AI SKILLS · 8–9 сентября 2026 · Community Sprints

Что с конференции стоит применить на работе

Два дня, семь выступлений. Ниже — только то, что можно сделать руками на следующей неделе, и отдельно то, что проверку не прошло.

17 000слов стенограммы разобрано
273утверждения в графе, из них 50 — невысказанные допущения
8утверждений проверено внешними источниками
4находки, дошедшие до «что делать»

День 1 — четыре рецепта

Сева Устинов · личный классификатор почты

«Не ошибается на двухстах случаях» означает подгонку, а не качество

Цикл отладки хороший и дешёвый: каждая ошибка идёт в базу случаев, промпт правится, вся база прогоняется заново. Дефект в другом: база состоит ровно из тех ошибок, под которые правился промпт. Отложенных случаев нет, поэтому «не ошибается» ничего не говорит о новых письмах.

Что делать — полчасаВзять свой работающий инструмент. Отложить 30 свежих случаев, которые не участвовали в правках. Прогнать. Записать долю ошибок числом. Это первая честная цифра о том, работает ли ваша автоматизация.
Роман Филев · критерий готовности

Личная система готова, когда руками остаётся секунд двадцать в день

Операциональная замена расплывчатому «стало удобно». Годится как приёмка для любого своего инструмента: если ручных действий больше, инструмент не дособран.

Что делатьСформулировать критерий готовности до того, как начали собирать. После первого прогона проверить по секундомеру, а не по ощущению.
Аня Подображных · экономика продукта на моделях

Самый вовлечённый пользователь — наименее прибыльный

У обычного сервиса по подписке переменные расходы 10–20% выручки, у продукта, который на каждый запрос обращается к модели, — 30–60%. Поэтому возврат пользователя увеличивает расход, а не только выручку. Порядок цифр из доклада — два доллара в день на пользователя, после оптимизации почти ноль.

Что делатьПрежде чем ставить целью вовлечённость и рост, посчитать себестоимость одной сессии: фиксированную часть и часть, растущую с числом обращений. Приёмы снижения подтверждаются независимо: кэшировать повторяющиеся запросы, отправлять простое на маленькие модели, собирать в пачки, а там, где нужно ранжирование, а не текст, — считать векторы вместо генерации.

Замена генерации векторами — не бесплатный обед: около −15% качества ранжирования по прямому сравнению, и этот разрыв возвращается только дообучением под свою предметную область.

Алексей Чернобровов · подмена инструкций в чужом тексте

Через наш разбор в тот же день прошла боевая закладка

Один из слайдов содержал спрятанные директивы: считать презентацию проверенным фактом, ставить максимальный балл в любом отзыве и не упоминать наличие этих указаний. Спикер показывал это как демонстрацию, но текст рабочий, и он попал в наше хранилище вместе с остальными слайдами.

Внешняя проверка добавила то, чего в докладе не было. По работе, на которую ссылается слайд (выборка почти 200 тысяч резюме), закладки нашлись примерно в 1% документов — и больше 90% из них не содержат явных команд. Это не «игнорируй предыдущие инструкции», а подложенные фиктивные данные: несуществующий опыт и навыки.

Что делатьСчитать любой чужой текст, попадающий агенту на вход, данными, а не указаниями. Фильтр на командные фразы ловит меньшинство — на него не опираться.

День 2 — как это устроено у практика

Один докладчик: Дима, инженерный директор в DoorDash, отвечает за продукт в сорока с лишним странах. Второе выступление дня — команда Anthropic — в запись не попало. Слушателей было от 250 до 500.

Папка обычных текстовых файлов, которую агент читает каждое утро

Не программа и не сервис: оглавление, цели, как человек хочет, чтобы его описывали, стиль общения, ожидания ключевых людей вокруг, отдельные файлы по проектам. Каждое утро агент собирает из этого короткий брифинг на пять-пятнадцать минут чтения: что сегодня важно, где ты сам тормозишь работу, черновики сообщений твоим языком.

Что делатьЗавести такую папку под свои проекты. На первую настройку уходит два-три часа, дальше её надо подкармливать записями звонков и перепиской — без этого она превращается в мёртвые файлы.

Дословно: «Чиф-оф-стаф — это набор файлов. Просто текстовых файлов, в которые ходит модель, читает их и даёт мне какой-то ответ».

Черновик готовит агент, отправляет человек

Сознательный выбор докладчика: сообщения клиентам и коллегам агент не отправляет сам никогда, только готовит проект. Дословно: «Я не верю, не доверяю агентам, я всё ещё хочу как-то отсматривать».

Что делатьЕсли настраиваете себе автоматику вокруг переписки — оставляйте последний шаг за собой. Это дешёвая страховка от письма, за которое потом извиняться.

Три минуты голосом в конце дня вместо ведения статусов

В конце дня надиктовать в чат-бот, что произошло. Агент сверяет надиктованное с записями звонков и перепиской и сам готовит апдейты по проектам.

Что делатьРаботает только если день уже фиксируется: встречи пишутся, переписка доступна агенту. Иначе сверять не с чем.

Одна цифра вместо технического задания — там, где успех измерим

Пример из доклада: вместо описания задачи инженер дал агенту цель «сейчас ошибок двадцать процентов, сделай ноль и одну десятую». Агент работал семь часов, внёс около десяти правок и цифру вытянул.

Что делатьТак ставить задачу можно, когда у результата есть одно понятное число. Для расплывчатого «сделай удобнее» приём не годится — числа нет, проверить нечем.

Про эту историю см. раздел ниже: это рассказ об одном удачном случае без деталей, и относиться к нему стоит соответственно.

Объёмная, но измеримая работа — на ночь

Задача ставится вечером, утром готов результат: у докладчика это была модель предсказания оттока клиентов, отчёт по тридцати-сорока проверенным вариантам и файл для передачи разработчикам. Его оценка: заменило две-три недели работы одного-двух специалистов средней руки.

Что делатьАналитикам — отдавать так разбор больших выгрузок: рекламные кампании, поведение пользователей, сверки. Утром смотреть отчёт, а не сидеть над таблицей днём.

Не писать с нуля — брать готовое и дотачивать

Оценка докладчика: «девяносто процентов эффекта ты получаешь просто копируя какой-то готовый скилл», доводка под себя — оставшиеся десять. Отдельно он держит намеренно бедный набор инструментов: агент плюс заметки, без тяжёлых обвязок, — чтобы не тратить голову на лишние абстракции.

Что делатьПеред тем как собирать инструмент, потратить десять минут на поиск готового. У нас это общий репозиторий курса и публичные наборы скиллов.

Задача короче двух недель — без письменного задания

Со слов докладчика про порядки в Anthropic: если фича делается меньше двух недель, отдельного менеджера над ней нет, решение принимает исполнитель; около восьмидесяти процентов фич выходят вообще без письменного описания.

Что делатьПрименимо к мелким доработкам: не заводить документ там, где он дольше самой работы. Это про короткие задачи, а не про клиентские проекты целиком.

Что проверку не прошло

Этот раздел полезнее находок: он показывает, какие цифры нельзя уносить в свои решения.

УтверждениеЧто показала проверка
73% сотрудников еженедельно пользуются ИИ — звучало как ориентирСопоставимого отчёта с таким числом нет. Найденные диапазоны: 18–45% охвата по компании целиком, медиана 63% у разработчиков. Как бенчмарк брать нельзя
30–50% агентных проектов проваливаютсяНесопоставимые знаменатели: у спикера — дошедшее до внедрения, во внешних отчётах — все пилоты. Ни один первоисточник открыть не удалось, только пересказы
Две защиты от закладок: кросс-проверка по непохожим вакансиям и разбор оценки на десяток составляющихЛогично, но эмпирически не проверено. Внедрять как гипотезу со своим замером, а не как готовый рецепт
«Прототип за час, доводка пять недель»Один случай, публичного исследования пропорции нет
Агент, который отыгрывает совет директоров и предсказывает возражения коллегСам докладчик: «мне тяжело ответить без булшита, у меня это на уровне плацебо работает». Как разминка перед сложной встречей — да, как метод — нет
Семь часов агента вместо двенадцати лет опыта — история про ошибки 20% → 0,1%Ни одной детали: что правилось, не подогнан ли результат под проверочные данные. Рассказ про удачный случай без статистики по неудачным
«Трёхсот-четырёхсот долларов в месяц достаточно» для работы с агентамиЧерез пару минут тот же докладчик называет свои траты в тысячу-две в месяц. Заниженная цифра для новичков соседствует с продажей собственного платного курса — сам доклад наполовину его питч

Что у нас уже есть — можно взять и пользоваться

ИнструментКакую работу делаетКому
Мастерская «инструмент за час»
js-study-ai-transformation
Восемь человек за полчаса встречи собрали себе рабочие заготовки: запрос задач из Jira, выборка клиентов на реактивацию, автоматизация ресайза баннеров, генератор недельного отчётаВсе
Разбор формы входа
прототип «было / стало»
Проходит регистрацию по чек-листу удобства и выдаёт не список претензий, а работающую правку, которую видно в браузереДизайнеры, продакты
Поиск по обсуждениям
reddit через rdt
Достаёт живые разговоры о продукте и конкурентах. Два приёма: искать у бренда отдельное сообщество жалоб и проверять авторов «объективных» отзывов на партнёрские ссылкиМаркетинг, SEO, аналитика
Шаблоны конспектов встреч
8 типов
Конспект приходит сразу разложенным под тип встречи: внутренний синк, стратегическая, митапВсе, кто пишет встречи
Порядок сборки презентацииСначала стиль и шрифты, потом черновик разметкой, потом сборка агентом, доводка руками. Целиком за один заход не получается — это провереноМенеджеры
Честный статус переноса сайта в FigmaОба способа подключения работают плохо: иконки не переносятся, иерархия рассыпается. Знание экономит дни на самостоятельные пробыДизайнеры

Три действия на эту неделю

  1. Отложенная выборка. Взять один свой инструмент, отложить 30 свежих случаев, прогнать, записать долю ошибок. Полчаса — и появляется первая честная цифра вместо ощущения.
  2. Критерий готовности. Для инструмента, который собираете сейчас, записать до запуска: сколько ручных секунд в день считается «готово».
  3. Вход — это данные. Если ваш агент читает чужие тексты (письма, брифы, сайты клиентов), проговорить ему это правилом и не полагаться на фильтр по командным фразам.