Как работать с Claude эффективно через проекты: До недавнего времени вела проект по своему Instagram-блогу в одном чате Claude: рилсы, карусели, посты, аналитика. Приходилось каждый раз давать тз, контекст, инструкция противоречила сама себе. Разложила по 6 проектам: говорящие рилсы, виральные рилсы, карусели, посты канала, визуалы, аналитика. Отдельный проект эффективен, когда у задачи есть свои уникальные правила. Пример: у говорящих рилсов важны польза и экспертность. У виральных — хук и звук, экспертность не нужна. Свалишь в одну инструкцию, будет противоречие. Как работать с проектами в Claude: 🔺 Добавлять инструкцию и файлы в проект (это разные сущности). Инструкция задаёт правила, файлы — референсы и уточнения. Все это чтобы вы не писали контекст в чат каждый раз, проще один раз сделать клевые инструкции чем каждый раз в попыхах. 🔺 Пишите в правила так же и то, что ему НИКОГДА не делать 🔺 Живое правило (тренды, цифры) пишу как принцип «сверяйся с актуальным», а не как конкретную цифру, иначе устареет 🔺 Инструкцию и файлы делайте с Клодом: накидайте контекст, попросите собрать структуру, доправьте руками 🔺 После 3-5 чатов дополняйте, первая версия не финальная Работаете с проектами в Клод?

Как мы используем ИИ в маркетинге Во вторник выступал на конференции, делюсь кейсами как используем ИИ в маркетинге: настраиваем Я.Директ через Claude, чекаем wordstat запросы и т.д. Кейс #1: Яндекс.Директ → API → MCP → Claude Подключились через api к директу и теперь можем настраивать, создавать кампании, тянуть всю аналитику напрямую из Claude. Работает круто, тк раньше на менеджмент кучи этих кампаний уходили часы, теперь минуты Кейс #2: Wordstat → API → Claude Вытягиваем стату историческую + о том какие запросы растут, понимаем тренды – дальше на эти тренды запускаем новые кампании и пишет SEO-контент Кейс #3: Контент по инструкциям Мы почти перестали писать контент руками, описали все в Agents.md: наш ToV, go/no go кейсы, заходы, форматы и теперь черновик пишется через Claude а дальше редактируется руками (без этого никуда если хотите норм SEO, потому что фулл generic SEO банится гуглом на раз два) Кейс #4: Аналитика без аналитики У нас сотни тыс. юзеров, мы потратили прилично времени на то, чтобы сваливать все данные в Clickhouse, затем подключили по MCP к Claude. То, на что у маркетинга для отчетности уходило 5 часов теперь делается за 15 минут Кейс #5: Фабрика лендингов под сегмент Где-то полгода мы буксовали чтобы начать пилить много лендингов под разные сегменты, тк все блокалось об дизайнеров и разработку. Теперь эта штука целиком у маркетинга. Попросили дизайнеров сделать Design skill, (получилось норм кстати вот сгенеренный лендинг). Далее на этот лендинг запускается Я.Директ кампания, как описывал в первом кейсе Конкретно с этим лендингом от идеи до первого лида прошел 1 день, сегодня получили уже 3 лида тут! В комменты положу полную презентацию, там подробнее о каждом кейсе

Как говорит один мой хороший товарищ, за последние дни много чего "наклодил" и все-таки тариф Max не зря выбрал для своих задач. 1. Меня подвел хостинг VPS и почти два дня не давал студентам нормально учиться на курсе, так как все песочницы, помощники и прочие ништяки были заблокированы. Поэтому было принято решение переехать на Railway, так как уже надоело поддерживать самостоятельно работу VPS. хотя меня это сильно прокачало. На арену вступил Claude и за полдня перенес все, а это скажу вам "хлопотное дельце". И какой же кайф после Gemini, где надо делать 10-20-30 итераций, потом руками все переносить, беситься от ошибок, теперь работать с ИИ-агентами, которые все делают за тебя в рамках нескольких больших сессии. По итогу все перенесено и студенты довольны. 2. Вчера собрал себе тулу для генерации каруселей в LinkedIn и Instagram. С разными темами, типами слайдов, возможностью ИИ-генерации, редактированием, версионированием и другими полезными фишками. Магия какая-то. 3. Сегодня продолжаю работу над созданием инструмента для отложенного постинга с одной страницы, так как я хочу, когда хочу и где хочу. Ибо текущие решения бесят в своей разрозненности и ценовой политике. В общем, игрушка, которая затягивает... А что вы с помощью Claude или других агентов автоматизировали из своей рутины?

Я провел глубокий анализ бенчмарков, стоимостных характеристик и архитектурной выгоды от внедрения Claude Fable 5 (`claude-fable-5`) в наши агентные цепочки маршрутизации. Ниже представлены конкретные метрики улучшения точности, удорожания пайплайнов и наш запрос на твой аудит. --- ## 1. Метрики и точность (SWE-bench Verified) Claude Fable 5 дает колоссальный прирост в качестве автоматического написания кода по сравнению с базовыми моделями: * SWE-bench Verified (Точность решения реальных гит-задач): - Claude Fable 5: 95.0% (абсолютный рекорд) - Claude Opus 4.8: 88.6% - Claude Sonnet 5: 85.2% - Claude 3.5 Sonnet (legacy): 49.0% - *Дельта:* Внедрение Fable 5 дает прирост +46.0 п.п. по сравнению с Claude 3.5 Sonnet и +6.4 п.п. по сравнению с Opus 4.8. * SWE-bench Pro (Агентное кодирование): - Claude Fable 5: 80.3% - Claude Opus 4.8: 69.2% - Claude Sonnet 5: 63.2% - *Дельта:* Прирост точности агента составляет +11.1 п.п. по сравнению с Opus 4.8. --- ## 2. Стоимость токенов и удорожание цепочек ### A. Базовые тарифы на 1 миллион токенов (Input / Output): 1. Claude Fable 5: $10.00 / $50.00 2. Claude Opus 4.8: $5.00 / $25.00 3. Claude Sonnet 5: $2.00–3.00 / $10.00–15.00 4. Claude 3.5 Sonnet: $3.00 / $15.00 ### B. Во сколько раз дороже прямые вызовы: * Fable 5 vs Opus 4.8: +100% (в 2 раза дороже) как по вводу, так и по выводу. * Fable 5 vs Claude 3.5 Sonnet: +233% (в 3.3 раза дороже). ### C. Реальное удорожание при использовании спекулятивного роутинга (ARBITRAGE / SCOT): Если вызывать Fable 5 напрямую для всех шагов, стоимость агентской работы вырастает в 3.3 раза. Однако благодаря разработанному нами спекулятивному роутингу (вызов Fable 5 только в критических точках принятия решений при предсказании явного преимущества): * Средний рост стоимости пайплайна составляет всего +20% – +35% (вместо +233%). * При этом общая точность цепочки на выходе приближается к 95.0% (уровень Fable 5). -—

🆕 Новая статья: «Упс, они сделали это снова? Почему ваш ИИ тупеет ровно перед выходом новой модели» Второго июля мой Claude Opus 4.8 - на максимальной подписке за $200, между прочим - внезапно перестал вывозить задачи, которые щёлкал неделями. И аккурат в ту же неделю Anthropic выкатила Sonnet 5 («почти Opus, в 2,5 раза дешевле») и вернула из-под правительственной блокировки Fable 5. Совпадение? Я пошёл копать - и получилось продолжение прошлогоднего расследования «Кто убил интеллект?». Что внутри: ➡️ Хронология безумного июня: 26 официальных сбоев, Claude «болел» 15 из 30 дней, и всё это на фоне подачи на IPO с оценкой $965 млрд ➡️ Гитхаб, заваленный жалобами: «это разница в 100 пунктов IQ», «вы молча деградируете продукт и делаете это снова и снова» ➡️ Независимые замеры: старая модель просела ровно за неделю до релиза новой - и «выздоровела» точно в день релиза ➡️ Признания самой Anthropic: как тихо срезали «усилие мышления» ради экономии, и как в Fable 5 нашли тайный механизм ухудшения ответов ➡️ Экономика вопроса: маржа на инференсе выросла с 38% до 70%, а нас дрессируют акциями, как лабораторных мышей ➡️ Моя еретическая версия: Fable 5 - это просто Opus 5 под новой вывеской, а нас гоняют по циклу 90→75→91 ➡️ И что с этим делать: опенсорс, четыре H100 и мечта о «серверной даче» вскладчину Бонус: все иллюстрации - мемные инструкции в стиле ИКЕА, собирал как отдельный проект. 📝 ЧИТАТЬ СТАТЬЮ НА ХАБРЕ 📝 ЧИТАТЬ СТАТЬЮ НА ПИКАБУ А вы заметили деградацию старых моделей после этих релизов? Расскажите в комментариях - мне правда важно понять, я один такой или нас много. P.S. На Хабре статью уже успели заминусовать хейтеры, так что ваш плюсик там и лайк тут - отдельно очень ценны. Заранее обнял 🧡 Всех обнял, увидимся на стриме всегда ваш - Nerual Dreming ❤️

📌 Claude Code более автономен, чем чат-бот На выходных Anthropic опубликовала свежий отчёт Economic Index об использовании своих моделей.

Компания выпускает его нерегулярно (раз в 2-3 месяца), по мере накопления значимых изменений в методологии или данных. Предыдущая публикация была в марте.

Главный инсайт: то, сколько решений мы готовы отдавать ИИ, зависит не от самой модели, а от того, как именно запакован продукт. Степень автономии, которую мы даем Claude в обычном веб-чате (или Cowork) и в Claude Code замеряли по шкале от 1 до 5, где 1- это почти никакой самостоятельности, а 5 - экстремальная. Результат определил, что характер работы над одинаковыми задачами кардинально меняется. Например, чтобы написать статью или пост в чате, требуется медианно 13 раундов диалогового пинг-понга с моделью. В Claude Code на ту же задачу уходит ровно один промпт.

Логично списать это на то, что в Code 54% сессий обслуживает Opus (против 10% в чате). Но нет, это не просто фича большей модели - на Sonnet картина такая же.

🟡Цифры +0.37 балла - средний отрыв в уровне автономии в пользу Claude Code по всем задачам; +0.53 балла - отрыв конкретно для кодинга. В 26 из 31 категории результатов агентный интерфейс бьёт обычный чат. Отчёт, кстати, построен на новой телеметрии, которая собирает данные ежечасно, а не семидневными выборками, как раньше. Это позволило впервые увидеть и недельные, и суточные ритмы использования: всплеск личных запросов на выходных, пик просьб о рецептах в шесть вечера, запросы о сне под утро. Отдельная часть отчёта - первые результаты опроса пользователей Claude, в котором участвовали около 9700 респондентов. Он показал, что люди, которые делегируют ИИ задачи целиком, смотрят на свои перспективы оптимистичнее остальных и чаще ожидают роста зарплаты или сохранения работы, а не наоборот, как можно было бы предположить.

Гендерный факт. У женщин доля сессий в Claude Code существенно ниже. Они используют Claude более итеративно, как партнера-собеседника, и проводят в чате больше активного времени, тогда как мужчины чаще пытаются скинуть задачу целиком и забыть.

🟡Автономия пока стоит дорого Корреляция между делегированием и сожженными токенами очень сильная (r = 0,68). Чем дороже и ценнее профессия/задача, тем больше токенов она потребляет. Причём полная передача руля не значит, что вы будете лежать на диване. В высокоценных задачах люди сами делают больше запросов и регулярно включают расширенный ризонинг у модели. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #EconomicIndex #Anthropic