Хватит быть просто исполнителем. Превращаем рутину в топливо для роста 🚀

👋 Привет, я Влад! Последние 5 лет я работал в IT и в какой-то момент понял, что застрял. Мой календарь был забит циклом «задача → созвон → дедлайн → отчет». Знакомая картина?

Это работа исполнителя. Она важна, но она не двигает тебя вперед. Настоящий рост начинается там, где ты перестаешь просто закрывать таски и начинаешь создавать.

Этот канал — практическое руководство по переходу из одного режима в другой.

Что мы будем делать:
1. Безжалостно вычищать рутину. Будем находить пожирателей времени и заменять их автоматизацией, AI-ассистентами и другими no-code инструментами. Цель — освободить голову и часы.
2. Строить и запускать. Освободившееся время мы вложим в главное — в собственные проекты. Я буду на реальных примерах показывать, как превращать идеи в работающие мини-продукты с использованием современных подходов и AI технологий.

Этот блог для IT-специалистов, которые чувствуют, что способны на большее, чем просто перекладывать задачи в Jira.

Давайте сделаем первый реальный шаг прямо сейчас:
Откройте свой таск-трекер (Jira, Asana, Trello, да хоть блокнот). Найдите одну задачу, которую вы делали на этой неделе и думали: «Господи, какая же тупость, опять одно и то же».

Нашли? Напишите ее в комментариях или себе в заметки.
Поздравляю, это наш первый кандидат на уничтожение. В следующих постах мы его автоматизируем.

🔖 Подписывайтесь, чтобы не пропустить.

Преврати свой ноутбук в личный 🧠 ChatGPT.
Бесплатно и приватно.

Надоело, что ChatGPT тормозит в час пик, а за API приходят неприятные счета? Есть решение, и оно уже лежит у вас на столе (или на коленях). Ваш собственный компьютер.

Я написал полный гайд, как превратить ваш Mac или ПК в автономную AI-станцию с помощью Ollama. Это проще, чем кажется.

Больше никаких «сервер перегружен», платных подписок и страха слить в сеть конфиденциальные данные. Вы получаете полный контроль.

Внутри статьи — всё от А до Я:
• Пошаговая установка Ollama.
• Интеграция с Raycast для вызова AI по хоткею.
• Настройка крутого веб-интерфейса Open WebUI.
• Советы, какие модели выбрать для разных задач.

Это подробная инструкция, после которой вы сможете работать с AI даже без интернета.

🔗 Читай, настраивай и возвращай контроль себе:
Teletype • Pikabu • VC

Хватит кормить OpenAI: почему я начинаю AI-проекты с локальных моделей ❗️

Все вокруг кричат: «Внедряй AI! Быстрее!», и вот уже менеджер бежит подключать GPT-4 к внутренней базе знаний. Знакомая картина? Давайте нажмём на паузу.

Прежде чем отдавать свои данные и бюджеты в облако, стоит подумать о трёх «сюрпризах», которые почти всегда случаются:
• Неконтролируемые расходы. Сотрудники начинают «просто пробовать» и гоняют гигабайты данных. В конце месяца прилетает счёт с четырьмя нулями. Токены, они такие.
• Риски утечки данных. Ваша конфиденциальная информация — будь то код или клиентская база — оказывается на чужих серверах. Вы уверены, что хотите этого?
• Бесплатное обучение для других. Забыли поставить галочку «не использовать для обучения»? Поздравляю, вы только что помогли улучшить чужую модель за свой счёт.

Мой подход — начинать с локальных LLM. Это как своя безопасная песочница. Вы получаете полный контроль над данными и нулевые расходы на эксперименты. Да, модели могут быть чуть проще, но для 80% задач на старте этого более чем достаточно.

Хотите попробовать? Вот простой первый шаг:
1. Скачайте LM Studio или Ollama. Это бесплатные программы, которые позволяют запустить LLM прямо на вашем компьютере в пару кликов.
2. Найдите в их каталоге и запустите модель Llama 3 8B. Она достаточно умная и не требует мощного железа.
3. Теперь подумайте: какую рутинную задачу с данными, которые вы не готовы отправить в облако, можно автоматизировать?
Поздравляю, вы готовы к первому, безопасному AI-тесту. Локальные модели — это свобода и трезвый расчёт.

А вы уже пробовали гонять LLM на своей машине? Делитесь опытом в комментах!

Ваша локальная LLM — это швейцарский нож. А вам нужен скальпель

Надеюсь, вы уже попробовали запустить большую локальную модель у себя на компьютере. Это отличный первый шаг, чтобы почувствовать свободу от облаков.

Но на вторую неделю вы, как и я, скорее всего, упрётесь в потолок. Я целую неделю пытался работать только на локалке и вот какие «симптомы» поймал:
• 🐢 Медленные ответы на специфические запросы.
• 🤯 Уверенные галлюцинации в узких темах.
• 🤔 Постоянная потеря контекста в длинных диалогах.

Проблема не в том, что локальные LLM плохи. Проблема в том, что мы пытаемся использовать универсальный инструмент для специализированных задач.

В своем новом лонгриде я делюсь выводами из этого эксперимента. Главный инсайт: маленькая модель, обученная на ваших данных или подключенная к вашей базе знаний, всегда обыграет неповоротливого гиганта.

🔗 Читайте, чтобы перейти с «общего» AI на «персональный» и получить настоящий буст:
Teletype • Pikabu • Dzen • VC

Я перестал строить «песчаные замки». Теперь я ищу рычаги для автоматизации 🤔

В начале карьеры я был одержим улучшением всего подряд. Переписывал скрипты, строил сложные системы в Notion, создавал многоуровневые конвейеры. Я гордился этими системами, но была проблема: они были хрупкими "песчаными замками". Первая же волна реальности — смена приоритетов или уход коллеги — смывала их без следа.

Все изменилось, когда я понял: эффективность — это не сложность систем, а поиск правильных точек для приложения усилий. Поиск рычагов.

Принцип 80/20 в IT работает безжалостно:
• 20% действий дают 80% результата. Это и есть рычаги. Один удачный скрипт, автоматизирующий отчеты. Одна понятная инструкция, экономящая часы команде. Настройка одного AI-ассистента, который пишет за тебя рутинные ответы.
• 80% действий — это просто "песок". Бесконечные созвоны для синхронизации, ручное копирование данных, полировка презентаций, которые никто не прочтет. Это имитация бурной деятельности.

И здесь главный инсайд: AI и автоматизация — это самый мощный арсенал для создания рычагов, который у нас когда-либо был. Они позволяют взять те самые 80% "песка" и просто убрать их из своего дня.

Как найти свой рычаг для автоматизации:
1. Проведите аудит рутины. Откройте календарь или таск-трекер за прошлую неделю. Честно найдите задачу, которую вы делали больше 3 раз, и которая не требовала от вас креативности. Нашли? Это кандидат №1.
2. Задайте вопрос: «Что будет, если это просто перестать делать?». Если ответ "ничего страшного", бросайте это немедленно. Если "все сломается" — это идеальная точка для создания рычага-автоматизации.
3. Ищите мультипликаторы. Выбирайте те задачи, автоматизация которых поможет не только вам, но и коллегам. Написали скрипт для себя — поделитесь с командой.

Хватит таскать песок ведрами. Давайте искать экскаваторы.

Сделаем первый шаг? Напишите в комментариях одну рутинную задачу из вашего списка, которая вас больше всего бесит. В следующих постах мы разберем, как такие задачи можно автоматизировать.

Мой стек для экономии мыслетоплива: 5 приложений, которые убирают трение из рабочего дня ⚡

Автоматизация — это не всегда сложные сценарии. Часто самый большой эффект дают инструменты, которые убирают ежедневное "трение" — мелкие, бесячие действия, съедающие фокус и энергию.

Вот мой текущий топ-5, который помогает мне оставаться в потоке:

Raycast — Убийца переключений контекста.
Проблема: Нужно найти файл, запустить приложение, посчитать что-то — и вот ты уже тянешься к мышке, теряя фокус.
Решение: Командный центр на Mac, который делает все это по хоткею. Плюс встроенный AI, работающий с вашим ключом (привет, экономия!).

Perplexity — Антидот от 20+ вкладок в браузере.
Проблема: Ресерч новой темы превращается в хаос из десятков открытых ссылок и сомнений в источниках.
Решение: AI-поисковик, который сразу дает выжимку с ссылками на источники. Экономит часы на поиске и анализе информации. Готовлю про него отдельный разбор, маякните в комментах, если ждете.

ChatGPT — Лекарство от "синдрома чистого листа".
Проблема: Нужно написать текст/код/письмо, а в голове пусто.
Решение: Идеальный спарринг-партнер. Накидываю ему идею, он дает черновик, который уже можно дорабатывать. Главное — начать, и ChatGPT в этом лучший.

CleanShot X — Ускоритель коммуникации.
Проблема: Объяснять что-то текстом долго и не всегда понятно.
Решение: Скриншот > стрелочка > аннотация > ссылка. Весь процесс занимает 5 секунд и снимает 90% вопросов от коллег.

Antinote — Ловушка для мимолетных идей.
Проблема: Гениальная мысль пришла в голову во время созвона, но ее некуда быстро записать, и она потерялась.
Решение: Супер-простой блокнот, который живет в меню-баре. Ctrl+Space, записал, закрыл. Мысль поймана, фокус не потерян.

Хотите начать апгрейд прямо сейчас?
1. Если вы на Mac, скачайте Raycast. Он бесплатный.
2. Настройте один хоткей на действие, которое вы делаете 10+ раз в день (например, открыть рабочую папку или конкретный сайт).
3. Через день вы не сможете понять, как жили без этого раньше.

А какими инструментами вы убираете "трение" из своего дня? Делитесь находками в комментариях.

Вас просят «быть на 20% эффективнее»? Это ловушка.

Классика менеджмента: приходит руководитель и говорит, что команда должна стать «эффективнее». На практике это часто означает одно: делать больше работы за то же время, срезая углы и жертвуя качеством.

Что делать инженеру в такой ситуации? Работать по 12 часов? Упрощать продукт до неузнаваемости, лишь бы уложиться в KPI?

Я глубоко разобрал эту тему в новом лонгриде. Эта статья о том, как отличить реальную оптимизацию от гонки на истощение.

Внутри я разбираю три главных ловушки «эффективности» и предлагаю системный подход, который помогает:
• Сохранить качество продукта (и свою профессиональную репутацию).
• Аргументированно объяснить руководству, где находятся реальные точки роста, а где — просто путь к выгоранию.
• Перевести разговор с языка пустых KPI на язык инженерной и бизнес-логики.

Хватит работать больше. Пора работать умнее.

🔗 Полный разбор и выводы — в статье:
Teletype • Pikabu • Dzen • VC