[AI-автоматизация · Бизнес-операции · Продуктовые процессы]
Marketing Brain — AI-процессы для маркетинга
AI-процессы для маркетинговых операций: планирование контента, декомпозиция задач, контекст проекта и отчёты в интерфейсах на базе Telegram.
01Обзор проекта
Marketing Brain применяет к бизнес-операциям те же принципы, что и AI-ассистент: структурированные процессы, где AI делает работу с текстом, а система хранит контекст, структуру и историю.
Это связанные модули маркетингового продукта, а не отдельные клиентские проекты.
02Инженерная задача
AI хорошо справляется с черновиками и декомпозицией, но без структуры и контекста его результат остаётся общим. Основная работа — в процессе вокруг модели.
- A
Разбивать широкие цели на структурированные выполнимые задачи.
- B
Сохранять контекст проекта и переиспользуемые инструкции между сессиями.
- C
Связывать планы с данными аналитики.
03Архитектура решения
Наведите или нажмите на этап.
Цель
Общая маркетинговая цель от пользователя.
04Основные компоненты
- 01
Планирование контента
Планирование контента вокруг целей и каналов с помощью AI.
- 02
Декомпозиция задач
Разбивка целей на структурированные упорядоченные задачи.
- 03
Хранилище контекста
Контекст проекта и переиспользуемые инструкции, сохраняемые между сессиями.
- 04
Отчёты
Сводки, объединяющие планы и доступные данные.
05Технологический стек
AI
- LLM API
- Structured outputs
Бэкенд
- Python
- Context storage
Интерфейс
- Telegram
06Интерактивная демонстрация
Декомпозиция цели
ИллюстрацияИллюстративная симуляция — результат задан заранее, модель не вызывается.
Цель
Использованный контекст проекта
Структурированный план
- Нажмите «Разложить» — план появится в виде проверенных, упорядоченных задач.
07Инженерные решения
- 01
Структура важнее прозы
Модель возвращает задачи как данные, которые можно сохранять, проверять и отслеживать.
- 02
Контекст — полноценный объект
Контекст проекта хранится и переиспользуется, а не вводится каждый раз заново.
08Надёжность и тестирование
- Проверка по схеме AI-сгенерированных планов.
- Проверка человеком до того, как план превратится в задачи.
09Пример кода
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Task:
title: str
channel: str
order: int
def parse_plan(raw: list[dict]) -> list[Task]:
tasks = [Task(str(t["title"]).strip(), str(t["channel"]), int(t["order"])) for t in raw]
if not tasks:
raise ValueError("empty plan")
if len({t.order for t in tasks}) != len(tasks):
raise ValueError("duplicate task order")
return sorted(tasks, key=lambda t: t.order)Иллюстрация Иллюстративный инженерный пример — проверка плана, предложенного AI.
Исходный код продукта закрыт. Примеры показывают инженерный подход, а не внутреннюю логику. Больше — в Engineering Lab.
10Возможное развитие
- Обратная связь от результатов аналитики в планирование.
- Шаблоны для повторяющихся типов кампаний.