Сообщество для обмена опытом, совместных экспериментов и развития AI First мышления, чтобы сделать прорыв в бизнесе, упростить рутину и ускорить решение задач с помощью AI

Михаил— сооснователь диджитал-агентства Leancore, где команда разрабатывает цифровые продукты: чат-боты, mini-apps и ИИ-решения для бизнеса.

Продвижение техники на маркетплейсах было для Михаила сайд-проектом — к нему обратились знакомые, у которых была проблема с продажами.

С чего всё началось

• Михаил работал над проектом, в котором нужно было перезапустить магазин на Ozon. Аккаунт у клиента уже был, но продажи почти не двигались. Товар — профессиональный фен, ниша конкурентная, поэтому требовалась не просто «апгрейд карточки», а полноценная стратегия продвижения.
• У нас были развязаны руки — хотелось проверить, насколько далеко можно зайти, если всё делать через нейросети

Михаил начал с бизнес-задач: ЦА, боли, мотивации, отличия продукта.
GPT-5 помог быстро собрать план действий — от текстов до аналитики конкурентов

Исследования и сбор данных

• Далее подключили 👨‍💻 Perplexity, чтобы собрать максимум информации: рекомендации по оформлению, релевантные ролики, реальные отзывы мастеров.
• После этого использовали Data Ozon — требования к карточкам, медиаконтенту и описаниям. На основе данных Михаил доработал стратегию, а GPT адаптировал тексты под стандарты площадки.
• Perplexity оказался мощным — он буквально пылесосил интернет. Даже видео на YouTube нашёл с реальными отзывами мастеров

Аналитика ключевых слов и паттернов
Команда вручную собрала около 30 поисковых запросов и через Perplexity отсортировали по релевантности и конверсии (добавления в корзину, выкуп и другие метрики).
Через код страниц конкурентов извлекли скрытые описания за рич-контентом, проанализировали 20−30 карточек и выделили паттерны, которые затем применили в упаковке.

Финальные тексты и визуал
Финальное описание писали вместе с GPT — десятки итераций, 20 релевантных ключей, естественный стиль.

• Для визуала выбрали Fabula AI — бесплатной версии хватило, чтобы сделать инфографику уровня премиум-дизайна.
• Анализ регионов делали через «Маяк» — данные были частично скрыты, но Perplexity помог восстановить регионы и собрать топ-5.
• Сравнение с конкурентами строили в Gemini с экспортом в Google Sheets, после чего Perplexity использовал данные для усиления УТП продукта.
• На каждом этапе ИИ не просто экономил время — он помогал принимать решения. Без него мы бы потратили неделю, а не два дня

Результат
За два дня Михаил и команда полностью переупаковали магазин: от текстов и визуала до аналитики конкурентов и стратегии по регионам.
Также, товар уже представлен на Wildberries, и команда использовала данные оттуда при анализе конкурентного окружения и отличий в позиционировании.

*Михаил и его команда использовали бесплатные версии нейросетей. Потенциальные затраты приведены на финальном слайде

От самого Михаила про AI Practiq
Михаил активно использует ИИ в работе и отмечает, как сильно ему помогает комьюнити:
«В AI Practiq мы разбираем огромное количество кейсов — от брендинга до создания полноценного ИИ-ассистента. Часто черпаю новые идеи, слежу вместе с клубом за изменениями в мире нейросетей, постоянно подмечаю новые возможности для роста. Друзья, все в клуб!»

Вывод
Этот кейс показывает, что с помощью ИИ можно не просто ускорить процесс, а выстроить полноценную стратегию — от анализа и генерации контента до визуала и конкурентной аналитики. Без И И весь процесс затянулся бы на неделю вперёд, а затраты были бы значительно выше.

ИИ не заменяет команду — он делает её быстрее, точнее и свободнее в решениях.

❌ 3 специалиста — веб-дизайнер — копирайтер — фронт

✅ Один профессиональный юрист — ИИ-стек = готовый сайт как MVP под ключ

Сайт обычно требует связки:
«дизайнер → копирайтер → фронтенд → правки → созвоны → дедлайны (и их частое нарушение)»
Минимум три человека, максимум нервов.

А у Ильи получился результат куда круче:
Илья — партнёр Vamos Law Firm, и для юридической компании нужен был сайт. Он запросил КП у подрядчиков — цены начинались от 300 000 ₽, а в большинстве случаев часть работы и формулировка ТЗ всё равно ложилась на заказчика.
Вместо агентств Илья решил попробовать собрать сайт сам с помощью AI. Использовал связку 🖥️ Replit + 🤖 ChatGPT. Через диалог с ИИ он сформировал структуру сайта, тексты и логику блоков, опираясь на референсы и сразу видя результат.

• На старт ушло около 4 часов в день — этого оказалось достаточно, чтобы собрать сайт и понять, как должен выглядеть финальный результат. После открытой встречи по вайб-кодингу, Илья узнал несколько практических фишек по Replit, и процесс ускорился.
• Дальше проект постепенно дорабатывался. Примерно за 4−5 дней и около $ 250 сайт был доведён до полноценной версии и опубликован.
• Позже вносились дополнительные правки — сейчас сайт полностью готов.
• Без подрядчиков и дедлайнов.
• Только задача, AI-инструменты и контроль над результатом.

Результат https://vamoslawfirm.ru

Такие кейсы у нас регулярно формируются внутри закрытого клуба — на мастермайндах, разборах и открытых встречах, где участники делятся реальным опытом и вместе прокачивают AI-First мышление.

Недавно мы рассказывали историю Андрея Андреева — про его путь, проекты и интерес к ИИ. Теперь делимся тем, как небольшой эксперимент на практике начал превращаться в полноценное рабочее пространство.

После одного из эфиров по ✍️ Cursor Андрей решил сразу попробовать инструмент в деле. До этого он вообще не рассматривал Cursor как рабочий вариант.

От теории к практике
Для проекта Hey, Sash! первым шагом были подключены календарь, 👨‍💻 Zoom и 🗣️ Fireflies по API.
Появилось автоматическое создание встреч, отправка приглашений и простая CRM. Встречи стали автономными: одна из них даже прошла без его участия — Fireflies записал разговор и выдал саммари.
И всё это за полтора часа — без опыта в программировании
Но на этом он не остановился.

База для создания рабочего пространства. Оболочка для Cursor

1. Для проекта понадобилось общее пространство для небольшой команды. Сам Cursor является слишком сложным для повседневной работы, поэтому Андрей решил сделать отдельную фронтенд-оболочку с помощью ⚙️ Claude Code.
2. После этого Андрей собрал фронтенд-базу данных с AI-ассистентом — отдельное веб-пространство, которое работает со всеми внутренними данными команды: встречами, задачами, расшифровками и документами.

Функционал рабочего пространства

• Помимо базового рабочего функционала, внутри рабочей среды постепенно появились отдельные блоки под конкретные задачи.
• В маркетинговом блоке собираются исследования аудитории, из которых автоматически формируются инсайты и сегменты. С ними можно работать прямо внутри системы, без постоянного переключения между таблицами и инструментами.
• Блок задач и команды позволяет фиксировать, кто за что отвечает, какие задачи сейчас в работе и в каком контексте они появились — с привязкой к проектам и людям.
• Также, была сформирована живая база документов: материалы обновляются на основе рабочих обсуждений, а документы автоматически связываются с задачами и процессами команды.

Из эксперимента в реализацию
Сейчас это уже не выглядит как эксперимент ради интереса. Это живое рабочее пространство, которое продолжает развиваться и обрастать логикой и автоматизациями.