Меня зовут Петр Смывин, мне 34 года, я живу в Краснодаре и занимаюсь интернет-маркетингом. В основном сейчас это реклама и таргет. У нас небольшая команда, и мы делаем все в комплексе — разрабатываем сайты, занимаемся дизайном. Сейчас я больше сосредоточен не на самой настройке рекламы, а на разработке стратегий продвижения и автоматизации процессов взаимодействия с клиентами. Всё, что раньше годами делалось вручную и отнимало много времени — коммерческие предложения, отчеты и прочее — мы за последний год сильно автоматизировали.
Учился я тоже в Краснодаре, в аграрном университете, на прикладной информатике. Получается, что по сути работаю по специальности. У меня была экономическая направленность в обучении, и в итоге всё так и сложилось — прикладная экономика и IT в работе оказались очень востребованными.
Мой интерес к нейросетям
Вообще интерес к нейросетям у меня появился довольно давно — наверное, где-то полтора года назад. А примерно год назад я начал активно применять, в основном ChatGPT, чуть-чуть пробовал Claude, но тогда это было совсем поверхностно.
Почему пошел учиться в «Зерокодер»? Хотел разобраться более глубоко, понять, как это устроено изнутри, какие сценарии используют другие люди. Чем больше работаешь с нейросетями, тем сильнее убеждаешься, что их можно применять буквально везде — не только в работе, но и в быту, в психологии, в медицине и так далее. Доходит до банального: заболел — пошел к врачу, потом взял анализы, закинул в ChatGPT, чтобы перепроверить все, что врач мне сказал.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Обучение в «Зерокодере»
В «Зерокодере» мне понравилось, что всего по чуть-чуть. Для кого-то, наверное, это минус — кто хочет выучиться, чтобы сразу пойти работать, может разочароваться.
Есть темы, на которые спокойно можно потратить три месяца, чтобы разобраться — например, Make, — а в курсе они буквально в паре уроков. Но лично мне это зашло, потому что я как раз и хотел — посмотреть, какие есть инструменты, какие возможности, как их используют люди из разных сфер.
То, что я хотел, я получил. Наверное, процентов 70–80 из всего курса мне не пригодится — я не буду это продавать, внедрять, использовать. Но общее представление, как всё работает, у меня есть. И если ко мне придет клиент и скажет, что хочет, например, чат-бота, — я смогу сесть, потратить пару дней, доразобраться и сделать. Или просто использовать готовую инструкцию из курса. Так что в целом я доволен, что пошел учиться.
Больше всего мне понравился блок, связанный с кодингом, особенно программирование на Python. Даже если ты знаешь язык поверхностно, можно без Cursor сделать какую-нибудь минимальную автоматизацию. Причем это не только про работу: бывают ситуации, когда просто нужно, например, переименовать кучу файлов у себя на компьютере — раньше бы я сидел и делал это вручную, а сейчас — в том же Cursor забиваешь один запрос или в ChatGPT формулируешь задачу, получаешь код на Python, запускаешь — и все быстро переименовывается или перемещается. Это мелочи, за которыми раньше даже не подумал бы обращаться к разработчику, а теперь все можно сделать за секунду.
Если и вы хотите внедрить нейросети в работу бизнеса или даже открыть свое дело — приходите на нашу открытую лекцию о бизнесе на ИИ. Эксперт «Зерокодера» расскажет, как работает AI-бизнес, как открыть его и вывести на окупаемость как можно быстрее и эффективнее.
Пример использования ИИ в нашей работе
Мы сейчас используем Cursor для коммерческих предложений — сделали веб-версию, которая собирает КП. Был важен момент, чтобы можно было отправлять клиенту как печатную версию предложения, так и веб — многим проще открыть ссылку на сайте, чем возиться с PDF-файлом. Проблема была в том, что веб-версия при печати расплывалась и смотрелась плохо. Решили эту задачу через Cursor — сделали такой дизайн, который и на экране смотрится нормально, и при печати корректно отображается.
Понятно, что теоретически это можно было бы реализовать через команду из дизайнера, верстальщика, разработчика — но это было бы довольно затратно. А с использованием нейросетей и инструментов вроде Cursor мы буквально за неделю все сделали, протестировали и запустили. Все получилось модульно: можно без проблем добавлять любые ссылки к КП, потому что проект изначально строился с возможностью масштабирования.
Расширение для браузера
У нас есть клиенты, для которых мы ведем работу по управлению репутацией: пишем отзывы, собираем обратную связь. В основном это Яндекс.Карты. Раньше все делалось вручную, потом мы перешли на ChatGPT — сначала копирайтер писал, потом поняли, что GPT отлично справляется с генерацией отзывов.
Не так давно мы сделали расширение, которое связывается с GPT по API (заблокировано в России). В интерфейсе появляется кнопка — нажимаем, отзыв сразу генерируется, вставляется в нужное поле, и остается только нажать «отправить». Удобство в том, что для каждой организации у нас хранятся свои промпты и история, то есть переключаясь между клиентами, не нужно ничего переписывать — все уже сохранено и работает из коробки.
Как шла работа
На разработку расширения ушло, наверное, часов пять-семь — и это при том, что я начинал с нуля, не будучи разработчиком. Код был написан на JavaScript. Я знаю его очень поверхностно — могу что-то понять, но глубоко в него не погружался. Тем не менее, расширение получилось рабочим. Я до этого ни разу не регистрировался в магазине приложений Google Chrome, но в том же Cursor просто продолжил диалог: попросил, чтобы он объяснил мне, как загрузить расширение в магазин. Он дал четкую инструкцию, я зашел на сайт, отправил скриншот с формой, где нужно было ввести данные, он мне объяснил, что куда вписывать, и все — мы отправили на модерацию.
Первый раз модерация не прошла из-за какой-то ошибки, я уточнил, что не так, поправил — и со второго раза все одобрили. Получается, с нуля можно собрать расширение и загрузить в магазин буквально за один день. Это действительно быстро.
Сайты через Cursor и SEO-аудиты
Второй проект — это сайт резинок для волос — мы вообще собрали за один день. Потратили, наверное, часов шесть на все: от идеи до готового сайта. У нас были только фотографии от заказчика — никакой дизайн-концепции, ничего. Все делали с нуля. Сейчас он уже в рекламе, успешно работает и продает.
Были попытки автоматизировать SEO-аудиты. Часто клиенты ожидают бесплатный аудит — это повсеместная практика. Но такие аудиты занимают у специалиста минимум час, а если их много, сотрудник может целый день потратить только на это. Мы пытались упростить процесс вручную, но все оказалось слишком трудоемким и дорогим.
Тогда решили попробовать с нейросетями. Сделали версию парсера, добавили генерацию аудитов. Хотели не просто технический аудит, а еще и визуальный — чтобы оценивались акции, кнопки, оформление. Запустили бета-версию, потестили. Пока что столкнулись с ограничениями: ChatGPT не всегда «видит» нужные элементы на скриншотах. Как подсказка — работает, но клиенту отправлять пока нельзя, потому что результат не всегда корректен.
Тем не менее, я уверен, потенциал у этого подхода огромный. Думаю, когда модели обновятся — через полгода или год — мы сможем это полноценно внедрить в рабочий процесс. Уже сейчас мы используем данные наработки внутри, и это дает представление, куда двигаться дальше.
В чем я вижу плюсы ИИ
В первую очередь, это экономия и времени, и денег. Если раньше для таких задач нужно было бы нанимать человека или делать вручную, то теперь достаточно потратить один день и все автоматизировать. Но есть и минус — пока нельзя создавать очень сложные решения.
Без знаний кодинга ты все равно в какой-то момент упрешься в стену, которую нельзя обойти ни через Cursor, ни через какую-нибудь нейросеть. Сложность упирается в объем, количество файлов, в архитектуру. Я думаю, что это вопрос ближайших одного-двух лет — и мы преодолеем и это ограничение. Но пока так: мелкие полезные инструменты — да, полноценный продукт, который можно продать — сложнее.
Мои планы
Сейчас мы работаем над внутренним инструментом для составления коммерческих предложений и отчетов. Хочется довести его до идеала — чтобы можно было генерировать отчеты полностью автоматически. Пока у нас есть мини-конструктор: мы вручную собираем отчет из готовых блоков. В будущем планируем интеграции с API Яндекс Метрики, Яндекс Директа и других сервисов, чтобы отчеты можно было собирать и обновлять автоматически. Хочется, чтобы итоговый документ можно было выгружать в PDF и красиво презентовать клиенту.
Когда закончим с этим проектом, подумываем использовать наработки в CPA-сфере — генерировать сайты под партнерские программы с помощью GPT, Claude и других инструментов.
Есть еще один проект, связанный с криптовалютами — около года назад мы делали сайт про игры на блокчейне TON. Тогда столкнулись с проблемой: нужно было много контента, а база у нейросетей была старая — нужной информации не находилось. Мы планировали писать вручную, но поняли, что на это уйдет слишком много времени и денег, поэтому проект временно заморозили. Сейчас рассматриваем вариант вернуться к нему — уже с новым подходом с помощью ИИ.
Так что планов много! Параллельно продолжаем развивать свою небольшую студию и развивать текущие проекты.
- Освой Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку (240$) бесплатно
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
