Михаил Терентьев экспериментирует

Странно, что не Антон

Если вы, как и я, задались вопросом об обновлениях моделей Claude, вот краткая инструкция от самого Fable: • Sonnet 5 — дефолт для повседневной работы и агентных пайплайнов, • Opus 4.8 — когда нужна надёжность на сложном коде, • Fable 5 — для самых длинных автономных задач, где важно, чтобы модель дошла до конца сама. Разумное правило — держать 80–90% трафика на Sonnet 5 и эскалировать на Fable только самые тяжёлые long-horizon задачи.

Пока готовился к «Базе Роста», между делом сильно прокачал платформу сообщества CRMparty, и по итогу — свой набор инструментов для бизнеса. 1. Сделал удобный редактор мероприятий — страница конференции собирается визуально, без хардкода. Гибкость я оцениваю на 80% с точки. В ближайших планах добавить стилизацию лендинга, чтобы авторы других мероприятий публиковали у нас свои лендинги и собирали регистрации так же удобно — через Telegram — как и мы. 2. Параллельно, пока готовился к выступлению в Самарканде, навайбкодил редактор презентаций. Первую презу для выступления собрал прямо в нём — ни разу не открыл ни Figma, ни Google Slides. Допилю — выкачу в паблик. Хочется, чтобы спикеры прямых эфиров, семинаров и конференций пользовались удобным и простым инструментом, который не требует кучу времени и знаний дизайна. 3. Свой рассыльщик для Telegram. Редактора сценариев пока нет — это план на июнь, чтобы вытащить из хардкода в боте всё, что туда внедрено. Что уже есть: сегментация, работа со списками подписчиков, массовые рассылки с разным количеством шагов и кнопок, отчёты по отправкам, доставкам и переходам по ссылкам. 4. Чат-центр в связку к внутренней CRM (да да, её я тоже навайбкодил внутри кабинета CRMparty). Синхронизируется с рассыльщиком — видно, какое сообщение ушло конкретному человеку, весь диалог в одном окне. Пока всё это работает только для внутреннего использования. Нужно ли выкатить в паблик для бесплатного использования, как считаете? Ну и к чему это я. Вайбкодинг особенно хорош, когда решаешь свою конкретную прикладную боль прямо сейчас. Плюс сервисы, за которые раньше платил подписку и месяцами разбирался в чужих настройках, теперь а) живут у меня на сервере б) настроены ровно так, как удобно именно мне. Еще полгода назад в одном из сервисов я не мог сделать форматирование текста для рассылки в телеграме, а теперь мне доступо всё, о чем я только могу вообразить) Конференция ещё не прошла, а инструментов уже стало на 4 больше 🙂

«Stay hungry, stay foolish» — эту фразу надо понимать не метафорично, а буквально. Я недавно поймал себя на том, что воспринимаю hungry буквально. И в моём случае голод помогает мне оставаться продуктивым, мотивированным и целеустремленным 🙂 Fun fact, но самые продуктивные часы у меня — когда я голоден. Голова ясная, фокус острый, решения приходят быстрее. После плотного обеда следующие два часа я не работаю, а «перевариваю». Для здоровья — спорно, диетологи поспорят. Для концентрации — другой уровень. Похоже на инстинкт: голодный хищник работает в 1000 раз лучше, чем сытый. Вчера ехал с другом в машине, разговорились про режим. Оказалось, что он тоже живёт по моей схеме: плотный завтрак с утра, потом весь рабочий день ничего, и нормальный ужин вечером. Не специально, так само собой сложилось. Возможно, Джобс не зря выбрал именно это слово в своей речи. Ведь он очень круто упражнялся в различных диетах 🙂 А у вас как с этим?

1 ноября 2025 года мы провели в Ташкенте первое мероприятие по CRM-маркетингу, удержанию и лояльности. Тогда мы это назвали CRM People Tashkent. Пришли 70 человек, 130+ зарегистрировались, вот запись: https://www.youtube.com/watch?v=SRb1jF-KHS4 Этот результат придал мне уверенности и я решил в следующий раз делать мероприятие ещё больше и ещё насыщеннее. 30 мая 2026, в субботу, мы снова собираемся в Ташкенте — теперь в School 21, с конференцией «База роста». — Мы увеличили площадку в 3 раза, а объём программы — в 2 раза. — Мы вкладываемся ещё сильнее по содержанию: спикеры из топовых компаний Узбекистана (Click, TBC, M Cosmetics, Openbank, VEON/Beeline, BirBir), сильные консультанты, профессиональная видеосъёмка и трансляция, фотограф, уже полюбившийся в прошлый раз кейтеринг, быстрая регистрация по QR — кажется, я предусмотрел всё, что только можно. — Всё это стало возможным благодаря нашим партнёрам: School 21, Mailfit, Mindbox, BitManager и Tune Consulting. — Каждый день мы продолжаем дорабатывать программу и приглашаем крутейших спикеров. Участие бесплатное для всех, но регистрация обязательна: https://t.me/crmpeoplebot?start=event_15 Подробности: https://crmparty.com/events/conf Буду благодарен, если разместите анонс у себя в сторис и каналах/аккаунтах. Ждём вас в Ташкенте 30 мая!

2026 — год расплаты: пилоты, запущенные в 2025, столкнутся с реальной проверкой на ROI. Источники: Salesforce Q3 FY26 earnings, Gartner Marketing Symposium October 2025. 9. Реклама внутри маркетплейсов съедает привычное удержание клиента. Amazon и Walmart забирают 89% всего инкрементального рекламного бюджета. У одного только Walmart рекламная выручка — $6,4 млрд (+46% за год). Что это значит для брендов: ваш клиент «удерживается» уже не в вашей CRM, а внутри Amazon — по их данным, через их рекомендации, в их экосистеме. Граница между «привлёк» и «удержал» стирается. Источники: eMarketer Retail Media Forecast H2 2025, Adweek Walmart Connect 2025. 10. 2026 — год штрафов за данные. Накопленные штрафы по GDPR в Европе перевалили за €7,1 млрд. С 2 августа 2026 закон ЕС об AI обязывает помечать любой контент, сгенерированный нейросетью (включая письма и баннеры). В Индии вступил в силу новый закон о персональных данных (DPDP). Compliance — это больше не «галочка для юристов», а операционный слой работы с клиентом. Кто не успел — заплатит. Источники: SecurityWall GDPR Fines Tracker 2026, EU AI Act Article 50, India DPDP Rules 2025. Главный вывод: удержание клиента перестало быть «последним этапом воронки». Это отдельный сложный слой, в котором сходятся доставляемость писем, AI-агенты, RCS и WhatsApp, реклама в маркетплейсах и работа с законами о данных. Кто решает все пять задач одновременно — выигрывает не одну продажу, а пожизненную ценность клиента.

Собрал небольшое исследование по глобальному рынку CRM, loyalty, product growth — и накидал список из 10 тем, о которых хочется поболтать в ближайшее время в CRMparty и на конференциях. 1. Привлекать новых клиентов стало в 3 раза дороже, чем 8 лет назад. Бренды в среднем теряют $29 на каждом новом покупателе — окупаемость наступает только со второй-третьей покупки. Поэтому в 2026 году компании впервые тратят больше половины маркетингового бюджета (51,5%) не на привлечение, а на удержание. Эпоха дешевой эффективной рекламы закончилась. Источники: SimplicityDX Customer Acquisition Crisis, Antavo Global Customer Loyalty Report 2026. 2. Отслеживать пользователей в интернете стало почти невозможно. Google в октябре 2025 закрыл свой проект по замене сторонних cookie. На айфонах 86% людей запрещают приложениям себя отслеживать. В итоге понять «эта реклама привела покупку или нет» — задача, в которой все ошибаются. Кто не перестроил систему измерений на собственные данные сайта и приложения — переплачивает за рекламу в два раза. Источники: Adweek (Privacy Sandbox is dead), Singular ATT Benchmarks 2024. 3. Email доставляемость тихо ломается, но половина рынка этого не замечает. До инбокса доходит в среднем 83% писем, в Outlook — только 75%. С мая 2025 Microsoft, Gmail и Yahoo требуют от отправителей настроенную защиту от подделки писем (SPF, DKIM, DMARC) — без этого письма уходят в спам или не доставляются вовсе. Open rate как метрика мёртв (Apple искусственно его раздувает). Считать надо только выручку с рассылки. Источники: Validity Email Deliverability Benchmark 2026, Gmail/Yahoo/Microsoft sender requirements. 4. RCS — это «прокачанный SMS», который наконец-то заработал. После того как iPhone начал его поддерживать (iOS 18, осень 2024), трафик RCS-сообщений вырос в 5 раз. К концу 2026 года ими будут пользоваться 3,8 млрд человек — больше, чем у WhatsApp. Кликают по RCS в 3–7 раз чаще, чем по обычным SMS. Бренды, которые не запустят RCS в 2026 году, проиграют конкурентам структурно — это как пропустить запуск Instagram в 2012. Источники: Juniper Research RCS Report 2025, Infobip RCS Statistics 2026. 5. WhatsApp превратился из мессенджера в полноценный канал продаж. У Meta выручка от платных сообщений бизнесов в WhatsApp перевалила за $2 млрд в год, реклама с переходом в чат — $12 млрд за 2025 год. Для СНГ, Латинской Америки, Индии и арабских стран WhatsApp — это уже не дополнение к email/SMS, а главный канал общения с клиентом. Источники: Meta Q4 2025 earnings, WhatsApp Business Platform pricing. 6. С программами лояльности парадокс: вроде работают, а вроде нет. 83% компаний говорят, что их программа окупается в 5 раз. При этом 74% клиентов перестают пользоваться ПЛ через 2 месяца после регистрации, а в США сгорает $10 млрд накопленных баллов ежегодно. Эксперимент с NFT-лояльностью провалился полностью: Starbucks закрыл Odyssey, Nike продал свой web3-проект RTFKT, 96% бренд-NFT мертвы. Карточки и баллы старого образца тоже умирают — люди их не воспринимают. Источники: Antavo GCLR 2026, Bond Loyalty Report 2025, BlockEden NFT Failure Analysis 2026. 7. Платные подписки заменяют классические бонусные программы. Walmart+, Target Circle 360, Amazon Prime, Chase Sapphire Reserve (взвинтили цену до $795 в год — и люди продолжают платить), Revolut RevPoints, карта Robinhood Gold. Логика простая: если человек платит за членство, он тратит на 60% больше обычного покупателя — потому что хочет «отбить» подписку. Это рабочий ответ на болезнь «миллионы регистраций, ноль активности». Источники: McKinsey Paid Loyalty Study, NerdWallet Chase Sapphire Reserve 2025, Numerator Membership Review. 8. AI-агенты в маркетинге — главная ставка года, но половина не работает. Salesforce за год сделал на своих агентах $500 млн выручки (рост в 4 раза). Klaviyo, Braze, HubSpot встроили автономных AI-агентов, которые сами пишут письма, отвечают клиентам и закрывают тикеты. НО: исследование Gartner (октябрь 2025) — 45% маркетинг-директоров говорят, что эти агенты не оправдали обещаний вендоров.

Магические 4 часа Еще в 2007 году Тимоти Феррис написал книгу про четырехчасовую рабочую неделю. Там, конечно, концепция о другом, но именно это воспоминание подтолкнуло меня написать пост про время на работу. Уже несколько лет нам обещают эру короткой рабочей недели благодаря ИИ: - Лэй Цзюнь (Xiaomi): «В будущем будем работать 3 дня в неделю по 2 часа». - Билл Гейтс: «Может, нам нужно работать 2–3 дня». - Джейми Даймон, JPMorgan: «Ваши дети будут работать 3,5 дня в неделю». - Джек Ма ещё в 2019-м: «3 дня по 4 часа — благодаря ИИ». Что по факту: - Upwork 2024 — 77% сотрудников, использующих ИИ, говорят, что нагрузка выросла. - NBER на дневниках использования времени: после ChatGPT люди в «ИИ-профессиях» работают на 3 часа в неделю больше. - Microsoft Work Trend Index — 40% проверяют почту до 6 утра, прерывания каждые 2 минуты, встречи после 20:00 +16% год к году. На себе вижу ровно то же самое. Раньше лендинг для конференции занимал 1-4 недели: бриф дизайнеру, итерации, вёрстка, правки. Всегда были сдвиги сроков из-за человеческого фактора. И работало несколько человек же! Сейчас за два дня через Claude Code можно сделать не просто лендинг, а собственный конструктор лендингов под конференции. Но лично у меня рабочий день не стал короче — только длиннее. Дело не в том, что ИИ позволяет делать больше — теперь от тебя это требуется. Темп очень сильно поднялся. 50 лет назад то, что я делаю сегодня за день, можно было спокойно делать весь месяц — и это было бы нормой. Сейчас за тот же месяц ты должен сделать не одну задачу, а 30, а то и 50. Иначе ты просто не востребован — ни как предприниматель, ни как профессионал. Снова ищем заголовки в СМИ: - Сергей Брин команде Gemini в феврале: «60 часов в неделю — золотая середина продуктивности». - Маск про DOGE: «120 часов — это суперсила». Кейнс в 1930-м обещал, что к нашему времени будем работать 15 часов в неделю. Не сбылось. Грустный вердикт. Появление ИИ не освобождает наше время, а поднимает планку того, сколько вы обязаны успевать, чтобы оставаться в «игре».

Мне кажется, или Opus 4.7 слабее, чем 4.6? Последнюю неделю я буквально мучаюсь, делая проекты , переделывая некоторые задачи, переписывая код. Система начала мухлевать, обманывать меня, пропускать задачи — будто бы намеренно. Раньше такого не замечал, но, может быть, потому что сейчас я минимум 4 часа в день трачу на работу с Claude Code...

Т-Банк расширяет возможности своей партнерской витрины «Шопинг», превращая сервис в крупный канал продаж для ритейлеров. Как рассказала коммерческий директор нефинансовых сервисов банка Оксана Волощук в интервью Retail.ru, это принципиально иная модель по сравнению с классическими маркетплейсами. Банк не тратит ресурсы на логистику, склады и доставку, сохраняя оригинальную инфраструктуру продавца. Основной упор в сервисе делается на нативный чекаут — возможность оформлять заказы внутри банковского приложения без перехода на сторонние сайты. Практика показывает, что такая интеграция повышает конверсию покупок. Покупатель может в одном месте получить банковский кэшбэк и выбрать любой инструмент оплаты, в том числе рассрочку, а также накопить баллы лояльности любимого магазина. По этой модели в приложении работают 36 продуктовых сетей, среди которых «Лента», «Магнит», «Перекресток», и несколько десятков известных брендов бытовой техники, одежды, косметики и других категорий. Всего в разделе представлено более 300 крупных сетей, среди которых Lamoda, Hoff и «Спортмастер», а также товары селлеров с Ozon. Интеграция нефинансовых сервисов в раздел «Город» дает прямой доступ к аудитории в 55 млн розничных клиентов Т-Банка и 1,6 млн компаний. Финансовые метрики подтверждают эффективность выбранного подхода: по итогам 2025 года общее количество заказов через лайфстайл-сервисы финтеха выросло в 2,5 раза, а товарооборот увеличился на 65%. @banksta

Третий месяц подряд мошенники атакуют меня и моих коллег. Не ведитесь, мой единственный аккаунт тут @mterentev

Главная ошибка в ИИ сегодня — это то, что им кажется, что модели недостаточно умны. В реальности, модели имеют сверхчеловеческий интеллект и способности в большинстве задач, но ни люди, ни другие системы не умеют нормально планировать процессы под выполнение с помощью LLM. Если LLM - голюцинирувает - думает не в ту сторону - не справляется с долгосрочными задачами - достает не актуальный контекст, то в 99% это проблема и ошибка пользователя модели и системы оркестрации / харнеса, которые выстроены вокруг модели. Каким бы гениальным не был бы ИИ, ему очень сложно побороть кривые руки пользователя. Решение заключается в том, чтобы - дать модели язык декомпозиции (рекурсия, циклы, планы как код, спеки процессов) - расширить пространство действий - не только вызов инструментов, а полноценные программы (RLM-подход) - тренировать через RL именно навык разбиения сложных задач на небольшие куски, а не решения задачи из серии "выведи мой бизнес на рынок Китая, не делай ошибок" - строить харнесы и оркестраторы с пачкой и топологией субагентов, где модель управляет своей собственной оргструктурой p.s. и да, это ровно то, что мы делаем и изучаем как применять в масштабе команд и компаний в лаборатории AI-native organizations p.p.s. хотите увидеть примеры где это работает, но не хотите на лабораторию? (зря) изучайте любой enterprise-grade харнес от топовых компаний: Glass / Honk / Minions / Goose

Я на конференции SellerClub.uz в Ташкенте Общаюсь с разными селлерами и напрашивается вывод, что мало кто занимается развитием повторных продаж. Более того, у людей нет контактов своих клиентов, база не собрана. Конечно же, при этом маркетплейсы не делятся данными — это им невыгодно, в этом их бизнес. Вы не знаете, кто вас покупает, не можете ему написать и предложить что-то дополнительно, вернуть за повторной покупкой. При этом механики рассылок, программ лояльности и коммуникации внутри платформы маркетплейса тоже пока слабо развиты. Мне кажется, что можно без бюджета или с минимальными вложениями изменить эту ситуацию прямо сейчас. Решил написать короткую инструкцию исходя из своих мыслей. Всё начинается с вкладыша в упаковку. Печатаете карточку с QR-кодом, который ведёт в Telegram-бота. Человек получает заказ, сканирует — и вот он уже ваш контакт, а не анонимный покупатель на маркетплейсе. Дальше через бота собираете имя, телефон, email, город. Можно попросить ввести номер заказа — и тогда вы точно знаете, что именно этот человек купил. Но зачем клиенту вообще запускать какого-то бота? Тут надо дать ему причину. Расширенная гарантия при регистрации продукта. Бонусы и программа лояльности. Розыгрыш. Полезный контент — инструкция, рецепты, гайд по уходу, что угодно, что связано с вашим продуктом. А раз человек в боте — у вас появляется прямой канал связи. Можно напомнить о покупке, когда продукт заканчивается. Предложить сопутствующий товар. Собрать обратную связь. Попросить отзыв. Делать рассылки по сегментам — по городу, по продукту, по частоте покупок. И всё это без маркетплейса, напрямую. Схема: вкладыш с QR → бот → регистрация клиента → польза → повторные продажи. Конечно, при этом многие селлеры — особенно с низким средним чеком — не готовы сами организовывать логистику напрямую клиенту. Для них ценнее в этой ситуации сам маркетплейс. Но даже здесь можно придумывать полезные для себя механики и работать со своей аудиторией! Не продавая напрямую через свой еком, например, можно попросить оставить отзыв и за это дать какой-то дополнительный бонус, подарок, мерч или попросить порекомендовать другу магазин на маркетплейсе. В общем: существует множество простых и доступных механик, которые бы все равно помогали селлеру утеплять контакт со своей аудиторией, продолжая и дальше торговать на маркетплейсах.

Чем больше вы учились, тем больше вы уязвимы перед ИИ: все, что делается на экране, под ударом Андрей Карпаты, сооснователь OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla, собрал интерактивную карту уязвимости 342 профессий от развития ИИ. Взял данные Бюро трудовой статистики США (143 млн рабочих мест) и прогнал через языковую модель, чтобы оценить каждую профессию по шкале от 0 до 10. Карта стала вирусной за сутки. Карпаты потом удалил репозиторий с деталями анализа с GitHub, сказал, что проект дико неверно интерпретировали. Но итоговый отчет остался, и цифры говорят сами за себя. Вот распределение средней уязвимости по уровню образования: – Без специального образования: 2.7 (самая низкая уязвимость) – Среднее специальное: 5.4 – Бакалавриат: 5.7 (самая высокая уязвимость) – Магистратура: 5.7 (самая высокая уязвимость) – Докторская степерь: 5. Прочитайте ещё раз: бакалавр, магистр и доктор наук уязвимы перед почти ИИ одинаково. И вдвое больше, чем человек без диплома. Шесть лет учёбы после школы не дают никакого дополнительного преимущества перед четырьмя. Теперь по зарплатам. Те, кто зарабатывает больше $100 000 в год, получили средний балл 6.7. Те, кто меньше $35 000, всего 3.4. 42% всех рабочих мест в США (59.9 млн человек, $3.7 трлн годовых зарплат) получили балл 7 и выше. По профессиям. Максимальная уязвимость (9 из 10): программисты, дата-аналитики, финансовые аналитики, юристы, копирайтеры, редакторы, дизайнеры, маркетологи. Минимальная (1–2 из 10): строители, кровельщики, маляры, уборщики, бармены, парикмахеры, массажисты. Паттерн: если работа целиком помещается в ноутбук, уязвимость профессии высокая. Если нужны руки и физическое присутствие, риск низкий. Для меня главный инсайт здесь вот какой: десятилетиями нас учили по формуле "хорошие оценки → хороший вуз → хорошая офисная работа → стабильность". Эта формула привела нас сегодня прямиком в зону максимальной уязвимости. Все, что делается на экране, под ударом. А мы 20 лет готовились именно к работе на экране и сейчас готовим к ней детей. Это не значит, что образование бесполезно. Ценность сместилась, очень важно развивать способность адаптироваться и работать с ИИ быстрее, чем он учится работать без вас. Карта: https://karpathy.ai/jobs/

Снова классный пост про образование и ИИ.

Делаю платформу для сообщества через Claude Code и VS Code, и конечно, приходится многое переделывать. Подхожу к этому философски. Да, какой-то функционал приходится несколько раз править, переделывать, переосмыслять. У меня нет опыта архитектора в разработке и даже по сути продакт-менеджера — всё изучаю на живой практике. Но радуюсь нескольким вещам. Во-первых, что начал всё это на относительно безопасном для бизнеса проекте. Да, неловко перед коллегами, которым уже начал показывать результат — всё пока глючит, нестабильно, далеко не идеально. Но уже что-то получается. Во-вторых, с точки зрения понимания задачи — я очень сильно пересмотрел своё видение того, как делать вообще ИТ-проекты. Хоть большие, хоть маленькие. Пожалуй, выскажу ключевые мысли — три совета начинающим вайб-кодерам: 1. Делайте всё поэтапно, маленькими кусочками. Не всё сразу. Я завёл шесть сущностей — шесть больших таблиц в одной связанной базе данных. И это проблема. Сразу создает кучу сайд-эффектов в процессе работы над каждым разделам. 2. Не хардкодьте контент — делайте админку. Хотите внести какой-то контент — лучше сразу сделать под него панель редактирования, а не зашивать в код. Разве что проект совсем мелкий. Сейчас админку сделать вообще легко — для любой сущности можно собрать панель управления в любом виде, в вашем дизайне, с вашей структурой. 3. Наполняйте базу данных на боевом сервере. На дев-стенде — копия с боевого. Там могут быть тестовые записи, но не нужно постоянно перекидывать данные туда-сюда. Лучше скачивать с сервера на локальный, чем наоборот. Перетереть данные на боевом с локального оказалось очень просто — и это откатывает тебя в разработке. Ну и самое главное — иметь все базовые инструкции для модели: правила проекта и все спецификации, ну и свёрстанный UI-кит. Чтобы все новые элементы, страницы, части продукта появлялись строго по этим правилам.

Я запускаю новый проект! Идея простая: бизнесу нужны «руки», но не всегда нужен человек. Есть задачи, которые ИИ уже делает на уровне специалиста — вёрстка имейлов, обработка обращений в поддержке, декомпозиция задач. Но чтобы это работало, нужно настроить агента, обучить его под процесс в целом и под процесс и бренд, интегрировать в контур компании. Я начал делать Aiatos — платформу, где ИИ-работники доступны по подписке или под заказ. Как штатный сотрудник, только без найма, онбординга и больничных. Уже в апреле вы сможете протестировать: — ИИ-верстальщика в @Letteros — Специалиста поддержки в @Letteros — Ассистента по управлению задачами в @Mailfit — ИИ-копирайтера в @Aiatos ИИ-стенографист @aiatosvoicebot уже работает 🙂 Он очень примитивный и даже пока не самообучается, но дает базовое понимание, как это всё устроено. А после майских можно будет подключить готового агента себе по подписке или заказать уникального под себя — мы (уже с командой) создадим агента, который знает не только саму теорию в нужной специализации, но и ваш бренд, «тон оф войс» и бизнес-процессы изнутри. Дальше больше → aiatos.com

Примерно с середины февраля погрузился в тему ИИ-кодинга. Много тупил и переделывал. В итоге сейчас кажется, что всё понял и перестраиваю и свои процессы, и у команды. В работе у меня уже 10+ проектов, самым сложным для меня оказался CRMparty — долгострой. Но осилю, что делать. Вчера сделал бота за несколько часов, который превращает голосовые сообщения в Телеграм в стилизованный текст. Полностью оффлайн — никаких внешних API для транскрипции и обработки. Как работает: 1) Отправляешь голосовое в Telegram 2) Бот транскрибирует его за 3-6 секунд 3) Выбираешь стиль — получаешь готовый текст 6 стилей конвертации (требуют серьезных улучшений, но это попозже докручу): — Telegram-сообщение — чистый текст для чата — Статья — оформленный пост — VS Code Prompt — промпт для Copilot/Claude — Gemini Image — промпт для генерации картинок — Suno Music — текст песни из голосового — Raw Clean — просто чистый транскрипт Стек: — Python 3.12 + aiogram 3 (Telegram) + FastAPI (API + админка) — faster-whisper (транскрипция, модель small, работает на CPU) — Ollama + Qwen 2.5:3b (стилизация текста, streaming) — PostgreSQL + Redis + Celery (очередь задач) — Docker Compose (деплой в 1 команду) Особенности: — Всё крутится на одном VPS с 6 GB RAM, без GPU — Аудиофайлы не хранятся — удаляются сразу после транскрипции — Пользовательский словарь — бот запоминает имена, термины, названия — Админка со статистикой использования — Конвертация в реальном времени — текст появляется по мере генерации Бот: @aiatosvoicebot Можете потестить, буду рад обратной связи.

Привет, дизайнеры продукта Яндекс.Музыка! Удобство перемотки трека и обнаружения на каком этапе сейчас идет воспроизведение — равняется нулю! Зато есть «классная» анимация в центре экрана, и куча всяких элементов, отвлекающих от текущего юзер-сценария (прослушивание моей волны). Верю, что вы всё исправите и сделаете кайф от интерфейса таким же, как ваши рекомендательные алгоритмы! PS: справедливости ради, у Apple Music, Spotify встречаются схожие проблемы. А за недоступность Youtube Music в Узбекистане — минус 1000 вайбов.