НейроProfit

Библиотека готовых автоматизаций для n8n На 😸 GitHub выложили каталог шаблонов автоматизаций для n8n. Там более 6 000 готовых сценариев, каждый - в отдельной папке с: 🪼 workflow.json - сразу можно импортировать в свой n8n 🪼 readme.md - что делает, как настроить 🪼 metadata - теги, автор, ссылки, дата и т.д. 🪼Плюс есть сайт с удобным поиском по задачам и тегам.

🪼 Как использовать: 1. Открываете репозиторий или сайт и ищете по тегам/ключевым словам: telegram, email, openai, notion, report, crm и т.п. 2. Выбираете подходящий workflow → скачиваете workflow.json → импортируете в свой n8n. 3. Подставляете свои ключи / аккаунты / условия - и можно тестировать

Если вам нужно связать Telegram, почту, CRM, Notion, AI, рассылки, отчеты, вместо того чтобы сидеть и рисовать схему с нуля, можно взять готовый workflow, подправить под свои сервисы и действовать 😉 @NeuralProfit

ИИ-разработчик, который правит ваш продукт Очень хороший инструмент для маленьких команд/ соло-фаундеров и для продактов я нашла, тем более в чате был запрос 🔥 🪼 Max - это автономный ИИ-разработчик от Anything (а не то, что вы подумали 🤭). 🪼 Вы ставите цель (что починить/добавить), он сам заходит в ваш продукт в реальном браузере, проходит пользовательский путь (кликает как пользователь - логин, скролл, аплоад, чекаут), находит проблему, пишет код и тесты, снова прогоняет сценарий и шипит результат, если надо повторяет до решения. 🪼 Что крутого: 🪼 Сначала воспроизводит проблему/флоу в браузере, только потом лезет в код. 🪼 Длинные сессии. Может крутиться 30+ минут и делать 100+ шагов 🪼 Запускает несколько агентов параллельно для разных задач: один пилит онбординг, второй чинит чекаут, третий добавляет инвайты — команда из агентов, работающих фоном. 🪼 Минус: Доступ к Max сейчас открыт с тарифа Pro за $199/мес (200k кредитов). Команда обещает раскатить ниже по тарифам позже. 🪼 Очень подойдет для веб-продуктов, для небольших команд и соло, когда надо быстро до релиза баги проверить, и в целом довести продукт до него. Это не для проекта с нуля, а скорее для отладки, поиска багов до релиза, имитировать пользовательский путь. Заявлено, что фиксит 97% самых популярных багов И отдельно добавлю, чтобы Max не тупил, лучше нормально и четко ставить цели: вместо «почини все», лучше «исправить баг, когда операция возврата товара на пустой корзине вызывает ошибку 500». @NeuralProfit

Про инструменты на стыке дизайна и маркетинга я вам уже рассказывала. Но ИИ можно и нужно использовать и для более бизнесовых задач: сегментации, рассылок, работы с отзывами, настройки рекламы — как раз тут обычно и лежат нормальные деньги. Недавно залипла на программе одного AI-интенсива от Mindbox — понравилось, что они копают именно в эту «серую зону», где маркетинг встречается с данными. Разбирают живые кейсы: как CDEK уронил CPL медийной рекламы больше чем на 80%. Как в Cofix отвечают на отзывы не годами, а за минуты. Как Gulliver поднимает CTR товарных карточек на маркетплейсах. И как Звук аккуратно подкручивает конверсию пушей с помощью рекомендаций. Без всяких громких слов про AI, а с нормальными цифрами и процессами. Во второй части дают маркетологам руками потрогать практические задачи: сегментировать клиентов, собирать персональные рассылки и рекламу вместе с ChatGPT без кода. В логике задач «как выжать больше из базы и трафика, который уже есть». Если вы сейчас как раз бьетесь за CPL, открываемость или думаете, как автоматизировать все это без собственного дата-сайентиста, можно присмотреться 👌 Встреча пройдет онлайн 25 ноября с 11:00 до 13:30 мск, участие бесплатное. Программа и регистрация — вот здесь erid: 2W5zFHdEphE

Новый тренд “Boomerang hires” - компании начинают повторно нанимать сотрудников, сокращенных из-за ИИ Как я уже упоминала, не все компании выиграли от массовых инвестиций в ИИ, и замены им работников. В копилку к этому наткнулась на 2 интересные статьи Axios и TechSpot. Есть такая облачная платформа для аналитики HR - Visier, помогает компаниям анализировать данные о персонале для принятия кадровых решений. Их аналитика по 2,4 млн сотрудников в 142 компаниях показывает: около 5,3% уволенных позже возвращаются в прежние компании, и этот показатель сейчас растет. Что же случилось? 🪼 Ожидания от ИИ были завышены - на практике автоматизируются лишь части процессов, а не целые должности, сотрудника целиком не заменить 🪼 Недооценили стоимость внедрения - ориентировались на одну сумму, а в итоге затраты на инфраструктуру и безопасность превысили первоначальные оценки, оговоренные на презентации 🪼 Исследование MIT подтверждает, что 95% компаний пока не получили ощутимых финансовых выгод от инвестиций в ИИ 🪼 А еще компаниям не особо выгодно оказалось увольнять людей, всему виной - скрытые расходы: по расчетам Orgvue (тоже платформа для стратегического анализа персонала) на каждый 1$, сэкономленный на сокращениях, компании тратят 1,27$ на выплаты, страховки и прочие расходы. McKinsey так вообще оценивает, что половина текущих видов деятельности может быть автоматизирована в период 2030–2060 гг. (медиана 2045), так что поторопились с увольнениями) По итогу краткосрочные выгоды зачастую оборачиваются долгосрочными сложностями 😁 Мало того, что дорого, не всегда прям выгодно, еще и привечать уволенных сотрудников надо, идти на поклон так сказать, тоже то еще удовольствие 😖 Такие вот тенденции) @NeuralProfit

Ребята, полюбуйтесь на робота за 30к $ 🤣 Это Unitree G1 — компактный гуманоидный робот китайской компании Unitree Robotics. Блогер WhistlinDiesel устроил с ним краш-тесты дома: готовка, падения, разрушения кухни и т.п. Официальный прайс у Unitree - от ~$16k за базовую версию G1, а у реселлеров - 20-30k+ в зависимости от комплектации. Рост ~1,3 м, вес ~35 кг. Заявлено, что ходит, бегает, может делать сложные движения 🤣, работать руками, таскать небольшие грузы, в голове — 3D-LiDAR и depth-камера для ориентации в пространстве. Повеселила вас немного в субботу) Ну что, доверили бы ему свою кухню? ☕️ @NeuralProfit

Всем прекрасной субботы! NotebookLM порадовал новинками) Загибаем пальцы: 🪼 NotebookLM теперь понимает изображения! Можно собирать базу знаний не только из ссылок, статей, видео и документов, но и из картинок: скринов, фото рукописных конспектов, сканов с веб-страниц, изображений графиков. Сервис вытаскивает с них текст и факты и использует это как источники для ответов. 🪼 Появился Deep Research, который сам ищет в сети качественные источники под ваш запрос, собирает по теме развернутый отчет с подборкой ссылок и короткими саммари. Все материалы можно сразу добавить в свой проект. Готовый отчет можно сохранить в NotebookLM как источник, и уже на его основе собрать аудио-подкаст с двумя ведущими, квиз, майнд-мэп или видео-презентацию. 🪼 Далее, мы помним, что у NotebookLM есть возможность упаковать информацию в подкаст с двумя ведущими или даже в наглядную ВИДЕО презентацию - Video Overviews. Как раз видеопрезентации сделали более разнообразными, помимо встроенных шаблонов типа маркерной доски, акварель, аниме, вы сами теперь сможете сами задать СВОЙ КАСТОМНЫЙ СТИЛЬ по простому промпту 🪼 И в целом движок тоже апнули: контекстное окно расширили до 1 млн токенов, память диалога увеличили примерно в 6 раз, появились кастомные роли/Goals - можно задать ИИ роль, голос и цель, например «автор статей» или «критик». Если хотите освежить память - Мои посты про NotebookLM: 🪼 Про NotebookLM 🪼 Про видеообзоры 🪼 Про подкасты Обновления раскатывают постепенно 😉 НейроProfit | 🤖 Закрытый клуб

💻 OpenAI выпустили Официальный гайд по промптингу GPT-5.1, где собраны лайфхаки, рекомендации и примеры удачных запросов. Напомню, что модель стала чуть умнее и человечнее в общении, без канцеляризма) @NeuralProfit

Google AI Studio Build — бесплатный конкурент Lovable или нет? Помимо Lovable я имею в виду и Zoer, и Bolt - все они генерят полноценные приложения. Просто Lovable у всех на слуху из-за их грамотной маркетинговой стратегии (вот про нее пост) У Google появился свой Build - конструктор приложений прямо в AI Studio: пишете промпт - получаете рабочее ИИ-приложение за пару минут. Возможности AI Studio Build: 🪼 Можно стартовать с шаблона или есть кнопка “I’m feeling lucky” (ИИ предложит идею проекта) 🪼 Пишете промпт → собирается приложение, дальше - кнопка деплоя в Cloud Run или можно забрать код 🪼 В одном окне доступны Gemini 2.5 Pro/Flash, нативная image-генерация (Flash Image/Nano Banana), Veo-3 для видео, Live API (реал-тайм) и TTS для голоса. Можно комбинировать 🪼 PDF/картинки можно подавать как контекст 🪼 Дополнительно опирается на реальные источники - Google Search/Maps для ответов с реальными данными 🪼 AI Studio Build больше подходит для тестов, прототипов и быстрых MVP с ИИ (боты, ИИ-ассистенты, генерация текста/изображений/видео). А вот Lovable / Zoer / Bolt, когда нужно приложение посложнее (сложная логика, полноценный фронт+бэк, кастомная инфраструктура и т.д., а не только ИИ). P.S. Про бесплатность: сам Build — да, но учитывайте лимиты Gemini API и тарификацию Cloud Run. Вот мы с вами и разобрались, чем отличаются Lovable / Zoer / Bolt от AI Studio Build @NeuralProfit