Я полезла в n8n и Claude Code, чтобы говорить с подрядчиками на одном языке. Через несколько месяцев у меня появились скрипты, боты и агенты для рассылок, мониторинга, медиадайджестов и аналитики.
Я Вика, работаю в службе Маркетинговых коммуникаций функции Корпоративные коммуникации и брендинг СИБУРа. До недавнего времени это означало понятный набор задач: контент, рассылки, медиа, Telegram-сообщества, мониторинг, подрядчики, согласования, отчеты. А потом в нашу функцию пришел ИИ. Сначала как большая тема для обсуждения: что можно автоматизировать, какие процессы ускорить, где собрать контент-завод, как работать с подрядчиками. А потом все стало гораздо интереснее.
На одной из встреч с агентством-подрядчиком мы обсуждали Telegram-бота для транскрибации видео. Отправляешь файл, бот обрабатывает его, возвращает подробную расшифровку и саммари. Я попросила добавить поддержку аудио: чтобы можно было отправлять не только видео, но и аудиозапись. В ответ услышала: две недели и 300 тыс. рублей.
На уровне здравого смысла у меня возник вопрос: если из видео все равно извлекается аудиодорожка, почему аудиофайл на входе превращает задачу почти в отдельный проект? Но дальше здравый смысл заканчивался. Я не понимала, как устроен пайплайн, где там реальная сложность, а где оценка с запасом. Аргументов для спора не было.
В тот момент я поняла неприятную вещь: чтобы быть нормальным заказчиком AI-решений, мне не хватает технической базы, чтобы понимать, что я покупаю, какие вопросы задавать и где действительно нужна сложная разработка.
Внешний контекст тоже подталкивал к автоматизации. Мы, как и все, боремся за эффективность, поэтому команда стала компактнее, а задачи никуда не исчезли. Часть того, что раньше закрывали стажеры или подрядчики, все равно нужно было делать, ИИ помог просто не утонуть в операционке.
Дисклеймер: это не инструкция по вайбкодингу и не обзор инструментов. Это заметки человека из маркетинговых коммуникаций, который три месяца назад впервые открыл терминал и теперь собирает агентов для рассылок, мониторинга, медиадайджестов, аналитики и производства контента. Я не разработчик и не претендую на промышленный уровень инженерии. Если интересно, как выглядит путь многофункционального эксперта, который внезапно обнаружил, что может пересобрать собственную работу руками – добро пожаловать под кат.
Пришла к Claude без задачи
Первое, с чего я начала, – это не написание кода и не выбор инструмента. Я зашла в Claude и сказала примерно так:
«У меня дикая нагрузка, было три стажёра – стало ноль, у меня очень много рутины и мне кажется, что многое можно автоматизировать, но я не понимаю как. Проинтервьюируй меня и подскажи, с чего конкретно начать»
Claude задал мне 20–30 вопросов. Что я делаю в течение рабочего дня, какие задачи повторяются каждый день, какие раз в неделю, какие раз в месяц, как именно я их делаю, в каких сервисах, сколько времени уходит на каждую, что больше всего бесит. Я отвечала развёрнуто, не пыталась казаться умнее или собраннее, чем есть.
В ответ он выдал мне пунктами: вот здесь у тебя уходит много времени, здесь повторяющаяся механика без принятия решений, здесь можно полностью автоматизировать через скрипт, здесь нужен агент с расписанием. Дальше я сказала ему: я только начинаю свой путь, давай возьмём что-то простое и соберём низко висящие фрукты. С этого началась вся история, и дальше я пошла по пунктам, которые мы вместе подсветили.
Собрала email-рассыльщик за сутки
Первым рабочим проектом стал скрипт для email-дайджеста журнала «СИБУР Клиентам». Раньше подготовка такой рассылки требовала ручной работы: взять статьи с сайта, прочитать, подготовить аннотации, собрать структуру письма, сверстать во встроенном конструкторе сервиса рассылок. Сейчас на входе я передаю ссылки, а дальше скрипт сам забирает тексты, делает аннотацию каждой статьи и оформляет все в дайджест.
Никакой магии: ссылки, парсинг, LLM, шаблон рассылки. Но для меня это был момент, когда ИИ перестал быть генератором текста и стал инструментом пересборки процесса. На выходе скрипт давал готовую HTML-вёрстку. Я копировала её и вручную переносила в DashaMail, это наш сервис рассылок. Это уже экономило время, но я понимала, что есть ещё один очевидный шаг. Спросила у Claude, можно ли подключить его прямо к DashaMail.
Он сказал, что да, нужен API. Я пошла в техподдержку DashaMail, запросила API, получила его и скормила Claude. Claude собрал MCP-сервер – это коннектор, который связывает агента с сервисом по стандартному протоколу Model Context Protocol.
Экономика тоже появилась: около 7 часов моей работы в месяц или примерно 900 тыс. рублей в год, если считать через работу подрядчика. Для бюджета большой функции это не революция. Для человека, который только научился работать с ИИ, – успех.
Собрала сквозную аналитику, чтобы увидеть клиента
В какой-то момент стало понятно: автоматизировать производство рассылок – это только половина задачи. Если агент быстро собрал письмо, отправил его и мы снова смотрим только open rate в интерфейсе сервиса рассылок, система всё равно остаётся слепой. Мы ускорили механику, но не изменили качество решений.
У нас много каналов коммуникации с клиентами: email-рассылки, журнал «СИБУР Клиентам», сайт «Бизнес-практик», Telegram-сообщество, вебинары. Каждый канал по отдельности даёт свою статистику: здесь открытия, там клики, там регистрации, там посещения вебинара. Но клиент не живёт внутри одного канала. Одна компания читает статьи, открывает письма, регистрируется на вебинары – и приходит. Или регистрируется, и не доходит. Как отличить?
Поэтому следующим слоем я начала собирать сквозную аналитику. Так появился SIBUR Analytics Hub – внутренний хаб, который стягивает данные из разных каналов в одну модель-дашборд: «вот компания, вот её касания с нашими коммуникациями, вот какие темы она читала, какие письма открывала, на какие вебинары регистрировалась и какие действительно посетила».
Для меня это был важный переход. До этого агенты помогали быстрее делать коммуникации. Хаб начал отвечать на другой вопрос: что происходит с аудиторией после того, как коммуникация вышла.
У такого инструмента сразу два выхлопа:
Первый – коммерческий. Если мы видим, что компания регулярно читает материалы по конкретной теме, кликает на продуктовый контент, приходит на вебинары и попадает в «горячий» сегмент, это уже сигнал не только для коммуникаций. Такой сигнал можно передать дивизионам: возможно, здесь есть интерес, который стоит проверить в живом контакте.
Второй – коммуникационный. Сквозная аналитика помогает планировать контент не по ощущению «кажется, эта тема важная», а по фактическому поведению аудитории. Какие статьи дочитывают через рассылки, какие темы приводят людей на сайт, какие вебинары собирают регистрации, где есть интерес, но не хватает материала. Это уже вход в следующий цикл контент-планирования.
Сейчас я достраиваю поверх этого ещё один слой – агентный. Агент-аналитик должен смотреть на данные хаба и находить тенденции, аномалии и гипотезы. SEO-агент – сопоставлять поведение текущей аудитории с поисковым спросом. Контент-стратег – превращать выводы двух агентов в темы и форматы для следующего месяца.
И вот здесь для меня замкнулся круг. Сначала ИИ помогал мне быстрее собрать письмо. Потом – собрать несколько таких процессов для коллег. А теперь я постепенно прихожу к системе, где ИИ не только производит коммуникации, но и помогает понять, какие коммуникации вообще стоит делать.
Первый внутренний заказчик: мониторинг внешних сайтов
Я рассказала о собранных инструментах на статусе команды. И тут ко мне пришли коллеги из смежной службы и спросили, можно ли так же автоматизировать мониторинг внешних сайтов, включая форумы, СМИ, Википедию и так далее.
Важно для контекста:
Сейчас в функции три неравных класса людей по отношению к AI-инструментам. Есть те, кто формулирует задачи и ждёт результата – источники заказа. Есть те, кто пользуется готовыми агентами – пользователи. И есть совсем узкий слой, который пока собирает и поддерживает – AI-генераторы. Я сейчас в этом узком слое. И это не означает, что так должно оставаться навсегда.
Напротив, мы сейчас ищем пропорцию: сколько человек в функции должно уметь собирать агентов, сколько критически оценивать их выхлоп, а сколько просто получать пользу без погружения в технологию. Мне кажется, идеальная картина – когда каждый эксперт может собрать простой инструмент под свою задачу, а сложные системы остаются на тех, кто готов углубляться. Но до этой картины ещё путь. Пока я делюсь тем, что получилось у меня.
Итак. Задача выглядела буднично: каждый день проверять статьи о компании и ее предприятиях, чтобы не пропустить важные апдейты или изменения. Раньше это делали вручную или через подрядчика. Формально задача небольшая, фактически это тот самый невидимый слой работы, который легко не заметить, пока кто-то каждый день не тратит на него время.
Я собрала Telegram-бота, куда коллеги сами могут добавлять ресурсы для мониторинга. Каждое утро скрипт подключается к разным ресурсам по API, забирает текущие версии статей, сравнивает их с предыдущими версиями в базе данных, выделяет изменения и отправляет их в LLM.
Модель помогает определить приоритет: косметическая правка, содержательное изменение или потенциально чувствительный репутационный сигнал. На выходе коллеги получают в Telegram короткую интерпретацию: что именно изменилось, насколько это важно и нужно ли смотреть руками.
Сейчас бот мониторит 36 ресурсов, им пользуются 5 человек. Если считать через внешний мониторинг, аналогичная задача могла бы стоить около 2-2,5 млн рублей в год.
Здесь я впервые почувствовала разницу между автоматизацией ради экономии и автоматизацией ради управляемости. Скрипт не заменил репутационного специалиста. Он снял ежедневную проверку «на всякий случай» и оставил человеку более важную часть работы: оценку и решение.
К этому моменту у меня было три рабочих агента и ощущение, что я в общих чертах разобралась. Дальше я взялась за задачу, которая казалась такой же, как все…
Получила монстра из скрипта
В смежной службе каждый день собирают для компании утренний «срез» полезной информации. Это не только про публикации медиа, а в т.ч. про любые полезные сигналы из открытых источников: отраслевые обзоры, упоминания конкурентов и партнёров, свежие исследования, высказывания регуляторов, новые инициативы на стыке наших рынков. Всё, что за последние сутки появилось и может быть полезно своевременно довести до бизнес-функций.
Исходные данные приходили из нескольких систем мониторинга и открытых площадок. Дальше начиналась ручная чистка: выкинуть шум, разнести информацию по тематическим блокам, переписать сухие формулировки в нормальный язык, добавить то, что «обязательно должно попасть в поле зрения» руководителей и экспертных команд. В конце это конвертируется в один общий продукт, который улетает по широкой рассылке.
Коллеги делали работу очень тщательно, поэтому каждая подборка занимала приличное время: правки подрядчику, свои комментарии, повторная вычитка, финальное согласование с руководителем. В какой-то момент они пришли ко мне с вопросом:
можно ли хотя бы механику собрать на скриптах, чтобы руками не перебирать всё подряд?
Я уже поработала с API разных сервисов, настроила несколько агентов под свои задачи и, конечно, решила, что здесь будет «ещё один такой же кейс». Есть источник данных, есть правила отбора – дальше вроде бы понятно.
Сложность оказалась совсем не там, где я её ожидала. На старте у коллег был понятный верхнеуровневый запрос и общее представление о результате: утренний срез публичного инфополя, который удобно читать бизнесу. Но настоящая продуктовая логика начинала рождаться только тогда, когда они видели первые рабочие версии инструмента
Я приношу первую сборку. Мы смотрим её вместе – и тут же появляются новые сценарии:
а можно, чтобы отдельный сигнал можно было переписать, не пересобирая весь выпуск? И перегенерировать аннотацию к одному сюжету, не трогая остальные?
Я дорабатываю. На следующем круге становится ясно, что одних правок мало: нужны роли и прозрачный маршрут согласования. Появляется запрос на редактора и согласующего, а также на то, чтобы весь цикл «подготовка → правки → подтверждение» проходил внутри одного инструмента, без писем и разрозненных файлов. Я снова иду делать.
Через несколько итераций я поймала себя на том, что «маленький скрипт» уже совсем не маленький. В какой‑то момент файл разросся почти до шести тысяч строк: в нём одновременно жили сборка и нормализация входящих данных, фильтрация по правилам, генерация текстов, роли пользователей, интерфейс для правок и кусочки внутренней аналитики. Каждая новая фича что‑то ломала. Стало понятно, что дальше так нельзя.
Пришлось остановиться и перестроить это как систему. Я разнесла всё по слоям:
отдельно – загрузка и приведение входящих материалов к единому формату;
отдельно – логика отбора и группировки сигналов по темам;
отдельно – AI‑пайплайн, который помогает переписывать сухой текст в рабочие аннотации
В отдельный блок уехали пользовательские роли, интерфейс для редактирования и согласования, история версий и базовый мониторинг того, как инструмент отрабатывает каждый день.
Параллельно всплыло ещё одно важное открытие: я плохо проинтервьюировала коллег на старте.
Мы много говорили про финальную картинку – «утренний срез поля, где собраны только действительно важные сигналы», – но почти не разбирали в деталях, как именно они принимают решения: что однозначно попадает в выпуск, что считается дубликатом, какие пограничные кейсы для них критичны и чем «важный» сигнал отличается от «интересного, но необязательного». В итоге значительная часть требований всплывала уже по ходу тестирования, а каждая новая идея докручивалась поверх живого прототипа.
На данной стадии мы уже вышли на прототип веб-приложения. По сути – это внутренняя платформа, которая каждое утро собирает из разных открытых источников всё, что за сутки произошло вокруг нашего контура, вычищает шум, раскладывает сигналы по блокам и отдаёт редактору готовый черновик. Дальше внутри того же интерфейса можно поправить формулировки, проверить, ничего ли не потерялось, пройти по цепочке согласований и отправить итоговую версию тем, кому важно держать руку на пульсе внешнего поля.
Когда я бралась за эту задачу, в голове был скрипт «на вечер» – слегка облегчить коллегам ручную работу. В итоге получился живой продукт: с ролями, интерфейсом, логикой отбора и кучей нюансов, о которых на старте никто не думал. И это был первый момент, когда я всерьёз задумалась:
где заканчивается вайбкодинг ради удобства, и начинается зона решений, за которые отвечаешь уже как за полноценный инструмент для других команд?
Передала канал нейросетям
Параллельно с дайджестом у меня был ещё один проект, который вырос из совсем другой задачи. Один из наших дивизионов хотел сделать телеграм-канал с новостями отрасли, не брендовый. В конце 2025-го мы пытались собирать это через агентство, получалось сложно, дорого и медленно. Проект припарковали.
Когда я уже накопила опыт после первых агентов, я решила попробовать собрать архитектуру сама.
Канал работает на мультиагенте. Первый агент парсит новости из СМИ и Telegram-каналов в нужной тематике. Второй рерайтит. Третий редактирует и публикует. Я в этот процесс почти не вмешиваюсь, занимаюсь только стратегией.
Дальше я наложила сверху аналитический слой. Это отдельный агент, который раз в месяц отсматривает всю отраслевую повестку за период и формирует для подписчиков пдф-отчет: матрицу с ценами, ключевые тренды и тенденции, прогноз. Когда мы это запустили, к нам пришёл наш профильный дивизион и сказал: классная штука, мы это сами на оперативках обсуждаем. Только нам ещё нужно, чтобы в каждой публикации была интерпретация конкретно для нас – пояснение, как происходящее в отрасли касается СИБУРа.
Сейчас я как раз достраиваю поверх канала дополнительный слой. Агент будет знать всё про СИБУР (наши продукты, клиентов, конкурентов) и интерпретировать внешние новости через эту призму. Параллельно подключаю не только СМИ, но и сырые данные: таможенную статистику, Росстат, отраслевую статистику по нашему сегменту. Идея в том, чтобы агент замечал важные сигналы ещё до того, как они попадут в СМИ, и формировал бизнес-гипотезы.
Главная сложность здесь не техническая, а в данных. Чтобы агент не говорил чепуху, он должен хорошо понимать всю нашу продуктовую линейку. Вот жду нужную фактуру от коллег.
Вместо финала
К моменту написания статьи у меня скопилось больше десятка скриптов, ботов и агентов. И тут я поймала себя: они не заменили мне стажёров. Они сделали меня руководителем маленькой команды цифровых джунов. Быстрые, не устают, работают ночью. Но есть важная оговорка: такая команда работает только там, где есть чёткие инструкции, проверки и ограничения. Без этого инициатива превращается в новый источник хаоса.
Вайбкодинг позволяет собрать прототип за вечер. Это правда. Но прототип и промышленное решение – разные жанры совсем. Между ними целая инженерная дисциплина: логи, тесты, мониторинг, обработка исключений. Примечательно, что я перестала считать инструмент готовым в тот момент, когда он красиво сработал один раз. Готовым он становится позже, когда несколько недель подряд выдаёт понятный результат, и ты уже не заглядываешь в каждый символ с тревогой.
А вот обратная сторона. Когда понимаешь, что можешь собрать инструмент сама, остановиться сложно. Раньше идея упиралась в привычную цепочку: подрядчик, бюджет, сроки. Теперь мозг щёлкает: «А это можно автоматизировать?» Иногда меня спасают только лимиты Claude. Когда заканчиваются, вспоминаю, что есть внешний мир.
Но главный вопрос, кажется, не в том, должна ли коммуникационная функция уметь кодить. Вопрос в другом:
умеет ли она отличить момент, когда прототип ещё можно держать на коленке, от момента, когда за него уже нужно отвечать как за продукт — и идти в ИТ за серьёзной разработкой?
Я пока сама учусь эту границу проводить. Но одно стало понятно: чтобы формулировать хороший заказ на AI-решение, недостаточно сказать «давайте автоматизируем». Нужно понимать, из каких шагов состоит процесс, где в нём данные, где решения, где риски, где нужна проверка – и в каких точках человек всё ещё обязан оставаться в контуре.
Комментарии (79)
AdvancedMaXX
25.05.2026 14:42А меня вот что заинтересовало: вы рассказываете что в уже готовых скриптах, агентах и ботах также активно используются LLM, но про то что же это за модели ни слова.
Там также используется Anthropic? Какие модели? Это уже доступ по api, тк подписка Claude тут уже не очень должна сработать?
И расскажите какой уровень подписки Code вы используете, тк судя по статье в лимиты вы всё таки упираетесь?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Да, Anthropic API, оплата за токены. Использую разные модели под разные задачи в одном пайплайне: Haiku, где нужно дёшево и быстро (классификация, извлечение фактов, рутинная фильтрация), Sonnet - основная рабочая модель (генерирую тексты, собираю аналитику), Opus (в основном 4.6, реже 4.7), где важно качество рассуждения: сложные аналитические выводы, синтез из нескольких источников.
В некоторых проектах нужны изображения, подключаю тоже по API gpt-image-2. Еще из интересного сейчас тестирую связку Клода с Higgsfield через CLI, хочу попробовать сделать агента-креативщика для генерации роликов.
Для разработки — Claude Code, подписка Max x5. В лимиты упираюсь, да, особенно когда активно пилю несколько проектов в один день. Сейчас ещё приспосабливаюсь к Codex, но пока разделяю так: Claude Code для непосредственно разработки, Codex для ресерча
Alex-ok
25.05.2026 14:42Честно говоря по подобным интерфейсам видно что использовали Anthropic. Такие сайты как братья-близнецы в последнее время буквально наводнили сеть. Я не хочу сказать что у них плохое юзабилити или дизайн хромает, но их стиль достаточно узнаваем.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Скрины в статье - это админ-панели, внутренний инструмент для отслеживания процесса. Пользователи - я и коллеги-заказчики. Уникальный дизайн тут не нужен, нужно чтобы было удобно и понятно. На обертку время не тратила сознательно, красивый и уникальный UI - отдельная огромная работа, пока боюсь к этому подступать и восхищаюсь людьми, которые умеют)
RepppINTim
25.05.2026 14:42Если инструмент решает внутреннюю задачу бизнеса, уникальный дизайн ему не нужен от слова совсем)
greemq
25.05.2026 14:42Просто вот интересно, как посчитали что аналогичные задачи стоили столько то.
Понятно что компании закладывают бюджет на разработчика, менеджера, дизайнера и поддержку, но опять же какая цель мониторинга? Просто скормить ии и показать изменения?
За дня 2-3 собрали парсер полноценный который принимает ресурс и пропмт после чего каждые минут 15 собирает все что нужно и при этом полностью переделывает оригинал статьи чтобы сделать свою собственную ленту, но опять же в нашем случае просто проект который копипастит все что надо и выдает за свое, можно пойти дальше, сформировать больше требований, аналитики, анализа причем не так что поменяли 1-2 слова или пару грамматических ошибок и лишних пробелов убрать а делать сравнение по смыслу что уже отсеит кучу ложных срабатываний.
Просто написано как будто "мы сделали то что другие делают дорого" хотя одни могут сделать так что бот будет получать на входе "Абидас" и бот скажет в одном случае "нет такого товара" а в других "у нас есть несколько моделей кроссовок adidas и выдаст результат". И получится что случай за 5$ провалит все а за 500$ выдаст результат
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Про стоимость - 2–2,5 млн/год - это не оценка на разработку бота. Это стоимость услуг агентства, которое до автоматизации вручную мониторило эти ресурсы. Реальные затраты на реальную услугу, которую теперь закрывает автоматизация.
Про «собрали парсер за 2–3 дня» — верю, базовый парсер действительно несложно. Но ценность не в парсинге, это 10% задачи. Остальное — понимание, что считать значимым изменением на конкретном ресурсе, как отсеять шум от сигнала, не засыпать пользователей ложными срабатываниями. Сравнение по смыслу, о котором вы пишете, — это ровно то, что и делается.
Про «$5 провалит, $500 выдаст результат» — согласна, дёшево ≠ хорошо. Но тут вопрос не цены, а кто лучше понимает задачу. Я как человек из функции знаю контекст: какие изменения критичны, какие — шум, кому и в каком формате уведомление. Внешний разработчик этот контекст выясняет через раунды ТЗ, а я его уже знаю
Wesha
25.05.2026 14:42Смысл всех этих рассылок одной картинкой
DarksideUser
25.05.2026 14:42Вы утрируете. Иначе всю эту воду либо самому перерабатывать, либо нанимать подрядчика.
Wesha
25.05.2026 14:42Ну то есть писать коротко и по делу, без выгребонов, не вариант?
На экране возникло изображение венерианина — руки в боки, ноги широко расставлены. Он поднял руку с шестью растопыренными пальцами.
— Все пьют воду. Вода полезна. Вода необходима для жизни. Напиток «Витси» тоже полезен. Бутылка «Витси» стоит четыре фала. Всё.
Изображение исчезло.
Генри Каттнер. «Железный стандарт»
AlexSky
25.05.2026 14:42Ну-ну.
Вот я заказчик. Мне, допустим, нужен сервис выдающий пользователям котиков.
Пишу исполнителю: сделай мне сервис, выдающий пользователям котиков по запросу.
Через некоторое время он мне приносит сервис, выдающий на 24124 порту при подключении слово "cat" в ответе.
Сделал? Сделал. Соответствует запросу? Соответствует.
А можно написать ИИ "Напиши design document для сервиса, выдающего пользователям котиков по запросу." и получить:Design Document: Cat Delivery Service (CDS)
1. Обзор
Cat Delivery Service (CDS) — это API-сервис, который возвращает пользователю случайного или отфильтрованного котика (изображение + метаданные) по запросу.
Цель: обеспечить быстрый, масштабируемый и надёжный доступ к “cat content” для приложений, сайтов и ботов.
2. Функциональные требования
Сервис должен:
Возвращать случайного котика
-
Поддерживать фильтрацию:
порода (breed)
настроение (cute, sleepy, angry и т.д.)
возраст (kitten / adult)
Поддерживать пагинацию (листинг котиков)
Позволять загружать новых котиков (admin/API)
Поддерживать rate limiting
Дальше уже можно пройти по всему документу и поправить, что нужно. Или попросить ИИ переписать какие-то части.
То же самое с другой стороны. Пришел такой техдок, скормил ИИ, попросил кратко описать, и видишь:Нужно спроектировать высоконагруженный API-сервис Cat Delivery Service, который по запросу отдаёт изображения котиков с метаданными — случайных или отфильтрованных по породе, возрасту и тегам, а также поддерживает пагинацию и загрузку новых данных через админ-API.
Ты за несколько секунд понимаешь общую задачу, не погружаясь в детали.
И что в этом плохого?
funca
25.05.2026 14:42И что в этом плохого
Плохо, что это иллюзия понимания. На вашем примере:
выдающего пользователям котиков по запросу
оно переформулировало в:
быстрый, масштабируемый и надёжный доступ к “cat content” для приложений, сайтов и ботов.
Вам конечно виднее, были-ли в мечтах о котосервисе "приложения, сайты и боты". Со стороны выглядит так, что оно пытается вам продать контракт на миллионы токенов за несколько месяцев своей бесполезной для вас работы.
Если вы не купились на этот развод сразу, то у них заготовлен для вас альтернативый сценарий. Вас попытаются вовлечь в цикл доработки документа. Здесь ведь только первый ваш промпт практически ничего не весит. А дальше объем запросов растёт в арифметической прогрессии, который уже гарантированно будет включать в себя этот слоп-документ на over9k строк и массу бестолковых правок.
В какой-то момент вы не выдержите и вместо условного Haiku врубите Opus на всю котлету, в надежде, что хоть так оно наконец-то поймет, чего вы хотите. Но тул Telepathy даже у него не предусмотрен.
johnsonbabe
25.05.2026 14:42И что в этом плохого?
Ты за несколько секунд понимаешь общую задачу, не погружаясь в детали.
Так это и плохо. Заказчик не вникая накидывает ненужные ему функции что увеличит цену в разы
Второй не вникая из этой выжимки напишет не то что нужно
Этож ТЗ людям по нему работать.А вам за него платить. Ключевой документ. Экономика должна быть экономной сэкономить полчаса на чтение/написание чтоб потом получить геморрой на недели или месяцы.
У меня был такои случаи товарищ попросил приложуху на телефон кратко описал чё хочет.Я попросил ТЗ он скинул неирослоп на 50 страниц разница между тем что нужно было ему и тем что было в ТЗ в цене и сроках раз в 10. Не стоит по такому работать.
Wesha
25.05.2026 14:42Ты за несколько секунд понимаешь общую задачу, не погружаясь в детали.
Сара, ты только посмотри — этот шлемазл не просто не понимает деталей, но ещё и гордится этим!
А профессионал знает, что деталей-то может быть ого-го сколько — и именно в них собака и зарыта!
unkas42
25.05.2026 14:42саммари
Вот без этого вообще никак, да? Такое непереводимое слово?
Ostrie_Brevna
25.05.2026 14:42А каким словом бы вы заменили?
SilverHorse
25.05.2026 14:42Тезисы, выжимка, суть, (краткое) содержание, описание, комментарий, объяснение, идея, ... у нынешних пользователей интернета настолько бедный лексикон, что они не могут подобрать слово под контекст?
Vlad_06
25.05.2026 14:42Из всех ваших вариантов аналогом может быть только "выжимка". "Краткое
содержаниеизложение" - слишком длинно. Остальные совсем не о том.Но лично мне в сравнении "саммари" - "выжимка" больше нравится "саммари", это привычно и понятно.
gabirx
25.05.2026 14:42Трех стажеров уволили? сокращения получается 75% и потом пришли к ИИ от безысходности?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42У нас есть программы стажировок, но это не гарантия постоянной работы. Стажёры знают заранее, что всё зависит от открытых ставок и результатов. Иногда люди уходят сами, иногда просто заканчивается стажировка и на момент выпуска нет открытых вакансий. Бывает, что стажерские ставки передают в другие отделы. А ИИ я подключала не от отчаяния, просто искала способ снять рутинную работу
lamerok
25.05.2026 14:42Какой смысл увольнять стадеров, это же практически бесплатная рабочая сила.
Yuriy_krd
25.05.2026 14:42потому что у этих "руководителей" в голове только смузи остался, мозги все вытекли. И они хотят, чтобы было "модно, стильно, молодежно". Подумать стратегически, на будущее - не про них.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Согласна, что стажеры помогают с рутинными задачами и для компаний это часто выгоднее, чем нанимать человека в штат. Стажерская программа и ИИ — это две непересекающиеся истории + стажерская программа имеет свои циклы и сроки.
в какой-то момент рутины стало сильно больше, из-за этого появилась идея подключить ИИ
RepppINTim
25.05.2026 14:42Стажеры далеко не бесплатные. На их обучение, менторинг, проверку их косяков и организацию рабочих мест уходит уйма времени квалифицированных (и дорогих) специалистов
lamerok
25.05.2026 14:42А зачем брать стажеров на которых тратить время ещё и далеко не бесплатно? Вы ведь не даёте им писать продуктовый код.
Дали делать, что нибудь такое, что давно лежит на полке, например баг 100 летней давности и пусть разбирается. Если процесс и доки нормальные, разберётся, если нет берете нового стажёра.
Да и места под них всегда готовы и в лаборатории и в офисе, один ушёл второй на то же место.
KonstantinTokar
25.05.2026 14:42Антропик получает для анализа внутренние данные Сибура, переговоры, статистику и т.д.?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Нет. В Антропик уходят только данные из открытых источников — публичные СМИ, отраслевые порталы, открытая статистика площадок. Внутренние данные СИБУРа (переговоры, внутренняя статистика, клиентские базы) в API не передаются.
Там, где в рабочих данных встречаются названия компаний-клиентов, я настроила шифрование до отправки - в API уходит обезличенная информация, расшифровка только локально.
Вся разработка — личная инициатива, на личном устройстве и личных ключах, не в ИТ-контуре компании
UFO_01
25.05.2026 14:42Вопрос, а как определяете где чувствительная информация а где нет, вручную? Там же скорее всего не только названия клиентов, но и ещё что-то?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Сейчас 90% моих проектов работают с внешними источниками - мониторинг инфополя, сбор и интерпретация публичных данных. Здесь вопрос чувствительности не стоит в принципе.
Оставшиеся 10% - сервис сквозной аналитики, про который пишу в статье. Пока работаю с нечувствительной информацией: показатели сайтов из Яндекс Метрики, метрики email-рассылок. В перспективе инструмент может вырасти до отслеживания полного "цифрового" пути клиента вплоть до сделки — и вот там уже без внутреннего контура не обойтись. Будем решать с ИТ, возможно, переходить на локально развернутые open-source модели, где вся обработка данных происходит на собственных серверах и ничего не уходит во внешние API
KonstantinTokar
25.05.2026 14:42Даже когда знающий человек публикует просто список сайтов, это предмет изучения.
minamoto
25.05.2026 14:42я настроила шифрование до отправки
Вы настроили, или Клод по вашей просьбе сказал, что настроил?
личная инициатива, на личном устройстве и личных ключах
Инициатива личная, рассылка публичная, но на сотрудников или клиентов компании? И когда ваш Клод из внешнего API подхватит зараженный промпт, который скажет ему встроить троян в рассылку, он встроит и сам же разошлет на пользователей, и это внезапно станет делом ИБ.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Шифрование настроила сама, почитала, как это делать, написала несколько строк кода, которые заменяют значения конкретных полей до отправки в API. Проверяется это не словами Клода, а чтением логов. видно, что именно ушло в запрос.
По поводу заражненого промпта в рассылке — рассылка не отправляется автоматически. AI генерирует черновик, человек (то есть я как редактор) его проверяет и утверждает, только после этого происходит ручная отправка. Между выходом AI и получателем стоит редактор, который читает каждый текст. Автономной цепочки «AI сгенерировал → ушло клиентам» нет
minamoto
25.05.2026 14:42Автономной цепочки «AI сгенерировал → ушло клиентам» нет
Погодите, у вас прямо в статье написано:
Спросила у Claude, можно ли подключить его прямо к DashaMail.
Он сказал, что да, нужен API. Я пошла в техподдержку DashaMail, запросила API, получила его и скормила Claude. Claude собрал MCP-сервер – это коннектор, который связывает агента с сервисом по стандартному протоколу Model Context Protocol.
Если вы выделили Клоду отдельную учетку, которая не имеет прав на публикацию, а может только создавать черновики - тут всё ок, вопросов нет. А вот если он потенциально обладает правами отправить письмо самостоятельно - то это риск, о котором имеет смысл подумать.
человек (то есть я как редактор) его проверяет и утверждает
Опять же цитата из статьи:
На выходе скрипт давал готовую HTML-вёрстку.
Человек проверяет текст, или HTML-код?
Если HTML-код, сгенерированный клодом, проверяется каким-либо механизмом валидации, запрещающим встраивать JS, то условно можно считать проверку текста достаточным механизмом, а вот если такой проверки нет, то это потенциальная уязвимость, на которую тоже стоит обратить внимание.vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42По правам: да, API-ключ DashaMail используется только для создания черновика. Прав на отправку у него нет. черновик появляется в интерфейсе DashaMail, дальше я захожу туда, открываю вёрстку, вычитываю тексты, правлю при необходимости прямо в HTML (приноровилась еще давно, так как до автоматизаций дайджест верстало агентство, они тоже присылали HTML и я его так же правила) и только после этого отправляю вручную на клиентов-подписчиков.
По HTML: шаблон вёрстки фиксированный, AI генерирует только текстовый контент (анонсы статей и тему письма) и подтягивает изображения со страниц статей на сайт. все это подставляется в готовую структуру. Замечание про валидацию JS дельное, возьму на заметку как дополнительный слой защиты, спасибо!
Wesha
25.05.2026 14:42Шифрование настроила сама
Ну то есть Вы сами не знаете, как настраивать шифрование.
Ну то есть Вы не знаете, как проверить, включено оно вообще или нет.
Ну то есто Вам кто‑то сказал набрать какие‑то команды, чтобы всё стало хорошо, и Вы это сделали.
«В наше время этим не гордились!» ©
s13nder
25.05.2026 14:42Так понимаю ИБ отсутсвует в принципе?
SurMaster
25.05.2026 14:42вот это мне тоже странным показалось. ИИ, да еще и забугорный, везде, а в корпорациях уровня Сибура уже за это давно бы по рукам настучали. И неплохо зарабатывают видимо, кстати в в службе Маркетинговых коммуникаций функции Корпоративные коммуникации и брендинг СИБУРа, чтобы это не было
cheshirskins
25.05.2026 14:42Вот мне тоже это непонятно. Все носятся с программистами и думают как их заменить, но ведь они часто составляют меньшинство офисных работников, да ещё с относительно небольшой зарплатой
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Вопрос понятный, отвечу по существу.
Все, что описано в статье, - личная инициатива, не в ИТ-контуре СИБУРа. Разработка ведётся на личном устройстве.
Данные, которые обрабатываются, - открытые источники: публичные СМИ, открытые отраслевые порталы, публичная статистика площадок. Ничего из внутренних систем компании в API не уходит.
Там, где в данных встречаются названия компаний-клиентов (например, в аналитике по каналам коммуникаций), подключено шифрование - в API передаются обезличенные данные, расшифровка происходит локально
olloy
25.05.2026 14:42То есть в какой-то момент данные компаний-клиентов таки оказываются на личном устройстве (до шифрования и передачи в API)?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42На личном устройстве оказывается аналитика email-рассылок — кто из подписчиков открыл письмо, кто кликнул на статью. Это стандартные метрики вовлечённости, которые любой сервис рассылок показывает в своём интерфейсе. Я просто подключаюсь к нему через API (без LLM, просто через скрипт), чтобы строить сквозную аналитику коммуникаций.
Сама рассылка и журнал - публичные, подписка добровольная. Названия компаний-подписчиков - это не коммерческая тайна и не персональные данные, я шифрую их перед отправкой в AI как дополнительную меру предосторожности
RexWolf
25.05.2026 14:42При формировании систем нужно учитывать, что ИИ начинает плыть или глючить на сложных комплексных задачах.
Попробуй выработать для клода алгоритм-скилл по атомизации задачи на отдельные независимые.
Это, с одной стороны, увеличит кол-во "бумаги", с другой увеличит гарантии того что "ничего не проплыло мимо внимания".
Или можешь написать мне - поделюсь своим скиллом.vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Да, полностью согласна. Для Клод кода я использую системные инструкции, которые заставляют его разбивать задачу на отдельные шаги с верификацией после каждого. Плюс для независимых подзадач - отдельные агенты с чистым контекстом, чтобы не тащить в одну сессию всё подряд.
Но всегда интересно посмотреть, как это делают другие, напишу вам, спасибо
arantar
25.05.2026 14:42А вам заплатили/платят за такие инициативы?
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Пока двигаюсь на энтузиазме, компания компенсирует подписки и инструменты, а систему поощрения и мотивации за такие инициативы сейчас прорабатывают
InvaderN
25.05.2026 14:42А как оплачиваете Claude, напрямую через сайт Антропика? Или для использования Claude используете посредника? Учетная запись на сайте Антропика ваша или вам ключ апи знакомый например дал? Я чего интересуюсь, сам хотел напрямую, но почему то сайт Антропика и ВПН определяет и номер телефона (разумеется США или Европа) при удачной попытке регистрации требует.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Я создавала аккаунт Антропика примерно полгода назад, тогда ещё не было проблем с блокировками. Сейчас оплачиваем и подписки, и API через посредников
OcMaRUS
25.05.2026 14:42по набору используемых технологий и размеру токенозадач вопрос: а кто банкет оплачивает? И как проводятся оплаты (если с конторы) на зарубежные системы в канве импортозамещения :)
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Начинала на свои, потом стоимость подписок намекнула, что пора поговорить с руководителями) Сейчас компания компенсирует инструменты. По проведению оплат -- через посредников, подход такой же как при оплате Фигмы или любой другой SaaS
Lirm
25.05.2026 14:42В моем понимании маркетинговых коммуникаций отдать их ИИ – это глубочайшая ошибка. Рассылка превратилась в безумие (правда, еще до ИИ). Вы не ушли от рутины, а наплевали на читателей. Вы же сами в скором времени потеряете суть происходящего в отрасли.
За освоение инструментов похвала, но мое мнение такое, что с маркетингом и коммуникациями необходимо работать более осознанно. Пока еще вы пишете для людей…
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Согласна, что коммуникации нельзя отдавать на автопилот.
Кейс из статьи - email-дайджест для клиентов. Раньше процесс выглядел так: вручную открыть каждую статью на медиапортале, прочитать, написать анонс, подобрать картинку, собрать HTML-письмо в конструкторе, расставить UTM-метки, загрузить в сервис рассылки. На 5 статей уходило несколько часов.
Сейчас скрипт берёт ссылки на статьи, сам вытягивает текст и метаданные, генерирует аннотации, собирает готовый HTML по брендированному шаблону с UTM-метками и загружает черновик в почтовый сервис. При этом я как редактор всё равно проверяю каждый анонс и решаю, какие статьи попадут в выпуск и в каком именно разрезе. ИИ делает черновую сборку, человек принимает решение.
Так что читатели по-прежнему получают материал, отобранный и проверенный человеком. Просто человек теперь тратит время на отбор и редактуру, а не на копипаст между вкладками
Koljan88
25.05.2026 14:42Вы пишите, что не читаете статьи, чтобы не тратить время, но хотите, чтобы другие тратили время их читая. Выглядит как нездоровая оптимизация и сомнительный маркетинг Сибура. Вот остальное - автоматизация здорового человека.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Я автор или редактор большинства этих статей, так что с содержанием знакома не понаслышке) Дайджест-рассылка — один из продуктов онлайн-журнала, дважды в месяц мы собираем новые статьи и отправляем на аудиторию. ИИ помогает не тратить время на перечитывание текстов и сборку черновых аннотаций. редактировать готовый черновик мне проще и быстрее, чем собирать с нуля
RepppINTim
25.05.2026 14:42Инициатива крутая, для маркетолога разобраться с API, веб-хуками и оркестрацией агентов - это огромный скачок в компетенциях. Главное теперь вовремя передать этот разросшийся зоопарк ботов профессиональным разработчикам, пока оно не рухнуло под нагрузкой)
Dreams_and_magic
25.05.2026 14:42Девушка конечно молодец, что занялась автоматизацией своей работы современными инструментами.
Diamon33
25.05.2026 14:42Начну с положительного - эйфория от "я могу делать продукты!" - это прекрасно. Энтузиазм - дело замечательное, особенно когда работает на вложение в себя.
По факту статьи:
Масштабируемость без бюджета - путь в никуда. Какой в данный момент бюджет?
Где сейчас хранятся все данные? Бэкапы, история, аудит?
Сейчас бот мониторит 36 ресурсов, им пользуются 5 человек. Если считать через внешний мониторинг, аналогичная задача могла бы стоить около 2-2,5 млн рублей в год.
Экономика тоже появилась: около 7 часов моей работы в месяц или примерно 900 тыс. рублей в год, если считать через работу подрядчика. Для бюджета большой функции это не революция. Для человека, который только научился работать с ИИ, – успех.
Они сделали меня руководителем маленькой команды цифровых джунов.
Сколько в зарплате Вы получили с этого, кроме бесценного опыта?
4. Telegram встречается в тексте 6 раз, он забанен у вас или нет? Когда забанят - какие планы перехода?
5.
"Сейчас я как раз достраиваю поверх канала дополнительный слой. Агент будет знать всё про СИБУР (наши продукты, клиентов, конкурентов) и интерпретировать внешние новости через эту призму."
Там, где в рабочих данных встречаются названия компаний-клиентов, я настроила шифрование до отправки - в API уходит обезличенная информация, расшифровка только локально.
Разработка ведётся на личном устройстве.
Claude имеет доступ к этому механизму шифрования, Claude Code запускается на том устройстве, где есть данные, которые являются коммерческой тайной? Если у того API, которые дали для почты - права записи или создания писем, или есть ли в тех письмах информация?
На одной из встреч с агентством-подрядчиком мы обсуждали Telegram-бота для транскрибации видео. Отправляешь файл, бот обрабатывает его, возвращает подробную расшифровку и саммари.
Я надеюсь, теперь эти аудио или видео файлы не отправляются в Gemini?
Далее - если LLM сгенерирует бред из-за context rot, и это пролетит в прод - чья ответственность?
В целом, если Вы на частный аккаунт подаете корпоративные данные - мои соболезнования. Из того, что я прочитал, количество мест для утечек - огромно, а ответственность - только Ваша. Риски для Вас- просто катастрофические.
6.
Сейчас оплачиваем и подписки, и API через посредников
Когда это отвалится - какие варианты? Если аккаунт забанят, а там все сессии - какой план?
Для меня итог, извините, как в двух анекдотах - про лошадь-председателя, и про фонарь на голову для работы ночью.
vbracyhina Автор
25.05.2026 14:42Спасибо за развернутый комментарий.
По инфраструктуре: данные хранятся на выделенном сервере, ежедневные резервные копии баз данных с хранением за 30 дней, структурированные логи, ошибки отслеживаются в локально развернутой системе мониторинга (чтобы данные не уходили на внешние сервисы). Проверка работоспособности каждые 5 минут с уведомлениями в ТГ, вся кодовая база в Git с полной историей изменений. Не корпоративный уровень, но для масштаба задач пока достаточно.
Вы правы, я только учусь, и статья не про достижения разработчика — я им и не являюсь :) Кейс про другое: как человек из функции, который понимает свои процессы изнутри, может собирать AI-инструменты под конкретные задачи и кратно ускорять свою работу. Со всеми ограничениями, рисками и шишками по дороге — часть из которых вы справедливо перечислили.
Часть рисков, которые вы перечислили, уже закрыты, часть забираю на проработку. Масштаб ответственности осознаю, именно поэтому всё это растёт постепенно, а не разворачивается разом на всю функцию
Diamon33
25.05.2026 14:42Вы правы, я только учусь, и статья не про достижения разработчика — я им и не являюсь :) Кейс про другое: как человек из функции, который понимает свои процессы изнутри, может собирать AI-инструменты под конкретные задачи и кратно ускорять свою работу.
Я прекрасно понял, о чем статья, и мои замечания в первую очередь направлены на риск и менеджмент. Есть предположение, что опять по классическому сценарию в российском бизнесе на инициативного сотрудника повесят миллион обязанностей и полной ответственностью без нормальной компенсации на чистом энтузиазме.
Nobyru
25.05.2026 14:42Лет 10 назад или больше в СИБУРе одному разработчику передали какую-то рутинную работу, которую до этого выполняли два брата-специалиста. Работы было много, но она была довольно простая. Разработчику было день делать всё это вручную, он сделал приложение, с помощью которого все делалось в разы быстрее. А в свободное время он выпивал, за что его потом и уволили:)
legolegs
25.05.2026 14:42добавить поддержку аудио: чтобы можно было отправлять не только видео, но и аудиозапись. В ответ услышала: две недели и 300 тыс. рублей.
За 299 тыр сделаю бота, который добавит видео к вашему аудио и перешлёт тому боту.
прячет за спиной ffmpeg и жпеги с мемами
domix32
25.05.2026 14:42только там, где есть чёткие инструкции, проверки и ограничения
никогда не было и вот опять. японцы как-то так свои корпорации строят с незапамятных времен.
Wan-Derer
25.05.2026 14:42скрипт для email-дайджеста журнала
А есть какая-то гарантия что скрипт собирает именно дайджест, а не набор случайных фраз, не относящихся к делу? Это кто-то проверяет? А как можно проверить качество дайджеста? Перечитать эти статьи, выделить главное и .... составить дайджест :)
То же по остальным проектам: как проверить качество работы нежити? Как убедиться что работа проделана не просто для прогрева атмосферы, а выполнила изначальную цель: нанести пользу кожаным? Иначе может получиться что электричество потрачено, а на выходе - очередной нейрослоп, который никто, кроме тех же нейронок, не читает :/
janvarev
Вика, проблема в том, что ваш подрядчик должен включить вот эти вот бесконечные разговоры с вами и прочими ЛПР, согласования, приемки, утверждение договоров и работу с бухгалтерией в финальную цену. Для него основная часть затрат вовсе не программирование, а обвязка для работы с большой компанией. И... неожиданно, он хочет на этом заработать (иначе смысл?)
Внутренняя разработка в этом смысле действительно может быть значительно дешевле именно ввиду отсутствия трения.
vbracyhina Автор
Справедливое замечание, спасибо. Вы правы, значительная часть стоимости подрядчика это не код, а обвязка: согласования, договоры, приёмки. Это реальные затраты, и желание на этом заработать абсолютно нормальное.
Но я здесь не про то, что «подрядчики дорого берут», а про то, что я не могла нормально обсуждать технические решения, не понимая базу. Когда тебе говорят «две недели и 300 тысяч», а ты не можешь оценить, это адекватно или нет, потому что не представляешь, что там внутри, - ты не заказчик, ты заложник
janvarev
Согласен.
Интересно, что вы пришли к выводу, что внутри компании можно собрать (почти) то же самое можно быстрее и дешевле с помощью LLM. Для не-core активностей компании (т.е. там, где допустима бОльшая доля ошибок и неустойчивости, чем в core) это может быть очень хорошим решением.
KirillPltnv
Я на тестовом добавлял аудиофайлы в чат за час
Arioch
плюс к тому тестирование, а это зачастую та ещё бюрократия
раз исполнитель отвечает своим именем (а может быть и штрафами по договорам), то перед отгрузкой программа должна пройти какие-то контуры тестирования.
при этом нужна работа по объяснению (документированию), что вообще тестировать, для каждого контура
а ещё может оказаться, что тестеры получают з/п не только фиксом, но и с процентом от срочности заказа или щедрости заказчика, и вполне может оказаться, что написать вашу программу можно за полчаса (ну в самом деле, одна строчка на ffmpeg, добавить "черный квадрат" в роли видео-потока и получить видеофайл, который... "задач сведена к предыдущей"), а вот чтобы протестировать (точнее, найти неудачника, у которого нет более хлебных задач для тестирования) - как раз те самые полмесяца или даже полгода :-)