Про отрицание, гнев, торг, депрессию и принятие Cursor
Последний месяц я выпадал с радаров и на это были причины:
- мы с Практикумом запустили курс «Нейросети для маркетинга» (первый поток уже идет, кому актуально — ссылка на бесплатные вводные уроки).
- я ворчал, но плотно засел за Cursor разобраться как он работает и где может быть полезен для работы.
Забавно, что мое первое знакомство с ним случилось на воркшопе по «вайбкодингу» в середине прошлого года. И я тогда вообще ничего не понял. Ведущий дал задачу сделать телеграм-бота, а если код ломался, советовал писать ИИ: «Давай, братик, не останавливайся» или откровенно шантажировать машину: «От тебя зависит мое будущее, ты меня кинул!». Тогда я получил кривого бота и решил, что Cursor — это игрушка, но не инструмент для директора по маркетингу.
Почему все же Cursor и чем он важен.
Если почитать отчеты McKinsey, будущее рынка труда сводится к тезису: самыми востребованными будут топ-эксперты, умеющие делегировать рутину и смежные задачи (аналитику, ресерч, код) в ИИ. Такие люди будут в разы быстрее и продуктивнее, а главное — менее зависеть от работы смежных команд.
Cursor хорошо вписывается в эту концепцию. Он стирает границу между маркетинговой идеей и ее технической реализацией. Рутину автономно забирают агенты, а вы фокусируетесь на бизнес-смыслах и архитектуре.
Посмотрите как директор по дизайну в Cursor создает разные приложения и элементы операционной системы. Такие примеры в работе моих коллег очень мотивировали меня сесть и наконец-то разобраться.
3 задачи, которые Cursor делает для меня сегодня:
1.Сегментация пользователей через хардкорный анализ логов.
В каждый из запусков мы собираем десятки тысяч строк запросов аудитории. Свести это руками невозможно. Я настроил агента в Cursor: он самостоятельно пишет и выполняет Python-код, который семантически группирует логи и раскладывает их на сегменты аудитории по методологии Advanced Jobs to be Done.
Cursor сам находит за цифрами живые потребности и ценность, которую люди нашли в продукте для своих задач. На базе этих данных делаются эффективные персонализированные коммуникации для разных сегментов пользователей.
2. Генерация креативов и лендингов под множество сегментов пользователей.
Раньше мы делали один лендинг «на всех», потому что дизайн и верстка 50 версий — это дорого. Теперь я даю Cursor базовый шаблон лендинга и CSV-файл с сегментами по JTBD.
Cursor сам размножает код, переписывает заголовки, контент и офферы под каждый микро-сегмент. Персонализация стала масштабируемой.
3. Автоматизация постановки задач в тикетах.
Я стараюсь больше не оформлять задачи в тикетах руками. С помощью интеграции (MCP) агент в Cursor читает мои требования к задаче, вводные документы и транскрипты обсуждений с звонков с командой.
Cursor разбивает мою задачу на тикеты, формулирует критерии приемки и выдает готовый текст, который остается быстро проверить и опубликовать в трекере.Скопировал, вставил в трекер — сэкономил пару часов в неделю.
Давайте разбираться в теме вместе.
❇На фото к посту — мое выступление перед командой с тезисом: этот год станет первым, когда маркетинг реально начнет общаться с каждым сегментом лично, на его языке. Но чтобы потянуть такую задачу, нам придется стать AI-native и ускориться в 5 раз. И решения вроде Cursor — ключ к мечте роста этой эффективности.
❤ — если было полезно и хотите больше разборов конкретных задач с ИИ в следующих постах.
👍 — и получить у моего бота доступ к папке “Cursor”, в которую я сложил видеоуроки по курсору, которые помогли мне разобраться в его настройке и использовании.
Подписывайтесь на Telegram Мальцев: Карьера с AI.