Мой рабочий процесс совместной работы с ИИ
Мой рабочий процесс совместной работы с ИИ Как я использую ChatGPT, Codex, Pulse и deep research от OpenAI для проектных предложений и разработки программного обеспечения Topics: Стартап, Распределение, Стратегия, Инновация.
Я пользуюсь ChatGPT с 2023 года: сначала как обычный пользователь, затем как платный пользователь, потом перешел с Plus на Pro. Во второй половине 2025 года, когда Gemini резко набрал силу, я ненадолго перешел на Gemini. После выхода GPT-5.5 я вернулся в экосистему OpenAI. Главных причин две. Во-первых, возможности модели GPT-5.5 по-прежнему значительно опережают другие модели. Соревнования больших моделей по бенчмаркам для обычных пользователей имеют не так много смысла. Обычным пользователям нужна реальная продуктивность. Сейчас GPT действительно достиг уровня продуктивности, при котором можно получать готовые результаты. Во-вторых, OpenAI проделала большую работу по продуктовой упаковке. Codex, Pulse и deep research по-своему снижают порог входа для пользователей.
Сейчас я использую продукты OpenAI в основном для двух видов работы: подготовки проектных предложений и программирования. Примерный процесс подготовки проектного предложения такой: с помощью Feishu Minutes/Lark Minutes я превращаю аудио с выездных обследований и общения с клиентами в протоколы встреч; затем отправляю проверенные протоколы и другие проектные материалы в ChatGPT; использую deep research, чтобы ChatGPT подготовил первый черновик предложения; экспортирую версию Word для проверки и правки; в конце использую Codex для настройки текстового форматирования. Если нужно сделать PowerPoint, я продолжаю использовать плагин presentations в Codex для создания PPT. Разумеется, PPT, созданный через presentations, не идеален, и его можно улучшить с помощью некоторых open-source PowerPoint skills на GitHub.
Для исправления багов и корректировки функций Codex полностью справляется. Если разрабатывать с нуля полноценную крупную систему, у Codex все еще есть много трудностей, особенно риск выхода процесса из-под контроля. В такой ситуации важнее всего четко зафиксировать границы: технологический стек, функциональный объем и другие ограничения. При инициализации проекта сначала нужно подтвердить два файла: AGENTS.md и DESIGN.md. AGENTS.md задает технологический стек, инженерные правила и границы выполнения; DESIGN.md задает цвета, шрифты, стиль компонентов и другие визуальные правила. Второй шаг — выбор технологического стека. Нужно выбирать стек, с которым ИИ хорошо работает, например React + TypeScript, а не стек, который привычнее людям, например Java.
ИИ изменил ритм работы, и проблему здоровья нельзя игнорировать. AI-агенты действительно сильно повышают эффективность. Если какая-то ваша задача не завершена, агент быстро выполняет свою часть и подталкивает вас двигаться дальше, из-за чего вам приходится продолжать работать без остановки. Это интенсивная работа без возможности расслабиться. Мозг постоянно находится в работе, и со временем это сильно утомляет. Поэтому нужен внешний способ заставить себя остановиться. Лучший вариант — метод Pomodoro: работать 25 минут, отдыхать 5 минут и давать мозгу восстановиться. Конечно, если взаимодействие с агентом выстроено хорошо, вполне можно отдыхать, пока агент работает.
