Всем привет, на связи Ринат! Два года ты делал работу, о которой даже не знал. Каждый раз, когда ты открывал ChatGPT, вбивал промпт и ждал ответа — ты это делал. Сейчас я тебе покажу, что произошло.
Ты вбиваешь вопрос. AI отвечает. Ты читаешь, проверяешь, исправляешь части, которые не подходят. Вбиваешь снова. И снова. На следующий день приходится всё объяснять с нуля, потому что контекст потерялся. Звучит знакомо? Ты не просто использовал AI. Ты его операторствовал. Ты решал, что спросить дальше. Ты проверял результаты. Ты помнил, что было в прошлый раз. Ты решал, когда остановиться. Ты был loop. И вот это меняется. Новый большой навык в работе с AI — это не улучшение промптов. Это построение loop'ов. И я расскажу, что это значит и как это работает на практике.
Что такое loop
Забудь про волшебство и фантастику. Loop — это просто система, где AI:
- Следит за чем-то без твоего участия
- Принимает следующий шаг самостоятельно
- Помнит, что уже делала
- Останавливается либо когда задача закончена, либо когда нужна твоя помощь
Это не автоматизация в старом смысле. Автоматизация делает одно действие: форма заполнена → отправить email. И всё. Сработало один раз и остановилось. Loop продолжает смотреть. Спрашивает: «Изменилось ли что-то? Я уже обработал это? Задача закончена? Нужно попробовать снова? Или позвать человека?» Автоматизация — это выключатель света. Loop — это сторожевой пёс. И это разница между старым навыком и совершенно новым.
Как построить loop
Вот всё, что нужно решить:
- Что должен смотреть loop?
- Как часто проверять?
- Какой сигнал искать?
- Что делать, когда сигнал найден?
- Когда остановиться и позвать человека?
Ответь на эти пять вопросов — и у тебя есть loop. Никакого волшебства. Просто терпение + память + несколько правил. И это именно то, почему это так мощно. Loop делает ту одну скучную работу, в которой ты плохой. Смотрит. Ждёт. Не отвлекается.
🌟Хочешь начать зарабатывать на нейросетях?
У тебя есть возможность забрать мой БЕСПЛАТНЫЙ КУРС. С ним ты пройдешь по короткому пути к созданию AI-ботов + поймешь как их продать их продавать. А также получишь свои первые заявки уже в первую неделю!
В курсе тебя ждёт:
- Система монетизации AI-ботов в 2026 году: что именно продавать, кому, за какие деньги и почему это покупают
- Разбор лучших инструментов и рабочей сборки: как быстро собирать AI-решения, чтобы результат можно было повторять под разных клиентов
- Соберёшь персонального ИИ-бота как готовый демо-кейс + получишь базовую упаковку под продажу (оффер, структура услуги, что показывать клиенту)
Это практика, после которой у тебя будет 3 готовых результата: понятная схема монетизации, собранный кейс для портфолио и упаковка, с которой можно спокойно идти в продажи и закрывать первые сделки.
Забирай ДОСТУП, пока такая возможность есть 👉 https://clck.ru/3UQjDF
А мы продолжаем!
Loop #1: Следи за товаром, пока его нет
iPhone, который раздают везде. Кроссовки, которые раскупили за минуту. Билеты на концерт. Видеокарта для рига. Место в курсе, которое постоянно переполнено.
Что ты делаешь? Начинаешь рефрешить страницу как сумасшедший. Сначала каждые несколько часов, потом каждые несколько минут. И всё равно упускаешь момент. Вместо этого: /loop Смотри эту страницу с товаром каждый час.
Проверь три вещи:
- Кнопка "Куплено" всё ещё активна?
- Какая цена?
- Размер UK 11 в наличии?
Правила:
- Если проданно → ничего не пиши
- Если не мой размер → ничего не пиши
- Если дороже 300 фунтов → ничего не пиши
- Напиши МНЕ только когда ВСЕ три условия верны
- НЕ покупай автоматически (я сам решу)
- Помни, что видел в прошлый раз, чтобы не напоминать дважды
Loop спрашивает: запустить на облаке? Ты говоришь да. И вот оно. Он работает на серверах Anthropic, не на твоём ноутбуке. Ты можешь закрыть крышку, пойти спать, и он продолжает смотреть каждый час. Когда условия совпадают — уведомление. Когда не совпадают — молчит и сохраняет, что видел, чтобы не повторяться. Вот и всё. Теперь у тебя есть AI, который работает пока ты спишь.
Loop #2: Найди работу мечты перед конкурентами
Представь: ты ищешь вакансию в OpenAI, Anthropic, Perplexity. Какую-то конкретную роль, которая тебя убивает. Ты не хочешь проверять их career pages каждый день. И точно не хочешь узнать о идеальной роли через две недели, когда её уже завалили тысячи кандидатов.
Вместо ручной проверки: /loop Три раза в день проверь эти career pages. Ищи только эти роли: Community, Partnerships, Growth, Events. Игнорируй инженерные позиции. Игнорируй всё не в моем городе. Не показывай то, что уже показывал.
Когда найдёшь совпадение:
- Компания
- Роль
- Локация
- Почему подходит
- Ссылка
- Короткое письмо-заявка (но НЕ отправляй, покажи мне)
Loop не проверяет компании одну за одной. Он запускает 10 агентов одновременно, каждый на свою компанию. Несколько минут — все вернулись с результатами. И вот что мощно: loop помнит, какие вакансии он уже показал.
Если завтра та же вакансия всё ещё открыта, он не будет тебя донимать снова. Он спрашивает себя: «Это новое? Это совпадает? Я уже показал это человеку? Стоит ли вообще его прерывать?» Это реальный loop. Не потому что работает по расписанию, а потому что смотрит, сравнивает, помнит, фильтрует, и беспокоит только когда что-то действительно важное.
Loop #3: AI ловит бизнес-возможности, пока ты спишь
Первый loop смотрел один товар. Второй смотрел несколько job-страниц. Этот смотрит весь интернет. Ты запустил небольшой бизнес, агентство, курс, консалтинг. Что делает большинство? Ждут. Ждут, пока кто-то заполнит форму. Ждут личного сообщения. Ждут рефералов. Сидят и надеются, что спрос найдёт их. А что если AI сама найдёт людей, которым нужна твоя помощь, до того как они захотят её искать?
/loop Каждые несколько часов сканируй Reddit, X, announcements о раундах финансирования. Ищи людей, которые явно просят помощь.
Примеры сигналов:
- "Наша служба поддержки полностью перегружена"
- "Знает ли кто-то хорошего AI консультанта?"
- "Нам срочно нужна...
Для каждого потенциального клиента:
- Оцени силу сигнала
- Напиши персональное письмо
- НО не отправляй — покажи мне
Loop запускает четыре сканера: Reddit, X, funding news, tech press. Четыре агента одновременно на открытом интернете, читают, что люди пишут прямо сейчас. Несколько минут спустя приходит результат: три реальные возможности, отранжированные по качеству. Return Helper поднял 4 млн. Stored Victor. Каждое письмо готово, каждый контакт указан.
И самое важное — loop честен. Он говорит, где он не смог дотянуться, где источники упёрлись в стену. Он не притворяется, что был идеален. Это отличает toy, который хорошо выглядит в демо, от инструмента, на котором ты реально запустишь бизнес.
Loop #4: AI котрый сам себя улучшает
Это мой любимый. И это то, что меня по-настоящему шокировало. Все предыдущие loop'ы смотрели на внешний мир. Этот создаёт что-то для тебя и потом сам это совершенствует. Без твоего участия. У меня был черновой сайт. Выглядел как плейсхолдер. Я нашёл дизайн, который мне очень нравится, и захотел научиться у него. Обычно: нанимаешь дизайнера, ждишь несколько дней, туда-сюда. A loop-решение:
Существуют loop-библиотеки, где люди делятся готовыми loop'ами. Matthew Berman собрал целую библиотеку. Я просто скопировал loop для redesign'а, вставил ссылку на дизайн, который мне нравится, и нажал старт. Loop теперь работает самостоятельно. Смотрит на красивый дизайн, смотрит на мой черновик, и начинает закрывать разницу между ними шаг за шагом. И вот магия: он строит версию, потом проверяет свою работу, находит слабое место, чинит его, и снова на таймер. Оценивает себя и совершенствует себя. Я не трогаю ничего.
Вспомни черновик? Теперь там плавающие макеты телефонов, правильный call-to-action, чистые цены, бегущая лента отзывов. Из наброска в готовый, отшлифованный сайт. И я не прикасался к коду ни разу. Это другой тип loop. Первые три смотрели мир и ждали. Этот создаёт, потом оценивает свою работу, потом улучшает, и повторяет. Строить → проверять → чинить → повторять.
Это же логику можно применить к дизайну, к текстам, к таблицам. Ты не делаешь работу. Ты задаёшь стандарт и даёшь ей до него дотянуться.
Главное правило: когда loop становится опасен
Перед тем как автоматизировать жизнь полностью, есть одно правило, которое отличает полезный loop от disaster-loop.
Чем мощнее loop, тем жёстче правила.
Товар-вотчер, который только предупреждает? Полностью безопасно. Job-вотчер, который пишет письмо-заявку? Хорошо, но никогда не отправляй автоматически. Opportunity-loop, который пишет аутрич? Отлично, но никогда не пиши незнакомцу без твоего одобрения.
Пусть loop смотрит, фильтрует, пишет черновики, напоминает целый день. Но всё, что трогает твои деньги, твою репутацию, твоих клиентов или что-то легальное — ставь на это gate. Loop должен остановиться и спросить тебя сначала. Это одно правило — разница между loop'ом, который работает на тебя, и loop'ом, который тебя смущает.
Почему это сейчас так важно
Раньше prompt engineering учил нас говорить с AI. Loop engineering учит нас передавать работу полностью. И твои первые loop'ы не должны быть сложными. Они должны быть тупо простыми. «Смотри этот товар, пока его нет.» «Смотри компании, пока не откроется нужная вакансия.» «Смотри интернет, пока не появится реальная возможность.»
Вот и вся суть. AI перестала быть чем-то, с чем ты разговариваешь. AI теперь — это то, что ты запускаешь и уходишь. Через год люди, которые поняли это рано, будут спать спокойно, пока AI тихо работает в фоне. Все остальные будут рефрешить страницы вручную. Разница в навыке. Разница в результатах. Разница в жизни.
Начни с loop'а-вотчера товара. Это займёт пять минут. Это то, что сделает всё это наконец кликом — когда ты поймёшь, что тебе больше никогда не нужно вручную что-то мониторить. Потом building loop'ы для вакансий, возможностей, улучшения дизайна. Потом — всё остальное. Loop engineering — это не будущее. Это сейчас. И те, кто начнёт сейчас, будут на шаг впереди, пока остальные ещё учат prompt engineering.
Сейчас на нейросетях зарабатывают разными способами. Кто-то продаёт AI-внедрения в бизнес: ассистенты, боты, автоматизации, которые разгружают отдел продаж/поддержку и экономят компании десятки часов в месяц. И такие решения спокойно продаются от 70 000 ₽ и выше. А кто-то собирает более “тяжёлые” связки под процессы — и там чеки доходят до 200 000 ₽ за проект, потому что это уже про результат, а не про инструмент.
Я понимаю, что во всём этом легко запутаться: не понятно что продавать, кому продавать, как продавать и не хочется терять время, потому что есть сомнение в том что это покупают. Особенно если ты технарь: сделать можешь, а вот что именно продавать, кому и как упаковать - главная проблема.
Поэтому я и сделал бесплатный курс, где ты просто повторяешь за мной. Я показываю, как собирать AI-ботов/ассистентов под реальные задачи бизнеса и как упаковать это в понятный продукт: оффер, структура услуги и логика, как доводить до сделки. То есть готовая систему которую можно продавать
В нём ты получишь самые востребованные навыки 2026 года и соберёшь себе основу под AI-профессию: готовый кейс в портфолио + упаковка, с которой можно выходить к клиентам и продавать на БОЛЬШОЙ ЧЕК.
Забирай ДОСТУП, пока он открыт 👉 https://clck.ru/3UQjDF
И да, подробнее про рынок нейросетей рассказываю в своем Telegram канале 👉 https://t.me/+1Ix1gvELfdc3NzFi
Ринат Сулейманов отзывы -> https://t.me/+tno3nI_eY4ZlYjUy