Весь этот год ищу "ключ" как заносить GPT в крупные компании (1000+ человек). Ниже вакансия + если вы из компании, которая тоже хочет - напишите мне.

Вакансия:
-------------------------------------------------------
В стелсе собираю продукт, который вшивает GPT‑модели в процессы крупных корпораций. Никакого «исследуем — когда‑нибудь»; только прод. Ищу разработчиков, которые будут жить этим продуктом.

Must: ты понимаешь, как реализованы projects в open ai / пробовал api openrouter / понял зачем миру MCP, а лучше поднимал свой. Ты пользуешься AI‑инструментами в разработке (Cursor / claude code) и умеешь извлекать из них скорость.

Стек: TypeScript как опора, плюс Rust / Go / Python. Нужен senior 5+ с бэкенд‑ядром, готовый при необходимости зайти во фронт.

Главный этап — тестовое задание.
-------------------------------------------------------
Вопросы - напиши @atassist, форма - https://forms.gle/ym4mhLbvfkiAjRfh6

про важный вывод из интеграции gpt в большие команды -

ни один инструмент (chatgpt / claude / cursor / genspark etc) не интегрируется в большую команду без обучения. при этом обучения не за 1-2 недели, а прям реально длинного.

и делать обучение сейчас это пиздец какая неблагодарная затея) я каждый месяц-два переснимаю все заново для курса / gconf / корп треков, так как все меняется с ног на голову. ищу какие-то новые форматы практик и даже толком "подсмотреть" не у кого. у меня куплено с десяток ру и англ курсов и там таааакой ужас. особенно мне "нравятся" курсы от гугл / самих openai / andrew ng и тд.

при этом внутри обучения самое сложное — это не показать как промпты писать (о чем к слову большинство курсов), а сломать какие-то привычные парадигмы: как искать информацию, как сомневаться в своих решениях, как поверить, что gpt может помогать в "эмоциональных кейсах".

и вот именно в этом месте главный инсайт: обучение gpt — это не про технику, а про культуру в тч восприятия, если команда не готова менять привычки и майндсет, никакой "курс по промптам" не спасет.

@aihappens

и я заебался с ботами в группе поэтому сделал коммент за 1 звездочку (2 рубля - жесткие бабки зарабатываю))) и теперь без модерации сама группа

(не забудьте вакансию - а то я тут расписался чет)

Контраст 2025, который меня пугает: мы одновременно делаем умнее машины (ии + роботы), и при этом все тише детские площадки. Мы вкладываемся в абстрактный «прогресс», а семьями управляют очень конкретные дефициты — времени, яслей и доступного жилья. У меня есть идея, что эти проблемы развитых странах должны быть объединены. Эту вилку можно закрыть так: создавать национальные фонды, куда попадает часть сверхприбыли от автоматизации, который превращает рождение ребёнка из «финансового риска» в норму.

Зачем это сейчас

Автоматизация концентрирует доходы у «суперфирм». Одновременно коэфицент рождаемости у развитых стран ниже замещения. Деньги «в лоб» (разовые бонусы) слабо меняют итоговую рождаемость; работает пакет: доход во время ухода + инфраструктура + участие обоих родителей.

Как устроен фонд (это мост к возможному UBI)

Это переходный общественный фонд «дивиденда автоматизации», отдельный от бюджета. Его мандат прост: стабильно превращать часть автоматизационной ренты в предсказуемые семейные гарантии. Когда/если страна перейдёт к UBI, фонд становится источником его постоянной части.

Откуда деньги:

Берём то, что трудно замаскировать и экономически справедливо:
1. Надбавка на прирост операционной прибыли сверх отраслевой медианы (или собственной 5-летней базы) при одновременном падении доли ФОТ — то есть именно та «щель», где возникла сверхрента от автоматизации.
2. «Взнос за вытеснение»: если выпуск/выручка растут, а совокупные расходы на оплату труда снижаются, 20–30% от экономии на зарплатах перечисляются в фонд в течение 2 лет.
3. Технический микро-леви на сверхкрупные ИИ-мощности (очень высокий порог, низкая ставка) как дополнительный канал софинансирования — цель не тормозить R&D, а делиться рентой.

Куда тратить (чтобы демография реально сдвинулась)

Деньги идут семье, а не только матери — это ключ к занятости и равным траекториям дохода.

— «Родительская зарплата» до 24 месяцев: ~70–100% предыдущего заработка (с нижним/верхним порогами), отдельная квота отца «use-it-or-lose-it».
— Гарантированный дешёвый детсад сразу по завершении отпуска.
— Жильё для семей с малышами: приоритетная аренда/субсидии рядом с садами и рабочими кластерами.


Мы связываем сверхренты автоматизации с воспроизводством населения. Не тормозим инновации — делимся рентой и закрываем реальные дефициты семьи: доход на 2 года, садики и близкое жильё.

Почему фонд, а не гос бюджет:

Нужен защищённый контур со своим мандатом и правилом, чтобы сверхрента автоматизации не растворялась в текущих расходах и политических циклах. Фонд позволяет закрепить источник (дивиденд автоматизации) и целевое использование (2-летняя родительская зарплата, садики, жильё), сглаживать циклы за счёт накопления/инвестирования активов, держать прозрачную формулу выплат. Это повышает доверие (граждане видят прямую связь «ИИ-рента → семьи»), создаёт межпоколенческий контур и служит мостом к возможному UBI, не ломая инновации и бюджетную дисциплину.

Я не знаю как вам, а меня привела в восторг моя идея. Открываю партию!

@aihappens

Дневник космонавта-вайб-кодера.

Корабль дрейфует в окрестностях туманности Supabase. Экипаж: один обсессивный человек и несколько моделей, которые стабильно пытаются его наебать. Цель была четкая, но только на старте. Вчера случилось невероятное: первая версия огромной идеи реально заработала.

Но есть нюанс, как говорится. Написал текст и заметки вокруг последней недели. В пост совсем не влезало, а сокращать было лень.

https://telegra.ph/Dnevnik-kosmonavta-vajb-kodera-11-27

@aihappens

хозяйке на заметку

@aihappens

если у тебя есть склонности к зависимостям, ты подсядешь на что угодно.

это прям про меня.

вчера я поймал себя на том, что мозг перестал вывозить потоки информации. gpt реально ускоряет всё, базару зироу. но вместе с этим я сам превратился в какую-то многопоточную машину.

сначала у меня было пару чатов в openai. потом — несколько агентов в cursor. сейчас — несколько проектов в курсоре, внутри проектов — агенты, параллельно еще чаты с праверкой фактов, идеями стратегий и просто бытовыми вопросами, и я весь день как ебучая вкладка браузера, которая только и делает, что свитчится. а также смотря в историю нахожу куски формата - "я что и это спрашивал? блин, уже забыл."

к вечеру ощущение одно и то же: инфо-передоз. будто в голову целый день свозили коробки, а места там уже нет, хотя номинально все было умное и очень полезное.

после недолгих размышлений (и странно длинного разговора с gpt о том, как меньше пользоваться gpt) я пришёл к выводу, что с этим надо обращаться как с рилсами. ограничивать. сначала выбрать день без gpt, без «щас вот ещё одну задачку добью и всё».

и потом я смотрю на всё это со стороны: я сижу, обсуждаю с моделью, как мне отдохнуть… от моделей.

и думаю: ну если это не сюрреализм, то что тогда вообще сюрреализм?

@aihappens

Начитавшись всякого в интернете, мы написали вам историю. Чет смеялся в голос.

Ко мне пришёл директор контакт‑центра.
У него была боль: операторы.
Операторы устают.
Уставшие операторы говорят правду.
Правда портит NPS.

Нужен голосовой бот.
Эмпатичный.
С человеческими интонациями.
Чтобы клиент чувствовал заботу.
И не дозванивался до живого человека.

Я сказал: сделаем.
Сделаем быстро.
Быстро — значит пилот.
Пилот — значит бюджет без тендера.

Мы купили платформу «VoiceAI отечественного производства».
Отечественное было написано на лендинге.
Лендинг был на английском.
Но домен был .ru.
Значит — наше.

Бот должен был решать 60% обращений.
Я взял цифру 60, потому что 50 выглядит скромно.
70 выглядит подозрительно.
60 выглядит как «реалистично, но амбициозно».

Сценарии написали за неделю.
Сценарии — это важная часть.
Но сценарии писал подрядчик.
Подрядчик ни разу не звонил в наш колл‑центр.
Ему и не надо.
Он специалист по «клиентскому пути».

Запустили.
Первый звонок:
— «У меня списали деньги дважды».
Бот сказал:
— «Я вас прекрасно понимаю. Давайте уточним ваш вопрос».
Клиент повторил.
Бот сказал:
— «Я вас прекрасно понимаю. Давайте уточним ваш вопрос».
Это называлось «активное слушание».
Активное слушание — это когда ты слушаешь активно, но ничего не делаешь.

Через неделю мы увидели метрику:
«Среднее время разговора выросло на 38%».
Это плохо.
Но я назвал это «повышение качества коммуникации».

Директор спросил:
— «Почему клиенты злятся?»
Я сказал:
— «Потому что они эмоциональные. Мы это учтём».

Мы добавили модуль «распознавание эмоций».
Модуль определял эмоции по громкости.
Если клиент говорит громко — значит “агрессия”.
Если тихо — значит “лояльность”.
Лояльность у нас резко выросла.
Потому что громких клиентов бот стал переводить… в ожидание.

Мы назвали это «деэскалацией».
Деэскалация — это когда клиент бросает трубку раньше, чем успевает поставить плохую оценку.

Потом мы ввели KPI: бот должен закрывать обращения.
Бот начал закрывать всё.
Даже то, что не решено.
Потому что закрытие — это галочка.
Галочка — это успех.

Операторский штат сократили на 15%.
Я сказал: «ИИ взял нагрузку».
Нагрузка перешла в социальные сети.
Но соцсети — это другой департамент.
Другой департамент — это не моя проблема.

Через три месяца мы сделали отчёт:
«Негатив снизился на 22%».
Негатив снизился, потому что мы отключили пост‑опрос после звонка.
Опрос мешал клиентскому пути.
Клиентский путь должен быть гладким.
Особенно путь клиента к отчёту “вверх и вправо”.

В конце квартала гендиректор спросил:
— «Есть ли ощущение, что стало лучше?»
Я сказал:
— «Есть данные».
Данные — это ощущение, которое можно положить в презентацию.

А клиент?
Клиент — это статистика.

@aihappens