1. Anysphere. Когда твой напарник по коду программирует лучше тебя ($900M) | | | Программисты, конечно, не вымрут. Но если раньше ты кодил руками, то теперь — в паре с ИИ. Особенно мощная комбинация выходит в связке с Claude Code (с моделью Opus). Да, довольно дорого, но оно того стоит. Он разбивает задачи на подзадачи, сам себя тестирует и распутывает даже сложные задачи. В чём идея?Парни из Стэнфорда сделали Cursor (скопировав его из VSCode) — редактор кода, где AI не просто подсказывает, а действительно программирует быстрее и круче многих начинающих и даже средних программистов. ARR у Cursor уже полмиллиарда долларов. Удваивается каждые два месяца. 9 июня закрыли раунд на $900M. Оценка — десять ярдов. Для сравнения: это больше, чем стоили некоторые банки до кризиса 2008. В чём тренд?Мы уходим от инструментов к компаньонам. GitHub Copilot был первым шагом, Cursor — следующий. По разным данным, уже 70% разработчиков используют AI в кодинге. Причём не как подсказчик, а как соавтор. Разница фундаментальная: не автодополнение, а совместная работа и написание полноценных кусков кода. Всё идёт к тому, что IDE станут интерфейсом к AI-инженерам, а не просто редакторами. Курсор попадает ровно в эту точку. Может, конечно, и не выстрелит на уровне массовости, но для middle+ инженеров — это уже must-have. Где деньги и как это работает?Cursor — freemium модель. Базовый доступ бесплатный, за расширенные AI-возможности платишь: от $20 до $100+ в месяц. Если взять условно 5M пользователей, даже консервативно — выручка легко $500M+. А теперь представьте: каждый разработчик тратит на кодинг сотни часов в год. Сокращение на 20–30% — это миллионы долларов на команду. Платить $50/месяц — не вопрос. Звучит красиво. Но на практике всё упирается в adoption: привычки, безопасность, приватность. Особенно на уровне корпораций. Как это использовать у нас?- Для начала, всех обучить, как этой штукой пользоваться. Вот курс, который я всем рекомендую.
- Некоторые пробуют идти по пути Cursor — делают форк (копию) VSCode, добавляют туда LLM (тот же Antropic) и вот вам собственная версия.
- Настроить кастомные AI-ассистенты под стек (например, в FinTech / GovTech)
- Использовать Cursor в обучении: AI как ментор для джунов
- Делать внутренние плагины (интеграции с документацией, баг-трекером)
- Расширить модель на другие языки и фреймворки
- Продвигать как value-продукт для CTO: экономия времени на код-ревью
Если, конечно, получится преодолеть страхи и консерватизм команд. Похожие решенияЧестно? Cursor — пока лучший в классе, он как Apple среди обычных телефонов. И это не про то, чтобы заменить программистов. Это про то, чтобы один программист работал как пятеро. И судя по всему, это только начало. | | | 2. Glean. Корпоративный Google, который знает, где у вас что лежит ($150M) | | | Всё есть, но ничего не найти. Примерно так живёт любой крупный офис. Один хранит в Notion, другой — в Confluence, третий шлёт PDF в Telegram. Через год этим пользуется уже не тот человек, и всё превращается в корпоративную археологию. В чём идея?Glean — AI-платформа, которая знает, где что лежит. Тянет данные из сотни рабочих инструментов (Google Docs, GitHub, Salesforce, Asana и пр.) и превращает всё это в единое «поле знаний». Ты не открываешь 10 вкладок, а просто спрашиваешь. Важно: это не «поиск по ключевым словам». Это полноценный AI-ассистент с контекстом, правами доступа и живыми ответами. Например: «покажи финмодель по клиенту X» — и он её находит. Ссылку, автора, обсуждения и версии. 800+ клиентов (включая Fortune 500), ARR за 3 года — $100M+. Свежее вливание — $150M в Series F, оценка уже $7.2B. В чём тренд?Корпоративные данные расползлись. Средняя компания использует 130+ SaaS-инструментов, и всё это живёт в изоляции. В итоге знания есть, но к ним нет доступа. Или он слишком дорогой по времени. Glean попадает в точку — это не просто search, это рабочая память компании. По сути, AI становится новым интерфейсом к корпоративному стеку. Не вкладки — а вопросы. С учётом того, что сотрудники тратят до 20% времени на «поиск информации» (данные McKinsey), выгода очевидна. Компании, где работает 10,000 человек, теряют на этом сотни миллионов в год. Где деньги и как это работает?Glean продаётся B2B по подписке. Цена зависит от размера компании, количества пользователей и уровня интеграции. Условно — от $50K до $1M+ в год. Топ-клиенты — большие банки, консалтинг, IT и всё, где данные размазаны по 10 системам. Деньги платят CIO, Head of Ops, CDO. Почему? Потому что скорость доступа к знаниям — это теперь не nice-to-have, а конкурентное преимущество. Кто быстрее нашёл — тот раньше принял решение. Работает, если сотрудники реально переходят на Glean как точку входа. Если нет — остаётся ещё одним красивым дашбордом. Как это использовать у нас?- Подключить Glean в компании с раздутым цифровым зоопарком: от 50+ SaaS
- Использовать как замену внутреннего «портала знаний» (который никто не открывает)
- Внедрить как AI-ассистента для саппорта, HR и новых сотрудников
- Настроить кастомные роли и права: не все данные всем
- Интегрировать с корпоративными продуктами: 1С и пр.
- Продавать аналоги на базе open-source стека как white-label для российских клиентов
Похожие решения- Microsoft Copilot — встроенный в MS Office, но ограничен их экосистемой
- Google Cloud Search — только по Workspace
- Coveo — больше фокус на клиентский search, чем внутренний
- Sinequa — дорогой, мощный, но тяжёлый в внедрении
- You.com Enterprise — интересный игрок, но только набирает обороты
- В России делают аналоги, но пока это больше похоже на "давайте прикрутим Elasticsearch и назовем это AI"
У каждой компании есть знания. Но выигрывают те, кто умеет быстро к ним добраться. | | | 3. Linear. Jira для тех, кто удалил Jira и не жалеет ($82M) | | | Есть вещи, которые невозможно объяснить человеку, пока он сам не попробует. Например, как это — открыть Jira и не впасть в ступор. В чём идея?Linear — это инструмент управления задачами, созданный специально для разработчиков. Без визуального шума, без 9 статусов одного тикета, без чекапов от проджекта каждые 15 минут. Только то, что нужно: спринты, баги, roadmap — в минималистичном и быстром интерфейсе (всё синхронизируется за <100 мс). Это конкурент Jira, но по сути — это антипод. Если Jira — это система для контроля, то Linear — для скорости. Уже 15,000+ клиентов, включая OpenAI, Vercel и десятки стартапов из Y Combinator. Прибыль за 2024 выросла на 280%. Недавно привлекли $82M в Series C. Всё без крика. Просто продукт, который нравится. В чём тренд?Разработчики устали от перегруженных таск-трекеров. Особенно те, кто рос в GitHub, Slack, Notion. Они не хотят щёлкать по 12 экранам и ставить галочки на галочках. Они хотят flow — чтобы не отвлекаться от кода. Linear попадает в новый тренд: инструменты для «создателей, а не менеджеров». Это shift от процессов к продуктивности. Всё идёт к тому, что инструменты будут исчезать с экрана — и работать в фоне, не мешая. Linear ближе всех к этой идее. Да, может не зайти в суровом энтерпрайзе. Но если ты стартап или продуктовая команда — попробуй. Где деньги и как это работает?Linear — SaaS с понятной моделью: $8–10 в месяц с пользователя. Простая логика: если ты экономишь хотя бы 10 минут в день — это уже окупается. А теперь прикинь: в компании 100 разработчиков. Даже +5% продуктивности — это десятки тысяч долларов в месяц. И это только на фокусе и скорости. Именно поэтому Linear так быстро растёт. Им не нужно убеждать финансистов — за них говорят сами инженеры. Как это использовать у нас?- Перевести команду разработки с Jira на Linear (начать с одного продукта)
- Настроить синк с GitHub, Slack и Notion — работает без костылей
- Использовать Linear как основной таск-трекер в стартапе <50 человек
- Подключить кастомные метрики в Linear API и строить отчётность в BI
- Расширить поверх Linear свои тулзы (через API) — до CI/CD и внешних тикетов
- Учить джунов работать не в Trello, а в Linear — чтобы не ломать потом
Похожие решения- Jira — стандарт в корпорациях, но перегружен
- Clubhouse → Shortcut — бывший конкурент, не взлетел
- Height — гибрид задач и чата, но не так быстро
- Asana — хорошо для менеджеров, плохо для разработчиков
- YouTrack — старая школа, но сложный вход
- В России: Решения от Яндекс, Taiga, Tracker, собственные Wiki + GitLab Issues
Linear доказывает простую вещь: иногда лучший способ решить проблему — это убрать 90% функций. Оставшиеся 10% сделать идеально. | | | 4. Официантам — сервис, шефу — дашборд, инвесторам — выручка (€30M) | | | Ресторан — это больше, чем кухня. Это логистика, платежи, брони, инвентарь и внезапно 9 разных систем, которые не разговаривают друг с другом. Один iPad для заказов, другой — для кассы, третий — для броней. Владелец всё ещё ведёт Excel, а финмодель — это смета из WhatsApp. Продолжение трендов 4-10 в Tweekly Pro. | | | 5. AI-дневник, который знает о тебе больше, чем ты сам ($6M) | | | Есть теория: половина проблем решается, когда ты их просто проговариваешь. Неважно кому — психологу, другу, дневнику. Важен сам процесс. | | | 6. Когда у компании больше AI-пилотов, чем работающих процессов ($20M) | | | Видел я эти корпоративные AI-стратегии. Чат-бот в HR, распознавание документов в бухгалтерии, генерация отчетов для совета директоров. Все на разных платформах, с разными вендорами, и ничего друг с другом не интегрируется. Зоопарк, только вместо животных — нейронки.
| | | 7. Твой ассистент, который помнит всё и отвечает в любом канале ($2M) | | | Всё чаще, кажется, что умный ассистент — это то, чего нам не хватает между «забыл позвонить», «не ответил на письмо» и «где я это читал?». Siri не вывозит, ChatGPT не подключён к жизни, Google может, но не хочет.
| | | 8. Поиск, который не ищет, а решает задачи ($50M) | | | Google по-прежнему отвечает на вопрос «что?». Но корпоративным юзерам давно нужен ответ на вопрос «как?». Вместо ссылок — действия. Вместо 10 вкладок — один результат. И пока Microsoft пихает Copilot в каждый Word, стартап тихо мутит свой productivity-интернет. | | | 9. Не заменяет продавцов, а делает их более подготовленными ($2M) | | | Писать холодные письма — всё равно что копать траншею ложкой. Можно, но больно медленно. Компания подсовывает продавцу «экскаватор» — армию автономных ресёрч-агентов, которые находят тёплые лиды ровно в тот момент, когда те уже готовы купить. Одно письмо — один выстрел, никакого спама.
| | | 10. Когда ИИ слушает твои звонки и знает, где ты продолбал сделку ($2.6M) | | | Покупка дома — стресс похлеще развода. Клиент мечется между ипотекой и краской для забора, а риелтор превращается в круглосуточного психотерапевта. Пока одни агенты судорожно конспектируют каждый созвон, другие уже подсовывают протокол беседы ИИ-секретарю и спокойно закрывают сделку на ужине. | | | Интересные инструменты этой недели | | | - Chat4Data — извлекает структурированные данные с любого сайта.
- Vexub — создаёт ролики для TikTok и YouTube в один клик.
- v0.dev — генератор интерфейсов по текстовым подсказкам.
- Kaedim — превращает 2D-изображения в 3D-модели.
- Modify Video — инструмент Luma Labs для изменения стиля видео.
- Chaindesk — создаёт собственного чат-бота ChatGPT для сайта.
- Fill3D — добавляет мебель в пустые комнаты с фотореализмом.
- VidAU — превращает фото продуктов в видеорекламу.
- Thiings — бесплатная коллекция 3D-иконок, созданных ИИ.
- Albato Embedded — платформа с ИИ для подключения 800+ интеграций в SaaS-продукт.
| | | До следующей пятницы!
Алексей | | | © Tweekly — еженедельные тренды 119311, Москва, Вернадского 9/10 | | | | | | |