Открыть учебник Записаться

Автоматизация

Как я построил систему оценки резюме на AI-агенте (и почему первая версия была бесполезной)

8 мин чтения

89% британских рекрутеров планируют увеличить использование AI в найме в этом году. Кандидаты в ответ пишут резюме через ChatGPT. Компании получают сотни одинаково отполированных документов и фильтруют их алгоритмами. CEO Adecco Group подсчитал: в среднем нужно 200 заявок, чтобы получить один оффер. Гонка вооружений, где обе стороны используют одну и ту же технологию.

За четыре месяца я создал больше 20 адаптированных резюме – одни и те же данные, радикально разные документы. Каждое адаптировано под конкретную вакансию: для одной компании акцент на платформенную инженерию, для другой – на масштабирование команд, для третьей – на трансформацию процессов. Данные одни, но перестановка приоритетов меняет всё.

Проблема – как понять, что резюме работает, до того как рекрутер его увидит? Грамматику проверит любой инструмент. Мне нужен был синтетический «первый читатель» – тот, кто смотрит на документ глазами нанимающего менеджера и говорит: «Я бы позвал на интервью» или «Я бы прошёл мимо».

Читать полностью
Как я построил систему оценки резюме на AI-агенте (и почему первая версия была бесполезной)
P5.express и агентный ИИ: где помогает, где ломает
22 мин

P5.express и агентный ИИ: где помогает, где ломает

В PMI-мире принято думать о портфельном управлении как о чём-то монументальном: комитеты, Tableau, сотни полей в Jira, еженедельные статус-митинги с колодой слайдов. P5.express предлагает другое. Три цикла, пять документов, две роли. Система умещается на одном листе.

Именно к такой системе разумно приставить агентный ИИ: минималистичная архитектура понятна, роли чёткие, данные структурированы. Но «разумно» не значит «везде». Некоторые части P5.express при автоматизации перестают работать – не потому что ИИ плохой, а потому что смысл этих частей именно в человеческом процессе.

Ниже – разбор по каждому циклу. Что стоит делегировать агенту, что лучше оставить людям, и какая модель для этого подходит в реалиях России.

Агент вместо чата: анализ данных без copy-paste
9 мин

Агент вместо чата: анализ данных без copy-paste

У вас три файла с данными: воронка активации, результаты A/B-теста и тикеты поддержки. Задача – понять, почему онбординг проседает. Вы открываете ChatGPT, загружаете первый файл, задаёте вопрос. Получаете ответ. Загружаете второй файл. ChatGPT спрашивает: «Можете напомнить контекст?» Загружаете третий. Контекст первого файла уже вытеснен.

Через сорок минут у вас три отдельных разговора, ни один из которых не отвечает на исходный вопрос. Потому что вопрос был один, а данные – в трёх местах.

Это не проблема ChatGPT. Это проблема подхода.

Claude Code недоступен? OpenCode работает в России – бесплатно
12 мин

Claude Code недоступен? OpenCode работает в России – бесплатно

В марте 2026 года Lenny Rachitsky опубликовал статью с говорящим заголовком: «Everyone should be using Claude Code». Материал разлетелся по LinkedIn и Telegram-каналам, набрал сотни тысяч просмотров, и теперь каждую неделю кто-то из менеджеров спрашивает: как это попробовать?

Ответ неудобный. Claude Code официально недоступен в России и большинстве стран СНГ. Подписка Anthropic Max, которая его открывает, стоит $100 в месяц и требует карту, которую не всегда легко получить. Это создаёт странную ситуацию: один из самых обсуждаемых AI-инструментов года – физически за барьером для значительной части аудитории, которая о нём читает.

Есть прямая альтернатива. OpenCode – open-source проект, который делает ровно то же самое, работает с любыми моделями (включая доступные в России), и ставится за 15 минут.

ИИ и ритм проекта: как менеджеру освободить 300 часов в год
12 мин

ИИ и ритм проекта: как менеджеру освободить 300 часов в год

Двенадцать часов в неделю. Столько времени типичный проектный менеджер тратит на отчёты, обновления планов, переписку со стейкхолдерами и отслеживание рисков. Это почти треть рабочего времени, которая уходит не на принятие решений, а на их оформление.

С ИИ это время сокращается до трёх часов. Но только при одном условии: ИИ должен быть встроен в операционный ритм работы, а не использоваться эпизодически – «когда вспомнишь».

ClawCon, Китай и $100 млрд: OpenClaw между экосистемой и пузырём
11 мин

ClawCon, Китай и $100 млрд: OpenClaw между экосистемой и пузырём

320 000 звёзд на GitHub. Физическая конференция на Манхэттене. Правительственные субсидии в Шэньчжэне. За шесть недель OpenClaw прошёл путь от репозитория с интересным README до геополитического явления, которое обсуждают аналитики Bernstein, чиновники китайского Министерства промышленности и пользователи Сяньюй, выставляющие консультационные объявления с заголовком «помогу удалить».

Это шестая часть серии. В предыдущей части мы зафиксировали 265 000 звёзд, присоединение создателя к OpenAI, первые enterprise-деплойменты через Sundae Bar и три новых CVE. Это было 12 дней назад.

OpenClaw месяц спустя: кейсы применения, провалы и enterprise-решения
11 мин

OpenClaw месяц спустя: кейсы применения, провалы и enterprise-решения

5 февраля мы подвели итог четырёх недель OpenClaw-хайпа, сделав вывод, который тогда казался очевидным: инструмент работает для личных задач, но корпоративный применение практически отсутствует. Прошёл месяц. OpenClaw обогнал React по звёздам на GitHub, набрав 265 000 против 228 000 у самого популярного JavaScript-фреймворка в истории, – и это только начало того, что изменилось.

OpenClaw на практике: реальные кейсы и отсутствующий enterprise-слой
14 мин

OpenClaw на практике: реальные кейсы и отсутствующий enterprise-слой

После трёх статей о критических проблемах безопасности, уроках workflow и 72 часах исправлений логичен вопрос: а что люди реально делают с OpenClaw?

За две недели с момента взрывного роста (22 января – 5 февраля 2026) накопился достаточный массив подтверждённых кейсов использования из Reddit, X/Twitter, YouTube-туториалов и блогов разработчиков. Интересно, что паттерн применения показывает не столько революционные сценарии, сколько резкое снижение барьера входа для уже существующей автоматизации.

Удивительно, но большинство реализованных кейсов технически доступны через n8n, Make или Zapier последние 3–5 лет. Разница не в возможностях – разница в том, кто теперь может это реализовать. Это заставляет задуматься: OpenClaw – это действительно новая категория инструментов или просто более доступная обёртка над старыми концепциями?

Когда ваша работа обучает конкурента: уроки AI-музыки для менеджера
7 мин

Когда ваша работа обучает конкурента: уроки AI-музыки для менеджера

AI-артист Breaking Rust возглавил чарт Billboard Country Digital Song Sales. На его странице в Spotify –небритый мужчина в стетсоне, похожий на Дэвида Бекхэма из рекламы парфюма. Одна проблема: Breaking Rust не существует. Его голос, музыка и даже фотография сгенерированы искусственным интеллектом.