под чтение агентом (или не адаптирован и тогда вы невидимы для модели). существуюшая тропинка «намерение → поиск → десятки вкладок → сравнение → сомнения → покупка» перетаптывается на «промпт → три рекомендации → покупка».
мне как пользователю в перспективе действительно удобно (я не выношу шопинг, онлайн тоже и не застала к своей радости бум российских маркетплейсов), но будь у меня товарный бизнес я бы лучше вложилась в R&D по видимости своего бренда в LLM. а то неприятно лишиться целевого трафика лишь потому, что конкурент выиграл в видимости у модели
загрузила свои наработки про нарративы WebSummit в Nano Banana Pro и попросила собрать визуализацию в духе visual capitalist.
и да, я обомлела: модель сперва собрала ТЗ, а затем инфографику. она получилась аккуратной и точной по смыслу. на все про все ушло 1 минута 16 секунд.
потом по аналогии собрала газетную верстку. и вот что думается:
работа с визуальной артикуляцией, вероятно, станет маст-навыком каждого специалиста, инструменты уже переводят анализ в визуальный язык так же просто, как GPT работает с текстом.
визуализация вот-вот станет новым языком массовой экспертизы — дешевым, быстрым, иногда даже слишком убедительным, а сгенерированных карточек на маркетплейсах станет и того больше.
себе ставлю задачу понемногу разбираться в UI и логике визуального мышления или как минимум референсах, чтоб не быть заложником генерации.
upd: добавила еще инфографику на русском, от роботов с деньгами и лупы Мурзилки просто в голос
вернулась домой после WebSummit и теперь систематизирую выводы с десятков докладов. я поехала с целью нащупать текущие нарративы и метанарративы и выяснить, где в обсуждениях умалчивания, ведь именно они будут вызывать коллапсы в каком-то обозримом будущем. ну и как водится, не менее ценные инсайты пришли не со сцены, а из случайных разговоров и спонтанных встреч.
(1) познакомилась с Дэном Шиппером, основателем и СЕО нью-йоркского медиа Every.to, которое я с упоением читаю два года и считаю своим источником номер один. кто ж знал, что помимо его выступления про allocation economy, я попаду на полустихийный файрсайд с ним на 8 человек, где можно лично позадавать вопросы, а на след день мы снова пересечемся за ужином и я смогу там выразить признательность за их труд! Дэн рассказал про то, как они строят свое комьюнити, которое растет на сочетании интереса + постоянства — он пишет 6 лет подряд, почти каждую неделю, делает то, что его искренне увлекает и нашел свой «нативный носитель» — письмо. сейчас у Every champagne problems, нужно координировать 5-6 растущих бизнес-юнитов с небольшой командой из 15 человек (кстати, сейчас они в поиске хеда сторителлинга, но надо быть в НЙ). в какой-то степени Every моя ролевая модель и то, что Дэн рассказал, подтвердило мои гипотезы в отношении своей работы.
(2) у сингапурцев Manus были не только стенд и выступление CPO Тао Жанга, но и закрытый вечерний мини-хакатон с ним же, где можно было за 20 минут наклепать приколов на их агенте. полгода назад шумиха вокруг них прошла мимо меня (я давно перестала реагировать на заголовки «убийца ChatGPT»), но тут получилось и сам продукт прицельнее изучить и их фокусы понять. например, они всячески дистанцируются от функционала DeepResearch, делая ставку на WideResearch. сейчас их главное направление — проактивность, в декабре они планируют релиз первой версии агента, который должен сам инициировать задачи, опираясь на контекст пользователя. Тао убежден, что они конкурентоспособны с бигтехом, поскольку агентность совсем иной рынок (OpenAI Agent провал в их глазах), а по бенчмаркам их июньская версия в тесте уже превосходила ChatGPT. в рамках хакатона за 20 минут было собрано десятка три приблуд — я собрала три agentic-сценария в Manus — follow-up агента, чтоб поддерживать новые знакомства, нетворк-агента на основе открытых данных о пользователях (чтоб знакомиться не только на почве своего бренда или бренда работодателя) и wine planning-агента, чтоб рассчитывать оптимальное количество бокалов вина на сайд-ивентах конфы, опираясь на расписание следующего дня 🍷
(3) из русскоязычных сайд-ивентов я попала только к Дине Балашовой на встречу эйчар-тека и чисто по-человечески радуюсь клубку знакомств и разговоров, которые там произошли. вот уж где было пространство обсуждать международные кейсы с теми, кто понимает контекст без лишних объяснений. теперь хочется в Лиссабон почаще)
готовлю встречу у себя в Продленке про нарративы WebSummit, чтоб разобраться, о чем говорят громко, а о чем предпочитают молчать. если интересно — дайте знать в комментах или реакциями, поделюсь записью/транскриптом.
скажи мне в 14 лет, что смотаюсь на денек в Мадрид послушать радиохед 💔🤩
Читать полностью…
в рамках шутки с долей правды собрала ИИ-тренера, который после пробежки расчитывает сколько пива выпить и в каком заведении, объясняя особенности случившейся тренировки
я живу в Барселоне, где первое, что бросается в глаза — как много здесь бегунов и как любят здесь пиво. бегуны + пиво вообще союз навек, который лишь укрепляется заявлениями «пиво — лучший электролит» и «пиво — источник калия». я здесь не исключение, после пробежки с друзьями святое дело зайти в какую-нибудь бодегу и попросить una caña (и желательно на одной остановиться). а учитывая, что Испания обладает самой высокой плотностью баров в мире (примерно 280 тысяч заведений, что составляет один бар на каждые 169 жителей — в России для сравнения один пункт общепита на 730 человек), то поиск места не составляет труда
но я решила это все автоматизировать и построила цепочку в n8n
🏃♀️как только я финиширую, Strava запускает цепную реакцию → ИИ оценивает тренировку, погоду, потери жидкости → по формуле считает, сколько воды (и пива) нужно для восстановления → потом выясняет, какие процессы происходили с организмом — аэробные, анаэробные, восстановительные → и наконец — кульминация! 🍻 список лучших трех баров в радиусе 500 метров от координат финиша. все это автоматически появляется у меня в Telegram через шесть секунд после того, как я закончила тренировку — как раз к моменту оформившегося желания попить.
если отбросить шутки в сторону, то такой анализ (не про пиво, про тренировку) мне правда нужен и интересен, но не каждый тренер будет объяснять что сегодня творилось с организмом и какое место занимает именно этот бег во всем тренировочном процессе. аналитика в самой Strava так себе (мой пост об этом), хотя польза от ИИ в тренировочном процессе есть (еще пост).
текущей итерацией довольна! в следующей хочу добавить сохранение контекста в базу данных плюс рекомендации ближайшей спешалти кофейни с кардамоновыми булочками — я иногда утром бегаю, а это не время для пива. хотя каталонцы с этим бы поспорили...
обещанное: промпт на аудит доверия к вашему бренду
но сперва предыстория: я недавно вела воркшоп про построение CJM в бренд-стратегии с помощью ИИ — как от первого касания с брендом перейти к лояльности. этот путь разделен на несколько этапов и один из них это сonsideration — сомнения аудитории, которые бренду нужно преодолеть и доказать ценность. здесь важно говорить на языке реальных вопросов и возражений ЦА, подкрепляя обещания проверяемыми пруфами. вы поймете о чем я, если тоже постоянно фильтруете маркетинговую информации и пытаетесь отделить зерна от плевел, а оценки от фактов (заявлять «мы лучший бренд» или преподнести факты, которые приведут аудиторию к выводу, что это лучший бренд — две разные тактики).
consideration со стороны аудитории — это вопрос «доверяю ли этому бренду?», на который надо уметь отвечать. и доверие здесь не просто ощущение, а вполне себе осязаемая метрика, на которую бренд может влиять своей коммуникационной стратегией. бренд здесь должен уметь доказывать и объяснять — через факты, кейсы, сравнения, отзывы.
задача ИИ подсветить слабые места (все мы сталкиваемся с зашоренностью): где звучат обещания без подтверждений, где можно добавить конкретику или социальные доказательства. сформировать доверие как протоптать тропинку от интереса к действию.
с этим подходом вы можете анализировать разные коммуникационные объекты бренда — лендинг, статья, кейс, брендбук, презентация, пост, КП, you name it. если часто имеете дело с лендингами и используете Comet, то сохраните по ссылке шорт-карт, чтоб Ассистент это делал одним кликом
громадный промпт в студию:
Читать полностью…Проанализируй плотность доказательств (Proof Density) в материале [укажите какой] с точки зрения бренда и восприятия доверия. Proof Density — это метрика, показывающая, какая доля заявлений бренда подкреплена доказательствами (фактами, отзывами, деталями). Чем выше плотность доказательств, тем выше воспринятое доверие аудитории. Анализируй не только истинность утверждений, но и их убедительность и уровень доверия, который они создают.е
Шаг 1. Идентификация заявлений
- Определи ключевые утверждения бренда — о себе, продукте, опыте, ценностях или пользователе.
- Классифицируй их по типу:
Эмоциональные: обещания, тон, миссия, ценности, ощущение «как себя почувствует человек».
Функциональные: факты, выгоды, конкретные результаты, структура продукта.
Социальные: доказательства через других людей — отзывы, клиенты, комьюнити, медиа, ассоциации, репутация.
Шаг 2. Для каждого утверждения оцени, есть ли подтверждение, которое усиливает доверие. К доказательствам засчитывай любые доверительные маркеры:
- Прямые факты (цифры, примеры, структура, логика)
- Социальные сигналы (отзывы, лица, имена, логотипы, комьюнити)
- Репутационные сигналы (медиа, партнеры, награды)
- Визуальные сигналы (фото, скрины, фрагменты продукта)
- Эмоциональные сигналы (тон, конкретность, правдоподобие, язык без преувеличений)
Оцени по шкале:
Подтверждено — есть явное или воспринимаемое доказательство.
Частично — доверие создатся косвенно, но без явных подтверждений.е
Без доказательства — утверждение остатся декларацией.е
Шаг 3. Вычисли Proof Density по формуле (Подтвержденные + 0.5 × Частично подтвержденные) / Общее количество утверждений
(ориентируйся на восприятие доверия, а не на фактологическую строгость)
Шаг 4. Вывод и рекомендации. Покажи, в каких блоках или типах утверждений доверие строится эффективно, а где проседает. Определи, какие типы доказательств стоит добавить (визуальные, социальные, репутационные). Дай рекомендации, как улучшить баланс эмоций и рациональности, чтобы доверие выстраивалось через конкретику, не теряя живости и интонации.
В конце обязательно укажи:
Общий коэффициент Proof Density (воспринятый, брендовый)
Качественный комментарий:
Что вызывает доверие?
Что звучит декларативно?
Где добавить proof для ощущения наджности и экспертности?
теперь к сути самого Atlas, первые впечатления:
- память браузера теперь входит в память ChatGPT и выдача персонализируется еще сильнее — это действительно в новинку в браузерах, но сложно понять не отразится ли это на том, что я окажусь в т.н. эхо-камере
в остальном:
- такой же ассистент в браузере как и Assistant в Comet
- традиционно «поразили» возможностью саммаризации (напрашивается шутка в духе дьявол носит прада — summarization? groundbreaking...)
- можно делать команды к фрагментам текста напрямую в браузере — показали, как можно докопаться до своих драфтов в почте, чтоб наконец переписать это
- агент в браузере направлен на то чтобы а) сделать то, что вы не хотите делать б) направить вас в том, в чем вы впервые разбираетесь — тоже не новая риторика
- снова показали бытовые простые кейсы (заказать продукты, сориентироваться в рецептах — все это уже звучало прежде)
- ни слова про промпт-инъекции, а это серьезная уязвимость (могли бы выделиться на фоне недовольства в адрес Perplexity)
- нет альтернативы некоторым ценным функциям Comet, например, шорт-катам, которые мне полюбились
в целом, пока что без инноваций