Всеволод Устинов (канал: ai, стартапы, пост-ирония)

А вот как выглядит конкуренция для ai-компаний: агентства запускают собственные продукты.

Раньше это было скорее исключение (закрыть агентство и запустить продукт - часто, а запустить продукт внутри агентства - редко).

Теперь у агентств преимущество: клиенты есть, экспертиза есть, разработка (когда точно знаешь что хочешь) подешевела.

В этом примере команда IT-Agency запустила сервис мониторинга видимости бренда в ai агентах:

Давно искал повод рассказать про Таню Александрову и её deep tech стартап Subsense

Таня зарейзила $27M, открыла офлайновую лабораторию в Пало Альто, собрала топовую команду учёных, инженеров и медиков, и вместе они делают неинвазивный нейролинк.

Применения как у обычного нейролинка, но не надо делать операцию и ничего вживлять в мозг. Просто вводишь специальные наночастицы, надеваешь шлем, калибруешься - и всё работает. И на чтение, и на активацию.

Стадия - превращение лабораторных экспериментов в продукт. Каждый элемент технологии рабочий, задача собрать вместе, заставить работать и получить fda approval.

Это самый mind-blowing кейс который я знаю. Оказывается можно вот так взять и начать делать нейроинтерфейс, вместо обычного saas, ai.

Фан факт: первые вайб салоны проходили у Тани с Димой дома.

А, так вот, она сейчас ищет человека на контент и соцсети. Редкий шанс поработать с супер проектом. Податься надо вот сегодня-завтра: https://jobs.lever.co/subsense/0292a83a-6ef4-426d-b0aa-b5dcd1eb2642

#стартапам

Подруга Алиса Корнеева собирает онлайн-конфу GTM Singularity Summit — бесплатный онлайн-ивент, где фаундеры, руководители и маркетологи стартапов исследуют как строить GTM в 26 году.

Среди спикеров Keegan Otter, который только что продал свой стартап Hubspot'у, Jared Robin, который основал самое большое комьюнити revenue-ролей, и Rahul Nehta, GTM Engineer Clay.

Бесплатная регистрация: gtmsummit.digitalista.tech
Записи тоже бесплатно, по промокоду SEVASCIRCLE —

А ещё — если вы фаундер на ранней стадии и хотите вынести свою GTM-стратегию на разбор к экспертам вживую — напишите @alisa_lazar. Есть возможность попасть на виртуальную сцену в понедельник в формате hot seat.

В последнее время все актуальнее вопрос: а может перейти на open source модель и снизить зависимость/убрать риски, ну или сэкономить —> сделал для вас скилл по мотивам ответа на такой же вопрос для своих пайплайнов:

https://github.com/BayramAnnakov/oss-migration-eval

что делает:
1) анализирует самые "жирные" пайплайны
2) определяет, по какой метрике будем сравнивать модели (что такое "правильно")
3) составляет "золотой датасет", чтобы заранее определить, на каких кейсах будем сравнивать
4) берет шортлист кандидатов на основе лидербордов artificialanalysis (по качеству) и openrouter (по популярности)
5) прогоняет модели, считает точность на золотом датасете
6) (опционально) может погонять в режиме autoresearch промпты, чтобы даже на слабой модельке добиться гуд результатов
7) и советует что брать :)

удачи!

P.S. до выхода kimi k3 на моих пайплайнах победила kimi k2.6

P.P.S. для запуска claude code с kimi k3 можно юзать эту инструкцию

Когда счёт за токены в продукте приближается к $20k в месяц, становится очень актуально:

Три уровня сложности бизнеса: услуги → продукт → венчурный стартап

Мы перешли из агентства в продукт, не потому что это проще, а потому что думали что будет проще 😅 Оказалось что нифига не проще. И часто слышу что стартап с финансированием проще чем бутстрап - таких иллюзий не было, но хочу прокомментировать.

Услуги — самая адаптивная модель.

Агентство, интегратор, консалтинг, продакшн — всё это можно довольно быстро перестраивать.

Просели продажи? Меняем офер, идём продавать. Что продали — реализуем. Что хорошо продаётся и нормально реализуется — масштабируем.

Гипотезы можно проверять буквально за 1–3 недели. Если начали заканчиваться деньги, можно подсократиться, ужаться, пережить плохой период и продолжить.

Продукт устроен сложнее.

Его нельзя так быстро повернуть. Он какой есть — такой есть. Можно поменять упаковку, сегмент, офер, onboarding, pricing, добавить пару фич под клиента. Но далеко от текущего продукта не убежишь.

Это работает и в плюс, и в минус. Если продукт попал в рынок — появляется compounding effect. Одна и та же команда может обслуживать 10 клиентов, 100 клиентов, 1000 клиентов. Продажи, value, retention и продуктовые улучшения начинают усиливать друг друга.

Но если fit пропал или оказался слабее, чем казалось, новый искать долго. Гипотезу придумали сейчас, разработали через месяц, продали через два, retention поняли через три-шесть. Цикл обратной связи гораздо длиннее чем в услугах.

И сокращаться сложнее. Если клиентов стало меньше, продуктовую команду часто нельзя просто пропорционально уменьшить. Та же команда нужна, чтобы продукт вообще существовал и развивался.

Венчурный стартап — это продукт на стероидах.

По сравнению с органическим ростом, найм и расходы делаются на 3–12 месяцев раньше.

Какие-то пруфы, что маркетинг, продажи, value, retention работают - есть, но их объективно меньше, чем в прошлом сценарии (потому что см предыдущий пункт, решения надо принимать на 3-12 месяцев раньше обычного).

И если ставка оказалась неправильной, цена ошибки резко выше. В лучшем случае — сокращение в два раза и болезненная пересборка. В худшем — закрытие или продажа за бесценок.

Часто говорят, что стартапы — это high risk / high reward. Но не говорят, насколько мало будет данных для принятия важных решений.

Sol ночью автономно проработал 6 часов

Что сделал:
- Обновил OpenClaw и пофиксил всё что сломалось
- Отладил скилл вызова кодекса/клодкода из OpenClaw - тюнил пока не получилось сделать пяти чистых тестовых прогонов подряд с Codex и Claude.
- Настроил постоянный контекст для Tech чатика чтобы всегда было всё важное и ничего лишнего и подогнал под лимиты токенов
- Обновил документацию, DR, еженедельный аудит, мониторинг, launchd-задачи и правила владения автоматизациями
- Перевел все регулярные таски с клодкода на кодекс и проверил

С Opus у меня всего пару раз получалось сделать такие длинные автономные запуски, на изоленте и палках. А тут просто сказал "наведи порядок по аналогии с предыдущим сервером" и всё.

Что лучше: Fable или Sol?

Посмотрите это видео от Theo, и вы получите исчерпывающий ответ: https://www.youtube.com/watch?v=IfkBQyWuTOE

Всего лишь 60 минут 🙂 Но реально очень хороший глубокий разбор

Затестил Codex Remote

С телефона управляю агентами на ноуте/маке.

До этого чаще работал через OpenClaw, но теперь Codex с Sol стали очень хороши для длинных задач и весь "обвес" OpenClaw кажется только мешается, а переключаться на телефон иногда надо. Функция Remote это решает.

Работает отлично 👌

Затестил GPT Sol 5.6 High

Моделька one shot навела полный порядок на моём сервере с OpenClaw, нашла и пофиксила ошибки в скилах, автоматизациях, документации, бекапировании. Opus 4.8 даже не видел что там были проблемы.

Субъективный апгрейд как когда в первый раз Opus вышел. Реально некст левел!

В пятницу записываю длинное офлайновое интервью. В основном про бизнес, но не только. Что бы вы спросили у меня в интервью?

Скилл, сэкономивший мне несколько часов в неделю

Я часто говорю, что в продуктовой аналитике нужно комбинировать количественный и качественный подходы. Один из инструментов, который сидит где-то посередине между ними: просмотр записей сессий юзеров (clarity, веб визор и иже с ними). В лучших традициях эмпатического проектирования, когда вы наблюдаете за пользователем в естественной среде.

НО этот инструмент очень требователен к времени продакта: даже в ускоренном режиме на такую работу приходится тратить часы в неделю, причем это не самое классное времяпрепровождение, если уж быть честным. Хотя там регулярно встречаются прямо уж "золотые инсайты".

Собственно, дружбан, вооруженный браузером, мог бы это делать - не так ли? Именно такой скилл я и запилил; обкатал на просмотре 500 сессий через clarity mcp, подкрутил его по мотивам, чтобы он более эффективно эти просмотры делал.

Как работает:
1) Сначала определяем вопросы, на которые хотим получить ответ: например, почему юзеры не подключают LinkedIn

2) На основе вопросов определяется какие сессии взять на "просмотр"

3) Триаж сессий: по таймлайну сессии отбираем насколько она "интересна" для анализа

4) Далее для каждой сессии берем все евенты, в определенные моменты в том числе берем скриншот и анализируем

5) Триангулируем выводы: по базе данных, по исходникам.

6) Анализируем мертвые клики (dead clicks), так как зачастую это классный источник UX проблем

7) Получаем отчет с выводами и ссылками на сессии, которые подтверждают каждый

Из неожиданного:
отчет для каждого вывода дает ссылки на исходные сессии, и в ходе "человеческого" просмотра одной из них я понял, что важно смотреть не только фреймы перед кликами (dead clicks, rage clicks и тп), но и без оных. Потому что тогда можно поймать проблемы типа "непонятная надпись" или "отсутствует call to action". Добавил это в скилл (принцип 7):

Audit what the UI SHOWS, not only what users click. The method is behavioral and blind to problems that produce no event: a misleading label, a status with no next action, a stage-name used as a status.

https://github.com/BayramAnnakov/clarity-session-review

Юзайте на здоровье и присылайте улучшения/принципы по мотивам ваших инсайтов

P.S. Пока одно ограничение, что он делает браузер просмотр последовательно (1 браузер), и поэтому это занимает много времени; это понятно как поправить, думаю сделаю в апдейтах

Крутой источник идей для повышения конверсии. Я когда-то сам часами осматривал записи сессий, но заставить себя и команду делать это регулярно очень сложно. А теперь за нас ai может это делать

Третий поток AI-Native Organizations от AI Mindset стартует 13 июля. Ничего лучше для понимания как перестраивать компанию нет.

Начать: https://t.me/aimindset_lab_bot?start=132

Просто напоминаю

Я вот коротко поделюсь статистикой по Hermes за последние две недели, который у меня подключен для команды прямо в mattermost. За период 24 июня — 8 июля было 493 сессии, 47 активных пользователей, 17 142 сообщения и 8 304 tool-вызова. Hermes регулярно ходит в Jira, Confluence, BI/Postgres, PostHog, GBrain, файлы и другие источники, то есть работает как агентный слой поверх корпоративного контекста.

По типам задач видно несколько устойчивых сценариев: аналитика продаж и CRM/forecast, продуктовая и revenue-аналитика, разбор воронок и оплат, подготовка Jira-задач и acceptance criteria, анализ спринтов, работа с Confluence-документацией, подготовка research/JTBD-материалов и управленческих дайджестов. В топе инструментов за две недели: terminal — 1 842 вызова, BI/Postgres SQL — 1 641, Jira — 769 суммарно, PostHog SQL — 224, Confluence — 402 суммарно.

Из живых кейсов помогает проверять качество forecast и переносы оплат, разбирать revenue/churn-кейсы, смотреть продуктовые воронки до оплаты, готовить задачи и роадмапы, собирать контекст перед стратегическими обсуждениями и поддерживать регулярные операционные процессы вроде ежедневных срезов и follow-up. То есть основной value появляется там, где есть цепочка: вопрос → корпоративные данные → проверка в источниках → короткий вывод → действие.

Алексей Пелевин (фаундер pravo.tech, автор канала @pravokratiya) пишет как у них прижился внутренний бот на Hermes:

Один день из жизни ai-native стартапа

Тру стори

Стартап делает ai продукт
30 сотрудников и подрядчиков в 13 странах
Раз в месяц COO и accountant закрывают месяц по всем исполнителям

Выглядит это примерно так:

• копируют лист в Google Sheets
• перепроверяют, кто что сделал, по какой задаче и какие документы нужны
• сверяют договоры, инвойсы, акты и статусы
• руками догоняют тех, у кого чего-то не хватает
• пытаются собрать всё так, чтобы это потом можно было показать бухгалтеру, инвестору или аудитору

А потом на дьюдиле выясняется, что не со всеми сотрудниками и подрядчиками в контракте нормально прописана передача IP.

Вот тут становится совсем не скучно.

А теперь как это может выглядеть нормально:

1. COO заводит задачи и исполнителей в 4dev.com.
2. Исполнители сами быстро логинятся и настраивают процесс под себя.
3. Документы формируются автоматически и живут в одном месте.
4. Акты тоже.
5. Если что-то где-то застряло, с этим помогает 4dev.com.

4dev.com — B2B-платформа для оформления, документирования и администрирования работы с распределённой командой исполнителей в 150+ странах.

Один договор с платформой вместо десятков прямых договоров с подрядчиками.
Единый реестр вместо разрозненных таблиц.
Автоматические и закрывающие документы по исполнителям.
Закрепление IP-прав по задачам, если это нужно клиенту.
Меньше ручной работы в конце месяца.

Если у вас распределённая команда, можно просто показать 4dev.com свою текущую схему работы с исполнителями и посмотреть, где там теряются время, документы и нервные клетки.

Полезное демо на 15 минут — здесь.

Если сказать, что от меня, будут спецусловия.

↑↑↑

Надя Зуева (кофаундер aesty.ai) пишет как построила генерацию каруселек и видео для органики в соцсетях, которые залетают на 10-100к просмотров

как я собираю AI UGC видео за пару долларов 💄

Вторая часть про контент у нас залетела уже почти на 170к просмотров! Перевожу ключевые тезисы на русский язык 🤝

Видео - следующий, более дорогой слой после каруселей, поэтому делаю его только для того, что уже показало себя на дешевых форматах (у нас или по рынку)

пайплайн выглядит так:
• трендвотч (~бесплатно) - claude находит форматы, которые залетают у конкурентов прямо сейчас, делюсь с вами скилом с разными полезными ручками
• карусели (пара центров) - тестирую месседжи и внешности персонажей
• видео (реальные деньги) - только для победителей с каруселей
• далее с postiz или другим планировщиком контента через клод делаем очередь постов. Тем не менее чтобы совсем не улететь в теневой бан на топовых аккаунтах я все равно захожу раз в неделю с реального телефона и выкладываю пару постов руками

откуда пара долларов:
• лицо персонажа генерю один раз (higgsfield soul), дальше переиспользую
• наряды - либо референсы с пинтереста, либо тоже соул 2, он прям приятно удивил качеством нарядов
• первый кадр - копия композиции залетевшего видео или nano banana / gpt image 2
• само видео: kling 3 для простого ugc, seedance 2 когда нужны детали и речь
• демо-скринкаст записываю руками, собираю из готовых кусков (remotion), не пересоздаю каждый раз

примеры по шагам можно глянуть у меня в твиттере а сюда прикрепляю парочку примеров из новой итерации 🚬

@neural_prosecco