Community Sprints

Команда Al-агентов чинит баги за 15 минут ⚡️ #кейс Ильи Бердыша, Co-founder @ mymeet.ai (с конференции AI SKILLS) Ключевой инсайт: не ускоряйте отдельного человека, переводите на AI-агентов целый процесс. То, что годами висело в бэклоге и передавалось между людьми, теперь один человек с AI-агентом закрывает за день ⚡️ 1. Ассистент для багов: с двух-трёх дней до 15 минут Мы делаем notetaker'ы: боты приходят на встречи, пишут транскрипт и достают задачи. Записывать чужие встречи тяжело, около процента срывается, а это 20-30 встреч в день. Раньше по каждой такой встрече клиент шёл в саппорт, саппорт эскалировал на разработчика, тот руками читал 500 строк логов и гадал, что сломалось. Фикс с ревью занимал два-три дня. Я подключил AI-агента, который смотрит все логи в Grafana и знает, как устроен наш бэкенд. Кидаешь ему ссылку, и он за три секунды говорит, что пошло не так. Дальше добавил этого AI-агента сотрудником в наш Linear: он сам предлагает фикс, открывает pull request, а отдельный ревью-агент в GitHub его вычитывает. Пара итераций между ними, и через 15 минут готовый фикс уже в проде. Раньше это была цепочка передач между людьми, теперь работает само: меньше выгорания и переключений контекста 2. Калькулятор, который полгода пылился в бэклоге, РОП собрал за день Продажи полгода просили калькулятор выгоды на сайт. Задача считалась неподъёмной и валялась в бэклоге. Я просто купил нашему РОПу подписку на Claude, и он сам собрал калькулятор за день. Теперь менеджеры открывают его прямо на звонке с клиентом 3. Отказались от аналитики в amoCRM, срезы собираем одной командой Раньше настройка виджетов в amoCRM отъедала у РОПа пару дней. Мы написали свой коннектор и тянем данные напрямую в Claude. Теперь срезы продаж собираются одной командой каждый день: все воронки по конверсиям, каналам и каждому менеджеру. И то же самое со встречами: mymeet ходит на все звонки менеджеров, а мы на масштабе сравниваем их по своему чек-листу качества. Чтобы солзы поверили в оценку, мы позвали их самих собирать этот чек-лист 4. Скоринг лидов: из 15 000 регистраций 30 целевых в день У нас каждый месяц регистрируется 15 000 человек, а нужны из них единицы. AI-агент на Claude собирает в одно озеро данные о пользователе: профильность домена по ИНН и ОКВЭД, размер компании, как часто человек заходит в продукт, есть ли у него коллеги с тем же доменом. Из 15 000 он выделяет около 30 целевых лидов в день, к которым селз приходит ровно вовремя. Для проверки ИНН AI-агент ходит во внешние сервисы вроде Контур.Фокуса 5. Десктоп-приложение своими руками за две недели На рынке гремит Granola: десктоп-аппка, которая пишет встречи бесшумно, не заходя ботом. Разработчики завалены задачами текущих клиентов, поэтому я взялся сам. Две недели по три-четыре часа каждый вечер, одна подписка на Codex за 100 долларов, 11 000 строк кода: получилась нативная аппка под Mac и Windows, которая реально записывает встречи. По ходу мы отказались от макетов в Figma. Дизайнеры теперь пишут прямо в репозитории и сразу смотрят, как оно работает: нравится катим, не нравится откатываем. Я гуманитарий, и это был эксперимент, может ли такой человек собрать продакшн-реди продукт. Оказалось, может Успехов с AI-adoption в ваших командах! Илья Бердыш, Co-founder @ mymeet.ai Посмотреть запись: https://youtu.be/_Z-1UEE5QnA Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

ОФЛАЙН события в сообществе Community Sprints! ⚡️ #комьюнитипост от Алекса Беляева, активиста в Community Sprints Всем большой привет! Мы делаем очень много онлайн активностей, но иногда сильно скучаем по офлайну В офлайне есть своя уже иногда как будто забытая магия, поэтому мы подготовили аж целых 2 офлайн события в августе! 1. Совместный завтрак в Москве 22 августа 🕺 Здесь можно посмотреть, как мы собирались на завтрак в апреле: https://t.me/startupseurope/210 Это событие для участников нашего комьюнити и тех, кто проходил наши спринты Но будем рады приоткрыть двери и если вам интересно присоединиться к нашей компании, то оставьте, пожалуйста, заявку тут: https://forms.gle/mDbwCsAv8h9Pi3HG8 2. Surf camp в Лиссабоне с 27 по 30 августа 🏄‍♂️ В прошлом году мы сняли виллу недалеко от Лиссабона и собрались очень классной компанией нашего комьюнити участников спринтов на серфинг, вино, падел и шашлыки 🕺 Тут фотографии из прошлогоднего кэмпа: https://t.me/startupseurope/166 В этом году безусловно решили повторить такой же выезд и снова будем жить на вилле 4 дня, чтобы посерфить, погулять по Лиссабону, поиграть в падел/теннис и провести пару совместных вечеров с барбекю в очень интересной компании ребят из международного и локального бигтеха + предпринимателей Мы решили оставить 1 местечко открытым и поделиться этой информацией тут, на случай, если кому-то ну очень хочется к нам присоединиться, но еще не было опыта участия в наших спринтах Если чувствуете, что это ваше, то заявку можно оставить тут: https://forms.gle/G49V5PMLdt1SaNCv6 До скорых офлайн встреч в Community Sprints 🤘 Или увидимся совсем скоро в онлайне ;)

AI-кейс Yango. AI-агенты вместо отдела дизайна ⚡️ #кейс Michael Browk, дизайн-директор @ Yango (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: не садитесь верстать сайт руками на три недели. Соберите контекст и скиллы, отдайте команде AI-агентов, и дальше сайт собирается и правится почти без вас ⚡️ 1. Маркетплейсы не дают выделиться, поэтому мы пошли в свой магазин Мы продаём умные колонки Ясмина в регионе MENA: Египет, страны Залива, всё на арабском. Долго продавали их только на маркетплейсах. А там жёсткие ограничения по оформлению: аккуратные белые карточки, ничего своего не налепишь. Конкурировать так тяжело. Решили собрать свой интернет-магазин. В корпорации это обычно год разработки, поэтому я сел и собрал его сам через Claude Code и Codex 2. Сначала я собрал огромный контекст про продукт Загрузил всё, что есть: брендгайды и цвета, фотосессии, рендеры и видео колонки, tone of voice на арабском и английском, правила перевода. Плюс продуктовые данные: что такое Ясмина, какие колонки бывают, как она продаётся и почему её часто заказывают в 5 утра. Смысл простой: чем больше мелочей учтено заранее, вплоть до скруглений углов, тем меньше держится в моей голове. Контекст живёт у AI-агентов, а не у меня 3. Вместо отдела у меня команда AI-агентов Я собрал отдельных AI-агентов: CEO, продакт-менеджер, продуктовый дизайнер. У каждого большая инструкция и свой набор скиллов. Фотографии для сайта тоже генерируют AI-агенты по гайдам. Раньше за это пришлось бы платить за отдельные фотосессии 4. Setup: сервер, дизайн-система, тест и прод Подняли сервер на DigitalOcean, дизайн-систему, тестовую и продовую среду. Изменения выкатываем в непраймтайм, аналитика и пиксели подключены. Отдельно вложился в дизайн-систему: это кирпичики, из которых собирается весь сайт. Заранее продумал цвета, логотипы, общий стиль, добавил референсы. Дальше всё работает: сайт с четырьмя колонками, брендовый и продающий, с квизами и продуктовыми карточками. Ни Figma, ни разработки, ни дизайнеров тут не было, Claude Code собрал его сам, я только правил 5. Секрет автономного дизайна в скиллах Секрет не в том, чтобы три недели сидеть с Claude Code и просить подвинуть кнопку и скруглить углы. Секрет в правильных скиллах. Нужные скиллы закрывают сразу всё: дизайн, вёрстку, безопасность, скорость загрузки, SEO, корректные уровни заголовков. Но скилл не панацея, и AI-кодинг не панацея. Босс всё равно вы: сайт надо гайдить и лидить, само по себе «сделай сайт, чтобы много продавал» не сработает 6. Магазин работает, а я правлю его голосом из такси Магазин уже работает, есть продажи, с метриками всё хорошо, будем развивать дальше. Теперь я еду в такси, голосом говорю поменять дату или товар, и всё происходит без меня Успехов с AI-adoption в ваших проектах! Michael Browk, дизайн-директор @ Yango Посмотреть запись: https://youtu.be/de-XzGOD-zU

AI-кейс Avito. Отчётность, дайджест недели и прогноз выручки за меня теперь делают команды AI-агентов ⚡️ #кейс Алекса Малинского, Head of Analytics @ Avito Travel (с конференции AI Skills) Ключевой инсайт: рутину руководителя аналитики можно собрать в набор AI-агентов: операционные задачи, дайджест и прогноз почти без ручного труда. Но чем сложнее задача, тем больше контекста и валидации остаётся на вас 1. Как связка Claude Code, внутреннего MCP и n8n заменила мне ручную аналитику Я отвечаю за аналитику в Avito Путешествиях, сервисе краткосрочной аренды, а у самого Avito 28 миллионов DAU. Данных и задач много Ещё пару месяцев назад я использовал AI как чат для отдельных вопросов. Теперь собираю рабочие процессы, которые работают автономно по расписанию Всё держится на связке Claude Code, внутреннего Avito MCP и n8n: MCP-хаб даёт AI-агенту доступ к внутренним инструментам и BI, а n8n запускает сценарии по расписанию 2. План-факт, который собирается сам: как отдать операционную рутину AI-агенту Раньше я вручную заполнял план-факт и вставлял цифры в документы по формату. Теперь процесс сам достаёт данные из self-service BI, вставляет их в Google Doc и пишет в командный чат, что всё готово Экономия времени небольшая, но эффект заметный: документ обновляется сам, без напоминаний. Такая рутина есть у каждого, и с неё проще всего начать адопшн 3. Дайджест недели, который AI-агент сам собирает и кладёт в Notion Десятки непрочитанных чатов и постоянно новые страницы в Confluence. Регулярная задача через Claude Code и MCP к Mattermost и Confluence собирает всё за неделю по нужным чатам и пишет короткое саммари AI-агент кладёт готовую страницу в Notion: как закрыли план, какие эксперименты раскатились, что поменялось в данных. Особенно помогает после отпуска, чтобы быстро вернуться в контекст 4. Ежедневный прогноз выручки, который AI-агент не просто считает, а объясняет Раньше я вручную запускал скрипты и держал вводные в голове, чтобы прикинуть, как закроем неделю или месяц. Поставил это на расписание в Claude Code Он несколькими способами предсказывает динамику и объясняет всплески: например, всплеск 13 июня это длинные выходные ко Дню России, сезонный фактор, а не аномалия. Здесь AI-агент уже не просто выполняет действия, а проводит анализ 5. Финмодель на пять лет: неделя работы джуна против пары дней с AI-агентом Дальше я работал с Claude как с полноценным аналитиком: построй финмодель бизнеса по когортным данным, объясни, как образуется выручка, и продли на пять лет. Заняло день-два плотной работы с уточнениями На выходе модель в Excel с адаптивной структурой, которая перестраивается при изменении вводных. По оценке это сэкономило около недели работы джуниора 6. Где делегирование AI-агенту ломается и почему готовьтесь работать больше Это мой первый крупный кейс делегирования, и он оказался ресурсозатратным. AI-агент уточнял у меня каждое допущение, а не уходил работать сам, как джуниор В какой-то момент он удалил данные по одной когорте, решив, что после определённого срока пользователи не возвращаются. Формально логично, по бизнес-смыслу неверно. Поэтому нужна строгая валидация: чем сложнее задача, тем больше вы, а не AI-агент, отвечаете за контекст и проверку Удачи с AI-adoption в ваших командах! Алекс Малинский, Head of Analytics @ Avito Travel Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡

Три AI-системы, которые маркетологи собрали для своих команд 🔥 Ключевой инсайт: не ускоряйте человека разовыми скиллами: переведите повторяющийся процесс на AI-агента и создайте этап проверки. При правильной настройке вы увидите рост метрик #кейс Макса Епифанова, VP of performance marketing @ TripleTen Решения по рекламе принимает AI-агент Раньше человек вручную смотрел на цифры и решал, где добавить бюджет, а где выключить. Но человек решает эмоционально и часть забывает, а AI-агент делает разбор быстрее, объективнее и консистентно Я загрузил в AI-агента всю сквозную аналитику и собрал прогноз run-rate за день, аналитик собирал бы такой дашборд три-четыре недели Дальше AI-агент сам рекомендует, что делать с адсетами и креативами #кейс Севы Устинова, Founder @ Plurio От разрозненных скриптов к единому процессу Подключение данных клиента два года назад занимало шесть-двенадцать недель. Сначала мы раздали всем общий воркспейс, и люди начали вайб-кодить себе скиллы, но скриптов стало слишком много: они дублировались, и было непонятно, какие отлажены, а какие нет Тогда мы собрали главный процесс: папка с текстовыми инструкциями, пять видов проектов, трек из шагов Аналитик запускает главного AI-агента и присматривает, каждый новый кейс дописывается в инструкции. Подключение теперь проходит за считанные дни #кейс Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen Деплой воронки за двадцать минут Раньше воронки собирали в Lovable: это было быстро, но кастомизация упиралась в разработку, интеграцию с CRM приходилось ждать пару дней Мы собрали свой пайплайн на Claude Design и Claude Code: Claude Code тянет дизайн-систему из Claude Design, плагин настраивает GitHub, гоняет автотесты и заливает воронку в продакшн AI-агент объединил скорость и кастомизацию: двадцать минут вместо пары дней, плюс экономия для бизнеса от 30 тысяч долларов в год на enterprise-плане Чтобы этим пользовалась вся команда без GitHub, мы зашили все сложности прямо в скилл: дальше он сам ведёт человека по процессу Всё это вы можете собрать не в одиночку, а вместе с нашей командой на комьюнити спринте «AI-native marketing» ⚡️ Это 7 блоков, каждый ведёт практик, который делает это в своих продуктах прямо сейчас. Макс, Настя и Сева проводят воркшопы и live-встречи с практикой: вы разбираете конкретные кейсы и на них сразу собираете acquisition-процесс, вайб-кодинг воронок и перевод команды на AI под свою задачу. Старт 15 июля. Все эфиры в 19:00 МСК, записи live-встреч и материалы остаются у вас навсегда 🎬 Запись встречи 👉 Программа и регистрация на спринт с Настей Рябовой До новых встреч на следующих live-встречах ✌️

Live-встреча: AI-native команда в маркетинге ⚡️ Спикеры: • Макс Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen • Настя Рябова, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen • Сева Устинов, Founder @ Plurio Что покажем: 1. Макс Епифанов расскажет, как в TripleTen перестроили перформанс-маркетинг вокруг AI: скиллы, аналитика, бюджеты, креативы. 2. Настя на живом примере покажет весь процесс создания новых воронок через Claude и Claude Design. 3. Сева покажет, как вся компания перешла на AI: маркетинг, продажи и ведение бизнеса. Для кого: Для команд маркетинга, роста и продаж, которые хотят ускорить работу с AI. Если это про вас, будет полезно. 🗓 Когда: 7 июля (вторник), 18:00 CET / 19:00 МСК 🚀 Подробнее и регистрация на сайте: https://communitysprints.ru/ai-native-marketing-1/ Увидимся в эфире ✌🏻

Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️ #кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS) Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥 Тут все 5 по списку: 1. Ловите момент, а не грузите онбордингом Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело. Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше. Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI». Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт. 2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию. Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию. Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала. 3. Шаблоны вместо чистого листа Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле. 4. «Дарим», а не «попробуй» Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще. Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать. До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому. 5. Продавайте задачу, а не список фич Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич. Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas. Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат». Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи. Успехов с AI adoption, Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Кейс из Nebius. Как измерить эффективность внедрения AI в команде? 🤔 #кейс Романа Бунина, AI Adoption Lead @ Nebius (с конференции AI SKILLS) Главный вывод сразу: самооценка эффективности обманывает. AI внедрение надо мерить, как retention продукта ⚡️ 1. Как лидировать AI adoption в компании? У нас в Nebius есть команда AI adoption, которой я руковожу: мы раздаём людям инструменты, обучаем и собираем success stories. И отдельно есть команда агентов. С агентами всё просто: было время и качество, стало лучше, эффект видно. А вот когда ты просто дал людям ChatGPT, Claude и Codex, померить пользу резко становится неочевидно. Простой мысленный эксперимент: как изменилась лично ваша эффективность после того, как появились эти инструменты? Честный ответ обычно: непонятно. 2. Три слоя измерения (и почему первый врёт) • Опросы. Спрашиваем людей, помогает ли. Беда в том, что самооценка обманчива: исследования показывают, что люди репортят рост скорости, а на практике его нет. • Использование. Сколько сообщений, какие инструменты, кто чем пользуется. Видно реальное проникновение. • Логи. Самый ценный слой: что люди реально писали и закрыли ли задачу. Но он недоступен: никто не хочет, чтобы читали его переписку с агентом. Так что работаем по первым двум. 3. Что реально кладём на дашборд • Люди: Считаем, сколько людей реально пользуется инструментами: не только в абсолюте, но и в проценте от всех сотрудников в командах, потому что именно доля показывает настоящее проникновение. • Форматы: При этом отдельно смотрим использование чат-инструментов и AI-агентов сотрудников • Инструменты: Далее данные разделяем по провайдерам (Open AI vs Anthropic) • Деньги: сколько тратим, в разбивке по департаментам и на человека, плюс затрата на человека как процент от его стоимости для компании. • Тренинги и квартальные опросы: Количественная аналитика даёт срез, но топ-пользователей всё равно идём интервьюировать руками: цифры показывают что, а живой разговор показывает почему. 4. Главный трюк: смотреть на retention, а не на старт Начал пользоваться не равно внедрил. Важно, приживается ли инструмент. Поэтому считаем по когортам (кто когда начал) и делим людей на новичков, растущих, стабильных и отваливающихся. Сразу видно, куда бежать: где много новичков, туда дать тренинг; кто перестал пользоваться, с тем поговорить и понять причину. По сути это retention и когорты, как в продукте, только для адопшна AI. 5. Где реально больно • Сбор данных. У каждого инструмента свой формат, нормального экспорта нет, поля меняются каждую неделю. API только появляются. Поэтому обязателен семантический слой: что за метрика, как считается и что использовать. • И обучение. Без него внедрения не существует. Парадокс: те, кто пользуется, думают, что и все умеют, и базовые тренинги не нужны. А базовые заходят лучше всего и поднимают использование сильнее остального. Ключевой инсайт: меряйте внедрение AI как retention продукта, а не как разовый факт «выдали доступ». И не верьте самооценкам: смотрите на использование и приживаемость по когортам, а качество добирайте живыми интервью. Удачи с AI Adoption в ваших компаниях, Роман Бунин, AI Adoption Lead @ Nebius Запись выступления Романа на конференции Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡ 2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников! Это были потрясающие 3 дня! Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!) Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥 День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥 День #3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Mymeet, Emcd, G42 , Ablab pro, Cartel, Grachi • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI-кейсами • Конспект с summary кейсов До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Большая конференция про AI-юзкейсы из Miro, Nebius, Avito и других топовых компаний ⚡️ Собрали снова топовых профессионалов вместе, обменяться свежим опытом про использование AI в командах 👀 Это хорошая возможность оставаться на острие возможностей AI в работе На грядущей конференции своим опытом использования AI в работе и бизнесе поделятся продакты, маркетологи, инженеры и основатели из:  • Miro • Avito • Yango • Nebius • DoorDash • HeadHunter • И других команд Только реальные юзкейсы внедрения AI в работы компаний и команд. 0 теории ⚡ Отличная возможность перенять опыт у лучших  И не повторять их ошибок Конфа пройдет 23-25 июня со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на кучу TG-каналов 🔥 Подробное расписание выступлений и регистрация на сайте: https://aiconference.communitysprints.ru/

AI-персона из транскриптов звонков чинит маркетинговую воронку. До того, как ты потратил бюджет 🔥 #кейc Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen 1. Почему нельзя просто попросить GPT представить, что он твой клиент? Обычно синтетические персоны ломаются в тот момент, когда ты просишь их оценить креатив или лендинг в лоб Модель подстраивается под контекст вопроса, включает sycophancy (склонность поддакивать и быть приятным собеседником) и уверяет, что продукт классный, а она бы его обязательно купила Вдобавок к этому вылезают еще две фундаментальные проблемы: • LLM-ки сильно усредняют разные сегменты между собой (mode collapse) • LLM-ки могут тащить культурные стереотипы из своей обучающей выборки (stereotype leakage). В итоге вместо честного фидбека получается удобный собеседник, который во всем с тобой согласен. 2. Как можно собрать синтетическую AI-персону учитывая эти особенности? Мы в TripleTen собираем этот слой, используя реальные данные о пользователях Выгружаем из CRM весь путь лида от клика на баннер до реакции на письма, подтягиваем логи онбординга и транскрипты звонков со всей цепочки продаж Заземляют модель (grounding) именно реальные цитаты и транскрипты • персона опирается на конкретные слова клиентов, это помогает минимизировать пространство для галлюцинаций • поверх материала мы задаём призму: фокусируемся не только на дословных репликах, но и на том, как именно лид принимает решения, где сомневается и как выбирает альтернативы В итоге из сырых цитат собирается decision pattern человека. Для нас это инструмент логического ревью: способ быстро прогнать контент через разные поведенческие сценарии до того, как на них включится трафик. 3. Почему мы собираем несколько AI-персон под один сегмент? Аудитория неоднородна, поэтому внутри одного сегмента мы намеренно смешиваем несколько архетипов с абсолютно разной логикой выбора — чтобы модель не усреднила их всех в одного: • Рисёрчер: медленно сравнивает альтернативы, долго изучает варианты и пока плохо понимает, чего хочет • Семейный лид: принимает решения строго вместе с партнёром или родителями, это третье лицо всегда незримо присутствует в воронке • Сомневающийся лид с культурным барьером: ищет практический апгрейд карьеры, но по умолчанию не доверяет крупным онлайн-покупкам Хороший пример из нашей практики - Лейла. Её паттерн такой: забронировать созвон, проверить нас, уйти думать, вернуться и закрыться на триал Такой прогон отлично подсвечивает косяки контента под разными углами, и помогает менеджерам посмотреть на воронки с другой стороны 4. Как проверить, что система работает? Мы регулярно проводим слепые тесты на воронках, которые провалились в тестах. Модель об этом, естественно, не знает Если AI-персоны начинают хвалить провальную воронку - значит, система плохо откалибрована, ей не хватает контекста или цитат. Если же они с порога находят ровно те баги, которые потом выявила продуктовая аналитика, слой готов к работе над новыми гипотезами При этом важно помнить: даже глубоко заземленные персоны дают меньшую вариативность, чем живые люди, и могут пропускать редкие аномальные реакции. Реальные тесты на живых людях никуда не исчезают 👀 5. Где еще про это почитать? • Bain в свежих отчетах (Synthetic Customers Earn Their Stripes) прямо заявляет: синтетику нужно строить только на собственных first-party данных, и она должна дополнять, а не заменять реальный рисёрч. По их оценкам, такая pre-test надстройка дает сопоставимый инсайт вдвое быстрее и втрое дешевле • А исследователи из Stanford HAI, которые симулировали поведение людей на базе 1000 генеративных агентов, подтверждают: ИИ-персоны точны только тогда, когда они "загрунтованы" на реальных интервью и транскриптах • И в этом исследовании LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings Всем больших успехов с AI adoption в вашей работе и компаниях ❤️ Настя Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀

Закрытая встреча: разбираем кейсы AI в продукте 🔥 Cобираем встречу участников нашего комьюнити ⚡️ На встрече своими AI кейсами в продукте поделятся: • Дима Зборовский, Al & Science director @ Doordash / Deliveroo • Катя Окунева, Lead Product Manager @ MTS AI • Павел Минаев, ex-Ernst & Young • Максим Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen • Катя Кириллова, CEO & Founder @ XTIX • Алекс Бенкендорф, Founder @ Benkendorf group Когда: 6 мая (среда), 17:00 CET / 18:00 МСК Зарегистрироваться на лайв можно здесь 👀 До встречи на лайве ✌️

1.8M просмотров в LinkedIn за 12 месяцев и продажи! Большую часть работы делают AI-агенты ⚡️ #кейc c LinkedIn Legends конференции Алёны Паншиной, ex-product @ Yandex; Acronis Развивает свой AI-продукт и ship-faster.com 1. Год назад у меня (Алёны) было 3К фолловеров в LinkedIn за 10 лет Добавляла коннекты руками. Никакой системы Но после участия в спринте про создание вирального контента в LinkedIn в Community Sprints взялась за LinkedIn всерьёз В итоге за последний год сделала 1.8 миллионов просмотров и 8000+ новых подписчисков, которые пришли уже сами через контент ⚡️ 2. Основные челленджи в создании вирального контента • Разобраться, как это вообще работает • Потом понять, как cамой делать посты так, чтобы собирать десятки/сотни тысяч просмотров • И еще усложнение, что английский - не мой нейтив язык 3. Куча AI экспериментов Полгода строила систему из AI-агентов. Основная цель системы сократить время на работу с контентом и при этом не потерять в виральности Начинала в Cursor. Перешла в терминал Claude Code - мне там удобнее оркестрировать агентов Систему разделила на две основные части, которые у меня забирали большое количество времени Первая часть помогает мне понимать, что писать, а вторая создавать копирайт 4. Как работает Вся утренняя сборка поста занимает у системы 30 минут Главный в этой схеме - оркестратор. Проверяет, что выдают остальные агенты, и решает, переделывать или нет. Оркестратор должен крутиться на самой сильной модели - иначе пайплайн рассыпается на средних задачах Дальше из отчётов я сама выбираю, что брать в работу. Вторая агентская система пишет черновик по выбранной идее, я закрываю его финальной редактурой и публикую Моя редактура и постинг - около 20 минут 5. Результаты только за последние 14 дней • 100К+ просмотров в LinkedIn • Начала делать виральный контент внутри Substack (платформа, где веду свой newsletter на английском) • Очень рада, что мой newsletter уже приносит $ выручку на платных подписках По сути вайбкодинг вирального контента в LinkedIn генерит мне $ доход. Классное ощущение 6. Как тоже начать делать охваты 1M+ в LinkedIn и продавать там свои продукты? По моему опыту лучше всего попасть в комьюнити, где уже это умеет и практикует В нашем комьюнити уже 300+ предпринимателей и профессионалов со всех уголков мира 12 мая мы запускаем уже 12-ый комьюнити спринт, где будем вместе с участниками создавать виральные посты в LinkedIn 🔥 Это релевантно и для международных, и для российских продуктов/услуг/сервисов/консалтинга. RU языка всё больше в LinkedIn На своём лайве в спринте помогу вам собрать первую команду AI-агентов для создания вирального контента в LinkedIn 🏄‍♂️ Подключиться к нашему LinkedIn Legends комьюнити -> LinkedIn Legends @ Community Sprints ⚡️

Записи и конспекты с AI-кейсами с прошедшей AI Skills Conference ⚡️ Вы спрашивали: А КОГДА УЖЕ ЗАПИСИ AI Skills конференции будут???? А вот они и подоспели 🔥 Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Plata, Wallet @ Telegram, Zalando, TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-Native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой. Cтарт 20 мая 🔥 День #2: Команды AI-агентов для роста метрик и карьеры с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash / Deliveroo • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-Native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 мая 🔥 День #3: 13 AI-кейсов от С-level и фаундеров стартапов! • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI кейсами • Конспект с summary кейсов Всем участникам большое спасибо за активное участие и супер классные вопросы! До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀

Одна неделя с Claude Code и теперь вся наша компания AI-Native ⚡️ #кейс c AI Skills конференции Миши Перегудова, Co-founder @ Whizz ($12M инвестиций. Рынок США) 1. Пока все трекеры привычек вайбкодят, я начал с P&L Когда впервые сел за Claude Code в феврале, сразу решил: не буду делать трекер привычек или учёт книжек. Мне это не нужно Открыл P&L компании и прошёлся по строчке SaaS-расходов. Мы платили около $30,000 в месяц за Gmail, Notion и прочие SaaS Выбрал один сервис за $450/мес. SaaS для управления сменами в наших физических точках Whizz Всего за неделю я сделал полную копию этого сервиса под наши задачи. Тут я понял, что мир сильно изменился Это стало началом трансформации компании 2. Внедрение важнее кода Сказал команде: больше не будем платить за этот сервис. Переезжаем на мой продукт из Claude Code Следующие пару недель я сам обслуживал систему как инженер и команда начала им активно пользоваться Далее начали приходить запросы, как можно расширить функционал Даже HR-директор пришел и сказал: давай вот так сделаем. Я говорю - сделано 10 минут вместо 5 недель разработки 🔥 Тут появляется эффект магии. Больше никого уговаривать не пришлось 3. Из одного модуля — целая ERP Теперь первая версия продукта для физических точек разрослась и заменила ещё несколько сервисов В итоге спустя пару месяцев у нас: • Продукт в виде электронной очереди в магазины. Раньше платили $1,000/мес стороннему сервису, который еще и плохо работал • Своя wiki вместо Notion. Переписали за полторы недели. Внедрили туда своих AI-агентов для работы с данными. Это удобнее, чем Notion. И дешевле • Call center переезжает с Zendesk на собственную систему. Первые два AI-агента уже звонят клиентам 4. Один AI-Builder вместо целой команды Роль разработчика меняется. Задача технической команды теперь не писать код самим, а строить безопасную среду, где код пишут другие. Product-менеджер, дизайнер, аналитик, разработчик. Все эти люди у нас были Но теперь это один человек. AI-Билдер, который заменяет минимум четырёх Это человек, у которого есть видение того, что нужно бизнесу И он это делает. Не надо отдельного аналитика, дизайнера или PM AI-Билдером может стать кто угодно. И разработчик, и дизайнер, и маркетолог Главное - понимать, что нужно бизнесу 5. Компании из 100 человек станут компаниями из 5 Раньше в маркетинге у руководителя было 15 человек: кто-то баннеры рисует, кто-то на Reddit отвечает, кто-то аналитику по конкурентам собирает Через год это будет 2-3 человека Вместо тысячи компаний по сто человек - десять тысяч компаний по десять Мы в Whizz уже сократили половину команды разработки и перестали платить за многие SaaS При этом мы стали более гибкими и эффективными. Еще и сильно сократили расходы И это только начало Техническая сингулярность в коде уже наступила Остаётся только эту волну поймать и быть первым 🏄‍♂️ Миша Перегудов, Co-founder @ Whizz

$0 budget marketing и рост карьеры в LinkedIn 🤘 Вчера провели конференцию LinkedIn Legends. 12 спикеров. 1000+ регистраций! Кейсы про бесплатное продвижение продуктов в LinkedIn виральным контентом и буст карьеры ⚡️ • Здесь можно посмотреть конспект со всеми кейсами с конфы: Кейсы LinkedIn Legends Conf 15-16 апреля 👀 • Запись 1-го дня • Запись 2-го дня LinkedIn быстро растёт и на международном рынке, и в RU сегменте Не пропустите эту возможность ;) p.s. У нас есть уже большущее топовое комьюнити LinkedIn Legends 300+ предпринимателей и профи, развивающих себя или своё дело на локальном и международном рынках Если хочешь начать развиваться в LinkedIn быстрее, не допуская типичных ошибок и используя лучшие возможности виральности, то тебе к нам! Информация про то, как попасть в наше комьюнити тут: LinkedIn Legends Community Sprint 🔥 До новых встреч! ❤️ Команда Community Sprints

AI-кейсы из Revolut, Plata, Wallet @ Telegram и других компаний ⚡️ Мы собрали топовую 3-дневную AI конференцию🤘 На конференции своим опытом поделятся Head of AI, маркетологи и продакты из: • Revolut • Wallet @ Telegram • Plata • T-Банк • DoorDash • Zalando • стартапов Только реальные AI-кейсы. Только практика. 0 теории Отличная возможность перенять опыт у лучших И не повторить их ошибки А ещё задать свои вопросы на Q&A Конфа пройдет 21-23 апреля со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Не надо подписываться на cто-пятьсот TG-каналов Просто клик и добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints 🔥

LinkedIn Legends + Reddit Conference ⚡ Мы долго к этому шли Месяцы подготовки, отбора тем и спикеров И уже 15–16 апреля мы проводим для вас двухдневную конференцию, где фаундеры и профессионалы поделятся своим реальным и уникальным опытом продвижения себя и своего дела в LinkedIn и Reddit 🤘 Мы собрали только топовые практические кейсы про: • Вайбкодинг для создания вирального контента в LinkedIn🔥 • Go-to-market стратегии выхода на международные рынки 🔥 • Продвижение продуктов на RU-аудиторию в LinkedIn 🔥 • AI-агенты для ресерча и трендвотчинга 🔥 • Кейсы поиска клиентов и продаж через LinkedIn 🔥 • Автоматизация продвижения на Reddit без банов 🔥 0 воды. 0 теории. Только практика. Только хардкор ⚡ Сильные спикеры с кейсами со всего мира Мы делаем это с ❤️ без необходимости подписок на десятки tg-каналов и без оплат за участие для доступа к конфе! Просто добавляйте приглашения себе в календарь и до скорой встречи на конференции! Кейсы будут огонь! Зарегистрироваться на конференцию 🔥

С 0 до growth-позиции в Toloka.ai ⚡️ #комьюнитипост Владимира Громоздина, Growth @ Toloka.ai 1. Как развернул свою карьеру из РФ в США Начав работать в маркетинге в РФ компании, я довольно быстро осознал, что хочу заниматься маркетингом на международном рынке Шанс найти работу в компании в США с моим опытом только в РФ был равен 0, но я не опустил руки Я решил сам себе создать опыт, начав оказывать маркетинговые услуги через Upwork - платформу для фрилансеров в США Там указал в своем профиле всё, что умел: аналитика, настройка таргета, SEO Начал получать первые отклики и что важно, подписал реальный контракт с австралийской компанией! Это был мой первый международный большой контракт и первый шаг в международной карьере Я был в приятном шоке В итоге на Upwork реализовал 70+ проектов и заработал $100к+ 2. Первый опыт создания международного бизнеса Объемы на upwork росли, и я принял решение сделать своё международное агентство по маркетингу Я ушел полностью в управление командой и развитие агентства, но этот путь мне не очень зашёл Из маркетолога, я быстро превратился в управленца бизнеса, но чувствовал, что мне это не сильно заходит Управление агентством - это вообще другой мир. И он оказался не моим 3. Мой первый full-time в US компании Я понял, что больше мечтаю о работе в международной компании на full-time и на полную включил весь свой нетворк, который накопил за время работы в Upwork И в скором времени мне прилетел оффер на работу в US компании с офисом в New York Для меня это была классная возможность в итоге попробовать себя именно в той роли, о которой мечтал 4. Я в Toloka Попасть в Toloka было гораздо проще, чем получить свой первый контракт на Upwork Узнал о вакансии в Toloka через окружение и прошел собеседования, так как у меня уже был накопленный маркетинговый опыт в США + огромное желание начать развиваться в этой интереснейшей компании Мой основной инсайт, что при желании работать на международном рынке, надо просто делать хоть что-то в этом направлении Да, тяжело перейти из локальной компании напрямую, поэтому я выбрал путь через upwork. У меня это сработало Уверен, что каждый может найти свой путь Желаю вам удачи! Владимир, Growth @ Toloka p.s. Здесь запись нашего лайва про карьерные кейсы участников Community Sprints И MIRO доска + конспект Приятного просмотра!

Я подключил AI-агентов в маркетинг для привлечения и вот что из этого вышло 🤔 #комьюнитипост AI-кейса Максима Епифанова, VP of performance marketing @ TripleTen TripleTen: образовательная компания, продаёт продукты в США через Meta, Google, YouTube, TikTok Задача: приводить платящих пользователей и постоянно снижать стоимость привлечения 🪷Как обычно принимает решения маркетологи? • заходит в сквозную аналитику • смотрит метрики • сравнивает факт с планом • идёт в рекламный кабинет и правит кампании По сути: сравнивает одну цифру с другой и принимает решение 🪷Теперь это делает наша команда AI-агентов Мы подключили команду AI-агентов к своим рекламным кампаниям Он получает все данные из сквозной аналитики по API и сам принимает решения: • какие кампании масштабировать • какие отключать • где увеличить или урезать бюджет • какие креативы выгорели 🪷Как это работает? 1. Данные Каждый день агент получает по API: • Расходы • Конверсии и продажи • Все ключевые метрики Данные полностью совпадают с тем, что видит команда. Агент смотрит то же самое 2. Контекст - самое важное Агенту передают не просто данные - ему передают логику принятия решений Через промпты описали: • Структуру воронки • KPI и плановые значения • Как классифицировать кампании: красные, жёлтые, зелёные • Что именно делать с каждой категорией Например: стоимость целевого лида за 7 дней на 50% ниже плана → масштабировать По сути вся маркетинговая логика команды теперь живёт в системе промптов и правил 3. Чат с агентом Отдельная фича - вопросы в свободной форме: • какие креативы принесли больше всего продаж за год? • какие из них сейчас не используются? • какие ключевые слова работают лучше? • какие креативы мы отключили зря? Агент сам собирает данные и возвращает таблицу с выводами. 🪷Как убедились, что агент не ошибается У каждого решения есть reasoning - объяснение, почему именно так Первые 2-3 недели команда вручную проверяла каждый экшен: совпадает с нашей логикой → оставляем не совпадает → правим промпты 🪷Что изменилось • решения принимаются быстрее • они консистентны: не зависят от того, кто сегодня смотрел аналитику • Я (Максим) больше не захожу в сквозную аналитику напрямую • нет необходимости держать в голове сотни кампаний и адсетов 🪷Главный сдвиг • Раньше: маркетолог → аналитика → решение → кабинет • Сейчас: данные + правила → агент → действие Человек не исчез. Мы с командой задали логику один раз команде AI-агентов и теперь калибруем работу системы ⚡️Кстати: Максим Епифанов c выпусниками наших комьюнити спринтов, завтра делает открытый лайв: Как находят работу и растут в маркетинге прямо сейчас? 💡 Истории и хаки маркетологов и PMM из Toloka, HH, TripleTen и других компаний про рост в карьере несмотря на все кризисы Старт 26 марта в 17.00 СET / 19.00 МСК 🔥 Присоединяйтесь -> https://calendar.app.google/S5zm1zjRyoHvBhYQ9