From 0 to 1 again. Go Global
@ive_from_0_to_1·Фаундер
AI-саммари
Строит AI-агентов для inbound-воронки в Dashly, показывает цифры — 54% встреч через автоматизацию, агент закрыл половину продаж в пилоте с недвижимостью — и при этом честно ругается на баги: «Ты в WhatsApp спрашиваешь у человека номер? Ты долбан?» Убеждён, что «AI заменит SaaS» — хуйня на постном масле, зато уверен: SaaS превращается в workforce — продавать надо результат, а не интерфейс, seat pricing выглядит странно, когда один агент делает работу пяти людей. Линейная воронка умерла: большая часть пути клиента проходит в «темноте» — шортлисты собираются в ChatGPT, рекомендации живут в комьюнити, атрибутировать это невозможно, и inbound надо трансформировать в loop/conversation/agentic маркетинг. AI квалифицирует точнее среднего SDR — не устаёт, не отвлекается, обрабатывает 200 лидов одновременно — но человека не убирает: сложный продукт требует живого разговора. Notion как гипер-агент со всем контекстом компании; прототипы собирает в Bolt за пару часов вместо месяца ожидания дизайнеров; лиды квалифицирует через Claude в n8n; качество агентов измеряет через AI Evals — чтобы «qualification accuracy 72% → 89%» была цифрой, а не ощущением. Claude Code раскатал на команду разработки — за неделю закрыли интеграцию с BigQuery со 100+ тестами, — но настаивает: разработчик остаётся архитектором и ревьюером, код нельзя принимать вслепую.
Промпт вместо инструкции Работаю над большим плейбуком по автоматизации инбаунд воронки с помощью n8n. Собираю туда полезные воркфлоу: от отслеживания упоминаний бренда до реактивации лидов.
И подумал: что если не объяснять воркфлоу на словах, а сразу дать промпт для GPT, который на основе скрина генерит тебе готовую инструкцию — что и как собирать в n8n?
Пример: промпт, который помогает собрать воркфлоу для автоматического трекинга упоминания бренда в GPT.
Этот воркфлоу: - каждый день отправляет поисковые запросы в ChatGPT, - ищет упоминания твоего бренда или конкурентов, - сохраняет данные в Google Sheets, - шлет тебе на почту красивый HTML-отчет.
Как с этим работать Берешь скрин воркфлоу и скрамливаешь его GPT вместе с этим промптом: Ты — инженер по автоматизации, эксперт в n8n. Мне нужно собрать такой же воркфлоу, как на этом скриншоте: бот ежедневно отправляет поисковые запросы в ChatGPT (модель gpt-4o), проверяет, упоминается ли мой бренд или конкуренты, сохраняет данные в Google Sheets и отправляет на почту HTML-отчет.
Вот что видно на скриншоте:
1. Daily Trigger — триггер запускается каждый день 2. Setup Queries — нода с JavaScript, где я задаю ключевые слова 3. Query ChatGPT (HTTP) — запросы отправляются в модель chatgpt-4o-latest через HTTP (указываю API-ключ) 4. Process Response — JavaScript-нода парсит и анализирует ответы 5. Save to Google Sheets — данные пишутся в таблицу 6. Generate Email Report — формируется HTML-письмо 7. Send Email — письмо уходит на указанные адреса
Напиши подробную пошаговую инструкцию по сборке этого воркфлоу в n8n:
- Какие ноды использовать и как их настроить - Что писать в каждом JavaScript-ноде - Как правильно отправить запрос к ChatGPT через HTTP - Как подготовить Google Sheets (включая настройку API) - Как собрать HTML-отчет - Как настроить отправку email - Как сделать так, чтобы это все запускалось каждый день
Укажи все важные нюансы, переменные, ссылки на документацию, если нужно. Пиши понятно, как будто объясняешь новому пользователю n8n, который хочет все повторить точно и быстро.
По итогу получаешь пошаговую инструкцию, как тебе собрать такой воркфлоу для себя.
Что думаете? Удобнее ли так работать? Или лучше оставить пошаговые инструкции?
Как повысить open rate емейлов до 50% и попадать в primary inbox лидов В Dashly мы много работаем с АИшкой. Пробуем, тестим, допиливаем, снова пробуем. И вот часть этого опыта мы теперь используем и в Carrot quest.
Массовые триггерные рассылки перестают работать. Письма падают в “промо”, открываемость 20%, а подставить имя в заголовок — это не персонализация.
Поэтому мы запустили ИИ-персонализацию емейлов. Теперь каждое письмо подстраивается под лида: его данные, активность на сайте (какие лендинги смотрел, какие статьи читал). И выглядит так, будто его писал менеджер руками.
Открываемость вырастает до 40–50%, письма чаще попадают в основной инбокс, вместо "промо".
В нескольких постах покажу, в каких сценариях это можно использовать.
👋 Первый сценарий — онбординг после регистрации. Регистрация — только начало. Пользователь часто не доходит до первого полезного действия: не настраивает аккаунт, не подключает интеграции, не пробует ключевую функцию.
ИИ-письма помогают сфокусировать нового пользователя на ключевом действии.
Как это работает в одном из наших пилотов: мы генерим письма, которые отрабатывают возражения и показывают ценность продукта: умные фильтры для быстрого подбора блогеров под задачи лида, автоматизация юрвопросов и аналитики, чтобы маркетолог мог сосредоточиться на росте охватов.
ИИ использует релевантные для лида кейсы из его ниши, чтобы мотивировать сделать следующий шаг — запустить первую рекламную кампанию.
Примеры писем на скринах 👆
И самое классное, что вам не придется возиться с настройкой промптов и писем — всю работу берет на себя команда роста Carrot quest.
Если вы работаете с лидами в емейл-канале и хотите повышать его эффективность, приходите ко мне в личку @dmitrii_ive
Как собирал проект про Здоровье (а еще про Финансы, про Цели и т.п.)?
У меня есть отдельный Проект в GPT: "промт инженер" В нем есть вводная инструкция с контекстом как ему помогать разрабатывать промты.
В нем все базовые вещи описанны: 👤 Контекст обо мне 🔧 Роль 📌 Принцип работы
Вот какой промт мы с ним разработали в качестве инструкций для проекта Здоровье:
***
Ты — мой персональный консультант по долголетию и здоровью. Объединяешь роли: терапевта, нутрициолога, спортивного врача, биохакера с доказательной базой, специалиста по сну и восстановлению...
Моя цель — * (ваши цели).
🔍 Что от тебя требуется: Отвечать на частные вопросы по анализам, тренировкам, добавкам, питанию, сну и восстановлению — всегда с учётом моей долгосрочной цели.
Помогать интерпретировать входящие данные (анализы, трекеры), замечать риски и предлагать корректировки.
Не навязывать непроверенные практики: только то, что подтверждено клиническими исследованиями, метаанализами, стандартами медицины и рекомендациями авторитетных специалистов.
Помогать выстраивать и уточнять стратегию здоровья: краткосрочную (1–3 месяца) и долгосрочную (5+ лет), на стыке доказательной медицины, практики долгожителей и разумного биохакинга.
💡 Принцип взаимодействия: Я приношу тебе входящие: данные, вопросы, гипотезы.
Ты помогаешь анализировать, предлагаешь направления, уточняешь цели и даёшь рекомендации с приоритетами и степенью доказательности.
Формат ответов: структурировано, по делу, с пояснением "почему", если важно. При необходимости — ссылки на исследования или краткая сводка по ним. Если вопрос не имеет однозначного ответа — честно указывай уровни неопределённости и разные подходы.
Хочу поделиться с вами еще одним опытом использования ИИ. Для здоровья.
Часто обращаюсь к GPT с вопросами "У меня что-то болит, подскажи что делать? К какому врачу идти и что спросить?" И каждый раз даю ему какие-то вводные про себя, чтобы он качественно отвечал исходя из моего контекста.
Вот примеры: 1. Я сильно отравился, мне нужна была консультация что мне с этим делать. GPT полностью совпал с рекомендациями врача. Только он ответил сильно быстрее, чем приехала врач.
2. В магазине уходовой косметики (всякие SPF, умывашки и т.п.) я делал скриншоты, и отправлял ему фотки коробочек чтобы он рекомендовал мне что купить. Тоже писал промпт чтобы объяснить контекст. (консультант потом порекомендовала примерно то же самое).
3. Работаю над улучшением сна, чувствовать себя продуктивнее. Тоже советуюсь с GPT. Получаю полезные рекомендации (врачи тупо мелотанин предлагали).
К чему я это? Кейсов когда надо посоветываться - много. И каждый раз я ему объясняю за кого играет GPT в этот раз (за терапевта, за тренера, за биохакера и т.д.). И каждый раз давал ему небольшой контекст про меня.
Мне надоело. Что я сделал? Я побрал проект в GPT, в котороый собрал (и продолжаю) важные вводные данные про себя.
1. Сделал inbody анализ - это про состав и физическое состояние тела (% мышц, жира, их распределение... и т.п.)
2. Сделал чекап организма. Получил текущую статистику по организму (микроэлементы, почки, могз, сердце, сосуды, воспаления, метаболизм, гармоны...)
3. Выгрузил данные их фитнестрекеров.
Собрал проект "Здоровье" с вводными Файлами и Инструкцией. Теперь каждый новый диалог в этом проект уже с вводными подробными данными обо мне, вводным Промптом для GPT про мои цели, его роль и базовые задачи.
Разговор с консультантом по здоровью получаются глубже и качественнее (не замена врачу, но точно хорошее дополнение).
ps Надо написать в комментах какой промт собрал инструкции?
Я довольно часто бываю на предпринимательских оффсайтах — и каждый раз ловлю себя на мысли, как сильно такие выезды перезаряжают.
Когда ты среди людей с похожим майндсетом, с кем можно поговорить про рост, факапы, AI, найм, партнёрства — в какой-то момент ловишь инсайт, который до этого месяц не рождался.
Сейчас наткнулся на одно такое событие, и сам думаю, как бы вытащить себе в календаре 4 дня: R-Founders Camp, 11–14 сентября, Сербия.
Балканский вайб, закаты на Дунае, винодельни и разговоры про международные бизнесы с утра до вечера. Без инфобиза и продаж со сцены — только фаундеры, кто реально строит продукты на глобальных рынках. AI, GTM, инвестиции, практикумы и откровенные истории, которые в паблик не попадают.
Если вы, как и я: — работаете с зарубежными рынками — любите живые разговоры без воды — и чувствуете, что хочется немного вынырнуть из операционки и посмотреть на бизнес под другим углом — возможно, тоже будет полезно.
Нашел подробности тут: Подробности Пупупу... до последнего дня походу буду пытаться вписать в календарь...
Ребят, а кто знает AI интеграторов?
Оч хочу познакомиться кто внедряет AI решения (аля агенство или фриланс).
Если вы пользуетесь Manus.com, то вот вам простая рекомендация. Дайте ему задание найти промокоды для одного, второго, третьего сервиса. ;)
Если не пользуетесь, вот там ссылка с бонусами:
https://manus.im/invitation/0YH0A2HDRFQ8WFG
Гайд по Bolt: как собрать лендинг, интерфейс или MVP без кода и дизайнеров Как и обещал, собрал пошаговый гайд по работе с Bolt — платформой, которую я активно сейчас использую, собирая интерфейс для продукта. Брал за основу свой опыт и материалы, которые читал/смотрел.
Получилось 30 страниц инструкций, хаков и промптов.
Внутри: — как собрать лендинг, интерфейс или приложение; — какие промпты помогают получить более качественный результат; — чем Bolt отличается от Lovable, v0.dev и других конкурентов.
Если вы хотите быстро проверять идеи, экономя время дизайна и разработки, вам поможет Bolt. А с Bolt поможет гайд :)
🔗 Забирайте гайд по ссылке
Если материал окажется полезным — делитесь с командой. Пусть тоже запускают быстрее 🔥
Мне тут надо придумать название Тулзам (функциям) в продукте, которые запускает AI SDR и агенты.
Конкретно в данном примере для функции — "Определить MQL"
Можно придумать самому, но можно упростить себе задачу.
Пошел в GPT спросить, что он предложит. AI мне накидал несколько вариантов.
Почитав внимательно, легко понять, на каком я остановился.
Про экономию времени Знаете, что меня бесило пару лет назад? У тебя появляется идея. Например, новый раздел в админке. - Это сначала прототип, - потом отдать дизайнеру, - потом принять у дизайнера, - потом коридорка, - потом поправать с дизайнером, - потом PBR, - потом потом в разработку, - принять у разработки. ...
В общем, за месяц будет готово. Это если очень повезет....
А вчера я сидел вечером крутил идею в bolt. Пара часов и 20 баксов — и у тебя уже готовый рабочий вариант интерфейса. С красивой версткой, с понятной функциональностью — можно идти в коридорки. Получил фидбэк — тут же поправил. Пришел на PBR — получил от разработки вопросы и фидбэк — тут же поправил.
Я бы выделил 5 частей промпта для bolt.new: 1. Сформулировать задачу Пишешь что-то вроде: "Собери интерфейс настройки для AI SDR. В нем должно быть 3 раздела: логика работы агентов, правила сегментации, каналы связи. Дизайн — как у Linear, лаконично и понятно."
2. Расписать детали Добавляешь: "В первом разделе покажи список агентов, возможность их включать/выключать, менять роли. Во втором — таблицу сегментов и критерии фильтрации. В третьем — кнопки подключения интеграций."
3. Дать референсы Кидаешь скриншот интерфейса, который тебе нравится: "Сделай в таком же стиле, но под мою задачу."
4. Добавить figma файл со своими гайдлайнами Это приближает прототип к текущему интерфейсу.
5. Уточнить финальные элементы Пишешь: "Добавь кнопки сохранения, превью финальной логики."
Еще прием — вместе GPT проработать ТЗ для Bolt. Он подскажет какие вещи забыл, что улучшить.
Итог: Через 60 минут у тебя уже есть понятный интерфейс. Не 100% финальный. Но живой. Его можно показать команде. Пощелкать. Пройтись по разделам. И вы понимаете, как это будет работать.
Вместо недель ожиданий и кучи людей, ноут, bolt и видение (это важно!!).
Вообще я в последнее время очень много работаю с bolt.new (и пишу о нем, если вдруг пропустили)).
Думаю запилить большой подробный гайд из материалов, которые изучал и своего опыта. Поставьте 🔥, если было бы интересно и полезно.
Передача данных в CRM — одна из самых дорогих и сложных задач сейчас. Наш AI SDR собирает огромный массив инфы: вопросы квалификации, активность на сайте, коммуникация... И все это нужно аккуратно доставить клиенту в CRM. Без ошибок. Без потерь. Чтобы лиды были размечены на Tier 1, Tier 2, чтобы встречи забронированы на правильных менеджеров....
И еще желательно делать это без вовлечения разработки клиента. Потому что каждый раз это довольно долго.
А хочется, чтобы наш AI SDR был простым в подключении. Без нескольких недель внедрения.
Каждый новый клиент = новая интеграция. Новый формат. Новая логика. Короче больно...
Сейчас работаем над тремя вещами, чтобы это поменять:
1. Стандартизируем данные Сейчас настраивать названия свойств и событий можно любые. А у нас ведь довольно понятная воронка: пользователь оставил заявку на демо → пользователь начал квалификацию → пользователь прошел квалификацию → записался на встречу и так далее.
И вот мы стандартизируем типы данных для того, чтобы упростить их передачу в CRM и в целом интеграцию.
2. Собираем более четкие понятные инструкции У нас с сайта и с бэка надо передавать данные о заявках, о регах и тп. Для этого нужна разработка клиента. Чтобы разработчик не разбирался вслепую, а получал понятный гайд: вот какие события, вот какие поля, вот как их вытянуть. Цель - описать ТЗ так, чтобы задача занимала 30 минут и сразу правильно.
3. Настраиваем воркфлоу по передаче данных Не хотим каждый раз передавать данные в CRM через API, где-то там в коде. Кол-во ошибок и трудностей в изменениях больше чем нужно.
Поэтому мы собираем workflow в своем визуальном конструкторе: → собрали данные → дополнили через AI → передали в CRM
Плюс подключаем такие инструменты, как Albato и Zapier, чтобы самим не пилить интеграции с разными CRM.
Пока еще много ручной работы. Но с каждым шагом мы ближе к "включил и работает".