Рома Райт

Jev все видели в роликах со змейкой. Скорость впечатляет, но пользу в обычной работе по такой демонстрации не увидеть.

Я взял 200 откликов на вакансию и собрал из них понятную цепочку. Код сразу отбрасывает анкеты без обязательных полей. Jev оценивает оставшиеся по отдельным критериям, возвращает решение «звать / не звать» с уверенностью, а Claude выбирает кандидатов для созвона.

В ролике показываю логику, которая помогает перенести такой подход на любой поток входящих, где нужно быстро принять простое решение и не тратить на него часы команды.

Посмотреть видео: https://youtu.be/uE1ewuNuZms

Материалы к этому видео

🔥 Закрытый канал с разборами задач | Мастер-класс + инструкция Антибан в Claude

Anthropic встроила агентную ОС в Claude. Твоя сборка УСТАРЕЛА!

Вы, скорее всего, даже не заметили, но Anthropic тихо превратила Claude Code в совершенно другую систему.

Того Claude Code, который вы знали, уже не существует.

Теперь он сам пишет скиллы исходя из задач, которые вы выполняете, работает прямо в браузере и получает новые функции, которые раньше пришлось бы собирать вручную.

Это уже полноценная агентная ОС внутри Claude.

И впервые на моей памяти по удобству использования Claude Code просто обогнал приложение Codex. Не в презентации, а в реальной работе.

В новом видео я разобрал важнейшие обновления, часть из которых вы точно пропустили. Разбор получился большой – мы работали над ним несколько дней.

Смотреть видео:
https://youtu.be/Bux1mI53RNQ

Материалы к видео:
raytsystem.ru/m/chek-list-svoya-sistema-v-claude-code

· · ·

— Закрытый канал с разборами задач
— Мастер-класс + инструкция Антибан в Claude

OpenAI урезала лимиты ChatGPT почти вдвое. Стоит ли теперь вообще платить за подписку?

Сравнил ChatGPT с Claude и разобрался, какую подписку лучше оставить, чтобы не переплачивать.

👉 Смотрите новый выпуск: https://youtu.be/Cytcb7Bj8hs

Sonnet 5.5 собрал ту же игру за 1 час 12 минут. Opus 5.5 понадобилось 2 часа 40 минут.

На бумаге всё выглядит как похороны Opus: новая модель вдвое дешевле по цене токенов, на 30% быстрее и в одном бенчмарке уже обходит флагман.

Поэтому я взял один промт и поставил рядом Sonnet 5.5, Opus 5.5 и GPT-6 Sol.

В новом видео показываю все три игры рядом, сравниваю время, цену и качество. В конце даю свою схему: какие задачи теперь отдавать Sonnet, а где пока оставлять Opus.

Смотреть 👉 https://youtu.be/eoPY35dMqrA

Впервые называю цену формата «Внедрение» до открытия продаж

Завтра мы откроем закрытые продажи для тех, кто успел войти в предзапись. Как и полгода назад, внутри будут лучшие условия.

Сегодня хочу подробно объяснить самый дорогой тариф, потому что на сайте его цены до сих пор нет.

За последние запуски я увидел одну повторяющуюся проблему.

У предпринимателя с действующим бизнесом обычно хватает идей, что автоматизировать: рутину команды, управление, аналитику, контент, продажи. Часто есть и деньги на разработку.

Но не хватает времени самому пройти весь путь от уроков до готовой системы.

Хочется один раз объяснить задачу, найти сильного человека и дальше двигаться вместе с ним.

Поэтому новый формат «Внедрения» мы собрали только для предпринимателей и экспертов, чей доход уже от 300 000 рублей в месяц.

После постановки цели большая часть технической работы идёт без вашего ежедневного участия.

Как всё устроено:

1. Вы заполняете анкету и рассказываете о бизнесе, процессах и задаче, которую хотите решить.

2. Команда оценивает проект. Мы можем одобрить заявку или честно отказать, если понимаем, что за 3 месяца не дадим нужный результат.

3. На старте фиксируем одну главную цель и подбираем под неё исполнителя из нашего обучения или аудитории. Он входит в вашу команду и работает с нейросетями, вайбкодингом и вашими реальными процессами.

По сути, мы берём на себя функцию HR, но ищем среди людей, которых почти нет на HeadHunter. Если в первые 2 недели человек вам не подойдёт, дадим замену.

4. Следующие 3 месяца вы, исполнитель и наша команда собираем проект.

Это может быть собственная система управления бизнесом, автоматизация рутины, контент-система или продюсирование со всеми процессами, которыми пользуемся мы сами.

5. За проектом стоит целая команда: наш технический специалист помогает исполнителю, менеджер ведёт коммуникацию, а я лично нахожусь в вашем закрытом чате и подключаюсь к разборам на созвонах.

Цель трёх месяцев - готовый законченный проект, который работает внутри вашего бизнеса.

Доступ ко всему обучению тоже входит. Только основная ценность тарифа находится в работе людей над вашей задачей.

Для сравнения: только поиск хорошего автоматизатор сегодня стоит около 100 000 рублей в рекрутинг агентствах.

Мы же добавляем к подбору гарантию замены, техническое сопровождение, менеджера проекта и мой личный опыт в реализации вашего проекта.

Полная цена «Внедрения» - 490 000 руб. за 3 месяца.

Первые 5 одобренных участников из предзаписи, которые оплатят тариф, смогут войти за 390 000 руб.

Сейчас у нас уже набраны заявки. Разбирать их начинаем завтра, и сама заявка ещё не гарантирует место.

Если вы уже в предзаписи, у вас есть действующий бизнес и задача, которую вы давно откладываете из-за нехватки времени, внимательно посмотрите формат «Внедрения».

Мы подберём человека, поставим рядом команду и за 3 месяца доведём проект до результата.

Ознакомиться с программой и условиями
👉 link.makeunion.ru/VGRzbL

Почему одни команды учатся на ошибках, а другие годами их повторяют?

Я обожаю разбирать разные истории до молекул. Особенно сравнивать ситуации, в которых у людей вроде бы есть всё, чтобы получить результат: опыт, сильная команда, деньги.

Но у одних получается, а другие годами топчутся на месте.

Мне интересно, что конкретно между ними отличается. И что из этого я могу применить у себя.

Поэтому каждый месяц я стараюсь разбирать, что происходит в нашей команде. Где ошиблись, что сработало, что пора менять.

Причём чем подробнее разбираешь, тем сложнее исключить из списка проблем самого себя 😅

Я никогда не учился в институте, а управлению учился по ходу дела.

Когда со мной работали всего два человека, у меня даже не было нормального разделения между личными деньгами и деньгами компании. Какие там стратегии управления.

Сейчас у нас всё ещё маленькая команда для такого количества проектов. И чем больше проектов, тем дороже обходится привычка держать всё в своей голове.

В сентябрьском разборе набралось 20 эпизодов. Некоторые до смешного идиотские.

Например, мы умудрились опубликовать пост с припиской нейросети в конце. Она заметила несостыковку в датах и оставила комментарий. Пост прошёл через двух человек, после чего вместе с этим комментарием уехал в воронку предзаписи.

Нейросеть проблему увидела. Люди опубликовали её замечание.

После такого очень хочется написать в чат:
«Ну можно хотя бы читать перед публикацией?»

Только меня интересует, что должно произойти, чтобы в следующий раз ошибку действительно заметили.

Кто проверяет результат? Что именно он проверяет? Что делать, если есть сомнения, а я занят и не отвечаю?

Я как раз был на Формуле в Баку и поймал себя на том, что там меня интересует примерно то же самое. За гонщиком стоит огромная команда. Как они принимают решения?

Почему где-то умеют исправлять ошибки, а где-то из сезона в сезон воспроизводят знакомые проблемы?

Банально начал разбирать истории McLaren и Ferrari, потом пошёл дальше, в другие компании и команды. В итоге в исследовании получилось 20 кейсов из бизнеса и спорта, которые я сопоставил с нашими проблемами.

Конечно, у нас другие масштабы.

Но вопрос «может ли человек остановить выпуск, если видит проблему?» вполне понятен и без собственного болида.

И вот что мне во всём этом особенно интересно: что происходит в команде ПОСЛЕ ошибки.

Допустим, пост вышел с неправильной датой. Все извинились, договорились быть внимательнее. А дальше его снова готовят и проверяют ровно так же.

Очень странно ждать, что от одного обсуждения следующий результат станет лучше.
Поэтому на одном отчёте я не остановился. С помощью ИИ собрал для себя и нашего управляющего персональный учебник: наши ошибки, похожие ситуации в других командах, главы из книг и конкретные действия, которые стоит попробовать у нас.

Получилось 1432 страницы. Почти полторы тысячи страниц обучения под собственные проблемы.

Можно открыть конкретную ситуацию и посмотреть, как с ней разбирались другие, что у них получилось и что имеет смысл изменить в нашей работе. На скринах как раз часть этого разбора: наши сентябрьские эпизоды и сопоставление чужих кейсов.

И самое неприятное в этой истории касается меня.
Когда я ухожу снимать курс, я гораздо меньше участвую в управлении компанией. При этом от моего решения по-прежнему зависит слишком многое.

Работа не останавливается, люди продолжают принимать решения, а потом я возвращаюсь и вижу, что всё поехало куда-то не туда.

Я сам построил управление, которому постоянно нужен я.
И мне же нужно сделать так, чтобы команда могла нормально работать, пока я занимаюсь другими задачами.

Книга сама по себе этого, конечно, не исправит. Дальше придётся выбирать изменения, вводить их в работу и смотреть, стало ли лучше.

В том числе менять собственные привычки, которые очень удобно не замечать, пока разбираешь чужие ошибки.

Но за это я и люблю такие исследования. Можно съездить на гонку, заинтересоваться устройством чужой команды и в итоге разобраться в проблемах собственной.

Как я собираю проекты из YouTube-видео

Под постом выше спрашивали, как создаются такие решения. Расскажу на примере дизайна интерьера, но схема работает и для сайта, и для поиска ниши, и даже для почти любых задач.

1. Беру источники, которым доверяю.

Для интерьера это видео Карена Карапетяна и «Дневника дизайнера». Мне близко то, как они смотрят на дизайн.

Если просто попросить Codex или Claude Code «сделай красиво», получится усреднённый ответ. Модель не знает, что нравится именно мне.

Поэтому сначала я собираю опыт людей, с чьими решениями часто согласен. Для поиска ниши таким источником могут быть мои уроки на YouTube, для выбора машины – обзоры авторов, которым вы доверяете и т.д.

2. Сохраняю первоисточники.

Не только текст, но и стоп-кадры, схемы, примеры из видео. Как итоге почти 100 детальных видео с тем, как думают авторы.

3. Раскладываю сырые знания в wiki-слой по темам.

В одном видео могут рассказать и про гостиную, и про спальню. Поэтому советы должны быть перенесены в связанные файлы про гостиную, спальню, свет, хранение.

При этом всегда можно вернуться к исходному видео и проверить, что именно сказал автор.

4. Даю агенту инструменты.

Если нужен чертёж, ищу готовые способы и примеры на GitHub. Не заставляю модель придумывать с нуля то, что кто-то уже сделал и проверил.

5. Подключаю критику.

Два агента смотрят на мои варианты через призму мыслей двух дизайнеров, спорят между собой и показывают слабые места.

Их работы становятся основой для проверки моих решений.

Вот и вся система: источники → база знаний → инструменты → критика результата.

Мой дизайн-проект пока нельзя назвать завершённым. Перед стройкой решения реальный дизайнер должен подготовить рабочие чертежи, перед покупкой выбранной машины всё еще нужен диагност, а перед выбором ниши в идеале спросить совета у человека с опытом.

Но к каждому уже можно прийти с продуманным решением, а не начинать весь путь «под ключ» когда еще не знаешь и сам чего хочешь, а с тебя уже пол миллиона.

То же самое можно сделать с подбором товаров, разработкой сайта или запуском бизнеса.

Меняются источники и инструменты. Принцип остаётся.

На следующей неделе стартуют закрытые продажи для тех, кто оставил заявку на предзапись на новое обучение по созданию продуктов и ИИ-систем с нуля до первых оплат.

Для вас будет лучшая цена. Если хотите научиться собирать такие системы и понять, как на этих технологиях зарабатывать, оставляйте заявку на предзапись.

raytsystem.ru/launch

Из смешного в продолжение сравнения GPT 6 и Opus 5.5

Угадайте, какой дизайн-проект сделал Codex, а какой Claude Code? 😂

Хватит переплачивать за Claude?

Я проверил новую модель OpenAI на тех же задачах, где Opus 5.5 только что занял первое место.

GPT-6 Sol получил три реальных теста: 3D-игру, симулятор воронки по рисунку и финансовый анализ покупки онлайн-школы.

Сравнил качество, скорость, проработку деталей и лимиты подписок за $20. Местами разница оказалась заметнее, чем я ожидал.

В новом видео показываю все результаты рядом – без выводов по красивым бенчмаркам.

Новое видео уже вышло 👉 https://youtu.be/CAd2cwWto2g

Сегодня столкну Opus 5.5 и GPT-6. Почти Формула-1, только среди ИИ

Проверил обе модели на одинаковых задачах и покажу, кто реально быстрее, точнее и лучше держит длинную работу.

Видео выйдет сегодня. Ссылку пришлю сразу после публикации.

А пока немного контента без нейросетей 😅