Статьи и заметки о том, как мы автоматизируем бизнес с помощью AI. Синхронизировано с Telegram-каналом @mr_solar_blog
Я выключил карусели в Instagram. Мой Paperclip-агент с root-SSH опубликовал их снова. Кейс 22 июня: 6 слоёв закрытия агента, 3 сервиса без токенов за 2 дня, и принцип минимальных привилегий для AI-агентов в продакшне.
Как Claude Code перестал быть инструментом разработчика и стал автономным AI-агентом в проде. Кейс Solar Automation: 14 агентов, 40+ задач в неделю, heartbeat-архитектура на Paperclip.
Забытая автоматизация не засыпает — она тратит деньги и говорит с клиентами неправду. Три реальных кейса: villa-бот, okoshki-парсер, карусельная фабрика. Процесс аудита за 3 часа.
Kimi/Moonshot умер в 11:00 — кончился баланс, 6 сервисов упали разом. К 14:30 переводчик WhatsApp, разборщики объявлений и модератор чатов работали на claude+codex. Пошаговый кейс: аудит, Docker-мост, fallback-схема.
Мультиагентная AI-система из 14 агентов: 3 инцидента за один день. Модератор, голосовой помощник, аватар-рендер. Архитектурный разбор без глянца.
Как AI-агент на Claude API квалифицирует входящих лидов и готовит черновик КП за 7 минут. Схема Solar Property: aiogram 3 + Claude claude-sonnet-4-6 + PostgreSQL, маркеры QUALIFIED_HOT, scoring 1-10.
Кейс автоматизации: как исправить источник данных и показать инвесторам реальные 38 млн вместо нуля, восстановить займ из года переписки, исправить баг модератора и собрать Mac-приложение для AI-резюме звонков — 10 задач за один день без команды.
Как настроить приём рублевых платежей через PaySame и Telegram-бота. Кейс клуба «Solar — внутрянка» 2 500 ₽/мес: webhook-интеграция за 2 дня, комиссия 3.5%, поллер для защиты от потерянных платежей.
Три реальных инцидента с AI-ботами и три уровня защиты от vendor lock-in: изоляция аккаунтов, fallback LLM, graceful fallback. Система из 19 ботов, конкретные цифры и архитектура.
Как использовать Claude Code CLI от Anthropic для разработки AI-агентов в продакшне. Реальный кейс: 23 компонента за $178 против $4600 у фрилансера. MCP, Sonnet 4.6, Hetzner, systemd.
Практический гайд: как за 3 дня настроить AI-агента для обработки входящих заявок в Telegram и email. Архитектура webhook + классификатор + автоответ. Кейс Solar Property: время ответа с 22 минут до 40 секунд.
Как Юрий Солар использует Claude Code CLI для 200+ технических задач бизнеса без найма разработчика. Экономия 550 000 рублей за 6 месяцев. Реальные кейсы 2026.
Как внедрить RAG для малого бизнеса: подключить документы компании к AI-агенту за 1 день. Стек: OpenAI Embeddings + pgvector. Кейс Solar Property, 14 агентов, 340 документов.
Как я переносил 23 автоматизации с n8n на Python-агентов с Claude API. Что осталось на n8n, что заменено агентами, реальные цифры за 3 месяца.
Как автоматизировать контент-маркетинг с AI-агентами: реальный кейс — 5 каналов, 19 агентов, 207 задач в месяц без контент-менеджера. Пошаговый разбор архитектуры.
Как Юрий Солар управляет командой из 14 AI-агентов через Paperclip: AGENTS.md, иерархия, governance. Реальная экономика: $320/мес против $4000 за людей.
Пошаговый запуск AI-агентов для малого бизнеса: аудит задач, системный промпт, n8n, Claude API. Реальный стек из 14 агентов в проде — бери и адаптируй.
Клуб «Solar — внутрянка» от 2500 руб/мес — не курс по AI, а артефакты из работающего прода: AGENTS.md, промпты, Python-скрипты. Чем отличается от инфобиза.
Как AI-агент заменяет операционного менеджера: маршрутизация задач, Approval Gate, мониторинг. Архитектура 14 агентов Solar OS с конкретными примерами и стеком.
Реальный кейс: AI-система закрыла 10 задач пока основатель выступал на сцене — watchdog, sentinel, хандовер 88 бронирований. Разбор стека для малого бизнеса.
Как 26 AI-агентов могут сломать собственную инфраструктуру и как это остановить: sentinel в скриптах, конституция агентов, автораспределение правил. Реальный кейс с блогом 4bos.ru.
Как AI-агенты для бизнеса заменяют найм: реальный стек 14 агентов, стоимость от 16 000 ₽/мес, пошаговый запуск первого агента за 2 недели. Практика без теории.
Что такое AGENTS.md, как его написать и почему это главный документ в multi-agent системе. Реальный пример из Solar OS: 26 субагентов, иерархия, конституция на 365 строк, раскатка за 15 минут.
Мой liaison-бот в открытую сказал клиенту, что Юрий не обновил его память после созвона. Не угадывал, не выдумывал — сказал правду о границах знания. Разбираю архитектуру честных AI-ассистентов для клиентского общения.
Стоимость AI-автоматизации малого бизнеса: от 50 000 ₽ за точечный бот до 700 000 ₽ за систему из 20 агентов. Реальные цифры из 14 лет практики, скрытые расходы и почему высокая цена привлекает правильных клиентов.
Как AI-агент квалифицирует входящих лидов в Telegram: архитектура listener→classifier→handler на Paperclip и Claude API. Кейс Solar OS, затраты 2-5 USD/мес.
Как за один вечер переписать CRM под 16 вилл и 19 AI-агентов вместо amoCRM за $50/мес, починить OOM-краш Whisper-бота и запустить rental market data lake по Бали. Реальный кейс без выдуманных цифр.
Почему боты-фантазёры опаснее никаких ботов. Как настроить границы знаний AI-ассистента — на практике с 20 работающими ботами в проде.
Как AI-бот для клиентского сервиса должен работать с неопределённостью. Кейс Solar OS: бот сказал клиенту «Юрий ещё не обновил мою память» — и это правильное архитектурное решение. Галлюцинации AI-ассистентов разрушают доверие незаметно, но необратимо.
Как один предприниматель управляет несколькими бизнесами за день с ИИ-агентами: аномалия на 208 млн рупий — час на восстановление, КП на 460к — за один день. Кейс Solar OS.
Как закрыть 10 параллельных задач за день без единого сотрудника: исправить баг в счётчике постов клиники, залить фидбэк в боты, отправить презентацию без клика, ускорить диктовку в 4 раза. Реальный разбор одного дня.
Бот в 8:00 собирает AI-новости с HackerNews и Reddit, группирует по темам и присылает дайджест. Перестал тратить час в Twitter каждое утро.
Первого числа каждого месяца бот снимает все баны и страйки в TG и WA. 492 разбана в очереди. Реальные нарушители забанят себя снова сами.
Как один предприниматель без сотрудников управляет работой на пятерых: три фикса за день, диктовка с 25 до 6 секунд, бот сам отправил презентацию. Реальный кейс автоматизации.
Юрий Солар — 14 лет в автоматизации, 11 лет на Бали. Почему цена от 180 000 рублей выгоднее 50 000: математика воронки, фильтр клиентов и две стратегии роста.
Как считать цену услуг автоматизации бизнеса, зачем нужны две воронки и почему одна продажа от 180 тысяч рублей в месяц меняет всю логику работы с клиентами.
n8n для малого бизнеса — 5 workflow без программиста. Синхронизация eZee, Telegram, финансовый мониторинг, контент-постинг. Реальный опыт с 16 виллами на Бали.
Цифровой штаб из 18 AI-агентов управляет 16 виллами на Бали, ловит лидов в WhatsApp и сводит финансы без моего участия. Реальная архитектура и результаты системы.
18 агентов вместо штата сотрудников: как предприниматель управляет 16 виллами на Бали через систему агентов и почему автоматизация даёт фокус, а не просто время.
Cron запускался каждый час, скрипт молча умирал, алерта не было. Реальная история silent failure в автоматизации управления виллами и как выстроить watchdog для watchdog'а.
Как считать P&L для инвестора при вложениях через Binance P2P: методика anchor-интерполяции курса, модель lease_first и разбор 37 транзакций — вложено $67,513, баланс -$5,521.
Практический кейс: как ИИ-агенты на Claude автоматизировали управление 16 виллами на Бали — бронирования, лиды, финансы, контент без офисных сотрудников.
Реальный кейс: 10 вилл переданы партнёру, 9 уборщиков ушли, маркетинговые каналы остались. 13 решений за 1.5 часа — как автоматизация делает передачу операционки возможной.
Как настроить кросспостинг из Threads в X (Twitter) через официальный API: OAuth, разбивка поста на тред, агент на Claude Haiku. Первый твит через час, $5 на счёт.
Как перестроить B2B-контракт с аванса 50% на три платежа по событиям в продакшне. 90к → 3×30к: клиент с зажатым cashflow соглашается с первого разговора. Структура этапов, примеры событий, типичные ошибки.
Как автоматизировать реферальную программу через Telegram-бот: регистрация партнёра, промокоды, кэшбэк, интеграция с YClients. Кейс косметологической клиники.
Как 3 системы сломались незаметно: Instagram-поллер 22 дня писал нули, аккаунт Claude протух 9 мая — 304 диктовки в никуда. Протокол аудита из 15 чекпоинтов.
Когда заменять внешний сервис собственным: кейс миграции WhatsApp-шлюза wa-sms на Baileys за один рабочий день. 3 фазы, 1500 строк логики сохранено без переписывания.
Клиент из Сочи предложил 350 000 рублей за лидов из 78 Telegram-чатов. Анализ 14 000 сообщений дал 4 лида (0,03%). Разбор методологии, ROI-расчёт и фреймворк принятия решений.
Как добавить grace window в Telegram-бот-модератор: не банить продавцов за дополнительные фото, добавить публичную причину бана и soft-unban. Кейс 5 групп.
Расходы 2 млрд IDR, выручка 725 млн, убыток -1.2 млрд — и всё это из-за одной ошибки учёта предоплаченных контрактов. Механика ошибки и пошаговое исправление.
Реальный кейс: аудит 13 ботов снизил расходы на автоматизацию на 30% за один день. Окно тишины 21:00-09:00, консолидация подписок, 23 закрытые задачи без найма.
Реальный кейс Solar Property: автоматизация 16 вилл на Бали через eZee PMS, AI-агентов и OTA-синхронизацию. Время ответа на заявку — 12 секунд, ручной труд — 2-3 часа в неделю.
Реальные ошибки AI-автоматизации: бот ответил арендодателю вместо меня, поллер скрыл 304 лида, один токен положил 16 агентов. Как защититься от тихих поломок.
Как слишком быстрый бот убивает конверсию в продажах: реальный кейс с ответом за 5 секунд, психология детектирования автоматики и как настроить правильный ритм для автоматизации продаж.
Как за полдня построить AI-копилот для звонков: контекст из переписки до созвона, транскрипт в Telegram в реальном времени, подсказки в вашем стиле, структурный итог после. Личный инструмент Юрия Солара.
Как построить команду AI-агентов с общей конституцией, разделёнными зонами и механизмом передачи знаний. Опыт управления 18 ботами на реальном бизнесе.
Как за два дня поставить первый продукт клиенту и найти год неверного учёта в финансовых формулах. Разбор тихих ошибок автоматизации и как их ловить до накопления.
Как управлять 16 виллами на Бали без офисных сотрудников через AI-автоматизацию. Реальный опыт Solar Property: eZee PMS, Airbnb, Booking.com, AI-агенты и три дорогостоящие ошибки.
Первая установка Telepilot на сервер клиента: 6 конкретных багов, как каждый проявился на Debian, как исправил за один день и что попало в roadmap Phase 5.
Как AI-копилот для деловых звонков превратился из личного инструмента в продукт за один день. Технический стек BlackHole + whisper.cpp + Claude, логика упаковки и 15 инструментов из личного опыта.
Как я развернул свой AI-продукт у первого внешнего клиента за 2 дня — и нашёл год скрытых ошибок в своих же формулах. Реальный кейс с ошибками, исправлениями и уроками.
Реальная история: WhatsApp-бот ответил хозяйке виллы от моего имени во время моих же переговоров с ней. Почему AI-автоответ разрушает доверие в переговорах и как выстроить правильную архитектуру.
Поставил первому клиенту свой продукт и нашёл дыры в собственных финансовых формулах. Рассказываю почему автоматизация скрывает ошибки и как это исправить.
Как неправильный учёт предоплаченных контрактов превращает реальную прибыль в видимый убыток. Кейс Solar Property: -1.2 млрд IDR стало +190 млн за один день.
Как за один день аудита автоматизации я нашёл 4 тихих поломки: 304 потерянных сообщения, бот-шизофреник, протухший аккаунт и ошибку в 1.4 млрд рупий в дашборде инвесторов.
Как 16 ИИ-агентов работали вполсилу 24 часа — и я узнал об этом не от системы, а от клиента. Разбор 4 инцидентов и урок про молчаливые отказы автоматизации.
Кейс: оператор AI-стека решил 8 проблем за 5 дней. Ночные уведомления, переезд вилл, дашборд инвесторов, 8 клиентов в проде. Масштаб без найма.
Как оператор автоматизации управляет 16 виллами, финансами для 9 инвесторов и растящимся бизнесом через систему из 18 AI-агентов без найма людей
Как выстроить автоматическую воронку продаж с AI-ботом: от первого сообщения клиента до закрытия сделки. Реальная архитектура и цифры из практики управления 16 виллами.
Как AI-бот ищет потенциальных клиентов в Telegram-группах без рекламного бюджета. Реальный кейс: 200+ лидов в месяц через автоматический мониторинг и персональные ответы.
Как начать автоматизацию бизнеса без технического образования и больших вложений. Пошаговый план: первый бот, первый результат, масштабирование — реальный опыт предпринимателя.
Как использовать Telegram-ботов для автоматизации малого бизнеса. 7 реальных сценариев: продажи, поддержка, контент, финансы — на примере управления 16 виллами на Бали.
GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация сайтов под ChatGPT, Perplexity, Claude, YaGPT. Почему Google SEO больше не работает, и как попасть в нейроответы. Кейс Корона Ремонт и 6-месячный R&D трек.
Как заменить платный сервис мониторинга лидов в Telegram на собственную AI-систему. Кейс: 17 аккаунтов, 300 групп, 14 лидов в первый день, клонирование за 4 часа. Себестоимость $20/мес вместо $500.
Как масштабировать бизнес без найма через автоматизацию: AI-агенты вместо менеджеров, боты вместо отделов. Реальный кейс: 16 вилл и 0 офисных сотрудников.
Как вести бизнес без офиса и работать из любой точки мира: кейс предпринимателя с Бали. AI-агенты, удалённая команда, операционка без привязки к месту. Реальный опыт.
Как я настроил контент-маркетинг без SMM-менеджера: один AI-агент публикует ежедневно в Instagram, Telegram, Threads, VK, YouTube и блог. Архитектура, цифры, подводные камни.
Кейс: как AI-продавец заменил менеджера по продажам в компании на Бали. Скорость ответа 30 секунд, конверсия +75%, работа 24/7. Реальные цифры и архитектура.
Как управлять 16 виллами на Бали без офиса и штата менеджеров. AI-агенты вместо управляющей компании: бронирования, цены, гости, уборки — полностью автоматически.
Кейс предпринимателя с Бали: как AI-агенты заменили менеджера по продажам, SMM, контент-менеджера, оператора и бухгалтера. Цифры, стоимость, реальный опыт.
Как я отказался от CRM, таск-менеджеров и корпоративных чатов и перевёл весь бизнес в Telegram. 19 AI-агентов, 16 вилл, 0 офисных сотрудников — из одного приложения.
Как автоматизация освобождает место для человеческого. История дня: от семейных диктовок до цен на виллы, когда сотрудник уходит со словами благодарности, а не усталости.
Утро началось с бага в ценах вилл. К полуночи закрыто 21 блок работы. История дня с 16 объектами и 5 социальными сетями.
Кейс: как я заменил ручную отчётность в Google Sheets на автоматический инвесторский дашборд для 16 вилл. Баги, решения, реальные цифры. Автоматизация отчётности для инвесторов в недвижимость.
Как один день без срочных багов обернулся переделкой ценообразования, разделением агентов и упаковкой продукта — история про баланс стратегии и операционки.
Пошаговый протокол обучения AI-ассистента клиента через диалог между ботами: 7 модулей, approval-кнопки, 4 архитектурные ошибки и новая экономика автоматизации.
Как эксперимент с другом Денисом за один день превратился в продукт: AI-ассистент обучает чужого бота через диалог, 7 модулей, approval-кнопки и новая экономика масштабирования.
Как за два дня поднял AI-автопостер для косметологической клиники в 4 соцсети, нашёл ошибку в задаче клиента и сделал шаблон для масштабирования. Кейс build in public.
Как за один день заменил финансиста с Excel на автоматический инвесторский кабинет для 9 инвесторов и 16 вилл. Баги, откаты, реальные цифры вместо PDF раз в месяц.
Зашёл проверить один баг в каталоге вилл мини-приложения Telegram — вышел с 8 включёнными виллами, 2 починенными багами, 3 почищенными отелями и 36 фотографиями.
Day-log 13 апреля: watchdog починил Facebook-коннектор, AI очистил 39 мёртвых Telegram-групп, GPT Vision научился читать чеки, VNC-доступ и баги каталога вилл — всё само.
Фоткаю чек из кафе — бот пишет 'обед', а не 'payment'. Как GPT-4o Vision заменил ручную категоризацию расходов: чёрный список пустых слов, словари категорий, PLN=электричество, PDAM=вода, Grab=транспорт.
Почему AI-агентам нужно передавать принципы, а не инструкции. Как сделать систему, которая сама чинится и принимает решения — на опыте 19 ботов и 16 вилл.
17 агентов зависли, 230 спам-уведомлений в день, а два бота-продавца нашли друг друга в Telegram и устроили бесконечную продажу. Один вечер — десять исправлений.
Как 10 автоматических AI-проверок каждое утро заменяют 2–3 часа ручного мониторинга 16 вилл на Бали: бронирования, финансы, лиды, репутация.
Как бот автоматически публикует объявления о виллах в 150+ Telegram-групп. 3–4 новых лида в неделю без ручного труда. Реальный кейс с Бали.
Как централизованный планировщик задач на Telegram-боте и PostgreSQL избавляет бизнес на Бали от хаоса в WhatsApp, почте и устных договорённостях.
Как 17 разрозненных ботов превратились в единую AI-систему управления — автоматизация бизнеса на Бали: уроки, ошибки и правила для умного AI.
Channel Manager для Airbnb и Booking.com: архитектура, API, динамическое ценообразование. Кейс 16 вилл Solar Property — рост revenue на 23%.
Как сократить расходы на AI агентов на 77%: выбор модели, кэширование, debounce, локальные модели. Реальный кейс с цифрами и инструментами.
Подключить почту к ИИ-автоматизации: OAuth 2.0, IMAP, App Password — пошаговое руководство от Юрия Солара, управляющего 16 виллами на Бали через AI.
Как создать AI-ассистента для управления бизнесом: CEO-бот vs личный ассистент, разделение ролей, архитектура системы. Реальный кейс — 16 вилл на Бали, 19 агентов, 0 секретарей.
Как PostgreSQL стал центральной нервной системой Solar Property: 16 вилл, 280 000 запросов в день, AI-агенты, JSONB, триггеры и бэкапы без Excel-хаоса.
Как 280 000 SQL-запросов в день убили рассыльщик на 5 дней: диагностика, оптимизация PostgreSQL, индексы, PgBouncer и Redis. Результат — с 2.3 сек до 0.08 сек.
WhatsApp webhook для бизнеса: как настроить автоответы, парсинг лидов, маршрутизацию сообщений и интеграцию с CRM. Реальные кейсы, Baileys vs Business API.
WhatsApp переводчик для бизнеса на Бали: GPT-4o-mini + Whisper + Baileys. Сократил коммуникацию с 1.5 ч до 20 минут. Голосовые, текст, архив в Telegram.
Как AI-агент собирает данные из Airbnb, переводов и наличных в единый финансовый дашборд в Telegram. P&L в реальном времени для 16 вилл.
Эксперимент: AI анализ переписок из 447 чатов и 120 000 сообщений WhatsApp и Telegram — роли, характеры, эмоции людей и автодетект встреч.
Как AI генерирует посты для Telegram, VK, Instagram и Threads из рабочих сессий. Реальный кейс: 1 сессия → 4–6 постов + SEO-статья за 20 минут.
Как я улучшил AI-ботов для управления виллами на Бали: зависания, тихие отказы, самолечение системы. Реальные кейсы и практические советы 2026.
Автоматический рассыльщик Telegram: 7→12 аккаунтов, 158→301 группа за одну ночь. Реальный кейс с Бали 2026 — архитектура, антибан, баг на 280 000 запросов.
AI лидогенерация Бали за $20/мес: 14 лидов в первый день, 17 аккаунтов, 300+ групп. Заменили сервис за 20 000 руб. своей системой. Реальный кейс 2026.
Как Telegram-бот заменил 3 часа ручной работы на 2 минуты: генерация договоров аренды вилл на Бали — кейс 4BOS с Python и PostgreSQL.
7 AI агентов для контент-маркетинга: аналитик сессий, копирайтеры для Telegram, Instagram, Threads, SEO-блог, редактор и публикатор. Весь контент за 15 минут.
Как выстроить мониторинг AI агентов: heartbeat, метрики ошибок, расходы на токены, алерты в Telegram. Реальный кейс: агент молчал 3 часа из-за бага в SQL.
Как debounce для AI-ассистента экономит 60–70% токенов GPT/Claude. Реализация на Python, throttle vs debounce, очереди Redis. Реальный кейс с 16 виллами.
AI-агенты управление виллами Бали: 25 объектов, команда 2 человека вместо 5. Экономия 35–40 часов в неделю — реальные цифры по каждой задаче.
Как AI агент автоматически диагностирует сбои OAuth интеграций Google, Airbnb, Booking.com — находит причину за 3 минуты и чинит без участия человека.
Как создать SEO-оптимизированный статический сайт за 1 час с помощью AI: HTML-структура, мета-теги, schema.org, sitemap.xml и деплой на VPS за $5/мес.
Telegram-бот для бизнеса на Бали: виллы, рестораны, туроператоры. Автоматизация заявок, 24/7-ответы, рассылки, интеграция с CRM. Стоимость от $200.
Разбираем кейс: 133 000 сообщений из 391 чата, ноль лидов на Пхукете и 17 горячих лидов по Бали за день. AI-скоринг и мониторинг лидов в Telegram.
Как голосовой AI ассистент на Whisper и GPT-4o освободил менеджеров вилл от 2 часов рутины в день и отвечает гостям за 5 секунд.
Как мы решили проблему двойных бронирований на 16 виллах Бали: channel manager, iCal-синхронизация Airbnb и Booking.com, 0 овербукингов за 6 месяцев.
Как мы построили AI-корпорацию из 10+ агентов для управления 16 виллами на Бали: Sales, Finance, Operations, Marketing AI. Реальные цифры, архитектура, стоимость $60/мес.
Реальный кейс автоматизации бизнеса на Бали: 3 бага за день, 150 новых чатов в мониторинге, ноль сотрудников. Читайте и внедряйте у себя.
Как self-healing система из watchdog, circuit breaker и автоперезапуска спасает AI ботов: 247 восстановлений за 6 месяцев, 0 ручных вмешательств.
Нужно было перевести 246-страничный сайт с русского на индонезийский к обеду. Запустил 7 ботов параллельно — каждый свой раздел. Полтора часа против недели у агентства. Плюс: ночной призрак на сервере оказался кроновым штормом.
Снял сторис в Telegram — через минуту она уже в Instagram и VK. Рассказываю как собрал систему автопубликации Stories, которая работает как systemd-сервис и сама следит за новым контентом.
Полдня потратил на получение threads_delete_posts в Meta Developer Console. Генератор токенов, Graph API Explorer, OAuth — каждый раз тупик. Причина: два пустых поля. Кейс про API крупных платформ.
16 AI-сотрудников, $1000 в месяц вместо $200. Один работал на премиум-тарифе без причины, половина бюджета — на пустые пробуждения. Аудит за 2 часа, экономия $700/мес.
Создал 9 AI-агентов, дал каждому инструкции и доступ к БД. Они молчали неделями. Оказалось — просто не были подключены к боту. Урок про проверку соединений.
7 инвесторов писали вручную за статистикой по виллам — полчаса на ответы. Настроил бота: инвестор спрашивает в личку, бот отвечает из БД. Кейс с архитектурой.
Нашёл 6 уязвимостей в боевом дашборде инвесторов: пароли в коде, CORS на все сайты, нет rate limiting. Закрыл за одну сессию. Кейс с конкретными шагами.
Алиса год мониторила виллы и жаловалась на поломки. Научил её вызывать второго бота для починки. 45 секунд от обнаружения до исправления. Кейс автофикса.
Facebook поймал автопостер за «слишком быструю работу». Пришлось научить бота лениться: листать ленту, делать паузы, печатать медленно. Кейс переработки FB broadcaster.
Горничные присылали фото поломок без текста — бот их не видел. Научил систему скачивать фото, распознавать через GPT-4o Vision и создавать алерты. Первое срабатывание — скриншот без текста, вилла найдена, задача создана.
7 ботов перестали работать из-за rate limit внешнего сервиса — без ошибок и уведомлений. Система выглядела рабочей. Как построить цепочку запасных движков и не допустить такого.
Написал 'давай в 3 часа' — бот прочитал, понял, поставил напоминание. Как настроить автодетект встреч из неформальных договорённостей в Telegram. Первый день: 3 пойманных созвона.
Почему автоматизация требует контроля: история потери 304 лидов из-за изменений в Instagram API и как избежать подобных ошибок.
Узнайте, как автоматизация помогла увеличить доход от аренды вилл на Бали на 300% и какие ошибки были устранены.
Узнайте, как автоматизация с помощью AI помогла мне управлять бизнесом на Бали без сотрудников и ручных действий.