История уже достаточно старая, чтобы её можно было рассказать.

В 23-м году получили первый коммит на инвестиции от фонда и пошли в дьюдил.

Среди прочего попросили контракты со всеми сотрудниками — проверить, что права на результаты работы переданы компании.

В новых договорах всё было ок. А в старых это явно прописано не было.

Наше понимание было, что права и так переходят компании автоматически. Но отсутствие явных формулировок оставляло пространство для интерпретаций в будущем. Лишний риск для компании и инвесторов на ровном месте.

Тогда сотрудников было человек 15, со всеми хорошие отношения. Просто подписали допсоглашения.

Но даже так это был стресс. Представьте: работаешь себе спокойно, и тут работодатель приходит из ниоткуда с бумажкой, которая для тебя звучит как «вы отказываетесь от всех своих прав на результаты работы».

Хз даже, что именно это означает. Почему раньше никого не волновало, а теперь срочно надо подписать? Что происходит вообще?

Короче, с тех пор перешли на стандартные договоры, где всё заранее явно прописано. На следующем дьюдиле с этим уже всё было хорошо.

Has this ever happened to you?

Для работы с подрядчиками у 4dev.com есть стандартный процесс: подключение исполнителя, оформление передачи IP, договорные и закрывающие документы. Задачи, статусы и вся история сотрудничества — в одном месте.

То, о чём мы вспомнили посреди дьюдила, здесь включено в процесс с самого начала.

Если у вас распределённая команда исполнителей — можно прийти к ребятам на демо, показать, как сейчас устроена работа, и посмотреть, что из этого можно организовать через 4dev.com.

Очень приятный момент, когда на просьбу прислать документы можно просто прислать документы.

Записаться на демо

Апдейт по вакансии Head of Performance Marketing на $15k/m

В июне я опубликовал вакансию Head of Performance Marketing. Она хорошо разошлась по профессиональным чатам — получили больше 120 откликов. Спасибо всем, кто откликнулся и пересылал знакомым. Ниже расскажу чем это закончилось, но сначала расскажу апдейт по продукту.

До чего дошёл прогресс в Plurio

В июньском посте полная автоматизация медиабаинга ещё была только планом. Сейчас мы дошли до точки, где можем собрать под клиента автоматизацию всей регулярки медиабайера от начала до конца. Главный фокус — Meta, плюс Гугл и Тикток.

Система может сама анализировать результаты, запускать и тестировать новые креативы, отстреливать неудачные, масштабировать удачные, перезапускать, тиражировать и перераспределять бюджеты. С учётом дотекания отложенных конверсий, меняющихся целей по разным продуктам и регионам, специфики бизнеса и плейбука команды.

После настройки и отладки в рекламный кабинет можно вообще не заходить ради регулярных действий. А вместо регулярки можно улучшать сам процесс: какие гипотезы проверить, какую логику поменять, как получать больше результата на тех же креативах и бюджетах.

Продукт теперь включает собственно агента, больше сотни готовых скиллов, автоматические правила и AI marketing engineer, который собирает из этого работающую систему под клиента. Совмещает наши наработки с его плейбуком, отлаживает, проверяет на данных и дальше улучшает.

Это и есть тот AI-завод, про который писал в предыдущем посте. В команде сейчас 5 AI marketing engineers. До конца года планируем вырасти до 10, в следующем году — до 30+. Каждый превращает маркетинговую экспертизу в процессы, которые можно масштабировать на много клиентов.

Что в итоге с вакансией

Из тех откликов к нам присоединились три человека — но не на хэда, а на другие роли.

А исходную роль решили разделить на две. В одном человеке мы хотели совместить глубокую экспертизу в методологии Меты, сильное управление командой и портфелем проектов, плюс работу с AI-агентами руками. По отдельности встретили очень сильных ребят, но всё вместе оказалось слишком сложной комбинацией.

Поэтому теперь ищем двух человек с разными фокусами.

Meta Ads Growth Engineer — наш методолог. Отвечает за то, как именно надо управлять рекламой в Мете. Исследует, тестирует и улучшает методологию, превращает её в скиллы и правила. Его решения потом работают на всём портфеле клиентов.

Head of Performance Marketing — руководитель команды и портфеля проектов. Отвечает за найм, развитие инженеров, качество внедрения, результаты клиентов. Строит систему, в которой растущая команда может качественно обслуживать всё больше компаний.

За каждую из этих ролей готовы платить до $15k/m.

Методолог улучшает логику, которая работает сразу у всех клиентов. Руководитель строит команду, которая внедряет и развивает эту автоматизацию на всё большем числе проектов. От силы этих двух людей зависит качество и скорость роста всего завода.

AI marketing engineers тоже продолжаем нанимать.

Вакансии по ссылкам уже открыты.

Если узнаёте себя — приходите знакомиться. Или перешлите тому, кто, кажется, идеально подошёл бы. Как показал прошлый пост, из таких знакомств может вырасти совсем другая роль.

Services as Software: AI-заводы услуг

Почему телевизоры становятся всё лучше и дешевле, а ведение рекламного аккаунта — дороже?

Телевизоры производят на заводах. Чем больше выпускают, тем лучше отлаживают производство. Улучшения накапливаются — получаем охуенные дешёвые телевизоры.

Услуги до сих пор в основном производят люди. Опыт остаётся в головах, а рост мастерства превращается в рост стоимости часа.

С AI появляется возможность построить завод по производству услуг. За полгода после запуска агентов Plurio стало гораздо понятнее, как он устроен.

Сначала казалось, что AI-компания — это агент с чатиком и особыми функциями. Сейчас это стало коммодити. Следующий уровень — готовые инструменты, скиллы, автоматизации. Дальше — компания, которая берёт на себя ответственность за услугу целиком.

На картинке — завод для всего user acquisition. Принцип его устройства уже применяем, а охват расширяем постепенно.

1. Что получает клиент

Сейчас продаём автоматизацию медиабаинга (campaign management) под клиента на основе наших наработок.

Появились новые креативы → запустить, протестировать, отстрелить неудачные, масштабировать удачные, перенести и тиражировать, перераспределить бюджеты. Постоянно оптимизировать всё это с учётом меняющихся целей, конверсии и планов по сегментам, регионам, продуктам.

Этот цикл уже закрыли автоматизациями и можем убирать из него регулярную ручную работу медиабайеров. Креативы и лендинги пока делает клиент.

Следующий шаг — забирать на себя ответственность за весь campaign management.

Дальше, на горизонте примерно года, хотим прийти к полному user acquisition: от стратегии, исследования конкурентов, креативов и лендингов до запуска и оптимизации рекламы.

2. Как производится услуга

Каждый участок делает надёжный агент или код. По мере отладки убираем ручной запуск шагов и проверку результатов. Цель — автономный цикл в рамках согласованных целей и ограничений.

Пока между шагами стоит человек, процесс ждёт, когда у него появится время. Убрали ожидание — цикл, который занимал неделю, может проходить за часы или минуты.

Но самое интересное — улучшения накапливаются. Починили один участок, и он стал лучше работать для всех клиентов. Следующее улучшение ложится поверх предыдущего. Себестоимость снижается, качество растёт.

Постепенно можно автоматизировать и цикл улучшений: поиск ошибок, предложения изменений, тестирование. Тут пока с участием инженеров.

3. Кто работает на заводе

На схеме зелёное — производство услуги. Жёлтое — люди вокруг него.

Даже если взять только медиабаинг, только в Мете, только для одного типа компаний — внутри около сотни отдельных задач. На каждые несколько нужен AI marketing engineer: поддерживать, отлаживать, улучшать, стыковать со смежными участками. Всё вокруг постоянно меняется.

Им помогают разработчики, которых в несколько раз меньше. Под ними — небольшая команда инфраструктуры. Люди для подключения и общения с клиентами — сверху.

Эта структура нужна уже сейчас. Когда добавляем креативы, лендинги и другие процессы, инженеров становится больше, но принцип тот же.

В агентстве больше клиентов → больше исполнителей. Здесь число инженеров растёт примерно с объёмом автоматизируемых процессов. А число клиентов может расти гораздо быстрее: один отлаженный процесс обслуживает сотни и тысячи компаний.

Иронично: AI обещал миллиардную компанию из одного человека, а на практике приходится собирать большую инженерную команду и месяцами отлаживать завод.

4. Как меняется P&L

В сервисной модели основная себестоимость — люди, которые оказывают услугу. На них уходит около 50% выручки.

В модели AI-завода себестоимость услуги — токены и серверы, 10–20% выручки. При этом растут качество, success rate, скорость и масштабируемость.

Но чтобы получить всё это, сначала надо вложить миллионы в R&D — в инженеров, которые построят завод. Почти как CAPEX настоящего завода.

Так и строим Plurio: начинаем с медиабаинга и постепенно расширяем завод.

↑↑↑ завтра эфир про автоматизацию медиабаинга в Meta с Кириллом Макаровым и Кириллом Касимском

Иван Кахальников (Head of Marketing в ReStaff, вместе участвуем в комьюнити R-Founders B2B) попросил рассказать о ситуации на рынке международных платежей.

Ваш платеж в СНГ заблокирован

С таким сообщением в последнее время всё чаще сталкиваются компании, которые платят айтишникам в сложные юрисдикции.

Другие проблемы: частая смена реквизитов у платежных сервисов, непрозрачная конвертация, ограниченный круг банков для выплат, заморозка средств.

ReStaff успешно закрывает все эти боли.

Сервис делает мгновенные выплаты исполнителям в 190 стран, включая СНГ:

- Стабильные платежи без сбоев
- Выплаты от сервиса, а не от вашего юрлица
- Оплаты сразу на карты и счета исполнителей без заморозки на платформе
- Все банки без ограничений
- Прозрачная конвертация
- Пополнение баланса в долларах, евро и других валютах
- Вовлеченная поддержка
- Бесплатно для исполнителей

Рассмотрите ReStaff, даже если пользуйтесь другим сервисом — резервный вариант не будет лишним в текущих условиях.

Оставьте заявку — если нужно надежное решение для выплат исполнителям в СНГ.

Вышло большое интервью со мной у Кати Курашевой в подкасте «Катя собирает Real Founders».

Катя — основательница R-Founders, комьюнити для фаундеров и C-level, которые строят бизнесы на глобальных рынках. У неё классный формат: не журналистское интервью по списку вопросов, а разговор предпринимателя с предпринимателем. Получилось два часа живого разговора про бизнес, AI, Штаты, венчур, пивоты и жизнь фаундера на hard mode.

Кратенько, что там есть:

— почему первый бизнес вырос во многом на удаче, а удержать его и сделать независимым от фаундеров получилось уже на скилле

— почему ехать строить бизнес в США одновременно дороже, дольше, рискованнее — и всё равно может быть правильным решением

— как я только в процессе понял, зачем стартапу венчурные деньги и что на самом деле покупают инвесторы

— как мы 9 месяцев шли не в ту сторону и потеряли полмиллиона долларов

— почему отношения с инвесторами стали не дополнительным источником давления, а скорее ещё одной точкой поддержки

— почему в январе 2025 пришлось остановить активный маркетинг старого продукта и начать пересобирать компанию вокруг AI-агентов

— как Plurio дошёл до клиентов, которые вместе тратят около $500 млн в год на рекламу

— почему “AI всех уволит” это хорошая новость

— как product-market fit в 2026 году живёт три месяца

— почему Bay Area всё ещё не умерла, сколько бы раз её ни хоронили

— типичный день фаундера и перманентный кризис с проблесками успеха

А ещё есть Tesla FSD, счёт из клиники на $180k, пиклбол и немного теорий заговоров.

Смотреть здесь:
https://www.youtube.com/watch?v=AVyKcVkCPrA

26 августа разбираем Meta at scale: как устроена закупка в 2026 году, когда spend уже $500k+/мес.

Не “как запустить рекламу в Meta”. А как управлять системой, где одновременно идут сотни креативов, несколько воронок, отложенные конверсии, LTV/CAC targets, growth plan и команда, которая пытается не утонуть в ручном управлении.

Это разговор не про AI ради AI, а про рабочую методологию закупки: как связать бизнес-цели, производство креативов, аналитику, тестирование, масштабирование, оптимизацию и ежедневные действия в рекламных кабинетах.

Разбирать будем на опыте работы с клиентами с совокупным spend $500m/y.

Один из свежих примеров — Finom, топ-3 необанк Европы для малого бизнеса. В Meta одновременно крутилось 500+ active ads / creative variations. За 5 месяцев сделали x2 новых клиентов и снизили CAC на 57%.

Главный вопрос вебинара: как превратить закупку из набора ручных решений в операционную систему, где каждый день понятно, что масштабировать, что резать, что тестировать и что автоматизировать.

Разберём:

— как понять, что Meta реально создаёт новых клиентов, а не просто доедает существующий спрос
— когда дать алгоритму время, а когда резать spend без сожаления
— как управлять сотнями креативов: naming, signals, fatigue, winners / losers
— какие правила и workflows стоит автоматизировать первыми
— как связать бизнес-цели, LTV, CAC и payback с ежедневными действиями в кабинете
— где обычно ломается команда на spend $500k–$5M в месяц

Кирилл Макаров, основатель Web Funnels Club и кофаундер проекта, который быстро вырос именно на закупке в Meta, расскажет, как у него устроена методология роста и масштабирования: какие решения принимаются, какие практики работают и как это выглядит внутри команды.

Кирилл Касимский расскажет, что работает у крупных клиентов с бюджетами в миллионы долларов в месяц: где ломается управление на больших объёмах и какие подходы помогают не терять эффективность.

Я буду вести разговор и доставать из Кириллов не “интересные кейсы”, а рабочую методологию: какие решения принимать каждый день, чтобы закупка росла, а CAC не расползался.

Для кого:

— Head / Lead UA
— Performance / Growth leads
— CMO и фаундеры, которые лично отвечают за CAC, новых клиентов и масштабирование Meta
— команды с Meta spend от $500k в месяц
— те, кто понимает, что ручного управления уже недостаточно, но не хочет превращать AI в игрушку поверх дашборда

Не для кого: если вы только запускаете Meta или ищете базовые настройки кампаний, будет слишком операционно.

26 августа
19:15 CET
Онлайн
Бесплатно
Полтора часа

Регистрация

Сегодня открыл для себя новый способ взаимодействия с заказчиками.

Уже несколько месяцев понимаю, что перестал писать код для людей, пишу для агентов MCP. А уже агент как-то там договорится с человеком. Текстовый интерфейс, ИМХО, удобнее, чем космические корабли с сотней кнопок.

В этот раз сделал так же.
Человек просил аналитику.
Сделал сложную часть на бекенде и дал его агенту MCP + скилл, как пользоваться. Мол, давай пока так, на коленке, и там видно будет…

Сегодня он мне показывает это.
Его агент навайбкодил фронтенд для моего MCP.
Прям такой, какой он хочет.
С каким хочет дизайном и с какими хочет кнопочками.
Позвонил и говорит "что-то мой агент какой-то ssh спрашивает".

Мне достаточно было сделать гибкий API — и работа выполнена. На стороне заказчика агент уже будет "играться со шрифтами".

Человек никогда не вайбкодил.

А вот и новые способы взаимодействия с клиентами проявляются. Участник комьюнити ai mindset и автор тг канал делится:

Собрал заметку про оптимизацию расходов на Vertex AI (Gemini). Если кто строит на Gemini, там есть три рычага которые складываются вместе и режут счет на 70-95%.
Что я успешно и воплатил в реальности.

Explicit caching: сохраняете префикс промпта на стороне Google, получаете 90% скидку на эти токены. Кэшируемая часть промта может находиться где угодно, их даже может быть несколько в разных местах. Но очень важно - Google потом их все объединяет в один. Поэтому, лучше комбинировать это с implicit caching. Это самый надежный способ. То есть кешируемая часть целиком вся находится вверху и еще имеет разметку характерную для explicit caching.

Implicit caching: бесплатный, но ненадежный. Работает когда ставите статическую часть промпта наверх. Срабатывает через раз.

Flex PayGo: реал-тайм запросы со скидкой 50% на всё. Задержка до 15 мин, для фоновых задач огонь.

Главное: Flex работает вместе с кэшем. Кэшированные токены стоят $0.015/M вместо $0.30/M. 95% скидка на префикс.

А Batch (асинхронный) с кэшем вообще не дружит. Если у вас длинный общий префикс, Batch дороже чем Flex + кэш.

Подробности в файле. Может, все и так уже этим пользовались, но вдруг кому-то окажется полезно.

Основная идея - ставить повторяющуюся часть промта наверх, а input variables - вниз и также пользоваться explicit caching вместе с этим.

Макс Красных (фаундер Mokka, AI assistant for recruiters) делится полезным про оптимизацию костов на токены для ai продуктов

Прочитал пару пейперов о влиянии ИИ на рынок труда, пока наблюдается такая картина:

1. Примерно 20% компаний активно внедреняет ИИ в процессы, это приводит к росту бизнеса
2. У этих 20% в 5 раз быстрее растет размер штата и на 15% быстрее растут средние зарплаты.
3. Эти компании активнее нанимают людей без опыта, НО только самых топовых
4. В остальных компаниях (США) не наблюдается резкого сокращения рабочих места из-за ИИ, но при этом падают реальные зарплаты и падает найм новых сотрудников

Я бы ожидал что нас ждет примерно следующее:

- топовые ИИ компании будут становиться очень эффективными и продолжат нанимать и расти
- другие компании на рынке будут терять долю и им придется оптимизироваться
- больше найма в ближайшем будущем будут в около-технических областях, для людей которые умеют выстраивать и налаживать системы
- это вынудит все компании стать ИИ нейтив, но гонка между компаниями превратится из умения выстраивать системы коммуникации и координации людей в умение выстраивать системы, которые автономно учатся на собственных ошибках.

Совпадает с моими наблюдениями

Шёл 24й час работы агента.

За первый час он сделал proof of concept как можно сократить скорость обновления одного дата пайплайна с 4 часов до 15 минут, и теперь проверяет/дорабатывает с учётом всего что вылезает на продакшене.

🟦 Новый пост Сева в LinkedIn

IKEA got AI right.

They replaced 8,500 customer support roles with AI and got $1.4B richer. The key detail: they didn’t fire people. They retrained them into interior design advisors, moved them up the value chain, and turned automation into a new revenue line.

Now the question: will Plurio replace performance marketers?

My answer: yes and no. It will replace a huge amount of performance marketing work. And the best marketers will become dramatically more valuable because of it.

What Plurio already does today:

✅ You used to spend hours staring at dashboards. Now Plurio does deep analysis in minutes.

✅ You used to model budget allocation in spreadsheets. Now Plurio gives the optimal split across channels, campaigns, and ad sets.

✅ You used to review creatives manually and tweak bids by hand. Now Plurio kills, scales, and relaunches creatives directly inside ad accounts automatically.

✅ You used to make Google / Meta / TikTok optimization calls on intuition. Now Plurio analyzes historical data with ML models and suggests automated optimization rules.

AI doesn’t replace marketers by doing the strategic job. It strips away the repetitive work: dashboards, spreadsheets, manual bid edits, repetitive optimization loops. Then, instead of a large team doing routine operations, one strong leader can run an automation system at 10x the scale.

Don’t keep people trapped in low-leverage work. Move them above the routine.


Image source: Chris Donnelly

🔗 https://www.linkedin.com/posts/sevaustinov_ikea-got-ai-right-they-replaced-8500-customer-activity-7488246260039200768-DW9C

Кто не подписан на мой линкедин - там прям хорошие посты стали выходить. Зацените:

Сейчас внутри Doordash обсуждаем этот твит и ответ Бориса

https://x.com/rauchg/status/2080098518535110913?s=46


У нас практически такие же промпты сейчас . We are so cooked!

Dima Zborovskiy (ML Director @ DoorDash), автор канала клёвой штукой поделился (с оговоркой что это работает только на некоторых задачах и когда есть вся нужная инфра вокруг). У меня Fable/Sol тоже очень большие задачи автономно делает. По эмоциям похоже на GPT4 moment.

вот статья

https://writingmate.ai/blog/best-apps-remove-person-picture-2026