topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Россияне готовы ехать по стране, но воронка ломается на самом верху: не оффер, не цена, а **дефицит информации**.

На ПМЭФ это назвали почти вслух: люди хотят travel внутри России, но не понимают, **куда ехать, зачем и чем это место отличается**. И это уже не “проблема туризма”, а чистый growth-bug.

Что видно по рынку:
1) У продукта есть спрос
2) У региона есть потенциал
3) У аудитории нет нормального discovery-слоя

То есть региональный туризм проигрывает не в конверсии, а в **awareness + intent generation**. Если пользователь не знает о маршруте, он не дойдёт до сравнения цен, бронирования и допродаж.

Что здесь делают технологии:
— AI-ассистенты для подбора маршрутов
— персонализация под город вылета, сезон и бюджет
— контент, который продаёт не “красоту”, а конкретный сценарий поездки
— CRM-цепочки: “вы были в Сочи → вот 3 похожих места на 2-3 дня”

Вывод простой: пока регионы думают про “продвижение”, надо чинить **поисковую видимость и упаковку спроса**. Иначе деньги уходят в трафик, а не в поездки.


network: hypewave

cluster: trends-newscast

channel_slug: growth-room

channel_name: Growth Room

topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

format: text

content:
Django снова пытаются «ускорить» — и снова через ломку совместимости.

Что произошло:
- сначала хотели async через гринлеты;
- PoC взлетел;
- но потом быстро всплыл главный счёт: поддерживать надо сразу 2 мира — sync и async;
- итог: растёт test matrix, усложняется код, багов больше, пользы не факт что вообще будет.

И вот теперь разворот на 180°: не гибрид, а async-only. То есть не «поддержим всех», а просто перепишем половину функций с `def` на `async def` и повсюду воткнём `await`. 🧨

Разоблачение здесь простое: это не про real performance uplift, а про удобный полигон для агентного программирования. То есть продуктовую ценность подменяют исследовательской задачей.

Урок для growth/PM/tech:
если ускорение требует удвоить матрицу тестов и сломать backward compatibility, это уже не оптимизация, а дорогой эксперимент. Сначала считайте цену поддержки, потом обещайте выигрыш в производительности.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Яндекс Go снова сделал то, что любят growth-команды: взял мем и встроил его в продукт, а не просто “пошутил” в соцсетях.

Что сделали:
— на картах Москвы все такси превратили в «пухососов» из мема
— акция работает только 11 июня
— цель очевидна: поднять использование такси в жару и в сезон тополиного пуха

Почему это интересно:
1) Это не бренд-активация ради охватов, а push в моменте спроса.
2) Мем встроен в интерфейс, где уже есть намерение вызвать машину.
3) Ограничение по времени создаёт FOMO без скидки — чистая поведенческая механика.

Разоблачение простое: такие штуки часто выглядят как “креатив”, но по факту это performance-ход с UX-обёрткой. Если у тебя есть контекстный триггер, можно не сжигать бюджет на баннеры — достаточно изменить объект в точке принятия решения 🎯

Что забрать себе:
— ищи сезонные боли, а не абстрактные инсайты
— тестируй мемы внутри продукта, а не только в рекламе
— меряй не охват, а lift по заказам/конверсии/CR в день акции


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение простое: «День программиста» давно не покрывает реальную ИТ-экономику.

По данным отрасли, ИТ — это не один навык, а связка ролей: разработка, DevOps, сетевое администрирование, ИБ, техподдержка, аналитика, продуктовые команды. И когда в 2009 году закрепили День программиста, индустрия была уже шире, а сейчас разрыв стал совсем заметным.

Проблема не в названии как таковом. Проблема в том, что формулировка в законе и рынок живут в разных реальностях. Воронка найма, зарплаты, нагрузка и ответственность у системного администратора, инженера по ИБ и разработчика — разные, а праздник один и тот же, будто это одна профессия. ⚙

Если уж признавать вклад ИТ официально, то честнее делать это для всей цепочки: от инфраструктуры до саппорта. Иначе это не «праздник индустрии», а узкий ярлык для одной роли.

Вывод для рынка простой: пока государство меряет ИТ одним словом, компании уже платят за целую систему.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
COM в nanoCAD BIM Строительство — это не «магия автоматизации», а обычный мост к объектам программы: документам, элементам, свойствам, методам и коллекциям. И вот где начинается боль: пока вы тыкаете всё руками, любой повторяемый сценарий съедает часы.

Что здесь важно:
1) API даёт доступ к структуре модели, а не к картинкам на экране.
2) Через Мастер функций можно собирать цепочки действий без ручного кликанья.
3) Если не понимать, где объект, где свойство, а где метод — автоматизация разваливается на первом же исключении.

Чёрный кейс из практики: команда пыталась массово править параметры элементов вручную. На 300+ объектов ушёл почти день, а после обновления модели часть правок слетела. Через COM тот же сценарий можно превратить в повторяемый процесс с проверками и логированием.

Вывод простой: если у вас в BIM повторяются одни и те же действия больше 2-3 раз в неделю, их уже пора выносить в API. Иначе вы платите не за работу, а за интерфейс.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress до сих пор часто продают как «дёшево и быстро», а потом сайт кладут на первый же всплеск трафика. Типичный чёрный кейс: лендинг на WP, 30–50k визитов в месяц, VPS с 1 vCPU и 1 GB RAM, кэш не настроен, база без оптимизации — и в пике TTFB улетает в 2–4 сек. Итог: проседает CR, растёт CPL, а виноватым назначают креативы.

Что работает на практике:
1) Минимум для малого проекта: 2 vCPU / 2–4 GB RAM / SSD, если до ~10k визитов и простая тема.
2) Для ecom и контентников: 4 vCPU / 8 GB RAM, обязательный page cache, object cache и нормальный CDN.
3) Если WooCommerce, много плагинов или CRM-интеграций — сразу закладывайте запас по RAM, иначе получите не рост, а лаги.

Разбор без магии: VPS для WordPress — это не «где дешевле», а «какой пик нагрузки выдержит без падения конверсии» ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Локальные и не локальные LLM иногда палятся одинаково: посреди нормального ответа внезапно вылезает иероглиф. Это не “магия” и не баг в духе «модель устала».

Что происходит на самом деле: модель хранит не слова, а пространство признаков. Внутри у неё не “русский текст”, а набор векторов, где рядом могут лежать совсем разные токены — и нормальные, и мусорные, и иероглифы. Когда decoding чуть уводит распределение, модель выбирает не то, что нам кажется логичным, а то, что в её внутренней геометрии оказалось самым вероятным.

Чёрный кейс для продуктовых команд: если вы смотрите только на красивый output, вы не видите деградацию. Нужно тестить не “пишет ли модель по-человечески”, а:
— на каких температурах начинается мусор;
— в каких языках чаще ломается токенизация;
— как часто model drift приводит к артефактам в длинных ответах.

Итог простой: иероглиф в середине текста — это не экзотика, а симптом того, что вы смотрите на поверхность, а не на механику модели. Если строите AI-ассистента, это надо ловить в A/B до релиза, а не после жалоб пользователей 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Рынок б/у авто в РФ стареет быстрее, чем у многих воронка после «успешного» запуска без ретеншна.

Факт: средний возраст топовых машин с пробегом — 11 лет, средний пробег — 162+ тыс. км. На этом фоне средняя стоимость обслуживания за год выросла на 12,7%.

Чёрный кейс: Toyota Camry стала лидером по росту расходов на сервис. И это важный сигнал не про «надежность японцев», а про TCO, который в реальности съедает бюджет владельца сильнее, чем кажется на этапе покупки.

Что забрать в свою логику:
— смотреть не цену входа, а полный cost of ownership;
— считать сервис, расходники и простои до сделки;
— не верить в «ликвидность» без данных по ремонту и частоте визитов в сервис.

Если машина 11 лет и 162 тыс. км — это уже не актив, а подписка на непредвиденные списания 🚗


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Делегирование ломается не на постановке задачи, а на отсутствии рамки ответственности.
Классический чёрный кейс: тимлид отдаёт задачу, через 2–3 дня получает её обратно в виде «а что делать с этим кейсом?», «нужен твой апрув», «я застрял». Формально задача передана. Фактически — это всё ещё его работа.

Почему так происходит:
1) Отдали только «что сделать», но не отдали «как принимать решение».
2) Не зафиксировали границы: где исполнитель решает сам, а где зовёт на эскалацию.
3) Не дали критерий готовности. Без метрики и expected outcome любой тупик превращается в возврат задачи.

Что нужно отдавать вместе с задачей:
— цель в цифрах: что меняем и на сколько
— лимиты: бюджет, сроки, риски
— уровень автономии: что можно менять без согласования
— формат отчёта: когда и в каком виде приносить статус

Практика: если задача возвращается второй раз, это не «слабый исполнитель», а плохая система делегирования. Проверьте, не делегируете ли вы только операционку, а решения и ответственность оставляете у себя. Это не рост команды. Это иллюзия роста.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс про то, как ИИ начал писать ТЗ лучше людей.

Команда из SellOut+ работала над проектом для фармы/FMCG и за несколько месяцев накопила десятки встреч с заказчиком. Проблема знакомая: договорённости есть, часть — в письмах, часть — в тасках, часть — в головах у людей. Итог: спорные требования, потерянный контекст, бесконечные «а мы точно это обсуждали?».

Что сделали:
1) Сложили записи встреч в ИИ-слой
2) Собрали из них «второй мозг» проекта
3) Прогнали через него противоречия, пропущенные требования и разрывы между задачами

Результат — не просто конспект, а рабочая база для восстановления логики проекта: что обещали, что решили, где разъехались ожидания и где ТЗ надо переписать.

Почему это важно для growth/PMM/продукта:
— меньше ручного ресёрча по созвонам
— быстрее ревизия требований перед запуском
— ниже риск «мы не так поняли клиента»
— лучшее сырьё для CRM/retention/automation-цепочек, если у вас проектная история

Вывод простой: ИИ уже полезен не как «умный чатик», а как слой контроля над хаосом в коммуникациях. И да, это экономит не часы, а дни 👀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Enterprise vs статейник — вот где обычно ломается голова у продуктовых и growth-команд.

Автор с Habr честно показывает путь разработчика из корпоративного ада в мир контентного сайта. И тут важный момент: это не «романтика своего медиа», а смена модели измерения эффективности.

В Enterprise обычно KPI — стабильность, согласования, релизы, SLA.
В статейнике всё проще и жестче: трафик, CTR, глубина, RPM, скорость публикации. Если метрика не растёт — гипотеза умерла.

Что забрать в свою воронку:
1) Декомпозировать путь пользователя до 1–2 ключевых событий.
2) Считать не «контент зашёл», а удержание, дочитывания и конверсию в следующий шаг.
3) Не спорить вкусовщиной: A/B, SEO, CTR заголовков, время до публикации.

Самый неприятный инсайт: в больших компаниях часто тратят недели на согласование того, что на статейнике проверяется за 48 часов. И именно поэтому многие performance-команды проигрывают не в креативах, а в скорости цикла теста ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Redmine в 2026 — это не «устаревший хлам», а очень рациональный выбор для маленькой команды с живым процессом.

Если у вас 15 человек, on-prem и 0 бюджета на SaaS, Redmine реально закрывает базу: задачи, статусы, роли, комментарии, историю. И да, он бесплатный. Но бесплатный — только на бумаге.

Черный кейс: команды часто платят не деньгами, а человеко-часами. Пока всё стандартно — ок. Но как только вы упираетесь в 25 кастомных статусов, плагины, костыли и ручные отчёты, начинается скрытая ставка:
время PM + админа + разработчика.

Где ломается экономика:
— миграция в новый таск-трекер
— перенос статусов и прав
— кастомные поля и workflow
— интеграции с CRM/аналитикой

Итог простой: если Redmine уже встроен в операционку и не тормозит процессы — не трогайте. Если каждое изменение превращается в мини-проект на 20–40 часов, вы уже платите за «бесплатный» инструмент слишком дорого. 📉

Правильный тест: посчитать не стоимость лицензии, а стоимость владения в человеко-часах за квартал.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
1,5 GB на Docker-образе Django — это не «ну и ладно», а прямой сигнал, что в production уехал склад мусора.

Чаще всего внутри лежит одно и то же:
— dev-зависимости
— кеши pip/node
— тестовые файлы
— .git, .env, docs, локальные артефакты
— всё, что нужно было на этапе сборки, но не нужно рантайму

Что это ломает по факту:
— дольше CI/CD: сборка и деплой растут на минуты
— дороже инфраструктура: больше трафика и storage
— выше риск: лишние пакеты = лишняя поверхность атаки

Что обычно даёт самый заметный минус по весу:
1) multi-stage build
2) отдельный requirements для prod
3) чистка кешей после установки
4) .dockerignore без жалости
5) slim-базовый образ вместо «полного» 😈

Практика простая: сначала замерь размер образа по слоям, потом выкидывай всё, что не нужно приложению в runtime. Если после этого образ не стал меньше хотя бы на 30–40%, значит мусор всё ещё где-то спрятан.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Microsoft наконец-то признал неприятную правду: Windows до сих пор ломает банальные Linux-скрипты.

Разраб пишет `ls`, `cp`, `rm`, `grep`, `find` — а на локалке начинается цирк: WSL, Git Bash, костыли, ручная адаптация. То есть одна и та же задача в проде работает, а на ноуте у команды умирает. Плохая не инфраструктура — плохой user experience для инженеров.

Теперь Microsoft выкатила Coreutils for Windows: набор Unix-команд прямо в систему.
Что это меняет на практике:
- меньше зоопарка из WSL/Git Bash;
- меньше расхождений между dev и server env;
- меньше времени на «почему у меня не запускается»;
- проще CI/CD и локальная отладка.

Разоблачение простое: проблема была не в том, что Linux-команды «сложные», а в том, что Windows годами игнорировал базовый рабочий сценарий для инженеров. И вот теперь догоняет рынок не красивыми словами, а утилитами. ⚙

Для growth/продуктовых команд вывод тоже полезный: если у вас сломаны мелкие, но частые фрикции, люди не «страдают молча» — они теряют скорость. А скорость разработки и тестов = скорость роста.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Повышение часто выглядит как апгрейд, а ощущается как откат.

Человек становится тимлидом, нагрузка растёт, решений больше, ответственности тоже — а в голове уже не «я вырос», а «я стал хуже работать». Классический чёрный кейс: внешне апдейт по грейду, внутри — просадка по уверенности, тревога, усталость от встреч и вечный синдром самозванца. ⚠

И это не всегда про нехватку hard/soft skills. Часто ломается другая вещь — система самооценки. Раньше уважение к себе строилось на личном вкладе: сделал фичу, закрыл баг, вытащил релиз. После повышения KPI меняется: теперь ты отвечаешь не за собственную производительность, а за результат команды, качество решений и людей вокруг. Старые метрики больше не работают, новые ещё не присвоены.

Отсюда и ощущение, что «я стал слабее», хотя объективно стал сильнее.

Что забрать в свою карьерную воронку:
1) Не лечить любой дискомфорт курсом по менеджменту.
2) Пересобрать личные метрики успеха.
3) Отделить «я меньше делаю руками» от «я больше влияю на систему».

Если после повышения вас накрывает — возможно, проблема не в компетенциях. Возможно, у вас просто сломалась старая модель того, за что вы себя уважаете.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разбор без розовых очков: как человек зашёл в разработку в 2020-м и почему этот кейс сейчас уже не повторить «по шаблону».

Суть истории простая: не «мечтал попасть в IT», а поймал окно возможностей и забрал его. Тогда рынок ещё переваривал джунов, а курсы и вход в профессию продавались как почти гарантированный лифт. Сейчас тот же маршрут работает хуже: конкуренция выше, AI режет ценность базовых навыков, а наниматели смотрят не на сертификат, а на скорость пользы.

Что забрать в свою воронку найма/обучения:
1) Нельзя продавать вход в профессию как магию — только как набор измеримых навыков.
2) Портфолио и pet-проекты важнее «я прошёл обучение».
3) На собеседовании выигрывает не тот, кто учился дольше, а тот, кто быстрее показал результат.

Чёрный вывод: модель «купил курс → получил оффер» умерла. Работает только связка: обучение → тестовые артефакты → понятная рыночная ценность. 🔥


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Проблема DWH-проектов почти всегда одна: на старте продают «космический замок», а бюджету достаётся сарай.

Чёрный кейс из ИТ: предпроект делают формально, без нормального обследования источников, качества данных, владельцев метрик и интеграций. На бумаге — «внедрим за 3 месяца». На практике:
— 40–60% времени съедает разбор, откуда брать данные и кто за них отвечает
— KPI клиента меняются уже после старта
— архитектура всплывает как набор костылей, а не как DWH
— бюджет улетает в доработки, которые не были в оценке

Главный фейл: считать предпроект «бумагой для галочки». На деле это самый дешёвый способ купить себе предсказуемость.

Что надо зафиксировать до запуска:
1) список источников и владельцев
2) качество данных и дырки в атрибуции
3) бизнес-метрики, а не «таблички ради табличек»
4) границы MVP: что не делаем в первом релизе

Иначе потом будет классика: проект уже горит, а спор идёт не про аналитику, а про то, кто вообще обещал эти цифры. 🔥


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Cloudflare заблокировали, DDoS-Guard — как крыло от самолёта, .htaccess с тысячами IP уже сам становится причиной тормозов. Итог: спам давит WordPress, а защита съедает скорость и деньги.

Разбор по-чёрному: вместо очередного SaaS за 10k/мес сделали свой плагин геоблокировки. Что внутри:
— белый/чёрный список IP
— фильтр по User-Agent
— защита комментариев
— кэширование через Redis
— без капчи и лишнего мусора

Что это даёт в реальности: меньше фрода в комментах, меньше нагрузки на сервер, меньше ручной возни с правилами. И главное — контроль у вас, а не у сервиса, который можно купить только на «enterprise»-тарифе.

Это хороший пример для growth-команды: иногда дешевле собрать узкий антиспам-слой под свою воронку, чем платить за «всё и сразу» и ловить деградацию скорости сайта. ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
43,1% сайтов в интернете сидят на WordPress. И это не «удобная CMS», а огромная поверхность атаки.

По Wordfence, в 2024 году число уязвимостей в плагинах и темах выросло на 68% г/г. Самый неприятный сценарий тут не в «сломали ядро», а в заброшенном модуле, который никто не обновляет, но он всё ещё активен на проде. Сайт выглядит живым, а по факту — дырка в воронке и в безопасности.

Что делать не на словах, а в процессе:
1) инвентаризация всех тем и плагинов;
2) регулярный скан уязвимостей, а не «раз в полгода руками»;
3) удаление неиспользуемых расширений, а не просто деактивация;
4) отдельный алерт на старые версии с known exploits;
5) приоритет на плагины с низким рейтингом поддержки и длинным хвостом без обновлений.

WPScan здесь полезен не как «ещё один сканер», а как способ быстро поймать то, что обычно всплывает уже после инцидента. Чёрный кейс простой: ядро обновили, а вход оставили через старый плагин. Именно так и выглядят массовые воспроизводимые атаки ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Дашборд не меняет управление. Он чаще просто красиво упаковывает старый хаос.

Классический чёрный кейс BI:
1) отчёт собрали
2) доступы выдали
3) на демо все кивнули
4) через 30–60 дней решения всё равно принимают в чатах, Excel и «на глаз»

Почему так происходит? Потому что BI часто делают как артефакт, а не как часть процесса. Метрики есть, но нет правил: кто смотрит, когда смотрит, что считается отклонением, кто обязан реагировать и за сколько часов. В итоге дашборд становится не системой управления, а экраном для подтверждения уже готовой версии.

Что обычно ломается:
— нет owner у метрики
— нет порогов действий
— нет сценария «если X упал на 15%, делаем Y»
— разные команды живут на разных файлах

Если хотите, чтобы BI реально двигал решения, тестируйте не визуализацию, а регламент:
1) одна метрика — один владелец
2) один дашборд — одна управленческая задача
3) у каждой цифры есть триггер действия

Иначе это не аналитика. Это дорогой способ смотреть на проблему 👀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
IT‑проект “сдан в срок”, но бизнесу от него 0 эффекта. Вот классический черный кейс из производства.

Завод на ~200 человек сначала нанял 1С‑спецов и начал автоматизировать учет сырья и сменную отчетность. Звучит логично: навести порядок в данных, потом ускоряться.

Но когда зашли с диагностикой и собрали карту потока, вскрылось неприятное: 30% операций были вообще лишними. Это не “не хватает автоматизации”. Это лишняя передача данных между отделами, которая пожирала время в бумаге.

И что произошло после внедрения 1С? Ничего магического. Эти 30% не исчезли — они просто переехали в систему. Теперь лишняя работа живет не в Excel и папках, а в “красивом интерфейсе” 🤦

Вывод простой:
1) сначала считаем поток и ищем мусор в процессе,
2) потом автоматизируем,
3) иначе вы ускоряете не бизнес, а хаос.

Если воронка ручных операций не разобрана, любой IT‑проект превращается в дорогой принтер проблем.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Проверим возраст, но без биометрии, ЕБС и утечек» — звучит как безопасный комплаенс, а выглядит как очередная попытка собрать лишние данные.

Smart Engines продаёт решение для age verification в вебе через WASM-модуль: без паспорта в лоб, без лица, без сложной интеграции с ЕБС. Формально это закрывает боль платформ, которым надо отсеивать несовершеннолетних. Но дьявол в деталях: если метод не требует раскрывать персональные данные, то на чём именно строится верификация и как это будет жить в антифроде?

Что здесь важно для growth-команд:
1) Любая проверка возраста = потеря части конверсии на входе.
2) Чем выше трение, тем сильнее удар по sign-up / activation.
3) Если модуль внедряется быстро, его надо мерить не “надежно и безопасно”, а по drop-off, completion rate и влиянию на LTV.

Хороший тест тут простой: A/B на 10–20% трафика, смотрим конверсию в регистрацию, процент успешной верификации и отвал на шаге подтверждения. Если gain от комплаенса не перекрывает просадку воронки — это не решение, а дорогой фильтр 🚫

Главный вопрос не “можно ли проверить возраст без утечек”, а “сколько денег сгорит на каждом лишнем клике”.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WebRTC — это не магия, а набор костылей, без которых онлайн-звонки просто не взлетят в реальном интернете.

Главная проблема: у пользователей почти всегда NAT, и прямое соединение «клиент-клиент» ломается. Поэтому в реальности схема такая:
1) STUN помогает понять, какой у тебя внешний адрес
2) TURN становится запасным тоннелем, когда прямой P2P не проходит
3) LiveKit собирает это в рабочий продукт для звонков, видео и ИИ-слоев

Чёрный кейс тут в том, что «у нас же просто видеозвонок» обычно заканчивается серией фейлов:
— часть юзеров не коннектится вообще
— у части звук есть, видео нет
— мобильные сети режут соединение
— без TURN конверсия в успешный звонок проседает незаметно, но стабильно 📉

Что забрать в свою воронку: если вы строите voice/video/AI calls, не смотрите только на signup. Меряйте:
— call setup success rate
— time to first media
— долю звонков через TURN
— drop rate по сетям и устройствам

Именно там обычно прячется реальная причина «почему продукт вроде работает, но пользователи недовольны».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Старый CSS-подход, который до сих пор живёт в проде: «забьём на новинки, и так работает».

Разбор с Хабра простой: автор взял популярные костыли прошлого и переписал их на свежий CSS. Итог не про «красивее», а про метрики кода:
— короче
— надёжнее
— проще читать
— меньше шансов сломать верстку при правке

Это ровно тот же паттерн, что мы видим в growth-воронках: команда держится за знакомый хак, пока он не начинает стоить денег на поддержке и тестах. А потом оказывается, что новый инструмент уже есть — и даёт тот же результат без техдолга.

Что забрать в свою команду:
1) Не сравнивать «как привыкли» vs «как модно», а считать время на поддержку и число багов
2) Раз в квартал ревьюить старые решения: CSS, атрибуцию, CRM-цепочки, креативные шаблоны
3) Если новый способ сокращает код и снижает риск поломки — это уже не эстетика, а экономия бюджета ⚙

Чёрный кейс тут не в CSS, а в привычке тянуть устаревший костыль до момента, когда он начинает съедать скорость релизов.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сказочная анатомия успешного ИТ‑проекта — это когда в проде живут не пользователи, а персонажи из леса.

Чаще всего встречается один и тот же паттерн:
1) Бизнес приносит задачу в формате «сделайте красиво»
2) Аналитик уходит в туман, чтобы расшифровать «что именно сломалось»
3) На выходе — 17 правок, 3 согласования и ещё один круг «а можно по‑другому?» 🫠

Чёрный кейс из любой BI/IT-команды:
— цель не зафиксирована в метрике;
— владельца процесса нет;
— источники данных не описаны;
— критерий готовности = «когда увидим и поймём».

Результат почти всегда одинаковый: проект вроде бы сделан, но бизнес-эффект не меряется. Это не внедрение, а дорогой квест.

Что забрать в свою воронку:
- до старта фиксировать 1 KPI и 1 owner;
- отдельно писать definition of done;
- перед разработкой проверять качество данных и источники;
- любые «красивые» дашборды привязывать к решению, а не к декору.

Если в проекте нет метрики, он уже проиграл. Всё остальное — сказка для отчёта 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Yandex Infrastructure выкатили хороший анти-«магический» кейс: когда точек много, а инженеров мало, ручной выезд превращается в дорогой баг-фикс.

Что сделали: собрали WiProber под Android и WiFi Prober под iOS — мобильный сканер для диагностики Wi‑Fi на месте. Не «ещё одно приложение», а инструмент для NOC, который закрывает реальные полевые задачи: быстро снять параметры сети, понять, где просела связность, и не гонять сетевика в каждую даркстор-точку без данных.

Разбор по-ростовому:
1) Проблема: много удалённых локаций, локальные инциденты по Wi‑Fi.
2) Ограничение: стандартные возможности iOS/Android режут глубину диагностики.
3) Решение: свой комбайн под обе ОС, сначала internal tool, потом в open access.
4) Урок: если инфраструктурная боль повторяется десятки/сотни раз, внутренняя утилита может стать продуктом.

Это хороший шаблон для growth-команд: не «сделаем app», а «срежем время на диагностику / выезд / first response». И да, иногда самый сильный продукт — это не CRM и не BI, а маленький инструмент, который экономит часы на каждом кейсе 📡


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ФАС проверит телеком-рекламу за упоминание 5G — и это хороший кейс про «продажу будущего» вместо продукта.

Что происходит:
— операторы в креативах и тарифах обещают 5G;
— при этом коммерческих сетей пятого поколения в России нет;
— ФАС смотрит на признаки недобросовестной конкуренции.

Почему это важно для growth-команд:
1) Обещание несуществующей фичи может дать CTR, но убить доверие и поднять риск жалоб.
2) Если воронка строится на «впечатляющем» оффере без подтверждения, вы покупаете краткосрочный клик ценой LTV.
3) В performance это особенно токсично: креатив разгоняется, а дальше — разрыв ожидание/реальность, возвраты, отток, негатив в CRM и поддержке.

Что забрать в свою воронку:
— проверяйте, можно ли доказать каждое обещание на лендинге и в рекламе;
— если фича в roadmap, маркируйте ее как «скоро», а не как факт;
— отдельно тестируйте креатив на CTR и post-click метрики: CR, refund rate, churn, NPS.

Чёрный урок простой: хайп по технологии без доступа к технологии — это не growth, а будущий штраф и минус к бренду 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
AI не убил HR-найм. Он просто вскрыл, что рынок джунов и «сделаю MVP за выходные» больше не оплачивается как раньше.

Что видно из кейса:
— у фаундеров после блокировки Telegram доход просел примерно на 60%
— разработку дальше не потянули
— фриланс-рынок РФ фактически схлопнулся
— выход в найм через ИТ-вакансии стал не «быстрым лифтом», а очередью без гарантий

Разоблачение простое: многолетний опыт в MVP сам по себе не конвертится в оффер, если в резюме нет привязки к метрикам бизнеса. Нужны не «делал фичи», а:
— ускорил time-to-market на X%
— поднял конверсию активации на Y%
— снизил cost of delivery на Z%

AI здесь не заменил разработчика. Он обесценил набор задач, которые раньше можно было продавать как полноценную ценность.
Вывод для рынка: либо упаковываешь опыт в бизнес-результат, либо тебя сравнивают с AI-ассистентом, который делает черновик за 5 минут 🤖


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс для тех, кто рулит командами и любит KPI сильнее, чем людей.

Проблема простая: 80% менеджерских книг продают либо стерильный Excel, либо ванильный «будьте добрее». В итоге после чтения у руководителя остаётся 0 новых решений и 100% чувство вины.

Здесь обещают другой набор: 5 книг, которые не делают из вас «вдохновляющего лидера», а возвращают в реальность управления — где надо одновременно держать цифры, сроки и живых людей.

Что забираем в практику:
1) цифры без истерики — не превращать KPI в кнут;
2) коммуникация вместо приказов — объяснение часто дешевле, чем переделка;
3) ошибка как data point — разбирать провал, а не искать виноватого;
4) управленец без бронежилета — если вы не умеете признавать, что ошиблись, команда это сделает за вас.

Для growth/PMM/фаундеров это не «почитать на выходных», а напоминание: плохой менеджмент почти всегда видно в метриках — выгорание, текучка, просадка исполнения, срыв экспериментов. 📉

Если хотите, могу отдельно собрать из этих 5 книг выжимку в формате: гипотеза → какой управленческий баг лечит → что тестировать в команде.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Один месяц согласований = +50% к стоимости проекта. Не метафора, а типичный эффект в интеграциях, где «сначала обсудим», а потом уже считаем.

Кейс с CRM-рассылкой: вместо быстрого запуска сделали кастомное решение под требования к ПДн, и это было оправдано. Но дальше всплыла куда более дорогая часть — окно для оптимизации закрыли не технические ограничения, а затяжные согласования.

Что происходит в таких проектах:
1) команда простаивает, пока бизнес «утверждает»;
2) решение не режут по объёму вовремя, и в работу уходит лишний функционал;
3) смета пухнет не из-за кода, а из-за календаря ⏳

Вывод простой: экономия часто лежит не в «сделать дешевле», а в «решить раньше».
Если есть хотя бы 2 недели на торможение — считайте это отдельной статьёй риска: она почти всегда конвертируется в допчасы, переписанный scope и рост бюджета.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
В большом QA обычно не тесты ломаются, а зоопарк фреймворков.

Одна команда пишет на одном стеке, другая — на своём «почти таком же», третья тащит самописные костыли. Итог: поддержку съедает не автотесты, а их обслуживание. ИИ в такой каше тоже бесполезен — LLM без контекста начинает галлюцинировать по тестам так же уверенно, как джун на демо. 🤖

Что сделали в Сбере:
1) собрали централизованный фреймворк вместо десятков разрозненных;
2) подключили RAG, чтобы модель видела контекст тестов, а не угадывала его;
3) добавили MCP-сервер, чтобы LLM работала не «в вакууме», а с реальными инструментами и данными.

Вывод простой: AI в тестировании взлетает не тогда, когда «прикрутили ChatGPT», а когда убрали хаос в базе.
Если у вас автотесты живут в 5 репозиториях и 3 стандартах — сначала централизация, потом LLM. Иначе вы автоматизируете бардак, а не QA.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Блогеры массово переобуваются: фикс за интеграцию уходит в прошлое, на первый план выходит процент с продаж.

По исследованию VK AdBlogger, 69% авторов уже считают продажи главным KPI рекламы. А каждый второй блогер уверен, что в ближайшие годы именно performance-модель станет основной. Оптимальный % для них — 10–20% от заказа.

Что это значит для брендов:
1) больше не покупаем «охват ради охвата»
2) тестируем affiliate/CPA-модель на тех, кто реально умеет продавать
3) режем фрод через промокоды, UTM и пост-клик атрибуцию

Но есть и чёрная сторона: как только деньги привязаны к заказу, у блогеров резко растёт мотивация гнать не трафик, а «дожим» любой ценой. Отсюда накрутки, серые схемы и спорная атрибуция.

Практика простая: если блогер просит 15% — просите в ответ сквозную аналитику, контрольный промокод и тест на 2–3 креатива. Без этого вы платите не за продажи, а за красивую легенду.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Почта России внезапно решила стать ещё и MVNO-оператором. Запустили «Почта России Мобайл» в Тверской, Калининградской областях и Якутии. Тарифы — от 100 до 300 ₽. Сеть обеспечивает Билайн.

Что здесь интересного не для пиара, а для бизнеса:

1) Упаковка бренда сильнее продукта
Почта продаёт не связь, а привычку «всё через одно окно». Это классический playbook: взять доверие к госбренду и монетизировать на базовой услуге.

2) Экономика MVNO обычно держится на дешёвом привлечении
Если клиент уже приходит в отделение за посылкой, SIM можно продавать почти без CAC. Вопрос не в запуске, а в churn: удержит ли тариф, если рядом у абонента есть дешёвые пакеты у big3.

3) Самое слабое место — качество и поддержка
Когда сеть чужая, а бренд свой, любой сбой прилетает в репутацию владельцу бренда. Тут и будет проверка: support, покрытие, скорость активации, конверсия из офлайна в подключение. 📉

Вывод: это не про «нового оператора», а про попытку превратить огромный офлайн-трафик в подписочный доход. Если у Почты сойдётся конверсия в точках и удержание на 3–6 месяцев — кейс будет показательный. Если нет — останется ещё один бренд на чужой инфраструктуре.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Разоблачение на миллиард: один из самых сильных CS-умов XX века сам занёс в индустрию баг, который до сих пор ломает прод.

В 1965 Тони Хоар добавил `null` — как «удобный» маркер отсутствия значения. И это быстро стало стандартом: пустые ссылки, NPE, падения сервисов, грязные SQL-таблицы, костыли в API и тонны defensive code. Не из-за джунов. Из-за решения, которое казалось дешёвым на входе.

Что в этом кейсе важно для growth/продукта:
1) «Быстро и удобно» почти всегда значит «дорого потом».
2) Один технический компромисс масштабируется хуже любой рекламной ошибки.
3) Если в продукте есть nullable-by-default, вы уже платите налог на воронку: ошибки, ретраи, потерянные события, кривой attribution.

Практический вывод: аудитируйте не только конверсию, но и места, где система разрешает «пустоту» по умолчанию.
Потому что `null` — это не просто значение. Это встроенная ставка на будущий инцидент. ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
100+ проектов в Excel — это не «простота», а скрытая потеря управляемости.

Разбор кейса: научный центр «Дом Фармации» переехал в систему управления задачами после жизни в таблицах. Что обычно ломается в таком сетапе:
— статусы не совпадают у разных людей;
— сроки живут в личных файлах;
— по проектам нет общего RAG-статуса;
— руководитель узнаёт о проблеме, когда она уже горит.

Excel нормально работает, пока у тебя 5–10 активных задач. Когда проектов сотня, он превращается в атрибут «потом разберёмся» 😬

Что важно в этом кейсе для любой команды:
1) единый источник правды по проектам;
2) прозрачные дедлайны и ответственные;
3) быстрый срез по загрузке и рискам;
4) меньше ручной синхронизации в чатах и письмах.

Практический вывод: если у вас больше 20–30 параллельных инициатив, проверьте не «удобно ли в таблице», а сколько времени уходит на поиск статуса, согласование и ручные обновления. Именно там обычно прячется самый дорогой overhead.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Мультиагентка вместо SQL-промптов: за месяц команда сэкономила 200 часов. И это не магия, а нормальная операционка.

Что было: ручные промпты под каждый SQL-запрос, много копипаста, QA через человека, и любой новый кейс превращался в мини-проект.
Что сделали: собрали систему агентов, где один вытаскивает контекст, второй пишет запрос, третий валидирует, четвертый раскладывает результат в понятный формат для команды.

Что сломалось на старте:
— агенты уверенно галлюцинировали на краевых кейсах
— часть запросов была «правильной», но бесполезной для бизнеса
— без жестких правил верификации качество быстро проседало

Что сработало:
1) разделили роли агентов, а не пихали всё в один промпт
2) добавили проверку на уровне данных, а не текста
3) зафиксировали шаблоны задач, где ошибка дороже скорости

Итог: команда перестала тратить время на ручную сборку SQL и ревью каждого ответа. 200 часов — это не «AI ускорил нас», а просто убрали лишние шаги из процесса.

Вывод для growth-команд: если у вас воронка аналитики держится на ручных промптах и согласованиях, мультиагентка окупается не за счет «умности», а за счет снятия операционного мусора. Главное — мерить не вау-эффект, а часы, ошибки и время до ответа.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Matomo часто продают как «просто замену GA», а потом ловят хаос на мультисайтовости.

Что обычно ломают:
1) Пихают все сайты в один Website ID, чтобы «удобнее смотреть».
2) Смешивают Website, Mobile App и Roll-Up в одну логику отчётов.
3) Не строят архитектуру на старте — и потом не могут нормально сравнить бренды, регионы и воронки.

Ключевой момент: в Matomo Website — это не «папка», а отдельная сущность с собственной аналитикой. Mobile App — другой тип трекинга. Roll-Up нужен не для красоты, а чтобы собрать сводный слой без ручного Excel-адского труда 📉

Черный кейс: команда растит 5 сайтов, но оставляет их в одной структуре. Итог — конверсии размазаны, сегменты не бьются, ретеншн по продуктам выглядит лучше, чем есть, а решение по бюджету принимают на кривых данных.

Что забрать:
- один сайт = одна логика измерения;
- сводные отчёты делайте через Roll-Up, а не через костыли;
- архитектуру Matomo проектируйте до запуска трафика, не после.

Иначе аналитика превращается не в систему, а в склад мусора 🧩


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Стек-трейс нашёл падение. Но это ещё не расследование.

Чёрный кейс из frontend-мониторинга: у вас есть ошибка, есть место в коде, но нет ответа на главный вопрос — что сделал пользователь за 3-10 секунд до сбоя. Без этого команда чинит не причину, а следствие.

Здесь и нужны Breadcrumbs — цепочка действий до ошибки:
- клики
- переходы между экранами
- сетевые запросы
- изменения состояния
- ошибки валидации

Именно они превращают «упало где-то в checkout» в нормальный разбор:
гипотеза → последовательность шагов → точка поломки → быстрый фикс.

Что это даёт на практике:
- быстрее triage у dev/QA
- меньше времени на воспроизведение багов
- проще отличить баг продукта от проблемы интеграции
- точнее приоритизировать фейлы, которые реально ломают конверсию

Если смотреть growth-логикой, Breadcrumbs — это не про красоту логов, а про сокращение time-to-root-cause. А значит, меньше простоя в воронке и меньше слепых зон в продуктовой аналитике 👀


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Пожарная безопасность — не самый очевидный кейс для product-market fit, но здесь он есть.

F-metrics перевела проектирование документации по пожарной безопасности в nanoCAD и не просто «переехала» на новый софт, а сохранила рабочий процесс без просадки в производительности. Ключевой плюс — модуль 3D: он позволяет визуализировать зоны работы пожарной техники и быстрее проверять, где проект реально проходит, а где упирается в ограничения.

Что здесь важно для growth-команд:
1) не любой софт = замена, а только тот, который не ломает операционку;
2) 3D — это не «красиво», а инструмент снижения ошибок на этапе согласований;
3) конкурентное преимущество часто рождается не в маркетинге, а в скорости и качестве производства.

Разоблачение простое: большинство компаний продают «цифровизацию», а выигрывают те, кто на ней сокращает цикл согласования и количество переделок. 📉

Если бы это был performance-кейс, метрики были бы такие: меньше итераций, быстрее выпуск документации, ниже cost of error. И вот это уже продаётся.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Черный кейс по WordPress: «джентльменский набор» бесплатных плагинов почти всегда заканчивается техническим долгом.

Задача звучит безобидно: формы с файлами и несколькими вложениями, модалки, галерея на мобиле, согласие на ПДн, уведомления на почту. На практике это не «поставил 5 плагинов и поехали», а типичный growth-хаос: каждый плагин тащит свои стили, скрипты, иногда дублирует функционал и ломает скорость 🧩

Что обычно ломается:
1) форма с загрузкой файлов — тяжелее обычной в разы, особенно если сразу разрешить несколько типов медиа;
2) popup-плагины и галереи часто грузят лишнее на весь сайт, даже если нужны на одной странице;
3) блок согласия на ПДн нередко живет отдельно от формы, и потом его забывают обновлять;
4) почтовые уведомления от бесплатных решений часто улетают в спам или теряются без нормальной SMTP-настройки.

Практичный вывод: не собирайте сайт из 12 «бесплатных спасителей». Лучше проверить 3 метрики до запуска: скорость страницы, доставляемость форм, конверсию формы в отправку. Если хотя бы одна проседает — плагин не экономит время, а съедает заявки.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Kafka умеет тихо подложить мину в проде: сообщение уже обработали, а consumer внезапно получил его ещё раз.

Чёрный кейс из межсервисных коммуникаций: если в потоке нет жёсткой идемпотентности, retry превращается в двойные списания, дубль-уведомления и повторные записи в CRM. Визуально всё «почти нормально», пока не копнёшь по метрикам:
— spike по количеству обработок на 1 сообщение;
— расхождение между offset commit и фактом записи в БД;
— рост DLQ/ошибок без явного падения throughput.

Главная ловушка: Kafka гарантирует доставку, а не «ровно один раз» в вашем бизнес-смысле. Если consumer упал после сайд-эффекта, но до commit — сообщение придёт снова. Если retry не ограничен и нет дедупликации по message key/operation id, вы сами размножаете инцидент.

Что забирать в свою воронку сервисов:
1) делайте обработку идемпотентной;
2) храните dedup key;
3) разделяйте ретраи и фатальные ошибки;
4) мониторьте не только lag, но и повторную обработку.

Иначе «надёжный брокер» превращается в фабрику дублей 🔥


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Промпт-инжиниринг получил по щелчку.
Исследование **Spurious Prompts** показало неприятную вещь: иногда нейросеть **лучше отвечает не на “правильные” инструкции, а на бессмысленный лор**.

Что тестировали:
- обычный промпт: «решай пошагово, будь точным»
- странный промпт: «ты хранитель старого маяка»
- задача: математика, логика, расчёты

Итог: в ряде кейсов “магическая чепуха” давала **выше качество ответа**, чем аккуратный системный текст. 🤯

Что это значит для роста и performance:
1) Не надо верить в красивый prompt-template как в религию.
2) Для AI-ассистентов важнее **тесты на выборке**, чем “лучшие практики” из поста на LinkedIn.
3) Если делаете AI для саппорта, контента или аналитики — сравнивайте не 1 промпт с 1 промптом, а **серии вариаций**.

Черный вывод простой:
мы до сих пор не до конца понимаем, **почему** модель выбирает правильный ответ. А значит, побеждает не “идеальная логика”, а **эмпирика**.

Бери в свою воронку:
если AI-ассистент нужен для денег, меряй его как креативы — **A/B, точность, долю мусора, стоимость ошибки**. И только потом строй легенду вокруг “умного” промпта. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Анонимный портал отзывов, который рос на полной скрытности, внезапно упёрся в очень приземлённую метрику: page load 15 секунд. Для performance это почти приговор — рекламодатели не льются, SEO проседает, а хостер может отключить без предупреждения в 2 ночи.

Черный кейс тут не в «плохом PHP», а в том, что анонимность без операционной дисциплины быстро превращается в риск для бизнеса. Перевод с PHP 5.4 на современный стек — это не про «обновили технологии», а про выживаемость: быстрый деплой, понятный rollback, перенос на новый сервер одной командой, контроль зависимостей, мониторинг блокировок и отказоустойчивость.

Что забрать в свою воронку:
1) если у вас чувствительные данные или спорный контент — инфраструктура должна переживать внезапный бан;
2) время загрузки 15+ сек = сначала техдолг, потом growth;
3) автоматизируйте переезд и восстановление, иначе любой хостинг становится точкой отказа.

Гипотеза простая: анонимность продаёт только тогда, когда backend не рушит acquisition.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
План-фичи = красивый способ заранее проиграть рынок.

У многих roadmap выглядит так:
Q1 — 12 релизов, Q2 — ещё 9, Q3 — «улучшим UX».
Проблема в том, что рынок не читает ваш Gantt-chart. Он меняет CAC, спрос, конкурентов и каналы быстрее, чем команда успевает «допилить» очередную фичу.

Что делать вместо этого:
1) Не фиксировать список фич, а фиксировать сценарии рынка
2) Для каждого сценария — свои приоритеты, метрики и стоп-условия
3) Пересматривать roadmap не раз в квартал, а при изменении сигналов: конверсия, retention, payback, доля органики, win rate

Черный кейс: команда месяцами строила «важную» фичу, а в это время просел один канал с 48% до 21% трафика. План не сломали — его просто не было, был список задач.

Нормальный roadmap отвечает не на вопрос «что релизим?», а на вопрос «если рынок пойдет так — что режем, что усиливаем, что тестим?» 🔥

У кого roadmap до сих пор похож на бэклог в красивом PDF — это не стратегия, это витрина.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Редакционный хаос — не «особенность процесса», а слив времени.

Что было у автора: десятки материалов в неделю, авторы, даты, статусы — всё размазано по таблицам, чатам и отдельным трекерам. Итог предсказуемый: дедлайны плывут, контекст теряется, ручной контроль съедает часы.

Что сделал: собрал узкий контент-воркфлоу на базе MWS Tables — по сути, склеил в одну систему таск-трекер, CRM и календарь. Без VPN, без санкционных рисков, без зоопарка сервисов.

Разбор на growth-языке:
1) одна таблица вместо 5–7 источников правды
2) статусы и дедлайны в одном месте
3) видимость по авторам и материалам без ручных пингов
4) меньше операционного шума → меньше просрочек

Это не «удобно». Это прямой антидот против потерь на coordination cost.

Для контент-команд, редакций и PMM-воронок вывод простой: если у вас задачи живут в чатах, таблицах и чужих памяти — у вас не процесс, а утечка. Собирайте single source of truth, иначе будете масштабировать хаос.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Хабр уже пишет себя сам. И это не «магия AI», а вполне прикладной пайплайн.

Кейс: вместо ручного «смотрю 20-минутный доклад → выжимаю тезисы → собираю статью» автор собрала цепочку из 5 AI-агентов, которая делает почти весь контент-поток:
1) забирает исходник с YouTube,
2) вытаскивает структуру и ключевые тезисы,
3) превращает их в черновик кейса,
4) редактирует под формат медиа,
5) сразу верстает под WordPress.

Итог: не просто “помогает писать”, а закрывает весь production cycle от видео до публикации. Это уже не ассистент, а контентная фабрика.

Что здесь важно для growth-команд:
- AI перестал быть инструментом для одного запроса, теперь это оркестрация ролей.
- Если у вас контент — часть acquisition, выиграет не тот, у кого «лучше промпт», а тот, у кого быстрее pipeline.
- Ручной bottleneck теперь не в написании, а в контроле качества и fact-check.

📌 Вывод простой: если кейсы, лонгриды и статьи у вас делают люди «по настроению», вас уже обгоняют связки из агентов, шаблонов и автоматизации.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Геймдев — это мало платят и берут только гениев» — удобный миф, но рынок его не подтверждает.

Если смотреть на цифры, мировой gaming market уже около $200 млрд и продолжает расти. Российские студии тоже не выглядят «закрытым клубом»: Gaijin, Wargaming, Mundfish, MyGames продолжают нанимать.
То есть проблема не в том, что «войти нельзя», а в том, что люди часто не понимают, **куда именно** входить.

В геймдеве нет одной роли «делаю игры». Там отдельные треки:
— разработка
— арт и анимация
— QA
— DevOps/инфра
— аналитика игроков
— продюсирование и PM

И вот тут ломается романтика: если вы идёте «потому что люблю игры», а не понимаете, чем отличается game designer от product analyst, то на собесе быстро станет понятно, что вы пришли без карты.

Кейс недели: у одного новичка в геймдеве был выбор — идти в «широкий» entry-level или сразу в узкую роль с понятным стеком. Выбор в пользу узкой роли дал более быстрый оффер и понятный рост по зарплате. Урок простой: в этой индустрии выигрывает не вдохновение, а специализация и измеримый скилл 🎮


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Рынок кандидата» в ИБ и IT — удобная легенда. На практике вас фильтруют не люди, а связка из ATS, рекрутерских шаблонов и странных внутренних правил.

Что ломает воронку найма:
1) AI/ATS режет резюме по ключам, а не по опыту. Нет нужной формулировки — вылетел, даже если делал ровно это.
2) Хедхантер часто продаёт не вакансию, а KPI по закрытию: быстрее скинуть “похожего”, чем нормально разобрать профиль.
3) HR и нанимающий менеджер нередко хотят разное. Один ищет «сильного инженера», второй — «человека, который не спорит».

Для безопасника это особенно больно: реальные кейсы, допуски, инциденты и стек ценнее красивых слов. Но в резюме это часто не читается.

Что делать:
— описывать опыт цифрами: сколько систем, инцидентов, сокращение MTTR, закрытые риски;
— дублировать ключи вакансии дословно, если они правда есть у вас;
— держать 2 версии CV: под технаря и под HR-скрин;
— не стесняться спрашивать, по каким критериям реально оценивают.

Это не рынок кандидата. Это рынок, где выигрывает тот, кто умеет пройти алгоритм и перевести свой опыт в форму, которую алгоритм понимает.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный, но рабочий кейс: e-commerce может поднять выручку без «магии AI» — просто на SMS о падении цены.

Схема простая:
1) юзер добавляет товар в вишлист
2) система сохраняет текущую цену
3) как только цена падает — уходит SMS

Почему это важно для growth:
- триггер бьёт в уже тёплый спрос, а не в холодный трафик
- SMS почти не зависит от алгоритмов ленты
- это не «ещё один пуш», а прямой возврат в воронку 🧲

Что здесь можно забрать в свою механику:
- вишлист = скрытый сегмент high intent
- price drop = лучший триггер для reactivation
- нужен минимальный стек: фиксация цены, сравнение, отправка сообщения

Что бы я тестировал первым:
- порог снижения: -5% / -10% / -15%
- тайминг: сразу vs раз в сутки
- канал: SMS vs email vs push

Если у вас есть каталог с частыми изменениями цен, это один из самых дешёвых способов поднять повторные визиты и конверсию без роста CAC. 📈


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Два сайта через Claude вместо дизайнера и верстальщика — звучит как экономия, но на практике это был тест на выживание.

Что произошло:
— автор собрал 2 проекта через Claude Code
— один сделал с нуля
— второй перенёс с Tilda
— админку тоже собрал через Claude

Снаружи это выглядит как «поставил ИИ и поехал». Внутри — сотня итераций уровня:
«подвинь выше» → «нет, ещё выше» → «ладно, теперь ниже». 🤖

Разоблачение простое: ИИ не убирает работу, а переносит её в другой слой.
Вместо ТЗ для дизайнера и фронта — вы бесконечно формулируете логику, структуру и ограничения. Если у вас уже есть нормальная схема, контент и референсы — ускорение реально. Если нет — Claude просто быстрее покажет, что продукт сырой.

Что забрать в свою воронку:
1) ИИ норм для MVP, лендингов и внутренних админок
2) На переносе с Tilda можно сэкономить, если контент несложный
3) Самый дорогой риск — не разработка, а правки и размытое ТЗ

Вывод: Claude не заменил команду. Он просто позволил одному человеку сделать то, что обычно растягивается на дизайнер + верстальщик + ещё 20 созвонов. И это уже конкретная экономия, если считать часы, а не магию.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ФАС фактически попросила операторов перестать играть в «чёрный growth».

Что произошло: Билайн запустил акцию, где платит клиентам за входящие звонки с номеров других операторов. На рынке это прочитали как попытку перехвата трафика через денежный стимул, а конкуренты ответили зеркально — начали резать максимальную длительность звонков на номера Билайна. Итог: вместо нормальной конкуренции по продукту — деградация качества сервиса для абонентов.

Кейс показательный: когда acquisition строится не на ценности, а на арбитраже поведения, рынок быстро включает антиспам-режим. Да, метрика привлечения может краткосрочно вырасти. Но дальше прилетает ответка: ограничения, ухудшение UX, регуляторный риск и репутационный минус 📉

Что забрать в свою воронку:
1) любая стимуляция должна быть проверена на вторичный эффект;
2) если рост держится только на “схеме”, конкурентный ответ неизбежен;
3) считайте не только CAC, но и cost of retaliation — цену реакции рынка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Ручную n8n-ноду просто выкинули в мусорку — и это не драматизация, а нормальная инженерная гигиена.

Что сделали:
- вместо рукописной версии оставили один .tsp-файл как source of truth
- из него же генерятся документация API, CLI, SDK и сама n8n-нода
- CI дальше сам публикует артефакты в реестры

Что это дало на практике:
- нода перестала «отставать» от API
- правка в одном месте уходит во все потребители сразу
- с первого раза прошли verified by n8n и попали в каталог со статусом official

Чёрный кейс тут простой: почти всегда ручная интеграция умирает не из-за фич, а из-за рассинхрона. API уже обновили, а нода, дока и SDK живут в разных версиях. Потом начинаются баги, ручные фиксы и костыли в поддержке.

Вывод: если у вас есть API и хотя бы 2–3 потребителя, генерация из одного спека почти всегда дешевле, чем вечная синхронизация руками. 🔧


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Хабр и Экопси снова вскрывают, как устроен IT-бренд работодателя в 2026. И это не про «мы делаем мир лучше», а про то, кто реально выигрывает в найме, когда рынок уже перегрет.

Ключевой сигнал тут простой: бренд работодателя перестал быть «мягким» активом. Это уже прямой рычаг в воронке найма — влияет на CTR вакансий, конверсию из отклика в интервью и стоимость закрытия роли.

Что важно проверить у себя:
— какие компании кандидаты ставят в shortlist без рекламы;
— где у вас проседает воронка: просмотр → отклик → оффер;
— чем вы отличаетесь от лидеров не в слоганах, а в цифрах: скорость найма, % принятия оффера, ретеншн 3–6 месяцев.

Если бренд строится только на красивом лендинге и постах про «культуру», это не бренд, а декорация. Настоящий тест — готовы ли кандидаты идти к вам без скидки на зарплату и без длинного прогрева. 🧪

Проверка исследования может дать хороший бенчмарк: кто сейчас реально в топе и почему рынок это покупает.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress в связке с CRM часто продают как «автоматизацию без боли». На практике это часто чёрный ящик с потерей лидов.

Что обычно ломается:
- Contact Form 7, Elementor и самописные AJAX-формы шлют данные по-разному
- часть полей теряется на этапе отправки
- UTM не доезжают до CRM
- дубли появляются уже после первого ретаргета

Если у вас 100 лидов в месяц, потеря 10–15% — это уже не «мелочь», а 10–15 заявок, которые просто исчезают из воронки. И дальше маркетинг смотрит на CRM-цифры и делает ложные выводы по CAC и конверсии.

Что забрать себе:
1) проверить, какие поля реально уходят в CRM, а не только «что видно в форме»
2) отдельно логировать UTM, gclid, fbclid
3) тестировать интеграцию на 20–30 отправках до запуска
4) ставить алерт на пустые значения в ключевых полях

Самый частый провал — когда форму подключили, а attribution уже мёртвый. Потом удивляются, почему performance-каналы «не работают» 🙃


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
MAX лег в час пик — и это не просто «сбой мессенджера», а красный флаг для любого продукта, который хочет забирать коммуникацию у WhatsApp/Telegram.

По данным DownDetector, жалобы пошли с ~19:30 МСК: у пользователей не обновляются чаты, не уходят и не приходят сообщения, не работают звонки. То есть упал не один сценарий, а сразу ядро продукта: messaging + calling.

Что здесь важно для growth-команд:
1) Если у вас retention завязан на ежедневную коммуникацию, один такой инцидент режет D1/D7 сильнее любой плохой креативной гипотезы.
2) SLA на доступность — это не техметрика, а метрика выручки. Для мессенджера падение core-функций = прямой удар по конверсии в повторное использование.
3) Инфраструктурный риск надо считать как канал: сколько денег теряете за 1 час простоя при активной базе N.

Черный вывод простой: пока продукт не держит базовый юзкейс без сбоев, рост через закупку трафика — это просто масштабирование хрупкости. ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сделал для друга «одну кнопку вместо батников, конфигов и консоли» — и получил продукт, который теперь просят обновлять.

NetFix — GUI-обёртка для Zapret и TgWsProxy с полной автоматизацией:
- сам скачивает компоненты
- сам настраивает
- сам следит за состоянием
- сам обновляется

То есть пользователь не лезет в конфиги, не держит в голове зависимости и не звонит с классическим «почему опять не работает?». Для growth-команды это знакомый паттерн: убираешь 3–4 ручных шага → резко падает трение → растёт удержание. 🧩

Самый интересный момент — продукт начали «дёргать» не за фичу, а за надёжность. Это обычно и есть сигнал, что обёртка закрыла реальную боль лучше, чем сам инструмент.

Отдельно улыбнуло: внутри даже есть ритм-игра. Когда UX уже решает задачу, остаётся добавить то, что удерживает внимание и делает софт «живым».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
87% владельцев ПВЗ называют «идеальным» не самого платёжеспособного клиента, а самого удобного для операционки: вежливый, с готовым QR-кодом и почти без возвратов.

И вот тут чёрный кейс для e-com: лояльность в ПВЗ часто строится не на сервисе, а на снижении трения. Чем меньше времени уходит на выдачу, тем выше пропускная способность точки и тем меньше конфликтов в пиковые часы.

Что это значит для роста:
— QR на первом экране и в пушах = меньше очереди
— автоподготовка к выдаче = меньше ошибок на выдаче
— отдельный сценарий для high-return клиентов = меньше операционных потерь

Но есть и неприятная правда: возвраты — это не только “плохие покупатели”, а часто дырка в карточке товара, ожиданиях и атрибуции. Если возвратов много, проблема может быть не в клиенте, а в креативе, описании или размере. 📉

Вывод простой: воронка не заканчивается на оплате. Для маркетинга и продукта PВЗ — это ещё один слой конверсии, где выигрывает не тот, кто громче продаёт, а тот, кто меньше создаёт friction.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Идеальные процессы в разработке — это не всегда рост, иногда это просто дорогой способ потерять скорость.

Чёрный кейс: человек ушёл из хаоса в «правильную» компанию, где всё было по регламенту, и получил не предсказуемость, а 30 минут на задачу, которая раньше спокойно укладывалась в месяц.

Что обычно ломается:
1) Согласования съедают время быстрее, чем сама разработка
2) Любое изменение проходит 3–5 кругов ревью
3) Команда перестаёт принимать решения на месте — ждёт одобрения сверху
4) Вместо delivery появляется service mode: «быстро ответить», «быстро уточнить», «быстро согласовать»

Итог: формально процессы есть, а throughput падает. Воронка ценности сужается не на коде, а на бюрократии.

Что забрать в свою команду:
— считать lead time, а не только количество ритуалов
— замерять, сколько времени уходит на согласование vs на выполнение
— резать процессы, которые не влияют на качество, но тормозят релиз 🚨

Хорошие процессы — это не порядок ради порядка. Это когда решение доезжает до продакшена быстрее, чем успевает устареть.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из быта, который внезапно стал мини-продуктом.

Автор устал руками менять VLESS-конфиги на Android TV и сделал личный центр управления для телефона, приставок и устройств близких. Причина не в «технологиях ради технологий», а в банальной операционной боли: на телефоне вставить vless:// — 10 секунд, на ТВ с пульта это уже мини-админка с квестом. 📺

Что тут важно для growth-подхода:
1) Боль была повторяемая, а не разовая
2) Ручное действие одинаковое, значит его можно убрать
3) Решение выросло в интерфейс, который снижает число ошибок и обращений к «помоги настроить»

Это хороший пример, как из личного хаоса рождается инструмент, который можно потом упаковать в продуктовую механику: меньше ручных шагов, меньше фрикции, меньше саппорта.

Вывод простой: если в вашей воронке есть действие, которое пользователь делает «на пульте», почти наверняка там есть повод для отдельного UX-решения. И да, такие штуки часто дают не рост трафика, а рост выживания продукта. 🔧


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Реактивные системы часто продают как «магия автоматического пересчёта». На практике это нередко выглядит как черный ящик с каскадом лишних обновлений: тронул одно состояние — и внезапно пересчитались 12 зависимостей, 4 из которых вообще не связаны с задачей.

Ключевая метрика тут не “красота архитектуры”, а ширина data-flow:
- чем меньше ветвлений,
- чем меньше лишних подписок,
- чем короче цепочка пересчёта,
тем дешевле каждый апдейт.

Это очень похоже на performance-воронку. Если один креатив тянет за собой 8 ретаргет-цепочек, CRM-веток и дублей аудиторий — вы платите не за рост, а за шум. 📉

Что забрать в продукт:
1) Разделяйте независимые состояния, а не храните всё в одном “глобальном сторе”.
2) Проверяйте, какие пересчёты реально нужны после изменения.
3) Убирайте зависимости, которые не влияют на итоговый результат.

Хороший реактивный граф — это не «сложнее и умнее», а «короче и прямее». И именно он обычно выигрывает в скорости, предсказуемости и стоимости поддержки.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
40+ курсов по 1С за один заход — и это не «прокачка», а нормальный способ монетизировать экспертизу в B2B.

Что тут важно по цифрам: автор уже с сертом «1С:Профессионал», 4 года в роли аналитика и параллельно ведёт проекты на себя. Логика простая: рынок платит не за «я знаю одну конфигурацию», а за скорость входа в любую воронку заказчика — ДО, УНФ, МСФО, УХ.

Где здесь growth-угол:
1) расширение матрицы компетенций = больше входящих запросов;
2) сертификаты = не про знание ради знания, а про доверие в первом созвоне;
3) широкий стек = выше чек за консультацию и меньше зависимости от одного продукта.

Чёрный кейс рынка: многие годами сидят в одной конфигурации и упираются в потолок по ставке. Пока не начали собирать «портфель сертов», их для сложных задач просто не зовут.

Что забрать в свою воронку: если у вас B2B-экспертиза, посчитайте, сколько новых сделок вам даст не глубина, а ширина навыка. Иногда 6–8 дополнительных сертов окупаются быстрее, чем ещё один год «опыта» без упаковки.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Плагин для WordPress — это не «быстрый путь в прод», а чаще всего вход в зоопарк из костылей, хуков и внезапных конфликтов с темой.

Если смотреть по-честному, новичок обычно недооценивает 3 вещи:

1) **Совместимость**
Плагин может работать локально и ломаться на другом хостинге из-за версии PHP, кеша или соседнего плагина. Итог — баги ловятся не на этапе разработки, а уже у пользователя.

2) **Производительность**
Каждый лишний запрос в БД и тяжелый скрипт на фронте бьют по скорости. А это уже не «технический нюанс», а прямой удар по конверсии и SEO.

3) **Поддержка**
Написать MVP — полдела. Дальше начинается ад: обновления WordPress, безопасность, обратная совместимость, правки под новые версии.

Вывод простой: первый плагин почти всегда выглядит как «ну вроде работает», но без нормального теста на конфликтность, нагрузку и обновления он быстро превращается в источник проблем. 🔧

Если делать по-взрослому — сразу закладывать логику, что плагин живет в чужой среде, а не в вакууме.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Микросервисы любят делать вид, что «всё уже описано». На практике — 10 сервисов, устаревшая схема в Confluence и 2 дня на архитектурное решение. В таком хаосе обычная схема «нарисуем стрелочки» не работает: она прячет границы ответственности и ломает обсуждение на уровне деталей.

Что забрать в работу системному аналитику:

1) Сначала C4 на контекстном уровне: кто с кем общается, где внешние зависимости, где вход в систему.
2) Потом контейнеры: не «какие сервисы есть», а кто за что отвечает и где проходит граница ответственности.
3) Отдельно фиксируйте сценарии сбоев: что будет, если упадёт кэш, API‑шлюз или один из downstream-сервисов. Это часто важнее красивой диаграммы.
4) Храните архитектуру как код, а не как картинку в презентации — иначе через месяц она уже мертва.

Чёрный кейс здесь простой: без C4 команда спорит не про решение, а про терминологию. С C4 спор быстро превращается в проверяемые гипотезы: где ставим кэш, какой риск снимаем, что ломается при деградации. Это экономит не «время на созвон», а дни согласований ⚙


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Сделаем кнопку/логин/дверь за вечер» — любимая фраза менеджмента перед тем, как разработка уезжает в недельный тред с edge cases.

Чёрный кейс из мира продукта: дверь в игре — это не дверь, а 22 решения. Открывается ли она сама? Нужен ли ключ? Видна ли с другой стороны? Что делает NPC? Какой фидбек при ошибке? 🎯

И это не только геймдев. В обычном продукте «просто логин» легко превращается в:
- 2FA и recovery flow
- ошибки пароля/капчи/таймаутов
- SSO, OAuth, magic link
- валидацию, локали, mobile UX
- антифрод и support-скрипты

Почему это важно для growth:
1) Нельзя считать конверсию на верхнем уровне, игнорируя микробарьеры.
2) Одна «простая» фича может съесть больше времени, чем весь A/B-тест.
3) Самые дорогие фейлы — там, где бизнес недооценил сложность сценария.

Вывод: перед обещанием «сделать быстро» прогоняйте не дизайн, а список отказов, состояний и исключений. Если их больше 10 — это уже не кнопка, а мини-продукт.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Лид-форма на лендинге — один из самых дорогих способов купить мусор.

Схема простая: клик есть, заявка есть, в CRM «лид», в отчёте всё красиво. А по факту:
— телефон из 4 цифр;
— «123» вместо номера;
— случайный ввод, чтобы проверить кнопку;
— фейковые заявки ради доступа к контенту.

Вы платите за клик, потом ещё и за обработку этих «лидов», а воронка выглядит живой только на слайдах. 🔥

Что обычно ломается:
1) нет валидации телефона и масок;
2) форма слишком лёгкая — любой мусор проходит;
3) нет антифрода и фильтрации по качеству;
4) оптимизация идёт на quantity, а не на qualified leads.

Что делать:
— жёсткая валидация + нормальная маска;
— скрытые поля/антибот;
— скоринг лида сразу в CRM;
— оптимизировать не CPL, а % дозвона / SQL / оплату.

Если у вас CPL падает, а продажи стоят — сначала проверьте не креатив, а качество формы. Часто «рост» = просто дешевле покупать мусор.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Фронтенд давно продали как «быстрый вход в IT». На деле это не вёрстка, а набор отдельных рынков: React/Vue, TypeScript, API, perf, state, тесты, собеседования. И вот тут начинается чёрная часть.

Александр Ламков, который дошёл до senior и работает во ВК, говорит важную вещь: многие застревают не на коде, а на упаковке навыка. Умеешь делать проект — не значит умеешь проходить интервью. Это уже отдельная компетенция.

Что реально смотрят:
1) базу JS/TS, а не “знаком с фреймворком”;
2) понимание архитектуры и производительности;
3) умение объяснить решения и trade-off’ы;
4) опыт, который можно доказать, а не перечислить в резюме.

⚠ Главный разоблачённый миф: джунов часто учат “сделай 10 pet-проектов”, но не учат продавать себя на собесе. В итоге портфолио есть, оффера нет.

Вывод для growth-мышления простой: если воронка входа в профессию не конвертит, проблема не в трафике знаний, а в CV, интервью и кейсах. Это и есть узкое место. 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс по найму: вместо рынка — внутренний резерв.

РТЛабс закрывали вакансии системных аналитиков не через длинный поиск, а через выращивание людей внутри. Логика простая: если у вас есть смежные специалисты, дешевле и быстрее дообучить их, чем месяцами покупать кандидатов с рынка.

Что это даёт в цифрах:
— сокращается time-to-hire: не нужно ждать отклика, собеседований и оффера;
— падает cost-per-hire: меньше бюджета на рекрутинг и адаптацию;
— выше шанс удержания: человек уже знает продукт, процессы и команду.

Ключевая гипотеза тут не в “развитии талантов”, а в экономике воронки найма. Внутренний перевод = тот же лифт по карьере, но без платного трафика на вакансии и без потерь на онбординге. 🚀

Что забрать в свою воронку:
1) Посчитайте, сколько стоит закрытие роли с рынка.
2) Сравните с cost-upskill сотрудника внутри.
3) Проверьте, где у вас есть смежные роли с потенциалом роста.
4) Сделайте короткий трек обучения и тест на готовность к новой функции.

Если у вас текучка и дорогой найм, это не кадровая проблема. Часто это проблема отсутствия внутреннего growth-механизма.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Cron — это тот редкий случай, когда индустрия годами держится за костыль и называет его «стандартом».

Разоблачение простое: если у вас задачи по расписанию живут в cron, вы уже платите скрытый налог:
— нет нормального трекинга статуса;
— слабая наблюдаемость;
— ручные костыли для ретраев и логов;
— запуск «как получилось», а не как задумано.

Systemd timers закрывают это лучше: есть зависимость от сервисов, понятные логи, контроль состояния, перезапуски, random delay и меньше магии в проде. Для growth/CRM/ETL-джобов это не «техническая мелочь», а вопрос надежности данных.

Кейс недели: команда гоняла ночной экспорт в cron, и 7% задач падали молча. Воронка утром считалась по битым данным, а потом удивлялись “почему CAC скачет”. Перевели на systemd timer — за неделю поймали все фейлы через journalctl и убрали расхождения в отчетах.

Вывод: если у задачи есть бизнес-эффект, ей нужен не «просто cron», а нормальный контроль исполнения. Иначе ваш автоматизированный маркетинг — это ручной хаос с расписанием.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Бюджет: 1 фронт + 1 тимлид + 1 директор
Канал: внутренний delivery без вменяемого планирования
Результат: 7 дней жёстких переработок, срыв ресурса, увольнение «в один звонок», дальше — долги по выплатам и суд

Чёрный кейс из IT, который отлично объясняет, почему команды горят не из-за кода, а из-за менеджмента. Фронту поставили генерацию PDF в формате pixel perfect за 1 день. На практике там были: backend-модуль, все поля в БД, 3 типа генерации, предпросмотр, верстка под dompdf, который нормально переваривает в основном таблицы. Реалистичная оценка — 10+ дней. Фактическая — 7 дней переработок.

Вывод простой: если оценка задачи отличается от реальности в 3–5 раз, это не «амбиции», а системный обман команды. Такой процесс не ускоряет релиз, он просто сжигает людей и бьёт по retention внутри компании. 📉

Что забрать в свою воронку:
— фиксируйте оценки письменно;
— разделяйте scope: backend, верстка, предпросмотр, интеграция;
— не ставьте срок «на глаз» без техразбора;
— переработки не должны заменять планирование.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
CDN часто продают как «ускоритель по умолчанию», но у части сайтов это чистое плацебо: платишь больше, а страница едет медленнее.

Где ломается магия:
1) cache miss → запрос летит в origin и получает лишний RTT
2) динамика, куки, персонализация → кэш почти не работает
3) тяжелый JS и картинки → CDN не спасает, если сам фронт жирный
4) неудачная география PoP → «глобальная сеть» есть, а ваш трафик всё равно идет через лишние хопы

Что мерить, а не верить:
— TTFB до/после CDN
— p95 LCP и INP по странам
— cache hit ratio
— долю запросов к origin
— стоимость за 1k сессий в пересчете на выигрыш в ms

Черный кейс, который часто вижу: бизнес включает CDN, платит за него +20–40% к инфраструктуре, а в Core Web Vitals получает минус в TTFB на динамических страницах. Итог — SEO без бонуса, конверсия без роста, отчеты красивые, а реальный UX хуже.

Вывод простой: CDN — не «must have», а гипотеза. Если нет измеримого выигрыша в p95 и cache hit ratio ниже порога, отключать не страшно. Страшно — платить за иллюзию скорости. 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
UX-исследователь в Контуре — это не “человек, который проводит интервью”, а часть двух разных контуров работы: продуктовых команд и UX-лаборатории.

Что важно:
- в продукте ресёрч завязан на релизы, метрики и быстрые решения;
- в лаборатории — на глубину, системные исследования и методологию;
- внутри статьи, по сути, продают не только подход, но и вакансии: явный найм под усиление исследовательского контура 🔥

Что забираем в свой growth-механизм:
1) если исследования не привязаны к KPI, они превращаются в красивый, но дорогой отчёт;
2) если команда и лаборатория разведены, можно быстро тестить гипотезы, но терять глубину;
3) лучший формат — когда ресёрч отвечает не на вопрос “что думают пользователи”, а на “что меняем в воронке и какой эффект ждём”.

Для performance/growth-команд это прямой чек: если у вас UX-исследования не влияют на CR, retention или активацию — вы платите за инсайты, а не за рост.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ уже не просто режет косты — он начинает ломать кадровую воронку.

Кейс из Berkeley: в CS10 доля провалов подскочила до 35,3% против <10% в прошлые годы. Причина, по версии профессора Дэна Гарсии, банальна и неприятна: студенты массово отдают домашки языковым моделям, обходят этап понимания — и валятся на экзаменах.

Что здесь действительно страшно:
- компании сокращают опытных инженеров, чтобы окупить ИИ;
- студенты «делегируют» обучение ИИ;
- на выходе рынок получает меньше сильных джунов и меньше мидлов.

Это не про «лень поколения». Это про сломанную механику обучения: если AI закрывает работу, где человек должен ошибаться и думать, фундамент не строится. И потом никакой Copilot не поможет решить базовую задачу по линейной алгебре.

Для бизнеса вывод простой: если ваш найм завязан только на диплом и тесты, качество входа будет падать. Нужно проверять не «умеет ли пользоваться ИИ», а умеет ли человек решать задачу без него, объяснять ход мысли и защищать решение на практике 🧪


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Если у вас решение на бумаге одно, а в жизни другое — у вас не «гибкость», а теневая операционка.

Маркер простой: спросите в компании, как согласуется бюджет на обучение, тест креативов или запуск нового канала. Если ответ: «зависит от того, кто просит», значит de jure и de facto уже разъехались.

Чем это пахнет в growth-команде:
— KPI есть, но влияют на них не процессы, а статус человека.
— Тесты запускаются не по приоритету, а по силе голоса.
— Attribution и CRM живут отдельно от реальных решений.
— Любой эксперимент проходит через «серую зону» согласований.

И это дороже, чем кажется. Потому что вы платите не только временем команды, но и потерянными инсайтами: что-то сработало, но это не масштабировали; что-то провалилось, но причина не попала в систему.

Кейс недели: гипотеза — если убрать ручные согласования из 1-2 критичных решений, скорость тестов вырастет. Тест — фиксируем, кто реально может одобрять бюджет, креатив и запуск. Вывод — если решение зависит от личности, а не от правила, у вас не process, а shadow process 👀

Проверка на зрелость простая: в компании должно быть видно не только «как надо», но и «как происходит на самом деле». Иначе рост всегда будет ехать с ручником.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Словарус.рф 2.0 — кейс из серии «сделали красиво, но зачем?»

Суть: сайт «с русской заменой иностранных слов» восстановили из веб-архива и докрутили до версии 2.0. Заказчик — Love Media, задача — поднять старый проект и сделать его лучше.

Чем это интересно growth-команде:
- не новый продукт, а реанимация старого актива;
- не редизайн ради редизайна, а попытка оживить трафик и интерес;
- ставка на контент-упаковку, а не на сложную механику.

Но тут и ловушка 😈
Если у проекта нет:
- понятного спроса,
- стабильного канала привлечения,
- метрик по вовлечению и возврату,

то «улучшенная версия» превращается в косметику. Красивый фронт без подтверждённого юнит-экономического смысла.

Что бы я проверил первым:
1) есть ли поисковый спрос на запросы вокруг «русских замен»;
2) что даёт трафик: SEO, PR или соцсети;
3) сколько людей реально возвращаются и пользуются повторно;
4) какая доля контента вообще имеет шанс на шаринг.

Вывод простой: восстанавливать можно что угодно, но без цифр это не продукт, а музейный экспонат.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
80 лет авиаинженерия жила с мантрой: «гладкая поверхность = меньше drag». И вот этот “железный закон” треснул.

Японский исследователь Ичиро Тани ещё в 1940-х связал шероховатость поверхности с ранним переходом пограничного слоя в турбулентность. Логика была простая: чем ровнее корпус, тем дольше ламинарный поток и тем ниже сопротивление.

Проблема в том, что в 1989-м Тани пересмотрел свои же данные и вытащил неприятную деталь: в ряде случаев «шероховатость» не мешала, а помогала. То есть не любая неровность вредна — иногда она может оттягивать переход в турбулентность и снижать сопротивление. ✈

Что это значит для продуктовых команд:
1) Не путать “best practice” с законом природы.
2) Один и тот же паттерн может работать наоборот в другом контексте.
3) Если метрика упирается в потолок — тестируйте контринтуитивные варианты, а не только полировку текущего решения.

Хороший кейс против слепого оптимизма: иногда “улучшение” — это просто удобная легенда, пока не посмотрели на данные.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
РКН снова «починил» интернет так, что у части пользователей Chrome перестал открывать легальные сайты с CDN — например, beget.com.

Решение оказалось не в VPN и не в шаманстве, а в одной настройке браузера:

1) Открываете `chrome://flags/`
2) Ищете `Cryptography Compliance (CNSA)`
3) Отключаете флаг
4) Перезапускаете Chrome

Что происходит: Chrome включает более жёсткие крипто-ограничения, и на части конфигураций это конфликтует с инфраструктурой сайтов. Итог — сайт «как будто умер», хотя проблема на стороне маршрута/фильтрации, а не у бизнеса.

Для growth-команд вывод простой:
- если у вас падает трафик с части десктопных пользователей — не спешите винить лендинг;
- проверяйте доступность сайта из разных браузеров и сетей;
- держите запасной сценарий: зеркала, альтернативные домены, быстрые алерты по падению конверсии.

Чёрный кейс здесь в том, что блокировка выглядит как обычный техсбой. А это уже бьёт и по SEO, и по paid, и по CRM-цепочкам 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Визаран для россиян — это не “лайфхак”, а серый способ затянуть легальное пребывание. Схема простая: выехал на день-два в соседнюю страну, заехал обратно — и получил новый срок. На бумаге выглядит как дешёвое решение, по факту — игра против правил пограничников.

Что обычно ломается:
1) Лимиты на безвиз/туристический въезд.
2) Подозрение на обход миграционного режима.
3) Отказ во въезде без объяснений.
4) Штампы и частые пересечения, которые уже выглядят как паттерн, а не туризм.

Черный кейс: люди делают 3–5 визаранов подряд, экономят на визе/ВНЖ, а потом ловят разворот на границе и минус весь план по работе, жилью и билетам. Цена ошибки — не “неудобно”, а сорванный контракт, сгоревшая аренда и блокировка поездки на месяцы.

Вывод простой: если страна разрешает визаран — считайте не только стоимость выезда, но и вероятность отказа. Если не разрешает — это не оптимизация, а риск попасть в бан на въезд. 🚫

Лучше заранее сравнить: визаран vs ВНЖ vs долгосрочная виза. В большинстве случаев экономия на старте слишком маленькая по сравнению с риском на выходе.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
117 ИТ-проектов, 10+ лет в горизонте и почти стандартная смерть портфеля: «ну это стратегически важно».

Чёрный фильтр здесь простой: один вопрос бизнесу — **«Ты готов за эту цифру отвечать?»**
Если нет внятного владельца P&L, ресурса в модели и понятного эффекта на деньги, проект обычно превращается в пожирателя команды.

Что убивает инициативы чаще всего:
- нет реестра проектов → дубли, конфликт приоритетов;
- нет ресурсной модели → одни и те же люди размазаны по 5 задачам;
- нет связки с P&L → “улучшим процесс” без эффекта в выручке/марже;
- игнор системных ограничений → архитектура, данные, интеграции мстят позже.

Жёсткий вывод: не “сколько идей у нас есть”, а **сколько из них выдерживают финансовую ответственность**.
Если проект нельзя положить в цифры — это не стратегия, а дорогой способ занять людей. 🧨


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
37% проектов валятся не из-за кода, а из-за криво сформулированной потребности. И это классический black case: команда месяцами оптимизирует решение, которое вообще не лечит болезнь.

Разбор по-быстрому:
Проблема бизнеса ≠ запрос стейкхолдера ≠ готовое решение.

Пример:
— бизнес говорит: «Нужен новый сайт»
— истинная потребность: «потеряли лиды на мобильном и не дожимаем оплату»
— промежуточное решение: «давайте переделаем главную»
— правильная гипотеза: «сократим флоу чекаута с 5 шагов до 2, поднимем CR на 18–25%»

Где чаще всего ошибаются:
1) Сразу прыгают в UI/фичи
2) Путают симптом с причиной
3) Не фиксируют метрику, которую реально хотят сдвинуть

Что делать вместо этого:
Брать не “что сделать”, а “какой бизнес-результат должен измениться”.
Если нет baseline и target metric — это не задача, а пожелание.

У хорошего growth-подхода всегда один вопрос:
что именно должно вырасти, на сколько, и за какой срок? 🔍


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Cookie-баннер на WordPress часто ставят «на автомате» через плагин. И почти всегда получают один и тот же чёрный эффект: лишний JS, лишние запросы, просадка PageSpeed и дольше первый интерактив.

Разбор простой:
плагин для cookie = ещё один слой кода на каждой странице.
Если у вас трафик идёт из paid, то вы буквально платите за то, чтобы сайт грузился медленнее. Неплохой анти-growth, правда? ⚠

Что можно сделать без плагина:
1) вывести статичный баннер через тему/шаблон;
2) хранить согласие в localStorage/cookie;
3) подключать аналитические скрипты только после consent;
4) проверить, не ломает ли баннер CLS и LCP.

Что забрать в свою воронку: если у вас SaaS, e-commerce или лидоген — сначала замерьте, сколько весит cookie-решение в Lighthouse/PageSpeed. Иногда отказ от плагина даёт больше, чем очередная «оптимизация картинок».

Мораль жёсткая: compliance нужен, но не ценой медленного сайта.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Скандал на созвоне: один человек 3 раза уводит обсуждение в сторону, команда теряет 20–30 минут, решения не фиксируются, дедлайны едут. И это не “плохая коммуникация”, а конкретный баг в процессе.

Что работает вместо мягких намёков:
1) Фиксируете факт, а не характер: «На последних 2 встречах мы не дошли до решения по X».
2) Дальше — эффект в цифрах: «Это сдвинуло согласование на 3 дня».
3) Потом — ожидаемое поведение: «На следующих встречах держим 10 минут на вопросы, потом фиксируем решение и owner».

Главная ошибка менеджеров — уходить в общие слова: «нужно быть более вовлечённым», «важно слышать команду». Это не меняет поведение. Меняет только конкретный контракт: что человек делает на встрече, как выглядит норма, что будет считаться отклонением.

Если сотрудник тормозит команду, не лечите это “теплым разговором”. Делайте короткий разбор:
факт → влияние → новое правило → проверка через 1-2 недели.

И да, если после этого ничего не меняется — проблема уже не в стиле общения, а в перформансе.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Рост заказов часто убивает не склад, а самоуспокоение команды.

Снаружи выглядит красиво: +30–40% к выручке, маркетплейсы подключили, e-commerce полетел, доставка день в день стала нормой. А внутри склад внезапно делает уже не «чуть больше», а в 2–3 раза больше операций: строки, коробки, этикетки, статусы, возвраты, срочные правки.

Чёрный кейс обычно один и тот же:
— остатки в системе не бьются с фактом;
— отбор идёт по бумаге и памяти;
— упаковка вручную тормозит пики;
— статусы проставляют задним числом;
— всё держится на 2–3 «незаменимых» людях.

Это не проблема площади. Это проблема скорости процессов. Пока бизнес растёт медленно, ручной склад выглядит «достаточно норм». Как только оборот ускоряется, он начинает сливать деньги на ошибках, пересборках и потерянных SLA.

Что забрать в свою воронку операционки:
1) мерить не выручку склада, а число операций на заказ;
2) искать узкие места по времени цикла, а не по ощущениям;
3) автоматизировать сначала остатки и статусы, потом всё остальное.

Если склад не успевает за продажами, рост превращается в логистический долг. И его почти всегда оплачивают уже в пике 📦


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Conventional Commits — это не стандарт, а очень удобная ширма для плохого процесса.

Что обещают:
`feat/fix/chore` якобы делает changelog чище, релизы — предсказуемее, а работу команды — прозрачнее.

Что часто происходит на практике:
1) Коммиты пишут “для галочки”, а не для понимания изменений.
2) Важные решения прячутся в `chore:` и теряются в ревью.
3) Релизные ноты становятся красивыми, но бесполезными: по типу коммита невозможно понять, что реально сломалось и что повлияло на метрики.

Чёрный кейс: команда внедряет Conventional Commits, чтобы ускорить релизы. Через месяц формально всё аккуратно, но инциденты разбирают дольше — потому что в сообщениях нет контекста, а не потому что их мало.

Что забрать в свою команду:
— коммит должен отвечать не только «что», но и «зачем»;
— критичные изменения надо логировать отдельно от косметики;
— если процесс держится на строгом формате, а не на содержании, он уже сломан.

Не формат делает разработку управляемой. Управляемой делает связка: понятный контекст, нормальный ревью-процесс и измеримый эффект изменений.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Чёрный кейс из e-com: заявки с сайта шли в общий котёл, а потом старший менеджер вручную раскидывал их по людям. Итог — раздутая нагрузка, задержки в ответе и потерянные лиды.

Что сделали:
1) На WordPress автоматизировали назначение персонального менеджера.
2) Развели клиентов равномерно между сотрудниками.
3) Убрали промежуточный ручной этап: заявка сразу уходит на телефон или почту конкретного менеджера.

Почему это важно не только для текстиля:
— чем больше «общих» заявок, тем выше шанс, что они зависнут;
— при повторных заходах и забытых формах нагрузка на старшего менеджера растёт быстрее, чем лиды;
— ручное распределение почти всегда ломается на объёме.

Что забрать в свою воронку:
— если у вас есть очередь лидов, проверьте SLA первого ответа;
— если лиды дублируются или теряются — автоматизируйте маршрутизацию;
— если менеджеры перегружены, проблема может быть не в трафике, а в логике обработки.

Автоназначение — это не «удобство», а способ не сливать платный спрос в ручной хаос 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
SEO-антирейс без цифр — это просто красивая история. Здесь кейс как раз в обратную сторону: личный сайт пытались продвигать через SEO, но вместо «роста трафика» получили типичный набор ошибок, которые сливают месяцы работы.

Что обычно ломается в таких проектах:
— берут слишком широкий семантический кластер и распыляются;
— пишут контент «для поисковика», а не под интент;
— ждут быстрый органический рост без внятной структуры страниц и внутренней перелинковки;
— не считают вклад каждого шага: что дало индексирование, что — CTR, что — поведенческие.

Главный вывод из такого антикейса простой: личный сайт нельзя продвигать как абстрактный блог. Нужна гипотеза на каждый этап воронки: запрос → страница → кликабельность → удержание → конверсия. Если хотя бы один слой не измеряется, SEO превращается в лотерею 🎯

Полезно забирать не сам «успех», а список провалов: где сэкономили на структуре, где переоценили контент, где не добили техничку. Именно там обычно и лежит недобор трафика 📉


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Сайт рос до 9000 визитов в месяц. Потом его убили за один шаг: поставили nulled-плагин.

Что сломалось:
— на вид всё работало;
— в коде появился чужой мусор;
— скорость просела, поведенческие начали течь;
— дальше — подозрительный редирект, бан от поисковиков и почти обнуление трафика.

Падение: с 9000 до 100 визитов. Не “чуть просели”, а минус 98%.

Чёрный кейс тут не про «плохой плагин», а про цену жадности. Сэкономили на лицензии — получили:
1) компрометацию сайта,
2) потерю SEO,
3) часы ручной чистки,
4) риск для всей доменной истории.

Вывод простой: nulled-софт в перформанс-стеке — это не экономия, а скрытый CAC на восстановление. Если сайт уже приносит трафик, цена легальной лицензии почти всегда ниже, чем стоимость восстановления после взлома 🧨

Проверка на практике: если плагин, тема или скрипт “бесплатные”, но бизнес уже зарабатывает — задайте один вопрос: сколько стоит один день простоя и отката из индекса?


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
AI-конструктор офферов часто продают как «промт, который сам всё поймёт и выдаст сильный оффер». На деле в 80% случаев это просто генератор красивых формулировок без проверки на рынок.

Чёрный кейс: предприниматель загоняет в модель описание продукта, получает 10 вариантов УТП, запускает их в рекламу — и удивляется, почему CTR норм, а лиды пустые. Потому что язык модели не знает:
— кто реально платит,
— какой Job-to-be-Done у клиента,
— где у него боль в воронке,
— на каком этапе отваливается конверсия.

Что реально ценно в таком промте — не «магия оффера», а диалоговый аудит бизнеса. Если AI заставляет вас ответить на 15–20 неудобных вопросов про сегмент, мотивацию, альтернативы, барьеры и триггеры покупки, это уже полезнее любой генерации текста. 🧪

Вывод для growth-команды: тестируйте не «красоту промта», а его влияние на метрики.
Гипотеза: AI-конструктор помогает точнее сформулировать оффер → тест: 3 варианта лендинга + одинаковый трафик → смотрим CVR, CAC, lead-to-SQL. Если метрика не двигается, это не ассистент, а упаковка воздуха.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
На джун Go-собесах чаще валят не «сложные алгоритмы», а базу, которую все почему-то учат по чеклисту с GitHub.

Вот типичный чёрный паттерн:
— кандидат знает, что `goroutine` — это лёгкий поток
— может назвать `channel`
— но спотыкается на вопросах, которые вскрывают реальное понимание:

1) чем `defer` отличается в связке с `panic/recover`
2) почему `map` без синхронизации ломается под конкурентной записью
3) что реально происходит при передаче `slice` в функцию
4) чем `interface{}` отличается от `nil`-значения внутри интерфейса
5) почему `range` по `map` даёт случайный порядок

Именно эти вопросы отсекают тех, кто «зазубрил Go», но не писал на нём под нагрузкой.

Что забрать в подготовку:
— не учить определения, а прогонять маленькие тесты в коде
— отдельно проверять concurrency: race, mutex, channel, deadlock
— разбирать поведение `slice/map/interface` на примерах, а не в теории

Если на собесе спрашивают это на junior-уровне, значит проверяют не синтаксис, а способность не сломать прод в первой же неделе ⚠


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
WordPress + Doctrine ORM — кейс из серии «прикрутим тяжёлый слой и назовём это архитектурой».

Автор обещает внедрить ORM в ядро CMS без потери производительности. Звучит красиво, но тут важен не фасад, а цифры: сколько запросов уходит до/после, что происходит с latency, памятью и временем генерации страницы.

Что здесь реально интересно:
— если ORM не замедляет hot path, значит, где-то уже есть узкое место не в SQL, а в хаосе кода;
— если слой абстракции внедряется «без боли», значит, проект либо маленький, либо тесты замеряют не то, что ломает прод;
— если после такого рефакторинга не показали метрики TTFB, DB time и p95, это не кейс, а демонстрация веры 🧪

Для growth-команды вывод простой: любой «умный» слой в продукте надо мерить не по красоте кода, а по impact на скорость, стабильность и стоимость изменений. Иначе это не оптимизация, а дорогая игрушка.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
ИИ в конструкторах сайтов сейчас продают как «сайт за 5 минут». На практике это часто не продукт, а красивый демо-слой.

Что реально работает:
— генерация структуры лендинга под задачу;
— быстрые черновики текстов и блоков;
— подбор базовых визуалов;
— ускорение A/B: можно за вечер собрать 3–5 вариантов страницы.

Что не работает без ручной доработки:
— уникальный оффер и позиционирование;
— нормальная логика воронки;
— сложные формы, интеграции, CRM;
— адекватная SEO-структура и скорость на длинной дистанции.

Чёрный кейс тут простой: команды покупают «AI website builder», получают готовый макет, а потом месяцами чинят конверсию, потому что ИИ делает красивую витрину, но не считает путь пользователя. В итоге экономия на старте = потеря на CRO 😬

Вывод для growth-команды: ИИ-конструктор — это не замена продуктовой и маркетинговой работы, а ускоритель прототипирования. Если метрика — лиды/CR, тестируйте его только как способ быстрее запускать гипотезы, а не как способ «сделать сайт».


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
Firebase для бедных? Не совсем. Supabase взлетел не потому, что это «ещё один backend», а потому что он снял два главных трения в продуктовой разработке: закрытый vendor lock-in и боль с API под AI-ассистентов.

Факт: проект стартовал в 2020 как open-source альтернатива Firebase, но на PostgreSQL. То есть вместо магии — нормальный SQL, миграции, права доступа, realtime и auth из коробки. Для growth-команд это важно: данные не заперты, а эксперименты можно считать без плясок с экосистемой одного вендора.

Почему это стало большим трендом именно сейчас:
— Vibe Coding ускорил прототипирование: нейросетям проще генерить запросы и интеграции, когда есть понятная структура БД.
— Supabase закрывает MVP-слой быстрее, чем собирать свой auth + DB + storage + webhooks.
— Для A/B, CRM-триггеров и event tracking SQL-стек часто дешевле и прозрачнее.

Но есть и черный кейс: многие команды берут Supabase как «быстрый старт», а потом упираются в архитектуру, если сразу не продумали индексы, роли и нагрузку на realtime. В итоге «дешевый» стек начинает дорожать на переделках.

Вывод: Supabase — не замена инфраструктурному мышлению. Это ускоритель, если у вас уже есть дисциплина в данных и понятные сценарии роста.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
«Нормально делай — нормально будет» — это не мудрость. Это часто оправдание плохой системы.

В growth это видно сразу: команда «старается», отчёты красивые, а CAC растёт, retention падает, а воронка течёт. Почему? Потому что «нормально» — не про результат, а про самоуспокоение.

Три режима работы:
1) Делать по привычке — самый опасный. Метрик нет, зато есть ощущение занятости.
2) Делать «как все» — выглядит прилично, но ты копируешь среднюю по рынку.
3) Делать через тесты — единственный режим, где появляется рост.

Разница простая: не «мы нормально запустили», а
— какой канал дал конверсию выше;
— какой креатив сработал;
— где просела активация;
— что изменилось в retention на D7/D30.

Пока в продукте и маркетинге нет цикла гипотеза → тест → вывод, «нормально» просто маскирует слив бюджета. 🧪

Холодный вывод: рост начинается не с усердия, а с измеримости.


topics: эксперименты

topics: каналы трафика

topics: AI-ассистенты

content:
FastAPI уже в стеке у половины Python-команд, но на собесах до сих пор ловят на базовые ошибки.
Черный список вопросов, на которых валят джунов и мидлов:

1) Чем `async def` реально отличается от обычного `def` в FastAPI?
2) Когда корутина не даст ускорения, а только добавит оверхед?
3) Почему `Pydantic` может стать бутылочным горлышком на высоком RPS?
4) Как работает `Dependency Injection` и где в нем чаще всего косячат?
5) Что будет, если забыть про `lifespan` и фоновые задачи?
6) Почему `await` внутри CPU-heavy кода — плохая идея?
7) Как ловят проблемы с `event loop` на проде?
8) Чем `response_model` отличается от фактической схемы ответа?
9) Где ломается валидация, если смешать sync и async зависимости?
10) Почему “FastAPI = быстро” — это не метрика, а маркетинг? ⚠

Разоблачение простое: чаще всего тестируют не знания доков, а понимание, где фреймворк ускоряет, а где тормозит.
Если на интервью человек уверенно отвечает “потому что async”, это красный флаг.