Automations: Генерация контента (черновики)
41 сценариев, построенных на этом паттерне.
Персонализация холодных писем
По каждому лиду собирает свежие новости и публикации компании, пишет индивидуальную первую строку холодного письма.
Краткая справка перед встречей
Готовит одностраничный бриф перед каждым звонком: компания, новости, история, возражения, темы разговора.
Черновик коммерческого предложения
По базовым деталям проекта собирает полноценное КП по шаблону, с ценами и стандартными условиями.
Серия писем после встречи
Пишет черновик следующего письма со ссылками на разговор, релевантные кейсы и тайминг отправки.
Ответы на возражения про конкурентов
Подтягивает свежую информацию по упомянутому конкуренту и подсказывает, чем бить по его слабым местам.
Менеджер получает real-time intel прямо в разговоре
Расчёт коммерческих предложений
Берёт требования проекта, применяет правила ценообразования, считает скидки по размеру сделки.
Убирает ошибки в ценах, сокращает расчёт с часов до минут
Бриф для SEO-статьи
По запросу разбирает топ-выдачу, находит пробелы и собирает бриф: объём, структура, подтемы, внутренние ссылки.
Бриф для автора готов за минуты, а не часы ручного research
Первый черновик статьи в блог
По брифу и style guide выдаёт полный первый черновик в нужной тональности.
Варианты рекламных текстов
По ключевой мысли генерит 10-20 вариантов рекламного текста для A/B-тестов.
Письма после конференций и вебинаров
Берёт список участников, сегментирует по уровню вовлечённости и пишет персональные письма под каждую группу.
Персонализированные follow-ups за минуты вместо часов
Работа с отзывами клиентов
Следит за отзывами, NPS-ответами, тикетами. Находит позитивные цитаты, готовит их для публикации.
Постоянный поток свежих testimonials для маркетинга
Оптимизация текстов на лендинге
Анализирует аналитику лендинга, находит блоки-выходы, предлагает альтернативные тексты.
Data-driven оптимизация конверсии
Поиск пробелов в базе знаний
Раз в неделю находит вопросы, которые задают постоянно, а в базе ответа нет. Пишет черновики статей.
База знаний растёт без ручного аудита
Упреждающее обнаружение проблем
Следит за логами и метриками. При аномалиях пишет черновик проактивного письма затронутым клиентам.
Уведомление раньше, чем клиенты начнут писать в поддержку
Онбординг новых сотрудников
Для нового сотрудника собирает чеклист адаптации, ставит задачи, шлёт приветственные письма, отслеживает прогресс.
Стандартизированный онбординг без ручного babysitting
Еженедельный KPI-дашборд
Тянет данные из разных источников, считает метрики, сравнивает с планом и историей. Собирает дашборд с трендами.
Готовый дашборд без ручного сбора данных
Описание процессов
Наблюдает за работой (логи задач, описания), документирует шаги, собирает SOP. Подсказывает, что автоматизировать.
SOP всегда актуальны + roadmap следующих автоматизаций
Написание описаний вакансий
По требованиям к роли пишет полное описание в стиле компании под нужную площадку (LinkedIn, сайт, джоб-борд).
Консистентные вакансии на всех площадках
Вопросы для интервью
По описанию вакансии и резюме собирает персональные вопросы: проверка опыта, культуры, технических навыков.
Персональный script интервью под каждого кандидата
Оценка работы сотрудника
Из заметок руководителя и самооценки собирает документ оценки: сильные стороны, зоны роста, цели.
Ревью документы готовятся за минуты, а не часы
Объяснение финансовых отчётов
Из сырых выписок делает human-readable рассказ: что произошло, почему важно, на что смотреть.
Документ для совета директоров за минуты, а не часы
Release notes из git commits и PR
Собирает все merged PRs с последнего релиза, извлекает user-facing changes, пишет human-readable release notes.
Release notes готовятся за минуты вместо 1-2 часов каждый релиз.
Automated bug fix (от сообщения до prod)
Получает bug report → triage → диагностика → draft fix → PR → deploy (с human approval на деплое).
Черновик postmortem из Slack + телеметрии
После resolve инцидента — собирает timeline из Slack, pulls metrics/logs в окне инцидента, строит root cause gamут, пишет blameless postmortem.
Engineer получает черновик postmortem за минуты, редактирует — не пишет с нуля. Blameless формат encoded в prompt.