Помогите, товарищи
Как создать рабочего АИ ассистента, если я живу в России, на базе N8N, используя OpenAI API, что делать? Оплата и карты же не работают, дайте дельный совет, что сделать
?
Или как завести зарубежную карту в России чтобы оплачивать иностранные сервисы, всякий Скам и развод не предлагать.
Что то весь хайп вокруг нового месенджера сильно напоминает ковидобесие. Походу даже рожи в медийке те же, качающие тему антирекламы. А что если весь этот движ из-за того, что госдеп вдруг теряет уши и глаза в РФ в виде своего всратого вацапа? Ну а телега - так за компанию.
Мелкие чиновники и их бляди набрали себе айфонов, они к ним привыкли, но это как таскать с собой шпиона, враг всё видит и слышит круглосуточно. И вроде как ничего секретного, но из мелких кусочков запросто собирается цельный пазл. А тут такой шаг. За айфончик на работе у мелкого чиновника - лишение премии. Вот они и подняли вой. Защищённым служебным кнопочным телефоном не попонтуешься. На нас простых граждан всем насрать. Вот наши секретики точно никому не нужны даром.
Функционал прослушки есть в ЛЮБОМ месенджере, СОРМ давно стоит у всех опсосов - это почему то никого не напрягает. А тут на гитхабе выложили разбор Макса. А где блять аналогичный разбор вацапа? Там вообще не скрывают даже, что он стучит круглосуточно.
Вы, простой народ чего как бараны чужие интересы вдруг начали отстаивать? Вам же не совсем закрыли бесплатные видео\аудиозвонки через интернет. Ну подвиньтесь немного, делов то. Скайп когда грохнули что то никто не возмущался. Мы так то на войне, а до вас спустя несколько лет боевых действий докатилось мелкое неудобство.
Работаю с ITSM больше десяти лет. Думал раньше, что управление — это про процессы, регламенты и контроль. Оказалось, главная сложность — люди. Они сложно уживаются.
Был случай, когда два эксперта перестали работать вместе. Формально речь шла о технических вопросах, фактически — личные претензии. Неделю выяснял подробности. Итог — четырёхчасовая встреча, перепирательства, усталость, договор о мире. Нашёлся компромисс, возникла даже симпатия, проект продолжили, но ощущение незавершённости осталось. Это была временная дружба.
Такое встречается часто. Решил проблему — появится новая. Порой кажется, что проще вернуться в программисты: написал код — получил результат. Тут же эффект неясен.
Бывают забавные исключения. Однажды заметил, как бывшие противники начали помогать друг другу. Позже узнал, что они запустили успешный стартап. Приятно иногда осознавать, что когда-то помог.
Со временем в голове поселилась банальность: настоящая ценность руководителя не в количестве выполненных задач, а в людях, которым помог ужиться во имя производственных ценностей.
Основано на: свежие исследования (MIT/Harvard/BCG, McKinsey), полевые кейсы (Morgan Stanley, BBVA, Zoom/Heineken via Synthesia), а также практические паттерны внедрения ИИ в МСБ.
Реальный эффект уже измерен: в поле у саппорта +14% продуктивности на агента после подключения ген-ИИ-ассистента; новички растут сильнее опытных (до +34%). Это крупное рандомизированное внедрение, а не лабораторный трюк.
В креативных и консалтинговых задачах GPT-4 давал +25% к скорости, +12% к объёму завершённых задач и +40% к качеству по оценкам экспертов.
Разработчики в контролируемом эксперименте с GitHub Copilot закрывали задачу на ~56% быстрее.
Массовые кейсы организаций: у Morgan Stanley - 98% команд финансовых консультантов пользуются GPT-ассистентом ежедневно; доступ к знаниям вырос с 20% до 80%.
BBVA сообщает экономию ~3 часа в неделю на сотрудника после развёртывания корпоративного GenAI.
ИИ уже вошёл в норму: по McKinsey, использование ген-ИИ по функциям бизнеса резко выросло в 2024–2025 гг. (отчёт The State of AI 2025).
Справедливость ради: часть компаний застревает в «пилотах без выхлопа». Проблемы - отсутствие чётких сценариев, политики данных и обучения. Это и лечим ниже структурой из 4 недель.
Скорость: черновики писем, скрипты звонков, брифы, тезисы для презентаций - минуты вместо часов. Эффект подтверждён исследованиями и кейсами.
Качество: структурирование мысли, проверка логики, генерация вариантов - рост оценок качества до 40% в задачах «внутри границы» для LLM.
Единый стандарт: лучшие формулировки «вшиваются» в промпты и шаблоны, новичок пишет почти как сеньор. Это и есть наблюдаемый эффект выравнивания «по верхней планке».
Визуал/видео без студии: баннеры, обложки, видеокурсы и «говорящие аватары» для обучения и sales-enablement кейсы Zoom/Heineken показывают существенную экономию времени/стоимости.
Цель: за 28 дней встроить ИИ в повседневные процессы так, чтобы минимум половина повторяемых задач выполнялась с ИИ-поддержкой, а суммарная экономия времени шла к 2-3× относительно базового уровня. Основа - дробление задач и «малые автоматизации» без кода.
Что вы даёте команде:
Доступы: корпоративные аккаунты LLM (ChatGPT/аналог), генераторы изображений/видео, общий «AI-песочница-чат» (Slack/Teams).
1-страничный регламент: что можно/нельзя передавать модели (данные, конфиденциальность), «чек-лист фактчекинга», этика.
Старт-пак промптов по ролям (по 2 задачи на роль: продажи, маркетинг, поддержка, HR, финансы).
Базовые метрики: замерьте T₀ - текущее время выполнения типовых задач.
Формат недели:
90-минутное общее демо: показываете на ваших реальных задачах, как LLM ускоряет бриф, письмо, резюме звонка. 2) Два практикума по отделам (по 30-45 мин). Домашка: каждый описывает свою рутину как 3–5 шагов и решает её через LLM («лестница промптов»).
Артефакты: мини-вики «как спрашивать ИИ», чек-лист «правильного промпта». Готовность недели: ≥80% людей получили первые минус 20-30% к T₀ по одной задаче. Зачем так: исследования показывают, что даже базовая работа с LLM даёт значимый прирост скорости/качества; задача недели - снять барьеры и задать стандарт общения с ИИ.
Что вы даёте:
Ролевые промпт-карты: «Ты - sales coach…», «Ты - маркетолог…», «Ты - HR-аналитик…» с шаблонами для писем, офферов, контент-планов, JD, разметки таблиц.
Стандарты качества: чек-лист проверки фактов/ссылок; тональность бренда.
Техника «3× промпт»: большой запрос разбиваем на 3 узких (структура → черновик → улучшение/стиль), плюс «self-critique промпт» для финальной проверки.
Формат недели:
По отделам - 60-минутный live-build: собираете реальный артефакт (КП, скрипт, регламент, контент-сет).
30 мин peer-review по чек-листу. Домашка: каждая роль переводит 2 повторяемые рутины на ИИ-рельсы (микропроцессы).
Артефакты: библиотека промптов + «витрина эталонов» (лучшие ответы). Готовность недели: экономия времени ≥40% по двум рутинам в каждой роли. Почему сработает: и полевой эксперимент в саппорте, и бизнес-задачи BCG показывают устойчивый прирост производительности и качества при правильном разделении задачи на шаги.
Что вы даёте:
Бренд-гайд (цвета, шрифты, референсы) + 10 промптов для баннеров/слайдов/обложек.
Шаблон 60–90 сек видео: хук → польза → CTA; варианты для продажи/онбординга/FAQ.
Политика по AI-визуалу: раскрытие факта использования, права, чувствительные темы.
Формат недели:
60 мин воркшоп «из текста - в картинку/слайды/видео за 15–20 мин».
30 мин «клиника промптов по визуалу» (типовые ошибки: мутный бриф, нет стиля). Домашка: каждый делает 3 креатива + 1 короткое видео (можно с аватаром) в своём направлении.
Артефакты: библиотека промптов по визуалу, пресеты под бренд. Готовность недели: цикл «идея → креатив → публикация» укладывается в ≤60 минут; ≥70% креативов соответствуют бренд-гайду без дизайнера. Подтверждение пользой: крупные компании (Zoom, Heineken) показывают 90% экономии времени/существеную экономию на видеообучении и быстром масштабировании контента.
Что вы даёте:
Список 5–7 «быстрых побед» на отдел (где ИИ включается всегда: бриф, черновик письма, резюме звонка, FAQ, чек-лист).
No-code связки по необходимости: LLM ↔ Google Sheets/Docs/CRM/Helpdesk (готовые коннекторы).
Контроль качества/безопасности: ответственные по отделам, логирование промптов, финальный human-review на критичных документах.
Формат недели:
60 мин process-mapping: ставите флажки, где ИИ - «по умолчанию».
30 мин «витрина результатов» от команд: «было → стало» с метриками. Домашка: оформить SOP/регламенты с вставками «в этом шаге используем ИИ вот так».
Артефакты: обновлённые SOP, карта процессов с ИИ-вставками, реестр рисков. Готовность недели: ≥50% повторяемых задач имеют ИИ-поддержку; суммарная экономия по компании движется к 2–3× от T₀. Реальность такова: при масштабном внедрении ассистентов компании фиксируют регулярное использование (Morgan Stanley - 98% команд), а крупные организации сообщают стабильную экономию времени (BBVA - ~3 часа в неделю на человека).
Единая библиотека промптов по ролям и сценариям (Notion/Confluence). Обновляйте каждую неделю по итогам ретро.
AI-ритуал 10 минут в начале дня: «разгоняем» главную задачу вместе с LLM, фиксируем следующий шаг.
AI-чемпионы (по 1 на 5–10 человек) - ведут разборы и собирают лучшие практики.
Политика данных и фактчекинга: что можно в модель; как проверять источники; когда обязательно human-review.
Витрина побед: скриншоты «было/стало», метрики экономии времени, библиотека «эталонов».
Лёгкий KPI внедрения: доля задач с ИИ-поддержкой по отделам, средняя экономия времени, доля принятых артефактов «с первого раза».
Продажи/саппорт: автоответы на FAQ, черновики писем/скриптов, резюме диалогов, предложения. В реальном поле - до +14% продуктивности саппорта и втрое быстрее онбординг новичков благодаря «подсказкам эксперта».
Маркетинг/контент: контент-планы, A/B-варианты офферов, заголовки, UGC-брифы; быстрые визуалы/слайды. Исследования показывают устойчивый рост скорости и качества на «фронтирных» задачах.
HR и обучение: JD, первичный скрининг резюме, онбординг-видео с аватаром. Кейсы корпоративного видеообучения (Zoom/Heineken) демонстрируют кратный выигрыш по времени и стоимости.
Операционная аналитика: сводки, нормализация таблиц, «объясни как пятилетнему» на сложных цифрах; поиск по базе знаний (Morgan Stanley - резкое сокращение времени на поиск).
Внутренние регламенты/SOP: LLM как «редактор-юрист» для приведения в порядок тонны документов.
«Возьмите ChatGPT, дальше сами» - без регламента, учебника промптов и эталонов эффект будет ближе к нулю (см. «пилоты без выхлопа»). Дайте структуру и примеры.
Секретность/данные - не скармливайте ИИ конфиденциалку без правил. Введите уровни доступа и красные линии.
Мерить нечем - зафиксируйте T₀ и сравнивайте каждую неделю. На уровне компании важна доля ИИ-поддержанных задач и «первая приёмка без правок».
Гонка за «магией» вместо процессов - сначала «малые победы» в повторяемых рутинах, потом - интеграции.
Ген-ИИ уже не «хайп-игрушка», а инструмент, который (при правильной постановке) даёт измеряемый рост скорости и качества. Порог входа низкий, эффект - накопительный: библиотека промптов, ритуал 10 минут, чемпионы по отделам и 4-недельный спринт — и вы получаете внутреннюю «машину эффективности», которую сложно догнать.
Каждую неделю открываю 5 слотов на FREE 30-минутную консультацию — разберём, как именно и куда встроить нейросети в ваш бизнес: какие процессы трогать первыми, какие риски закрыть и где спрятаны «быстрые победы». Запишитесь — и пусть конкуренты потом долго гадают, откуда у вас взялась такая скорость. 🚀
Связь через ТГ - isaev_vc
Хотел бы задать вопрос людям, которые разбираются в данной сфере.
Я учился на системного аналитика по курсам, репетиторству и сам, в данный момент я набираю опыт на одном проекте,буду там сидеть ещё долго, в любом случае лучше иметь какой то опыт.
Так вот вопрос,я каждый день откликаюсь и ищу работу уже 4 месяца, за это время было 4 собеседований ,1 я завалил на этапе тех собеседования,1 завалил на этапе эйчара ,хотя все задания сделал,2 я прошел до тех собеседование,прошел софт интервью,далее в 1 мне сказали ,что не берут меня на стажировку из-за отсутствия опыта (там был набор 10 человек) ,а 2 работу я прошел даже службу безопасности,но в самом конце мне отказали т.к не могут выделить мне бюджет,но суть в том ,что за это время я отправил примерно 150-200 откликов ,я откликался на разные вакансии от стажировки и до мидла+.
Так же хочу сразу сказать,что мое резюме построено хорошо,там есть все навыки ,которые нужны системному аналитику ,опыт работы на проекте 8 месяцев, мое резюме проверял репетитор, знакомые и сотрудники из курса, где я учился.
Хочу сразу обозначить ,что я не ищу работу высокооплачиваемую,я готов работать за 20-80к,мне самое главное это наработать опыт по ТК ,но никуда не берут. Читал ,что летом мало вакансий, но я не думаю ,что осенью что то измениться.
Построить карьеру для меня это главная цель в моей жизни,я был бы не против и в офисе работать, но вакансий в моем городе миллионике для стажёров и Джунов нет.
Хочу узнать в чем причина отказов эйчаров на этапе откликов? 8 месяцев проектного опыта для стажировки уже мало?
Спасибо чувак за твою статью. Я понял, что нельзя забывать про свою мечту и надо популяризировать свой стартап.
Я опубликую отдельный пост про свою историю в понедельник.
Делаю ИИ помощника для прохождения онлайн собеседований. Уже кучу всего напили и автоотклики на хед хантер и невидимость при демонстрации экрана.
Шансов конечно у меня нет выстрелить так же как и у тебя. Но спасибо за мотивацию, постараюсь ей поделиться с людьми.
Вот это чудо, жаль что люди не узнают о чуде, пока не попробуют https://shadowhint.com/
Я смотрел уроки на YouTube, проходил курсы и, честно говоря, в основном учился на своих пробах и ошибках, разрабатывая собственные приложения. Но недавно я открыл для себя то, что кардинально изменило мой подход к коду — вайб-кодинг.
Это настоящий прорыв, и я хочу поделиться с вами основами, чтобы сэкономить вам время.
За неделю я написал веб-приложение и мобильное приложение. Напишите в комментариях если интересно, то расскажу подробнее.
Наверняка вы уже слышали этот термин. Его ввёл Андрей Карпати, один из основателей OpenAI.
3 февраля 2025 года он написал в X (бывший Twitter):
«Появился новый вид кодинга, который я называю вайб-кодинг, где вы полностью отдаетесь вайбам. Примите экспоненциальный рост и забудьте, что код вообще существует».
Идея проста: вы просто говорите большому языковому движку (LLM), что хотите создать, а он пишет код за вас. Можно даже не печатать, а надиктовывать команды.
Например:
«Создай простое веб-приложение на React под названием Daily Vibes. Пользователи могут выбрать настроение из списка эмодзи, по желанию написать короткую заметку и отправить её. Ниже покажи список прошлых записей о настроении с датой и заметкой».
ИИ сгенерирует код, и вот — приложение готово.
Звучит как магия, правда? Но это не значит, что можно творить что угодно без всяких правил. Даже в этом хаосе есть свои принципы и порядок.
Вайб кодинге выделяются пять ключевых навыков: мышление, фреймворки, контрольные точки, отладка и контекст.
Это, пожалуй, самая важная часть, где у большинства начинающих вайб-кодеров есть больше всего возможностей для роста.
Прежде чем давать задачу ИИ, нужно тщательно продумать, что именно вы хотите создать. Если вы сами не знаете, чего хотите, как это может понять ИИ?
Четыре уровня мышления:
Логическое мышление: Что это за игра? (например, шахматы).
Аналитическое мышление: Как в неё играть? Какова главная цель?
Вычислительное мышление: Как перевести правила игры в набор задач и конфигураций на шахматной доске?
Процедурное мышление: Как играть в эту игру хорошо? Какие стратегии использовать?
Лучший способ пройти все эти уровни — создать PRD (Product Requirements Document). Можно даже попросить ИИ помочь вам, задавая правильные вопросы.
Скорее всего, кто-то уже создавал что-то похожее. ИИ обучался на тысячах готовых решений, поэтому важно указывать фреймворки.
Например:
«Используй React для фронтенда и Tailwind CSS для стилей».
Если не знаете, какой фреймворк выбрать — спросите у ИИ. Главное — понимать общую структуру проекта: что такое фронтенд, что такое бэкенд и как они взаимодействуют.
Ошибки неизбежны, поэтому всегда используйте систему контроля версий.
Основные команды Git:
git init # инициализировать репозиторий git add . # добавить файлы git commit -m "Сообщение" # сохранить версию с комментарием
Даже если забыли синтаксис, можно попросить ИИ:
«Закоммить изменения с помощью git».
Главное — понимать процесс.
Рано или поздно что-то пойдёт не так. В вайб-кодинге лучший способ — скопировать сообщение об ошибке и попросить ИИ её исправить.
Иногда ИИ находит решение сразу, иногда нужно подсказать ему, в каком файле или части проекта искать проблему.
Золотое правило: чем больше информации вы даёте, тем лучше результат.
Полезный контекст:
Подробный PRD
Макеты интерфейсов
Примеры готовых решений
Сообщения об ошибках и скриншоты
Начинайте с малого. Делайте MVP (минимально жизнеспособный продукт), а затем постепенно добавляйте функции.
Помните о двух режимах:
Внедрение: давайте максимум контекста и фреймворки.
Отладка: изучите структуру проекта и предоставьте полные ошибки.
Вайб-кодинг — это не просто способ писать код. Это новый способ мышления и взаимодействия с технологиями.
Надеюсь, эти основы помогут вам начать свой путь.
Удачного вайб-кодинга! 🚀
