Лаборатория автоматизации «‎LOG [IN] OFF».

Я давно отношусь к сквозной аналитике с двойственным чувством. С одной стороны, идея правильная. Рекламные расходы, визиты, заявки, звонки, сделки и выручка находятся в разных системах. Руководителю нужен общий слой, чтобы хотя бы не принимать решения по отдельным кабинетам и ощущениям команды. Я видел много настроенных проектов в Roistat, изучал готовые отчёты, сам настраивал сквозную аналитику через Битрикс24 и обсуждал эту механику с партнёром, который создавал собственную аналитическую платформу...

Похоже, чем умнее становится модель, тем меньше ей нужно объяснять, как именно работать. После первых ошибок хочется дописывать промт: - всегда сначала составь план - ничего не предполагай - задай все вопросы - жди подтверждения - думай максимально глубоко. В итоге инструкция превращается в архив прошлых проблем и начинает мешать самой модели. Для GPT-5.6 я бы перестраивал постановку задачи вокруг другого: - какой результат нужен; - какие ограничения нельзя нарушить; - где модель может действовать автономно; - что считается готовым результатом; - как этот результат проверить...

#исследование #сайты Я открыл первый экран amoCRM и почти сразу понял механику. Все обращения из почты, телефонии, форм сайта, чатов и мессенджеров должны автоматически попадать в одну систему. Для руководителя это понятная польза. Не нужно вручную собирать картину по разным каналам. Можно увидеть историю, ответственного, этап и следующий шаг. Но фраза "не теряйте клиентов" для меня оказалась шире, чем просто автоматический сбор обращений. В моей практике клиент мог потеряться как минимум в трёх местах...

Одна задача в Codex расходует 1%, другая - 10%, хотя запросы могут выглядеть одинаково короткими. Причина простая: расходуется не длина сообщения, а вся траектория работы агента: - чтение проекта, - поиск реализации, - режим размышления, - команды, - тесты, - ошибки, - повторные правки - финальная проверка. Что сильнее всего влияет на расход: - выбранная модель и уровень размышления; - объём контекста и история сессии; - длинные логи, широкие поиски и повторные сборки; - неясная задача, из-за которого...

#УТП #оффер Меня раздражают не сильные обещания. Меня раздражает прыжок через механизм. "Увеличим продажи с помощью AI". "Вернём потерянную выручку". "Сократим расходы отдела продаж". Клиент действительно покупает не функцию. Он приходит за изменением в бизнесе. Поэтому прятаться от слов "выручка", "конверсия", "расходы" и "прибыль" тоже неправильно. Проблема начинается там, где между продуктом и деньгами исчезает понятная цепочка. Я бы собирал честное обещание из пяти частей: - какой бизнес-эффект...