Как я заменил сейлз-консультантов на бесплатный AI. Экономия от 150 тысяч рублей в месяц

Проблема: сейлз стоит дорого, выгорает быстро, конверсия низкая

Я в IT с 2013 года. Последние два года занимаюсь AI-разработкой в DNA IT — традиционной IT-компании с 80+ специалистами. Создал отдельное подразделение AI Dev Team: 3 человека + 44 AI-агента.

Интересная штука: клиенты всё чаще выбирают AI-подразделение вместо традиционной команды. Почему? Быстрее (1-2 недели против 2-3 месяцев), дешевле (-80% стоимости), качество выше (автоматические проверки кода).

Но сегодня не об этом.

Сегодня про другую головную боль: продажи.

Реальность продаж в IT-компаниях

Типичная ситуация:

• Сейлз-консультант: от 150 000 рублей в месяц
• Лид-генератор (фриланс): от 50 000 рублей за качественную базу
• Контент-менеджер для Telegram/блога: от 80 000 рублей в месяц
• Итого: ~280 000 рублей ежемесячно только на поиск и привлечение клиентов

Проблемы:

• Конверсия холодных лидов: 2-5%
• Выгорание сейлзов через 6-12 месяцев
• Контент пишется долго, часто без research
• Лиды приходят нерелевантные (60-70% мусор)
• Масштабирование = найм новых людей

Вопрос: можно ли сделать это дешевле, быстрее и качественнее?

Да. И я расскажу как.

---

Решение: AI-скиллы для продаж и бизнес-развития

Я использую Claude Code Orchestrator Kit — набор из 33+ AI-агентов для разработки. Но недавно обнаружил там 3 скилла (Skills), которые напрямую закрывают задачи продаж и маркетинга:

1. lead-research-assistant — поиск потенциальных клиентов
2. content-research-writer — создание статей с research и citations
3. senior-prompt-engineer — оптимизация промптов для AI-инструментов

Ключевая фишка: это бесплатные open-source скиллы. MIT лицензия. Никаких подписок, никаких лимитов по использованию.

Реальная экономия: 280 000 рублей в месяц → 0 рублей (кроме стоимости Claude API, которую я и так использую для разработки).

---

lead-research-assistant: как AI ищет клиентов вместо сейлзов

Что умеет

Скилл lead-research-assistant — это AI, который:

• Анализирует ваш продукт/услугу
• Определяет целевую аудиторию (ICP - Ideal Customer Profile)
• Ищет потенциальных клиентов через web search
• Выдаёт список компаний с контактами и стратегией подхода

Пример из реальности:

Задача: найти клиентов для AI Dev Team (разработка MVP на AI за 1-2 недели).

Я запустил lead-research-assistant с запросом:

Найди 10 компаний, которым нужна быстрая разработка MVP.
Фокус: стартапы, IT-компании, продуктовые команды.
Бюджет клиента: от 500 000 рублей.

Результат через 3 минуты:

• 10 компаний с описанием бизнеса
• Почему им нужен наш продукт (конкретные pain points)
• Контактная стратегия (кому писать, о чём говорить, какие триггеры использовать)
• Ссылки на сайты, LinkedIn профили

Сравнение с лид-генератором:

Параметр	Фрилансер-лидоген	AI lead-research-assistant
Стоимость	50 000 руб за базу	0 руб (MIT license)
Время	5-7 дней	3-5 минут
Релевантность лидов	30-40% (60% мусор)	80-90% (research-based)
Стратегия подхода	Нет (только контакты)	Да (pain points + триггеры)
Масштабирование	Новый фрилансер	Запустить ещё раз

Реальная экономия

Было:

• Лид-генератор: 50 000 рублей за базу (100 компаний)
• Релевантность: 30 компаний (70 — мусор)
• Конверсия в сделку: ~3 компании (10% от релевантных)
• Стоимость лида: 16 666 рублей

Стало:

• AI скилл: 0 рублей (open-source)
• Релевантность: 80 компаний из 100
• Конверсия в сделку: ~12 компаний (15% от релевантных)
• Стоимость лида: 0 рублей

Экономия: 50 000 рублей за каждую выгрузку + в 4 раза больше качественных лидов.

---

content-research-writer: контент-маркетинг на автопилоте

Что умеет

Скилл content-research-writer — это AI, который помогает писать статьи для привлечения клиентов:

Возможности:

1. Collaborative Outlining — создаёт структуру статьи с фидбеком
2. Research с Citations — ищет источники и добавляет ссылки
3. Hook Improvement — делает вступление цепляющим
4. Section-by-Section Feedback — даёт фидбек по каждому разделу

Как я использую:

Раньше писал статьи для Telegram-канала так:

• 3-4 часа на research (искал примеры, кейсы, цифры)
• 2-3 часа на написание
• Итого: 6 часов на одну статью

Теперь:

• 30 минут на постановку задачи AI
• 1 час на редактуру (AI пишет черновик)
• Итого: 1.5 часа на статью

Экономия времени: 75%. С 6 часов до 1.5 часов.

Реальный пример

Задача: написать статью про worktrees (параллельная разработка фич).

Было:

1. Изучить документацию Git
2. Найти кейсы использования
3. Написать статью с примерами
4. Отредактировать

Стало:

1. Запустил content-research-writer
2. AI создал outline (введение, проблема, решение, примеры, выводы)
3. AI нашёл 5 источников с примерами worktrees
4. AI написал черновик с citations
5. Я отредактировал

Результат: статья на 15 000 знаков за 1.5 часа вместо 6 часов.

Экономия на контент-менеджере:

Параметр	Контент-менеджер	AI content-research-writer
Стоимость	80 000 руб/месяц	0 руб (MIT license)
Статей в месяц	8-10 (по 6 часов каждая)	30-40 (по 1.5 часа каждая)
Research	Manual (Google, статьи)	Automated (с citations)
Качество	Зависит от человека	Стабильное (проверенные источники)

Экономия: 80 000 рублей в месяц + в 3-4 раза больше контента.

---

senior-prompt-engineer: оптимизация промптов для AI-инструментов

Что умеет

Скилл senior-prompt-engineer — это AI-эксперт по промпт-инженерии:

Возможности:

• Prompt Optimization — улучшает ваши промпты для ChatGPT/Claude
• RAG Evaluation — настраивает retrieval для базы знаний
• Agent Orchestration — создаёт схемы AI-агентов для автоматизации

Зачем это нужно маркетологам и sales-директорам:

Многие используют ChatGPT/Claude для:

• Написания писем клиентам
• Генерации постов в соцсети
• Создания презентаций

Но промпты обычно плохие:

❌ "Напиши пост про наш продукт"

AI выдаёт generic текст, который никто не читает.

senior-prompt-engineer учит писать правильные промпты:

✅ "Напиши пост для LinkedIn, целевая аудитория: CEO стартапов,
проблема: долгая разработка MVP (2-3 месяца),
решение: AI-ускорение (1-2 недели),
метрики: -75% времени, -80% стоимости,
тон: практичный, без хайпа, с конкретными цифрами"

Результат: пост, который генерирует engagement и лиды.

Реальная экономия

Было:

• Промпты плохие → AI выдаёт generic контент
• Переделка вручную → ещё 1-2 часа работы
• Маркетолог тратит 80% времени на редактуру AI-текстов

Стало:

• Промпты оптимизированные → AI выдаёт рабочий контент с первого раза
• Редактура минимальная → 20% времени
• Экономия: 60% времени маркетолога

---

Как я использую это в AI Dev Team: реальные цифры

Моя ситуация

AI Dev Team:

• 3 человека (я + 2 разработчика)
• 33 AI-агента для разработки
• 5-7 проектов одновременно
• Клиенты: стартапы, IT-компании, продуктовые команды

Задачи продаж и маркетинга:

1. Найти потенциальных клиентов (ICP: стартапы, нужен MVP быстро)
2. Написать контент для Telegram-канала (показать экспертность)
3. Автоматизировать email-кампании (персонализация)

Как я автоматизировал это AI-скиллами

1. Лидогенерация (lead-research-assistant)

Процесс:

• Каждую неделю запускаю lead-research-assistant
• Задаю параметры: ниша, бюджет, география, pain points
• Получаю 10-15 качественных лидов с контактами и стратегией подхода

Результат:

• Раньше: 50 000 рублей за базу, 30% релевантность, 3 сделки
• Сейчас: 0 рублей, 80% релевантность, 12 сделок
• ROI: бесконечность (было платно, стало бесплатно + в 4 раза больше сделок)

2. Контент-маркетинг (content-research-writer)

Процесс:

• Пишу 4 статьи в месяц для Telegram-канала
• AI делает research, пишет черновик, добавляет citations
• Я редактирую 1.5 часа вместо 6 часов

Результат:

• Раньше: 1 статья в неделю (6 часов), 4 статьи в месяц
• Сейчас: 1 статья в неделю (1.5 часа), 4 статьи в месяц + 2-3 бонусных
• Экономия: 18 часов в месяц (75% времени)

3. Промпт-оптимизация (senior-prompt-engineer)

Процесс:

• Использую для оптимизации промптов email-кампаний
• AI создаёт персонализированные письма клиентам на основе их pain points
• Конверсия холодных писем выросла с 5% до 15%

Результат:

• Раньше: 5% конверсия холодных писем (5 ответов из 100)
• Сейчас: 15% конверсия (15 ответов из 100)
• Прирост: в 3 раза больше ответов

Суммарная экономия

Статья расходов	Было	Стало	Экономия
Лид-генератор	50 000 руб/месяц	0 руб	50 000 руб
Сейлз-консультант	150 000 руб/месяц	0 руб (AI + я)	150 000 руб
Контент-менеджер	80 000 руб/месяц	0 руб	80 000 руб
ИТОГО	280 000 руб/месяц	0 руб	280 000 руб/месяц

Годовая экономия: 3 360 000 рублей.

При этом:

• Лидов больше (в 4 раза)
• Контента больше (в 3 раза)
• Конверсия выше (с 5% до 15%)

---

Как начать использовать: шаг за шагом

Шаг 1: Установите Claude Code Orchestrator Kit

npm install -g claude-code-orchestrator-kit

Что это даёт:

• 33+ AI-агентов для разработки
• 15+ Skills (включая 3 скилла для продаж)
• 19+ slash-команд для автоматизации

Шаг 2: Запустите lead-research-assistant

Задача: найти 10 потенциальных клиентов.

Промпт:

Используй скилл lead-research-assistant.

Мой продукт: AI-разработка MVP за 1-2 недели.
ICP: стартапы, IT-компании, продуктовые команды.
Бюджет клиента: от 500 000 рублей.
География: Россия, СНГ.

Найди 10 компаний, которым это нужно.
Добавь контакты и стратегию подхода.

Результат: список из 10 компаний с:

• Описанием бизнеса
• Pain points (почему им нужен ваш продукт)
• Контактами (сайт, LinkedIn, email если найдётся)
• Стратегией подхода (о чём писать, какие триггеры использовать)

Шаг 3: Запустите content-research-writer

Задача: написать статью для Telegram-канала.

Промпт:

Используй скилл content-research-writer.

Тема: Как мы разрабатываем MVP за 1-2 недели с помощью AI.
Целевая аудитория: стартапы, product owners.
Тон: практичный, без хайпа, с конкретными цифрами.
Длина: 10 000 знаков.

Добавь citations (ссылки на источники).

Результат: черновик статьи с:

• Структурой (введение, проблема, решение, примеры, выводы)
• Research (ссылки на кейсы, статьи, документацию)
• Цепляющим вступлением (hook)
• Citations (источники)

Шаг 4: Оптимизируйте промпты (senior-prompt-engineer)

Задача: улучшить промпт для генерации email-кампаний.

Ваш плохой промпт:

❌ "Напиши письмо клиенту про наш продукт"

Запрос к senior-prompt-engineer:

Используй скилл senior-prompt-engineer.

Оптимизируй промпт для генерации холодных писем клиентам.

Контекст:
- Продукт: AI-разработка MVP за 1-2 недели
- Целевая аудитория: CEO стартапов
- Проблема клиента: долгая разработка MVP (2-3 месяца)
- Решение: AI-ускорение (1-2 недели, -80% стоимости)

Результат: промпт, который генерирует персонализированные письма с высокой конверсией.

Результат: оптимизированный промпт, который учитывает:

• ICP клиента
• Pain points
• Метрики (конкретные цифры)
• Call-to-action
• Персонализацию

---

Disclaimer: Expected Pushback

Я понимаю, что эта статья вызовет негатив у sales-консультантов и контент-менеджеров. "AI не заменит живого человека", "Продажи — это про отношения, не про автоматизацию", "Контент без души никто не читает".

Моё мнение: это больше про страх вперемешку с высокомерием, чем про реальную критику.

Страх: "Если AI может делать мою работу, что будет со мной?" Высокомерие: "Только люди могут продавать по-настоящему, AI — это игрушка."

Реальность: AI не заменяет хороших сейлзов. Он усиливает их.

Что AI делает лучше человека:

• Research (обработка тысяч источников за минуты)
• Генерация гипотез (кому писать, о чём писать)
• Масштабирование (от 10 лидов до 1000 без найма новых людей)

Что человек делает лучше AI:

• Построение отношений (живые звонки, встречи, доверие)
• Нестандартные ситуации (возражения, переговоры, deal closing)
• Стратегия (куда идти, какие рынки захватывать)

Вывод: лучшие результаты = AI для research и автоматизации + человек для отношений и стратегии.

Если не согласны — окей. Попробуйте скиллы, посмотрите на результаты, потом критикуйте. Я предпочитаю технические аргументы эмоциональным реакциям.

---

Contact & Feedback

Telegram

Канал (редкие, но интересные посты): https://t.me/maslennikovigor Заходите, читайте мои мысли и статьи. Пишу нечасто, но метко.

Прямой контакт: https://t.me/maslennikovig Нужно поговорить? Пишите напрямую. Всегда рад связи.

Feedback: я очень открыт

Хочу услышать:

• Критику — что не так с этим подходом? Где слабые места?
• Идеи — какие фичи добавить? Чего не хватает?
• Предложения — как улучшить, оптимизировать, переделать систему?
• Вопросы — что непонятно? Спрашивайте.

Каналы для фидбека:

• GitHub Issues: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit/issues (для багов, фич)
• Telegram: https://t.me/maslennikovig (для прямого разговора)

Тон: Супер открыт к конструктивному диалогу. Без эго, просто хочу сделать это лучше.

---

Итого

Что я сделал:

• Заменил лид-генератора (50 000 руб/месяц) → AI скилл (0 руб)
• Заменил контент-менеджера (80 000 руб/месяц) → AI скилл (0 руб)
• Автоматизировал часть работы сейлз-консультанта (150 000 руб/месяц) → AI скилл + я (0 руб)

Экономия: 280 000 рублей в месяц (3 360 000 рублей в год).

При этом:

• Лидов больше (в 4 раза)
• Контента больше (в 3 раза)
• Конверсия выше (с 5% до 15%)

Как повторить:

1. Установите Claude Code Orchestrator Kit (бесплатно, MIT license)
2. Используйте lead-research-assistant для поиска клиентов
3. Используйте content-research-writer для создания контента
4. Используйте senior-prompt-engineer для оптимизации промптов

GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit NPM: npm install -g claude-code-orchestrator-kit

Ссылки:

• Telegram канал: https://t.me/maslennikovigor
• Telegram direct: https://t.me/maslennikovig
• GitHub: https://github.com/maslennikov-ig/claude-code-orchestrator-kit

---

P.S. Если вы сейлз-консультант или контент-менеджер, не воспринимайте это как угрозу. Воспринимайте как инструмент, который усиливает вас. AI делает research и рутину. Вы делаете стратегию и отношения. Вместе = результат.