За 2 дня навайбкодил бота, который превращает мок-собесы в текст и саммари 🤖

Собрал себе Telegram-бота, который:
— принимает YouTube ссылки, mp4, аудио, голосовые
— делает транскрибацию
— если несколько спикеров, то разбивает на диалоги
— чистит текст, делает саммари

По сути просто способ быстро превращать любой видео/аудио контент в текст, с которым уже можно работать, делать поиск, анализ

📌 Реальный кейс
1 часовой мок-собес → обрабатывается за 5–10 минут

Репа с кодом: https://github.com/topsycreed/Playground/tree/master/telegram_mp3_transcriber 👈

Что под капотом:
— Python, Whisper, NVIDIA NeMo
— Telegram Bot API в Docker
— Google Gemini 3.1
— LM Studio с GPT-OSS 20B
— плюс всякие утилиты для видео/аудио и скачивания с YouTube

Почти всё получилось бесплатно, то есть даром. Из платного у меня только сам вайбкодинг (у меня подписка ChatGPT ~$20)

Инсайды по инструментам 🤔

Пробовал: Warp, Cursor, Codex, VS Code + Copilot, IDEA с Codex

В итоге больше всего зашла сама IDE Codex так как у нее самый дружелюбный интерфейс и она не подвисает как IDEA

И немного реальности про локальные модели 🐱

У меня 64GB RAM и NVIDIA 5070
Я честно думал, что сейчас буду всё гонять локально и не зависеть от облаков

Но через LM Studio всё работает довольно… грустно. Медленно, нестабильно, качество так себе...

В какой-то момент просто сдался и переключился на Google AI Studio (free tier), где использую Gemini 3.1 Flash Lite.
И он за минуты делает то, с чем локалка не справляется вообще или делает с 5 попытки за час.

А у вас получилось уже что-то навайбкодить полезного? Делитесь в комментариях 👇

Сколько ты зарабатываешь? 🤑

Теперь можно не косплеить Дудя и не устраивать неловкие разговоры с коллегами, чтобы понять в рынке ли ты или уже пора обновлять резюме.

Есть способ проще! Достаточно посмотреть исследование QA зарплат от Антона с канала Горящий тестер 🔥

Он собрал данные почти с 500 специалистов и сделал удобную разбивку:
— реальные вилки по грейдам и направлениям
— как зарплата растёт с опытом
— разница между регионами
— удалёнка vs офис
— продукт vs аутсорс
— и даже кто доволен своей зарплатой (не все 🙂)

Сама таблица с данными: Статистика зарплат в QA. 1 квартал 2026 года 👈

Я уже посмотрел и есть несколько интересных наблюдений:
— Разброс внутри одного грейда огромный, иногда раза в 2-3. Мои соболезнования тем 2-м сеньорам с <1500$ зарплатой 🐱
— Автоматизация стабильно выше мануального тестирования, но разрыв не всегда космический
— Продукт чаще выигрывает у аутсорса. Собственно я тоже в 23 году ушел в продуктовые компании
— Удалёнка не всегда = больше денег, иногда это просто про удобство
— Удовлетворённость зарплатой не линейна. Даже при росте дохода люди не сильно счастливее. Классика!

Из того, чего не хватило:
— Сколько работ у людей с доходом > $5k? Есть ощущение, что там не всегда одна 😅
— И не хватает метрики «деньги / час». Потому что можно пахать 12 часов за $1000, а можно работать 2 часа в день за $5000 (базовый минимум судя по соцсетям)
— Нет грейдов staff/principal и роли SDET (я/мы существуем)

Ну что, уже пишете менеджеру «есть разговор»? 😏