Использую ли я ИИ в работе? Да, конечно, использую. Глупо не использовать его при современных технологиях.
Я делаю сайты на заказ, веду этот блог и пишу плагины для WordPress. ИИ для меня рабочий инструмент, такой же, как IDE или Git. Он ускоряет работу, но решения, проверка и ответственность за результат остаются на мне. Расскажу, где именно он у меня работает.
Блог: темы мои, черновик собирает ассистент
Тексты для блога я пишу вместе с ИИ-ассистентами. Темы нахожу и проверяю сам: о чём писать и стоит ли вообще, решаю я. Ассистент собирает черновик, делает скриншоты и обложки. Обложки рисую в Grok Imagine.
Финальное слово всегда за мной. Что публиковать, в каком виде, что убрать или переписать, решаю я. Если черновик меня не устраивает, он просто не выходит. Ассистент быстро собирает основу, а смысл и подачу я довожу сам.
Отдельная история со старыми статьями. Их в блоге сотни, и многие писались давно: где-то тяжёлый язык, где-то описаны версии и настройки, которых уже нет. Сейчас я их переписываю, и ИИ помогает привести тексты к нормальному языку и обновить устаревшее. Что оставить, а что выкинуть, по-прежнему решаю сам.
Код и плагины: задачу ставлю я, код пишет агент
Код я тоже пишу с ИИ. Хороший пример: мой плагин MAX Autopost для автопостинга из WordPress в мессенджер MAX. В каталоге WordPress.org он называется Krivoshein Autopost for MAX, а про то, как он туда попал, я рассказывал в отдельной статье.
Работаю над ним так:
- сам формулирую задачу и пишу ТЗ: что нужно сделать и как это должно работать;
- агент Grok Builder пишет код и пушит его на GitHub;
- я проверяю, что получилось, и выпускаю релиз.
Удобно ещё и то, что каждая правка остаётся в истории на GitHub: видно, что поменялось и зачем. Если агент что-то сломал, это легко найти и откатить.
Так вышла версия 1.12.0. Агент берёт на себя набор кода, но что попадёт в релиз, решаю я. Что умеет плагин и как он устроен, есть на странице проекта MAX Autopost.
Сервер и мониторинг
На сервере ИИ-ассистенты следят, чтобы сайты были онлайн, и сообщают, если какой-то из них упал. Узнать о падении от ассистента всё-таки лучше, чем от клиента.
Ещё они помогают с cron-задачами и автопубликацией. Посты на сервере выходят по расписанию, и между ними есть минимальная пауза, чтобы лента не превращалась в поток.
Поверх этого у меня стоят свои ограничители. Первый: фильтр стоп-слов. Если в посте канцелярит, автоматически он не опубликуется. Второй: проверка, чтобы посты не выходили слишком часто. Автоматика работает, но только там и так, как я ей разрешил.
Клиентские сайты
В клиентских проектах ИИ ускоряет рутину: вёрстку, тексты, правки. Однотипная работа, которая раньше съедала время, теперь делается быстрее, и клиент получает сайт раньше. Лучше всего ИИ справляется там, где задача понятная и результат легко проверить глазами.
Клиенты, кстати, тоже теперь пробуют делать сайты сами: через нейросети и конструкторы. Я недавно писал об этом в посте «Клиенты начали собирать сайты сами». Нейросеть быстро собирает каркас: страницы, тексты, простую форму. А дальше всплывают заявки, которые никуда не доходят, виджеты, работающие через раз, вёрстка, которая разваливается на телефоне, и 152-ФЗ, выполненный только на словах. Инструмент у нас с клиентом по сути один и тот же. Разница в том, что я знаю, где такие сайты обычно ломаются, проверяю это до сдачи и отвечаю за результат.
При этом решения по сайту и проверку перед сдачей я оставляю за собой. Клиент платит за результат, и отвечаю за него я, а не нейросеть.
Яндекс Директ и Метрика через API
С Яндекс Директом и Яндекс Метрикой я тоже работаю через API, а не только кликаю в кабинетах. Для Директа у меня есть свой консольный клиент на Python, он лежит на SourceCraft в репозитории krivoshein-slon/direct. Клиент проверяет токен и показывает, под каким логином я вошёл, выводит клиентов агентства и список кампаний со статусами. Подробнее о нём я писал в посте «ydirect: консольный клиент API Яндекс.Директа».
Такие скрипты я пишу и поддерживаю вместе с ИИ. Он быстро набрасывает код под нужный метод API, а что войдёт в итоговую версию, решаю я.
Почта: сводка вместо разбора всех ящиков
У меня пять почтовых ящиков: рабочие, деловые и личные. Grok Bot читает их все и присылает короткую сводку: на что во входящих стоит обратить внимание. Это очень удобно: главное видно сразу, ещё до того, как открыл сами ящики.
Почту я всё равно просматриваю сам, каждый день. Но короткий бриф мне даёт Grok Bot.
Вот пример. Бот сообщил, что клиент прислал письмо про два простых одностраничника, и предложил подготовить ответ. Решение, что и когда ответить, и сама отправка остались за мной.
Где ИИ ошибается и как я это ловлю
ИИ ошибается, и довольно предсказуемо. Чаще всего я вижу три вещи:
- калька с английского: слова вроде русские, но так никто не говорит;
- выдуманные факты: версии, ссылки и названия, которых не существует;
- уверенный тон там, где надо проверить. Модель пишет так, будто знает точно, даже когда угадывает.
Третий пункт самый коварный. Ошибку, сказанную уверенным тоном, легко пропустить, особенно когда торопишься.
Поэтому всё проверяю сам. Текст читаю целиком и переписываю то, что звучит как перевод. Факты, ссылки и версии сверяю с первоисточником. Код смотрю до релиза, а не после жалоб пользователей. Стоп-слова и ограничители на сервере часть ошибок отсекают сами, но последняя проверка всё равно за мной.
Вывод: глупо не использовать, но голову не выключать
ИИ у меня в работе почти везде: в блоге, в коде, на сервере, в почте и в клиентских проектах. Не пользоваться им сегодня так же странно, как писать код без Git. Но это инструмент, а не замена голове. Он ускоряет работу, а решения, проверка и ответственность за результат остаются на мне.
И совет от меня: следите за новыми инструментами. Если появляется что-то, что может снять с вас рутину, не отмахивайтесь. Разберитесь, попробуйте в деле и пользуйтесь, если подошло. Жизнь от этого правда становится проще.
