Т-Бизнес секреты

Как собрать масштабируемую ERP-систему под бизнес с помощью ИИ — по шагам

В первой части разобрали подготовку: найти дорогой процесс, попробовать без кода, определить ядро. Теперь — про саму разработку.

3️⃣ Описываете словами — остальное делает ИИ

Инструменты для этой задачи — Claude Code и Codex. Но не выбирайте стек сами. Опишите задачу и спросите у ИИ, что взять и почему. Не поняли ответ — спрашивайте дальше, вплоть до «объясни как ребенку».

Порядок, который у нас работает:

· сначала ИИ рисует макет интерфейса на выдуманных данных — вы смотрите и утверждаете;
· потом описываете логику схемой: откуда данные, как считаются, куда уходят;
· и только потом одна ключевая функция за один сеанс, в чистой сессии.

Ключевое — не просить у ИИ «систему целиком» одной фразой. Лучше так: сначала напишите полное ТЗ, потом декомпозируйте его на подзадачи. Принцип — одна сессия с ИИ на одну подзадачу.

Сессия — это один непрерывный диалог с ИИ, от первого сообщения до конца переписки. Открыли новый чат — модель не помнит предыдущий и начинает с чистого листа.

4️⃣ Наладьте процесс с первого дня

Вот это и отличает систему, которая живет, от той, что развалится через месяц. Фиксируйте все с самого начала: задачник, куда падает каждая идея и ошибка; базу знаний с правилами системы текстом; историю изменений.

Из инструментов: для истории изменений и командной работы — Git; документацию ведите в связанных md-файлах; задачи — в md-файлах или интеграцией с любым таск-трекером.

ИИ работает с этим лучше, чем с памятью человека: перед задачей читает базу знаний, после — записывает, что сделал. Плюс тесты на каждое изменение, чтобы новый блок не сломал старые цифры. У нас, например, полный прогон тестов идет на каждую правку, и применить изменение можно, только если все проверки прошли успешно — то есть ничего не сломалось.

Систему при этом пишем вдвоем — я и Вадим (наш технический специалист), программиста в штате нет. Главный навык тут не «знать язык программирования», а уметь спросить у ИИ, когда знаний не хватает.

Чего не делать (мы на этом набили шишки)

1️⃣ Не стройте систему целиком. Возьмите один участок работы, который болит сильнее всех — выплаты, учет часов, сверку, — и доведите его до рабочего состояния. Только потом беритесь за следующий.

2️⃣ Не начинайте с кода. Сначала пропишите ТЗ. Разбивайте задание на подзадачи и берите по одной за сессию — так ИИ не путается, а вы контролируете каждый шаг.

3️⃣ Не начинайте разработку с логики. Сначала утвердите, как выглядит экран, и только потом переходите к логике — иначе рискуете переделывать все с нуля.

4️⃣ Не пускайте в работу то, чего не понимаете. За результат отвечает не ИИ, а вы — значит, и разобраться в нем должны вы.

5️⃣ Не вносите изменения без запасного варианта. Версии, копия для проверки, прогон тестов перед выкаткой на живое — чтобы одна кривая правка не уронила все.

6️⃣ Не меняйте источник данных вручную. Ядро работает только на чтение: руками в него не лезут, все остальные модули читают оттуда.

За полгода из одной гугл-таблицы у нас выросло 11 рабочих модулей — все собирали сами по кусочкам. Стоит все это около 200 $ в месяц за подписки плюс 10 $ за сервер.

Главное — не хвататься за все сразу. Начните с одного процесса, который беспокоит сильнее всех, доведите до конца и наращивайте функции далее. Тогда и система соберется, и вы не утонете на старте.

Ну вот и все! С вами был Кирилл Гурбанов, основатель sfer.ai. А больше про ИИ, бизнес и жизнь фаундера — в моих каналах @kgrbnv и @ailetter.

🔥 — если было полезно

#ИИ_секреты

😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как собрать масштабируемую ERP-систему под бизнес с помощью ИИ — по шагам

Это снова Кирилл Гурбанов @kgrbnv. Недавно я рассказал, как мы навайбкодили себе ERP-систему. Теперь делюсь как.

Главное правило, с которого начну: не стройте систему целиком. Найдите одну рутину, которая съедает больше всего времени/денег, закройте только ее и далее наращивайте функционал вокруг. Пытаться собрать всю ERP разом — верный способ закончить примерно никогда.

1️⃣ Найдите самый дорогой процесс — и посчитайте его в деньгах

Ищите процессы, которые отнимают много времени у самых дорогих людей в команде, но при этом не требуют глубоких профессиональных навыков.

Например, самой большой головной болью для меня как фаундера был ежемесячный расчет вознаграждений контракторам — у каждого свои условия, все зависит от проекта. Раньше я тратил на это до восьми часов в месяц. Восемь часов! Ужас. Именно с этой функции и начался Brain.

2️⃣ Определите ядро

Ядро — это данные, на которые опирается все остальное. У них два признака. Первый: от них зависит не один расчет, а сразу несколько. Второй: они первичны, то есть не вычисляются из других данных, а появляются сами — приходят из внешней системы или вводятся человеком, который за них отвечает. Именно поэтому ядро строят первым, а все остальные расчеты наращивают уже поверх него.

У нас ядро — это операции из банка и изначальные условия по каждому проекту и задействованным в нем контракторам. Операции подтягиваются автоматически: новые строки с суммами, датами и контрагентами доливаются в таблицу сами, руками в них никто ничего не делает. Рядом — колонки, которых в банке нет: проект, бизнес-линия, категория, — и вот их заполняем уже мы. А дальше из этой таблицы данные тянут все остальные модули: дашборды, ведомость, прогноз выплат, экономика проектов.

Кстати, мы сами клиенты Т-Банка, и благодаря их удобному API интеграция заняла у нас буквально считаные часы.

Разобрались, с чего начать и как заложить основу. Во второй части — как, собственно, писать систему с ИИ, чего категорически не делать и во что это в итоге вылилось у нас.

🔥 — если ждете продолжение

#ИИ_секреты

😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как мы перестали сводить экономику в таблицах и навайбкодили собственную ERP-систему. И почему это плохая идея

Почему своя система, а не готовая? Главная проблема готовых решений — слишком сложные и «универсальные» интерфейсы. Как правило, большие и запутанные платформы приходится долго адаптировать под себя и задачи своего бизнеса. Но если альтернатива — три месяца мучиться и платить интеграторам за настройку, то почему бы не сделать самому себе с нуля?

И тут начинается самое интересное. Всем вокруг кажется, что вот, мол, навайбкодил себе систему и живешь счастливо. Нет. Вайбкодить большие сложные системы для своей компании (если начинать не глядя) — чаще ПЛОХАЯ идея, чем хорошая.

▶️ Как только ваша платформа становится сложнее, чем три функции, как только в ней появляются первые сторонние интеграции, как только туда попадают первые чувствительные данные — это совсем другая история. Навайбкодить несложно, а вот поддерживать, чинить, дорабатывать гораздо сложнее.

В итоге доработка системы до сегодняшнего уровня заняла (уже) семь месяцев. Она съедает очень много моего личного времени, потому что до сих пор многие вещи я добавляю сам как фаундер и основной пользователь. И это иногда бывает очень больно. Пожалуй, если бы я тратил это время на продажи и развитие бизнеса, эффект был бы куда больше.

▶️ Поэтому перед тем как бросаться что-то вайбкодить, подумайте, а точно ли это то, чем вы как предприниматель должны заниматься? А кто будет развивать систему? Кто поддерживать? Есть ли на это ресурсы?

Однако глобальный мировой тренд все равно идет к тому, что менее сложные платформы и системы командам будет удобнее сделать с нуля под себя, а не покупать готовое.

▶️ Как и всегда, сейчас особенно важно осознанно принимать такие решения, цена которым, измеренная в долгосрочных затратах времени, высока.

Но если вы все взвесили и поняли, что своя система вам правда нужна, — в следующем посте разберу по шагам, как собрать такую систему у себя.

🔥 — круто, тоже хочу так теперь сделать
⚡️— а я бы все же купил готовое
👀 — жду следующую часть

#ИИ_секреты

😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

Как мы перестали сводить экономику в таблицах и навайбкодили собственную ERP-систему. И плохая ли это идея

Всем привет! На связи Кирилл Гурбанов @kgrbnv, ИИ-энтузиаст и основатель sfer.ai. Мы помогаем компаниям внедрять ИИ: обучаем команды и собираем автоматизации. До этого много лет строил цифровые продукты в корпорациях — был CDO МТС Банка, CPO СберБизнеса, сооснователем Самолет Банка. Веду два телеграм-канала — основной и отдельный про ИИ.

В чем ирония: мы учим бизнесы автоматизировать процессы через ИИ, а свои процессы долго вели руками в гугл-таблицах. Классический сапожник без сапог :)

Сегодня — кейс из нашей кухни: как мы перестали сводить экономику в таблицах и собрали свою ERP-систему с помощью ИИ за пару недель (на самом деле за семь месяцев) и почему это было, возможно, не лучшим моим решением.

▶️ Сначала про боль. Мы работаем проектно: пришел клиент, собралась команда, люди потратили часы, проект принес деньги. И чтобы понять, заработали мы или ушли в минус, надо свести кучу цифр: сколько клиент заплатил, сколько часов вложили сотрудники, сколько стоит час каждого, какие расходы сверху, сколько отложить на бонусы и т. д.

А теперь умножьте это на то, что у всех в команде разные условия: кто-то на окладе, кто-то работает за часы, кто-то за процент. Плюс одного человека можно привлечь на разные задачи на разных условиях.

▶️ Дальше начались эксперименты. Сначала автоматизировали выписку из банка через n8n — данные стали приходить сами. Потом научили систему различать однотипные операции по правилам. Но конструктор уперся в потолок: рассчитать зарплату по сложным правилам, которые меняются, он уже не мог. Да и хотелось кастома под экономику проектов — считать маржинальность по-своему, а не подгонять бизнес под чужую логику.

Тогда появился Brain — система, которую я сам стал разрабатывать по вечерам и выходным: задачу описываю словами, код пишет ИИ, я проверяю результат.

Первая версия собралась за один день, а дальше мы стали наращивать ее постепенно. Первым делом финансовую аналитику.

Потом — фичи под ежедневную рутину команды: автосоздание обложек для Ютуба и Телеграма, генерацию UTM и коротких ссылок, свой конструктор опросов вместо Typeform. Так система постепенно превращалась в общее рабочее место.

▶️ Главное, что изменилось: три процесса, которые раньше жили порознь и сводились вручную, срослись в один. Цену проекта считаем в его карточке, часы пишутся туда же, ведомость и бонусы собираются из этих же данных сами. Туда же интегрированы сделки из Битрикс24 и финансы из Т-Банка — все синхронизируется автоматически по API.

Звучит красиво, но все оказалось не так гладко. Во второй части честно расскажу, почему вайбкодить себе систему — чаще плохая идея, чем хорошая, кому за это браться точно не стоит, а в каких случаях это дело все-таки оправдано.

🔥 — жду продолжения

#ИИ_секреты

😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты

❗️ Как бухгалтеру заставить ИИ работать за себя

Нейросети помогут разобраться в большой теме или в новом законе. ИИ можно поручить сделать анализ, составить шаблон документа или формулы.

Для этого надо четко и грамотно сформулировать запрос — промпт для нейросети. Делимся примерами промптов в карточках и статье.

📌 Важно помнить: нейросеть может ошибаться. Ее ответы часто бывают полезны, но целиком полагаться на ИИ не стоит. Нейросеть стоит воспринимать как помощника-стажера и критически оценивать результаты.

Мы в Телеграме | Максе | ВК

Как я собираю сочные презентации за 60 минут с помощью ИИ

Помните, как всего год назад нейросети делали презентации, от которых хотелось скорее закрыть ноутбук? Кривая типографика, безвкусные картинки, одинаковые карточки и нулевая логика повествования.

В 2026 году я перестал просить ИИ просто «сделать презентацию». Я использую его иначе — как второго пилота и быстрые руки, которые помогают мне управлять Figma.

Моя идеальная связка: Codex / Claude Code + Figma через MCP.

MCP позволяет агенту читать всю структуру макета: шрифты, цвета, размеры, отступы и компоненты. Результат можно отправить обратно в Figma Slides уже в виде полноценно редактируемых слоев, а не плоской картинки.

⬆️ Пошагово процесс работы над презентацией описал в карточках. Теперь рабочий файл на 15—20 слайдов я могу собрать примерно за час, а дизайнера подключать уже для финальной полировки, если это вообще необходимо.

Если хотите повторить связку:

— подключите Figma MCP к Codex или Claude Code;
— дайте агенту 5—10 визуальных референсов;
— зафиксируйте правила стиля;
— попросите три варианта одного слайда;
— выберите лучший и только потом масштабируйте систему на всю презентацию.

Не просите ИИ сделать красиво. Задайте ему четкую концепцию, конкретные ограничения и визуальный язык. Вкус я рекомендую оставлять себе, а вот скорость можно и нужно делегировать машине.

С вами был Дмитрий Бескромный, предприниматель, основатель коммуникационного агентства bQ Group и автор телеграм-канала «Бескромный». Ставьте 🔥, если было полезно!

#ИИ_длябизнеса

😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты