Gemini vs Claude

1 год Claude Code 🎉

Не помню уже когда попробовал его впервые, но точно знаю что с первого раза он мне не понравился. Долгое время сопротивлялся консольным приложениям, а их расширение для Cursor не нравилось.

А потом как попробовал! Как ускорился! Если без шуток - последние почти 2 месяца только на нем, ускорение по сравнению с Cursor (а оно и так у меня было гигантское) - кратное.

Кто еще не попробовал и откладывает - никогда не поздно)

Напишите в комментариях ваш опыт использования CC 🙏 Как он изменил вашу жизнь?)

@atlfreedom

Opus 4.6 на 1M контекста теперь дефолт (без доплат) в Claude Code для юзеров подписки Max, Team, Enterprise

Pro & Sonnet можно юзать по /extra-usage (но не рекомендую 😅)

Как внедрить архитектуру AI coding в проект без AI coding?

Конкретно мой пример может быть не самый наглядный и AI coding в нем есть, но не в том виде каком его использую я. Но подход универсален.

В общем, перед Новым годом Валера Ковальский пригласил меня поработать в его (и команды) проекте SGR-agent-core. Для тех кто не в курсе - это опенсорсный фреймворк, который позволяет пилить агентов с использованием Schema Guided Reasoning но на тулзах.

Это мой первый опыт участия в опенсорсных проектах и конечно - надо очень много вникать, читать, тем более что туда коммитят много людей и у всех какие-то свои подходы. Есть конечно общий, но все равно - это как по мне далеко не тоже самое что работать над проектом в соло.

Так как я в последнее время пользуюсь практически только Claude Code, а в проекте были только Пашины Cursor Rules, мне пришлось думать как накатить свой подход без того чтобы коммитить его, согласовывать со всеми и делать исключительно под себя (не потому что мне жалко подхода, а потому что я его достаточно часто меняю, а в проекте это значит постоянно думать об оптимизации и объяснять иногда что зачем к чему).

Тут я для себя впервые открыл .git/info/exclude. Вообще не знал о существовании такой штуки. Это когда все внесенные туда файлы и папки не коммитятся, перемещаются между ветками, но и в .gitignore их добавлять не надо. Есть конечно определенный минус в невозможности откатиться назад по каким-то инструкциям, но мне это и не надо было.

Соответственно, я открыл Claude Code, положил в проект свой AGENTS.example.md, описал свой подход с документацией и еще некоторые детали и попросил базово описать подход к разработке этого фреймворка. Спустя какое-то время он выдал отличную структуру, которая у меня и закрепилась.

Далее вопрос - и по сути главная проблема - фреймворк постоянно обновляется, мою документацию по понятным причинам никто обновлять не будет, я не соло там. Что делать? Нужна команда которую можно будет вызывать каждый раз после git pull, которая будет проходить сабагентами (дефолтными) по изменениям и обновлять документацию если это того требует. Главное требование у меня было к команде и в целом архитектуре - держать документацию верхнеуровневой и описывать какие-то основные вещи только. Если внедрили какого-то нового агента - достаточно упомянуть что он такое и где лежит, не надо расписывать в документации всю его реализацию. Это позволяет не забить до границ контекст даже с AI документацией.

По итогу флоу выглядит так: git pull -> /update-docs -> git checkout -b feature/… -> план -> имплементация -> тесты -> обновление документации -> push (упрощенно, реализация конечно сложнее, но суть этого поста не в этом). Да да, можно настроить хуки и чтобы она обновлялась автоматом, но мне это пока не нужно)

Этот способ поможет вам использовать AI кодинг в проектах где по каким-то причинам его не используют, либо используют но у вас свой. А вообще - продвигайте AI кодинг в своих проектах/на своей работе тк это очень круто и ускоряет разработку кратно !

@atlfreedom

Настраиваю OpenClaw уже второй день и вот что я понял

Пока еще не добился какого-то значимого прогресса и мой агент не заработал мне тысячи долларов, но зато я убедился очередной раз в ценности другого инструмента - Claude Code.

Мы с OpenClaw регулярно упираемся в какие-то проблемы (порой смешные и я не понимаю почему он не может их решить). Я долго и упорно пытаюсь ему что-то объяснить, он что-то пробует, но как только мои нервы сдают позиции - я открываю Claude Code и он решает проблему за считанные минуты.

Насколько же я счастлив и рад что 2 месяца назад я все-таки дал шанс Claude Code, а чуть больше года назад Cursor'у. Я, кстати, все еще считаю что путь надо начинать с Cursor'а тк он проще в изучении.

Кстати, если ты все еще откладываешь вайбкодинг/AI-assisted coding или пользуешься инструментами недостаточно продуктивно - прочти этот пост и букай 15-минутный созвон со мной.

Завтра - последний день early bird, дальше повышение 💸

С 8 марта 🌷

Всем женщинам — тепла, сил и близких людей рядом

И в этот день хочу поделиться кое-чем важным

5 марта Anthropic опубликовали исследование про AI и рынок труда. Взяли ~800 профессий из базы O*NET, сопоставили с реальными данными использования Claude — и получили радарную диаграмму, которую вы видите на картинке.

Каждый сектор — отдельная профессиональная сфера. Синяя область показывает, сколько задач AI теоретически может выполнять в этой области. Красная — сколько реально используют прямо сейчас. Чем больше разрыв между синим и красным — тем больше потенциала лежит нетронутым.

Разрывы огромные везде. Но не это зацепило больше всего.

Среди ключевых выводов — один, про который почти никто не написал:

Workers in the most exposed professions are more likely to be older, female, more educated, and higher-paid

Женщины в среднем работают в профессиях с наибольшим AI-охватом. Более образованные, более высокооплачиваемые — и ближе всего к этой границе.

Это не угроза. Это факт, который стоит знать раньше, чем он станет очевидным.

Мы живём не в эпоху "AI забирает рабочие места". Мы живём в эпоху огромного неиспользованного преимущества — для тех, кто успеет первым.

Сохрани этот пост. Через год посмотри, изменился ли твой процент, моя ставка "Программирование сделает Х2 в практической части"

А пока — перешли тому, кто всё ещё спорит об опасности AI вместо того, чтобы его использовать.

→ anthropic.com/research/labor-market-impacts

Как ИИ-агент спас мои потерянные данные?

Уже ни раз писал что трекаю свое время (для собственного удовлетворения и анализа данных) - сколько работаю над какими проектами. Удобно потом сравнивать с полученными по каждому проекту деньгами и считать ROI)) Но суть не в этом в этот раз..

Открываю сегодня свой таймтрекер, хочу начать работу над проектом над которым не работал недели 2 - и понимаю что не могу его найти. Раскрыл/переоткрыл все папки - нигде нет. Ну не сошел же я с ума, он точно был...

Вспоминаю что неделю назад купил Lifetime-лицензию этого таймтрекера на телефон и после включения iCloud синхронизации - сломался таймтрекер на маке. После этого мы с агентом конечно разобрались, отключили iCloud sync и я благополучно работал дальше. Но видимо в тот момент и потерялись мои данные по этому проекту.

Открываю Warp (ИИ-агент-терминал), выбираю в нем Claude Opus 4.6 Max, описываю ситуацию и он идет разбираться. Нашел их SQLite базу данных, подтвердил что данных реально нет (спасибо, я не сошел с ума). Первый ответ его конечно был - ну все, ничего не поделать. Но я то знаю что он способен на большее - говорю ему, нет варианта ничего не поделать, надо что-то придумать, иди ищи бэкапы или в iCloud как подключиться..

Пошел, поискал и НАШЕЛ БЭКАПЫ! Ура, дальше он минут 10 пытался разобрать структуру бэкапов, влить потерянный проект в текущую БД и попытки эдак с 5-ой у него все получилось! Я неимоверно рад и в очередной раз благодарен за то в какое время живу. Не представляю что бы я делал с этой проблемой еще год назад - разрабам писал? Да когда они ответят по этой почте...

Но вывод однозначный - походу надо делать свой таймтрекер... В этом мне уже много что не нравится) Обычно все такие идеи у меня заканчиваются красивым началом и интерфейсом и уходят в полку из-за отсутствия времени 😁

Давайте дружном скажем агентам спасибо за то что они у нас есть))

@atlfreedom

Claude Code раскатали фулл-версию Opus 4.6 на 1M токенов

Сомневаюсь конечно что он так же хорош будет на 400к токенов как на 50к, но попробуем

@atlfreedom

Сидишь значит такой и хуяришь в 16 окон Claude Code. Летят комиты просто каждую микросекунду, пайпсы гоняются. И все вот хорошо в этой схеме, вот только gitlab открывать туда-суда не хочется. Переходить в богомерзский браузер из уютного терминальчика. Значица навайбкодил себе TUI gitlab-cli как k9s только для гитлаба. Сразу можно:

- чекать пайпсы, джобы - запускать мануальные, перезапускать упавшие - читать логи - бахать и мержить MRы - оставлять комменты

Ну и конечно mcp-шечка. Куда же без нее, дабы клаудкод еще и сам за меня это делал :) 👉 https://github.com/BEARlogin/gitlab-awesome-cli Тута можно пощупать, оставить обратную связь там, может и законтрибутить :)

Как установить - скормите в клауд код ссылку на этот репозиторий и напишите - эй бро заинсталь мне вот такую приблуду по-красоте

Гугл запускает большое обновление своих Карт, построенное на базе Gemini.

https://blog.google/products-and-platforms/products/maps/ask-maps-immersive-navigation/

Могу только процитировать из своего прошлого поста: Не важно, насколько большая и продвинутая модель у вас есть, если на локальном рынке есть другая, которая в реальном времени осведомлена, где вы находитесь, что вас окружает, что происходит неподалёку и что в связи с этим вам предложить.

И ещё прикольное видео с навигацией в комментариях

Неделя экспонент

За последнюю неделю произошло три вещи:

1. США и Израиль нанесли удары по Ирану и убили Аятоллу Хаменеи — верховного лидера, который диктаторски правил страной 35 лет.

2. Джек Дорси, экс-фаундер Twitter и основатель группы компаний Block, уволил почти половину компании — четыре тысячи человек — объяснив это фразой: «инструменты изменили то, что значит быть компанией».

3. Я болел, пил чай и смотрел, как система claude-code-агентов автономно разбирала задачу, которую я описал в одном промпте: каждый агент подхватывал работу предыдущего, тестировал, коммитил, передавал дальше. Без моего участия. Я наблюдал, потому что мне, честно говоря, было больше нечего делать.

Три события из разных миров. Но у меня ощущение, что за ними стоит один и тот же паттерн.

- - - - -

Мы привыкли думать о мире как о нормальном распределении. Большинство событий являются средними, предсказуемыми. А вот экстремальные — редки до невозможности. Это работает для роста, веса, размера яблок на дереве. Например, вы никогда не встретите человека в пять раз выше среднего.

Но некоторые системы устроены иначе. Они подчиняются степенным законам. И в них экстремальные события не просто возможны — они неизбежны.

Вот как это работает. Каждый год тысячи молний ударяют в лес. Большинство сжигают одно дерево. Некоторые — десяток. А раз в десятилетия одна молния запускает пожар, который выжигает территорию размером со штат. Причина каждый раз одна и та же — молния. Но разница вообще не в причине, а в состоянии леса. Когда он слишком густой, когда мелкие пожары слишком долго подавляли, система входит в критическое состояние. Любое малое воздействие вызывает каскад.

Я думаю, что мир сейчас — это такой лес. Каскады в нем идут одновременно.

- - - - -

Начну с того, что ближе к физике.

Когда Иран обогатил уран до 60%, большинство (если кто-то вообще) прочитали: «чуть больше половины пути до бомбы». Но обогащение урана — нелинейный процесс. 60% обогащения означает, что 95% термодинамической работы уже сделано. Путь от 60% до оружейного уровня — это не сорок процентов усилий, а меньше пяти. Окно для военного ответа составляет всего недели, не годы. Наша линейная интуиция ломается именно тогда, когда она нужна больше всего.

Теперь AI. В конце прошлого года я писал о лошадях: о том, как паровой двигатель улучшался 200 лет, а замена произошла за двадцать. METR, организация, которая измеряет способности AI-агентов, публикует график: «горизонт задач» (длительность работы, которую агент может выполнить автономно) удваивается каждые 4–7 месяцев. Недавно тренд ускорился: удвоение каждые четыре месяца. Если продолжить кривую, к 2027 году агенты смогут автономно выполнять задачи длиной в месяц. Прогресс постепенный. Момент замены мгновенный.

Ну и Дорси. Его письмо, кажется, первый случай, когда CEO публичной компании на десять тысяч человек прямо говорит: бизнес сильный, прибыль растёт, но меньшая команда с AI справляется лучше. Так что увольнение половины штата — не реакция на кризис, а признание новой реальности. Акции выросли на 24% в тот же день. Да, Джек признает, что в ковид он оверхайрил людей, но я думаю, что его текущее решение связано не только и не столько с этим, а с экспоненциальным ростом в мощностях/автономности моделей.

- - - - -

Есть одна аналитическая группа, которая в феврале написала мысленное (и невероятно виральное) эссе-эксперимент. Своеобразный финансовый отчёт от лица июня 2028 года. Основная идея: что произойдёт, если петля обратной связи не имеет тормоза? AI улучшается → компании сокращают людей → уволенные тратят меньше → компании инвестируют ещё больше в AI → AI улучшается. Они назвали это «спиралью вытеснения интеллекта» и закончили фразой: «Канарейка ещё жива»

Это сценарий, конечно, не предсказание. Но когда читаешь его в ту же неделю, когда Дорси увольняет четыре тысячи, а METR обновляет свой график — граница между сценарием и наблюдением размывается.

- - - - -

Я поставил OpenClaw. Вот как

Не ChatGPT в браузере. Агент на сервере — со своей памятью, инструментами, доступом к интернету. Управляю через Telegram голосом.

Что он сделал сегодня без меня:

* Подключил 60+ инструментов для скрапинга (сам нашёл, сам поставил) * Обошёл защиты Instagram, скачал видео с 703K просмотров * Поднял легитимный резидентский IP — невозможно отличить от живого пользователя * Написал контент-план для Twitter, поставил посты по расписанию * Записал всё в память — после перезапуска продолжает с того места

Я диктовал голосовые сообщения. Он делал.

Как это устроено технически:

1. Сервер — нужен любой VPS, желательно за рубежом. Я взял немецкий на contabo.com — цены в 3-5 раз дешевле чем AWS/DigitalOcean при той же мощности. Сайт выглядит как Windows XP, но это и есть смысл — никакого маркетинга, только железо за копейки.

2. OpenClaw — ставится на сервер одной командой. Подключаешь Telegram — и всё, агент готов принимать задачи.

3. Инструменты — агент сам находит и подключает нужные MCP-сервера (это как плагины, только для агентов). Я ничего не настраивал руками.

Звучит просто. На практике — есть нюансы с SSH, конфигами, токенами, правами доступа. Не rocket science, но без базы займёт время.

Я в AI с 2020

2020 — Classic ML, Computer Vision. Всё руками, данные вручную

2022 — GPT-3, Da Vinci. Первый раз текст генерит что-то осмысленное

Ноябрь 2022 — ChatGPT. Мир изменился за ночь

2023 — Plugins, RAG-системы, no-code автоматизация на Make/Zapier

2024 — GPT-4o, Claude, Gemini. AI в каждом процессе

2025 — первые агенты. Сырые, ломаются, теряют контекст

18 февраля 2026 — первый раз чувствую что у меня есть сотрудник

Это не апгрейд. Это другая категория.

Вопрос: хотели бы такого агента без серверов и настройки — просто написал в Telegram и он уже работает?

Пишите в комменты 🔥 — смотрю на спрос 👇

Наблюдая год за всей этой историей с AI агентами в разработке понял, что прогресс слишком быстрый и виден на лицо.

Забавный факт из моих наблюдений на работе: Senior+ разработчики, использующие AI агенты в работе выходят на сверх продуктивный уровень генерируя тонны хорошего кода и готовых решений, на которые раньше могли уйти месяцы.

При этом продуктивность разработчиков уровня Junior/Middle использующие AI не изменилась, а вот качество решений как будто хуже, если бы они сами писали… (не говорю что у всех так, но как есть).

Выходит, что AI агенты это именно инструмент. И в руках профессионалов оно генерирует огромный “value”🙂

Решил, что пора тоже втягиваться и начать все это дело изучать. Буду переодически делиться тем, что узнал и использую для обучения.

Сегодняшняя попытка зарегистрировать аккаунт в Claude провалилась об верификацию по номеру телефона… У меня есть зарубежные номера, но они все не подходят. Проблема не у меня одного (issue свежий). Навайбкодили получается 😐

Пока что штудирую документацию Claude. Из того что вынес: - как и у всех LLM — большой контекст проблема. Нужно держать его как можно меньше, используя разные «хаки» с инструкциями, файлами, скилами. - Claude довольно умная, чтобы самостоятельно решать задачи. Главное — четко и кратко сформулировать цель и дать необходимый контекст и критерии для самостоятельной проверки решения.

В общем, к Claude надо относиться как к новому разработчику в команде и делегировать ему, используя документации и регламенты.

Пошел дальше читать документацию…

Когда уже таймтрекеры осознают новую реальность и добавят поддержку одновременной работы над несколькими проектами/задачами? А еще лучше интеграцию с Claude Code/Codex/Cursor

pov: твой друг вайбкодер пытается отладить приложение которое написал claude code

Claude Code как единая точка входа

Поэтапно перевожу все свои контексты и тулы в Claude Code. Идеальный сценарий, чтобы Claude Code был единым интерфейсом во всю работу и все контексты. Пока подключил Granola (саммари всех звонков), Notion и Telegram.

В планах добавить Google Docs, WhatsApp, LinkedIn и Superhuman (почта).

Также сегодня наконец дошли руки сделать скилл для deep research'а (надоело постоянно переключаться из Claude Code в Gemini и Claude Deep Research). По совету ребят из коммьюнити подключил parallel.ai, а потом собрал скилл.

Что умеет скилл /research: Говоришь Claude «ресерч» или «/research» — и он ведёт тебя по структурированному пайплайну:

1. Выбор глубины quick — поиск через Search API. Фактчек, конкретные цифры. ~10 сек, ~$0.01 deep — многоступенчатый ресёрч с цитатами. 5-15 мин, ~$0.10-0.50 ultra — максимальная глубина. 15-45 мин, ~$1-5

2. Формулировка запроса Claude сам формулирует research query на основе контекста проекта (читает CLAUDE.md, понимает продукт, метрики, стратегию). Показывает запрос, я подтверждаю - он запускает.

3. Трехслойная верификация Это главное. Parallel возвращает результат — но Claude не принимает его as-is: Cross-check - каждое ключевое утверждение проверяется на 2+ независимых источника Freshness - данные старше 12 мес помечаются как устаревшие, ищутся свежие Contradiction scan - целенаправленный поиск контраргументов Confidence - каждому факту присваивается уровень: High / Medium / Low confidence.

4. Тиры источников Tier 1 — .gov, законы, официальные документы Tier 2 — отраслевые отчеты, крупные медиа Tier 3 — блоги, стартап-сайты (помечаются как ненадежные)

5. Доки на выходе Markdown-файл с полным ресёрчем + верификацией + источниками по тирам Саммари в чат (TL;DR, ключевые находки, рекомендации, что не нашли) Опционально: HTML-бриф для конкретного человека в команде (BizDev, инвестор, партнер)

6. Трекинг расходов CSV-лог каждого запуска. Можно спросить «сколько потратили на ресерч» — покажет разбивку.

—

Сегодня за два ultra-запроса ($6) получил: 1. Сравнение двух штатов для B2B экспансии 2. Полный playbook по конкретному штату с разбором ошибок в питче

Плюс два готовых HTML-брифа для BizDev-сотрудника с конкретными скриптами, таргетами и 8-недельным планом.

Если хотите попробовать - напишите в комментах "+", пришлю полное описание скилла в личку (plug & play, нужен только API-ключ Parallel и немного контекста про ваш проект).

Мой первый удачный опыт вайбкодинга Agent Driven Development

Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.

Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?

Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.

Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.

Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.

В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.

После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.

Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.

На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).

Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.

Контент про успешный AI лезет вообще отовсюду: рилсы, ТГ‑каналы, соцсети, подкасты. И каждый день одно и то же.

Смотрите, как круто AI делает это! А вот тут новая моделька!! А вот этот инструмент вообще must have!!!!!!!!

И ты постоянно дергаешься: Так, надо попробовать вот это. И вот это. И еще вот это. О, вышло новое… сейчас настрою.

А может вообще купить mac mini, поставить на него джарвиса, воткнуть в грудь и улететь к чертям.

Только настроил себе все удобно в ChatGPT 5, сделал персонализацию и вроде выдохнул. А тут обнова у Gemini и надо попробовать Gemini. Потом n8n. Потом Claude. Потом Codex.

Везде есть что-то крутое. И все доступно. И ты носишься со всеми этими инструментами, потому что вдруг упустишь что-то реально прорывное.

Это отнимает КУЧУ энергии и ломает фокус. Потому что внутри постоянный шум: Они быстрее. Они круче. Они уже делают AI на AI для AI.

Плюс, конечно, накрывает экзистенциально: Может, уже все упущено? Через год B2B SaaS вообще никому не нужен будет, зачем мы это делаем?

И тут самое противное: полностью отмахнуться от этих мыслей нельзя. В них есть часть правды.

НО

Мне кажется, единственный рабочий выход — принять ограничения.

Выделить немного времени на исследование (чтобы держать руку на пульсе), а дальше делать свой продукт. Не пытаться успеть все, а двигаться по своей колее.

И самое важное: отъебаться от себя.

Что было сделано Давайте очень коротко.

Проект был в режиме стартапа.

Небольшой pre-seed от фонда, идея и название Jazzylea. Репутация, нетворк и горящие глаза Марии Сёмушкиной.

Моя роль: концепция, стратегия, финансирование, организация процессов, продажи, инфраструктура. По пути я множество раз обращался за помощью к ребятам в моём коммьюнити.

Дальше по пунктам

1. Подсветил основные риски: рынок фестивалей Британии насыщен и поделен, нужно было максимально контрастное позиционирование.

Модель продаж конечным потребителям имела проблемы с маржинальностью из-за относительно низкой цены билета, нужно было найти устойчивую модель продаж.

Фестиваль важно питчить на понятном для спонсоров языке, попадая в их корпоративные интересы, нужно было найти способ соединить между собой арт и бизнес.

2. Настроил инфраструктуру. Создал one-pager фестиваля и Gemini и ChatGPT ботов с основными инструкциями. Все письма, презентации, транскрипции встреч и брейнштормы шли через этот канал. Помогло и ускориться, и повысить системность работы.

3. Провел ресерч рынка, конкурентов, ценовых моделей, потребностей игроков, изучил культурный контекст Британии, повестку. Выявил основные риски и начал брейншторм вариантов и обходных путей.

Мне было критически важно найти стратегию, которая позволила бы проекту проверять сразу несколько ставок одновременно. Конечно, это повышало сложность презентаций, но позволяло получать в разы более глубокий и разнообразный фидбек.

Так, раз за разом, мы калибровали продукт и пересобирали его из отдельных модулей и концепций.

4. Выкрутил концепцию фестиваля до женщин лидеров и rising stars. Это работало и на личную стратегию расширения нетворка, и повышала ценность фестиваля.

5. Позднее нашел дополнительный ход с позиционированием главных артисток как culture-предпринимательниц в гиг-экономике, что дало выходы сразу на три сегмента: High Net Worth, SMB и GenZ.

Это очень противоречивые сегменты, поэтому это само по себе уже искусство. Что позднее подтвердилось при повторном питче фестиваля для спонсорства VISA.

6. Создал модель продаж при которой фестиваль является частью пакета годовой культурной программы поддержки женского лидерства в корпорациях. В процессе Мария предложила организовывать встречи артисток с сотрудницами компаний на дополнительных площадках.

Я выкрутил идею до Artist Interventions — выступления в офисах. Именно этот формат сейчас приглянулся руководству О2.

7. Придумал как превратить фестиваль в культурное событие международного уровня — через дополнительные ассет в виде создания документального фильма о женском лидерстве.

В будущем это помогло создать дополнительные точки интереса и соприкосновения с потенциальными клиентами. И, разумеется, ценность для маркетинговых отделов.

Предварительно договорился с дважды номинированном режиссере о сопровождении съемок.

8. Организовал работу группы волонтёров из 14 человек. Так мы ускорили процессы создания презентаций, лидогенерауции, аутрича в линкедине, сборки печатной продукции.

Ребята подстраховали в самые тяжёлые моменты работы и я уверен, что без их поддержки и веры в проект я бы не справился.

9. Еженедельно поддерживал в организации звонков, подготовке к переговорам, презентовал концепцию, собирал фидбек, проводил ретроспективу и внедрял изменения. Готовил коммерческие предложения. Вел переговоры с площадкой, добился разбивки платежей и избежал грабительского процента с продажи билетов. Лично общался с топ-менеджментом Visa, Mastercard, O2 и пр.

10. Сформулировал стилистику бренда, основные графические ходы презентаций, логотип.

Важно было сделать дизайн так, чтобы он создавал впечатление выдержанного продукта, при этом не попасть в категорию колхозного люкса.

Презентация много раз проживала различные метаморфозы и по итогу у нас сформировалась модульная струткура для HR/Marketing/CSR/PR-отделов. А также отдельная концепт-презентация для VISA.

Получилось дорого.

штука чтобы диктовать в поля для ввода на комьютере – бесплатно и локально

https://handy.computer/

очень удобно чтобы писать пасты в чем клод не прав в этот раз

Сегодня ваших сэйлзов мотивирует Тони Роббинс (Попробуй за 5 минут)

Поднимаем боевой дух команды на раз-два.

1. Идем в Claude (или ChatGPT) и пишем:

Ты Tony Robbins - мастер мотивации. Я предприниматель, владелец сети спортзалов. Сегодня 7 июля. Напиши свою самую сильную речь на 200 слов, которую я могу отправить своим сотрудникам, чтобы мотивировать их лучше продавать полугодовые абонементы в зал (у нас появились новые реформеры и мало народу по утрам). Зажги их на действие!

2. Копируем ответ в чат команды.

Повторять можно хоть каждый день.

Что ответила нейросеть (Claude) — по ссылке.

Кто попробует — делитесь в чате, зажигайте других на действие!