У меня появилась регистрация в китайском ИИ-агенте Manus — хайповом инструменте, который типа обходит на некоторых бенчмарках Deep Research от OpenAI. Кстати, у меня есть 2 инвайта, и я готов ими поделиться (об этом в конце).
🧪 Что умеет Manus AI
Мне показалось интересным отдать ему задачу подготовки контент-плана для статей одного завода. Наблюдать за работой интересно, фактура, которую он собирает, получается продуманной. По крайней мере на уровне md-файлов.
Тут будут ссылки на сырые результаты работ, как по мне круто.
🔸 Контент-план с запросом медиа,
🔸 Описание самого календаря и рубрик,
🔸 Шаблоны постов для соц.сетей,
🔸 Чек-лист работы на которую агент подписался.
😎 Объективно это неделя работы помощника маркетолога.
Примеры тем, которые предложил Manus для завода изделий из стали:
- "Планирование установки забора: с чего начать в новом сезоне"
- "Тренды 2025: Какие заборы выбирают современные домовладельцы"
- "Цветовые решения для металлических заборов: как сделать правильный выбор"
- "Установка забора на неровном участке: решения и рекомендации"
Материалы актуальные, в целом я ставлю на то, что они помогут и в органическом трафике и отранжируются во всяких нейропоисковиках (Яндекс, Перплексити). Короче просто бери и запускай в работу.
Особенно понравились предложения по анонсам в соцсетях — для каждой статьи сгенерировано два варианта: информационный и более эмоциональный с вопросами и хуками.
💰 Экономика использования
Экономика получилась следующей:
- Для бесплатного пользователя сразу даётся 1500 кредитов
- Расход кредитов не прозрачный, но на первую версию контент-плана ушло чуть больше 500 кредитов
- Контент-план получил неплохую фактуру и план статей, показал, как можно обыгрывать статьи в соцсетях
Но в «красивой» (хоть и однообразной) веб-версии плана статьи в календаре не перещелкивались, список содержал только два материала, а не 24 запрошенных. В общем, следующие 1000 кредитов я потратил на исправление ошибок веб-версии и так и не исправил их израсходовав кредиты в 0. Результат: https://gruyqygj.manus.space
🧐 Наверное, в этом беда всех пишущих код языковых моделей: однажды они уходят в устойчивое повторение ошибки, и исправить ее можно только вмешавшись руками разработчика. Так что остаётся либо использовать сгенерированный маркдаун, или доводить до ума веб-версию отчета руками.
👍 Что понравилось
- Довольно интересно построена механика экономии токенов. Чаще всего модель генерирует команду терминала или какой-то еще короткий текст, вместо, допустим, повторного написания пунктов контент-плана в отдельном документе.
- Крутой подход с выделением из моей обратной связи правил для будущих генераций.
- Сама идея сгенерировать по любой задаче пункт с чек-листом, который потом выполнить, похожа на то, как работают настоящие сотрудники. Это как бы рассуждающая модель с обязанностями.
- Если оперировать в ценах, то за контент-план я потратил 1500 кредитов. Подписка (с включенными 3500 кредитами) стоит 39 долларов, а значит, контент-план обошелся мне где-то в 1500 рублей, и это точно быстрее и дешевле белкового ассистента-маркетолога.
👎 Что не понравилось
- Тарификация крайне не прозрачная, я так и не понял, за что списываются кредиты, а значит, не понял, как их использовать оптимально.
- Сама тарификация с месячным пакетом кредитов странная. Она точно не формирует привычку тестировать инструмент каждый день, а если не пользуешься каждый день, то со временем теряешь интерес.
- Есть подозрение, что в некоторых направлениях результаты Deep Research от OpenAI будут лучше. Ставлю на это, потому что DR пытается задать вопросы и уточнить задачу. В моем тесте темы от Манус как будто не уступают, а кое-где превосходят темы от OpenAI, его результат я тоже выложил на гитхаб (лучше смотреть с компьютера).
🎁 Инвайты
У меня есть два инвайта. Отдам тем, кто предложит интересную идею использования Manus под свои рутинные задачи. Пишите в комментариях.
----
Поляков считает — про ИИ, рекламу и аналитику.