Про горные лыжи
Для меня это всегда была история про смелость, преодоление себя и личный челлендж смогу или нет.
Катаюсь уже 15 лет, из которых первые пять – было пиздец как страшно, потом было просто страшно, последние пять лет привык, хотя иногда все равно страшно.
Я с детства сильно боялся высоты, и все эти канатки, креселки, бугели – все это на меня наводило ужас, и я искренне не понимал почему вокруг все не паникуют так же как я.
Просто ехать – стремно.
Быстро ехать – очень стремно.
Вниз смотреть – вообще очко.
Но при этом когда у меня что-то получалось – все нравилось, и хотелось возвращаться еще и еще.
В какой-то момент накопилось достаточно наката и тренировок, страх отступил, и каждый раз поездка в горы на лыжах – 99% восторг (круче только мотоциклы).
Так что вот тебе пример: где твой страх – там и твой рост.
Для меня это всегда была история про смелость, преодоление себя и личный челлендж смогу или нет.
Катаюсь уже 15 лет, из которых первые пять – было пиздец как страшно, потом было просто страшно, последние пять лет привык, хотя иногда все равно страшно.
Я с детства сильно боялся высоты, и все эти канатки, креселки, бугели – все это на меня наводило ужас, и я искренне не понимал почему вокруг все не паникуют так же как я.
Просто ехать – стремно.
Быстро ехать – очень стремно.
Вниз смотреть – вообще очко.
Но при этом когда у меня что-то получалось – все нравилось, и хотелось возвращаться еще и еще.
В какой-то момент накопилось достаточно наката и тренировок, страх отступил, и каждый раз поездка в горы на лыжах – 99% восторг (круче только мотоциклы).
Так что вот тебе пример: где твой страх – там и твой рост.
❤66👍32😁9🔥8
Делай просто
Я сижу и понимаю, что мою простую задачу – поменять текст на лендинге – делают уже третью неделю.
Начинаю разбираться:
– Сначала задача от меня попадает в Jira к продакт-менеджеру
– Продакт создает таск в Джире
– Потом он с этим таском отправляется на ревью к дизайнеру, а оттуда на ревью к юристам
– Потом он это всё согласовывает и отдает разработчику
– Разработчик делает пулл-реквест, который проходит код-ревью
– После этого изменения попадают на тестовый сервер
– Тестировщик проверяет в отдельной системе трекинга багов
– И только потом все изменения попадают на прод
8 этапов, 6 человек, три системы.
Чтобы поменять одно предложение на сайте.
Самому было бы поменять 2 минуты вместо трех недель.
Это ситуация из моего 2020го.
Что я из нее понял?
Что если у вас в компании “продуктовая культура” и “процессы”, а оффер на лендосе меняется три недели – значит конторе скоро пиздец, и надо что-то срочно предпринимать.
Я сижу и понимаю, что мою простую задачу – поменять текст на лендинге – делают уже третью неделю.
Начинаю разбираться:
– Сначала задача от меня попадает в Jira к продакт-менеджеру
– Продакт создает таск в Джире
– Потом он с этим таском отправляется на ревью к дизайнеру, а оттуда на ревью к юристам
– Потом он это всё согласовывает и отдает разработчику
– Разработчик делает пулл-реквест, который проходит код-ревью
– После этого изменения попадают на тестовый сервер
– Тестировщик проверяет в отдельной системе трекинга багов
– И только потом все изменения попадают на прод
8 этапов, 6 человек, три системы.
Чтобы поменять одно предложение на сайте.
Самому было бы поменять 2 минуты вместо трех недель.
Это ситуация из моего 2020го.
Что я из нее понял?
Что если у вас в компании “продуктовая культура” и “процессы”, а оффер на лендосе меняется три недели – значит конторе скоро пиздец, и надо что-то срочно предпринимать.
😁140🔥67❤28👍18
Интересная стата про ленты контента в соцсетях
Если смотреть по месяцу, то выйдет что:
– 80% трафа во всех соцсетях кроме ютуба – это рилсы
– Лайкают контент хотя-бы раз в месяц около 40% юзеров
– Репостят и шарят около 25% юзеров
– Создают контент все больше и больше, уже 20% юзеров
– Коментят только 15% юзеров
– Но читают коменты хотя бы раз уже все 80%
Это означает, что любой алгоритм, ориентированный на экшены, а не на досмотры / пересмотры – изначально обречен на провал.
И время показало, что так оно и есть – не важно кто там что лайкает, важно кто и что смотрит.
Если смотреть по месяцу, то выйдет что:
– 80% трафа во всех соцсетях кроме ютуба – это рилсы
– Лайкают контент хотя-бы раз в месяц около 40% юзеров
– Репостят и шарят около 25% юзеров
– Создают контент все больше и больше, уже 20% юзеров
– Коментят только 15% юзеров
– Но читают коменты хотя бы раз уже все 80%
Это означает, что любой алгоритм, ориентированный на экшены, а не на досмотры / пересмотры – изначально обречен на провал.
И время показало, что так оно и есть – не важно кто там что лайкает, важно кто и что смотрит.
👍39❤19
Выживают только параноики
Разговаривал недавно с челом, который запустил очередного AI бота в телеге.
Классный продукт, трафик, первые продажи пошли.
Чел радостный такой сидит, рассказывает как у него всё само крутится.
Спрашиваю: "А ты мониторишь, что там у юзеров происходит?"
Он: "Да нормально всё, люди платят, значит работает".
Прошло два месяца.
Оказалось, что у половины пользователей бот тупил и передавал кривой промпт, потому что не из той переменной подставлялось.
Людя молча писали wtf и не продлевали подписку (ретеншен подписок всего 30% был).
А он не знал, потому что не смотрел.
И думал что 30% это ок, хотя ретеншен подписок ниже 60% – это херовый продукт.
В это же время знаю другого чувака с таким же ботом.
Тот сидел в логах каждый день как маньяк.
Видел каждую ошибку API, каждый timeout, каждую жалобу в саппорте.
Два раза в день чекал атрибуцию трафика.
Маниакально проверял детали.
Но именно поэтому у него всё выстрелило.
И LTV, как я выяснил, у него был в два раза больше чем у первого.
И экономика сходилась.
Он ловил косяки раньше, чем юзеры успевали разозлиться и уйти.
Настроил мониторинг, алерты, резервные API ключи, итд.
В бизнесе выживают только параноики.
Те, кто не может спокойно спать, пока где-то косяк.
Те, кто перепроверяет всё по сто раз.
Те, кто держит руку на пульсе и знает каждую метрику наизусть.
А солнечные люди, у которых всегда хорошо и весело, потом через пол года закрывают свои проекты потому что “чето экономика не сходится”.
Так что держи руку на пульсе, проверяй логи, чини баги.
И помни: выживают только параноики.
Разговаривал недавно с челом, который запустил очередного AI бота в телеге.
Классный продукт, трафик, первые продажи пошли.
Чел радостный такой сидит, рассказывает как у него всё само крутится.
Спрашиваю: "А ты мониторишь, что там у юзеров происходит?"
Он: "Да нормально всё, люди платят, значит работает".
Прошло два месяца.
Оказалось, что у половины пользователей бот тупил и передавал кривой промпт, потому что не из той переменной подставлялось.
Людя молча писали wtf и не продлевали подписку (ретеншен подписок всего 30% был).
А он не знал, потому что не смотрел.
И думал что 30% это ок, хотя ретеншен подписок ниже 60% – это херовый продукт.
В это же время знаю другого чувака с таким же ботом.
Тот сидел в логах каждый день как маньяк.
Видел каждую ошибку API, каждый timeout, каждую жалобу в саппорте.
Два раза в день чекал атрибуцию трафика.
Маниакально проверял детали.
Но именно поэтому у него всё выстрелило.
И LTV, как я выяснил, у него был в два раза больше чем у первого.
И экономика сходилась.
Он ловил косяки раньше, чем юзеры успевали разозлиться и уйти.
Настроил мониторинг, алерты, резервные API ключи, итд.
В бизнесе выживают только параноики.
Те, кто не может спокойно спать, пока где-то косяк.
Те, кто перепроверяет всё по сто раз.
Те, кто держит руку на пульсе и знает каждую метрику наизусть.
А солнечные люди, у которых всегда хорошо и весело, потом через пол года закрывают свои проекты потому что “чето экономика не сходится”.
Так что держи руку на пульсе, проверяй логи, чини баги.
И помни: выживают только параноики.
❤142👍86😁33🔥27
Про реальное применение ИИ
У меня есть один друг, с которым мы постоянно спорим, есть ли применение ИИ где-то в обычных бизнесах, а не только в IT-компаниях.
Я не про сложные пилотные проекты, которые требуют месяцев настройки и целой команды инженеров.
А про готовые продукты, которым скормил документы и контекст – оно шпарит как опытный сотрудник.
Друг говорит: таких полно.
Я говорю: пока хорошо автоматизирована только разработка.
Он кинул два российских кейса внезапно от НКО. Оба являются партнёрами фонда Яндекса «Помощь рядом», который системно помогает фондам внедрять технологии через обучающие материалы, гранты на облако и API.
Первый – фонд «Ясное утро» – горячая линия помощи онкобольным, 3000 звонков в месяц. Штат – 30 человек.
Что сделали? Создали несколько десятков ИИ-агентов под конкретные задачи: один читает научные статьи и выдает выжимку, другой помогает собирать образовательные программы для врачей, третий думает, как инженер, проектирует сервера и читает техлитературу. Есть эксперт по онкопсихологии, который прочитал 10 ключевых книг по теме.
Фишка в том, что агентов не надо каждый раз заново погружать в контекст. Один раз обучил – работает.
В результате фактически сняли нагрузку с координатора, техспециалиста и на 50% разгрузили бухгалтера.
Полный кейс – тут.
Второй – фонд «Помоги ребенку.ру», который автоматизировал отчетность, анализ пожертвований и юридическую рутину. Он же, кстати, получил грант по программе «Цифровые решения для НКО» от «Помощи рядом».
Это дало доступ к облачной инфраструктуре, готовым ИИ-инструментам вроде Алисы AI, которая теперь отслеживает изменения в российском законодательстве, а потом корректно вносит их в действующие согласия. Раньше такая работа занимала часы, теперь все делается буквально за минуты.
Или, например, нейронки выяснили, что даже из маленьких пожертвований по 1-2 рубля за год копится гигантская сумма, и все это имеет смысл.
Короче, много где уже без ИИ никак.
Особенно там, где жесткие бюджеты и нужна эффективность.
Какой главный вывод можем сделать?
Пока в IT спорят, «сложно ли внедрить ИИ», в некоммерческом секторе его уже встроили в операционку. И сделали это с помощью партнёров, которые дают конкретные инструменты и экспертизу. Если у НКО с бюджетами и штатом в 30 человек получилось – значит, и в обычном бизнесе шансы есть.
Пора садиться и разбираться.
У меня есть один друг, с которым мы постоянно спорим, есть ли применение ИИ где-то в обычных бизнесах, а не только в IT-компаниях.
Я не про сложные пилотные проекты, которые требуют месяцев настройки и целой команды инженеров.
А про готовые продукты, которым скормил документы и контекст – оно шпарит как опытный сотрудник.
Друг говорит: таких полно.
Я говорю: пока хорошо автоматизирована только разработка.
Он кинул два российских кейса внезапно от НКО. Оба являются партнёрами фонда Яндекса «Помощь рядом», который системно помогает фондам внедрять технологии через обучающие материалы, гранты на облако и API.
Первый – фонд «Ясное утро» – горячая линия помощи онкобольным, 3000 звонков в месяц. Штат – 30 человек.
Что сделали? Создали несколько десятков ИИ-агентов под конкретные задачи: один читает научные статьи и выдает выжимку, другой помогает собирать образовательные программы для врачей, третий думает, как инженер, проектирует сервера и читает техлитературу. Есть эксперт по онкопсихологии, который прочитал 10 ключевых книг по теме.
Фишка в том, что агентов не надо каждый раз заново погружать в контекст. Один раз обучил – работает.
В результате фактически сняли нагрузку с координатора, техспециалиста и на 50% разгрузили бухгалтера.
Полный кейс – тут.
Второй – фонд «Помоги ребенку.ру», который автоматизировал отчетность, анализ пожертвований и юридическую рутину. Он же, кстати, получил грант по программе «Цифровые решения для НКО» от «Помощи рядом».
Это дало доступ к облачной инфраструктуре, готовым ИИ-инструментам вроде Алисы AI, которая теперь отслеживает изменения в российском законодательстве, а потом корректно вносит их в действующие согласия. Раньше такая работа занимала часы, теперь все делается буквально за минуты.
Или, например, нейронки выяснили, что даже из маленьких пожертвований по 1-2 рубля за год копится гигантская сумма, и все это имеет смысл.
Короче, много где уже без ИИ никак.
Особенно там, где жесткие бюджеты и нужна эффективность.
Какой главный вывод можем сделать?
Пока в IT спорят, «сложно ли внедрить ИИ», в некоммерческом секторе его уже встроили в операционку. И сделали это с помощью партнёров, которые дают конкретные инструменты и экспертизу. Если у НКО с бюджетами и штатом в 30 человек получилось – значит, и в обычном бизнесе шансы есть.
Пора садиться и разбираться.
👍69❤30😁21🔥11
Пей пиво и худей
Я вот чё не могу понять.
Все вокруг говорят: продукт должен решать проблему. Найди боль, закрой боль, получи деньги. Базовая формула из любого стартап-акселератора.
Любой средненький продакт тебе расскажет как надо.
Ок, допустим.
А теперь смотрим, на что люди реально тратят время и деньги:
– Играют десятками часов в неделю в онлайн игры
– Час в день залипают в тиктоках
– Регулярно заносят в гемблу
– Верят в гороскопы, таро и родовые программы
Это всё огромные рынки с миллиардными оборотами.
И ни один из них не вписывается в классическое "мы решаем проблему пользователя".
Люди в интернет заходят не проблемы решать.
Люди заходят развлекаться, прокрастинировать и заниматься всякой фигней.
Игры, например, это 50% выручки всех мобильных приложений, если что.
Добавь туда соцсети, стриминги, и окажется что 70% выручки B2C продуктов – это нифига не польза, и они в фреймворк проблем не укладываются.
Игра GTA – это не "решение проблемы скуки". Это возможность побыть бандитом, погонять на спорткаре и пострелять в копов.
Мальчик в детстве мечтал – и вот пожалуйста, за 60 баксов мечта сбылась.
Хотела девочка быть ведьмой – приложение с таро и совместимостью партнера за 20 баксов в месяц. Раскладывай карты, чувствуй что понимаешь устройство вселенной.
Планировал быть богатым? Велкам на ютуб канал миллиардера.
Хочешь стать круче? Вся фэшн индустрия к твоим услугам.
Реально хотят решать проблемы десятки тысяч.
А вот прожить ощущение крутой жизни просто чуток заплатив хотят миллионы.
Я вот чё не могу понять.
Все вокруг говорят: продукт должен решать проблему. Найди боль, закрой боль, получи деньги. Базовая формула из любого стартап-акселератора.
Любой средненький продакт тебе расскажет как надо.
Ок, допустим.
А теперь смотрим, на что люди реально тратят время и деньги:
– Играют десятками часов в неделю в онлайн игры
– Час в день залипают в тиктоках
– Регулярно заносят в гемблу
– Верят в гороскопы, таро и родовые программы
Это всё огромные рынки с миллиардными оборотами.
И ни один из них не вписывается в классическое "мы решаем проблему пользователя".
Люди в интернет заходят не проблемы решать.
Люди заходят развлекаться, прокрастинировать и заниматься всякой фигней.
Игры, например, это 50% выручки всех мобильных приложений, если что.
Добавь туда соцсети, стриминги, и окажется что 70% выручки B2C продуктов – это нифига не польза, и они в фреймворк проблем не укладываются.
Игра GTA – это не "решение проблемы скуки". Это возможность побыть бандитом, погонять на спорткаре и пострелять в копов.
Мальчик в детстве мечтал – и вот пожалуйста, за 60 баксов мечта сбылась.
Хотела девочка быть ведьмой – приложение с таро и совместимостью партнера за 20 баксов в месяц. Раскладывай карты, чувствуй что понимаешь устройство вселенной.
Планировал быть богатым? Велкам на ютуб канал миллиардера.
Хочешь стать круче? Вся фэшн индустрия к твоим услугам.
Реально хотят решать проблемы десятки тысяч.
А вот прожить ощущение крутой жизни просто чуток заплатив хотят миллионы.
👍149🔥88❤32😁18
https://x.com/Param_eth/status/2015470441847267385
Чел красава. Вот интервью с ним.
Не каждый год такую историю встретишь.
Чел красава. Вот интервью с ним.
Не каждый год такую историю встретишь.
The Story of Peter Steinberger (Clawdbot Founder):
> Born in Austria
> Studied engineering and computer science
> Taught Mac and iOS development
> Worked as iOS engineer in San Francisco
> Came back to Europe
> Started freelancing
2011:
> Built PSPDFKit solo
> Slowly turned it into a company
> Team grew to ~70 people
> Used by Dropbox, Evernote
> Reached nearly 1B users
Oct 2021:
> Sold most of the company
> Deal worth ~€100M
> Became advisor, stepped back
> Took long break
> Lived in London and Vienna
> back to coding
2025:
> Returned full-time
Jan 2026:
> Launched Clawdbot
> Open-source AI assistant
> Runs locally
> Right now, it is viral on the internet
> Everyone is posting their Mac Mini and ClawBot setup posts
X (formerly Twitter)
Param (@Param_eth) on X
The Story of Peter Steinberger (Clawdbot Founder):
> Born in Austria
> Studied engineering and computer science
> Taught Mac and iOS development
> Worked as iOS engineer in San Francisco
> Came back to Europe
> Started freelancing
2011:
> Built PSPDFKit…
> Born in Austria
> Studied engineering and computer science
> Taught Mac and iOS development
> Worked as iOS engineer in San Francisco
> Came back to Europe
> Started freelancing
2011:
> Built PSPDFKit…
🔥39😁15👍10❤7
Мем, при жизни ставший легендой
😁131🔥22❤11
Дырявое ведро
Сижу со знакомым в кафе, он рассказывает про свой новый проект – приложение для улучшения сна.
Хвалится метриками:
– 50К установок за месяц
– Инсталлы по 50 центов с тиктока
– Конверсия в подписку 8%
– В сторах рейтинг 4.7
– ROMI 300%
Я такой: Круто, а какой ретеншен?
Он: Ну... Day 1 где-то 40%, Day 7 – 15%, а месячный 3%.
Я: Понятно.
Он: Что понятно?
А понятно то, что его проект – это дырявое ведро.
Можно лить в него сколько угодно трафика, но расти всё равно не будет.
Месячный ретеншен 3% означает, что из 100 пользователей через месяц остается только 3.
И неважно, какой у тебя классный онбординг, крутой дизайн или реклама.
Если ретеншена нет – люди просто уйдут.
Есть простое правило:
– Проблемы аквизишена решаются деньгами
– Монетизацию можно подтюнить
– А ретеншен – это про то, полезен ли твой продукт на самом деле
У всех топовых продуктов месячный ретеншен 20%+.
А у одноразовых приложенек и AI говностартапов – 3-5%.
Вот и вся разница между единорогами и кладбищем идей.
Сижу со знакомым в кафе, он рассказывает про свой новый проект – приложение для улучшения сна.
Хвалится метриками:
– 50К установок за месяц
– Инсталлы по 50 центов с тиктока
– Конверсия в подписку 8%
– В сторах рейтинг 4.7
– ROMI 300%
Я такой: Круто, а какой ретеншен?
Он: Ну... Day 1 где-то 40%, Day 7 – 15%, а месячный 3%.
Я: Понятно.
Он: Что понятно?
А понятно то, что его проект – это дырявое ведро.
Можно лить в него сколько угодно трафика, но расти всё равно не будет.
Месячный ретеншен 3% означает, что из 100 пользователей через месяц остается только 3.
И неважно, какой у тебя классный онбординг, крутой дизайн или реклама.
Если ретеншена нет – люди просто уйдут.
Есть простое правило:
– Проблемы аквизишена решаются деньгами
– Монетизацию можно подтюнить
– А ретеншен – это про то, полезен ли твой продукт на самом деле
У всех топовых продуктов месячный ретеншен 20%+.
А у одноразовых приложенек и AI говностартапов – 3-5%.
Вот и вся разница между единорогами и кладбищем идей.
❤73👍52😁20🔥15
Обожаю аналитику
Кликхаус, Табло, PostHog, Amplitude, Mixpanel, Графана, Firebase, да даже, прости господи, Яндекс Метрику и Google Analytics есть за что любить.
Могу просто в этом часами залипать:
– Покрутить воронки с разрезами
– Найти где отваливаются юзеры
– Посмотреть когорты по ретеншену
– Построить красивый график, который никто кроме тебя не поймёт
– Настроить таксономию событий
– Найти дырки в данных и доказывать разрабу, что у него бага
– Зарубиться с аналитиками на кухне часа на два за статзначимость
– Загрузить в Клода выборку, спросить что он думает, и получить ответ длиннее чем весь твой беклог
Хорошая аналитика – это как трезвый друг в компании бухих.
Кофаундеры говорят что бизнес прёт, пора начинать инвестировать в маркетинг и бренд, а конверсию увидим потом.
А он такой в баре открывает дашборд и говорит: "Братан, у тебя в первый месяц окупаемость 30%, на второй месяц долетает еще 15%, а к шестому мы окупимся только на 50%. Рано пока".
Неприятно, обидно, но спасибо что сказал.
Все проекты, которые выросли во что-то серьёзное, рано или поздно собирают себе нормальную аналитику.
Сначала на коленке в экселе, потом Амплитуда или Posthog, потом свой Кликхаус с дашбордами, а потом отдел аналитики с занудами.
И в какой-то момент одно решение на основе данных окупает весь этот стек за два года вперед.
Так что ставь аналитику, смотри цифры, и не верь людям, которые не могут пояснить за нормальное распределение ночью в баре.
Кликхаус, Табло, PostHog, Amplitude, Mixpanel, Графана, Firebase, да даже, прости господи, Яндекс Метрику и Google Analytics есть за что любить.
Могу просто в этом часами залипать:
– Покрутить воронки с разрезами
– Найти где отваливаются юзеры
– Посмотреть когорты по ретеншену
– Построить красивый график, который никто кроме тебя не поймёт
– Настроить таксономию событий
– Найти дырки в данных и доказывать разрабу, что у него бага
– Зарубиться с аналитиками на кухне часа на два за статзначимость
– Загрузить в Клода выборку, спросить что он думает, и получить ответ длиннее чем весь твой беклог
Хорошая аналитика – это как трезвый друг в компании бухих.
Кофаундеры говорят что бизнес прёт, пора начинать инвестировать в маркетинг и бренд, а конверсию увидим потом.
А он такой в баре открывает дашборд и говорит: "Братан, у тебя в первый месяц окупаемость 30%, на второй месяц долетает еще 15%, а к шестому мы окупимся только на 50%. Рано пока".
Неприятно, обидно, но спасибо что сказал.
Все проекты, которые выросли во что-то серьёзное, рано или поздно собирают себе нормальную аналитику.
Сначала на коленке в экселе, потом Амплитуда или Posthog, потом свой Кликхаус с дашбордами, а потом отдел аналитики с занудами.
И в какой-то момент одно решение на основе данных окупает весь этот стек за два года вперед.
Так что ставь аналитику, смотри цифры, и не верь людям, которые не могут пояснить за нормальное распределение ночью в баре.
🔥78👍47❤33😁12
Forwarded from Игорь Кузнецов о темных паттернах
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Благодаря вайбкодингу, каждый может сделать софт под себя
😁253🔥37❤5
Капитан Клод
Неожиданно, но самое крутое применение Claude лично у меня - это аналитика данных.
Если раньше аналитик + продакт могли уйти в резерч на неделю, еще и с вероятностью ошибок, сейчас достаточно закинуть агрегат или сырой датасет (если он мелкий) прям в ИИ и получить:
– Детальный разбор деградации конверсии в какой-нибудь воронке
– Автоматом посчитает разрезы: на каких устройствах и гео у тебя все провалилось
– Анализ выгорания кампаний и креативов по меткам (без доп подсказок он подтянул нашу систему именования кампаний, и нашел там зависимости)
– Наличие парето (например, 20% кампани дает 80% денег)
– Hidden gems - на что обратить внимание прямо сейчас
– Анализ текстов: пушей, прогревов, дожимов и аб тестов. За счет LLM может находить зависимости, такое раньше занимало у нас месяцы работы. Например, прямая речь в пушах растит ретеншен на N
– Таксономия событий: какие эвенты с ошибками, какие дублируются по смыслу, какие не отправляются на одной из платформ
Короче, если раньше нормальная аналитика была доступна только большим командам, то теперь это себе может позволить любой стартап.
Главный минус пока что: нет критического мышления.
Например, часто считает что слабая корреляция это сигнал а не шум, не проверяет выборки на значимость - корректность сбора - консистентность.
Все это тюнится промптами, проектами, не вижу большой проблемы в этом.
Так что пробовать надо обязательно.
Неожиданно, но самое крутое применение Claude лично у меня - это аналитика данных.
Если раньше аналитик + продакт могли уйти в резерч на неделю, еще и с вероятностью ошибок, сейчас достаточно закинуть агрегат или сырой датасет (если он мелкий) прям в ИИ и получить:
– Детальный разбор деградации конверсии в какой-нибудь воронке
– Автоматом посчитает разрезы: на каких устройствах и гео у тебя все провалилось
– Анализ выгорания кампаний и креативов по меткам (без доп подсказок он подтянул нашу систему именования кампаний, и нашел там зависимости)
– Наличие парето (например, 20% кампани дает 80% денег)
– Hidden gems - на что обратить внимание прямо сейчас
– Анализ текстов: пушей, прогревов, дожимов и аб тестов. За счет LLM может находить зависимости, такое раньше занимало у нас месяцы работы. Например, прямая речь в пушах растит ретеншен на N
– Таксономия событий: какие эвенты с ошибками, какие дублируются по смыслу, какие не отправляются на одной из платформ
Короче, если раньше нормальная аналитика была доступна только большим командам, то теперь это себе может позволить любой стартап.
Главный минус пока что: нет критического мышления.
Например, часто считает что слабая корреляция это сигнал а не шум, не проверяет выборки на значимость - корректность сбора - консистентность.
Все это тюнится промптами, проектами, не вижу большой проблемы в этом.
Так что пробовать надо обязательно.
❤68👍49🔥27😁7
Мой нейросгенерированный анекдот набрал 100к в ютубе за две недели на нулевом аккаунте.
Люди понимают, что это нейронка, но им все равно, потому что главное - это суть, а не форма.
В UGC грядут новые времена.
https://youtube.com/shorts/lBsiLPNWxIk?si=ZZUscCSbvd78IKhp
Люди понимают, что это нейронка, но им все равно, потому что главное - это суть, а не форма.
В UGC грядут новые времена.
https://youtube.com/shorts/lBsiLPNWxIk?si=ZZUscCSbvd78IKhp
😁63🔥29👍8❤7
Вот такая смешная история приключилась в Амазоне:
- За прошлый месяц лежали 6+ часов, в декабре лежали 13+ часов
- Даунтаймы связали с вайб кодингом
- Решили что весь код от AI coding assistants должен проходить ревью сеньоров
Удивительно, как быстро заметен эффект от внедрения ИИ в бизнес.
Думаю, что меры эти не помогут, и в критичных сервисах ИИ разработку запретят.
- За прошлый месяц лежали 6+ часов, в декабре лежали 13+ часов
- Даунтаймы связали с вайб кодингом
- Решили что весь код от AI coding assistants должен проходить ревью сеньоров
Удивительно, как быстро заметен эффект от внедрения ИИ в бизнес.
Думаю, что меры эти не помогут, и в критичных сервисах ИИ разработку запретят.
😁113🔥8👍3❤2
Скоро, очень скоро будем снова валить на треке в колено.
Жду, конечно, как дети ждут новый год.
Готовимся в этом году ударно.
Жду, конечно, как дети ждут новый год.
Готовимся в этом году ударно.
🔥54❤19👍6