Разбор
Агентство из одного человека выросло в 5 раз благодаря Claude: разбор системы
Барбара Жованович ведёт агентство одна и выросла в 5 раз за год. Разбираю, как переход с чат-окна ChatGPT на агентские системы Claude изменил её процесс работы с клиентами.
Один человек, без команды, без найма - и рост бизнеса в 5 раз за год. Это не кейс из презентации про AI-хайп, это Барбара Жованович, которая вернулась в подкаст “Marketing Against the Grain” ровно через год после того, как рассказала, что работает в ChatGPT как в обычном чат-окне. За год у неё сменился весь стек: чат сменился на агентские процессы в Claude, а промпты она, по её собственным словам, больше не пишет вообще.
От чат-окна к зацементированным процессам
Год назад Барбара делала контент для клиентов реактивно: открывала чат, вставляла транскрипт звонка, писала промпт, получала черновик, правила руками. Она называла это так же прямо: реактивность. Прорыв случился не из-за одной фичи, а из-за смены модели работы целиком - примерно к середине 2025 года она перешла с ChatGPT на Claude, а потом разобралась с Claude Code и настроила на нём весь свой рабочий процесс.
Разница не в том, что новая модель умнее старой. Разница в том, что вместо разового промпта у неё теперь есть системы, которые она называет “генерирующими” процессами: закреплённые шаги, роли агентов и контекст, который не нужно собирать заново на каждый запрос.
Что изменилось в цифрах, которые можно измерить
Самое честное подтверждение того, что процесс, а не инструмент, дал ускорение - это загрузка на продажи. Год назад Барбара физически не могла обработать больше 2-3 sales calls в неделю: после того, как её первый выпуск вышел и пошёл шквал заявок, ей пришлось растягивать звонки по времени, потому что дальше просто не хватало рук. Сейчас у неё 10+ звонков в неделю, потому что процессы, которые раньше делались руками после каждого разговора, уже настроены и работают сами.
Другой маркер масштаба контекста: в ChatGPT был лимит на пять прикреплённых документов к одному сообщению, и весь контекст по клиенту приходилось таскать вручную. Сейчас у Claude по каждому клиенту накоплены сотни документов в отдельных папках, и агент сам поднимает нужные при написании поста, без копипаста и без риска, что модель начнёт придумывать факты о продукте клиента.
Транскрипты звонков с основателем, подкасты, вебинары, существующие посты, цитаты клиентов, список запрещённых слов и позиционирование - всё складывается в отдельную папку под клиента.
Granola, Slack, Buffer подключаются к Claude как расширения в настройках. Транскрипты звонков и данные о постах подхватываются автоматически, без ручного переноса.
Главный агент координирует остальных: часть исследует продукт и рынок, часть пишет черновики, каждый пост в батче создаёт отдельный агент, чтобы избежать одинаковой каденции.
Отдельный агент читает пост без контекста, который был у писателя, как случайный человек в ленте LinkedIn. Находит места, где хук не работает без знания компании, и правит до того, как черновик попадёт к человеку.
Отдельный агент смотрит, что сработало за прошлую неделю по данным из Buffer, и корректирует темы следующего батча. Система становится умнее с каждым циклом, а не остаётся на том же уровне.
Почему AI-контент чаще всего звучит одинаково
Барбара прямо называет проблему, с которой сталкивается любой, кто просил ИИ написать сразу пачку постов: если один агент пишет весь батч, посты выходят одной длины и с одинаковой каденцией, даже если промпт настойчиво просит разнообразия. Причина не в модели, а в том, что один и тот же процесс мышления повторяется на каждом посте.
Решение, которое она встроила в свой skill: каждый пост в батче пишет отдельный агент, а ещё один агент следит, чтобы темы между постами не пересекались слишком близко. Плюс тот самый cold-reader: агент, который не участвовал в написании и в исследовании, читает готовый текст как будто впервые видит компанию. Если он не понимает, о чём пост, значит первая строка потеряла ясность, и это правится до того, как черновик увидит человек.
Второй важный момент, который прозвучал в разговоре: контекст-документы, ICP и позиционирование - это не бюрократия, а именно то место, где рождается качество. Ведущий подкаста прямо сказал: если у вас нет стратегической ясности, всё ломается, и дело не в том, что модель недостаточно хороша.
Готов ли ваш контент-процесс к агентским системам
4 вопроса про то, чем вы сейчас пользуетесь для контента
Вывод, который стоит забрать себе
В подкасте прямо прозвучала мысль, которая мне кажется главной: раньше маркетинг становился лучше, если ты сам учился и подтягивал команду. Теперь, если система построена правильно, учится сама система, и каждый цикл контент становится точнее без дополнительных усилий человека. Это не про то, что модель стала мощнее. Это про то, что появился слой процесса между человеком и моделью: контекст-документы, cold-reader, performance review на данных.
Барбара честно признаёт: она не технический человек, просто маркетолог. И её пример показывает, что дело не в умении программировать агентов, а в том, чтобы чётко ответить на скучные вопросы про позиционирование, ICP и голос бренда до того, как садиться писать промпт. Без этой ясности любая, даже самая продвинутая агентская система будет выдавать тот же AI slop, только быстрее.
Полная запись разговора с Барбарой Жованович в подкасте “Marketing Against the Grain” - в источнике ниже.
Источники
Источники
Читайте также
Часто задаваемые вопросы
- Можно ли вести маркетинговое агентство одному человеку с помощью ИИ?
- Барбара Жованович ведёт агентство одна и за год выросла в 5 раз, перейдя с ChatGPT в чат-режиме на агентские процессы в Claude. Ключ не в самом ИИ, а в том, что она заменила разовые промпты на зацементированные системы для каждого клиента.
- Чем Claude отличается от работы в ChatGPT для контент-маркетинга?
- В ChatGPT был лимит на несколько прикреплённых документов к сообщению, и весь контекст приходилось вставлять руками каждый раз. В Claude через MCP-коннекторы к Google Drive, Granola и Slack агент постоянно держит под рукой сотни документов по каждому клиенту без копипаста.
- Что такое MCP и зачем он нужен в маркетинге?
- MCP - это протокол, который подключает внешние инструменты (Gmail, Granola, Buffer, Canva) прямо к Claude через расширения в настройках. Барбара использует его, чтобы агент сам подхватывал транскрипты звонков и данные о постах без ручного переноса.
- Почему батчи постов от ИИ звучат одинаково?
- Если один и тот же агент пишет все посты в батче, он держится одной каденции и длины, даже если промпт просит разнообразия. Решение из практики Барбары: каждый пост в батче пишет отдельный агент, а дополнительный агент проверяет, чтобы темы между постами не повторялись.
- Что такое cold-reader агент в контент-процессе?
- Это отдельный агент, который читает готовый пост так, будто видит его первый раз, без контекста, который был у агента-писателя. Он находит места, где хук не работает для читателя без знания компании, и правит текст до того, как черновик попадает к человеку.
- Сколько времени занимает настройка контекст-документов для нового клиента через founder ghostwriter skill?
- По словам Барбары, сам процесс подготовки system занимает 20-30 минут, но это можно запустить в фоне и заниматься другими задачами. Качество результата напрямую зависит от того, сколько реальных транскриптов звонков, подкастов и внутренних встреч вы загрузите в контекст.
Пока без комментариев. Будьте первым.