ИИ - изучаем, понимаем, используем...

Будем знакомы — я Егор, мне 49 лет, и из них 26 лет — в безопасности. Эта статья — разбор полетов моего поиска работы: честно, без прикрас и с долей иронии над абсурдом современного рекрутинга. Покажу, как ATS разбирает резюме по косточкам, зачем нужны цифры вместо общих фраз, какие приемы реально помогают пробиться к рекрутеру и где чаще всего спотыкаются опытные безопасники. Будет местами обидно, местами смешно — но точно полезно. Что же, читатель, идем по следам «потерянных» откликов и ищем путь к офферу...

Готовый промт не догма. Если нужен другой формат, критерий или адаптация — попросите ИИ изменить промт в чате. После правки сравните ответы на одном документе и проверьте контрпримером: не стал ли новый промт пропускать факты, которые старый ловил. Промты, которые выдают на работе или публикуют в других руководствах, рассчитаны на типовую задачу. Ваша ситуация может отличаться: короче отчёт, узкая проверка, другой тип документа, иной регламент. Доработка через диалог быстрее, чем редактирование с нуля, если вы чётко описываете, что менять и зачем...

Первый ответ ИИ редко совпадает с тем, что вам нужно — и это нормально. Одна конкретная уточняющая фраза быстрее, чем новый запрос с нуля. Сильнейший инструмент уточнения — проверка контрпримером: попросить ИИ найти в вашем тексте факт, который ослабляет его же вывод. Уточнение — не признак ошибки и не «вы не умеете пользоваться ИИ». Это этап доводки черновика до рабочего вида. Профессионалы с ИИ уточняют так же, как правят письмо коллеге: «здесь короче», «здесь с цифрами», «этого пункта не было в исходнике»...

ИИ не знает вашей работы, дедлайна и того, кому пойдёт результат. Хорошее сообщение отвечает на четыре вопроса: контекст, цель, материалы, формат — и закладывает проверку контрпримером. Шаблон — промт Шаблон сильного сообщения в материалах к этой части*. Слабый запрос («оцени документ», «сделай лучше») даёт слабый ответ: ИИ выбирает усреднённую глубину и форму. Сильный запрос сужает задачу так, как сузил бы вы задачу для коллеги. Четыре вопроса: 1. Контекст — что за ситуация, кто ждёт результат, есть ли дедлайн...

Работа с ИИ — не одна отправка и готовый результат, а разговор: вставили промт, получили черновик, уточнили, проверили вывод контрпримером, доработали. Методология проверки через контрпримеры (counterexample-based verification) — искать в данных факт, который ослабляет вывод ИИ, а не спрашивать «ты уверен?». Это нормальная практика, а не «читерство» для тех, кто не пишет промты сам. Многие ожидают от ИИ поведения кнопки: нажал — получил финальный документ. На деле первый ответ почти всегда черновик...

Долгое время в финансовой среде существовал железный аргумент: вложить деньги в портфель высокодоходных облигаций — объективно надёжнее, чем открыть «свой бизнес». Не потому что инвестирование — это просто. А потому что малый бизнес убивает один конкретный механизм: кассовый разрыв на фоне высоких постоянных издержек. Аренда не ждёт. Поставщик не ждёт. Зарплата не ждёт. А клиент задержал платёж на три недели — и бизнес умер. На этом фоне «мусорные» облигации (высокодоходные бумаги эмитентов с рейтингом BB- и ниже, ВДО) выглядят парадоксально привлекательно...