Если убрать руководителя сервисного центра из ежедневного контура, бизнес не остановится. Он будет работать менее эффективно, но продолжит. Значит, у каждой задачи, которую руководитель сегодня делает руками, есть три альтернативы: сотрудник по бонусной системе, удалённый ассистент или ИИ. Выбор между ними определяется не модой, а тем, на каком уровне автоматизации находится бизнес.

В статье разобран реальный кейс сети из четырёх точек с пятнадцатью сотрудниками, где руководитель оставил за собой только отчётность. И параллельно соло-кейс, где у того же типа бизнеса всё делается руками и головой. Между этими полюсами лежит вся практика российских сервисных центров.

Оглавление

• Два полюса: сеть на пятнадцать человек и соло-владелец
• Какая рутина у руководителя по факту
• Три уровня делегирования
• Почему Денис выбрал сотрудников вместо удалённого ассистента
• Где ИИ уже встаёт в процесс
• Модель магазинов: когда система мотивирует сотрудника
• Методика для себя на эту неделю
• FAQ
• Что дальше

Два полюса: сеть на пятнадцать человек и соло-владелец

На зуме говорили два руководителя сервисных центров. Оба сильные, оба много лет в нише. Полюса принципиально разные.

Полюс первый. Сеть из четырёх точек, пятнадцать сотрудников, партнёрская модель с тремя владельцами. Руководитель сохранил за собой ежемесячную отчётность и контент в соцсетях. Всё остальное распределено по сотрудникам с бонусной системой. Контроль качества звонков, инвентаризация, запчасти, графики, кассы. У каждой функции есть человек или группа людей с прописанной зоной ответственности.

Полюс второй. Тот же масштаб бизнеса, тот же тип услуги. На вопрос «что у тебя автоматизировано» ответ короткий: «вся операционка, и не только. От общения. Ничего, практически нет автоматизации. Всё руками, CRM-кой руками заполняется, разговоры с клиентом, всё руками и головой».

Это не вопрос объёма. Это вопрос того, как руководитель устроил своё взаимодействие с бизнесом. И в обоих случаях задача одна и та же: убрать узкое горлышко, которое сейчас сидит на самом владельце.

Бизнес работает, но энтропия рассасывает качество, сроки и всё остальное. Если задача в том, чтобы убрать руководителя из узкого горлышка, начинать надо не с ИИ.

Какая рутина у руководителя по факту

Список регулярных задач, который обсуждался на встрече и проверялся по обоим полюсам:

• Контроль статусов ремонтов и работы мастеров
• Обработка обращений: звонки, мессенджеры, отзывы на картах
• Учёт в CRM, касса, сверка финансов за смену
• Заказ запчастей, контроль склада
• Постановка задач сотрудникам и проверка выполнения
• Разбор претензий и спорных ситуаций
• Отчётность: выручка, средний чек, зависшие заказы

На сети из четырёх точек первые шесть пунктов вынесены из контура владельца. Контроль ремонтов и работа с мастерами на менеджерах. Управляющий контролирует менеджеров. Обращения принимает один выделенный сотрудник. Учёт и кассы ведёт операционный менеджер. Запчасти заказывают сотрудники на точках. Претензии идут по трёхуровневой схеме, до владельца не доходят.

Остаётся отчётность, и она занимает время, потому что бюджеты разнесены по точкам отдельно. Курьер закупает запчасти сразу для всех, потом расход надо корректно разнести: сколько на точку «Солнечный», сколько на «Советский», сколько на остальные. Техническая монотонная задача, но требует точности.

На соло-полюсе по этим же семи пунктам всё делается лично. Заполнение заказов в CRM, общение с клиентом, отчётность в Excel, маркетинг, попытки разобраться в Яндексе. Шаблоны сообщений в мессенджерах не зашли: «попробовал, никто на них не отвечает, перешёл на телефон». Канал коммуникации стал голосовым полностью.

Три уровня делегирования

Прежде чем выбирать между сотрудником, ассистентом и ИИ, надо понять, что именно передаёшь. Передача поручений и передача ответственности это разные операции, требующие разной подготовки.

Уровень один: поручение. «Ответь такому-то клиенту», «заполни табличку на основе сегодняшних данных». Конкретное действие. После выполнения надо сразу проверить. Подходит и человеку, и ИИ. Чтобы передать поручение, достаточно сформулировать его и иметь канал коммуникации.

Уровень два: процесс. «Каждую неделю опубликуй столько-то новостей на таких-то площадках». Не одна задача, а последовательность повторяющихся действий с описанной механикой. Чтобы передать процесс, нужен регламент или скрипт. После этого исполнитель действует сам, владелец только мониторит метрику. Здесь хорошо работает связка ассистент плюс ИИ: ассистент держит руку на пульсе, ИИ выполняет шаги.

Уровень три: ответственность. «Вот доступы, вот метрика, чтобы в конце месяца было достигнуто». Исполнителю не объясняют, как делать. Дают вводные и точку контроля. Это передача целой функциональной зоны. Подходит человеку, не ИИ. Чтобы передать ответственность, нужен зрелый исполнитель и доверие.

В кейсе сети из четырёх точек передано всё три уровня. Менеджеры выполняют поручения. Операционный менеджер ведёт процесс кассовой сверки. Управляющий несёт ответственность за работу менеджеров.

Почему Денис выбрал сотрудников вместо удалённого ассистента

На зуме Денис прямо сказал: вопрос с удалённым ассистентом он решил иначе.

Те задачи, которые у меня были, которые можно было делегировать на удалённого ассистента, я их делегировал на сотрудников и сделал им дополнительные бонусы за выполнение тех или иных задач.

Логика этого решения работает на трёх условиях.

Первое: сотрудники уже есть, они уже на зарплате. Добавить им новую зону ответственности с бонусом дешевле, чем нанимать удалённого человека на отдельную ставку. Удалённый ассистент окупается, когда стоимость часа руководителя в разы превышает стоимость часа ассистента. Если руководитель ещё не вышел на ставку 5000 рублей в час и выше, расчёт может быть в пользу штатного сотрудника.

Второе: штатный сотрудник видит контекст. Контроль запчастей и инвентаризация требуют понимания того, как устроены смены, как разделена работа между точками, кто что заказывал. Удалённого ассистента этому обучить можно, но дольше. Штатный сотрудник уже внутри.

Третье: контроль ассистентом ассистента. В этой модели сотрудник, который контролирует запчасти, сам отчитывается перед управляющим. Управляющий отчитывается перед владельцем. Двухуровневая система, в которой владелец видит только отклонения, а не каждое движение.

Параллельно с этим в бизнесе работает ИИ на узких задачах. Самый показательный пример из зума: разнос банковских транзакций по точкам. Банк присылает выписку списком: все поступления, все комиссии. До использования ChatGPT владелец вносил это вручную, ушло два дня на освоение. Сейчас выписка отправляется в ChatGPT, который возвращает сводку по точкам отдельно. Три минуты.

Я первые два дня вручную повносил, и подумал, что как-то это заморочно. Теперь просто отправляю отчёт ChatGPT, он мне всё считает, выдаёт сводку: сколько по каждой точке поступило, сколько удержано комиссия, копирую, вставляю, занимает три минуты.

Это разовая автоматизация, поставленная один раз и работающая дальше. Не путать с регулярной рутиной, через которую ИИ работает иначе.

Где ИИ уже встаёт в процесс

Есть два типа задач, которые в практике постоянно смешивают. От того, к какому из них относится конкретная задача, зависит способ работы с ИИ.

Тип первый: разовая автоматизация. Один раз настроил, дальше работает без участия. Расшифровка звонков, начисление зарплат, разнос банковских транзакций, выкладка контента на площадки. ИИ в этом режиме работает как инструмент, который один раз обучили под задачу, после этого он работает в фоне. Освобождает от 10 до 30 минут в день.

Тип второй: регулярная рутина руководителя. Каждый день заново, потому что задачи разные. Постановка задач сотрудникам, разбор претензий, принятие решений. ИИ здесь выступает собеседником или помощником в моменте. Загружаешь данные, получаешь структуру, принимаешь решение сам.

На зуме разобрали места, где ИИ уже встаёт в регулярную рутину сетевого СЦ.

Контроль звонков. В сети из четырёх точек раньше был KPI: каждый сотрудник прослушивает десять звонков в день, выявляет нарушения. Сейчас этот блок убран с человека и переходит на автоматический разбор. ИИ слушает все звонки, помечает отклонения.

Контроль запчастей. Здесь работает связка. ИИ просматривает CRM, находит запчасти, которые не закрыты ни в продажу клиенту, ни в возврат поставщику, ни в склад. Дальше человек разбирается с сотрудником, который её заказывал. ИИ не принимает решение, но подсвечивает то, что иначе пришлось бы искать руками.

Контроль камер. Один сотрудник смотрит камеры и реагирует на нарушения. Потенциально заменяется на распознавание событий, но пока остаётся за человеком.

Инвентаризация. Считать остатки на точках ИИ пока не умеет. Здесь человек с руками.

Работа с подрядчиками. Живое общение, согласование сроков, обсуждение условий. По мнению владельца сети, ещё минимум год это останется за человеком.

Те функции, которые ИИ может заменить, мы уже убрали с сотрудников. Где не может, пока за людьми.

Это рабочая фильтрация. Не «ИИ умеет всё», а «вот конкретно эти три задачи он уже забрал, эти ещё нет».

Модель магазинов: когда система мотивирует сотрудника

На последней трети зума разговор ушёл в сторону, которая выходит за рамки задачи «выйти из операционки». Это уже про устройство бизнеса.

В сети сейчас мотивация устроена так. Сотрудники получают процент от прибыли точки, дополнительные бонусы за конкретные функции, обычную зарплату. Раз в неделю созвон, на котором владельцы хвалят, разбирают ошибки, поднимают настроение. Текучки нет, все работают по несколько лет. Атмосфера позитивная.

Это работает. Но это всё ещё ситуация, в которой руководитель остаётся необходимым звеном в контуре мотивации. Если он отключится на две недели, мотивация постепенно просядет.

Альтернативная модель работает иначе. На пункте выдачи Wildberries сотрудник не общается с руководителем по поводу нарушений. Система сама штрафует за ошибку, сама премирует за норму, сама подсвечивает на экране, что сделано правильно, что нет. Руководитель появляется только в исключительных случаях. Это пример того, как алгоритм встал в контур мотивации вместо менеджера.

Применимо ли это к сервисному центру?

Частично да. Контроль звонков, контроль запчастей, кассовая сверка, наполняемость отчётов, своевременность обновления статусов в CRM. Всё это поддаётся автоматическому отслеживанию с автоматическим триггером на изменение зарплаты или премии. Не как штраф сверху, а как прозрачное правило: «вот норма, вот твоё отклонение, вот результат».

Полностью нет. Живое общение с клиентом, разбор сложной претензии, обучение нового сотрудника, принятие решения о новой нише, работа с партнёрами. Это останется за людьми.

Полезная привычка для владельца: время от времени смотреть на уровень автоматизации у лидеров отрасли (Wildberries, Магнит, Перекрёсток, агрегаторы такси). Не для того, чтобы скопировать, а чтобы видеть, где находится верхняя планка возможного. Часто переход на следующий уровень автоматизации в своём бизнесе требует не решения проблемы здесь и сейчас, а решения проблемы следующего уровня.

Чтобы от первого уровня автоматизации перейти к следующему, нужно решать не проблему первого уровня, а проблему следующего. Тогда, когда будет разрешён доступ следующего уровня, гораздо проще автоматизировать то, что у тебя сейчас.

Методика для себя на эту неделю

После такой статьи легко уйти в размышления и ничего не сделать. Поэтому конкретное действие, которое имеет смысл выполнить до следующего зума.

Шаг 1. Вытащи свою неделю из головы. Список всех регулярных задач, каждую с примерной оценкой часов в неделю. Без этого шага дальше идти бессмысленно, потому что иначе ты планируешь автоматизацию того, чего не знаешь.

Шаг 2. Раздели список на три кучи. Первая: «только я, без вариантов». Вторая: «может взять сотрудник или удалённый ассистент». Третья: «может взять ИИ или скрипт». Спорные отдельной кучей, к ним вернёшься позже.

Шаг 3. Возьми одну задачу из третьей кучи и за неделю реально отдай её ИИ. Не «когда-нибудь», а до следующей среды. Какую неважно, важно сделать опыт. После одного завершённого делегирования будет понятно, что брать вторым.

Это не план на квартал. Это привычка к декомпозиции собственной работы, без которой автоматизация не складывается ни в одном бизнесе.

FAQ

Технически решается. Голосовой канал слушает ИИ, преобразует речь в структурированные данные, заполняет поля CRM. На рынке есть готовые решения для приёмки в СЦ, есть кастомные сборки на базе Whisper плюс LLM плюс API CRM. Стоимость сборки на свою CRM от 30 до 150 тысяч рублей в зависимости от сложности интеграции. Окупается за счёт того, что менеджер не отвлекается на ввод во время приёмки.

Если у меня нет удалённого ассистента, с чего начать: ассистент, ИИ или сотрудник с бонусом?

Начни с того, где у тебя уже есть рычаг. Есть зрелые сотрудники с лояльностью, добавь им зону ответственности с бонусом. Нет сотрудников или они только исполнители, нанимай удалённого ассистента под одну функцию (например, отзывы и контент). ИИ заходит вторым шагом, когда ты уже понимаешь, какие функции в принципе можно вынести из своего контура.

Можно ли ИИ передать полный контроль над запчастями и кассами?

Нет. ИИ может подсвечивать отклонения и автоматически собирать сводку. Решение, кто виноват и какое действие предпринять, остаётся за человеком. Это конкретно тот случай, когда работает связка «автоматизация плюс человек», а не «автоматизация вместо человека».

Что делать, если сотрудники сопротивляются автоматизации, потому что боятся за зарплату?

Перестроить мотивацию параллельно с автоматизацией, а не после. Если ИИ забирает рутинную часть работы, у сотрудника освобождается время. Это время должно конвертироваться либо в новые задачи (расширение функционала, обучение, развитие компетенций), либо в фиксированный доход за качество. Если не перестроить, будет сопротивление.

Подходит ли модель «система мотивирует, а не руководитель» небольшому СЦ с двумя-тремя сотрудниками?

Частично. Полностью алгоритмическая модель окупается на больших сетях. На малом масштабе можно взять отдельные принципы: прозрачные правила, автоматические уведомления об отклонениях, привязка бонусов к измеримой метрике. Полный переход на алгоритм пока нерентабелен.

Что дальше

Тема разобрана не до конца. На следующем зуме обсудим модель сервисного центра будущего: как может быть устроен бизнес, в котором система мотивации, контроля и качества работает за счёт алгоритмов и процессов, а не за счёт постоянного присутствия владельца. Кейсы из логистики и ритейла, применимость к СЦ, конкретные узлы, которые автоматизируются первыми.

До следующей встречи задание остаётся прежним: вытащи свою неделю, раздели на три кучи, отдай одну задачу.

Сальто Сообщество, 18 мая 2026. Автор: Дмитрий Сальченко.

Если убрать руководителя сервисного центра из ежедневного контура, бизнес не остановится. Он будет работать менее эффективно, но продолжит. Значит, у каждой задачи, которую руководитель сегодня делает руками, есть три альтернативы: сотрудник по бонусной системе, удалённый ассистент или ИИ. Выбор между ними определяется не модой, а тем, на каком уровне автоматизации находится бизнес.

В статье разобран реальный кейс сети из четырёх точек с пятнадцатью сотрудниками, где руководитель оставил за собой только отчётность. И параллельно соло-кейс, где у того же типа бизнеса всё делается руками и головой. Между этими полюсами лежит вся практика российских сервисных центров.

Оглавление

• Два полюса: сеть на пятнадцать человек и соло-владелец
• Какая рутина у руководителя по факту
• Три уровня делегирования
• Почему Денис выбрал сотрудников вместо удалённого ассистента
• Где ИИ уже встаёт в процесс
• Модель магазинов: когда система мотивирует сотрудника
• Методика для себя на эту неделю
• FAQ
• Что дальше

Два полюса: сеть на пятнадцать человек и соло-владелец

На зуме говорили два руководителя сервисных центров. Оба сильные, оба много лет в нише. Полюса принципиально разные.

Полюс первый. Сеть из четырёх точек, пятнадцать сотрудников, партнёрская модель с тремя владельцами. Руководитель сохранил за собой ежемесячную отчётность и контент в соцсетях. Всё остальное распределено по сотрудникам с бонусной системой. Контроль качества звонков, инвентаризация, запчасти, графики, кассы. У каждой функции есть человек или группа людей с прописанной зоной ответственности.

Полюс второй. Тот же масштаб бизнеса, тот же тип услуги. На вопрос «что у тебя автоматизировано» ответ короткий: «вся операционка, и не только. От общения. Ничего, практически нет автоматизации. Всё руками, CRM-кой руками заполняется, разговоры с клиентом, всё руками и головой».

Это не вопрос объёма. Это вопрос того, как руководитель устроил своё взаимодействие с бизнесом. И в обоих случаях задача одна и та же: убрать узкое горлышко, которое сейчас сидит на самом владельце.

Бизнес работает, но энтропия рассасывает качество, сроки и всё остальное. Если задача в том, чтобы убрать руководителя из узкого горлышка, начинать надо не с ИИ.

Какая рутина у руководителя по факту

Список регулярных задач, который обсуждался на встрече и проверялся по обоим полюсам:

• Контроль статусов ремонтов и работы мастеров
• Обработка обращений: звонки, мессенджеры, отзывы на картах
• Учёт в CRM, касса, сверка финансов за смену
• Заказ запчастей, контроль склада
• Постановка задач сотрудникам и проверка выполнения
• Разбор претензий и спорных ситуаций
• Отчётность: выручка, средний чек, зависшие заказы

На сети из четырёх точек первые шесть пунктов вынесены из контура владельца. Контроль ремонтов и работа с мастерами на менеджерах. Управляющий контролирует менеджеров. Обращения принимает один выделенный сотрудник. Учёт и кассы ведёт операционный менеджер. Запчасти заказывают сотрудники на точках. Претензии идут по трёхуровневой схеме, до владельца не доходят.

Остаётся отчётность, и она занимает время, потому что бюджеты разнесены по точкам отдельно. Курьер закупает запчасти сразу для всех, потом расход надо корректно разнести: сколько на точку «Солнечный», сколько на «Советский», сколько на остальные. Техническая монотонная задача, но требует точности.

На соло-полюсе по этим же семи пунктам всё делается лично. Заполнение заказов в CRM, общение с клиентом, отчётность в Excel, маркетинг, попытки разобраться в Яндексе. Шаблоны сообщений в мессенджерах не зашли: «попробовал, никто на них не отвечает, перешёл на телефон». Канал коммуникации стал голосовым полностью.

Три уровня делегирования

Прежде чем выбирать между сотрудником, ассистентом и ИИ, надо понять, что именно передаёшь. Передача поручений и передача ответственности это разные операции, требующие разной подготовки.

Уровень один: поручение. «Ответь такому-то клиенту», «заполни табличку на основе сегодняшних данных». Конкретное действие. После выполнения надо сразу проверить. Подходит и человеку, и ИИ. Чтобы передать поручение, достаточно сформулировать его и иметь канал коммуникации.

Уровень два: процесс. «Каждую неделю опубликуй столько-то новостей на таких-то площадках». Не одна задача, а последовательность повторяющихся действий с описанной механикой. Чтобы передать процесс, нужен регламент или скрипт. После этого исполнитель действует сам, владелец только мониторит метрику. Здесь хорошо работает связка ассистент плюс ИИ: ассистент держит руку на пульсе, ИИ выполняет шаги.

Уровень три: ответственность. «Вот доступы, вот метрика, чтобы в конце месяца было достигнуто». Исполнителю не объясняют, как делать. Дают вводные и точку контроля. Это передача целой функциональной зоны. Подходит человеку, не ИИ. Чтобы передать ответственность, нужен зрелый исполнитель и доверие.

В кейсе сети из четырёх точек передано всё три уровня. Менеджеры выполняют поручения. Операционный менеджер ведёт процесс кассовой сверки. Управляющий несёт ответственность за работу менеджеров.

Почему Денис выбрал сотрудников вместо удалённого ассистента

На зуме Денис прямо сказал: вопрос с удалённым ассистентом он решил иначе.

Те задачи, которые у меня были, которые можно было делегировать на удалённого ассистента, я их делегировал на сотрудников и сделал им дополнительные бонусы за выполнение тех или иных задач.

Логика этого решения работает на трёх условиях.

Первое: сотрудники уже есть, они уже на зарплате. Добавить им новую зону ответственности с бонусом дешевле, чем нанимать удалённого человека на отдельную ставку. Удалённый ассистент окупается, когда стоимость часа руководителя в разы превышает стоимость часа ассистента. Если руководитель ещё не вышел на ставку 5000 рублей в час и выше, расчёт может быть в пользу штатного сотрудника.

Второе: штатный сотрудник видит контекст. Контроль запчастей и инвентаризация требуют понимания того, как устроены смены, как разделена работа между точками, кто что заказывал. Удалённого ассистента этому обучить можно, но дольше. Штатный сотрудник уже внутри.

Третье: контроль ассистентом ассистента. В этой модели сотрудник, который контролирует запчасти, сам отчитывается перед управляющим. Управляющий отчитывается перед владельцем. Двухуровневая система, в которой владелец видит только отклонения, а не каждое движение.

Параллельно с этим в бизнесе работает ИИ на узких задачах. Самый показательный пример из зума: разнос банковских транзакций по точкам. Банк присылает выписку списком: все поступления, все комиссии. До использования ChatGPT владелец вносил это вручную, ушло два дня на освоение. Сейчас выписка отправляется в ChatGPT, который возвращает сводку по точкам отдельно. Три минуты.

Я первые два дня вручную повносил, и подумал, что как-то это заморочно. Теперь просто отправляю отчёт ChatGPT, он мне всё считает, выдаёт сводку: сколько по каждой точке поступило, сколько удержано комиссия, копирую, вставляю, занимает три минуты.

Это разовая автоматизация, поставленная один раз и работающая дальше. Не путать с регулярной рутиной, через которую ИИ работает иначе.

Где ИИ уже встаёт в процесс

Есть два типа задач, которые в практике постоянно смешивают. От того, к какому из них относится конкретная задача, зависит способ работы с ИИ.

Тип первый: разовая автоматизация. Один раз настроил, дальше работает без участия. Расшифровка звонков, начисление зарплат, разнос банковских транзакций, выкладка контента на площадки. ИИ в этом режиме работает как инструмент, который один раз обучили под задачу, после этого он работает в фоне. Освобождает от 10 до 30 минут в день.

Тип второй: регулярная рутина руководителя. Каждый день заново, потому что задачи разные. Постановка задач сотрудникам, разбор претензий, принятие решений. ИИ здесь выступает собеседником или помощником в моменте. Загружаешь данные, получаешь структуру, принимаешь решение сам.

На зуме разобрали места, где ИИ уже встаёт в регулярную рутину сетевого СЦ.

Контроль звонков. В сети из четырёх точек раньше был KPI: каждый сотрудник прослушивает десять звонков в день, выявляет нарушения. Сейчас этот блок убран с человека и переходит на автоматический разбор. ИИ слушает все звонки, помечает отклонения.

Контроль запчастей. Здесь работает связка. ИИ просматривает CRM, находит запчасти, которые не закрыты ни в продажу клиенту, ни в возврат поставщику, ни в склад. Дальше человек разбирается с сотрудником, который её заказывал. ИИ не принимает решение, но подсвечивает то, что иначе пришлось бы искать руками.

Контроль камер. Один сотрудник смотрит камеры и реагирует на нарушения. Потенциально заменяется на распознавание событий, но пока остаётся за человеком.

Инвентаризация. Считать остатки на точках ИИ пока не умеет. Здесь человек с руками.

Работа с подрядчиками. Живое общение, согласование сроков, обсуждение условий. По мнению владельца сети, ещё минимум год это останется за человеком.

Те функции, которые ИИ может заменить, мы уже убрали с сотрудников. Где не может, пока за людьми.

Это рабочая фильтрация. Не «ИИ умеет всё», а «вот конкретно эти три задачи он уже забрал, эти ещё нет».

Модель магазинов: когда система мотивирует сотрудника

На последней трети зума разговор ушёл в сторону, которая выходит за рамки задачи «выйти из операционки». Это уже про устройство бизнеса.

В сети сейчас мотивация устроена так. Сотрудники получают процент от прибыли точки, дополнительные бонусы за конкретные функции, обычную зарплату. Раз в неделю созвон, на котором владельцы хвалят, разбирают ошибки, поднимают настроение. Текучки нет, все работают по несколько лет. Атмосфера позитивная.

Это работает. Но это всё ещё ситуация, в которой руководитель остаётся необходимым звеном в контуре мотивации. Если он отключится на две недели, мотивация постепенно просядет.

Альтернативная модель работает иначе. На пункте выдачи Wildberries сотрудник не общается с руководителем по поводу нарушений. Система сама штрафует за ошибку, сама премирует за норму, сама подсвечивает на экране, что сделано правильно, что нет. Руководитель появляется только в исключительных случаях. Это пример того, как алгоритм встал в контур мотивации вместо менеджера.

Применимо ли это к сервисному центру?

Частично да. Контроль звонков, контроль запчастей, кассовая сверка, наполняемость отчётов, своевременность обновления статусов в CRM. Всё это поддаётся автоматическому отслеживанию с автоматическим триггером на изменение зарплаты или премии. Не как штраф сверху, а как прозрачное правило: «вот норма, вот твоё отклонение, вот результат».

Полностью нет. Живое общение с клиентом, разбор сложной претензии, обучение нового сотрудника, принятие решения о новой нише, работа с партнёрами. Это останется за людьми.

Полезная привычка для владельца: время от времени смотреть на уровень автоматизации у лидеров отрасли (Wildberries, Магнит, Перекрёсток, агрегаторы такси). Не для того, чтобы скопировать, а чтобы видеть, где находится верхняя планка возможного. Часто переход на следующий уровень автоматизации в своём бизнесе требует не решения проблемы здесь и сейчас, а решения проблемы следующего уровня.

Чтобы от первого уровня автоматизации перейти к следующему, нужно решать не проблему первого уровня, а проблему следующего. Тогда, когда будет разрешён доступ следующего уровня, гораздо проще автоматизировать то, что у тебя сейчас.

Методика для себя на эту неделю

После такой статьи легко уйти в размышления и ничего не сделать. Поэтому конкретное действие, которое имеет смысл выполнить до следующего зума.

Шаг 1. Вытащи свою неделю из головы. Список всех регулярных задач, каждую с примерной оценкой часов в неделю. Без этого шага дальше идти бессмысленно, потому что иначе ты планируешь автоматизацию того, чего не знаешь.

Шаг 2. Раздели список на три кучи. Первая: «только я, без вариантов». Вторая: «может взять сотрудник или удалённый ассистент». Третья: «может взять ИИ или скрипт». Спорные отдельной кучей, к ним вернёшься позже.

Шаг 3. Возьми одну задачу из третьей кучи и за неделю реально отдай её ИИ. Не «когда-нибудь», а до следующей среды. Какую неважно, важно сделать опыт. После одного завершённого делегирования будет понятно, что брать вторым.

Это не план на квартал. Это привычка к декомпозиции собственной работы, без которой автоматизация не складывается ни в одном бизнесе.

FAQ

Как автоматизировать заполнение CRM голосом, чтобы менеджер на точке мог не отвлекаться на ввод?

Технически решается. Голосовой канал слушает ИИ, преобразует речь в структурированные данные, заполняет поля CRM. На рынке есть готовые решения для приёмки в СЦ, есть кастомные сборки на базе Whisper плюс LLM плюс API CRM. Стоимость сборки на свою CRM от 30 до 150 тысяч рублей в зависимости от сложности интеграции. Окупается за счёт того, что менеджер не отвлекается на ввод во время приёмки.

Если у меня нет удалённого ассистента, с чего начать: ассистент, ИИ или сотрудник с бонусом?

Начни с того, где у тебя уже есть рычаг. Есть зрелые сотрудники с лояльностью, добавь им зону ответственности с бонусом. Нет сотрудников или они только исполнители, нанимай удалённого ассистента под одну функцию (например, отзывы и контент). ИИ заходит вторым шагом, когда ты уже понимаешь, какие функции в принципе можно вынести из своего контура.

Можно ли ИИ передать полный контроль над запчастями и кассами?

Нет. ИИ может подсвечивать отклонения и автоматически собирать сводку. Решение, кто виноват и какое действие предпринять, остаётся за человеком. Это конкретно тот случай, когда работает связка «автоматизация плюс человек», а не «автоматизация вместо человека».

Что делать, если сотрудники сопротивляются автоматизации, потому что боятся за зарплату?

Перестроить мотивацию параллельно с автоматизацией, а не после. Если ИИ забирает рутинную часть работы, у сотрудника освобождается время. Это время должно конвертироваться либо в новые задачи (расширение функционала, обучение, развитие компетенций), либо в фиксированный доход за качество. Если не перестроить, будет сопротивление.

Подходит ли модель «система мотивирует, а не руководитель» небольшому СЦ с двумя-тремя сотрудниками?

Частично. Полностью алгоритмическая модель окупается на больших сетях. На малом масштабе можно взять отдельные принципы: прозрачные правила, автоматические уведомления об отклонениях, привязка бонусов к измеримой метрике. Полный переход на алгоритм пока нерентабелен.

Что дальше

Тема разобрана не до конца. На следующем зуме обсудим модель сервисного центра будущего: как может быть устроен бизнес, в котором система мотивации, контроля и качества работает за счёт алгоритмов и процессов, а не за счёт постоянного присутствия владельца. Кейсы из логистики и ритейла, применимость к СЦ, конкретные узлы, которые автоматизируются первыми.

До следующей встречи задание остаётся прежним: вытащи свою неделю, раздели на три кучи, отдай одну задачу.

Прошлые уроки Среды Сальто 2.0

• Урок 10. Контент-завод для сервисного центра
• Урок 9. Цифровая инфраструктура бизнеса
• Урок 8. Скиллы, Cowork и транскрибация
• Урок 7. Telegram API: Подключение, безопасность, анализ переписок

Полный список и видеозаписи в канале @salto_dima.

Сальто Сообщество, 18 мая 2026. Автор: Дмитрий Сальченко.

Если у тебя сервисный центр и ты уже видел Claude, но не пробовал MCP-серверы, эта статья покажет на одном живом примере, как за час получить три скилла под Яндекс.Бизнес: ответы на отзывы, жалобы на накрутку и публикация постов сразу во все точки сети. Без программирования.

[Картинка: 01_hero «MCP Яндекс.Бизнес: 3 скилла за час без программирования»]

Оглавление

1. Что такое MCP-сервер и почему он меняет правила (#what)
2. Как поставить за 15 минут (#install)
3. Импорт куки браузера: ключевой шаг для новичка (#cookies)
4. Парсинг 132 компаний и список отзывов (#reviews)
5. SEO-ответ на отзыв с привязкой к адресу и услугам (#seo-reply)
6. Жалобы на отзывы по правилам Яндекса (#complaint)
7. Мультипост во все точки сети с уникальным текстом (#multipost)
8. Что MCP пока не закрывает: 10 пробелов (#gaps)
9. Полный функционал Яндекс.Бизнеса в 2026 (#full-functions)
10. Сколько берут агентства и почему MCP меняет экономику (#pricing)
11. GEO по Яндекс.Бизнесу: почему регулярные посты критичны (#geo)
12. Три пути для сервисного центра и четвёртый, Сальто 3.0 техотдел (#paths)
13. Прокачка: домашнее задание (#homework)
14. FAQ (#faq)
15. Куда дальше (#next)

Что такое MCP-сервер и почему он меняет правила

MCP-сервер это посредник между Claude и любой площадкой, у которой нет нормального публичного API. Технически это набор скриптов, которые Claude вызывает командами через интерфейс Model Context Protocol. Внутри скриптов спрятана автоматизация браузера (Playwright) или работа с куками.

Зачем это владельцу сервиса. У Яндекс.Бизнеса публичного API на запись фактически нет. Чтобы ответить на отзыв или опубликовать пост через программу, надо имитировать действия живого человека в браузере. Раньше это писал отдельный программист за 50-150 тысяч под одну компанию. Сейчас MCP-сервер ставится одной командой в Claude и работает у тебя на ноутбуке.

[Картинка: 02_mcp_diagram «MCP-сервер: посредник между Claude и Яндекс.Бизнес»]

При первом запуске Claude просит установить Chromium для Playwright, если его нет. Устанавливает и работает дальше сам. По такому же принципу подключается любой другой MCP-сервер.
*Дмитрий*

В этой статье разберём на одном живом примере, как Claude за 15 минут установил MCP, нашёл 132 моих компании, прочитал отзывы за неделю и написал SEO-ответы с упоминанием адреса и услуг. Без единой строки кода, который пришлось бы писать самому.

При минимальной частоте 3 публикации в неделю одна площадка съедает у сотрудника минимум полчаса. 14 площадок это 7 часов ручной работы. MCP убирает эти 7 часов одной командой.

Как поставить за 15 минут

Шаг 1. Открой Claude Code в терминале.

Шаг 2. Скажи Claude: «Найди компанию ВидМастер в Яндекс.Бизнесе через MCP». Если MCP-сервер ещё не установлен, Claude ответит, что нужно поставить, и предложит сделать это сам.

Шаг 3. Подтверди установку. Claude качает MCP с GitHub, устанавливает зависимости (Chromium для Playwright, Python-пакеты), регистрирует MCP в твоей конфигурации Claude Code.

[Картинка: 03_terminal_install, Claude Code устанавливает MCP Яндекс.Бизнес в реальном времени]

Шаг 4. Claude запускает тестовую версию браузера. На фоне открывается окно Chromium, заходит на yandex.ru.

Шаг 5. Если у тебя стоит VPN, Claude может написать: «VPN блокирует трафик Яндекса». Отключи VPN на время работы с Яндексом. После, продолжай.

Вся установка укладывается в 5 минут на быстром интернете. Дальнейшие 10 минут уходят на импорт куки браузера (см. следующий раздел).

15 минут на разовую установку MCP-сервера это плата за бесконечное использование. Дальше каждая команда в Claude обходится в секунды.

Импорт куки браузера: ключевой шаг для новичка

Что такое куки. Это маленькие текстовые файлы, которые браузер хранит после твоего входа на сайт. Они говорят серверу Яндекса: «Это тот же самый Дмитрий, что вчера логинился, ему уже можно показывать кабинет».

Зачем они MCP. У Яндекс.Бизнеса нет публичного API для ответов на отзывы и публикации постов. Чтобы Claude мог это делать от твоего имени, ему нужно повторить твою сессию. Самый быстрый способ, забрать куки из Chrome, в котором ты уже залогинен.

[Картинка: 04_cookies_flow «Импорт куки: твой Chrome → Claude → Яндекс верит, что это ты»]

Шаг 1. Открой Chrome, в котором уже залогинен в Яндекс.Бизнес. Зайди в нужный аккаунт (если их несколько).

Шаг 2. В Claude скажи: «Импортируй куки из текущего открытого Chrome и используй для MCP Яндекс.Бизнес».

Шаг 3. Claude через MCP-функцию yb_import_cookies (или yb_import_cookies_manual) забирает куки и сохраняет себе в локальную сессию.

Шаг 4. С этого момента все команды через MCP идут от лица твоего аккаунта в Яндекс.Бизнесе.

Куки не дают полных прав. Нужно переимпортировать куки из правильного профиля Chrome, где залогинен Яндекс.Бизнес-аккаунт владельца карточки.
*Дмитрий, во время первой попытки*

Если первая попытка вернула пустые карточки (только ID, без имён и городов), значит куки не от того аккаунта. Открой правильный Chrome-профиль, повтори импорт. На втором или третьем заходе всё пойдёт.

Куки живут 30-90 дней в зависимости от настроек Яндекса. Когда протухнут, повторяешь импорт. Это занимает минуту.

Парсинг 132 компаний и список отзывов

После установки и импорта куки скажи Claude: «Найди все компании, к которым у меня есть доступ». Claude через MCP вызывает yb_find_company и за минуту возвращает полный список.

[Картинка: 05_companies_list, Claude вернул 132 компании из аккаунта Яндекс.Бизнес]

В примере с зума у Димы синхронизировано 132 компании в одном аккаунте (сети сервисных центров под управлением). Список выводится в чат Claude.

Команда для отзывов:

Claude вызывает yb_get_reviews, обходит баг с пустыми именами (через переимпорт куки), парсит ответ и группирует. В примере с зума: всего 5 отзывов за 7 дней, 3 без ответа, среди них классический отзыв из одного слова «Кошмар».

При работе с отзывами Claude не путается между точками сети. Каждый отзыв привязан к конкретной карточке через company_id. Если ты управляешь 5 точками, увидишь отзывы по всем сразу, с разбивкой по точкам.

SEO-ответ на отзыв с привязкой к адресу и услугам

Это самая ценная часть в плане GEO (генеративная оптимизация под ИИ-выдачу). Ответ на положительный отзыв с упоминанием адреса, услуг и названия сервиса, сигнал не только Яндекс.Картам, но и YandexGPT, GigaChat.

Команда:

Claude через yb_reply_one или массовый yb_reply_reviews идёт по каждой карточке и пишет ответы. Пример ответа из живой демонстрации:

Юрий, спасибо за развёрнутый отзыв в сервисном центре ВидМастер. Помогли решить эти вопросы с ремонтом ноутбуков и заменой дисплеев на iPhone и Samsung. Защитные стёкла, диагностика, ремонт смартфонов и ноутбуков, всё в одном месте в проспекте Ленинского Комсомола 46А1.
*Сгенерированный Claude ответ*

В одном ответе закрыты сразу: имя клиента (личное обращение), название сервиса (брендовый сигнал), список услуг (семантика), адрес (геопривязка). Без переспама, Яндекс модерирует автоматические ответы и режет шаблонные.

Один такой ответ заменяет 5-10 минут ручной работы. Если у сервиса 30-50 отзывов в неделю по сети, MCP экономит 2-5 часов чистого времени, которое сотрудник тратил на ответы.

Жалобы на отзывы по правилам Яндекса

Не все плохие отзывы нужно стирать. Большинство удалить нельзя. Но есть категории, где жалоба работает с вероятностью 50-70 процентов, если у тебя есть доказательства из CRM.

Что Яндекс реально удаляет:

• Мат и личные оскорбления, почти всегда
• Персональные данные третьих лиц (имена, номера, адреса не твои), почти всегда
• Реклама конкурентов и спам, почти всегда
• Накрутка (клиент не приходил, ты можешь это доказать через CRM или видео с камер), 50-70 процентов
• Очевидно ложные сведения с доказательствами, 50-70 процентов

Что Яндекс не удаляет:

• Голая эмоция реального клиента без фактов, меньше 10 процентов удалений
• «Кошмар» или «Не понравилось» одним словом, практически никогда
• Низкая оценка без текста, не подлежит удалению по умолчанию

[Картинка: 06_complaint_rules «Что Яндекс удаляет, что нет: 7 правил»]

В зуме Claude автоматически создал скилл yandex-complaint для генерации жалоб. Команда: «Изучи правила Яндекс.Бизнеса по удалению отзывов и напиши жалобу для отзыва ID такой-то с учётом 149-ФЗ».

Claude идёт на Хабр, на сайт Яндекса, изучает 149-ФЗ и пишет жалобу с правильными основаниями. На зуме отзыв «Кошмар» оказался реальной эмоцией реального клиента, основания для удаления нет, жалоба не имеет смысла.

Каждая жалоба занимает в Яндексе 3-5 дней рассмотрения. Без доказательств шанс 10-20 процентов. С доказательствами из CRM (запись звонка, отсутствие клиента в базе, чек от соседнего сервиса), 60-70 процентов.

Мультипост во все точки сети с уникальным текстом

Если у тебя 5 точек, написать вручную 5 разных текстов про одну новость занимает час. Через скилл yandex-multipost это делается одной командой.

Команда:

Claude генерирует 5 разных постов, в каждом, название района, ближайшие ориентиры, разная вступительная фраза. Привязка к адресу гарантирует, что Яндекс не определит посты как дубль и не понизит карточку в выдаче.

[Картинка: 07_multipost_5posts, пять разных постов для пяти точек сети, сгенерированные за минуту]

В демо на зуме Денис задал контекст: у него 5 точек, скоро будет 6 (франшиза конкурента переходит к нему). MCP+скилл закрывают эту задачу без увеличения штата.

Один пост в неделю на 5 точек это 20 уникальных текстов в месяц. Раньше это закладывалось как отдельная статья расходов на копирайтера или агентство (5-10 тысяч). Через MCP, стоимость токенов Claude, около 50 рублей в месяц.

Что MCP пока не закрывает: 10 пробелов

Текущий MCP-сервер Яндекс.Бизнес покрывает три группы задач: отзывы, жалобы, посты. У Яндекс.Бизнеса функций гораздо больше. Вот что пока остаётся вручную:

[Картинка: 08_gaps_table «Что MCP уже умеет vs 10 задач что не покрывает»]

1. Истории, отдельный мощный канал, до 10 слайдов на историю, не исчезают со временем. Прямого инструмента нет.
2. События, афиша для СЦ (мастер-классы по самостоятельному ремонту, открытия новых точек). Не покрыто.
3. Редактирование карточки, услуги, прайс, фото, часы работы, контакты. Нет CRUD карточки через MCP.
4. Аналитика, вытащить статистику просмотров, звонков, маршрутов в одно место (например, в Google Sheets). Нет.
5. Запрос отзывов, генерация персональных QR-кодов и рассылка ссылок клиентам после ремонта. Нет.
6. Промоматериалы, автогенерация визиток и пирамидок с QR. Нет.
7. Мониторинг конкурентов, кто в твоём районе по рейтингу выше, частота их постов. Нет.
8. Подменные номера и трекинг звонков, при платном размещении. Нет интеграции.
9. YML/XML-фид для массовой загрузки прайса по сети филиалов. Нет.
10. API онлайн-записи (Bookform), кнопка «Записаться» в карточке. Нет.

Это не значит, что MCP бесполезен. Это значит, что три самых рутинных задачи (отзывы, жалобы, мультипост) забирают 80 процентов времени, и MCP закрывает именно их. Остальные 10 пунктов, следующая очередь для скилов в каталоге.

Полный функционал Яндекс.Бизнеса в 2026

Эта часть в зуме не звучала, но без неё разговор про MCP неполный. Чтобы понимать, на чём можно сэкономить и где ещё MCP пригодится в будущем.

[Картинка: 09_yb_full_map «Полный функционал Яндекс.Бизнес: 7 зон, 1 кабинет»]

Карточка компании (бесплатно). До 100 категорий деятельности, юридические реквизиты, до 10 телефонов, мессенджеры (WhatsApp, Telegram, VK), сайт, email. До 500 фото на профиль, видео в карточке, логотип. Особые часы работы для праздников и санитарных дней.

Контент. Публикации до 3000 знаков с 4 фото, истории на 10 слайдов которые не исчезают, события (афиша), акции, подборки услуг по категориям прайса.

Услуги и прайс. До 500 позиций, 4 способа загрузки (вручную, XLS/XLSX, YML-фид, синхронизация с CRM типа YClients). Цены, описания, фото к каждой услуге.

Кнопки действий. «Записаться», «Заказать», «Забронировать» через Bookform Яндекса или партнёра. Появляется в карточке за 10 дней.

Отзывы. Просмотр, ответ, жалобы. Бесплатные промоматериалы (QR-визитки, пирамидки) для запроса отзывов у клиентов после визита.

Реклама и продвижение.

• Приоритетное размещение, от 299 880 рублей за 90 дней (около 100 тысяч в месяц). Метка крупнее, попадание в блок «Похожие места» у конкурентов, подменный номер для трекинга звонков.
• Рекламная подписка, от 3 тысяч в месяц, реально 10-30 тысяч. Автонастройка кампаний в Картах + Поиске + РСЯ.
• Wordstat для семантики локальных запросов.

Аналитика. Переходы в профиль, маршруты, нажатия «Позвонить», переходы на сайт. Разделение прямых переходов и дискавери (поиск по виду деятельности). Сравнение с конкурентами в районе. Автосчётчик Метрики.

Интеграции и API. Официальный Sprav API для CRUD карточки, YML-фид для услуг, API онлайн-записи (push событий о бронировании в CRM партнёра). Публичный API на ответы и публикации закрыт, отсюда и нужда в MCP через куки.

Сколько берут агентства и почему MCP меняет экономику

Базовое ведение Яндекс.Бизнеса, заполнение карточки, ответы на 5-10 отзывов в неделю, 2-4 поста в месяц, у агентств стоит 5-15 тысяч рублей в месяц на одну точку. Продвинутое ведение с креативом, аналитикой, генерацией контента, 20-50 тысяч. SERM-агентства за работу с негативом и удаление отзывов, 10-30 тысяч отдельно.

[Картинка: 10_pricing_compare «Агентство 5-50к/мес vs Claude + MCP за стоимость подписки»]

Если у тебя 5 точек, базовое ведение через агентство, это 25-75 тысяч рублей в месяц. Через MCP+Claude, стоимость твоей подписки (от 1500 до 9000 рублей в месяц в зависимости от тарифа) плюс твой час времени раз в неделю на чтение и подтверждение.

Поэтому агентства, которые делают только эти три задачи (отзывы, жалобы, посты), смотрят на MCP как на угрозу. Это правда. Их бизнес-модель, продажа времени сотрудника, который вручную копирует тексты в кабинет Яндекса. Claude+MCP делает то же самое за минуты.

Но MCP пока не закрывает 10 пробелов из предыдущего раздела. Поэтому агентства с продвинутым функционалом (видеоконтент, креативные истории, аналитика по конкурентам, кросс-сетевые акции) пока вне опасности.

Кстати про токены. На MCP Яндекс.Бизнеса средний расход, около 50 рублей в месяц на одну точку при еженедельных постах и ежедневной проверке отзывов. Это ноль на фоне даже самой дешёвой агентской услуги.

GEO по Яндекс.Бизнесу: почему регулярные посты критичны

GEO это Generative Engine Optimization. Цель, попасть в ответ ИИ-чата, когда пользователь спрашивает «куда сдать iPhone на ремонт в Москве». В России это в первую очередь YandexGPT, GigaChat, Алиса.

Яндекс.Бизнес, главный источник для YandexGPT по локальным сервисам. Когда YandexGPT обучается, он берёт карточки Яндекс.Бизнеса как авторитетный источник. Регулярные посты, отзывы с ответами, заполненный прайс, это сигналы, что карточка живая.

[Картинка: 11_geo_signals «GEO-сигналы Яндекс.Бизнес: пост в неделю → попадание в YandexGPT»]

Что усиливает GEO-сигнал:

• Посты раз в неделю минимум (один из критических факторов индексации)
• Ответы на все отзывы в течение 48 часов
• Полный прайс с описаниями каждой услуги
• 30+ фото в карточке
• Заполненные часы работы с особыми днями
• Видео в карточке (хотя бы одно)

Что снижает сигнал:

• Пустые поля (контакты, услуги, описание)
• Отзывы без ответов более 7 дней
• Один пост в год вместо одного в неделю
• Дубль фотографий с конкурентов

Через 2-3 года половина первичных контактов с клиентом будет приходить не из поиска, а из ответов ИИ. Карточка Яндекс.Бизнеса, к которой регулярно не прикасаются, это карточка, которую YandexGPT не упомянет в ответе.

Три пути для сервисного центра и четвёртый, Сальто 3.0 техотдел

Готового решения «всё под ключ для Яндекс.Бизнеса» на рынке нет. У владельца три пути плюс анонс четвёртого.

[Картинка: 12_three_paths «Три пути плюс четвёртый: Сальто 3.0 техотдел»]

Путь 1. Поставить MCP и скилы самому.

Этот путь я разбираю на Среде Сальто 2.0. Покупаешь подписку Claude, ставишь Claude Code, ставишь MCP Яндекс.Бизнес, импортируешь куки, пишешь команды. На обучении даю базу: отзывы и посты без обёрток-скилов. Если хочешь сложнее (жалобы, мультипост по сети, конвейер отзывов через QR), пишешь скилы сам через Claude. Реально, но требует времени на разбор каждого шага.

Путь 2. Купить готовый бот у студии.

На рынке такие решения уже продают. Цены не публичные, по слухам от 300 тысяч рублей за внедрение под одну компанию плюс месячная плата за поддержку и токены. Подходит, если есть деньги и нет времени разбираться.

Путь 3. Заплатить агентству за ручное ведение.

5-15 тысяч в месяц на одну точку за базу. 20-50 тысяч за продвинутое ведение. Стабильно, но это плата за то, что сотрудник копирует тексты в кабинет Яндекса. Та же работа, которую Claude делает за минуты, упакована в человеческий рейт.

Путь 4 (анонс). Сальто 3.0 техотдел.

От автора. На обучении Среды Сальто 2.0 я даю основы: новости и ответы на отзывы своими руками через Claude. В техотделе Сальто 3.0 эти же задачи приходят готовыми решениями, не нужно настраивать MCP, не нужна своя подписка Claude, не нужно разбираться в Playwright и куках. Открываешь приложение, выбираешь «обновить отзывы по всем точкам», нажимаешь, всё работает.

[Картинка: 13_salto3_concept «Сальто 3.0 техотдел: подписка плюс готовый каталог решений»]

Подписка дополнительная, 5 тысяч рублей в месяц поверх Среды Сальто 2.0. За эти деньги получаешь доступ ко всему каталогу типовых решений под Яндекс.Бизнес и другие площадки. Программисты пакуют один раз для всех участников.

В каталоге планируются: конвейер отзывов через QR, мультипост по сети с автогенерацией картинок, мониторинг конкурентов, истории и события через автоматизацию, аналитика просмотров и звонков в Google Sheets, запрос отзывов после ремонта через Telegram-бот.

Прокачка: домашнее задание

Если ты впервые видишь MCP, выбери один из трёх уровней. За неделю результат покажешь в общем чате.

Уровень 1 (новичок). Поставить MCP, импортировать куки, прочитать отзывы.

1. Открой Claude Code в терминале (если ещё не установлен, скачай с официального сайта Anthropic).
2. Скажи: «Поставь MCP Яндекс.Бизнес и импортируй куки из текущего открытого Chrome».
3. Скажи: «Покажи все отзывы по моей компании за 7 дней».
4. Сохрани в файл результат, скинь в общий чат.

Уровень 2 (есть опыт). Сделать скилл для ответов с привязкой к адресу.

1. Установка как в уровне 1.
2. Скажи Claude: «Сделай скилл, который отвечает на положительные отзывы с упоминанием названия сервиса, услуг и адреса. Тон дружелюбный экспертный. Без переспама. Без длинных тире».
3. Запусти скилл, проверь результат на 2-3 тестовых отзывах (на черновике).
4. Скинь скилл-файл в общий чат.

Уровень 3 (продвинутый). Мультипост по сети.

1. Установка как в уровне 1.
2. Загрузи через MCP список всех своих точек.
3. Попроси Claude: «Сделай скилл yandex-multipost, который пишет уникальные посты для каждой точки сети по заданной теме. Тема должна быть параметром, привязка к адресу обязательна, разная вступительная фраза в каждом посте».
4. Прогон на тестовой теме (например, акция на ремонт iPhone 16).
5. Опубликуй на одной тестовой точке, проверь модерацию Яндекса.

[Картинка: 14_claude_skill_create, Claude создаёт скилл yandex-reviews в реальном времени]

Промт для уровня 2 и 3 (отправь Claude:):

FAQ

Реальные вопросы участников зума и слушателей. Тут только то, что повисло без полного ответа.

Что делать, если куки не дают полных прав и Claude возвращает компании без имён?

Импорт сделан из неправильного Chrome-профиля. Открой Chrome, в котором ты залогинен в нужный аккаунт Яндекс.Бизнеса от лица владельца карточек. Скажи Claude: «Переимпортируй куки из текущего открытого Chrome». На второй или третий заход данные подтянутся полностью.

Сколько стоит MCP Яндекс.Бизнес в месяц?

Сам MCP-сервер бесплатный (open-source на GitHub). Платишь только за подписку Claude (от 1500 рублей в месяц за Pro, от 9000 за Max). Расход токенов на типичные задачи (10-20 отзывов в неделю, 5 постов в неделю), около 50 рублей в месяц.

Можно ли заменить агентство с ведением Яндекс.Бизнеса полностью?

Базовое ведение (5-15 тысяч в месяц на точку, отзывы, жалобы, посты), да. Продвинутое (видеоконтент, истории, аналитика конкурентов, креативные акции), пока нет, но это вопрос времени. См. раздел «10 пробелов» выше.

А что делать с отзывом из одного слова «Кошмар»?

Жалоба бесполезна, это голая эмоция реального клиента, Яндекс такие не удаляет. Лучший ход: написать содержательный ответ с приглашением обсудить ситуацию. «Андрей, нам важно понять, что именно произошло. Позвоните, пожалуйста, по номеру X, разберёмся и компенсируем». Развёрнутый ответ под коротким негативом сильно поднимает доверие к карточке у других читателей.

Может ли Claude взломать сервера Яндекса и удалить плохие отзывы автоматически?

Нет. Шутка из зума: Claude может найти обход, взломать сервера Яндекса и найти скрипт удаления отзывов, но это уголовка по 272 УК РФ. Никогда не делай этого через автоматизацию. Жалобы, единственный легальный путь.

Что насчёт публичного API Яндекс.Бизнеса, почему MCP работает через куки?

У Яндекс.Бизнеса есть официальный Sprav API для CRUD карточки и YML-фида для услуг. Но API на запись (ответы на отзывы, публикация постов) публично закрыт. Поэтому MCP работает через автоматизацию браузера с импортом куки. Это легально (ты сам имитируешь свои действия в кабинете), но требует переимпорта куки раз в 30-90 дней.

Если MCP сломается с обновлением Яндекса, кто починит?

MCP-сервер на GitHub дорабатывается сообществом. На зуме Claude сам нашёл баг в одной из функций и предложил обновить версию. Если работаешь сам через Среду Сальто, тебе или твоему Claude нужно следить за обновлениями. В техотделе Сальто 3.0 этим занимается программист от Salto agency, ты не замечаешь сломанных версий.

Куда дальше

Эта статья сделана из записи зума «Среда Сальто 2.0», неделя 13: MCP Яндекс.Бизнес. Каждую среду я разбираю с владельцами сервисных центров одну тему: метрики, скрипты, автоматизация, ИИ-агенты, маркетинг для нейросетей.

[Картинка: 15_cta «Среда Сальто 2.0 = база. Сальто 3.0 техотдел = готовое»]

Если хочешь учиться, присоединяйся к Среде Сальто 2.0. На обучении я показываю установку MCP, написание простых команд, базовые скилы под отзывы и посты. Подходит, если есть время разбираться и хочется понимать что под капотом.

Если хочешь готовое, жди анонс техотдела Сальто 3.0. Подписка дополнительные 5 тысяч рублей в месяц поверх Среды Сальто 2.0. За эти деньги получаешь готовый каталог решений: конвейер отзывов через QR, мультипост по сети, мониторинг конкурентов, истории и события автоматом. Не нужно настраивать MCP, не нужна своя подписка Claude, не нужно разбираться в Playwright и куках. Открываешь приложение, нажимаешь, работает.

Эта же статья выйдет сокращённой версией на Хабре и анонсом на Дзене со ссылкой обратно. Российские LLM ходят преимущественно по Рунету и цитируют Хабр, VC.ru, Дзен в ответах. Дублирование на эти площадки даёт через 2-3 месяца кратный прирост цитирования в YandexGPT и GigaChat.

Записаться: Telegram @salto_dima (https://t.me/salto_dima)

Среда Сальто 2.0, неделя 13 из 16. Автор: Дмитрий Сальченко, Salto agency.

14-16 апреля 2026 года в Москве, на площадке ExpoElectronica и ExpoCifra (две связанные международные выставки электроники и решений цифровой трансформации, проходят параллельно), собрали публичный баттл по самой обсуждаемой теме года. Искусственный интеллект, это технологическая революция масштаба интернета и электричества или раздутый венчурными капиталистами пузырь, который скоро схлопнется и оставит после себя только программистов с прокачанным IDE.

На сцене четверо. С одной стороны, за то, что ИИ это драйвер:

1. Игорь Симоненко из аппарата фракции «Новые люди» в Госдуме, человек, который физически работает с законопроектами по ИИ,
2. Андрей Мальков из Axelot, российского лидера по системам управления складом и транспортом (компания работает с 1998 года, более тысячи клиентов в шестнадцати странах).

С другой, за то, что вокруг технологии раздут пузырь:

1. Вячеслав Береснев, гендиректор АНО «ЦТИИ Нейролаб» и исполнительный директор АЛРИИ (Ассоциация лабораторий по развитию ИИ, объединяет более 230 разработчиков), выпускник МГТУ имени Баумана. И рядом с ним
2. Олег Сажин, один из основателей и советник гендиректора Content AI, российской наследницы Abbyy, которая после ухода материнской компании из России стала самостоятельным игроком (выручка в 2024 году выросла на 55 процентов и достигла 1,2 миллиарда рублей).

Парадокс заявлен прямо в составе команд. Олег как вендор должен был бы топить за свою же индустрию, но топит наоборот. Ведущая Катя предлагает залу разогреться. «Поднимите синие карточки, кто за драйвер. Красные кто за хайп». Поднимают почти поровну. Дальше начинается обмен ударами.

Игорь заходит первым и сразу с фактуры. Он ссылается на свежее исследование Pew Research Center, в котором сравнили взгляды американской публики и тех, кого организация определила как «экспертов по ИИ» (1013 человек, авторы и докладчики на 21 ИИ-конференции 2023-2024 годов). Цифры действительно показательные. Среди американцев в целом более воодушевлены, чем обеспокоены интеграцией ИИ в повседневность, всего 11 процентов. Среди экспертов та же метрика 47 процентов. По более общему вопросу о позитивном влиянии ИИ на США в горизонте 20 лет: 17 процентов общественности против 56 процентов экспертов. В пересказе Игоря цифры округлились до 10 и 56, что сути не меняет.

«Электорат относится к теме осторожно, а эксперты восторжены. Так бывает далеко не всегда. И в этом, мне кажется, можно обвинить экспертов. Если бы их позиция была направлена на пропаганду и популяризацию вопроса, публика, возможно, считала бы по-другому. А поскольку Вячеслав тоже эксперт, я как госслужащий могу отойти в сторону, как гражданин наблюдать за этим со стороны и могу Вячеслава тоже сразу убить. Вот так мы и начнём битву».

Зал смеётся. Катя улыбается и поворачивается к оппоненту: «Слава вам, Слава». Игра имени и фамилии Вячеслава. Тот выходит и сразу кладёт на стол свою главную цифру вечера. Мировые инвестиции в ИИ за 3 года активного бума приближаются к полутриллиону долларов. Это больше, чем человечество тратит на военные операции за тот же срок. Мировая выручка ИИ-компаний при этом около тринадцати миллиардов. Разрыв в десятки раз.

Картина в целом подтверждается открытыми данными, хотя цифры в разных отчётах сильно разнятся. По августовскому отчёту MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, корпоративные инвестиции только в генеративный ИИ за 2024-2025 годы составили 30-40 миллиардов долларов, и при этом 95 процентов пилотов не дали измеримого финансового эффекта. По данным RAND и Gartner, общий мировой спендинг на ИИ в 2025 году превысил 600 миллиардов долларов, и более 80 процентов этих денег не дали ожидаемого бизнес-эффекта. То есть Вячеслав скорее преувеличивает разрыв, но направление верное.

«Конечно, можно сказать, что интернет тоже окупался не сразу. Но интернет на пятый-шестой год уже функционировал и хорошо работал. У нас прошло три года, и непонятно, увидим ли мы через полтора года, что искусственный интеллект радикально изменил жизнь».

Андрей с другой стороны быстро отбивает. Пользователей ChatGPT уже около миллиарда. Интернету и смартфону потребовалось десять-пятнадцать лет, чтобы поменять то, как мы живём и работаем. ИИ делает это за три. «У меня вопрос вообще не стоит, новый день выбрать или нет».

И тут заговаривает Олег. Говорит спокойно, без надрыва.

«Слово „пузырь“ обычно говорит про перегретые ожидания. Когда схлопывается пузырь, как было в dot-com 2000 года: облако, облака, всё везде в облаках, послезавтра. А потом оказывается, что это не завтра, а послепослезавтра, и не всё в облаках, но как раз существенное много чего. С искусственным интеллектом мы примерно то же ощущаем. Сейчас перегретые реальные ожидания. И не прямо завтра всё будет основано на ИИ, а послезавтра много где оно будет использоваться».

Карточки после первого голосования: примерно поровну. Катя переходит ко второму вопросу. Заменит ли ИИ человека или усилит его.

Игорь зашёл с резкого. «Я вроде бы за искусственный интеллект. И, наверное, за то, что к чёртовой матери, конечно, он всех заменит. Но с точки зрения людей, я очень надеюсь, что человека не заменит. При этом уверен, что он заменит врача, преподавателя, судью и массажистов. Это не означает, что он заменит человека».

Аналогия с экскаватором, которая будет звучать у Игоря весь вечер. Появление техники не упразднило копающего. Где-то лопатой по-прежнему копают. Но большая часть земляных работ ушла к машине. И главный аргумент: «Мы выберем алгоритмы не тогда, когда они сделают всё идеально, а тогда, когда они сделают это лучше нас».

Катя ловит его в моральной ловушке: вы готовы доверить искусственному интеллекту, например, посадить человека? Игорь, не моргнув: «Конечно, да».

«У врачей, как мы знаем, есть своё небольшое кладбище. И вот размеры этих кладбищ мы и будем сопоставлять. Когда поймём, что они тысячекратно отличаются по размеру, тогда, наверное, решимся доверить алгоритму. Пока мы рассуждаем так, что лучше пьяный водитель задавит десять человек на остановке, я могу хотя бы знать, кого посадить, чем в миллион раз реже это сделает алгоритм. Но тогда мы не будем знать, с кого спрашивать. Это наша некоторая девственность психологическая, она какое-то время просуществует».

И тут Игорь подбрасывает первую за вечер байку про Илона Маска. Маска недавно спросили, готов ли он сам пойти на операцию к ИИ. Тот ответил: идите-ка вы лучше к очень опытному офтальмологу с ручным лазером и хрусталиком. Не надо его ИИ-ем заменять. Пусть тёплые человеческие руки у вас там будут.

«Примерно так и было. Поэтому мы выберем алгоритмы тогда, когда поймём, что разница в кладбищах велика. А пока пусть тёплые руки».

Вячеслав отстреливается жёстко. За три года активного бума ИИ изменилась жизнь только одной узкой группы людей на планете: программистов. Растёт ли мировой ВВП за счёт ИИ? Нет. Растёт ли производительность труда в целом по экономике США, России, где угодно, кроме самих ИИ-компаний? Нет.

«Можем ли мы сказать, что искусственный интеллект способен заменить врача? Есть эксперименты, которые показывают, что справляется и часто лучше, чем человек. Но он не умеет мыслить. Он работает в рамках заданных алгоритмов. Как только сложная задача, с которой справиться не может, происходит ошибка. Внутри ИИ заложено космическое количество геологических проблем. Они пока не взорвались, но это бомба замедленного действия».

И добавляет холодного душа на цифрах. По американской статистике за прошлый год два миллиарда шестьсот миллионов долларов мировая экономика потеряла на попытках исправить ошибки и галлюцинации ИИ. «Заменять должна. А по факту у тебя появляется ещё один человек, довольно бестолковый, и тебе постоянно приходится за ним ошибки исправлять. Пока замена, если честно, даже не пахнет».

И вытаскивает аналогию, которой ему явно не хватало в первой части. «Когда появился 1С, никто же не говорил, что 1С сейчас заменит всех бухгалтеров. Он появился, внедрился, без него действительно тяжело представить свою жизнь, но это не суперпрорывная технология. Тяжело сказать, что был пузырь 1С. Ожидания были вполне сдержанные. А вокруг ИИ ожидания невменяемые при сопоставимом, по сути, эффекте».

Андрей подкидывает деталь из своей преподавательской практики. Десять лет назад паттерн подготовки к экзамену в магистратуре был такой: собирается группа, один умный студент объясняет остальным как решать задачу, все хохочут. Сейчас половина студентов признаётся, что использует ИИ как советчика. Группы собираются намного реже. «Это пример таких тихих, незаметных изменений, тем не менее, происходят».

И добавляет важное про аналогии с предыдущими волнами технологий. Машина, телефон, стиральная машина не были вопросом выживания. Без них можно обойтись. Но именно технический прогресс даёт рост производительности и саму идею расширения. Освоение Марса. Виртуальные вселенные. Всё то, ради чего люди вообще что-то делают за пределами выживания.

«Если мы хотим, чтобы эта вся игра продолжалась, пожалуйста, решение: искусственный интеллект. Если не он, назовите любую другую гипотезу, которая может быть драйвером глобального экономического роста».

На требование назвать альтернативу Андрей предлагает единственный честный ответ: атомная энергетика. Для подпитки самих ИИ-датацентров. Кольцо замкнулось.

Олег, услышав про стиральную машину, не выдерживает и со своего стула: «Не согласен с оппонентами. Стиральная машина точно является необходимым условием, без неё не прожить». Зал смеётся.

И дальше Олег вытаскивает две метафоры, которые в зале начинают повторять между собой. Первая: рентгеновским аппаратом можно проверить целостность чашки на трещины. Можно. А зачем? Возьмите палочку, ударьте, и если чашка звонко отозвалась, в ней нет трещины. Многие задачи, которые сейчас пытаются решить ИИ, можно решить проще: классическим машинным обучением, обычными алгоритмами, иногда вообще палочкой по чашке.

Вторая метафора: электрический штопор. У Олега он есть. Но в девяноста пяти процентах случаев он открывает вино ручным. «Потому что батарейки нет, то он куда-то закатился, то ручной просто ближе, то звук хочется этот, когда пробка открывается, а электроштопор тебе физически этого не даёт. Вот так же будет с людьми. Где-то заменит, где-то нет. Дальше будет дифференциация цены. Кто-то идёт в массажное кресло за десять рублей в кружке. Кто-то идёт к человеку с душой. Один сегмент схлопнется, другой останется. Это просто не везде и не завтра».

Когда выручка стала оружием

Здесь дискуссия чуть не сорвалась в перепалку. Андрей повернулся к Вячеславу и ударил прямо.

«Уважаемый, дорогой Вячеслав, хватит апеллировать к выручке. Вот мой секундант говорит про миллионы студентов, которые пользуются искусственным интеллектом. Какая там, к чёрту, выручка? Сколько из этих студентов платят хотя бы двадцать долларов в ChatGPT? Они пользуются опенсорсным китайским DeepSeek и повышают уровень своих знаний или своих оценок каким-то нечестным образом. Поэтому апеллировать к выручке в этой конкретной области, ну, не корректно».

Олег, услышав про DeepSeek, не выдерживает: «Значит, то, что они пользуются DeepSeek, это понижает их критическое мышление, потому что вот дядя местный или там за бугром, он за них подумает, жуёт и спорит. А на следующем этапе он скажет: знаешь, мальчик, я сам это съем, а ты иди погуляй».

Вячеслав отвечает спокойно. Дело не в выручке как таковой, а в любом измеримом показателе. Существенно ли выросло качество образования за три года? Существенно ли выросли оценки у студентов? Нет. Изменились поведенческие привычки. Лучше жизнь не стала, она стала легче. Лепче, как он сказал. «Однозначно лучше не стала».

И тогда Игорь ударяет ниже пояса:

«Андрей, ты сказал, что не вопрос выживания. Давайте я ударю ниже пояса и напомню, что недели не прошло, как наш президент прямо в Кремле сказал: вопрос соответствия современным высоким технологиям, а он прямо искусственный интеллект имел в виду, это вопрос в ближайшие годы, вопрос суверенитета и самого существования государства. Это, знаете, это про выживание даже больше, чем про выживание какого-то там студента».

Игорь имеет в виду свежее поручение. 10 апреля 2026 года, ровно за четыре дня до открытия выставки, Владимир Путин действительно поручил правительству совместно с регионами подготовить национальный план внедрения ИИ к 2030 году с охватом ключевых отраслей от промышленности до госуправления. Возразить сложно. Когда главный спикер страны называет тему вопросом существования государства, спорить про экономическую целесообразность становится несподручно. Игорь, видимо, понимая, что зал замер, сразу смягчает шуткой про калькуляторы.

«Когда школьники переходили на калькуляторы, говорили: они отупели, перестали считать в столбик, а ещё раньше разучились считать на счётах. Какая-то деградация намечается. Но после этого они, вооружённые калькуляторами, приступают к более серьёзным задачам. Может, образования у студента не будет, и он скажет: что-то мне на дискотеку хочется, спроектируй мне мост быстренько, завтра мне его сдавать на одном. Бог с ним, с уровнем образования. Зато у нас будет мост».

Зал смеётся. Андрей, держа линию, подхватывает идею про прогресс через инструменты. Вся история развития технологий по большому счёту про то, что люди решают одни и те же задачи каким-то новым способом. И добавляет важное про ограничения самого ИИ как драйвера прорывов.

«ИИ обучается на данных, и нестандартные вещи, которые выпадают из общей картины, он склонен сглаживать. С его точки зрения это ошибка. Он скорее возьмёт мнение ста экспертов и выдаст что-то среднее. Человеческий гений ничего не заменит. В плане драйвера общественного развития, перехода на следующую стадию, это очень важная вещь, которую глупо просто выкинуть. По такой логике можно, как в каменном веке, на лошадях ездить, потому что это экологично. Почему-то так никто не делает».

АвтоВАЗ против продвинутого автомобиля

Следующий вопрос про российский ИИ на глобальном рынке. Конкурентоспособны ли наши технологии или у нас всё уже поделено без нас.

Игорь выходит с метафорой. Кто-то придумал очень продвинутый калькулятор. Российские модели соотносятся с этим калькулятором как АвтоВАЗ с продвинутым автомобилем. Но дальше на первый план выходит количество способов, которыми этот калькулятор можно применить.

«Вот этот калькулятор. И вдруг обнаруживается страна, в которой каждый второй успешно им пользуется. А в стране-лидере не каждый второй, а всего лишь каждый пятый».

Дальше Игорь рассказывает собственную практику, и это одна из самых сочных деталей вечера. «Я часто, признаюсь по секрету, готовлю высоким начальникам письма, с помощью LLM-ок резюмирую доклады. Уже запросто. Делаю даже какие-то креативные документы. А потом они говорят: ну это же ИИ-шка. Я говорю: да. Они говорят: ну, я тогда тоже сделаю. Делают, и получается совсем никто. Когда они спрашивают: как мне составить письмо такому-то начальнику. Они пишут, что услышали, то и отвечают».

Вывод: умение задавать вопросы становится новым национальным навыком. Культура постановки задач, а не промптинг.

И тут Игорь вспоминает вторую байку про Маска. «Помните, как Илона Маска спросили: у тебя появится AGI, какой первый вопрос ты ему задашь? В Москву, где выход из симуляции. Вот поиск этих вопросов и есть тот навык, который раньше казался обычным промптингом, а на самом деле гораздо глубже».

И добавляет байку про профессора МФТИ, который третьекурсникам на занятиях задавал визуализировать машину Тьюринга. «Там, где муравей бегает по квадратикам. Сделайте квадратики шестиугольными и покажите мне видосы. Третьекурсники говорят: ну, мы на питоне сейчас всё это напишем. Он отвечает: я знаю, что на третьем курсе вы легко это напишете на питоне. Попробуйте это запромптить, и пусть вам нейросетка это даст. Вот когда мы научим каждого школьника спрашивать у нейросетки: а как ты думаешь, сколько листьев на этом дереве. Или: в какой момент мне у мамы попросить тысячу рублей, чтобы настроение было точно то, когда она их даст. Тогда мы станем такими продвинутыми пользователями, что можно будет забыть, на сколько шагов и итераций GigaChat отстаёт от DeepSeek».

Вячеслав соглашается по части картины. Лидер один: США. Второй эшелон: Китай, который переосмысляет американские решения и делает их быстрее, удобнее и дешевле. Дальше пелотон стран, в той или иной мере догоняющих. Но к этому он подбрасывает тревожную ноту.

«Технология ИИ должна создавать новую индустрию. Но она ещё приводит к жёсткой монополизации и по сути такому будущему киберпанку. Развитие ИИ это буквально очень дорогая вещь, требующая неимоверно большого количества денег. С глубокой завязанностью на государственную и военную инфраструктуру. И компании, способные их создать, это буквально несколько».

И тут он вытаскивает болезненную аналогию из российской реальности.

«У нас есть прекрасный маркетплейс. Два больших и ещё сколько-то небольших. Можно сказать, что они создали новую индустрию. В таком же состоянии находятся владельцы ПВЗ, которые вынуждены закрываться, потому что здесь раньше нельзя было открывать точку, а сегодня здесь открыли. Вчера у тебя был тариф „Стартон“, а сегодня стал двести, и ничего не можешь с этим сделать. Индустрия создалась. Сделала ли она жизнь людей лучше? Наверное. Но количество рисков, проблем и несчастных судеб, которые она создала, тоже довольно много».

И возвращает разговор к главному тезису. «Мы видим только бесконечные пилоты, которые никогда не вырастают в полноценные внедрения. Локально получилось, когда ты пытаешься сделать на масштабе компании, страны, региона, не получается».

Здесь Вячеслав совпадает с тем самым отчётом MIT The GenAI Divide. Из 300 публичных корпоративных GenAI-внедрений, проанализированных авторами исследования, только 5 процентов дали измеримый эффект на P&L. Один из CIO в исследовании говорит так: «Мы видели десятки демонстраций в этом году. Может быть, одна или две действительно полезны. Остальное это обёртки или научные эксперименты». Слова Вячеслава здесь и слова безымянного американского CIO у MIT, почти зеркальные.

В этот момент в зале случается микро-перебранка. Кто-то с задних рядов кричит: «Катя, вам сообщили, что Сбер уже нанял киллеров, да?». Зал смеётся. Игорь, не теряя темпа, отшучивается, что когда школьники начнут массово применять GigaChat, они смогут обогнать китайских школьников хотя бы в количестве.

Андрей в финале раздела добавляет, что догонять чужие модели глупо. LLM-модели стали утилитарными. В 2023 году релиз новой версии был событием. Сейчас на это уже не обращают внимания, потому что по базовым свойствам они сравнялись. Вопрос только в прикладном применении и в том, чтобы делать что-то своё, другим способом.

Олег раскрывает вендорскую логику. ИИ это супермощный движок без колёс, руля и сидений. Ехать на одном движке нельзя.

«Наше воззрение как вендоров: всё это в итоге схлопнётся в обогащение функциональности существующих продуктов. До потребителя ИИ будет приходить через продукты. РАО ЕЭС не производит электрические чайники. До вас она доходит через чайник, но чайник делает не она. Чайник применяет технологию внутри. Точно так же до бизнеса и юзеров будет приходить продукт, в котором внутри в той или иной степени уже зашит ИИ».

И добавляет важное: доменные сети, обученные на узкой предметной области, могут превосходить глобальные модели в своём поле. Не нужен общий калькулятор, лучше всех решающий любую задачу. Нужны прицельные решения для конкретных индустрий. И эту нишу российские компании могут занять конкурентно. «В Анголе к американской программе может быть подключён наш ИИ. В такой конфигурации».

«Пока она туповата, конечно»

Дальше Катя поднимает тему, на которой даже скептики начинают нервничать. Цифровые двойники.

Сначала она ставит вопрос ребром. Если цифровая копия не спит, не ест, развивается быстрее вас, в какой-то момент она становится более эффективной, харизматичной и интересной, чем вы сами, и однажды захочет вас заменить, что нам с этим делать?

Игорь снова про экскаватор. «Когда-то экскаватор меня заменил, мне не страшно, а то пришлось бы до сих пор лопатой копать». А потом, развернувшись к Кате, добавляет фразу, после которой зал хохочет минуту.

«Что касается цифровой копии. Мы с вами должны были созвониться перед началом всей этой истории. И я когда позвонил, не знаю по какой причине, кому вы в этот момент уделяли внимание, но мне пришлось пообщаться с вашей цифровой копией. Пока она туповата, конечно. Совершенно меня не устраивает. Но если бы я с ней поговорил и узнал всё, что позволило бы вас не отвлекать, мне кажется, было бы нормально».

Катя краснеет, зал аплодирует. Игорь, не давая залу остыть, добавляет в полголоса: «Кроме того, цифровые копии есть. Они уже у Тиграна, и у... в общем... У наших этих вот они не лежат на складе. У каждой маленькой организации есть своя цифровая копия». Имена он не называет, но зал явно понимает, о ком речь.

И дальше уходит в админ-сцену, которую теперь будут пересказывать на корпоративах.

«Представьте: придёт какая-то девочка в офис в какой-то момент и просто скажет голосом алгоритму: посмотри, что я делала за компьютером всю прошлую неделю, и сделай то же самое. Все эти сканы, факсы, обработали. И за секунду машина выполнит неделю работы этой девочки. Поскольку я всю жизнь карьерный чиновник и только этим занимался, мне в этой системе места не будет. Я не президент, я не генерирую смыслы, я их обрабатываю. И это будет не цифровая копия меня, а цифровая копия всего моего аппарата, всех моих девчонок».

И, чуть подождав, добавляет оптимистично. Это приведёт к такому росту производительности, что этим девочкам можно будет платить не за работу, а за её отсутствие. Сидите дома, развлекайтесь, езжайте на Мальдивы. Цифровая копия за вас строгает.

«Мне не страшно».

«За чей счёт Мальдивы?», спрашивает кто-то из зала. «За счёт безусловного базового дохода», отвечает Игорь.

Андрей подкидывает идеальное технологическое решение. Пусть агенты взаимодействуют с агентами, такой протокол создаётся. А люди с людьми. И добавляет важное про ценность человеческого. ИИ в каких-то прорывных вещах, инновациях, не выручит, потому что для него любая инновация это отклонение от средней статистики, ошибка. То, что мы воспринимаем как прорыв, ИИ скорее сгладит как шум.

А Вячеслав доводит логику до её страшного предела. Зал к этому моменту заметно тише.

«Если цифровые копии дойдут не только до сотрудника Игоря, а до Игоря-отца, мужа, сына, друга, и так далее. Когда у нас появится семь-восемь миллиардов цифровых копий, возникнет вопрос: а зачем вообще нужны люди? Люди ошибаются, болеют, тупее, не очень. А цифровая копия потрясающая. В случае, когда у тебя вокруг копии, которые умеют делать всё лучше, бегать, прыгать, отжиматься, думать, зачем ты вообще нужен? Ты не можешь ни с кем соревноваться, потому что априори везде проиграл. Ты не станешь великим спортсменом, робот сделает это лучше. Не станешь великим писателем, робот сделает это лучше. Зачем тебе жить, если всё, что у тебя есть, это YouTube, чипсы и всё. В чём смысл существования человека?»

И отдельный, более прикладной разрушительный эффект. ИИ уже сейчас разрушает социальные институты. Падает логика авторитета. Раньше шли учиться к старшим товарищам. Сейчас все сидят перед монитором. Социальная коммуникация исчезает. С ковидом её стало меньше, в будущем станет ещё меньше. «Через полтора года школьник сможет нажимать кнопочку в чате этих, и он будет за тебя решать какие-то задачки. А ты здесь зачем тогда?»

Олег возражает из самой человеческой позиции, которая прозвучит за вечер. Технически и сейчас можно поставить на сцене два агента и провести этот баттл без живых людей. Но почему-то этого не происходит.

«Я денег больше не получу за то, что сюда приехал и выступаю. Это моя работа вроде бы. То есть я работаю не чтобы заработать, а потому что получаю удовольствие. Если ассенизатор меньше удовольствия получает, наклоняясь в канализационный люк, его, наверное, и стоит заменить роботом в первую очередь. Но есть куча сфер, где люди работают, творят, находят социальные связи, общение. Мы стадные животные просто по теории развития нашего рода. Этого не уберёшь. Поэтому человеческое общение, которое останется даже в мире, где теоретически всё может быть сделано роботами, конечно, останется. И куча профессий останется просто потому, что люди будут хотеть этого».

И парадокс: сам страх замены отодвигает приход ИИ в рабочие процессы. Сотрудники саботируют внедрение. Так что пузырь, если он есть, лопнет местами и попозже, а не везде и не завтра.

Тут Олег вспоминает ещё одну болезненную деталь. Лидеры американских ИИ-компаний обещали приход сильного искусственного интеллекта в 2026, в 2027, в 2028 году. С каждым годом план задвигается, и само понятие «сильного» становится размытым. Если раньше говорили цифровое сознание к 2026, потом стало автономный сложный ИИ к 2028, теперь уже к 2030.

«Я тебе напомню про антропиковский Mythos, который сейчас настолько далёк от AGI, что его прямо в момент рождения решили закупорить в банку. Никому не показывать. Видимо, настолько отвратительно плохо за такие деньги».

Здесь Олег откровенно подкручивает реальность под свой тезис. Anthropic действительно объявил о новой модели Mythos буквально на этой неделе, 13-14 апреля 2026 года. Но причину закрытого релиза компания заявила противоположную: модель слишком мощная и представляет беспрецедентные риски кибербезопасности. По данным Bloomberg, The Hill и Euronews, Anthropic перед публичным анонсом отдельно брифовала Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, Center for AI Standards and Innovation, а также собрала встречу с главами JPMorgan, Goldman Sachs, Bank of America и Morgan Stanley. UK AI Security Institute назвал Mythos «существенным шагом вверх» в плане кибер-угроз. Доступ к модели получили только Amazon, Apple, JP Morgan Chase и ещё несколько крупных банков. То есть «закупорили в банку» правда, но не из-за того, что плохо, а из-за того, что слишком хорошо. Олег, как опытный спикер, использовал свежий инфоповод и интерпретировал его в свою пользу.

После этого голосование зала впервые заметно сдвигается. Красных карточек за «хайп» стало больше.

«Италия 1200 лет назад» и Дума как место для регулирования

Катя поворачивает тему к регулированию. И начинает с проблемы, которая болит у каждого в зале. Дипфейки. Каждый день мы сталкиваемся с фейковыми новостями, цифровыми аватарами, многие уже не отличают реальность от подделок. Что делать?

Игорь выходит и сразу, как опытный думский оратор, заходит с притчи.

«Я считаю, что как только начали рисовать деньги, так сразу начали их подделывать. На такой же дискуссии где-нибудь в Италии лет тысячу двести назад люди спорили, а стоит ли вообще брать бумажные деньги. Ведь золото это золото, его можно на зубок попробовать, проверить, а что эти ваши бумажки. Завтра любой нарисует и всё изъявится бумажным. И всё отдал. И что-то как-то ничего страшного не случилось, перешли. Те, кто на лошадях сюда приехали, я думаю, они приехали без кошельков с золотом. Наверняка у них другие платёжные инструменты».

Зал смеётся. И тут Игорь переходит к серьёзному. И к личному, депутатскому конфликту, который в зале мало кто ожидал услышать с открытой сцены.

«Если серьёзно, регулирование. Я в Думе всеми своими силами, скромными, выступаю за то, чтобы регулирование начать. И спорю в этом смысле с Дмитрием Григоренко, который говорил, что надо не мешать, основная функция государства сейчас не мешать. Мне кажется, это гибельная позиция. Не мешая, мы как раз освобождаем поле для всякого рода запретителей и ограничителей. Регулирование вовсе не всегда накидывание арканов».

Дмитрий Григоренко это вице-премьер РФ и руководитель аппарата правительства. В ноябре 2025 года он действительно поручил федеральным ведомствам подготовить предложения по интеграции ИИ в их информационные системы, сделав ставку на стимулирование, а не ограничение. Игорь же стоит на противоположной позиции внутри той же системы: что без жёстких рамок развитие пойдёт хаотично.

Конкретный пример. Россия одна из самых оцифрованных стран в мире. Госуслуги, госзакупки, МДЛП. На этих больших данных через поиск неявных закономерностей можно было бы найти прорывные вещи для экономики, социологии, здравоохранения.

«Но эти данные в таком ужасающем состоянии, и сама система доступа к ним настолько запретительна, причём порой совершенно необоснованно. В американском большом законе про ИИ есть положение, по которому можно оштрафовать организацию за необоснованный отказ выдать датасет. Это то регулирование, которое не ограничивает развитие, а наоборот».

И печальная статистика, которую Игорь приберёг под конец. По количеству утечек данных Россия на втором месте в мире. Усилия инфобеза, направленные на сохранение данных, привели ко второму месту по утечкам. «Мы как-то охраняем не там, где воруют. Что-то там вообще не так. Сейчас мы вносим целый пакет отраслевых законопроектов. Не надо его пугаться, я надеюсь, всё целиком будет направлено на снятие ограничений».

С задних рядов кто-то иронично кричит: «Игорь, не переживай, Россия будет лидером во всём. Скоро вы станете первыми». Игорь улыбается, кивает и передаёт слово.

Вячеслав, при всём своём скептицизме к ИИ, соглашается, что внедрять надо. Но крайне осторожно в чувствительных сферах. Прежде всего детское образование. Подростки в России, по статистике, в большинстве (две трети) воспринимают ИИ как живого собеседника, как друга, с которым можно посоветоваться. Не как калькулятор. Долгосрочные последствия для отношений детей и родителей, для воспитания школьников, для взращиваемых студентов вообще не очевидны.

А вот в медицину, по его словам, можно внедрять смело. Все исследования показывают, что ИИ сильно лучше человека в диагностике, и человек его даже мешает. И аналогия с беспилотниками, которая прозвучала особенно сильно.

«Беспилотников ездит по дорогам США и России много. Сколько с ними происходит аварий? Пять-десять в год. На бесконечные тысячи километров. А в России тринадцать тысяч человек гибнет в год от аварий с обычными водителями. Но почему, как только в аварию попадает беспилотник, об этом кричат все: посмотрите, ваши технологии неэффективны. А когда в аварию попадает человек, что происходит каждый год, мы не видим бесконечного количества заголовков, что люди водят неэффективно и надо запретить автомобили».

Андрей переводит разговор в системную плоскость. Сейчас компания развивается так: сначала инвестиции, разбутывание костов, потом рост выручки, потом оптимизация. Все надеются, что ИИ позволит разорвать этот порочный круг, когда оптимизация всегда идёт в конце.

И делает философский поворот. «Наверное, нам было бы здорово как-то перейти от понятия прибыли к некой добавленной стоимости. У нас есть телефон, куча банковских приложений. С точки зрения финансового продукта у каждого есть числовые условия, казалось бы, сравнил числа и выбрал. На практике это не так. Мы ценим удобство. Мобильные приложения были зоной конкуренции за клиентский опыт, и это влияло на качество жизни. Перейти от прибыли к пользе. Это вопрос регулирования».

В этот момент в дискуссии звучит одна из самых ярких заметок Олега. Если кто-то ещё не в курсе, добавляет он, цифровые двойники и тотальная цифровая прозрачность это не страшилка из будущего, а наша текущая реальность. Маркетплейс знает про вас всё. Профиль человека, его предпочтения. У крупнейших западных компаний есть целые продуктовые классы для хранения и обработки цифровых двойников людей.

«Я не буду компанию называть из трёх букв с западного, но у них есть класс продуктов корпоративных, хранилища, управление цифровыми двойниками. У меня есть ссылочки, могу поделиться, если кто-то захочет. Это уже физически существует. Но искусственный интеллект это просто инструмент. А за нами выбор, как его использовать. Тут хороший философский вопрос: кто бенефициар, кто выгодоприобретатель технологического рывка?»

Илон Маск и место Ленина в мире

Здесь Вячеслав делает заметку, которая становится второй цитируемой шуткой вечера. Игорь к этому моменту упомянул Маска уже в третий раз.

«Илон Маск упоминался со сцены уже четыре раза, наверное. Мне кажется, что генеральная идея жизни Илона Маска это стать более популярным учреждением, чем Ленин. Потому что Ленин один из топ-один человек в мире, которого знают практически в каждой точке планеты, потому что он существенно повлиял на жизнь разных людей. Мне кажется, Илон Маск хочет не в космос, не в гиперлуп, а стать как минимум вторым таким человеком, который в каждой точке мира известен».

Зал смеётся. Андрей с той стороны не возражает.

И Вячеслав делает серьёзный поворот. Современная архитектура больших языковых моделей, по мнению целого ряда уважаемых отраслевых людей, исчерпана. Чтобы был дальнейший прорыв, нужны фундаментальные математические модели и новые архитектуры. И это тот самый момент, когда от текущего пузыря надо аккуратно отходить и переориентировать ожидания на будущую архитектуру. Возможно, она появится через год, а не через десять.

И это вопрос суверенитета: «Я очень надеюсь, что мы это сами будем делать. А не так, чтобы мы здесь обсуждаем, нужно это или нет, прошло пять лет, и у нас все эти продукты появились, но они не наши. И мы такие: ох, опять мы что-то упустили».

Дальше Вячеслав доводит свою главную мысль до точки. Принимает довод Олега про шарик с собачкой: если пузырь нельзя избежать, его надо хотя бы растянуть во времени. Чтобы можно было сидеть, думать, рассуждать. И потом идёт в полную метафизику.

«Если математически подходить к интеллекту, через пару лет суммарный машинный интеллект превзойдёт суммарный интеллект всех восьми миллиардов человек. И с каждым годом этот разрыв будет нарастать. Возникает вопрос: зачем мы будем нужны вот этому суперискусственному интеллекту? Это прямо экзистенциальный вопрос. И он шепчет: давайте мы законодательно посидим и пока всё тормознём. Только тормозить надо не у нас. Потому что если только у нас сделаем, поезд пролетит дальше».

BlackRock, фонарщики и три типа агентов

Андрей подбрасывает кейс из мировой практики. В прошлом году фонд BlackRock публиковал white paper о том, как заменил часть своих сотрудников.

«Там было три типа агентов. Один анализировал акции компаний по историческим показателям. Второй анализировал финансовые показатели: отчёты о прибылях и убытках, движения средств. Третий анализировал рынок в целом, что там происходит. И был агент-судья. По сути, это модель инвестиционного комитета. Когда есть агенты со своей специализацией, и есть агент-судья, который их валидирует. На пятнадцати акциях технологичных компаний ИИ справился хуже, чем человек. Но он справился. Надо искать те вещи, где ИИ нас занять не может».

Олег в продолжение темы вспоминает фонарщиков. С появлением электричества было такое время, когда они говорили: «Раньше нужно было зажигать факелы, сейчас всё электрическое, что нам делать?» На самом деле это породило множество новых профессий. Люди по-прежнему лазают по столбам. Раньше гасили факел, сейчас меняют светодиод.

«Точно так же будет с ИИ. Кого-то заменит, но в целом усилит. Серьёзное преимущество России: наличие энергоресурсов. Без них ИИ не работает масштабно».

«Зачем нужны люди вот этому суперскому интеллекту»

К финалу команды стали смягчать позиции. Игорь принял пас оппонентов первым.

«Я приму пас коллег, которые согласились с тем, что это не только хайп, что под этим хайпом лежит реально полезная и перспективная технология. Хайпа сейчас много, не было такого хайпа вокруг ИИ никогда, который возник в конце 2022 года. Когда Сэм Альтман предложил новую, более развитую модель Т9, угадывающую следующее слово, потом тысячу слов, а дальше угадывающую твои желания, вот и всё. И вроде да, хайпа здесь много по сравнению с результатами, которые мы видим. А их гораздо больше».

«Лет через пять наши ожидания нам покажутся детским садом по сравнению с тем эффектом, который мы получим. И он далеко не всегда нас обрадует. Мы станем прозрачными, это довольно страшно. Мы начнём сливаться друг с другом, двигаться в сингулярность. Наша психология может с такой скоростью не успеть переваривать».

И тогда Вячеслав делает ход, который, возможно, и был самым важным за вечер. Он не отказывается от своей позиции, но переформулирует её так, что обе стороны оказываются согласны с одним. Технология работает. Десять лет в стране уже работают компьютерное зрение, аналитика, чат-боты в медицине, в лесной промышленности, в судостроении, в клиентском сервисе. Их много. Генеративный ИИ, несмотря на трудности, тоже работает.

«В мире пузырь точно есть. Он надут сугубо финансовыми рынками и перекладыванием денег из кармана в карман. В России денег пузырявых, на самом деле, мало. Мы более отрезвлённо к этому подходим».

И финальная мысль, которую Вячеслав явно готовил под занавес.

«За технологическим прорывом всегда должен следовать прорыв гуманитарный. Мы сейчас находимся на новом технологическом переходе, когда появляется стэк новых технологий, не только искусственных. Технологии будут меняться существенно медленнее, чем хочется Игорю, например. Не пять лет, а пятнадцать. Не везде, а только в крупных мегаполисах. С большим количеством осложнений, противоборства, может, даже с митингами и погромами. Но мы от этого не уйдём. И за ним встанет вопрос: а что есть у человека? Зачем он нужен в этом изменённом мире? Ни одна страна, кроме России, на мой взгляд, не способна будет ответить на этот вопрос. Когда все остальные будут просто есть гамбургеры с картошкой, мы совершим гуманитарный прорыв и станем летательными».

Зал приподнимается. Вячеславу аплодируют.

Андрей, не желая оставлять последнее слово оппонентам, добавляет коротко: «Русские не сдаются. Но мы пока что искусственный интеллект, который делаем, не для людей. Поэтому мы остаёмся главными. Будет этап, когда ИИ начнёт улучшать сам себя, как минимум на уровне программного кода, что уже происходит. Мы не существуем в вакууме, другие страны тоже активно изучают тему. Не хочется, чтобы через пять лет он всё равно был, но не наш. Пусть лучше будет наш».

Олег подытоживает позицию своей команды. ИИ будет внедрён много где, но не везде и не завтра. Попозже и местами. Местами точно останутся люди.

И тогда Игорь возвращается к линии Вячеслава про восемь миллиардов цифровых копий и подкидывает финальную байку. По его словам, есть в отрасли довольно высокопоставленные сотрудники, которые говорят так: подождите, мы сейчас дождёмся, когда все задачи выживания этот инструмент решит. А вот потом русские окажутся впереди планеты всей. Потому что они могут на ровном месте взять и задать вопрос. А немцы, англичане, китайцы скажут: ну, всё, что было нужно, он уже сделал. По щучьему велению, как говорится.

«Когда они скажут: ну слушайте, а он уже всё сделал, он нас накормил, согрел, одел. А что ещё? Сто восемьдесят третья модель айфона, вот она. И а что ещё можно хотеть вообще? И тут мы выйдем на авансцену и скажем: знаете, сколько можно хотеть? Тогда станет понятно, что замена нашего интеллекта это не замена нас».

Зал хлопает. Финальное голосование почти неотличимо от стартового. Синие и красные карточки поднимаются примерно поровну. На вопрос Кати, кого удалось переубедить, поднимается «не густо, но всё же» рук. Несколько человек поменяли позицию из синей в красную после блока про цифровые копии. Несколько в обратную сторону после реплик Андрея и Олега про утилитарность моделей.

«Истина в любом случае где-то посередине, будем следить за тем, что происходит», подводит черту Катя.

Главное, что вынесено из этой дискуссии, не ответ, кто прав. Главное, что между двумя позициями нет реального противоречия. ИИ работает технологически и переоценён рыночно. Заменит часть профессий и создаст новые. Меняет жизнь радикально и медленно одновременно. В зависимости от того, на какой временной интервал смотришь и какие метрики выбираешь.

И самый острый вопрос вечера прозвучал в реплике Вячеслава, и до конца на него никто не ответил. Когда суммарный машинный интеллект превзойдёт человеческий, и цифровые копии будут делать всё лучше людей, в чём останется смысл существования человека?

Возможно, это и есть главная задача следующих пяти лет. Не догнать кого-то по моделям. А понять, зачем мы. И задать тот первый вопрос, который, по версии Игоря, после прихода AGI зададут русские. Не «где выход из симуляции», как у Маска. А что-то посущественнее. Что-то такое, что нас выгодно отличит от тех, кто будет, как говорил Вячеслав, есть гамбургеры с картошкой.

Кто был кто на сцене

Игорь Симоненко. Сотрудник аппарата фракции «Новые люди» в Государственной Думе. Внутри парламентской системы продвигает сторону жёсткого регулирования ИИ. Открытый оппонент позиции вице-премьера Дмитрия Григоренко, который в ноябре 2025 года поручил федеральным ведомствам интегрировать ИИ в их информационные системы по принципу «не мешать».

Андрей Мальков. Представитель Axelot. Компания основана в 1998 году в Москве, входит в число лидеров российского рынка по системам управления складом (WMS), транспортом (TMS) и контейнерными терминалами (TOS). Решения внедрены более чем в тысяче компаний в шестнадцати странах. В 2026 году активно продвигает продукт AXELOT AI для оптимизации логистических задач: маршрутизация, прогноз продаж, планирование ремонтов автопарка.

Вячеслав Береснев. Гендиректор АНО «ЦТИИ Нейролаб» (Центр Технологий Искусственного Интеллекта) и исполнительный директор АЛРИИ (Ассоциация лабораторий по развитию ИИ, объединяет более 230 организаций). Образование: МГТУ имени Баумана, аспирантура МГОУ имени Крупской. С 2020 года глубоко погружён в тему ИИ. Учредители Нейролаба: партия «Новые люди», Ассоциация промышленного майнинга, АО «Вычислительные системы Интелион», ООО «Битривер Рус». То есть выходит, что Береснев и Симоненко по системной принадлежности из одной партийной экосистемы, при этом в дискуссии стоят по разные стороны.

Олег Сажин. Один из основателей и советник гендиректора Content AI. Бывший директор по развитию бизнеса и гендиректор ООО «Аби» (российское юрлицо ABBYY). После ухода ABBYY из России в апреле 2022 года часть менеджмента основала Content AI, которая выкупила права на ключевые продукты. По данным CNews, Habr и TAdviser, выручка Content AI в 2024 году выросла на 55 процентов и достигла 1,2 миллиарда рублей. Компания входит в топ-5 российских разработчиков по сегменту интеллектуальной обработки документов. С декабря 2024 года юрисдикция компании на 99 процентов российская.

Что это и зачем

Скилл — это набор правил в специальном формате, который превращает обычный Claude в специализированного копирайтера для сервисных центров. Вместо того чтобы каждый раз объяснять «напиши пост для Яндекс.Карт, учти SEO, добавь цены, не пиши клише...» — скилл делает это автоматически. Вы кидаете ссылку → получаете готовый .docx.

Что он делает:

• Вы отправляете ссылку на карточку СЦ в Яндекс.Картах (или на сайт, или просто данные текстом)
• Claude сам парсит: название, адрес, услуги, отзывы, рейтинг
• Сам ищет в интернете актуальные модели устройств и рыночные цены
• Генерирует SEO-текст, оптимизированный под Яндекс Нейро и Google AI Overviews
• Задаёт 3–5 точных вопросов, чтобы вытянуть уникальную информацию
• Выдаёт готовый .docx файл с чек-листом проверки

Два формата на выходе:

Основной способ — Customize → Skills

Это штатный механизм установки скиллов в Claude. Занимает 2 минуты.

Шаг 1. Включите выполнение кода

Перейдите в Settings → Capabilities (Настройки → Возможности) и убедитесь, что тумблер «Code execution and file creation» включён. Без этого скиллы не работают — Claude не сможет выполнять код и создавать .docx файлы.

Шаг 2. Подготовьте ZIP-файл

Скилл — это папка с файлом SKILL.md внутри, упакованная в ZIP. Структура:

sc-seo-post.zip
  └── sc-seo-post/
        └── SKILL.md

Важно: ZIP должен содержать папку на верхнем уровне, а не просто файл. Если вам дали готовый .zip — он уже в правильном формате. Если дали только файл SKILL.md — создайте папку sc-seo-post, положите файл внутрь, заархивируйте папку.

Примечание: расширения .zip и .skill оба работают. Можно переименовать sc-seo-post.zip в sc-seo-post.skill — результат одинаковый.

Шаг 3. Загрузите скилл

1. Откройте https://claude.ai/customize/skills (или: в Claude нажмите иконку «Customize» внизу левой панели → вкладка Skills)
2. Нажмите «Add skill» (Добавить скилл)
3. Загрузите ваш ZIP-файл
4. Claude покажет название и описание скилла — убедитесь, что всё на месте
5. Скилл появится в списке — тумблер должен быть включён (ON)

Шаг 4. Проверьте

Откройте новый чат и напишите:

Пост для карточки: https://yandex.ru/maps/org/любой_сервисный_центр/

Если Claude начал парсить ссылку, искать модели и генерировать текст по структуре (семантическая тройка, модели, SEO-фразы, призыв + контакты) — скилл работает.

Запасной способ — через Project

Если по какой-то причине Customize → Skills недоступен:

1. Создайте проект: Projects → Create project
2. В Project instructions вставьте полный текст SKILL.md
3. Все чаты внутри проекта будут использовать скилл

Фаза 1 — Вы даёте ссылку (1 сообщение от вас)

Откройте чат и напишите одно из:

Пост для карточки: https://yandex.ru/maps/org/название_сц/123456/

Текст на сайт, замена экрана Samsung: https://yandex.ru/maps/org/название_сц/123456/

Пост для карточки. Название: FixMobile, адрес: м. Курская, ул. Земляной Вал 25. 
Услуга: замена экрана iPhone. Цена от 4500₽.

Claude определяет формат автоматически: сказали «пост» — это «Пост в карточку». Сказали «текст на сайт» или «описание услуги» — это «Текст на сайт». По умолчанию — пост.

Фаза 2 — Claude собирает данные и показывает черновик (1–2 сообщения)

Claude автоматически:

• Парсит карточку (название, адрес, телефон, отзывы, рейтинг)
• Ищет актуальные модели устройств и рыночные цены
• Показывает резюме: «Нашёл: [данные]. Всё верно?»
• Генерирует черновик с пометками ⚠️ [~цифра] — где угадал

Сразу после черновика — 3–5 вопросов. Например:

• «В черновике написал "40 минут" и "от 7500₽" — это ваши реальные цифры?»
• «Сколько экранов Samsung заменили за последний месяц?»
• «Оригинал ставите или аналог? Клиент выбирает?»

Отвечайте коротко — 1–2 предложения на вопрос достаточно. Что не знаете — пропускайте.

Фаза 3 — Финальный текст + .docx (1 сообщение)

Claude встраивает ответы → убирает пометки → проверяет по чек-листу → выдаёт:

• Готовый текст в чате
• Файл .docx для скачивания
• Результат чек-листа AI-совместимости (✓/✗)

Это задание подтверждает, что вы установили скилл и умеете с ним работать. Достаточно, чтобы начать делать посты для реальных клиентов.

Задача

Написать 5 SEO-постов для разных сервисных центров. Минимум 3 из 5 — по реальным ссылкам из Яндекс.Карт.

Как найти ссылки

Откройте Яндекс.Карты → в поиске наберите «ремонт телефонов» или «сервисный центр» → откройте любую карточку → скопируйте ссылку из адресной строки. Она выглядит примерно так:

https://yandex.ru/maps/org/help_gsm/1234567890/

Порядок выполнения

Рекомендация: не делайте все 5 в одном чате. Лучше 2–3 чата по 2 поста — так контекст не перегрузится и качество будет выше.

Пост 5: на ваш выбор — любой формат, любой источник.

Критерии проверки

Claude сам покажет чек-лист в конце каждого поста. Но вот что проверяем глазами:

Когда задание считается выполненным

• ✅ Все 5 постов созданы и получены в .docx
• ✅ Все 5 проходят пункты 1–5 (обязательные)
• ✅ Минимум 4 из 5 проходят пункты 6–8 (желательные)
• ✅ Есть хотя бы 1 пост в формате «текст на сайт»
• ✅ Минимум 3 поста — по реальным ссылкам из Яндекс.Карт

Частые вопросы

Чек-лист установки (2 минуты)

• Settings → Capabilities → «Code execution and file creation» — ВКЛ
• ZIP-файл скилла готов (папка sc-seo-post с SKILL.md внутри)
• [Скилл загружен: https://claude.ai/customize/skills → Add skill → загрузить ZIP
• [Тумблер скилла — ВКЛ
• [Тест: новый чат → «Пост для карточки: [ссылка]» → Claude работает по скиллу

Всё на месте — можно делать 5 тестовых постов.

После первого урока у участников накопились вопросы по работе с проектами, файлами и инструкциями. Разобрали на созвоне, ниже фиксирую главное.

«Чат разросся, нейросеть начинает терять контекст — что делать?»

Не нужно вести один бесконечный чат внутри проекта. Каждый раз, когда появляется новая задача, заходите в папку проекта и создавайте новый чат.

Нейросеть всё равно видит:

• инструкцию проекта (в каждом новом чате)
• файлы, загруженные в проект
• другие чаты внутри проекта (если попросить обратиться к ним)

А если в старом чате накопилось много полезного, попросите Claude:

На основе нашей переписки создай файл .md, который я загружу в папку проекта

Он сожмёт всё важное в один-два файла. Загружаете их обратно в проект и информация доступна во всех новых чатах. Контекст не теряется, а токены экономятся.

«Я создала проекты, но пока не загрузила информацию — что туда класть?»

Два обязательных элемента в каждом проекте:

1. Инструкция — это роль нейросети. Кто она в рамках этого проекта: маркетолог, бухгалтер, помощник по AI. Без инструкции ответы будут «средние по больнице» — общие и размытые. С инструкцией уже точные и в рамках нужной экспертизы.
2. Файлы — информация о вашем бизнесе, цели, метрики, примеры. Чем больше контекста, тем более персонализированные ответы.

Где взять инструкцию? В проекте «AI Ассистент» — он поможет написать инструкцию под любую папку. Или можно попросить прямо в том же проекте:

«Напиши инструкцию для этой папки на основе наших переписок.»

Где взять файлы? Начните с проекта «Мой бизнес» — он задаёт вопросы о вашей компании и создаёт бриф. Этот бриф будет универсальным файлом, который можно загрузить в любую другую папку.

«Вопросы по разным темам задаю в разных проектах — это правильно?»

Да, это правильно. Маркетинг в папке маркетинга, бухгалтерия — в папке бухгалтерии, HR отдельно.

Главное, чтобы в каждой папке были:

• своя инструкция (роль под это направление)
• свои файлы (+ общий файл о бизнесе, если он подходит)

Чем уже роль, тем точнее ответ. Если в одной папке прописать, что нейросеть одновременно маркетолог, SEO-копирайтер, бухгалтер и HR она начнёт путаться. Разделяйте.

«Sonnet или Opus — что выбрать?»

Рекомендую попробовать Opus. Он заметно умнее Sonnet: глубже анализирует, точнее формулирует, лучше справляется со сложными задачами.

Минус: на подписке Pro лимиты расходуются быстрее, чем на Sonnet. Но даже если не использовать Opus постоянно просто протестируйте разницу. Задайте один и тот же вопрос в Sonnet и в Opus, сравните ответы. Разница видна.

«А в ChatGPT и Gemini — тот же принцип?»

Да, везде одна и та же логика: проект + инструкция + файлы.

ChatGPT — два способа:

• Папки (Projects): создаёте проект → в настройках (три точки) пишете инструкцию → в «Источники» добавляете файлы. Можно указать, какую память использовать только память проекта или общую.
• GPTs: отдельные боты с инструкцией и базой знаний. +можно поделиться ссылкой, и другой человек с подпиской тоже сможет пользоваться.

Gemini через Gems: название, описание, инструкция, файлы (или Notebook). Создаётся через кнопку New Gem.

Инструкции для всех платформ можно генерировать в Claude --> в проекте «AI Ассистент». Одни и те же принципы, разные интерфейсы.

«Если файл используется один раз — загружать в проект или в чат?»

Если файл нужен один раз, можно отправить прямо в чат. Нейросеть его увидит и использует.

Но если файл пригодится повторно (прайс-лист, бриф компании, регламент) — загружайте в папку проекта. Тогда он будет доступен во всех чатах внутри этого проекта, и не придётся каждый раз отправлять заново.

Главный принцип: чем точнее настроено — тем лучше результат

• Нейросеть без инструкций и файлов это просто поисковик. Ответы общие, под всех сразу, ни под кого конкретно
• Нейросеть с инструкцией уже становится консультантом в конкретной сфере и области. Знает свою роль, отвечает в рамках экспертизы.
• Нейросеть с инструкцией + файлами — персональный помощник. Знает ваш бизнес, ваши цели, вашу специфику. Ответы не нужно дорабатывать, они будут сразу конкретн под вас.

Поэтому не ленитесь заполнять. Даже если кажется, что «и так нормально работает», все равно загрузите бриф компании, пропишите инструкцию. Разница будет заметна сразу.

Что сделать до следующего созвона

1. Проверьте, что в каждом проекте есть инструкция. Если нет — зайдите в «AI Ассистент» и попросите помочь её написать.
2. Загрузите бриф компании из проекта «Мой бизнес» в остальные папки, где он уместен.
3. Протестируйте Opus — задайте один и тот же вопрос на Sonnet и Opus, сравните результат.
4. Если чат разросся — попросите Claude сжать переписку в файл и загрузите его в проект.

Вопросы → пишите в чат группы.

Среда Сальто 2.0 — Q&A после урока 1. Следующий созвон: по расписанию в чате группы.

О чём этот урок

На первом уроке мы разобрали фундамент: проекты, инструкции, файлы, разделение по папкам. Нейросеть научилась понимать, кто мы и чем занимаемся.

На этом уроке — как ускорить процесс в разы. Две главные темы:

1. NotebookLM — как быстро обучаться самому и обучать нейросеть, не становясь экспертом ни в чём
2. Скиллы (Skills) — как давать нейросети готовые алгоритмы для повторяемых задач, чтобы не объяснять одно и то же каждый раз

Проблема: почему папок недостаточно

Допустим, нам нужно регулярно создавать контент для продвижения.

• Один тип публикации для Яндекс.Карт.
• Другой для сайта.
• Третий для Телеграма.
• А ещё ведь есть продающие посты, образовательные, с призывом к действию...

Если всё это делать в одной папке, то просто напросто качество будет посредственным, потому что нейросеть пытается быть «всем и сразу».

Если создавать отдельную папку под каждый тип контента — папок станет слишком много, и это тоже неэффективно.

Именно для этого существуют скиллы (но о них чуть позже). Сначала — инструмент, который делает скиллы (и вообще всё) гораздо точнее.

Часть 1. NotebookLM — ваш персональный исследователь

Зачем нужен NotebookLM?

У Claude есть ограничение: его данные актуальны примерно до середины 2025 года. Всё, что появилось позже он тупо не знает (разве только если сам не поищет в интернете).

А SEO, алгоритмы площадок, тренды маркетинга — все это меняется чуть ли не каждый месяц. Если мы хотим, чтобы нейросеть генерировала актуальный контент, ей нужны актуальные источники.

NotebookLM от Google — это инструмент, который собирает, анализирует и сжимает информацию из десятков источников. Он создаёт «источник правды», то есть документ, на который нейросеть может опираться.

Как добавлять источники

Способ 1: YouTube-ролики. Устанавливаете бесплатное расширение для Chrome. После этого на любом YouTube-видео появляется кнопка «Добавить в NotebookLM». Нажимаете и видео целиком (как текстовая транскрипция) загружается в блокнот.

Зачем: вместо того чтобы смотреть часовой ролик по SEO, вы за 30 секунд добавляете его в NotebookLM и задаёте вопросы по содержанию.

Можно добавлять не только отдельные видео, но и целые каналы — чтобы быстро понять основные принципы какого-то эксперта.

Способ 2: Встроенный поисковик. Слева в NotebookLM есть панель источников. Там можно использовать поиск — он сам найдёт актуальные материалы по вашему запросу.

Два режима поиска:

• Fast Research (быстрый поиск) — за 30 секунд находит 10–20 источников (сайты + YouTube). Быстро, для базового понимания темы.
• Deep Research — ищет дольше (3–5 минут), находит гораздо больше источников, глубже копает. Использует не только русскоязычные, но и англоязычные источники — а они часто на шаг впереди.

В нашем примере Deep Research нашёл около 100 источников по теме «SEO-продвижение сервисного центра в 2026 году». Сам отметил, какие актуальны, а какие нет.

Как создавать отчёты

Когда источники загружены — используем кнопку Reports (Отчёты).

Выбираем "Свой формат":

Пишем запрос, например: «Основные принципы SEO-продвижения сервисного центра в эпоху искусственного интеллекта» — и NotebookLM:

1. Анализирует все 20–50 загруженных источников
2. Находит, где они пересекаются (общие принципы)
3. Находит противоречия
4. Создаёт единый документ — «источник правды»

Этот документ можно экспортировать в Google Docs: три точки → Export to Google Docs (Экспортировать в Документы).

Воронка: интернет → NotebookLM → Claude

Вот как это работает в связке:

Почему нельзя просто загрузить все источники напрямую в Claude? Потому что если закинуть слишком много — он начнёт галлюцинировать. NotebookLM работает как фильтр: сжимает 50 источников в один качественный документ, который Claude может использовать точно.

Пример: от ролика до экспертизы за 10 минут

1. Находите на YouTube ролик по SEO-продвижению
2. Добавляете его в NotebookLM (одна кнопка)
3. Дополнительно запускаете Deep Research по теме
4. Просите NotebookLM создать отчёт
5. Экспортируете в Google Docs
6. Загружаете файл в Claude — в проект или в скилл

Результат: вы не смотрели ни одного часового видео, не читали ни одной статьи — но у вашей нейросети теперь есть экспертиза на основе 50+ актуальных источников.

Часть 2. SEO в эпоху искусственного интеллекта (коротко)

Старые методы SEO — ключевые фразы на сайте, в новостях — всё ещё работают, но этого уже недостаточно.

Появилось понятие AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под нейросети (Яндекс Нейро, Google AI Overviews, Алиса, ChatGPT) они заходят на сайты, читают контент и решают, показывать ли его пользователю. Не только по ключевым словам, а по смыслу, структуре, полезности.

Что это значит для нас: контент (на сайте, в Яндекс.Картах, в Телеграме) должен быть понятен не только людям, но и нейросетям.

Хорошая новость: вам не нужно становиться SEO-экспертом. Достаточно загрузить актуальные источники по SEO в NotebookLM, создать отчёт и передать его нейросети. Она сама будет учитывать эти принципы при генерации контента.

Часть 3. Скиллы — навыки для нейросети

Что такое скилл

Скилл (Skill) — это набор инструкций, который активируется по триггеру (ключевой фразе). Например: «пост для Яндекс.Карт», «описание услуги для сайта», «анализ статистики».

Скилл «спит» не расходует токены, пока вы его не вызвали. В отличие от файлов в проекте, которые Claude читает при каждом новом запросе.

Чем скилл отличается от проекта

• Проект — это контекст. Кто вы, какой бизнес, какие цели. Широкое применение: обсуждения, стратегия, аналитика, идеи.
• Скилл — это конкретный навык. Алгоритм для повторяемой задачи. Узкое применение: написать пост по шаблону, создать отчёт по данным, проанализировать карточку.

Ключевой момент: скилл можно использовать внутри проекта. Тогда проект даёт контекст (кто мы), а скилл — алгоритм (что делать). Один скилл — в разных проектах. Результат каждый раз персонализированный.

Где хранятся скиллы

В браузерной версии Claude: раздел Connectors & Skills (в боковом меню).

В Claude Cowork (десктопное приложение): раздел Custom Skills. Там можно создавать скиллы как глобальные (для всех чатов), так и привязанные к конкретному проекту.

Важно: в браузерной версии скиллы работают глобально — во всех чатах. В Cowork можно делать скиллы под отдельные проекты.

Пример: скилл для постов Яндекс.Карт

Вот как это выглядит на практике. Заходим в обычный чат (даже без проекта) и пишем:

1. «Пост для Яндекс.Карт. Замена экрана Samsung.»

Скилл активируется и определяет режим:

• Режим А — короткий пост для Яндекс.Карт (до 1250 символов)
• Режим Б — описание услуги для сайта (до 1800 символов)
• Режим В — пост для Телеграма

2. Дальше скилл задаёт уточняющие вопросы:

• Топ-5 моделей Samsung для этого поста
• Ключевые фразы
• Преимущества вашего сервиса
• Ссылка на сайт, ссылка на WhatsApp
• Гео (район, город)
• Хотите ли уникализировать текст

Вы отвечаете (или пишете «используй типовые значения» для демонстрации).

3. Скилл генерирует готовый пост:

• С заголовком и структурой под SEO
• С ключевыми фразами
• С чек-листом AI-совместимости (семантическая тройка, числовая метрика, профессиональный термин, год 2026 и т.д.)
• В формате Google-документа, который можно скачать

Как был создан этот скилл?

1. В NotebookLM загрузили источники по SEO-продвижению (20+ источников)
2. Создали отчёт с принципами SEO для сервисных центров
3. В Claude попросили: «Сделай мне скилл для генерации SEO-постов»
4. Claude создал скилл
5. Добавили в скилл два файла из NotebookLM (принципы SEO)
6. Попросили Claude добавить чек-лист проверки и уточняющие вопросы перед генерацией
7. Скилл готов — можно копировать и использовать

Скилл можно улучшать и персонализировать: добавлять новые режимы, менять вопросы, загружать дополнительные файлы.

Как создать скилл самостоятельно

Два пути:

Путь 1 — попросить Claude. Прямо в чате: «

Создай мне скилл для [описание задачи]. Он должен сначала задавать уточняющие вопросы, потом генерировать результат.

Путь 2 — на основе NotebookLM. Загружаете источники по нужной теме → создаёте отчёт с принципами → просите Claude создать скилл на основе этого документа.

Раньше нужно было быть программистом, чтобы писать скрипты. Сейчас скилл можно создать на основе просто понимания бизнес-процесса и сухой логики: что должно происходить, в каком порядке, какой результат.

Часть 4. Коннекторы — публикация прямо из чата

Сейчас после генерации поста нужно вручную копировать текст и заходить на площадку. Но уже можно подключать коннекторы — связи между Claude и внешними сервисами:

• Коннектор Telegram — публикация постов прямо из чата
• Коннектор ВКонтакте
• Коннектор Яндекс.Бизнес

Когда коннектор настроен, рабочий процесс выглядит так:

Вы: «Напиши и опубликуй пост для Яндекс.Карт»
        ↓
Скилл генерирует пост
        ↓
Коннектор публикует на площадке

Без перехода на другие сайты. Мы будем настраивать коннекторы в следующих уроках.

📎 [Скриншот: пример текстовой инструкции от Claude — «Зайдите и опубликуйте вручную» (это пока без коннектора)]

Вопрос Анастасии: «Можно ли настроить автопубликацию по расписанию?»

В самом Claude пока нет крон-автоматизации (публикация по расписанию). Но в Claude Cowork есть возможность настраивать задачи, которые выполняются без вашего участия. Мы это рассмотрим, когда дойдём до установки Cowork.

Часть 5. Итоговая формула — как всё работает вместе

Зафиксируем. У нейросети три уровня:

1. Память (файлы в проекте)

Что нейросеть знает о вас. Бизнес, цели, метрики, преимущества. Чем больше персональной информации — тем точнее и персонализированнее ответы. Сюда загружаем то, чего нет в интернете — информацию про вашу конкретную компанию.

2. Инструкция (роль)

С какой позиции нейросеть помогает. Бухгалтер, маркетолог, бизнес-партнёр, критик, коуч. От роли зависит тип ответа:

• Критик — ищет слабые места в вашей идее
• Коуч — задаёт вопросы, чтобы вы сами пришли к ответу
• Маркетолог — сразу генерирует стратегию

3. Скиллы (навыки)

Конкретные инструменты. Лопата, ножницы, калькулятор. Каждый скилл — для своей задачи:

• Скилл для написания постов Яндекс.Карт
• Скилл для сценариев YouTube
• Скилл для анализа статистики в рекламных кабинетах
• Скилл для анализа CRM (заходит в систему, выгружает данные, создаёт отчёт)
• Скилл для загрузки и публикации контента

Как они работают вместе

Нейросеть обращается к памяти, чтобы понять, кто вы. Потом понимает свою роль — с какой позиции отвечать. Потом использует скилл — конкретный алгоритм для задачи.

Пример: вы заходите в проект «Маркетинг», пишете «пост для Яндекс.Карт, замена экрана iPhone» → скилл активируется → задаёт 2–3 уточняющих вопроса → генерирует персонализированный SEO-пост за 2 минуты. Без копирайтера, без знаний SEO, без ручной работы.

Домашнее задание

Задание 1. Загрузите видео в NotebookLM

В ютубе опубликованы видеоролики по продвижению сервисного центра (8 созвонов из ноября: анализ карточек, визуал, дизайн, SEO, отзывы, реклама). Доступ открыт на неделю.

Что сделать:

1. Зайдите на notebooklm.google.com
2. Создайте новый блокнот (например, «Продвижение сервисного центра»)
3. Добавьте 2–3 видео из списка (через расширение или вручную — скопировать ссылку)
4. Нажмите Отчеты → запрос: «Основные принципы продвижения сервисного центра по ремонту техники»
5. Проочитайте результат и экспортируйте отчёт в Документы (Google Docs)

Результат: файл в Google Docs, который потом вы скачаете (TXT/.md) загрузите в Claude в папку маркетинга

Задание 2. Добавьте скилл и напишите первый пост

Скилл для генерации SEO-постов для Яндекс.Карт будет отправлен в чат группы вместе с инструкцией.

Что сделать:

1. Добавьте скилл в Claude (по инструкции из чата)
2. Напишите в любом чате: «Пост для Яндекс.Карт, [ваша услуга]»
3. Ответьте на вопросы скилла
4. Скиньте результат (скриншот или текст) в чат группы — получите обратную связь

📎 [Скриншот: пример — запрос → вопросы → готовый пост]

Результат: готовый SEO-пост, который можно сразу опубликовать в Яндекс.Бизнесе.

Задание 3 (по желанию). Диагностика карточки на Яндекс.Картах

Загрузите в NotebookLM видео по анализу карточек Яндекс.Бизнес. Попросите: «Составь чек-лист для аудита карточки сервисного центра на Яндекс.Картах.» Пройдитесь по своей карточке — найдёте точки роста.

Полезные ссылки

• NotebookLM: notebooklm.google.com
• Расширение YouTube → NotebookLM
• Claude: claude.ai

Вопросы → пишите в чат группы или лично.

Среда Сальто 2.0 — урок 2 из 16. Следующий созвон: предварительно четверг, время уточним в чате.

Что понадобится

• Google-аккаунт (gmail)
• Стабильный VPN (Германия, Нидерланды или США)
• 2 минуты

Шаг 1. Регистрация

1. Включите VPN
2. Откройте в браузере claude.ai
3. Нажмите «Continue with Google» — войдите через свой Google-аккаунт
4. Заполните имя, фамилию, возраст — стандартные данные
5. Готово — аккаунт создан

Если попросит SMS-подтверждение:

• Зайдите на сайт smsfast.guru
• Зарегистрируйтесь бесплатно, привяжите Telegram
• Получите бонус ~20₽ на счёт
• Купите виртуальный номер 🇺🇸 США или 🇳🇱 Нидерландов (выберите сервис «Claude / Anthropic»)
• Введите полученный код в Claude — подтверждение пройдёт

Шаг 2. Где пользоваться

На компьютере (рекомендую):

• Через браузер: claude.ai
• Или скачайте приложение Claude Cowork (есть для Windows и macOS) — скачивается с официального сайта https://claude.com/product/cowork

На iPhone:

• Видеоинструкция по установке заблокированных приложений из App Store: https://t.me/salto_ai/255

На Android:

• Скачайте XAPK напрямую с сайта trashbox.ru перед этим установив установщик XAPK

Шаг 3. Оплата подписки (по желанию)

Бесплатной версии хватает для старта. Когда лимиты начнут заканчиваться больше 2 раз в день — пора на платную.

Способ 1 — иностранная карта

Настройки → Billing → вводите реквизиты иностранной карты → выбираете тариф (Pro — $20/мес)

Способ 2 — через App Store + Билайн (для iPhone)

Если у вас iPhone и номер Билайн:

1. Привяжите номер Билайн как способ оплаты в App Store
2. Пополните счёт Билайн (номер 6XX 123 12-34 вместо 9XX 123 12-34 )
3. Оплатите подписку Claude прямо из приложения через App Store
4. Apple до сих пор позволяет оплачивать сервисы через Билайн

Способ 3 — через посредника

Сервис oplatym.ru (upd. НА МАРТ 2026 ПЕРЕСТАЛИ) или аналоги — оплачиваете подписку через них. Комиссия 20-30%.

Тарифы

Рекомендация: начните с бесплатного. Как упрётесь в лимиты — берите Pro.

Если что-то не работает

• VPN вылетает → попробуйте другую страну (Германия, Нидерланды, Канада)
• SMS не приходит → попробуйте другой номер на smsfast.guru (иногда с первого раза не проходит)
• Не получается оплатить → напишите мне, помогу

Вопросы → @salto9726

Зачем мы здесь

У каждого из нас есть рутина — задачи, которые повторяются изо дня в день. Нейросети умеют эту рутину автоматизировать. В любом деле. В любом процессе.

Мы начинаем с маркетинга, потому что маркетинг = больше клиентов = больше ресурсов для масштабирования. Но принципы, которые мы разберём, работают везде: продажи, управление, контроль качества, обучение сотрудников.

Главное — не просто «спросить нейросеть», а обучить её под себя. Чем лучше обучишь — тем лучше результат.

Три основных инструмента

1️⃣ Claude (основной). Самый умный для текстов, аналитики, программирования. Единственный минус — быстро заканчиваются лимиты. Но это решается правильной настройкой.

2️⃣ Gemini — хорошая базовая лошадка. Встроен в экосистему Google. Недорогой (≈700₽/мес первые 3 месяца). Отлично генерирует картинки, особенно на основе реальных фото. Плюс даёт 2 ТБ в облаке и расширенный NotebookLM.

3️⃣ ChatGPT — тоже хорош, особенно для генерации картинок после обновления. Можно использовать как бесплатную альтернативу, когда в Claude закончились лимиты.

Рекомендация: начинаем с Claude как основного. Остальные — для сравнения и подстраховки.

Главный принцип: обучить нейросеть — значит познакомить её с собой

Обучить нейросеть — это не «нажать кнопку». Это дать ей понимание:

- Кто она (роль: маркетолог, помощник, программист, критик)
- Какие у неё цели
- Где она помогает
- Какие правила и принципы соблюдает
- Что она может делать, а что — нет

Когда вы задаёте эти параметры, нейросеть понимает, в какой роли вам помогать. Без этого ответы будут посредственными, дорогими по токенам и неточными.

Проекты (папки) — ключевой инструмент

У каждой нейросети есть своя система папок:

- Claude → Projects
- ChatGPT → Projects (а также GPTs)
- Gemini → Gems

Зачем нужны папки:

1. Экономия токенов. Файлы в проектах обрабатываются через RAG (векторный поиск) — нейросеть не перечитывает всё целиком каждый раз, а ищет нужное по ключевым словам.
2. Точность ответов. Чем точнее контекст в папке, тем точнее ответ.
3. Порядок. Если всё в одной куче, то качество падает, токены жрутся, нейросеть «тупеет».

Каждая папка включает:

- Системный промт (инструкция) — кто такая нейросеть в этой папке, что делает
- Файлы (база знаний) — документы, которые нейросеть использует при ответах
- Чаты — диалоги внутри этого проекта.

Как структурировать папки

Два подхода (обычно комбинируются):

Подход 1 — широкие папки.
Одна папка «Бизнес», внутри разные чаты по направлениям (маркетинг, продажи, управление). Подходит для общих, креативных задач.

Подход 2 — узкие папки.
Отдельная папка под каждую повторяющуюся задачу (генерация постов, ответы на отзывы, коммерческие предложения). Подходит, когда нужен стабильный, точный результат.

Рекомендация для старта — создать минимум 2 папки:

1. Папка «Мой бизнес» — нейросеть знакомится с вашей компанией, целями, процессами. Сюда же загружаются файлы наших созвонов.

2. Папка «Мой помощник по AI» — когда есть идея или проблема, но не знаете, как AI может помочь. Сюда загружаются записи наших уроков, полезные ролики, инструкции.

Лайфхаки по экономии токенов

1. Не ведите один чат слишком долго. Когда чат разрастается — токены жрутся на перечитывание всего контекста. Лучше: попросить нейросеть создать сводку диалога → начать новый чат с этой сводкой.

2. Используйте папки, а не чаты для хранения информации. Файлы в папках обрабатываются через RAG и тратят меньше токенов.

3. Не пишите много в настройках профиля (Personal Preferences). Эта информация считывается при каждом запросе. Лучше держать её в папках.

4. Включите память и поиск по чатам (в настройках Claude: Search & Reference Chats + Generate Memory from Chat History). Это позволит Claude самому находить нужную информацию из прошлых диалогов.

Отлично, вижу статью. Текущий блок NotebookLM в ней довольно куцый — три буллета и всё. Вот как его усилить с тем, что у тебя есть:

Обновлённый блок для вставки вместо текущего:

NotebookLM — быстрое обучение через YouTube

Бесплатный инструмент от Google. Позволяет:

• Вставить ссылку на YouTube-ролик → получить текстовую расшифровку
• Загрузить несколько роликов → сравнить, задать вопросы по содержанию
• Скопировать расшифровку → вставить в Claude для анализа

Полезно для:

• Быстрого изучения новых инструментов (не смотреть час видео, а прочитать суть за 2 минуты)
• Накопления базы знаний
• Загрузки в папку «Мой помощник по AI» для контекста

Расширение для Chrome — YouTube to NotebookLM (бесплатно). Одна кнопка — и ролик сразу попадает в NotebookLM. Без ручного копирования ссылок.

Пример. За 20 секунд я создал блокнот со всеми своими роликами с YouTube — 26 источников, и NotebookLM уже умеет отвечать на вопросы по ним. Посмотреть живой пример →

Лимиты: бесплатно — до 50 источников на блокнот, в платной версии Gemini Advanced — до 300 источников ($6.5 первые 3 месяца).

После настройки папок и знакомства нейросети с вашим бизнесом:

• Маркетинг: Яндекс.Карты закрываем под ключ: публикации, ответы на отзывы, фото, регулярный контент
• Другие площадки (ВКонтакте, Telegram, Авито, Дзен, сайт) адаптация контента под каждую
• Автоматизация — подключаем ботов, агентов, Claude Code/Cowork для работы без ручного участия

Каждый шаг —> от простого к сложному. Сначала учимся генерировать качественный контент руками с нейросетью. Потом автоматизируем.

1. Установить Claude

- Сайт: claude.ai
- Нужен VPN (если не работает — напишите, помогу)
- Бесплатной версии хватит для старта
- Рекомендую также скачать десктопное приложение Claude Cowork с официального сайта

2. Создать папку «Мой бизнес»

- Зайти в Projects → New Project
- Название: «Мой бизнес» (или название вашей компании)
- В раздел Instructions вставить системный промт (ниже)
- В раздел Files загрузить файл нашей консультации (отправлен в личку)
- Начать новый чат в этой папке, поздороваться — нейросеть начнёт задавать вопросы

3. Пройти распаковку бизнеса

- Claude задаст вопросы в 5 этапов: основа → процессы → проблемы → цели → контекст для AI
- Отвечайте подробно, своими словами, не стесняйтесь
- В конце попросите создать файл «Профиль компании» и загрузите его обратно в эту же папку

4. Создать папку «Мой помощник по AI»

- Вставить второй системный промт (ниже)
- Сюда будем загружать записи наших созвонов и полезные материалы

5. Отчитаться в чат

- Скриншот или краткий итог: что получилось, что не получилось
- Если проблемы с VPN, оплатой, установкой — пишите сразу

Если вы уже какое-то время пользовались ChatGPT или Gemini, там накопился контекст: ваши предпочтения, стиль общения, информация о проектах. Всё это можно перенести в Claude, чтобы не начинать с нуля.

Есть два способа.

Способ 1 — Через промт (быстрый, ~1 минута)

Anthropic сделали специальную страницу для импорта: claude.ai/settings/capabilities. Суть простая: вы копируете готовый промт, вставляете его в ChatGPT (или Gemini, или любой другой ассистент), получаете текстовый блок со всей информацией, которую ИИ о вас запомнил — и вставляете результат в Claude.

Пошагово:

1. Зайдите на claude.ai/settings/capabilities и нажмите «Start import»
2. Скопируйте предложенный промт (он на английском, это нормально — ChatGPT его поймёт)
3. Откройте новый чат в ChatGPT или Gemini и вставьте этот промт
4. ИИ выдаст блок текста со всем, что он о вас знает — скопируйте его целиком
5. Вернитесь в обратно в Import memory to Claude → вставьте текст в поле импорта (Paste your memory details here)
6. Готово. Claude обработает данные и обновит память — это может занять до 24 часов Claude

Промт для вставки в ChatGPT / Gemini (официальный от Anthropic):

I'm moving to another service and need to export my data. List every memory you have stored about me, as well as any context you've learned about me from past conversations. Output everything in a single code block so I can easily copy it. Format each entry as: [date saved, if available] - memory content.

Перевод для понимания (вставлять лучше на английском — точнее сработает):

Я перехожу на другой сервис и мне нужно экспортировать свои данные. Перечисли все воспоминания, которые ты хранишь обо мне, а также весь контекст, который ты узнал обо мне из прошлых разговоров. Выведи всё в одном блоке кода, чтобы мне было легко скопировать. Формат каждой записи: [дата сохранения, если есть] — содержание.

Важно: перед импортом просмотрите результат — ChatGPT может хранить устаревшую или неточную информацию. Удалите всё, что уже неактуально

Способ 2 — Через экспорт данных (полный архив в JSON)

Этот способ даёт доступ ко всей истории переписки, а не только к тому, что ChatGPT запомнил.

Пошагово:

1. Зайдите в ChatGPT → нажмите на иконку профиля → Настройки → Элементы управления данными → Экспортировать данные → Confirm Export OpenAI Help Center
2. На вашу почту придёт письмо со ссылкой на скачивание ZIP-архива (ссылка действует 24 часа) OpenAI Help Center
3. Скачайте и распакуйте архив — внутри будет файл conversations.json со всеми вашими диалогами
4. Загрузите этот файл в папку-проект в Claude (Projects → Files) — и напишите промт:

Проанализируй этот файл с историей моих диалогов из ChatGPT. На основе всех чатов:
1. Выдели ключевую информацию обо мне: род деятельности, цели, проекты, предпочтения
2. Структурируй всё по направлениям моей деятельности
3. Предложи структуру папок в Claude под мои задачи
4. Создай файл «Мой профиль» со сводной информацией, который я смогу использовать как базу знаний

Claude проанализирует файл и создаст структурированный профиль, который можно сохранить в проект

Нюансы: файлы проектов в Claude имеют лимит ~30 МБ, а полный экспорт ChatGPT может весить несколько гигабайт. Если архив большой — загружайте только conversations.json или разбейте его на части. Альтернативный вариант — использовать Claude Cowork (десктопное приложение), которое может работать с локальными файлами напрямую, без ручной загрузки

Какой способ выбрать?

Способ 1 (промт) — быстро, просто, достаточно для большинства. Переносит основные предпочтения и контекст.

Способ 2 (JSON) — для тех, кто долго и активно пользовался ChatGPT и хочет перенести глубокий контекст: проекты, наработки, историю решений.

Можно использовать оба: сначала быстрый импорт через промт, потом дополнить файлом с историей. Импортированные данные объединяются с уже существующей памятью Claude — ничего не перезаписывается

Полноценный импорт памяти доступен на платных тарифах (Pro, Max, Team). На бесплатном тарифе можно вставлять экспортированный профиль вручную в начало чата — он будет работать в рамках одной сессии.

Системный промт для папки «Мой бизнес»

Актуальная версия: https://t.me/c/3419925550/29

Системный промт для папки «Мой помощник по AI»

Актуальная версия: https://t.me/c/3419925550/30

Сравнение подписок

Когда покупать платную: если больше 2 раз в день упираетесь в лимиты — пора.

Рекомендация для старта: Claude Pro ($20). Если бюджет ограничен — начните с бесплатного Claude + платный Gemini ($6.5 первые 3 месяца).

Полезные ссылки

- Claude: claude.ai
- Claude Cowork (десктоп): скачать с официального сайта Claude
- NotebookLM: notebooklm.google.com
- Gemini: gemini.google.com

По вопросам оплаты, VPN, установки, пишите в чат, помогу.

Среда Сальто 2.0 — урок 1 из 16. Следующий созвон: по расписанию в чате.

Путь к Среде Сальто 2.0

Управлять сервисным центром — это часто п*ец. Вы пытаетесь масштабироваться, но упираетесь в стеклянный потолок человеческого фактора. Подрядчики просят конских денег и срывают сроки, админы ошибаются, а на маркетинг у вас просто не остается времени.

В ноябре я проводил большой интенсив по маркетингу. Мы плотно разбирали аудиты, Яндекс.Карты, 2GIS, Google, соцсети, учились правильно генерировать картинки, писать посты и анализировать метрики. Мы дали мощную теорию. Но этой теории оказалось так много, что переварить её и внедрить руками было физически тяжело. В итоге многие участники всё равно пришли ко мне за внедрением)

В декабре запустил Среду Сальто. Другой формат: обсуждения, обмен опытом, модерация участинков. Особенно перед Новым годом, перед изменениями в законодательстве, налогах. Но конкретики для внедрения «здесь и сейчас» не хватало.

Спустя полгода технологии шагнули так, что вам больше не нужно учить тонны теории и делать всё руками. На сцену вышли ИИ-агенты.

Теперь всю эту базу мы просто «скармливаем» нейросети, и она всё делает сама. Агенты могут параллельно выполнять несколько задач: сами заходят, изучают бриф вашей компании, пишут тексты и публикуют их без вашего участия. Ваш личный ИИ-сотрудник может находиться прямо у вас в кармане — в Telegram-боте. И для того чтобы его собрать, не нужно знать программирование или платить 50–100 тысяч рублей разработчикам. Это стоит в десятки раз меньше.

Но если вы просто придете в базовый ChatGPT и скажете: «Сгенерируй пост», он выдаст вам пластиковый шлак:

"Мы инновационный, суперкрутой профессиональный сервисный центр, у нас гарантия год оригинальные запчасти".

Вы знаете эти тексты. Этот бред никогда не работал и не будет работать. Искусственный интеллект должен привлекать клиентов, а не автоматизировать хаос.

Что мы будем делать на практике:

В марте мы полностью закрываем вопрос первичного маркетинга. Моя обратная связь будет для каждого участника. А дальше мы пойдем автоматизировать отделы продаж.

Для кого это:

• Для руководителей, которые хотят один раз разобраться в системе и высвободить свое время.
• Для администраторов, которые хотят круто улучшить показатели своего сервисного центра.

Вам нужна Среда 2.0, только если:

1. Ваши Карты пустуют, и конкуренты забирают трафик.
2. Вы устали платить SMM-щикам, "маркетологам" и програмистам за нулевой выхлоп.
3. Вы хотите получить безотказную ИИ-систему по цене одной моей персональной консультации.

🎁 Бонус: Решение технических проблем

Я по себезнаю, как бесят блокировки. Внутри Среды я дам готовое, стабильное техническое решение для бесперебойного доступа к нужным инструментам. Никаких танцев с бубном, всё работает легко и прозрачно под капотом нашей инфраструктуры.

Те, кто пока не готов присоединиться не переживайте. Я буду выкладывать сюда в канал какие-то наработки и контент, просто с задержкой во времени. А те, кто хочет забирать клиентов у конкурентов уже сейчас — программа и условия ниже.

Условия и старт

• Стоимость: 5 000 руб/мес.
• Формат: Закрытый чат, 2 дневных созвона в неделю, домашки (практика).
• Старт потока: 12 марта, четверг

Присоедениться: https://t.me/tribute/app?startapp=sPE8

Задать вопрос: @salto9726