А не просто «сгенерь мне что-нибудь»

Я всё чаще использую ИИ не как инструмент, а как собеседника. Не для того, чтобы он за меня что-то написал, а чтобы я сам лучше понял, что думаю. Например, этот пост появился именно так — я задал тему и попросил ИИ позадавать мне вопросы. Я отвечал, редактировал, формулировал. Получилось чище и чётче, чем если бы я просто сел и начал писать в стол.

Такой подход срабатывает в самых разных задачах: когда пишу новый промт; когда разбираю рассылку, видео или книгу по главам; когда записываю заметку в базу знаний (а ИИ помогает понять, что я вообще вынес). Или когда готовлюсь к встрече (к 1-to-1 или пресейлу). Или когда мне нужно решить проблему через ACT-подход.

ИИ в этот момент не автор, не исполнитель и не волшебник. Он — коуч, редактор, собеседник. Он не предлагает ответ, он вытаскивает мой. Причём делает это быстро, без пауз, без «блин, как бы начать».

Если писать самому — часто спотыкаешься об «эффект чистого листа». А с ИИ его почти нет: он задаёт вопрос → ты отвечаешь → он уточняет → ты видишь, что хотел сказать. Это диалог, а не сочинение на заданную тему.

При этом, ИИ не заменяет мышление. Но сильно его упрощает. А главное — делает его регулярным. Промежуточный эффект — ты больше не зависишь от вдохновения. Есть диалог — будет результат.

Сегодня хочу поделиться промтом, который помогает писать больше:

Как использовать ИИ, чтоб писать посты легче.
(и не только посты!)

Этот промт я использую, чтобы писать посты в блог. При этом текст получается не отличим от моего стиля.

Одна важная вещь: такой подход даёт результат только если ты честно отвечаешь. Без «ага», «понял» и «всё норм». Если говоришь односложно — получаешь такой же текст. Если копаешь — ИИ помогает копнуть глубже.

Редактировать всё равно придётся. Но времени уйдёт меньше — потому что ИИ опирается на твои ответы, а не «выдумывает» от себя. Получается не чужой текст из синтетических заготовок, а твой же материал.

Вот и вся магия.
 

Большинство не получают от ИИ того, что хотят. Чтобы получать хорошие ответы, нужно понять, как он работает: где границы, на что он опирается, что считает «нормой». Без опыта это почти невозможно.

Я понял это, когда стал решать почти все рабочие задачи через ChatGPT. Пробовал разные подходы, сравнивал ответы, смотрел, что упускается. Если результат не устраивал — дорабатывал промт или добавлял новой информации. И понял: сильный результат почти никогда не приходит с первого раза. Он появляется после пары итераций и правильно заданной задачи.

Например, у меня была цель — вытаскивать из писем, видео и глав книг идеи для маркетинга. Обычные промты не помогали: ответы были общими и поверхностными. Я подключил коуча-промт-инженера (это просто промт в ChatGPT), и он начал задавать мне вопросы. Что за тексты? Что именно я хочу находить? Какой формат результата важен?

Я отвечал на всё максимально подробно. Он собрал из этого промт — я пошёл тестировать. Увидел, что часть инфы теряется, вернулся и уточнил. Ещё итерация — и вот уже всё работает как надо. Никакой магии — просто итерации и внимание к деталям.

Я собрал инструкцию и пример промта, с которого можно начать. Он на русском, работает сразу. Просто вставь в чат — и дальше отвечай на вопросы. Док с инструкцией здесь:

Как создавать промты для решения задач через ИИ.

Если тебе инструкция поможет, смело с ней делись. Мне — повышение узнаваемости, а этому человеку польза.

ИИ хорошо работает как собеседник. Если ты даёшь ему понятный и полный контекст — он отвечает хорошо.

А если кормишь обрывками и общими словами, то и результат будет соответствующий. Говно на входе — говно на выходе.

(и понял, зачем он мне реально нужен)

С середины апреля я начал системно использовать ChatGPT и Cursor в своей работе. 

Вдохновили кейсы из США, где с помощью GenAI автоматизируют маркетинг и аналитику, и примеры от коллег внутри IT-Agency — особенно от Севы Устинова. Он не просто подкидывал идеи в своём блоге и чате совета, но и сам показывал, как это работает на практике.

Я не был категоричным скептиком. Я понимал потенциал, но у меня не было нужной насмотренности: ни примеров, ни практики, ни понимания, как встроить это в повседневную работу. Всё изменилось после выхода Cursor. Я вспомнил, как раньше изучал Python, чтобы автоматизировать рутину — и увидел, что теперь это можно делать быстрее и проще. Код пишется на лету, а проекты запускаются без боли.

Понимая, что сильно отстал от рынка, я решил учиться по методу Скота Янга: не теорией, а практикой. Вплёл ИИ в свою работу и стал пробовать решать с его помощью всё подряд — от рабочих задач до личных штук. Это было медленно и местами больно: я часто перерабатывал и сидел вечерами, но за пару месяцев узнал больше, чем за год чтения постов и статей.

Примеры:
— Успех. Подготовка к экспертному звонку с клиентом. Я дал ИИ транскрипцию предварительного звонка и свою роль в переговорах — он составил вопросы по модели Гарвардских переговоров. Всё по делу, без воды.  
— Успех. Подготовка КП после этого же звонка. ИИ помог накидать план: что отразить, какие акценты сделать, чтобы повысить конверсию. Этот план ушёл на исполнение.  
— Провал. Попытка фиксировать в ChatGPT личные данные: давление, вес, питание и самочувствие. Через пару дней контекст ломался, ИИ начинал придумывать. Не помогло даже разделение на дни.
— Провал. Анализ встреч и моделей поведения. Тогда я не знал про CustomGPT, и результат был мусорным. Сейчас бы подошёл к решению проблемы иначе.  
— Провал. Автоматический разбор дня и трекинга задач. Генеративный ИИ плохо справляется со структурированными логами. Тут бы пригодился агент с поэтапным выполнением.  
— Успех. Полностью с нуля написал сайт на Node.js + React. Цель — проверить, насколько сложный проект можно вытянуть, если вести весь диалог через ChatGPT.
— Успех. Собрал телеграм-бота на Make.com, который вытягивает субтитры из YouTube-видео и запускает пайплайн с анализом. Был и Python на сервере, и создание API, и использование GPT — всё в одном флаконе.

Были и другие кейсы — и положительные, и полные провалы. Но именно через эти эксперименты я начал понимать границы и реальные возможности GenAI.

Сейчас я мыслю иначе.

Если в начале я воспринимал ИИ как исполнителя и ждал «магии», то теперь это для меня партнёр. ChatGPT — собеседник, который помогает думать. Cursor — программист-джун: знает синтаксис, но не чувствует архитектуру. Он не строит план, но отлично кодит по задаче.

Как и обещал, продолжу рассказывать об ИИ. Поделюсь промтами, инструкциями, надеюсь промотивирую использовать ИИ чаще в своей работе и жизни. Завтра первая инструкция и промт.

Если уже используешь GenAI, поделись кейсами, как используешь и насколько увеличилась продуктивность.