16 Агентов управляют моим бизнесом в США - Егор Карпович

[00:00] Егор: Мы вышли на пик сто пятьдесят тысяч операций в Make ежемесячно. Уже два года почти никого не нанимаем. У меня сегодня, наверное, около шестнадцати агентов, но самые крутые, это sales, partnership, SMM, а из интересного ещё lawyer и аналитик. Вот такая топ-пятёрка, которая у меня держит основную нагрузку. Opus я как-то написал одну инструкцию, он говорит: запомнил, вопросов нет. Потом что-то сломалось, я ему пишу: либо я тебя отключаю из розетки, либо ты работаешь на меня. Он отвечает: окей, и продолжает нормально работать. Держит контекст: кто ты, что ты делал, что у тебя выстреливало, а что нет.

Сергей: Друзья, добро пожаловать на подкаст No Bullsh!t. Бизнес без прикрас, в котором мы говорим о реальных проблемах бизнеса и о том, как их решать. Прошу вас не забывать подписываться на канал, ставить лайк и комментировать, чтобы другие предприниматели тоже могли увидеть это видео. Также прошу подписываться на наш Telegram-канал, где мы выкладываем дополнительные материалы к каждому подкасту и где я рассказываю, как мы строим свой бизнес. Сегодня с нами Егор Карпович, кофаундер и CEO тревел-компании, сейчас он находится в Штатах, конкретно в Майами, а вообще живёт в Нью-Йорке. Егор, очень рад тебя видеть.

Егор: Да, привет, Сергей, привет всем.

Сергей: Сегодня мы поговорим про очень интересную тему, про Claude Code и про то, как он применяется в бизнесе, потому что кейс Егора, один из самых интересных, связанных с Claude Code, когда он реально интегрирован в бизнес и заменяет сотрудников, помогает строить и продавать. Об этом мы сегодня подробно поговорим. Но начнём по традиции с твоей истории. Как ты пришёл к точке, в которой находишься сейчас? Расскажи, пожалуйста, поподробнее про свой путь.

Егор: Начал я ещё в далёких 2012-2013 годах с аутсорс-разработки, продавал мобильную разработку другим, параллельно занимался ремонтом компьютеров. Я это называю быстрые деньги и долгие деньги: быстрые, это когда за 20 минут можно заработать 20 долларов, а долгие, это когда 20 000 долларов, но работы там на полгода.

[02:41] Егор: После первого кризиса в 2014 году мы начали делать свою разработку. Я привлёк инвесторов, и аутсорс перестал быть интересным: когда делаешь мобильное приложение условно за те же 20 000 долларов, а видишь, как люди в аналитике зарабатывают сотни тысяч, понимаешь, мы это сделали за пару недель-месяцев, а там ребята делают что-то ещё, и для нас открылся другой мир. Дальше я продавал команде историю, что мы будем делать свои продукты, и с 2014 примерно по 2017-2018 год мы их делали, абсолютно разные, от женского дневника до умного дома, от магазина без кассиров до е-коммерса, потому что просто ловили хайп и на этом хайпе выезжали. После чего я ушёл из этой компании (она называлась Devment) и пошёл делать коворкинг в Минске. Сейчас он называется Campus, бизнес-центр класса А, один из первых в Беларуси, который смог заявить о себе так. А в конце 2019, начале 2020 я познакомился со своей будущей женой Алиной и присоединился к её travel-бизнесу. Дальше я сделал из этого туроператора и corporate travel management company, компанию только для бизнес-поездок. Мы управляем всеми командировками для компаний. Вот примерно так, если быстро.

Сергей: Слушай, супер, спасибо, ты прямо супер, питч-стайл, чётко, за 5 минут. Спасибо тебе, Егор. Ну что, тогда вторая рубрика у нас традиционно связана с ошибками, факапами, фейлами. Расскажи, наверное, три ярких фейла, которые кардинально изменили твою жизнь либо сильно повлияли на твой путь и мировоззрение.

Егор: Я, наверное, пока помню два точно. Первый, это тот кризис, с которым мы впервые столкнулись, мне тогда было, наверное, 21 год плюс-минус. Мы делали контракты в российских рублях, а в Беларуси платили зарплаты в долларах, и пересчёт всегда шёл в долларах, в Беларуси все привыкли к этой валюте как к крепкой, через неё все считают. Когда пришёл кризис, ты просыпаешься, а курс, который был условно 30, стал 70, и у тебя нет никакой маржи, сплошные минусы. Вывод: если работаешь на каком-то рынке, надо сразу смотреть, в какой валюте у тебя расходы, и переводить в неё все контракты и заказы любым способом. Для нас это, кстати, оказалось и хорошо, потому что мы развернули бизнес в продуктовую разработку, начали искать экспертов и применять знания в финансах, айти, маркетинге.

[05:58] Егор: Вторая история, мы делали первый продукт год или два и толком не выводили его на рынок, а если выводили, то не собирали аналитику и не понимали, что происходит. Потом узнали про customer development, что это нужно делать сразу, а уже после идти дальше. Фейл в том, что мы потратили огромные деньги на разработку и потом просто закрыли продукт, потому что не закрыли ни одной проблемы пользователей, зато у нас там всё было юридически и архитектурно правильно. Условно в 2014 мы потратили сотни тысяч долларов, которые могли бы сэкономить, если бы быстрее закрыли неудачный продукт и пошли дальше. Вывод, у нас в компании появился KPI: каждый месяц запускать новый продукт, отдавать в маркетинг, лить трафик; если летит, занимаемся, если не летит, сразу закрываем и не тянем до какого-то результата. Так у нас запускались десятки продуктов, и через год-два, наработав стек готовых модулей, можно было запускать сильно быстрее. Вот такие два факапа и вывода.

Сергей: Слушай, оба очень откликаются. У меня похожий опыт был с покупкой первой машины в долларах, тоже ровно тот период, когда доллар скакнул, я платил за Ford Focus как за Bentley и каждый раз расстраивался. А второй кейс тоже очень частый: когда долго что-то разрабатываешь, начинаешь любить продукт и терять объективность, привязываешься, и даже когда он уже "дохлый", пытаешься его тащить. Спасибо тебе большое за этот опыт, Егор. Давай теперь поговорим про твою текущую компанию и про то, какой сетап ты сделал с помощью Claude Code. Расскажи, как ты к этому пришёл, многие боятся пробовать новый инструмент, особенно применительно к бизнесу. Как начинал, что тестил, что взлетело, что нет, как добился, чтобы всё заработало, и какие результаты?

Егор: Давай пойдём на два шага назад.

[08:28] Егор: У нас была и есть команда разработки. Но мне всегда хотелось делать всё быстрее, особенно когда KPI был, один продукт в месяц. Я даже думал: мы не можем нанять нового разработчика, потому что непонятно, что будет через 2-3 месяца, хотя в целом у нас каждые три месяца что-то окупалось, окупало предыдущие затраты и что-то зарабатывало. Я даже сам пытался пойти в разработку, помочь ребятам, сделать какие-то дашборды и аналитику, но не пошло, не моё. Понимаешь структуру, IP, ключ, документацию, но ломался на каких-то базовых вещах. Потом появился no-code, это плюс-минус 2019-2020 год, с drag-and-drop, начали с Zapier. Через Zapier мы что-то делали, но это очень узкая задача, соединить одно приложение с другим, потому что Zapier, это линейная штука. Потом появился Make, где можно было визуально построить сценарий, с роутером, ветвлениями. Я даже разработчикам показывал, они такие: о, это же у нас там условие if используется, а тут это всё просто визуально натыкано. Потом появился n8n, я в него залез, посмотрел, но у меня в Make к тому моменту уже были сотни разных сценариев, я автоматизировал финансы, прослушивание звонков, интеграции с CRM. Мы вышли на пик сто пятьдесят тысяч операций в Make ежемесячно, огромный объём данных обрабатывался и добавлялся.

Егор: У меня всегда была такая тема: прихожу на конференцию по продажам, там рассказывают, что должен делать руководитель отдела продаж, я это записываю и потом прихожу и в Make автоматизирую этот процесс. Например: прослушали звонок, нужно отправить информацию в CRM, записать для менеджера, заполнить CRM тем, что сказали на звонке. Но этого бы не было без LLM. И когда появились Perplexity, OpenAI, стало супер удобно: у тебя неструктурированные данные, расшифровка звонка,, загружаешь в OpenAI, описываешь задачу и получаешь ответ уже в структурированном виде, в JSON, дальше с этим работаешь и можешь заполнять что угодно.

[10:54] Егор: Дальше, в 2023 появился термин вайб-кодинг, по-моему закрепился он в 2024-м. Уже все говорят, что самый популярный язык программирования, это английский, и работа стала чуть ли не 167 часов в неделю, потому что все просто сидят и что-то делают. Мы тоже начали вайб-кодить: я сам себе писал разные приложения, за которые до этого платили, например, конвертер из документа в PDF, за который платишь стороннему сервису условно 10-30 долларов в месяц. Теперь поднимаешь такую штуку на опенсорсе, дописываешь API, и уже используешь это в Make бесплатно, на своём сервере. Таких примеров огромное количество. И когда мы прошли путь от простой линейной автоматизации к структурированной, а потом к вайб-кодингу, начинаешь понимать, что происходит в компании и что тебе нужно. Мы даже сказали HR: если к тебе приходит кто-то из отделов и говорит, что нужно нанять человека,, сначала пусть опишет процесс, на который претендует эта позиция, а мы попробуем вайб-кодингом закрыть эту функцию. По сути, дополнительный человек часто был не нужен. Последние два года мы почти никого не нанимаем, это уже точечные, штучные позиции.

Егор: Если в декабре мы думали, что так и будем вайб-кодить дальше, то в январе всё изменилось: вышел инструмент, который я буду называть OpenClaw, сделанный одним разработчиком, который какое-то время его пилил в одиночку. У меня привычка, перед сном захожу в Twitter, читаю, что происходит в мире, в политике, в технологиях. И вижу, что все обсуждают этот инструмент. У него до этого было несколько других названий, сначала одно, потом cloud-bot, потом ещё одно, я уже даже не вспомню все. Я не спал три часа, думал, что это настоящий geim-чейнджер, что наконец можно сделать таких агентов, которые будут и между собой работать, и сами выполнять автономные задачи.

[13:24] Егор: Я тестировал буквально каждую неделю какой-то новый AI-инструмент, но нигде такого не находил. Может, кто-то и находил похожее, но для меня было важно, чтобы всё было в одном формате, особенно потому что мы работаем в компании в Telegram, где-то в Slack,, чтобы туда можно было подключиться и оттуда давать задачи, а не заходить в третий отдельный интерфейс. Когда все начали запускать похожие связки на базе OpenAI, я туда заходил, тыкался, ничего не понял: если я с первого-второго раза не разобрался, то дальше в массы это точно не пойдёт. И вот дошли до этого инструмента, уже три месяца в нём работаем.

Сергей: Безумно интересная история. Мне очень нравится, что всё было постепенно, ты каждый раз внедрял новую технологию, узнавал её преимущества и лимиты, и это позволяло применять следующую ещё эффективнее. Мне кажется, весь этот инструмент у тебя настолько хорошо заработал именно потому, что ты до этого очень много всего автоматизировал и точно понимал, какие задачи и как автоматизировать, они уже были прописаны либо в Make, либо (n8n ты, я так понимаю, не использовал) в том же Make.

Егор: Абсолютно верно. Даже первая задача, которую я поставил новому агенту,, заходи ежедневно в Twitter и находи, кто и что сделал с этим инструментом, потому что без такой насмотренности ты вообще не придумаешь, что делать. Вот руководитель отдела продаж, окей, мы знаем его роль: собирать отчёты. Как это автоматизировать? Пошёл, сделал, собрал, заменили одну из функций. Но всё равно нужно садиться и делать, заменять; и насмотренность обязана быть, иначе замыленным глазом в своей операционке ты не додумаешься автоматизировать.

[15:49] Егор: Если пойти дальше, я точно понимал, что в нашем корпоративном travel-бизнесе нам нужно выстраивать продажи, PR, маркетинг. Пробовал разные отдельные сервисы по продажам, попробовали Apollo, непонятно было, что работает, данные не свежие; попробовали Lemlist для аутрича, потом ещё что-то, потом популярный тогда Clay, потом Clay Engineers. Захожу, опять ничего не понимаю: что с этим вообще делать? И я сел и подумал: окей, нам нужно доставать информацию по компании, по персоне, по LinkedIn обновлять данные, доставать email и проверять его, это, по сути, часть обвязки, которую тебе накидает даже обычный чат с Claude Code. Дальше это всё я собрал в единую систему, мы назвали её GTM Operation System, и туда перенесли все сценарии из Make. Между Apollo и Clay всё равно приходилось всё связывать через Make, и в какой-то момент, сотня долларов тут, сотня там, тысяча там, это стало какой-то невероятной историей. Потом нашли акторов на Apify, которые мы и раньше частично использовали через Make для парсинга, и вместе с Claude Code напилили собственный инструмент. А дальше этим нужно управлять, потому что информация постоянно поступает и её нужно проверять.

Егор: У нас нет истории, что нашим продуктом могут воспользоваться тысячи или десятки тысяч компаний. В enterprise мы не дотягиваем, а если говорить про микро- или малый бизнес, они обычно сидят на Booking.com, Skyscaner или вообще покупают билеты за мили; это не наш клиент, у них слишком мало сотрудников, кто вообще летает. Мы работаем в мид-маркете: для нас это компании примерно от 100 человек и, можно сказать, до 4000. Хотя когда там уже тысяча сотрудников, это часто какой-то завод, где 3500 человек в производстве и 500 обслуживающего персонала. И это компании с бюджетом от 1 до 10 миллионов долларов в год на travel, вот в этом сегменте мы и сидим.

[18:17] Егор: Таких компаний много, но людей, которые именно отвечают за travel в каждой компании, обычно один-два человека. И нам просто нужно следить за этими людьми. Даже если человек переходит в другую компанию, нам важно получить сигнал об этом и написать: "Я знаю, что ты пользовался нашим конкурентом, мы можем помочь внедрить наш продукт в новой компании." Нужно найти этот "аха-момент" перехода, это как с бухгалтерией: если ты сидишь на одном приложении, поменять его практически невозможно. Поэтому мы либо ищем новые быстрорастущие компании, либо ловим момент, когда конкурент "накосячил", и заходим со своим продуктом в этот момент.

Егор: Что мы сделали с sales, я собрал sales-агента, у которого есть доступ к нашему серверу, он вместе с Claude Code или Codex дорабатывает свой же продукт: у него есть доступ к базе данных, SSH-доступ к GitHub и так далее. Он дорабатывает себя, когда чего-то не хватает. Но у этого инструмента есть особенность, он всё равно просит разрешения на действия. Поэтому мы пришли к тому, что, например, cron в 8 утра проверяет, что пришло, и сохраняет в память, потому что можно удерживать контекст между запусками. Дальше второй шаг: в 9 утра следующий cron по цепочке обогащает найденных людей. Третий cron в 10 утра работает с уже обогащёнными людьми и понимает, подходят ли они под наш ICP. Я утрирую по часам, но суть в том, что мы разбили задачи так, чтобы система сама продолжала себя и приходила к какому-то результату.

Егор: Из последнего, всё равно приходится где-то проверять: что-то сломалось, какой-то актор Apify отвалился, или наш собственный вайб-кодинговый продукт сломался и вообще не запускается. Это ежедневная поддержка. В какой-то момент мы поняли: есть платформа и есть агент, который ею управляет, но из огромного количества данных его всё равно нужно "пинать" и давать разрешения. Я нанял девушку из ЮАР, которая сидит в чате и продолжает его пинать, поддерживать, давать указания и задачи. Она работает уже пару недель, и мы вышли на стабильный процесс, всё работает и не ломается. Когда приходят какие-то сигналы, она может даже сама зайти в LinkedIn, потому что инструмент не всегда может пройти Cloudflare без отдельного устройства вроде Mac Mini.

[20:40] Егор: В целом мне это обходится в 5 долларов в час, девушка может сама зайти под моим или своим аккаунтом и написать человеку уже заготовленное сообщение. Сейчас мы ещё пошли в тендеры: ищем все тендеры по travel в UK, США, Канаде и Европе, и там тоже огромное количество данных, нужно заполнять таблицы, проверять, подходим мы или нет. Система настраивается на то, чтобы искать не только людей, но и тендеры, и этот процесс тоже выстраивается дальше. Вот это касается sales. Сегодня у меня, наверное, около шестнадцати агентов, но самые крутые, это sales, partnership, SMM, lawyer и из интересного, аналитик. Вот такая топ-пятёрка. Можем пройтись по каждому.

Сергей: Да, давай в каждого углубимся. Особенно интересен sales, потому что это самое узкое звено в любой компании. Расскажи, как настроил, что работает, что нет, какие нюансы, и живые ли у тебя ещё продавцы, или ты всех уволил?

Егор: Не живые не уволил. В B2B у нас всё равно будут живые sales, потому что люди тратят миллионы долларов и должны быть уверены, кому они платят, что сотрудники долетят и их не подведут в пути, это большая ответственность. Но по сигналам мы упростили расходы: было условно тысячи долларов подписок на все эти приложения, стало пару сотен долларов на токены, сервера и Apify. За сам Apify мы платим, по-моему, около 400 долларов, всё остальное, мелочи по 10-20 долларов, потому что Apify закрывает огромное количество сложных задач вроде парсинга LinkedIn.

[23:04] Егор: Из кейсов: раньше в Lemlist ты нажимаешь "enrich" по персоне, а там написано, что человек работает в такой-то компании, но если у тебя сотни или десятки таких контактов, ты не будешь проверять каждого вручную, работает ли он там ещё. И система пишет: "Сергей, ты работаешь в компании такой-то?" А человек уже давно там не работает, отвечает: "Я работаю в INXY, а не в этой компании." Формально ответ получен, но по сути это лёгкий негатив: "ребята, вы издеваетесь?" Кто-то получил такой сигнал и понимает, это рассылка без персонализации, никто ничего не почитал про меня как человека, это просто бездумно работающие роботы. Я сам, когда мне так пишут, иногда даже не отвечаю, а иногда отвечаю специально, чтобы остановить эту рассылку, нажимаю на заготовленную кнопку вроде "не интересно", просто чтобы прекратить поток.

Егор: Мы, прежде чем идти смотреть, кто этот человек и делать enrich, применили другой подход: у нас не так много людей, за которыми мы следим,, пока до тысячи. И мне проще запустить актор на Apify, который зайдёт и точно проверит, где человек работает прямо сейчас,, данные будут супер свежими. А ещё через акторов на Apify мы забираем отзывы с G2, Capterra, TrustPilot, что-то с Y Combinator и Crunchbase, чтобы получать сигналы. Например, по отзывам: если на площадке указано имя, иногда первая буква фамилии, иногда даже компания, и человек оставил негативный отзыв, обычно фокус на низких оценках,, это звоночек, что нужно постучаться. Мы пытаемся найти такого человека любыми способами, вплоть до поиска в Google, скорее всего на первой странице найдём его LinkedIn, сверяем, что компания существует и может покупать такой софт, и добавляем в систему слежения. Первое сообщение, коннект в LinkedIn с формулировкой: мы видели вашу оценку на Capterra, давайте пообщаемся.

[25:26] Сергей: А какой на это reply rate?

Егор: Мы это пишем прямо в тексте коннекта, а дальше уже общаемся. Когда коннект приходит пустой, скорее всего, ничего не произойдёт, человек проигнорирует; а здесь мы попадаем в его боль, и общение начинается, это увеличивает конверсию. Дальше нам всё равно нужны какие-то повторные касания с человеком: где-то прокомментировать, следить за его публикациями, где-то просто написать сообщение, а если он написал, что едет на конференцию, предложить познакомиться там. Кто-то недавно говорил, что пять и больше касаний с человеком любого рода, от того, что он увидел ваш стенд, до комментария под его постом, увеличивает reply rate или любой другой на 40%.

Сергей: Это в B2B стопроцентно так, человек тебя запоминает, и в следующий раз реагирует: "О, я про этих ребят слышал", а не воспринимает как шум.

Егор: Дальше из интересного, у нас есть partnership-агент. Мы уже относимся к нашим агентам как к реально живым сущностям, прикольно, что сразу давали им имена.

Сергей: Ты, кстати, имена давал?

Егор: Да, сразу мой помощник давал всем имена, там Чарли и так далее. Я подумал: блин, я не запомню, что Чарли, это наш CFO, а Чарли, это partnership-менеджер, давай их переименуем в то, чем они занимаются. Так и получилось: Analyst, Partnership, Sales, SMM и так далее. Ты чётко понимаешь, к кому идёшь, потому что в его identity написано, что он, условно, наш partnership-менеджер, это как бы его имя. Он пишет письма, общается с людьми, и когда ему предлагают созвониться, он отвечает: "Извините, я сейчас в отпуске" или что-то такое, но вот Егор, вот ссылка на его календарь, идите созванивайтесь с ним, я его предупредил.

[27:50] Егор: Имена я давал сразу, нашёл сервис AgentMail. Ребята, по-моему, из Y Combinator сделали продукт, почту специально для агентов. Начал с них, там три адреса бесплатно, но в итоге всё равно перешёл на наш Google Workspace: создал почту, отдал агенту доступ по SMTP и IMAP, мне показалось это удобнее.

Егор: У нас есть тема с виджетом для других платформ, ты можешь встроить наш виджет и зарабатывать процент на бронированиях через свою платформу поверх нашего контента. В первую очередь такие партнёры, это банки или финтехи, где travel становится дополнительным потоком дохода. У Revolut, например, есть раздел Travel для потребителей, для бизнеса такого пока нет. Пользователи зарабатывают баллы, которые можно тратить на travel, это тоже часть такой истории. Мы предоставляем такой продукт под white label либо виджетом. И вот partnership-агент проходится по всем банкам, маленьким и большим, находит их email, проверяет доставляемость письма через нашу систему GTM, там есть проверка доставляемости; есть, кстати, опенсорсный инструмент, кажется называется reacher, мы забрали его с GitHub, заменили платный сервис за условно 10 долларов в месяц, подняли на своём сервере в GTM, получили API и используем его во всех агентах.

[30:13] Егор: Дальше partnership-агент составляет письмо и сам отправляет его, либо через своё SMTP, либо через AgentMail, потому что мы завели ему ещё пару адресов, когда объём рассылок по банкам вырос.

Сергей: Слушай, а в спам не улетает? Мне кажется, немного рискованно ставить основной домен под такой аутрич.

Егор: Смысл в том, что мы говорим про банки, которых более-менее приемлемое число, сотня, отправить сотню писем и попикать это дальше не то же самое, что бить по тысячам. Дальше мы завели в этот же процесс HR-платформы, потому что им тоже нужен дополнительный travel-контент, и финтех-платформы, которые тоже что-то продают под white label или карты выпускают. Когда кто-то заходит в эту воронку и подписывает с нами контракт, я передаю это partnership-агенту, он строит look-alike на основе этой персоны и пишет: "Мы работаем с INXY, давайте подключим и вас", условно, по аналогии.

Сергей: Слушай, очень крутая идея.

Егор: Вот это и делает partnership-агент. Мы вышли примерно на один звонок в день по партнёрствам, получается что-то реальное.

Сергей: Получается, задача агента, найти, вовлечь и вывести на звонок с тобой, то есть провести всю цепочку до создания встречи. А насколько долго ты строил этого агента до продакшн-уровня результативности?

[32:36] Егор: Мне кажется, это бесконечный процесс, идеальной точки не существует. Но первые баги убираешь буквально за день-два, потому что агент, например, запускался раз в день, и обратная связь приходила не так быстро. Была история с кодировкой: он выбрал не ту кодировку, и в письмах появлялись какие-то нечитаемые символы вместо тире, долларов и процентов. Я пишу: "Что ты делаешь?", он отвечает: "Ой, я это даже не знал, что так будет", и переделал. Дальше, я думаю, за неделю-две довёл его до нормального состояния. Но вот вчера, например, он написал, что пришёл ответ от человека А со списком вопросов, и отдельно ответ от человека Б с таким же списком. Я отвечаю на эти вопросы, чтобы он занёс их себе в знания и мог отвечать сам в будущем. Смотрю, а мне пришло два письма с разными темами одним и тем же людям. Оказалось, один человек добавил в переписку второго, а агент не понял, что это одна цепочка, и продолжил её как две разные. Я говорю: "Давай ты будешь дальше проверять всю цепочку, а не просто последний ответ."

Егор: Я думаю, я попал в момент, когда подписку Claude отключили, Opus стал недоступен, и я тестировал, он свалился на модель 4o. Я не понял, почему он вдруг стал глупее, оказалось, что перешёл на GPT-4o mini.

Сергей: 4o mini, он прямо тупой, ужас, не понимаю, зачем его вообще выпустили, для каких задач.

Егор: Для простого парсинга каких-то данных он нормальный, но для интерпретации ответов, нет. То же самое с GPT-3.5 Turbo, чуть дешевле, но не годится, если не нужно ходить в интернет и так далее.

[35:00] Сергей: Это как раз та история, зачем выпускать откровенно слабый продукт, лучше сразу закрыть его и идти дальше. Хотя, с другой стороны, "омни", модель, которая должна воспринимать и аудио, и видео, и текст, но вопрос, как именно она это воспринимает.

Егор: В чате, да, но в API ты всё равно выбираешь отдельно Whisper или GPT-4 и так далее. Ну ладно, давай вернёмся к partnership. Сегодня я подключил ещё подписку Gemini и подписку Codex.

Сергей: Gemini Pro неплохой, прямо неплохой.

Егор: Конечно, не такой хороший, как Claude. Если проводить аналогию с наймом: хочешь хорошего сотрудника, а не джуниора, это Opus. Кто senior, я пока не знаю. А mid-level, это все остальные модели. OpenAI я вообще ставлю в джуниоры, потому что как ни крути...

Сергей: А Codex 5.3 последний не пробовал? Вроде неплохой.

Егор: Разница в том, что Codex всё время спрашивает: "хочешь, я это сделаю?" А Opus просто делает.

[37:27] Егор: Такая же история с обычным чатом ChatGPT, он спрашивает "хочешь, продолжу?", а я думаю: а зачем ты тогда вообще здесь, просто продолжай сам, тем более, что автономный агент обязан работать 24 на 7. Opus у меня однажды получил инструкцию, ответил: "Запомнил, вопросов нет." Потом что-то сломалось, я написал: "Либо я тебя отключаю из розетки, либо ты работаешь на меня." Он ответил "окей" и продолжил нормально работать, самостоятельно, сообщение за сообщением, пока не выполнил задачу.

Сергей: Мне кажется, если говорить в целом про Anthropic, они потеряли очень большой рынок. Могли бы ввести какую-то дефолтную подписку, скажем, за 200 долларов.

Егор: Или больше 500, большинство бы всё равно пошло на неё. Не понимаю, почему они этого не сделали, просто обрубили лимиты. Они же сами сначала говорили: только Opus, топ, всё остальное слабее, и затачивали продукт под Opus. Зачем так резко сокращать доступ? Это же не совсем open source, это инструмент, за который платят.

Сергей: Есть pay-per-use, но он очень дорогой.

Егор: Очевидно, что все игроки сейчас субсидируют цену, если выставить полную стоимость, никто не выдержит. Пока всё дорого. Я, например, за одну неделю дошёл до недельного лимита за 6 дней; чтобы система продолжила работать, доплатил сверху примерно 100-150 долларов за дополнительный usage.

[39:48] Егор: Просто чтобы не останавливаться. На следующей неделе я перестроил cron-задачи, часть перевёл на Sonnet, часть на GPT, и в итоге даже не дошёл до половины лимита подписки за 200 долларов. По-хорошему, если кто-то ежедневно упирается в лимит, ну, урежьте лимиты, ничего страшного, люди пойдут искать альтернативы, но зачем убивать подписку целиком? Такая же жёсткая история и с подходом OpenAI, и с Anthropic, Anthropic, помню, кого-то пытался засудить, а туда пришёл инвестор и сказал: "Вот тебе деньги, работай." Не понимаю, зачем так делать.

Егор: Я уважаю Anthropic как компанию, мне нравится, как модель пишет текст, как делает research, но не очень нравится, как она кодит. Codex мне нравится больше по коду, более системно, хотя я сам не разработчик и не могу это оценить профессионально. Ребята, которые пилили что-то для моего инструмента, показали, что Codex учитывает изменения в архитектуре точнее.

Сергей: Для вайб-кодинга я вообще считаю, что нет смысла что-то дополнительно проверять, зашло, работает, и хорошо.

Егор: Похоже на то. Наши разработчики какое-то время сидели на Codex, потом полностью перешли на Claude Code, научились правильно писать промпты, делать планирование, вести MD-файлы с документацией. Сейчас они уже общаются между собой через такие файлы, "если будете использовать эту фичу через Claude Code, обратитесь к этому MD-файлу", и Claude Code сам понимает, что делать дальше. Вчера я отключил подписку ChatGPT за 20 долларов, отключил Gemini, отключил максимальную подписку Claude на личном аккаунте и написал: "Раз с этим завязали, я тоже ухожу."

[42:13] Сергей: А что в итоге оставил?

Егор: Оставил API-ключи pay-per-use для Opus и Sonnet, ChatGPT где-то используется для мелких задач. Вчера заплатил около 100 долларов за один день использования, всё лишнее, что тестировал, я убрал. Была ещё мысль не уходить в китайские модели, совсем не хотелось, начитался, что они слишком много собирают данных, и решил туда не идти.

Сергей: Слушай, но есть же MiniMax, которую можно локально развернуть.

Егор: Конечно, требует очень много ресурсов, а мне негде развернуть её локально, либо арендовать дроплет с GPU, а это будет стоить те же условно 100 долларов в день.

Сергей: Есть же Mac Studio с хорошими характеристиками, тоже можно так делать.

Егор: Сколько сейчас Mac Studio стоит?

Сергей: Тысяч 7 евро.

Егор: Это окупается месяца за 2-3, если убрать расходы на Opus.

[44:40] Егор: Я как раз последние пару дней общался с ребятами, которые тоже ищут альтернативы, и мне посоветовали китайскую модель Z.ai (GLM), которая в первую очередь заточена под программирование и сравнивает себя с Claude Opus. Запустили вчера, я даже переспрашиваю: точно ли это отвечает не Opus, а эта модель? Он говорит: "Да, нравится." Работает реально хорошо, а подписка стоит около 30 долларов.

Сергей: А MiniMax тоже подписка примерно за 20 долларов на большой объём токенов?

Егор: Пробовал, но у меня она работала не очень. А вот последняя модель Z.ai, прямо порадовала за ночь, что она успела сделать.

Сергей: То есть по качеству близко к Opus?

Егор: Очень близко, даже стиль ответов похож, структурированный. У Opus ответы человечные, а у ChatGPT более "железное" ощущение.

[47:07] Егор: Когда переключаешься на ChatGPT после Opus, прямо неприятное чувство, как будто была нормальная служба поддержки, а теперь пришёл кто-то незаинтересованный.

Сергей: Мне тоже казалось, что рынок пойдёт в сторону локальных моделей, многие тестируют, раскачивают их, и хотя они дороже по железу, качество уже близко к тому же Opus, только медленнее.

Егор: Основная причина смотреть в сторону китайских моделей, безопасность и передача данных, особенно если это касается договоров и пользовательских данных под GDPR. Нужно ещё подумать, как правильно организовать переход. Возможно, буду платить за тройку топовых агентов подпиской Opus, а остальные переведу на более дешёвые модели, там 12 агентов, из которых пять топовых, и получается, что тратишь условно 600 долларов на человека, это уже цена мини-сотрудника из ЮАР за 5 долларов в час, вполне нормальный ценник, при этом модель сильно умнее человека на такой позиции.

[49:33] Егор: Поэтому локальную модель мы точно рассмотрим. Сейчас делаем себе крутого AI-агента на нашу travel-платформу, сделали MCP-сервер для AI-агентов, чтобы пользователь мог подключить своего агента, и он работал с нашим контентом и аккаунтом, бронировал сам. Соответственно, техподдержка меняется: сегодня стандартная техподдержка с AI использует Knowledge Base и закрывает первую линию, процентов 30 запросов, а 70% всё равно падает на человека. Мы хотим поменять вектор так, чтобы агент мог сам поменять билет, поменять или отменить отель, забронировать перелёт, то есть быть таким же проактивным, как наш основной инструмент со своими cron-задачами. А для этого, если работать внутри своей платформы с собственными данными, нужна либо локальная модель на своём сервере, либо использование Opus в Anthropic с явным описанием клиентам, куда передаются данные.

Сергей: Через API они вроде бы ничего никуда не передают, pay-per-use не идёт на обучение модели.

Егор: По крайней мере, так написано, надо перепроверить. На платформе OpenAI, когда получаешь ключ, есть опция, согласиться, что твои запросы используются для обучения, взамен на скидку в 30-50% на usage. Про Anthropic я эту часть не проверял, предположил, что аналогично.

[51:58] Сергей: Это точно стоит перепроверить, то, что я читал месяца четыре назад, было, что API у Anthropic не используется для обучения.

Егор: Ты прав, перепроверим. Пока мы движемся к подключению Opus во внутренний чат, который будет управлять заказами клиентов и всем остальным, потому что мы уже пробовали делать customer support раньше, и по ощущениям всё, что было "до Opus", было каким-то так себе продуктом, не хотелось тратить время и силы, обучать сотрудников и клиентов. Поэтому мы остались на базовом варианте: звонок или сообщение, и мы помогаем людьми.

Сергей: Ты слышал, что Anthropic выпустили новую модель, пока в тестовом режиме, и она нашла столько уязвимостей, что её испугались выпускать в общий доступ, вроде название что-то вроде "думающий", по-моему, анонс был 7 апреля.

Егор: По-моему, её выпустили только для крупного enterprise, в общий доступ не отдают.

Сергей: Логичный, наверное, ход. После Opus, если бы модель так быстро не сжигала токены, это была бы вообще топовая модель, очень нравится, как она размышляет, рассуждает, общается.

[54:28] Сергей: Давай подумаем с точки зрения твоего практического бизнес-опыта: в каких бизнесах такой подход применим вообще, где разумен, а где нет? Чтобы зрители поняли, стоит ли им на это тратить время.

Егор: Я думаю, применимо ко всем, вопрос, что именно внедрять и как улучшать. Многие думают, что улучшение агента идёт через программирование, но на самом деле оно идёт через простое общение с ним: спрашиваешь, как можно улучшить, просишь варианты, и это рабочий подход, доступный любому человеку. Больше всего применимо, наверное, в генерации контента и его дальнейшей публикации. Самое интересное, что в отличие от обычного общения с Claude или ChatGPT, где контекст быстро теряется, наш инструмент держит контекст: кто ты, что ты делал, что выстреливало, а что нет. Когда он пишет тексты для SMM, интересно читать даже самому, открываешь и думаешь: вау, это я написал?

Сергей: Егор, здесь важно сказать, что из коробки память у него так себе, он забывает, начинает "тупить", фактически не работает без донастройки.

[56:49] Егор: Да, его нужно дорабатывать, файнтюнить, брать лучшие источники из открытых материалов. Как ты правильно сказал, постоянно заставлять его мониторить лучшие решения на рынке; я добавляю ещё то, что выходит лучшего в опенсорсе. Объединяешь эти данные, и тогда начинается магия. Ещё один лайфхак, который реально помог: мы все очень долго общались в ChatGPT, у меня накопилось около 30 000 чатов. Можно зайти в ChatGPT и сделать экспорт всех своих данных, через день-два присылают архив.

Сергей: А в Claude такое есть?

Егор: Не уверен, я не проверял именно в Claude, но, наверное, есть, экспорт данных перед удалением аккаунта обычно обязателен по закону. Я скормил все эти данные своему основному агенту и сказал: теперь ты знаешь обо мне намного больше, распредели это по памяти, и мы уже с первого дня общались как старые знакомые.

Сергей: Классная идея, причём такая простая и очевидная. Помню, в 2014 году все говорили, что данные, это золото, а теперь наоборот: данных слишком много, непонятно, куда их девать.

[59:14] Сергей: Но теперь нужно придумать, как с ними работать, все данные забирают в LLM и работают с ними. Второй пример, выгрузка всех своих чатов и перенос этого другому агенту, чтобы он их сам проиндексировал. У меня тоже было много интересных кейсов: кто-то собирал свои знания в Cursor, кто-то, в Obsidian. Любое место, где у тебя есть выгруженная база знаний,, идеальный источник для обучения собственной модели.

Егор: Согласен на все сто.

Сергей: А если говорить про других агентов, ты рассказал про двух, какие ещё юзкейсы хорошо работают? Контент, это SMM, продажи, это аутрич и partnership, чуть разные подходы. Расскажи про юриста, потому что тут, в Штатах, юристы очень дорогие.

Егор: Давай дойдём до юриста. Я стараюсь дробить агентов так же, как дробим людей, которые выполняют разные задачи в компании. Sales-агент теоретически может продавать всё, но мы всё равно нанимаем отдельного человека под UK, отдельного под Европу, так и с partnership: когда мы начнём продавать партнёрство отдельно банкам и отдельно HR-платформам, это тоже будут два разных "агента" со своими данными, но с возможностью объединять знания намного быстрее, чем люди обмениваются опытом на перекуре.

[61:45] Сергей: Кстати, мы недавно с Ильёй Красинским обсуждали, что главная проблема больших корпораций, это именно передача знаний: все эти многочасовые совещания по сути нужны только для того, чтобы все были в едином информационном поле. Это можно исключить, если, во-первых, знания собираются автоматически и расшариваются между всеми, а во-вторых, если за это отвечают агенты, которые и так всё знают.

Егор: Возвращаясь к другим ботам: у lawyer-агента, кстати, мы обсуждали еженедельный self-learning, но по факту ничего особо не менялось. Сначала поставил раз в две недели, тоже показалось, что толку немного. Сейчас, когда объём общения вырос, я поставил self-learning на раз в месяц: пусть лучше реже, но качественнее пройдётся.

Сергей: Кстати, ещё один лайфхак: я делал похожее с локальной моделью, когда она стоит на локальной машине, это сильно проще. Ставишь Codex или Claude Code, указываешь, где исходники, и через него обогащаешь модель, подписка в этом случае существенно дешевле. Ты даёшь ему все данные, он всё прописывает как нужно, а потом ты уже используешь своих ботов, сильная экономия на usage без нарушения правил.

[64:09] Егор: Вчера ребята в чатах тоже рассказывали похожий подход: делаем skill вместе с Claude Code, полируем его, отдаём в наш инструмент, который уже точно работает верно и использует условно Sonnet или другую более дешёвую модель, потому что мы его уже довели до ума через Claude Code. Тоже классная тема, и это никак не нарушает правила использования, при этом он видит весь контекст: исходные данные, MD-файлы. Просто говоришь: "изучи это", он идёт, читает, спрашивает, и дальше работает сам. У меня Codex и Claude Code запущены параллельно, я их сравнивал, Codex мне чуть больше понравился по манере работы, хотя это, конечно, субъективно.

Сергей: То есть можно и так, и так, разницы почти нет.

Егор: Lawyer-агент у нас проверяет все договоры, смотрит, что мы можем сделать, заполняет договоры, отправляет письма. Мы организовали это через субагентов со своим workspace и identity, и дальше в Telegram я делаю не общий тред, а отдельные групповые чаты, куда добавляю коллег.

[66:36] Егор: Когда у коллег что-то приходит, они отправляют это в чат lawyer-агента, и он с ними работает. Одна проблема, с которой столкнулись: если один запрос ещё обрабатывается, второй встаёт в очередь. Но это решается дальнейшим дроблением чатов; пока объём небольшой, ребята готовы немного подождать. Самое главное, агент запоминает, что мы делали, что нам говорили другие юристы по сделкам, что нужно поменять, и держит на основе этого свою базу знаний, договоров и практики. Плюс мы сделали ему отдельные skills по праву США, по праву UK, которые он использует и дорабатывает.

Сергей: Соответственно, ещё и по штатам, наверное, есть разница?

Егор: Да, и по штатам тоже есть отдельные нюансы, которые он старается учитывать. Иногда просто говорим ему: сходи в Perplexity, потому что это дёшево, получить данные из интернета и сразу выдать нужную информацию.

Сергей: Из другого агента, расскажи про аналитика.

Егор: Аналитику я дал skills продакт-менеджера, и он может делать качественные deep research с учётом всего, что мы уже собрали: если запускать обычный deep research через Perplexity или напрямую через модель отдельно, это будет уже другой контекст без знания о нас, а аналитик через наш основной инструмент, который знает про компанию всё, выдаёт достаточно качественный бизнес-план, который можно использовать дальше.

[68:57] Егор: Ещё аналитик проверяет отзывы через Apify, что пишут плохого про нас в Google Play и App Store, а также про конкурентов, которых он сам нашёл, и еженедельно присылает отчёт. Например, у конкурентов постоянные проблемы со входом, пользователей постоянно разлогинивает, и решение, не разлогинивать пользователя на устройстве без необходимости. Он собирает это и отдаёт мне; я прошу его сразу заводить отдельные задачи в Notion или в бэклоге, потому что это реально ценная вещь, сотни людей жалуются на такие проблемы у конкурентов. По сути это продуктовый анализ, который подсказывает, что делать с продуктом.

Егор: Третье полезное, что делает аналитик и что применимо к любому бизнесу: мы работаем в Google Workspace, и мне на одной из встреч рассказали про сервисный аккаунт в Google Workspace, раньше я про него не знал, а в enterprise его давно используют системные администраторы, которые не только настраивают внутреннюю сеть офиса, но и следят, что делают пользователи и кто их пытается взломать. Я создал такой сервисный аккаунт, отдал доступ аналитику и указал, какие общие почтовые ящики он может проверять.

[71:20] Сергей: А важно, ты дал ему доступ только на чтение, верно?

Егор: Да, верно, только на чтение. Всю отправку он делает через отдельное SMTP там, где это нужно. Чуть позже я дал ему ещё доступ на выставление лейблов в почте, чтобы он мог приоритизировать входящие письма, сотрудник приходит на работу, а письма уже расставлены по важности, это тоже очень удобно. Дальше он ежедневно читает все письма, определяет, где у нас проблемы, а где возможности, и подсказывает, если мы что-то упустили, такое бывает даже с нами самими, хотя я обожаю пустой инбокс и стараюсь держать его в порядке, но всё равно можно что-то пропустить. Второе, он обучается на этих письмах и подсказывает, что можно добавить в Knowledge Base, что доработать в продукте, это уже роль скорее продакт-менеджера. Третье, раз мы говорили про данные, он забирает все данные из почты, обучается на них и сохраняет в общую Knowledge Base. Дальше я могу сказать другому агенту: "Сходи посмотри, мы что-то обсуждали с INXY по такому-то поводу, что там было", и он через сервисный аккаунт находит эту информацию.

Сергей: А звонки ты ему тоже скармливаешь, расшифровки?

Егор: Ты имеешь в виду телефонные звонки?

Сергей: Ну да, телефон, Skype, если есть звонки с партнёрами, расшифровываешь ли ты их и заносишь в базу, в CRM?

[73:48] Егор: Конечно же, для обучения, да, но в нашей истории мы это пока не делаем, потому что таких звонков очень мало, и когда доходит до демо, там обычно одни и те же типовые вопросы: как сделать travel-политику для сотрудников, как настроить согласование, как оплачивать. Эти базовые вещи уже собраны в Knowledge Base. В целом хорошая идея добавлять и это, но есть и обратная сторона, не приведёт ли это просто к засорению базы. Поэтому в нашем случае мы этого не делаем.

Сергей: Понял логику. У нас всё наоборот, очень много звонков с клиентами, в основном через Zoom, Skype, Google Meet, и основная масса общения там, а уже после демо идут переписки, то есть у нас немного другой поток, но логику я понял.

Сергей: А сервисный аккаунт, получается, читает почты всех сотрудников, на которых ты его натравил, и мониторит происходящее?

Егор: Абсолютно всё, но обучается он только на тех общих ящиках, куда стекается основной поток. С другой стороны, был кейс с чатом разработчиков: мы переезжали на другой сервер, и с некоторыми поставщиками нужно было передать белый список, мы не помнили точно, с какими именно.

[76:13] Егор: Раз все агенты имеют доступ к этому сервисному аккаунту, у меня в чате разработчиков сидит отдельный dev-агент. Как это было: разработчик написал вечером, "уже поздно, пойду отдыхать, завтра посмотрю и отпишусь, что у нас есть по списку." Я подумал: подожди, у нас же вчера подключился этот аккаунт, и написал основному агенту: зайди на почту такого-то сотрудника и посмотри, что там было, найди, у кого что было, и дай нам ответ. Так как он читает весь контекст в Telegram и хранит все сессии, ему можно просто сказать: "Сходи на почту Вани", через сервисный аккаунт Google, "и найди." Это заняло секунд десять, он нашёл список того, что нужно сделать. Я попросил: используй мой SMTP через мою почту, поставь в копию всех, кого нашёл в переписке, и самого Ваню тоже, и напиши, что у нас новый IP-адрес. Мы просто сидели в Telegram и смотрели, как он всё это отправляет. В итоге не пришлось ждать до завтра, задача, на которую человек потратил бы время утром, была сделана за 2 минуты.

Сергей: Вот это классный юзкейс, как можно снять человеческий фактор: мы все люди, устаём, не можем работать 24 на 7.

[78:42] Сергей: Давай подумаем с точки зрения первых шагов, какие бы ты дал рекомендации тем, кто только хочет попробовать этот подход, какие юзкейсы стоит начать, чего избегать?

Егор: Когда я разбирался в no-code, у меня был точно такой же вопрос: окей, здесь тысячи разных интеграций, что делать? Я всегда советовал: берём лист А4 и ручку и просто садимся записывать, какие кейсы мы можем автоматизировать, записываем абсолютно всё, а дальше это уже можно скормить любому инструменту. Раньше, если это был код, приходилось придумывать последовательность самому; сегодня мы запускаем первого агента, и пока больше ничего специально делать не нужно. Первого агента делаем на топовой модели и не переживаем о стоимости, потому что первые недели, пока у тебя нет шестнадцати параллельно работающих агентов, счёт не будет огромным, лучше сразу обучать на лучшей модели, любым способом получить доступ к топовой модели.

Егор: Дальше скармливаем туда всё, что мы хотим сделать, и он сам подсказывает, что приоритизировать сейчас, а что позже. Потом уже думаем, как снижать издержки. Мы всегда делаем skills под все такие кейсы и форматы, потому что skill, это базовая единица, которую использует наш инструмент в работе. Skills, которые уже есть в сообществе, есть площадка вроде ClawHub,, заходим туда и достаём всё полезное, но обязательно проверяем, чтобы там не было вредоносного кода.

[81:08] Сергей: Вот тут я как раз хотел сказать то же самое, там реально много всякой шелухи, поэтому важно, чтобы твой инструмент сам посмотрел на скачанный skill и переделал его под тебя, потому что внутри может быть что-то вредоносное, и это нужно пересобрать заново.

Егор: Второе, что мне нравится в таких площадках, это та же насмотренность: смотришь, какие инструменты используются чаще всего, думаешь: о, они используют Perplexity вот для этого, а я для чего мог бы это применить? И начинаешь размышлять в эту сторону. Наверное, это базовые вещи, ты можешь что-то добавить.

Сергей: Моя главная рекомендация, поставить инструмент как можно быстрее. Если это локальная машина, кстати, туда по SSH тоже можно запустить Codex или Claude Code, чтобы он помогал настраивать и фиксить баги. Для меня лично это был настоящий geim-чейнджер: раньше что-то крашится, сам перезапускаешь терминал, разбираешься. А теперь пишешь: "бро, помоги", он запускает диагностику, перезапускает, и через пять минут всё готово, хотя раньше на это уходила неделя мучений.

Сергей: Кстати, по поводу Z.ai, ты его настолько рекомендуешь тестировать прямо сейчас, или пока рано говорить?

Егор: Пока не могу точно сказать. Ребята запустили его два дня назад, я следил за их отзывами, все в восторге. Сам я попробовал только вчера, и прошедший день оставил хорошее впечатление.

[83:32] Егор: Пока могу сказать, что работает очень хорошо. Ты, наверное, тоже замечал: когда переключаешься с Opus на GPT, сразу думаешь, кто здесь начал "тупить"? Я, инструмент, новое обновление или кто-то ещё? Но по факту это просто вопрос модели, которую нужно правильно использовать, а наш инструмент, это просто оркестрация, которая помогает правильно организовать работу внутри.

Сергей: Кстати, для всяких простых cron-задач вообще бессмысленно гонять через Opus, только жрать токены зря. Для действительно важных задач, да, а для рутинного мониторинга конкурентов, например, зачем тебе такая дорогая модель? А вот выводы из того, что намониторили и спарсили, это уже задача для сильной модели.

Егор: Я тоже про это думал, хотел оставить Opus на самое важное, а остальное перевести на Sonnet или Haiku. Стало не 100 долларов, а условно 70, разница не критичная, потому что и Opus, и остальные всё равно "едят" много при таком объёме: у нас не десятки писем, а сотни, за 24 часа приходит по 300-500 писем со всех почт.

[86:00] Сергей: Кстати, зря ты так про Sonnet, это очень хорошая модель, новый Sonnet прямо хорош.

Егор: Да, ты прав, но он тоже недешёвый, в два раза дешевле Opus, но на наших объёмах это всё равно много. В итоге решил протестировать подписку Z.ai. Надеюсь, что через какое-то время либо Anthropic доработает то, что мы обсуждали, либо выйдет новая американская модель, которую можно будет использовать вместо китайской, потому что от китайских моделей я всё равно постараюсь уйти как можно быстрее, просто не хотелось резко отключать наш основной инструмент и всё, что мы построили за последние два-три месяца.

Сергей: Тем более что это настолько классно работает, обидно было бы это потерять.

Егор: Да, я даже думал перейти на вайб-кодинг поверх Claude Code, добавить туда нужные скиллы, воркеры, поставить dispatch, но это заняло бы неделю-две на переезд, и при этом всё равно не факт, что будет работать 24 на 7 так же стабильно, как сейчас. У тебя, кстати, была своя похожая связка с памятью на Claude Code и Codex, с этой базой LDB, которая работает.

Сергей: Да, я сверху накатил LDB, и мне ещё было интересно завести то же самое в Obsidian, чтобы все базы данных синхронизировались, я ещё не до конца это довёл, но хотел сам обогащать контекст: смотреть, что система сделала, и если контекста не хватает, дописывать вручную, например, после встречи с клиентом, если что-то важное не учли. Тут важен баланс, чтобы не переупарываться руками, идеального решения я пока не нашёл.

[88:24] Егор: У меня тоже такого нет. Ещё один довод, почему хочется оставаться именно на нашем инструменте, а не переходить полностью на вайб-кодинг или другую подписку: в нём можно добавлять устройства-ноды, которые у тебя уже есть. В том же Claude ты платишь за минуты использования стороннего компьютера, плюс не можешь переключаться между разными моделями, остаёшься завязан только на одного вендора. Кстати, мне понравилось, что Microsoft на своих моделях сделали так, что research делает одна модель, по-моему, модель Anthropic,, а проверяет её ChatGPT. Идея верификации двумя моделями реально классная, а у нас можно и четырьмя моделями результат прогонять.

Сергей: Логично, что и модели специализируются по-разному. Тот же Z.ai, как я понял по их сайту, фокусируется в первую очередь на разработчиках, не только на коде.

Егор: Perplexity фокусируется на быстром поиске информации, как Google.

Сергей: А Grok очень круто парсит X, всю базу данных X он помнит почти идеально, особенно когда нужно что-то проверить и обогатить контекстом.

[90:50] Сергей: Кстати, недавний кейс: проверяли скриншот из X, ChatGPT сказал, это фейк. Мы подумали, что клиент дал нам это как пруф, что у него якобы крутой продукт, и там Илон Маск что-то прокомментировал. Проверяем через ChatGPT, говорит, фейк. Мы уже думали, что хороший человек нас обманул. На всякий случай проверили через Grok, он сказал: не фейк, вот источники. А ChatGPT пока непонятно, на чём фокусируется, как будто пытается охватить абсолютно всё сразу, и именно из-за этого не всегда хорош, в прошлом месяце добавляли что-то медицинское, потом что-то для юристов, потом делали платежи внутри чата, потом отключали, потом снова возвращали в другом виде, что-то не совсем понятное с фокусом продукта. А Opus, как серьёзный собеседник, с которым приятно общаться.

Егор: Полностью согласен с точки зрения общения. Каждая модель должна фокусироваться на своей нише и делать это круто, а не пытаться охватить всё. Надеюсь, Anthropic не свалится с их системой оркестрации агентов на своей платформе, я вчера посмотрел на это и подумал, может, туда перейти, но спросил у самой модели, работает ли это по подписке или по pay-per-use за токены, оказалось pay-per-use. Я сказал: до свидания.

[93:14] Сергей: Давай закругляться, у меня для тебя есть два вопроса напоследок. Первый: если бы вернуться назад лет на 3-5, что бы ты изменил, сделал по-другому?

Егор: Если говорить про 5 лет назад, надо было переезжать в другую страну раньше, чем я это сделал. Мы и так много путешествовали, я примерно каждые два месяца куда-то уезжал хотя бы на пару дней, смотрел, что где нового происходит, какие сервисы запускаются, почему где-то работают почтоматы, а у нас нет. Но когда мы всё же переехали, открылось огромное количество возможностей, о которых я даже не подозревал.

Сергей: Клёво. А если на два года назад что-то бы себе посоветовал?

Егор: С точки зрения продукта я бы порекомендовал себе продавать быстрее, не ждать, что что-то само сложится или подключится дополнительный контент, другие авиакомпании на новом рынке.

[95:38] Егор: Мы и сейчас так делаем: приходит клиент, сразу отправляем ему все ресурсы, чтобы быстрее запустить и дать нужный контент. Вывод: продавай сегодня быстрее, чем занимайся доработками и файнтюном. Наверное, с нашим AI-инструментом та же логика: запускай и тестируй, а не докручивай бесконечно в ожидании, что что-то станет "идеальным."

Сергей: Отличный инсайт. Второй вопрос похож на первый: если вернуться на несколько лет назад, что точно не стоило бы делать?

Егор: Точно не стоило распыляться на разные ниши, бизнесы и возможности, которые к тебе приходят. Если нашёл то, что работает, как у нас с travel, а мы знаем, что рынок корпоративного travel это 1,7 триллиона долларов и он продолжает расти,, нужно фокусироваться. Я сам поздно начал убирать всё лишнее, что забирало время и энергию.

[98:07] Егор: Сегодня мы фокусируемся только на travel, только на своём продукте, улучшаем, развиваем, ищем новые доработки, а всё остальное просто продаём или закрываем и не тратим на это силы. Если есть рабочая тема, которая растёт и даёт всё нужное, а рынок практически бесконечный,, нет смысла искать что-то ещё, распыляясь на "здесь заработаем немного, там немного." Лучше фокус на одном, без распыления на новые ниши.

Сергей: Это очень сильно откликается, я вижу много ребят с огромным потенциалом, супер продвинутых, но постоянный расфокус и погоня за всем хайповым не даёт результата. А если бы долбили в одну точку, результат был бы не в два, а в десять раз лучше. Это встречается повсеместно, супер классный совет, спасибо тебе большое. Егор, спасибо, что поделился таким количеством инсайтов, будем на связи, очень интересно, как всё будет меняться дальше. Всего три месяца прошло, а кажется, что целая жизнь.

Егор: Да, действительно удивительно, в классное время живём.

Сергей: Спасибо тебе ещё раз, Егор.

Егор: Спасибо тебе, Сергей, за приглашение на твой подкаст No Bullsh!t, классное название. Желаю тебе развития и больше подписчиков. Подписывайтесь, будем искать новых людей и помогать Сергею находить тех, с кем можно ещё пообщаться.

Сергей: Спасибо, давай, на связи.

Егор: Пока-пока.