JHamidun AI Marketing Stack RU — AI-сотрудник маркетолога
Скилл-исполнитель: не «рассказать про AI-инструменты», а развернуть работающую Marketing-OS (папочная структура + rules.md + шаблоны), запустить конкретный use-case автоматизации и выдать артефакт (scaffold, rules.md, отчёт, оффер, карту автоматизации). Один маркетолог с правильно настроенным Cursor/Claude Code работает как небольшое агентство: «не нанимать людей, а плодить AI-агентов».
Когда использовать
- «Настрой мне AI-сотрудника для маркетинга» / «хочу как у [эксперта] — Cursor, который делает 70% рутины» → сценарий A (развернуть Marketing-OS с нуля).
- «Автоматизируй анализ конкурентов / офферы / рассылки / BI-отчёты» → сценарий B (запустить один use-case внутри существующей или новой OS).
- «Мы платим подрядчику за X — можно ли заменить его vibe-coding'ом?» → сценарий C (расчёт экономики + план замены).
- «Какие AI-сервисы взять для дизайна/копирайта/скрапинга?» → подбор из каталога (
references/ai-tools-catalog.md).
НЕ этот скилл: продакшн Telegram-бот с деплоем и cron → autonomous-agent-creator; production-оркестрация пайплайнов → n8n; AI-видео конвейер → ai-creative-factory-ru / video-generation.
Метод в двух словах
- Cursor/Claude Code ≠ ChatGPT. Это редактор + память + агенты над всей базой знаний компании: открывает/ищет/переписывает файлы, выполняет код и API-запросы, работает как «ассистент отдела». Практики автоматизируют до 70-80% рутины команды.
- 9-папочная структура + rules.md в каждой папке — скелет OS. Агент всегда читает rules.md перед задачей → работает стабильно и предсказуемо.
- Самообучающаяся цепочка — главная фишка: агент ошибся → пользователь говорит обычными словами «добавь это в rules.md» → агент сам обновляет правила → система умнеет с каждой ошибкой.
- Vibe-coding вместо подрядчиков — описываешь намерение словами, AI пишет инструмент: лендинг за ~$7 вместо сотен тысяч рублей подрядчику, personal DWH за одну сессию вместо $3K/мес дата-инженера, email-агент вместо агентства.
Глубокие материалы: полные шаблоны rules.md и папок → references/cursor-os.md; рецепты замены подрядчиков и экономика → references/vibe-coding.md; каталог AI-сервисов по категориям → references/ai-tools-catalog.md.
Процедура
Шаг 0. Определи сценарий
| Сценарий | Запрос | Иди к |
|---|---|---|
| A — Marketing-OS с нуля | «настрой AI-сотрудника» | Шаги 1→2→3→4→5→6 |
| B — один use-case | «автоматизируй анализ конкурентов / офферы / …» | Шаги 1 (сокращённо) → 4 → 5 → 6 |
| C — замена подрядчика | «заменить подрядчика X» | Шаги 1 (сокращённо) → 4C → 6 |
Шаг 1. Собери входы (интервью или из имеющихся файлов)
Минимальный набор — спроси то, чего нет:
- Компания/продукт: что продаёт YourProduct, кому (ICP), позиционирование.
- Стиль: 2-3 примера «хороших» текстов/офферов автора (для голоса).
- Существующие материалы: КП, выгрузки CRM, список конкурентов, метрики — что уже есть в файлах.
- Цель: какой один use-case запускаем первым (не все шесть сразу).
- Для сценария C: что делает подрядчик, сколько стоит в месяц, какой артефакт сдаёт.
Шаг 2. Сгенерируй scaffold Marketing-OS
Создай папку marketing-os/ с 9 директориями и rules.md в корне + в каждой папке (шаблоны каждой папки — references/cursor-os.md):
marketing-os/
├── rules.md ← корневые правила (читаются ВСЕГДА)
├── Strategy/ ← позиционирование, ICP, цели, OKR
├── Competitors/ ← досье конкурентов, summary-таблицы
├── CRM/ ← выгрузки сделок, контакты, история
├── Marketing/ ← кампании, контент-планы, метрики
├── Sales/ ← офферы, КП, скрипты звонков
├── Operations/ ← процессы, чек-листы, регламенты
├── Product/ ← фичи, roadmap, обратная связь
├── Templates/ ← шаблоны офферов, писем, постов, анализов
└── Tools/ ← скрипты, интеграции, API-обёртки
Корневой rules.md заполни ИЗ ВХОДОВ Шага 1 (шаблон — в разделе «Выход»). Правило иерархии контекста: rules.md и структура — выше, конкретный запрос — ниже.
Шаг 3. Заполни Templates/ и налей контекст
- Минимум 3 шаблона: оффер, письмо, анализ конкурента (заготовки —
references/cursor-os.md). - Разложи имеющиеся материалы из Шага 1 по папкам (
Competitors/,CRM/,Strategy/). - Версионируй через Git (
git init+ первый коммит) — rules.md и handbook синхронизируются между людьми.
Шаг 4. Запусти пилотный use-case
Выбери ОДИН по таблице и выполни его процедуру целиком — до артефакта:
| # | Use-case | Входы | Мини-процедура | Выходной артефакт |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Анализ конкурентов | список конкурентов + шаблон анализа | research (Perplexity/веб) по каждому → заполни шаблон → обнови сводную | Competitors/<имя>.md + Competitors/summary.md (таблица сравнения) |
| 2 | Генерация офферов | транскрипт звонка + прошлые офферы + Templates/offer.md |
извлеки боли/контекст клиента → draft по шаблону + плейсхолдеры цен → follow-up письмо | Sales/offers/<ClientCo>-offer.md (оффер за 20-30 сек) |
| 3 | PR/контент в стиле автора | 3+ примера текстов автора + тема | выдели голосовые паттерны → черновик поста/письма/комментария в этом стиле | Marketing/drafts/<тема>.md |
| 4 | BI-аналитика + аномалии | выгрузка метрик/рекламных кабинетов (CSV/API) | сравни периоды → найди просадки и «жрущие бюджет» креативы → рекомендации | Marketing/reports/<период>-anomalies.md |
| 5 | Документация/онбординг | существующие процессы, переписки | собери handbook/онбординг → синхронизируй через Git | Operations/handbook.md |
| 6 | Email-агент | CRM-выгрузка + история переписки + Templates/email.md |
сегментируй базу → draft рассылки в стиле компании → цепочка follow-up | Marketing/emails/<кампания>.md |
Шаг 4C (замена подрядчика): заполни таблицу экономики (шаблон в «Выходе»): что делает подрядчик → чем заменяем (какой use-case/инструмент) → стоимость было/стало → риск/что остаётся на человеке. Рецепты и ценовые ориентиры — references/vibe-coding.md.
Шаг 5. Закрепи самообучение
Впиши в корневой rules.md явный протокол: «после каждой ошибки пользователь говорит "добавь в правила …" — агент сам дописывает соответствующий rules.md». Прогони один цикл: намеренно найди недочёт пилотного артефакта → обнови rules.md → повтори задачу и убедись, что результат изменился.
Шаг 6. Проверь по чек-листу (внизу) и сдай артефакты
Избегай антипаттернов:
| Антипаттерн | Что происходит | Правильно |
|---|---|---|
| Нет папок / нет rules.md | ИИ придумывает структуру → хаос | сначала scaffold, потом задачи |
| «Всё в чат» | галлюцинации, каша контекста | иерархия: rules.md выше, запрос ниже |
| Агенту нельзя править правила | ошибки повторяются | разреши обновлять rules.md |
| Запрос без шаблона | непредсказуемый формат | сначала шаблон в Templates/, потом «по шаблону» |
Выход
Скилл сдаёт 1-3 артефакта в зависимости от сценария:
A. Scaffold + корневой rules.md (скопируй и заполни):
# rules.md (корень marketing-os/)
## Кто мы
[ClientCo] — [что продаёт], клиенты: [ICP в 1-2 строки].
## Что = «хороший результат»
- [пример: оффер ≤1 стр., цифры вместо прилагательных, CTA в конце]
- [пример: анализ конкурента строго по Templates/competitor.md]
## Структура папок
Strategy / Competitors / CRM / Marketing / Sales / Operations / Product / Templates / Tools.
Перед любой задачей читай rules.md нужной папки. Результат клади в правильную папку.
## Стиль коммуникации
[тон: на «вы»/на «ты», без канцелярита, примеры голоса — Marketing/voice-samples/]
## Принципы работы
1. Сначала шаблон из Templates/, потом генерация «по шаблону».
2. После анализа конкурента ВСЕГДА обновляй Competitors/summary.md.
3. Ошибка + фидбек «добавь в правила» → сам допиши этот файл.
4. Не выдумывай цифры — если данных нет, ставь [TODO: уточнить].
B. Артефакт use-case — файл по таблице Шага 4 (оффер / summary конкурентов / отчёт аномалий / handbook / рассылка).
C. Карта замены подрядчика (скопируй и заполни):
| Функция подрядчика | Было (₽/мес) | Чем заменяем | Стало (₽/мес) | Остаётся на человеке | Риск |
|--------------------|--------------|--------------|----------------|----------------------|------|
| Лендинги | 249 000/шт | Claude Code + image-gen | ~700/шт | приёмка, домен | средний |
| Email-агентство | … | use-case #6 | подписка на LLM | стратегия, сегменты | низкий |
Пример
Вход (сценарий B, use-case #1): «YourProduct — B2B SaaS для HR-аналитики. Автоматизируй анализ конкурентов: ClientCo-A и ClientCo-B».
Что сделал агент: создал Competitors/rules.md + Templates/competitor.md; прогнал research по обоим; заполнил шаблон на каждого; обновил сводную.
Выход — Competitors/summary.md:
# Сводная по конкурентам (обновлено 2026-07-22)
| Конкурент | Цена | ICP | Ключевая фича | Слабость | Наш ответ |
|-----------|------|-----|---------------|----------|-----------|
| ClientCo-A | от 90К ₽/год | enterprise HR | интеграция с 1С | нет self-service | тариф self-service |
| ClientCo-B | freemium | SMB | быстрый онбординг | нет аналитики отклика | модуль отчётов |
Досье: [ClientCo-A.md](ClientCo-A.md) · [ClientCo-B.md](ClientCo-B.md)
Плюс строка в rules.md после фидбека пользователя («сравнивай ещё и по тарифной сетке»): 5. В анализ конкурента всегда включай разбор тарифной сетки. — цикл самообучения закрыт.
Чек-лист (quality gate перед сдачей)
- Scaffold: все 9 папок созданы, rules.md в корне заполнен ИЗ входов клиента (не плейсхолдерами «[ваша компания]»).
- В Templates/ ≥1 шаблон под запущенный use-case; артефакт сгенерирован строго «по шаблону».
- Пилотный use-case доведён до файла-артефакта в правильной папке (не «в чате»).
- Протокол самообучения вписан в rules.md И прогнан один реальный цикл ошибка→правило→повтор.
- Цифры в артефактах — из данных пользователя или research с источником; выдуманных нет, пробелы помечены [TODO].
- Для сценария C: таблица «было/стало» заполнена реальными цифрами клиента, риски и «что остаётся на человеке» указаны честно.
- Ни один антипаттерн из Шага 6 не воспроизведён; при необходимости продакшн-бота/оркестрации — дан cross-link, а не самодел.
Стек инструментов (что под рукой)
| Категория | Инструмент | Где взять |
|---|---|---|
| IDE-агент | Cursor, Claude Code | внешние |
| LLM-API | Claude API, Gemini | ключи провайдеров |
| Research | Perplexity | skill perplexity |
| Vibe-coding hosting | Lovable, Vercel | внешние |
| Оркестрация | n8n | skill n8n |
| Скрапинг | Apify | skill apify-scraping |
| Image-gen | Gemini Image / Nano Banana | Google AI Studio ключ или fal.ai proxy |
| База данных | Supabase + Notion | внешние / MCP |
| Каталог сервисов | инструменты по категориям + чем закрыт навыком пака | references/ai-tools-catalog.md |
Cross-links
autonomous-agent-creator— продакшн-бот (Telegram, деплой, cron, клиент). Здесь — IDE-сотрудник, не боты.n8n— production-оркестрация; vibe-coding здесь = ad-hoc инструменты «за сессию».perplexity— research-движок для use-case #1.apify-scraping— парсинг конкурентов и контента.ai-creative-factory-ru/video-generation— AI-видео конвейер (здесь только маркер: генерация Veo/Kling/Runway, аватары HeyGen/Synthesia, голос ElevenLabs).offers-ru— методология самого оффера (use-case #2 делает draft, содержание — там).