На разборе смотрю, как у вас устроены процессы: где команда теряет время вручную и где AI уже может помочь. Опираюсь на маркетинговый и технический опыт — от воронок и аналитики до ботов и интеграций. На выходе — понятные сценарии автоматизации и план, с чего начать. Сборку обсуждаем отдельно, если понадобится.
> pipeline --mode growth
[Audit] Conversion leaks found
[AI] SOP automation added
[Result] Team time saved: +11h/week
Сергей Ефимов
Форматы
Можно прокачать себя с AI, разобрать процессы в бизнесе или позже подтянуть команду — как удобнее под задачу.
Учимся пользоваться AI так, чтобы это усилило вашу профессию: быстрее закрывать типовые задачи, экономить время и автоматизировать свои процессы. Без теории ради теории — только то, что можно сразу применить в работе.
Output
Свои сценарии под роль + что автоматизировать первым
skill = learn(ai, your_role)
for task in routine:
shortcut = apply(skill, task)
keep(shortcut) if saves_time
# → сильнее в профессииСмотрим, как у вас устроены воронки, CRM, отчёты и передачи между людьми. Ищем узкие места: что закрыть AI, что — простой автоматизацией, а что лучше оставить живым руками.
Output
Карта процессов + приоритеты на запуск
flows = audit(crm, handoffs, reports)
leaks = flows.where(manual and slow)
plan = mix(ai, scripts, people)
.first(leaks.top)
# → что автоматизировать первымВстреча с сотрудниками: как встроить AI в ежедневные задачи отдела, без хаоса «каждый сам по себе». Единые правила, живые примеры, практика на ваших кейсах.
Output
Формат сессии и программа под отдел
team = gather(roles, pains)
session = workshop(team)
.show(real_cases)
.practice(playbooks)
# → soonПосле встречи
Не только разговор — фиксируем результат, чтобы можно было вернуться и дожать.
Чат после встречи
Можно писать с вопросами
Запись встречи
Можно пересмотреть и свериться с планом
Полезные материалы
СкороШаблоны и подборки под вашу задачу
примеры решений
Боль
Вручную собираю инфу, пишу посты и выкладываю на все платформы — каждый раз с нуля.
Решение
Бот в Telegram: по команде генерирует тексты и картинки, переформатирует под площадки и сам публикует в соцсети. Остаётся править идею, а не копипаст.
Боль
На вакансию сыпятся десятки откликов. Часы уходят на первичный разбор резюме и одни и те же ответы кандидатам «по статусу».
Решение
Скрипт раскладывает отклики по критериям в таблицу, помечает сильные/слабые совпадения и черновит короткие ответы. Ты смотришь короткий список, а не всю ленту вручную.
Боль
Каждый вебинар/акция — вручную: кампания в CRM, письма, лендинг, списки. Разные кабинеты, одни и те же клики, легко ошибиться в названии или городе.
Решение
Один сценарий по чек-листу: создаёт каркас в CRM и рассылке, подставляет тексты и ссылки, отдаёт тебе на проверку перед стартом. Сборка быстрее, ошибок меньше.
Кейсы
Четыре рабочих контура из продакшена: сводка установок и UTM, AI-отчёты по звонкам, автопубликация новостей и мониторинг записи на агрегаторах.
Платформа сводит установки и трафик из AppMetrica, Яндекс Метрики, Google Play и App Store. Из Метрики — переходы по UTM-ссылкам, из AppMetrica и магазинов — цифры установок. Данные автоматически собираются в таблицу за нужный период и в нужное время.
Telegram-бот собирает аналитику по звонкам, обрабатывает диалоги через AI и каждый день в нужное время пишет готовый отчёт — без ручной выгрузки и сводки.
Скрипт сам открывает браузер, забирает материал новости, определяет куда и как её поставить, скачивает картинку и публикует страницу — без ручного копипаста в редакторе.
Сервис каждый день проверяет, открыта ли онлайн-запись к врачам на ПроДокторов и НаПоправку: около 300 врачей на двух площадках — порядка 600 проверок за прогон. Сводка по филиалам сразу показывает, где норма, а где проблемы с выдачей.
Опыт
Кейсы выше — отдельные рабочие контуры. Здесь — из каких сфер они выросли: MedTech, EdTech и собственная автоматизация.
Фокус всегда один: не «сделать красиво», а выстроить систему, где маркетинг, продукт и данные усиливают друг друга и дают предсказуемый рост.
Proof of work
Это не «демо-стенд», а рабочий контур, где живут мои автоматизации. Здесь собираются данные, запускаются AI-цепочки, ведётся документация и поддерживаются проектные процессы.
$ Ubuntu Server 24.04 · Docker/Compose · CasaOS
$ Tailscale tailnet · CloudPub HTTPS-туннели · private сервисы
$ CouchDB LiveSync vault: база знаний + фактическая operational DB
$ Telegram боты: лиды, алерты, отчёты, автопостинг и сервисные команды
$ Calltouch ingest: сбор звонков → AI-описание → выводы и KPI в каналы
$ App analytics ETL: магазины приложений + метрика → регулярные сводки
$ Cron/watchdog: healthcheck, резервные копии, контроль доступностиCursor · Claude Code · и модели, которыми пользуюсь каждый день:
Отчёты, классификация, саммари, ассистенты в ботах:
tech note
Важная часть лаборатории — связка заметок и live-sync хранилища. Это одновременно база знаний и рабочее data-хранилище: лиды и технические записи автоматически попадают в заметки, где их удобно искать, связывать с контекстом задач и быстро превращать в решения.
Бесплатный разбор
Если хотите быстрее расти без лишней рутины, оставьте заявку. На созвоне разберём ваши текущие процессы, выберем точку максимального эффекта и зафиксируем следующий шаг: что можно сделать сразу, а что — во втором этапе.
Файлы cookie
Сайт использует cookie и Яндекс.Метрику, чтобы понимать, как им пользуются, и улучшать работу страниц. Подробнее — в политике конфиденциальности. Можно принять или отказаться от аналитических cookie.