AI у тебя есть. А у твоей команды — мозги под него?
Ruben Hassid — один из самых честных людей про AI в LinkedIn. 500К подписчиков, 100 миллионов просмотров. И одна мысль которая меня зацепила: большинство людей берут инструменты 2026 года и работают с ними как с Google в 2016-м. Открыл, спросил, закрыл. Как справочник.
Это не проблема инструмента. Это проблема операционной системы в голове.
Есть книга — "How to Read a Book" Мортимера Адлера. 1940 год, до сих пор актуальна. Большинство людей читают пассивно — глаза по строкам, слова в голову, ничего не осталось. Адлер говорит: настоящее чтение это диалог. Ты задаёшь вопросы тексту. Споришь. Ищешь что автор не сказал. Не потребление — участие.
С AI та же история. Пока человек спрашивает "напиши текст" — он потребитель. Ничем не лучше того кто гуглит.
Для фаундеров это важно понимать. "Умею пользоваться AI" в резюме уже ничего не значит. Все умеют. Вопрос — как человек думает через AI.
Вот что отличает тех кто реально перестроился:
1. Использует AI для вопросов, не для ответов. Не "дай мне решение", а "помоги понять проблему". Сначала диагноз, потом рецепт. Большинство прыгает сразу к ответу — и потом удивляется почему AI выдаёт хрень.
2. Думает вслух через AI. Новая задача — не сидит в голове один, не гуглит, не пытается сам разобраться три часа. Сразу открывает AI и вываливает: вот что происходит, вот что непонятно, вот что хочу получить. AI становится партнёром по мышлению, не поисковиком.
3. Автоматически спрашивает себя — почему я это делаю руками? Любая задача дольше 20 минут — стоп. Почему не отдал AI первым шагом? Этот вопрос должен стать рефлексом.
4. Перестраивает процессы, а не оптимизирует. Не "сделаю то же самое но чуть быстрее с AI". А берёт задачу которую делает каждую неделю и строит её заново через AI. Совсем иначе. Когда видишь разницу — сам захочешь следующую.
Таких пока мало. Но именно они через парулет месяцев будут стоить в три раза дороже остальных.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Ruben Hassid — один из самых честных людей про AI в LinkedIn. 500К подписчиков, 100 миллионов просмотров. И одна мысль которая меня зацепила: большинство людей берут инструменты 2026 года и работают с ними как с Google в 2016-м. Открыл, спросил, закрыл. Как справочник.
Это не проблема инструмента. Это проблема операционной системы в голове.
Есть книга — "How to Read a Book" Мортимера Адлера. 1940 год, до сих пор актуальна. Большинство людей читают пассивно — глаза по строкам, слова в голову, ничего не осталось. Адлер говорит: настоящее чтение это диалог. Ты задаёшь вопросы тексту. Споришь. Ищешь что автор не сказал. Не потребление — участие.
С AI та же история. Пока человек спрашивает "напиши текст" — он потребитель. Ничем не лучше того кто гуглит.
Для фаундеров это важно понимать. "Умею пользоваться AI" в резюме уже ничего не значит. Все умеют. Вопрос — как человек думает через AI.
Вот что отличает тех кто реально перестроился:
1. Использует AI для вопросов, не для ответов. Не "дай мне решение", а "помоги понять проблему". Сначала диагноз, потом рецепт. Большинство прыгает сразу к ответу — и потом удивляется почему AI выдаёт хрень.
2. Думает вслух через AI. Новая задача — не сидит в голове один, не гуглит, не пытается сам разобраться три часа. Сразу открывает AI и вываливает: вот что происходит, вот что непонятно, вот что хочу получить. AI становится партнёром по мышлению, не поисковиком.
3. Автоматически спрашивает себя — почему я это делаю руками? Любая задача дольше 20 минут — стоп. Почему не отдал AI первым шагом? Этот вопрос должен стать рефлексом.
4. Перестраивает процессы, а не оптимизирует. Не "сделаю то же самое но чуть быстрее с AI". А берёт задачу которую делает каждую неделю и строит её заново через AI. Совсем иначе. Когда видишь разницу — сам захочешь следующую.
Таких пока мало. Но именно они через пару
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
❤12👍4🔥3
AI не спасёт компанию которая не знает куда идёт.
Есть вещь которая меня бесит последние полгода. Фаундер приходит, говорит: нам нужна AI-стратегия. Я спрашиваю — а бизнес-стратегия есть? Пауза.
AI — это не стратегия. Это инструмент. Как Excel. Как Slack. Никто же не говорит "у нас Slack-стратегия".
Но сейчас все сошли с ума. Компании нанимают Chief AI Officer не понимая зачем. Пишут в миссии "AI-first" не понимая что это значит. Покупают инструменты потому что конкуренты купили. Ждут что продуктивность вырастет сама — просто потому что AI теперь есть.
Не вырастет.
AI ускоряет то что уже работает. Есть чёткое понимание кто твой клиент и что ему нужно — AI поможет строить продукт быстрее. Есть нормальный процесс разработки — AI сократит цикл с идеи до прода в разы. Есть понимание каких людей ищешь — AI поможет находить их быстрее.
Если у тебя хаос и непонимание куда идёт компания — AI просто ускорит хаос.
Вижу это постоянно. Стартап говорит "давайте используем AI". Окей. А куда идём? Какую задачу решаем через год? Молчание.
Инструмент без стратегии — дорогая игрушка.
Сначала ответь что ты строишь и куда идёшь. Потом думай как AI это ускорит. Не наоборот.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Есть вещь которая меня бесит последние полгода. Фаундер приходит, говорит: нам нужна AI-стратегия. Я спрашиваю — а бизнес-стратегия есть? Пауза.
AI — это не стратегия. Это инструмент. Как Excel. Как Slack. Никто же не говорит "у нас Slack-стратегия".
Но сейчас все сошли с ума. Компании нанимают Chief AI Officer не понимая зачем. Пишут в миссии "AI-first" не понимая что это значит. Покупают инструменты потому что конкуренты купили. Ждут что продуктивность вырастет сама — просто потому что AI теперь есть.
Не вырастет.
AI ускоряет то что уже работает. Есть чёткое понимание кто твой клиент и что ему нужно — AI поможет строить продукт быстрее. Есть нормальный процесс разработки — AI сократит цикл с идеи до прода в разы. Есть понимание каких людей ищешь — AI поможет находить их быстрее.
Если у тебя хаос и непонимание куда идёт компания — AI просто ускорит хаос.
Вижу это постоянно. Стартап говорит "давайте используем AI". Окей. А куда идём? Какую задачу решаем через год? Молчание.
Инструмент без стратегии — дорогая игрушка.
Сначала ответь что ты строишь и куда идёшь. Потом думай как AI это ускорит. Не наоборот.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
❤14👍8🔥6
AI уволил — а безработица не выросла. Как так?
Это самый тупой способ читать рынок труда.
Безработица считается так: у тебя нет работы, ты доступен и ты активно ищешь прямо сейчас. Все три условия сразу. Пропустил одно — ты не безработный, ты "вне рынка труда". Не существуешь в статистике.
Вот что происходит на самом деле. Сеньор инженер потерял работу — компания порезала команду с десяти до трёх потому что AI. Он не сидит дома. Берёт фриланс на Upwork, консультирует пару стартапов, запускает что-то своё. Три часа в неделю за деньги — по всем метрикам он трудоустроен. Его карьерный слом невидим.
Это не единичная история. Это паттерн который я вижу каждую неделю.
И вот что это значит для тех кто нанимает прямо сейчас. Рынок выглядит стабильным — а на нём тихо скапливаются люди с серьёзным опытом которые номинально "заняты" но реально ищут куда приложить себя. Бывший data scientist который консультирует за копейки. Продакт из большой компании который "фрилансит". Инженер который "строит своё" но по факту просто не нашёл место.
Они не придут к тебе через джоб-борд. Они туда не пойдут — они же трудоустроены, зачем.
Но они есть. И если умеешь их находить и разговаривать на правильном языке — у тебя сейчас очень интересное окно.
Unemployment rate не расскажет эту историю. Это просто не то что он умеет измерять.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Это самый тупой способ читать рынок труда.
Безработица считается так: у тебя нет работы, ты доступен и ты активно ищешь прямо сейчас. Все три условия сразу. Пропустил одно — ты не безработный, ты "вне рынка труда". Не существуешь в статистике.
Вот что происходит на самом деле. Сеньор инженер потерял работу — компания порезала команду с десяти до трёх потому что AI. Он не сидит дома. Берёт фриланс на Upwork, консультирует пару стартапов, запускает что-то своё. Три часа в неделю за деньги — по всем метрикам он трудоустроен. Его карьерный слом невидим.
Это не единичная история. Это паттерн который я вижу каждую неделю.
И вот что это значит для тех кто нанимает прямо сейчас. Рынок выглядит стабильным — а на нём тихо скапливаются люди с серьёзным опытом которые номинально "заняты" но реально ищут куда приложить себя. Бывший data scientist который консультирует за копейки. Продакт из большой компании который "фрилансит". Инженер который "строит своё" но по факту просто не нашёл место.
Они не придут к тебе через джоб-борд. Они туда не пойдут — они же трудоустроены, зачем.
Но они есть. И если умеешь их находить и разговаривать на правильном языке — у тебя сейчас очень интересное окно.
Unemployment rate не расскажет эту историю. Это просто не то что он умеет измерять.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
❤8🔥8👍6
AI_salary_guide_VAMI.pdf
381.8 KB
Гайд зарплат 10 AI-ролей. Разбор для фаундеров, красные флаги, когда нанимать.
Фаундеры постоянно спрашивают cколько платить AI-инженеру? Вопрос звучит просто. Проблема в том что "AI-инженер" — это как спросить сколько стоит "врач". Хирург и терапевт оба врачи. Но это разные люди с разными деньгами и разными задачами.
То же самое здесь. MLOps Engineer и AI Research Scientist — обе роли работают в AI. Но первый деплоит и поддерживает модели в продакшне, второй изобретает новые архитектуры. Первый стоит $130–180k remote. Второй — $175–250k, и таких на рынке почти нет.
LLM Engineer сейчас зарабатывает на 20–40% больше среднего — спрос превышает предложение в три раза. Head of AI в топовых компаниях — $550–900k total comp. Prompt Engineer — единственная роль куда можно войти без CS-диплома, Anthropic платит за неё до $335k.
Собрал данные по 10 ключевым AI-ролям. Для каждой — когда нанимать и красные флаги, зарплаты по трём регионам: USA Remote, USA On-site, Европа.
35+ источников. Март 2026.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Фаундеры постоянно спрашивают cколько платить AI-инженеру? Вопрос звучит просто. Проблема в том что "AI-инженер" — это как спросить сколько стоит "врач". Хирург и терапевт оба врачи. Но это разные люди с разными деньгами и разными задачами.
То же самое здесь. MLOps Engineer и AI Research Scientist — обе роли работают в AI. Но первый деплоит и поддерживает модели в продакшне, второй изобретает новые архитектуры. Первый стоит $130–180k remote. Второй — $175–250k, и таких на рынке почти нет.
LLM Engineer сейчас зарабатывает на 20–40% больше среднего — спрос превышает предложение в три раза. Head of AI в топовых компаниях — $550–900k total comp. Prompt Engineer — единственная роль куда можно войти без CS-диплома, Anthropic платит за неё до $335k.
Собрал данные по 10 ключевым AI-ролям. Для каждой — когда нанимать и красные флаги, зарплаты по трём регионам: USA Remote, USA On-site, Европа.
35+ источников. Март 2026.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
🔥14👍4👏3❤2
8 уровней AI-инженера. Твоя команда на каком?
Steve Yegge описал 8 уровней того, как разработчики работают с AI. Снизу вверх — от «никакого AI» до «пишу свой оркестратор агентов».
Коротко:
L1 — Без AI. Всё руками, по старинке. Уважаю, но в 2026 это уже осознанный выбор, а не норма.
L2 — AI-помощник есть, но ты подтверждаешь каждое его действие. Как нанять сениора и стоять у него за спиной.
L3 — Отпустил контроль. Доверие растёт, агент работает свободнее. Первый кайф от скорости.
L4 — Перестаёшь проверять каждое изменение в коде. Следишь за ходом работы, а не за каждой строчкой.
L5 — Агент — основной продюсер кода. Ты направляешь, он делает. Редактор кода — просто окно, куда иногда заглядываешь.
L6 — Несколько агентов параллельно. Один работает — запускаешь второго на другую задачу. Потом третьего. Скорость x3.
L7 — 10+ агентов, управляешь руками. Хаос. Путаешь задачи между агентами. Думаешь: «а что, если один агент мог бы управлять остальными?»
L8 — Строишь свою систему управления агентами. Они сами распределяют задачи, запускают друг друга, отчитываются.
Теперь — зачем это вам.
Ко мне приходят нанимать инженеров. И знаете, что я вижу? Большинство запросов сейчас — это L7 и L8. Компании ищут людей, которые не просто «умеют в AI», а которые строят системы из агентов. Которые мыслят архитектурой взаимодействия, а не отдельными запросами к ChatGPT.
И вот тут разрыв.
Вы, возможно, думаете, что ваша команда «использует AI». Окей. Но на каком уровне? Если ваши инженеры на L2–L3, а вы конкурируете с командой на L6–L7 — вы проигрываете не в таланте. Вы проигрываете в скорости. В множителе. В том, сколько задач один человек способен вести одновременно.
L5 — это минимум, к которому стоит стремиться прямо сейчас. Это тот уровень, где инженер перестаёт быть «человеком, который пишет код» и становится «человеком, который управляет тем, кто пишет код».
L7–L8 — это то, что уже ищут на рынке. И за это платят.
Три вопроса, которые стоит задать себе:
• На каком уровне работает твоя команда прямо сейчас?
• На каком уровне работают команды твои конкурентов?
• Кого тебе нужно нанять, чтобы сдвинуть эту шкалу?
Если не знаете ответ на первый вопрос — это уже ответ.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Steve Yegge описал 8 уровней того, как разработчики работают с AI. Снизу вверх — от «никакого AI» до «пишу свой оркестратор агентов».
Коротко:
L1 — Без AI. Всё руками, по старинке. Уважаю, но в 2026 это уже осознанный выбор, а не норма.
L2 — AI-помощник есть, но ты подтверждаешь каждое его действие. Как нанять сениора и стоять у него за спиной.
L3 — Отпустил контроль. Доверие растёт, агент работает свободнее. Первый кайф от скорости.
L4 — Перестаёшь проверять каждое изменение в коде. Следишь за ходом работы, а не за каждой строчкой.
L5 — Агент — основной продюсер кода. Ты направляешь, он делает. Редактор кода — просто окно, куда иногда заглядываешь.
L6 — Несколько агентов параллельно. Один работает — запускаешь второго на другую задачу. Потом третьего. Скорость x3.
L7 — 10+ агентов, управляешь руками. Хаос. Путаешь задачи между агентами. Думаешь: «а что, если один агент мог бы управлять остальными?»
L8 — Строишь свою систему управления агентами. Они сами распределяют задачи, запускают друг друга, отчитываются.
Теперь — зачем это вам.
Ко мне приходят нанимать инженеров. И знаете, что я вижу? Большинство запросов сейчас — это L7 и L8. Компании ищут людей, которые не просто «умеют в AI», а которые строят системы из агентов. Которые мыслят архитектурой взаимодействия, а не отдельными запросами к ChatGPT.
И вот тут разрыв.
Вы, возможно, думаете, что ваша команда «использует AI». Окей. Но на каком уровне? Если ваши инженеры на L2–L3, а вы конкурируете с командой на L6–L7 — вы проигрываете не в таланте. Вы проигрываете в скорости. В множителе. В том, сколько задач один человек способен вести одновременно.
L5 — это минимум, к которому стоит стремиться прямо сейчас. Это тот уровень, где инженер перестаёт быть «человеком, который пишет код» и становится «человеком, который управляет тем, кто пишет код».
L7–L8 — это то, что уже ищут на рынке. И за это платят.
Три вопроса, которые стоит задать себе:
• На каком уровне работает твоя команда прямо сейчас?
• На каком уровне работают команды твои конкурентов?
• Кого тебе нужно нанять, чтобы сдвинуть эту шкалу?
Если не знаете ответ на первый вопрос — это уже ответ.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
❤12👎5👍3🔥3
Пока все смеются над QA — умные идут и нанимают
Вчера смотрел вакансию. Сеньор-разработчик, крепкая компания, нормальные деньги. И в требованиях — «покрывает свой код тестами, использует llm для генерации edge cases».
То есть. Он сам пишет код. Сам пишет на него тесты. Сам спрашивает llm какие ещё тесты написать. И сам же проверяет что llm там нагенерил.
Это не контроль качества. Это ритуал.
И вот что смешно. QA как профессия сейчас в очень странной точке. С одной стороны все хоронят — «ai заменит», «тестировщики не нужны», «разработчик сам справится». С другой — BLS рисует +25% роста до 2032, зарплаты senior ai test engineers уже улетели за $200k+ (US), и на каждую нормальную вакансию очередь из фаундеров.
Потому что код теперь пишется х10. А баги пишутся х10. А llm свои же тесты прогоняет и радостно сообщает «всё ок, чел, можно в прод».
Вот вам прогноз. Через год-полтора QA станет одной из самых горячих ролей на рынке. Не потому что их мало. А потому что до всех наконец доедет простая мысль — без человека, который умеет ломать систему руками и головой, продукт просто лежит. Особенно когда половину кода пишет модель.
А пока — окно. Реально окно. Сильные QA с живой экспертизой в ai-тестировании прямо сейчас доступны. Многие между проектами. Многие досматриваются. Многие вообще не понимают пока сколько они стоят на самом деле.
Те кто сейчас их заберёт — через год будет на коне. Остальные будут платить х2 и ещё очередь стоять.
Не ждите пока «рынок определится». Рынок уже определился. Просто вы пока этого не видите.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
Вчера смотрел вакансию. Сеньор-разработчик, крепкая компания, нормальные деньги. И в требованиях — «покрывает свой код тестами, использует llm для генерации edge cases».
То есть. Он сам пишет код. Сам пишет на него тесты. Сам спрашивает llm какие ещё тесты написать. И сам же проверяет что llm там нагенерил.
Это не контроль качества. Это ритуал.
И вот что смешно. QA как профессия сейчас в очень странной точке. С одной стороны все хоронят — «ai заменит», «тестировщики не нужны», «разработчик сам справится». С другой — BLS рисует +25% роста до 2032, зарплаты senior ai test engineers уже улетели за $200k+ (US), и на каждую нормальную вакансию очередь из фаундеров.
Потому что код теперь пишется х10. А баги пишутся х10. А llm свои же тесты прогоняет и радостно сообщает «всё ок, чел, можно в прод».
Вот вам прогноз. Через год-полтора QA станет одной из самых горячих ролей на рынке. Не потому что их мало. А потому что до всех наконец доедет простая мысль — без человека, который умеет ломать систему руками и головой, продукт просто лежит. Особенно когда половину кода пишет модель.
А пока — окно. Реально окно. Сильные QA с живой экспертизой в ai-тестировании прямо сейчас доступны. Многие между проектами. Многие досматриваются. Многие вообще не понимают пока сколько они стоят на самом деле.
Те кто сейчас их заберёт — через год будет на коне. Остальные будут платить х2 и ещё очередь стоять.
Не ждите пока «рынок определится». Рынок уже определился. Просто вы пока этого не видите.
👉 t.me/huntermikevolkov - залетай, мы тут про команды с AI, которые перфомят
Буст каналу💪
🔥16💯10❤4💩1
Посмотрел интервью Дороничева с Глебом Соломиным. Что зацепило:
Дороничев — чувак, который залил первую версию YouTube в App Store лично. Руками. Иконку сам загружал. Потом дорос до 50% трафика всего YouTube, миллиард пользователей. Сейчас строит AI-агента для фармы. Человек, который видел будущее раньше других — и зарабатывал на этом.
И вот он говорит три вещи которые останутся за людьми когда AI заберёт всё остальное.
Первое — способность нести ответственность.
Не «я делаю задачи». А — я отвечаю за результат. Головой.
Он приводит кейс из своей компании. Они продают AI-агента для фармы. Агент реально умный, делает due diligence, анализирует молекулы, выдаёт рекомендации. Но клиенты не хотят покупать софт напрямую. Они хотят человека-консультанта, за которым стоит AI. Почему? Потому что человека можно засудить. У человека есть кожа в игре. У AI — нет.
И дальше он вспоминает Стива Джобса. Разница между уборщиком и VP. Уборщик говорит: «комната закрыта, это не моя зона ответственности». И он прав. А VP не может так сказать. У VP причины перестают иметь значение. Дверь закрыта — ну найди способ. Это твоя проблема.
Так вот. В мире где AI-агенты — это твои уборщики, каждый человек должен учиться думать как VP.
Не линейный исполнитель - Руководитель. Который берёт на себя неопределённость и отвечает за результат.
Второе — намерение. Воля.
Даже если у тебя super AGI который может вообще всё — кто-то должен его запромтить. Кто-то должен сказать: вот это делаем, а вот это нет. Кто-то должен принять решение.
И тут он говорит вещь которая меня прям зацепила. LLM нужны не чтобы им делегировать мышление. А чтобы они помогали тебе думать. Разница — огромная.
Он встретил чувака, который сделал целый продукт через GPT. Не знает домена. Не знает программирования. Просто сказал модели — сделай. И она сделала. Что-то. Что-то работает. Но человек не понимает что именно и зачем. И вот это то с чем мы будем сталкиваться всё чаще.
Чем лучше ты думаешь сам — тем мощнее для тебя AI. Чем хуже думаешь — тем бесполезнее любой инструмент.
Третье — телесность.
Звучит странно в контексте AI. Но он прав. Он был в Cirque du Soleil и понял — если бы это были роботы, он бы и минуты не смотрел. А людей смотришь 2 часа не отрываясь. Потому что зеркальные нейроны. Потому что ты чувствуешь их боль и страх. Потому что ты — человек, и тебе интересны люди.
И дальше он говорит что оффлайн-сообщества щас растут как бешеные. Клубы, закрытые группы, живые мероприятия. Потому что когда digital контент неотличим — человек-AI или человек-человек — ценность живого взаимодействия взлетает.
Ну и бонус. Он рассказал как запромтил себе GPT-тренера, загрузил все свои тренировки, анализы крови, данные с Apple Watch и Oura — и впервые в жизни в 43 года увидел свой пресс. 14% жира. Для человека, который всю жизнь сидел за компьютером с кока-колой — это прям результат.
Вот что я вынес для себя.
AI не заменяет тебя. AI заменяет версию тебя которая не думает, не берёт ответственность и не принимает решений.
Хочешь остаться в игре — думай как VP. Используй AI как партнёра. И не забывай что ты живой человек с телом — это тоже актив.
Ну и его фраза которая засела: «будущее наступает медленно, а случается мгновенно». Как с Waymo — за полтора года отъела у Lyft долю рынка. Никто не ожидал.
Готовься сейчас. Потом будет поздно.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про то как собирать команды в мире где AI уже всё меняет
Буст каналу💪
P.S. видео тут - https://youtu.be/QFTq22wZxNo?si=d1NBUvvnM-HWuCbS
Дороничев — чувак, который залил первую версию YouTube в App Store лично. Руками. Иконку сам загружал. Потом дорос до 50% трафика всего YouTube, миллиард пользователей. Сейчас строит AI-агента для фармы. Человек, который видел будущее раньше других — и зарабатывал на этом.
И вот он говорит три вещи которые останутся за людьми когда AI заберёт всё остальное.
Первое — способность нести ответственность.
Не «я делаю задачи». А — я отвечаю за результат. Головой.
Он приводит кейс из своей компании. Они продают AI-агента для фармы. Агент реально умный, делает due diligence, анализирует молекулы, выдаёт рекомендации. Но клиенты не хотят покупать софт напрямую. Они хотят человека-консультанта, за которым стоит AI. Почему? Потому что человека можно засудить. У человека есть кожа в игре. У AI — нет.
И дальше он вспоминает Стива Джобса. Разница между уборщиком и VP. Уборщик говорит: «комната закрыта, это не моя зона ответственности». И он прав. А VP не может так сказать. У VP причины перестают иметь значение. Дверь закрыта — ну найди способ. Это твоя проблема.
Так вот. В мире где AI-агенты — это твои уборщики, каждый человек должен учиться думать как VP.
Не линейный исполнитель - Руководитель. Который берёт на себя неопределённость и отвечает за результат.
Второе — намерение. Воля.
Даже если у тебя super AGI который может вообще всё — кто-то должен его запромтить. Кто-то должен сказать: вот это делаем, а вот это нет. Кто-то должен принять решение.
И тут он говорит вещь которая меня прям зацепила. LLM нужны не чтобы им делегировать мышление. А чтобы они помогали тебе думать. Разница — огромная.
Он встретил чувака, который сделал целый продукт через GPT. Не знает домена. Не знает программирования. Просто сказал модели — сделай. И она сделала. Что-то. Что-то работает. Но человек не понимает что именно и зачем. И вот это то с чем мы будем сталкиваться всё чаще.
Чем лучше ты думаешь сам — тем мощнее для тебя AI. Чем хуже думаешь — тем бесполезнее любой инструмент.
Третье — телесность.
Звучит странно в контексте AI. Но он прав. Он был в Cirque du Soleil и понял — если бы это были роботы, он бы и минуты не смотрел. А людей смотришь 2 часа не отрываясь. Потому что зеркальные нейроны. Потому что ты чувствуешь их боль и страх. Потому что ты — человек, и тебе интересны люди.
И дальше он говорит что оффлайн-сообщества щас растут как бешеные. Клубы, закрытые группы, живые мероприятия. Потому что когда digital контент неотличим — человек-AI или человек-человек — ценность живого взаимодействия взлетает.
Ну и бонус. Он рассказал как запромтил себе GPT-тренера, загрузил все свои тренировки, анализы крови, данные с Apple Watch и Oura — и впервые в жизни в 43 года увидел свой пресс. 14% жира. Для человека, который всю жизнь сидел за компьютером с кока-колой — это прям результат.
Вот что я вынес для себя.
AI не заменяет тебя. AI заменяет версию тебя которая не думает, не берёт ответственность и не принимает решений.
Хочешь остаться в игре — думай как VP. Используй AI как партнёра. И не забывай что ты живой человек с телом — это тоже актив.
Ну и его фраза которая засела: «будущее наступает медленно, а случается мгновенно». Как с Waymo — за полтора года отъела у Lyft долю рынка. Никто не ожидал.
Готовься сейчас. Потом будет поздно.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про то как собирать команды в мире где AI уже всё меняет
Буст каналу💪
P.S. видео тут - https://youtu.be/QFTq22wZxNo?si=d1NBUvvnM-HWuCbS
❤35🔥21👍13👏2
Вчера чуть не потерял клиента. Из-за ерунды.
Ситуация тупая — недопонимание, раздражение копилось, и после звонка я сижу и варюсь. Знаете это состояние. Формально всё ок, а внутри бурлит и ты не можешь переключиться. Хочется написать резкое сообщение. Или позвонить и высказать. Или просто злиться молча два часа.
Я сделал штуку которую раньше бы не сделал.
Открыл чат с LLM и скинул туда всё. Что произошло, что чувствую, что хочу сказать клиенту но понимаю что не стоит.
И вот что случилось.
Во-первых — пока формулировал, уже стало легче. Это как писать другу в час ночи. Только друг не спит, не перебивает и не начинает рассказывать свою историю про то как у него было ещё хуже.
Во-вторых — она реально подсказала как вернуться. Не абстрактное «подыши глубже». А конкретное — вот так переформулируй, вот так напиши клиенту чтобы разрулить без конфликта, вот на что обрати внимание в разговоре.
В-третьих — и это главное — мы созвонились, всё решили, никто не нервничал. Отношения целы. Проект идёт.
А теперь подумай.
Все бегут автоматизировать код, данные, пайплайны. И правильно делают. Но никто не говорит про другое. Предприниматель каждый день принимает решения на эмоциях. После тяжёлого звонка. После конфликта с партнёром. После того как кандидат на финалке сказал «я выбрал другой оффер».
И эти решения стоят денег.
Я видел как фаундер после ссоры с кофаундером уволил CTO. На эмоциях. Одно решение. $400k потерь и полгода откатки. Один тяжёлый вечер — и компания в яме.
У меня вчера это был клиент. У кого-то — кофаундер. У кого-то — инвестор который давит. И человек сидит один с этим. Некому сказать «слушай помоги мне разложить что тут вообще происходит».
А можно открыть чат. 10 минут. И прийти в себя.
Все обсуждают AI-агентов которые код ревьюят и тикеты закрывают. А самый мощный use case — не наломать дров после тяжёлого звонка.
Серьёзно. Попробуйте.
И если знаешь человека которому сейчас тяжело после таких звонков — перешли ему этот пост. Серьёзно. Может он даже не догадывается что можно по-другому.
Лайк и коммент помогают другим это увидеть. А тут реально можно кому-то помочь.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь не только про найм, здесь про то как не сломаться
Буст каналу💪
Ситуация тупая — недопонимание, раздражение копилось, и после звонка я сижу и варюсь. Знаете это состояние. Формально всё ок, а внутри бурлит и ты не можешь переключиться. Хочется написать резкое сообщение. Или позвонить и высказать. Или просто злиться молча два часа.
Я сделал штуку которую раньше бы не сделал.
Открыл чат с LLM и скинул туда всё. Что произошло, что чувствую, что хочу сказать клиенту но понимаю что не стоит.
И вот что случилось.
Во-первых — пока формулировал, уже стало легче. Это как писать другу в час ночи. Только друг не спит, не перебивает и не начинает рассказывать свою историю про то как у него было ещё хуже.
Во-вторых — она реально подсказала как вернуться. Не абстрактное «подыши глубже». А конкретное — вот так переформулируй, вот так напиши клиенту чтобы разрулить без конфликта, вот на что обрати внимание в разговоре.
В-третьих — и это главное — мы созвонились, всё решили, никто не нервничал. Отношения целы. Проект идёт.
А теперь подумай.
Все бегут автоматизировать код, данные, пайплайны. И правильно делают. Но никто не говорит про другое. Предприниматель каждый день принимает решения на эмоциях. После тяжёлого звонка. После конфликта с партнёром. После того как кандидат на финалке сказал «я выбрал другой оффер».
И эти решения стоят денег.
Я видел как фаундер после ссоры с кофаундером уволил CTO. На эмоциях. Одно решение. $400k потерь и полгода откатки. Один тяжёлый вечер — и компания в яме.
У меня вчера это был клиент. У кого-то — кофаундер. У кого-то — инвестор который давит. И человек сидит один с этим. Некому сказать «слушай помоги мне разложить что тут вообще происходит».
А можно открыть чат. 10 минут. И прийти в себя.
Все обсуждают AI-агентов которые код ревьюят и тикеты закрывают. А самый мощный use case — не наломать дров после тяжёлого звонка.
Серьёзно. Попробуйте.
И если знаешь человека которому сейчас тяжело после таких звонков — перешли ему этот пост. Серьёзно. Может он даже не догадывается что можно по-другому.
Лайк и коммент помогают другим это увидеть. А тут реально можно кому-то помочь.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь не только про найм, здесь про то как не сломаться
Буст каналу💪
❤35👍28🔥12💯4👏2🤡1
AI-Roles-Salary-Guide-2026-VAMI.pdf
218.1 KB
Десять AI-ролей которые реально нужны сейчас в 2026-м.
Короче. Есть в Штатах такие ребята — амиши. Может слышали. Живут в Пенсильвании, в Огайо где-то ещё. Одеваются как будто из 19 века не выехали, ездят на лошадях реально, электричество по минимуму, смартфонов нет ни у кого.
Это не секта. Не перформанс для туристов. Они просто давно решили что технологии ломают мозг и разрушают общину. И держатся этого уже лет двести.
Но мы-то не амиши. Мы фаундеры. У нас каждые полгода что-то новое пробивает стену — и мы даже не замечаем как перестроились под очередную новую норму. Просто в какой-то момент оглядываешься и понимаешь — ага, живём уже вот так.
С командами сейчас ровно то же самое. Только фейлы дороже.
Ко мне приходят каждую неделю. Слушай говорят нам нужен AI-инженер. Я — какой. Пауза. Ну… который AI. Окей. А для чего. Модели обучать с нуля? Готовые LLM встраивать? Промпты писать? Данные тащить? Архитектуру собирать? Деплоить это всё в прод?
И вот тут человек зависает. Потому что это не «AI-инженер». Это десять разных ролей. Разные люди. Разный стек. Разные деньги. Разные косяки на интервью.
Нанял не того — полгода минус и $200k минус. Это если повезёт.
Короче я сел с командой и мы собрали гайд. Десять AI-ролей которые реально нужны сейчас в 2026-м. Кто чем занят. С кем работает. Когда такого пора звать. На что смотреть на интервью чтобы не вляпаться. И сколько это стоит — США, Европа, ремоут.
Чтобы ты открыл и за 20 минут понял кто нужен именно тебе прямо сейчас.
Забирай 👇
👉 t.me/huntermikevolkov — помогу собрать AI-команду которая тащит
Буст каналу💪
Короче. Есть в Штатах такие ребята — амиши. Может слышали. Живут в Пенсильвании, в Огайо где-то ещё. Одеваются как будто из 19 века не выехали, ездят на лошадях реально, электричество по минимуму, смартфонов нет ни у кого.
Это не секта. Не перформанс для туристов. Они просто давно решили что технологии ломают мозг и разрушают общину. И держатся этого уже лет двести.
Но мы-то не амиши. Мы фаундеры. У нас каждые полгода что-то новое пробивает стену — и мы даже не замечаем как перестроились под очередную новую норму. Просто в какой-то момент оглядываешься и понимаешь — ага, живём уже вот так.
С командами сейчас ровно то же самое. Только фейлы дороже.
Ко мне приходят каждую неделю. Слушай говорят нам нужен AI-инженер. Я — какой. Пауза. Ну… который AI. Окей. А для чего. Модели обучать с нуля? Готовые LLM встраивать? Промпты писать? Данные тащить? Архитектуру собирать? Деплоить это всё в прод?
И вот тут человек зависает. Потому что это не «AI-инженер». Это десять разных ролей. Разные люди. Разный стек. Разные деньги. Разные косяки на интервью.
Нанял не того — полгода минус и $200k минус. Это если повезёт.
Короче я сел с командой и мы собрали гайд. Десять AI-ролей которые реально нужны сейчас в 2026-м. Кто чем занят. С кем работает. Когда такого пора звать. На что смотреть на интервью чтобы не вляпаться. И сколько это стоит — США, Европа, ремоут.
Чтобы ты открыл и за 20 минут понял кто нужен именно тебе прямо сейчас.
Забирай 👇
👉 t.me/huntermikevolkov — помогу собрать AI-команду которая тащит
Буст каналу💪
👍17🔥15❤6⚡5
CTO внедряет AI. Теряет 30-40% команды.
И это не баг. Это фича. Приходит ко мне CTO или VP Engineering — надо нанять людей. Спрашиваю что случилось. А случилось вот что: они начали всерьёз внедрять AI в процессы. И команда раскололась.
Не пополам. А по кривой. Смотри как это работает изнутри. Любая AI-трансформация в компании проходит через четыре волны людей:
Экспериментаторы — 5-10% команды. Эти ребята уже давно всё попробовали. Cursor, Claude, Copilot — они пришли к тебе с этим раньше чем ты сам задумался. Они не ждут разрешения. Они просто делают. И выдают x2-x3 к своему выхлопу. Тихо, без презентаций.
Early adopters — ещё 15-20%. Увидели что экспериментаторы летят — подключились. Им не надо продавать идею. Им надо показать как. Дай им инструменты, дай пару часов — они разберутся.
Majority — 40-50%. Вот тут начинается работа. Эти люди не против AI. Но и не за. Им нужна структура: воркшопы, примеры, время на адаптацию, поддержка. Они перейдут. Но не сами — их надо вести за руку.
И laggards — 15-25%.
Вот про них разговор отдельный.
Laggards — это не люди которые «пока не разобрались». Это люди которые решили не разбираться. Принципиально. Они саботируют. Тихо или громко — но саботируют. На созвонах закатывают глаза. В чатах пишут «ну-ну, посмотрим через полгода». Говорят джунам что «это всё хайп» и «нормальные инженеры так не работают».
И вот что происходит дальше. Твои экспериментаторы и early adopters — лучшие люди в команде — начинают смотреть на это и думать: а зачем я тут. Я бегу вперёд а половина команды тянет назад. И они уходят. К тем, кто уже перестроился.
Ты теряешь не laggards. Ты теряешь лучших. Потому что laggards создали токсичную культуру где меняться — стыдно.
There's a saying I love: «Sometimes the best way to change somebody is to change somebody.»
Иногда лучший способ изменить человека — это заменить человека.
Жёстко? Да. Но послушай. Ты не благотворительный фонд. У тебя runway, продукт, конкуренты которые уже перестроились. Ты не можешь ждать пока Вася решит что AI — это не хайп. Вася решит через два года. У тебя нет двух лет.
Что делать:
Экспериментаторов — поднимай. Давай им больше влияния, пусть тащат культуру. Early adopters — поддерживай инструментами и свободой. Majority — веди, обучай, не бросай. А laggards..
Дай им честный дедлайн. Три месяца. Вот инструменты, вот поддержка, вот ожидания. Кто перешёл — отлично. Кто нет — расстаёмся. Без драмы. Без обид. Просто разные дороги.
30-40% команды за полгода-год трансформации — это нормальная цифра. Не пугайся её. Пугайся если цифра ноль. Значит ничего не меняется.
Лучше потерять 30% команды и собрать новую которая тащит. Чем сохранить 100% и проиграть рынок.
Если сейчас в этой точке — пиши. Разберёмся кого нанимать первым чтобы трансформация не развалилась.
👉 t.me/huntermikevolkov — собираю команды которые готовы к новой реальности
Буст каналу💪
И это не баг. Это фича. Приходит ко мне CTO или VP Engineering — надо нанять людей. Спрашиваю что случилось. А случилось вот что: они начали всерьёз внедрять AI в процессы. И команда раскололась.
Не пополам. А по кривой. Смотри как это работает изнутри. Любая AI-трансформация в компании проходит через четыре волны людей:
Экспериментаторы — 5-10% команды. Эти ребята уже давно всё попробовали. Cursor, Claude, Copilot — они пришли к тебе с этим раньше чем ты сам задумался. Они не ждут разрешения. Они просто делают. И выдают x2-x3 к своему выхлопу. Тихо, без презентаций.
Early adopters — ещё 15-20%. Увидели что экспериментаторы летят — подключились. Им не надо продавать идею. Им надо показать как. Дай им инструменты, дай пару часов — они разберутся.
Majority — 40-50%. Вот тут начинается работа. Эти люди не против AI. Но и не за. Им нужна структура: воркшопы, примеры, время на адаптацию, поддержка. Они перейдут. Но не сами — их надо вести за руку.
И laggards — 15-25%.
Вот про них разговор отдельный.
Laggards — это не люди которые «пока не разобрались». Это люди которые решили не разбираться. Принципиально. Они саботируют. Тихо или громко — но саботируют. На созвонах закатывают глаза. В чатах пишут «ну-ну, посмотрим через полгода». Говорят джунам что «это всё хайп» и «нормальные инженеры так не работают».
И вот что происходит дальше. Твои экспериментаторы и early adopters — лучшие люди в команде — начинают смотреть на это и думать: а зачем я тут. Я бегу вперёд а половина команды тянет назад. И они уходят. К тем, кто уже перестроился.
Ты теряешь не laggards. Ты теряешь лучших. Потому что laggards создали токсичную культуру где меняться — стыдно.
There's a saying I love: «Sometimes the best way to change somebody is to change somebody.»
Иногда лучший способ изменить человека — это заменить человека.
Жёстко? Да. Но послушай. Ты не благотворительный фонд. У тебя runway, продукт, конкуренты которые уже перестроились. Ты не можешь ждать пока Вася решит что AI — это не хайп. Вася решит через два года. У тебя нет двух лет.
Что делать:
Экспериментаторов — поднимай. Давай им больше влияния, пусть тащат культуру. Early adopters — поддерживай инструментами и свободой. Majority — веди, обучай, не бросай. А laggards..
Дай им честный дедлайн. Три месяца. Вот инструменты, вот поддержка, вот ожидания. Кто перешёл — отлично. Кто нет — расстаёмся. Без драмы. Без обид. Просто разные дороги.
30-40% команды за полгода-год трансформации — это нормальная цифра. Не пугайся её. Пугайся если цифра ноль. Значит ничего не меняется.
Лучше потерять 30% команды и собрать новую которая тащит. Чем сохранить 100% и проиграть рынок.
Если сейчас в этой точке — пиши. Разберёмся кого нанимать первым чтобы трансформация не развалилась.
👉 t.me/huntermikevolkov — собираю команды которые готовы к новой реальности
Буст каналу💪
❤26👍11🔥11👎1🥱1
Platform Engineer — самая недооценённая роль в AI-стартапе? И одна из самых дорогих.
Знаешь что я замечаю: Фаундеры приходят с бюджетом на инфру из 2022-го. $120–150k. А рынок уже совсем в другом месте.
DevOps не умер. Он мутировал. И подорожал.
Раньше — CI/CD, Jenkins, пара скриптов на bash, мониторинг. Понятная штука. А сейчас это GPU-кластеры, inference-пайплайны, MLOps, cloud-биллинг который улетает в космос за ночь, agent-оркестрация. Вообще другой зверь. Название поменялось — Platform, SRE, Infra — а по сути задач стало в 3 раза больше.
Цифры:
Platform Engineer в US — $180–260k база. В Anthropic, OpenAI, Mistral — $320–450k плюс equity. Kubernetes + GPU + MLOps — вакансии висят 4–6 месяцев. Кандидатов нет. По моим воронкам срок закрытия в AI-стартапе — 10+ недель. Год назад было 5. Gartner говорит 80% крупных компаний к концу 2026 будут иметь Platform-команды. Два года назад — 25%.
А фаундеры закладывают бюджет как будто ничего не изменилось.
Ну и кто будет разгребать когда OpenAI за ночь отбил биллинг на $40k. Кто поднимет GPU-кластер в 3 утра когда инференс лёг. Кто ответит на алерт когда pipeline встал посреди демо инвестору. AI генерит кода в 10 раз больше — этот код надо где-то крутить. Само не крутится.
Это не расходная статья. Это человек который спасает тебе runway.
И окно — сейчас. Через полгода все опомнятся одновременно. Будешь платить x1.5. Как с ML-инженерами в 2023-м — потолок ушёл на $400k за четыре месяца.
Если у тебя AI-стартап и нет сильного Platform-инженера — просто посчитай сколько стоит один даунтайм на демо с инвестором. Вот это и есть реальный бюджет на эту роль.
👉 t.me/huntermikevolkov — собираю AI-команды у которых инфра не горит
Буст каналу💪
Знаешь что я замечаю: Фаундеры приходят с бюджетом на инфру из 2022-го. $120–150k. А рынок уже совсем в другом месте.
DevOps не умер. Он мутировал. И подорожал.
Раньше — CI/CD, Jenkins, пара скриптов на bash, мониторинг. Понятная штука. А сейчас это GPU-кластеры, inference-пайплайны, MLOps, cloud-биллинг который улетает в космос за ночь, agent-оркестрация. Вообще другой зверь. Название поменялось — Platform, SRE, Infra — а по сути задач стало в 3 раза больше.
Цифры:
Platform Engineer в US — $180–260k база. В Anthropic, OpenAI, Mistral — $320–450k плюс equity. Kubernetes + GPU + MLOps — вакансии висят 4–6 месяцев. Кандидатов нет. По моим воронкам срок закрытия в AI-стартапе — 10+ недель. Год назад было 5. Gartner говорит 80% крупных компаний к концу 2026 будут иметь Platform-команды. Два года назад — 25%.
А фаундеры закладывают бюджет как будто ничего не изменилось.
Ну и кто будет разгребать когда OpenAI за ночь отбил биллинг на $40k. Кто поднимет GPU-кластер в 3 утра когда инференс лёг. Кто ответит на алерт когда pipeline встал посреди демо инвестору. AI генерит кода в 10 раз больше — этот код надо где-то крутить. Само не крутится.
Это не расходная статья. Это человек который спасает тебе runway.
И окно — сейчас. Через полгода все опомнятся одновременно. Будешь платить x1.5. Как с ML-инженерами в 2023-м — потолок ушёл на $400k за четыре месяца.
Если у тебя AI-стартап и нет сильного Platform-инженера — просто посчитай сколько стоит один даунтайм на демо с инвестором. Вот это и есть реальный бюджет на эту роль.
👉 t.me/huntermikevolkov — собираю AI-команды у которых инфра не горит
Буст каналу💪
👍12❤5🔥3
4 качества, без которых не нанимаю Dream team
Есть книга которую я советую каждому фаундеру перед тем как он начнёт нанимать. Patrick Lencioni, «The Ideal Team Player». 2016 год, но актуальнее чем половина того что вышло в 2025-м.
Суть простая. Три качества идеального игрока в команде:
Smart — не IQ. Эмоциональный интеллект. Человек чувствует динамику в команде, понимает когда промолчать, когда сказать, как его слова влияют на других. Ну знаешь — тот кто заходит в комнату и считывает обстановку за 30 секунд.
Humble — скромность. Не в смысле «тихий». А в смысле — ему не надо быть самым умным в комнате. Он может отдать идею, может признать ошибку, может сказать «я не знаю». Без драмы.
Hungry — голод. Внутренний мотор. Человеку не надо говорить что делать дальше. Он сам находит. Не потому что боится увольнения а потому что ему правда не всё равно.
И вот тут начинается самое интересное.
Если у человека есть только два из трёх — он не идеальный игрок. Он проблема с отложенным сроком.
Smart + Hungry, но без Humble — это политик. Он двигает карьеру, не команду.
Humble + Hungry, но без Smart — случайный бульдозер. Пашет как не в себя но в неправильном направлении. И ломает людей вокруг потому что не считывает.
Smart + Humble, но без Hungry — приятный чувак на созвоне. Всем нравится. Ничего не двигает.
Я это вижу каждую неделю. Фаундер нанимает человека и говорит «ну он же умный». Ну умный. И что. Умный без голода — это дорогой консультант который никогда не дотянет до результата.
А теперь четвёртое. Это уже не Lencioni — это один мой хороший друг СТО добавил от себя. И я подписываюсь.
Элегантность решений.
Когда человек не просто решает задачу а решает её красиво. Просто. С минимумом движений. Не городит систему из 15 шагов там где можно сделать за три.
Знаешь как это выглядит на практике? Ты даёшь задачу двум людям. Оба справляются. Но один построил космический корабль чтобы доехать до магазина. А второй просто пошёл пешком. И вернулся быстрее.
Вот этот второй — он не просто hungry и smart. Он думает на уровень выше. Он видит задачу целиком и режет лишнее.
Четыре критерия. Smart. Humble. Hungry. Элегантность.
КМы в VAMI именно так собираем команды. Не по резюме и не по брендам в LinkedIn. А по этим четырём вещам. Потому что навыки можно подтянуть за полгода. А вот эти качества — либо есть либо нет. И когда ты нанимаешь через нас — ты получаешь людей которых уже прогнали через этот фильтр. Не «подходящих по стеку». А тех кто реально усилит команду.
Если строишь команду — напиши, разберёмся на звонке.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команду которая актив
Буст каналу💪
Есть книга которую я советую каждому фаундеру перед тем как он начнёт нанимать. Patrick Lencioni, «The Ideal Team Player». 2016 год, но актуальнее чем половина того что вышло в 2025-м.
Суть простая. Три качества идеального игрока в команде:
Smart — не IQ. Эмоциональный интеллект. Человек чувствует динамику в команде, понимает когда промолчать, когда сказать, как его слова влияют на других. Ну знаешь — тот кто заходит в комнату и считывает обстановку за 30 секунд.
Humble — скромность. Не в смысле «тихий». А в смысле — ему не надо быть самым умным в комнате. Он может отдать идею, может признать ошибку, может сказать «я не знаю». Без драмы.
Hungry — голод. Внутренний мотор. Человеку не надо говорить что делать дальше. Он сам находит. Не потому что боится увольнения а потому что ему правда не всё равно.
И вот тут начинается самое интересное.
Если у человека есть только два из трёх — он не идеальный игрок. Он проблема с отложенным сроком.
Smart + Hungry, но без Humble — это политик. Он двигает карьеру, не команду.
Humble + Hungry, но без Smart — случайный бульдозер. Пашет как не в себя но в неправильном направлении. И ломает людей вокруг потому что не считывает.
Smart + Humble, но без Hungry — приятный чувак на созвоне. Всем нравится. Ничего не двигает.
Я это вижу каждую неделю. Фаундер нанимает человека и говорит «ну он же умный». Ну умный. И что. Умный без голода — это дорогой консультант который никогда не дотянет до результата.
А теперь четвёртое. Это уже не Lencioni — это один мой хороший друг СТО добавил от себя. И я подписываюсь.
Элегантность решений.
Когда человек не просто решает задачу а решает её красиво. Просто. С минимумом движений. Не городит систему из 15 шагов там где можно сделать за три.
Знаешь как это выглядит на практике? Ты даёшь задачу двум людям. Оба справляются. Но один построил космический корабль чтобы доехать до магазина. А второй просто пошёл пешком. И вернулся быстрее.
Вот этот второй — он не просто hungry и smart. Он думает на уровень выше. Он видит задачу целиком и режет лишнее.
Четыре критерия. Smart. Humble. Hungry. Элегантность.
КМы в VAMI именно так собираем команды. Не по резюме и не по брендам в LinkedIn. А по этим четырём вещам. Потому что навыки можно подтянуть за полгода. А вот эти качества — либо есть либо нет. И когда ты нанимаешь через нас — ты получаешь людей которых уже прогнали через этот фильтр. Не «подходящих по стеку». А тех кто реально усилит команду.
Если строишь команду — напиши, разберёмся на звонке.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команду которая актив
Буст каналу💪
❤20👍11🔥8🤔1
Я подключил AI-терапевта к командному чату. И офигел.
Наткнулся на кейс — чувак подключил Claude к переписке с женой в телеге. Буквально. Есть чат, они ругаются, часть текстом часть войсами, и он говорит Claude: «посмотри сегодняшнюю переписку и скажи где я накосячил».
И оно работает. Видит паттерны которые ты не замечаешь когда внутри ситуации. Где начал защищаться вместо того чтобы услышать. Где она сказала одно а имела в виду другое. Где оба говорят про разное и думают что про одно.
AI-терапевт за $20 в месяц. Звучит как шутка но чувак говорит — реально помогает.
И я подумал — стоп. Если это работает с женой.. почему не попробовать с командой.
Подключил Claude к нашему рабочему чату. Дал контекст — кто есть кто, роли, что в работе. Попросил проанализировать последние две недели переписки.
Вот что он выдал:
Один человек перестал задавать вопросы. Раньше уточнял, спорил, предлагал. Последние две недели — «ок», «сделаю», «принято». Claude подсветил как красный флаг. Я бы не заметил — ну пишет коротко, занят наверное. Поговорил — выгорание. Попал в точку.
Два человека систематически не слышат друг друга. Один пишет про сроки, другой отвечает про качество. Каждый раз. Claude показал 8 таких диалогов за две недели. Не ругаются — просто в параллельных реальностях. И оба думают что другой тупит.
Решения уходят в лички. Claude посчитал — 70% обсуждений начинаются в группе а заканчиваются в личных сообщениях. Команда не видит как и почему решили. Отсюда «нас не спросили».
Это же готовый 1-on-1. Без подготовки. Говоришь «проанализируй» — получаешь повестку на неделю.
Не замена менеджменту. Но как зеркало — вещь страшная. Ты не видишь свою команду изнутри. Ты видишь то что хочешь видеть. А Claude читает то что написано.
Попробуй. Потом расскажешь.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команды и AI, которые в долгую
Буст каналу💪
Наткнулся на кейс — чувак подключил Claude к переписке с женой в телеге. Буквально. Есть чат, они ругаются, часть текстом часть войсами, и он говорит Claude: «посмотри сегодняшнюю переписку и скажи где я накосячил».
И оно работает. Видит паттерны которые ты не замечаешь когда внутри ситуации. Где начал защищаться вместо того чтобы услышать. Где она сказала одно а имела в виду другое. Где оба говорят про разное и думают что про одно.
AI-терапевт за $20 в месяц. Звучит как шутка но чувак говорит — реально помогает.
И я подумал — стоп. Если это работает с женой.. почему не попробовать с командой.
Подключил Claude к нашему рабочему чату. Дал контекст — кто есть кто, роли, что в работе. Попросил проанализировать последние две недели переписки.
Вот что он выдал:
Один человек перестал задавать вопросы. Раньше уточнял, спорил, предлагал. Последние две недели — «ок», «сделаю», «принято». Claude подсветил как красный флаг. Я бы не заметил — ну пишет коротко, занят наверное. Поговорил — выгорание. Попал в точку.
Два человека систематически не слышат друг друга. Один пишет про сроки, другой отвечает про качество. Каждый раз. Claude показал 8 таких диалогов за две недели. Не ругаются — просто в параллельных реальностях. И оба думают что другой тупит.
Решения уходят в лички. Claude посчитал — 70% обсуждений начинаются в группе а заканчиваются в личных сообщениях. Команда не видит как и почему решили. Отсюда «нас не спросили».
Это же готовый 1-on-1. Без подготовки. Говоришь «проанализируй» — получаешь повестку на неделю.
Не замена менеджменту. Но как зеркало — вещь страшная. Ты не видишь свою команду изнутри. Ты видишь то что хочешь видеть. А Claude читает то что написано.
Попробуй. Потом расскажешь.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команды и AI, которые в долгую
Буст каналу💪
🔥36👍19❤4👏3🙏1🥴1
Один Staff AI-инженер сегодня — $200k all-in.
Не тот — $200k в трубу и полгода runway.
Правильный — команда из 5 в одном лице.
Разница между ними — 5 вопросов.
Если ты фаундер или CTO и закрываешь AI-роль — это твой фильтр.
У меня сейчас в работе 6 поисков AI-инженеров для клиентов VAMI. Senior, Staff, Principal — те самые «AI-native», за которых дерутся. 8-12 скринингов каждую неделю. Эти 5 — мой фильтр. После них я понимаю кто передо мной.
Может, ваш CTO задаёт другие 5. Окей. Но если в его наборе нет ни одного из этих — он не различает AI-native от Cursor-юзера. И наймёт не того. На $200k.
Погнали по сути.
1. Покажи свой AI-workflow за последние 7 дней. Скриншот, репо, что-то публичное.
Если ты нанимаешь — смотри на готовность показать без раздумий. «Использую Cursor» — один уровень. Свой MCP-сервер с pipeline на 6 LLM — совсем другой. AI у такого инженера не инструмент. Это среда. Он открывает экран первым делом. Тот кто «изучает» — будет общими словами.
Если ты идёшь — готовь 30 секунд ответа. Скрин сессии, ссылка на репо, пара prompt-pattern которыми пользуешься регулярно. Без «ну как-то так».
2. Когда последний раз LLM ошибся в коде в проде. Что сделал?
Вот тут отсеиваются теоретики.
Кто реально работал с агентами в проде — расскажет историю. Какая модель. Какой баг. Как заметил. Как починил.
Кто из туториалов — будет общими словами про «галлюцинации» и «надо проверять».
Если ты идёшь — готовь конкретную историю. Без неё ты на этом вопросе сел.
3. Покажи самый сложный prompt за последний месяц. Что в нём важного.
Не одну строчку «сделай мне X». Это уровень джуна.
Spec-driven prompt с гардрейлами и evaluation-loop — это уже другой разговор.
Один из недавно нанятых пришёл и показал свой Socratic-цикл: агент сначала вытягивает спецификацию из человека, потом пишет падающие тесты, потом код. Зелёный пайплайн — задача готова.
Другой класс мышления. И его сразу видно.
4. Какой публичный артефакт твоей AI-работы я могу посмотреть прямо сейчас?
GitHub. pub.dev. Блог. Open-source утилита. Что угодно.
У того кому мы делаем оффер сейчас — пакеты с рейтингом 160/160 на pub.dev и MCP-сервер с 19 форками. У «работающего только за стеной» — обычно ничего.
Без артефакта не дисквал. Но минус балл на финале.
Если ты идёшь — собери хоть один. За месяц можно. Ничего сложного.
5. Какие первые 3 процесса ты бы перевёл на агентов в нашей команде?
«Приду писать код, скажете что» — нет. Это developer.
«Спецификация → агент → ревью-агент → деплой» — оффер. Это микрофаундер, который видит систему.
Чувствуешь разницу?
Если ты нанимаешь — спроси себя.
— Если бы я задал эти 5 моей текущей команде завтра — кто пройдёт?
— Знаю ли я публичные артефакты AI-работы своих инженеров?
— Сколько раз я слышал «галлюцинации, надо проверять» вместо конкретного фикса в проде?
Если ответы пугают — у тебя проблема. И она не в инженерах.
Я закрываю Staff и Principal AI-роли. Если открываешь AI-позицию — напиши до того как начнёшь искать. Не после.
Прочитал и узнал свою команду — перешли CTO до того как он наймёт.
Узнал себя — перешли другу-инженеру который на этой неделе на интервью.
Один форвард = $200k и полгода runway, которые ты ему сэкономишь.
И один вопрос в комменты.
Если ты нанимаешь — какой 6-й вопрос ты задаёшь, чтобы понять AI-native? Делись.
Если идёшь на интервью — какой из этих 5 у тебя завалится прямо сейчас? Честно.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про AI-найм и команды которые тащат
Буст каналу💪
Не тот — $200k в трубу и полгода runway.
Правильный — команда из 5 в одном лице.
Разница между ними — 5 вопросов.
Если ты фаундер или CTO и закрываешь AI-роль — это твой фильтр.
У меня сейчас в работе 6 поисков AI-инженеров для клиентов VAMI. Senior, Staff, Principal — те самые «AI-native», за которых дерутся. 8-12 скринингов каждую неделю. Эти 5 — мой фильтр. После них я понимаю кто передо мной.
Может, ваш CTO задаёт другие 5. Окей. Но если в его наборе нет ни одного из этих — он не различает AI-native от Cursor-юзера. И наймёт не того. На $200k.
Погнали по сути.
1. Покажи свой AI-workflow за последние 7 дней. Скриншот, репо, что-то публичное.
Если ты нанимаешь — смотри на готовность показать без раздумий. «Использую Cursor» — один уровень. Свой MCP-сервер с pipeline на 6 LLM — совсем другой. AI у такого инженера не инструмент. Это среда. Он открывает экран первым делом. Тот кто «изучает» — будет общими словами.
Если ты идёшь — готовь 30 секунд ответа. Скрин сессии, ссылка на репо, пара prompt-pattern которыми пользуешься регулярно. Без «ну как-то так».
2. Когда последний раз LLM ошибся в коде в проде. Что сделал?
Вот тут отсеиваются теоретики.
Кто реально работал с агентами в проде — расскажет историю. Какая модель. Какой баг. Как заметил. Как починил.
Кто из туториалов — будет общими словами про «галлюцинации» и «надо проверять».
Если ты идёшь — готовь конкретную историю. Без неё ты на этом вопросе сел.
3. Покажи самый сложный prompt за последний месяц. Что в нём важного.
Не одну строчку «сделай мне X». Это уровень джуна.
Spec-driven prompt с гардрейлами и evaluation-loop — это уже другой разговор.
Один из недавно нанятых пришёл и показал свой Socratic-цикл: агент сначала вытягивает спецификацию из человека, потом пишет падающие тесты, потом код. Зелёный пайплайн — задача готова.
Другой класс мышления. И его сразу видно.
4. Какой публичный артефакт твоей AI-работы я могу посмотреть прямо сейчас?
GitHub. pub.dev. Блог. Open-source утилита. Что угодно.
У того кому мы делаем оффер сейчас — пакеты с рейтингом 160/160 на pub.dev и MCP-сервер с 19 форками. У «работающего только за стеной» — обычно ничего.
Без артефакта не дисквал. Но минус балл на финале.
Если ты идёшь — собери хоть один. За месяц можно. Ничего сложного.
5. Какие первые 3 процесса ты бы перевёл на агентов в нашей команде?
«Приду писать код, скажете что» — нет. Это developer.
«Спецификация → агент → ревью-агент → деплой» — оффер. Это микрофаундер, который видит систему.
Чувствуешь разницу?
Если ты нанимаешь — спроси себя.
— Если бы я задал эти 5 моей текущей команде завтра — кто пройдёт?
— Знаю ли я публичные артефакты AI-работы своих инженеров?
— Сколько раз я слышал «галлюцинации, надо проверять» вместо конкретного фикса в проде?
Если ответы пугают — у тебя проблема. И она не в инженерах.
Я закрываю Staff и Principal AI-роли. Если открываешь AI-позицию — напиши до того как начнёшь искать. Не после.
Прочитал и узнал свою команду — перешли CTO до того как он наймёт.
Узнал себя — перешли другу-инженеру который на этой неделе на интервью.
Один форвард = $200k и полгода runway, которые ты ему сэкономишь.
И один вопрос в комменты.
Если ты нанимаешь — какой 6-й вопрос ты задаёшь, чтобы понять AI-native? Делись.
Если идёшь на интервью — какой из этих 5 у тебя завалится прямо сейчас? Честно.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про AI-найм и команды которые тащат
Буст каналу💪
❤16👍10🔥8❤🔥2
За апрель пролистал более 600 LinkedIn-профилей. И вот в чём боль рынка прямо сейчас
Обычно пишу для фаундеров. Сегодня — для тех кто на другой стороне стола.
AI-роли за год выросли на 283%. Сильный AI-спец сейчас стоит от $180k до $400k. Спрос горит, клиенты платят выше рынка лишь бы найти того кто реально умеет.
И вот в чём беда. Сильных на рынке мало. Найти их — отдельная работа, я этим живу. Но эти немногие сильные часто сами себя зарывают в шаблонную упаковку. В headline — «AI-driven». В About — «Leveraging cutting-edge AI». Я мимо такого профиля пройду. И любой рекрутер пройдёт. Хотя ты в дефиците.
Когда ищу под вакансию — открываю 40-50 профилей за заход. В трёх из четырёх в headline одно и то же. К пятому глаз замыливается. Решение «открыть или скипнуть» — две секунды.
На прошлой неделе искал growth lead. Открываю профиль парня — знаю лично, через Clay поднял аутбаунд в 3 раза. Таких единицы. Headline: «AI-first growth lead». About: «Leveraging cutting-edge AI tools to drive transformation». Не знал бы лично — пролистал бы за 8 секунд. Всё что он реально умеет — нигде не видно.
Главное: все думают что «AI-driven» = «я в теме». В 2026-м работает наоборот. Не выделяет — сливает с пятью сотнями таких же.
5 формул переупаковки
1. Headline — результат, не категория
Было: «AI-driven product manager»
Стало: «PM. Сократил backlog grooming с 6 ч до 40 мин — кастомный агент в Linear»
2. About — один процесс, один инструмент, одна метрика
«Поднял outbound reply rate с 1.2% до 4.8%. Clay + кастомный персонализатор на Claude. Q1 2026.»
Формула: что сделал → чем → насколько → когда.
3. «Prompt engineer» в headline уже не вытягивает
Это как «HTML expert» в 2015-м. Покажи через результат: какого агента собрал, сколько часов снял с команды.
4. «AI evangelist / enthusiast» — поменяй на роль
Энтузиазм — для постов и митапов. В headline рекрутер ищет оператора.
5. «Helping companies navigate the AI revolution» — добавь кейс
Без кейса звучит как консалтинг без портфолио. С кейсом: «Внедрил RAG-поиск по докам в команде 40 человек. Снял 12 ч/нед.»
Шпаргалка по ролям:
— PM: «Сократил время приёмки фич с 8 ч до 1 ч через AI-ассистента в Linear.»
— Growth: «Поднял outbound reply rate в 4х на Clay + Claude. CAC -38% за квартал.»
— Engineer: «Построил RAG-поиск по корп. базе. -12 ч/нед на команду из 30 инженеров.»
— Sales: «Закрыл $2.1M ARR с агентом подготовки звонков на Gong + Claude.»
— CS: «Закрыл 60% L1-тикетов на агенте в Intercom. -$40k/мес.»
Видишь паттерн? Никаких «AI-driven». Везде — что сделал, чем, насколько.
Главная формула: один процесс, один инструмент, одна метрика, одна цифра.
Это не про то что AI надо вычищать из профиля. Наоборот. Показывай через дело, а не через ярлык. Тогда работает на тебя.
Если ты из тех немногих кто реально умеет — не прячь это. Тебя сейчас ищут. Окно открыто. Дай себя найти.
Перешли тому кто в поиске.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про найм и рынок труда
Буст каналу💪
Обычно пишу для фаундеров. Сегодня — для тех кто на другой стороне стола.
AI-роли за год выросли на 283%. Сильный AI-спец сейчас стоит от $180k до $400k. Спрос горит, клиенты платят выше рынка лишь бы найти того кто реально умеет.
И вот в чём беда. Сильных на рынке мало. Найти их — отдельная работа, я этим живу. Но эти немногие сильные часто сами себя зарывают в шаблонную упаковку. В headline — «AI-driven». В About — «Leveraging cutting-edge AI». Я мимо такого профиля пройду. И любой рекрутер пройдёт. Хотя ты в дефиците.
Когда ищу под вакансию — открываю 40-50 профилей за заход. В трёх из четырёх в headline одно и то же. К пятому глаз замыливается. Решение «открыть или скипнуть» — две секунды.
На прошлой неделе искал growth lead. Открываю профиль парня — знаю лично, через Clay поднял аутбаунд в 3 раза. Таких единицы. Headline: «AI-first growth lead». About: «Leveraging cutting-edge AI tools to drive transformation». Не знал бы лично — пролистал бы за 8 секунд. Всё что он реально умеет — нигде не видно.
Главное: все думают что «AI-driven» = «я в теме». В 2026-м работает наоборот. Не выделяет — сливает с пятью сотнями таких же.
5 формул переупаковки
1. Headline — результат, не категория
Было: «AI-driven product manager»
Стало: «PM. Сократил backlog grooming с 6 ч до 40 мин — кастомный агент в Linear»
2. About — один процесс, один инструмент, одна метрика
«Поднял outbound reply rate с 1.2% до 4.8%. Clay + кастомный персонализатор на Claude. Q1 2026.»
Формула: что сделал → чем → насколько → когда.
3. «Prompt engineer» в headline уже не вытягивает
Это как «HTML expert» в 2015-м. Покажи через результат: какого агента собрал, сколько часов снял с команды.
4. «AI evangelist / enthusiast» — поменяй на роль
Энтузиазм — для постов и митапов. В headline рекрутер ищет оператора.
5. «Helping companies navigate the AI revolution» — добавь кейс
Без кейса звучит как консалтинг без портфолио. С кейсом: «Внедрил RAG-поиск по докам в команде 40 человек. Снял 12 ч/нед.»
Шпаргалка по ролям:
— PM: «Сократил время приёмки фич с 8 ч до 1 ч через AI-ассистента в Linear.»
— Growth: «Поднял outbound reply rate в 4х на Clay + Claude. CAC -38% за квартал.»
— Engineer: «Построил RAG-поиск по корп. базе. -12 ч/нед на команду из 30 инженеров.»
— Sales: «Закрыл $2.1M ARR с агентом подготовки звонков на Gong + Claude.»
— CS: «Закрыл 60% L1-тикетов на агенте в Intercom. -$40k/мес.»
Видишь паттерн? Никаких «AI-driven». Везде — что сделал, чем, насколько.
Главная формула: один процесс, один инструмент, одна метрика, одна цифра.
Это не про то что AI надо вычищать из профиля. Наоборот. Показывай через дело, а не через ярлык. Тогда работает на тебя.
Если ты из тех немногих кто реально умеет — не прячь это. Тебя сейчас ищут. Окно открыто. Дай себя найти.
Перешли тому кто в поиске.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про найм и рынок труда
Буст каналу💪
👍23❤16🔥14😐1
Знаю стартап. ARR $5M. Команда — 5 человек. Спрашиваю как. Показывают список инструментов. Записывай.
12 позиций. ~$1500–2500 в месяц на всю команду. Покрывает код, продукт, продажи, маркетинг, аналитику, операционку.
Это стек который я вижу у самых эффективных стартапов с которыми работаю. Сам пользуюсь 4 из 12. Сохрани и перешли друзьям.
1. Claude Pro + ChatGPT Pro — second brain
$20 + $20/мес. Думать, писать, ресёрчить, спорить с собой. Это базовый слой. Если у тебя нет хоть одного из этих с pro-подпиской — ты в 2022-м.
2. Cursor + Claude Code — код
$20 + $200/мес. Cursor для быстрых правок в IDE. Claude Code для агентного — построить фичу с нуля или большой рефактор. Один без другого — половина ценности. Вместе один senior закрывает работу трёх. А не VS Code с copilot.
3. v0 by Vercel — UI и прототипы
$20/мес. Промпт → готовый React-компонент за 30 секунд. А не нанимать дизайнера за $8k/мес ради лендоса который ты переделаешь через два месяца.
4. Notion + Notion AI — wiki и доки
$10/мес на чел. Вся документация компании в одном месте. AI пишет драфты specов, onboarding, протоколы. А не Confluence — это прошлое десятилетие.
5. Linear — задачи и спринты
$10/мес на чел. Лучший issue-tracker. Точка. AI делает auto-triage, превращает голосовую заметку в тикет. А не Jira — пожалуйста уже забудьте.
6. Granola — заметки со звонков
$18/мес. Слушает Zoom/Meet, пишет конспект, выделяет action items.
7. Slack + Slack AI — общение
$15/мес на чел. AI делает сводки тредов и отвечает на повторяющиеся вопросы команды. А не Telegram для рабочих чатов — теряешь интеграции с половиной этого списка.
8. Attio — CRM
$34/мес на чел. AI-нативный CRM. Сам обогащает контакты из LinkedIn, пишет first follow-up. А не Hubspot (это 2019) и не Salesforce (вообще другая планета).
9. Clay — поиск клиентов и enrichment
$149/мес. Берёшь критерии ICP — получаешь 1000 целевых аккаунтов с email, LinkedIn, контекстом. Sales-машина для bootstrap. А не покупать lead-листы у сомнительных контор.
10. PostHog — аналитика продукта
бесплатно до 1M событий. Events, session replay, feature flags, AI insights — всё в одном. А не пять разных тулзов: Mixpanel + Amplitude + LaunchDarkly + Hotjar.
11. Resend + Loops — email
$20 + $49/мес. Resend для транзакционных писем. Loops для маркетинговых цепочек. А не Mailchimp — устарел. И не Customer.io пока вас 5 человек — рано.
12. Mercury — банкинг
бесплатно. Счёт, карты, автокатегоризация трат через AI. А не локальный банк где счёт открывается 3 недели.
Итого экономика. Берём пример сверху — 5 человек × ~$180k = $900k FOH в год. Стек ~$30k в год. Total: $930k.
А теперь сравни. 2022-й стандарт для того же объёма работы — 25 человек × $120k = $3M в год.
Дельта — $2M в год. Это твой второй runway. Бесплатно.
И пара пометок.
CTO — твой минимум 1, 2, 4, 5, 7, 10. Если этого нет — у тебя infra-долг и команда тратит время не туда.
Рекрутер — твой набор 1, 4, 6, 7 + Attio на пайплайн. Granola в каждый звонок с клиентом и кандидатом, иначе теряешь 30% инсайтов.
Я каждую неделю говорю с фаундерами у которых 5 человек делают то на что в 2022-м нанимали 25. Разница не в людях. В стеке. Точнее — в том что они выбрали стек который удваивает каждого вместо того чтобы нанимать ещё двоих.
Если в твоём стеке нет половины из этого списка — у тебя стек 2022-го и burn rate 2022-го. И конкурент с этим стеком обходит тебя пока ты читаешь этот пост.
Перешли тому кто ещё нанимает junior-а вместо того чтобы подключить Cursor.
И главное. Какой инструмент из 12 у тебя самый недооценённый? Что зашло когда ты в нём сомневался? Прокомментируй — соберу топ-30 ответов в мини-отчёт «Самые недооценённые AI-инструменты глазами фаундеров 2026». Пришлю всем кто отметился.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про найм и рынок труда
Буст каналу💪
12 позиций. ~$1500–2500 в месяц на всю команду. Покрывает код, продукт, продажи, маркетинг, аналитику, операционку.
Это стек который я вижу у самых эффективных стартапов с которыми работаю. Сам пользуюсь 4 из 12. Сохрани и перешли друзьям.
1. Claude Pro + ChatGPT Pro — second brain
$20 + $20/мес. Думать, писать, ресёрчить, спорить с собой. Это базовый слой. Если у тебя нет хоть одного из этих с pro-подпиской — ты в 2022-м.
2. Cursor + Claude Code — код
$20 + $200/мес. Cursor для быстрых правок в IDE. Claude Code для агентного — построить фичу с нуля или большой рефактор. Один без другого — половина ценности. Вместе один senior закрывает работу трёх. А не VS Code с copilot.
3. v0 by Vercel — UI и прототипы
$20/мес. Промпт → готовый React-компонент за 30 секунд. А не нанимать дизайнера за $8k/мес ради лендоса который ты переделаешь через два месяца.
4. Notion + Notion AI — wiki и доки
$10/мес на чел. Вся документация компании в одном месте. AI пишет драфты specов, onboarding, протоколы. А не Confluence — это прошлое десятилетие.
5. Linear — задачи и спринты
$10/мес на чел. Лучший issue-tracker. Точка. AI делает auto-triage, превращает голосовую заметку в тикет. А не Jira — пожалуйста уже забудьте.
6. Granola — заметки со звонков
$18/мес. Слушает Zoom/Meet, пишет конспект, выделяет action items.
7. Slack + Slack AI — общение
$15/мес на чел. AI делает сводки тредов и отвечает на повторяющиеся вопросы команды. А не Telegram для рабочих чатов — теряешь интеграции с половиной этого списка.
8. Attio — CRM
$34/мес на чел. AI-нативный CRM. Сам обогащает контакты из LinkedIn, пишет first follow-up. А не Hubspot (это 2019) и не Salesforce (вообще другая планета).
9. Clay — поиск клиентов и enrichment
$149/мес. Берёшь критерии ICP — получаешь 1000 целевых аккаунтов с email, LinkedIn, контекстом. Sales-машина для bootstrap. А не покупать lead-листы у сомнительных контор.
10. PostHog — аналитика продукта
бесплатно до 1M событий. Events, session replay, feature flags, AI insights — всё в одном. А не пять разных тулзов: Mixpanel + Amplitude + LaunchDarkly + Hotjar.
11. Resend + Loops — email
$20 + $49/мес. Resend для транзакционных писем. Loops для маркетинговых цепочек. А не Mailchimp — устарел. И не Customer.io пока вас 5 человек — рано.
12. Mercury — банкинг
бесплатно. Счёт, карты, автокатегоризация трат через AI. А не локальный банк где счёт открывается 3 недели.
Итого экономика. Берём пример сверху — 5 человек × ~$180k = $900k FOH в год. Стек ~$30k в год. Total: $930k.
А теперь сравни. 2022-й стандарт для того же объёма работы — 25 человек × $120k = $3M в год.
Дельта — $2M в год. Это твой второй runway. Бесплатно.
И пара пометок.
CTO — твой минимум 1, 2, 4, 5, 7, 10. Если этого нет — у тебя infra-долг и команда тратит время не туда.
Рекрутер — твой набор 1, 4, 6, 7 + Attio на пайплайн. Granola в каждый звонок с клиентом и кандидатом, иначе теряешь 30% инсайтов.
Я каждую неделю говорю с фаундерами у которых 5 человек делают то на что в 2022-м нанимали 25. Разница не в людях. В стеке. Точнее — в том что они выбрали стек который удваивает каждого вместо того чтобы нанимать ещё двоих.
Если в твоём стеке нет половины из этого списка — у тебя стек 2022-го и burn rate 2022-го. И конкурент с этим стеком обходит тебя пока ты читаешь этот пост.
Перешли тому кто ещё нанимает junior-а вместо того чтобы подключить Cursor.
И главное. Какой инструмент из 12 у тебя самый недооценённый? Что зашло когда ты в нём сомневался? Прокомментируй — соберу топ-30 ответов в мини-отчёт «Самые недооценённые AI-инструменты глазами фаундеров 2026». Пришлю всем кто отметился.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про найм и рынок труда
Буст каналу💪
❤34👍28🔥18🙏1
Джуниор за месяц собрал то что сеньоры «изучают» полгода
Разговариваю с тимлидом. Рассказывает. Был у них парень, все считали джуниором. Мало опыта, грейд низкий, посадили на скучное. Баги, фиксы, документация. Ну знаешь, классика — «пусть пока поварится».
А потом дали ему задачу по автоматизации. Не потому что верили — просто некому было отдать.
Парень за месяц собрал внутренний AI-тулкит. Подключил Claude к код-ревью. Автогенерация тестов. Саммари по пулл-реквестам. Штука которой сейчас пользуется вся команда. Каждый день.
Сеньоры в это время писали в слаке что «AI пока сырой» и «надо подождать пока стабилизируется».
Полгода ждут. Ничего не попробовали. Но мнение — ого-го.
И вот что тут на самом деле происходит. У парня не было чего терять. Нет статуса, нет репутации архитектора, нет 8 лет опыта которые надо защищать. Взял и сделал. Потому что интересно.
А сеньоры.. у них другая математика. Если AI заработает — ну ок. А если окажется что джун с Claude делает за день то на что у них уходила неделя — это вопрос к их ценности. К грейду. К зарплате. Проще сказать «сырой».
Это не про технологии. Это про страх.
3 признака что ваш «джуниор» может быть звездой:
— Он что-то уже попробовал. Не спросил разрешения, не написал proposal на 10 страниц. Просто сделал прототип и показал. Кривой, с багами — но рабочий.
— Он не боится выглядеть глупо. Задаёт вопросы, лезет в чужой код, ломает, чинит. Сеньор который боится показаться некомпетентным — уже не сеньор. Он охранник своего грейда.
— Ему интересно а не страшно. Когда выходит новый инструмент — он не говорит «опять хайп». Он открывает и тыкает. Разница между «я попробовал и вот что» и «я считаю что это не зрелое» — это разница между тем кто растёт и тем кто стоит.
Фаундеры. Посмотрите кто в команде реально что-то пробует. Не кто больше говорит на созвонах. А кто тихо берёт и делает. Иногда ваш самый ценный человек — тот которого вы до сих пор считаете джуниором.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команды где drive важнее грейда
Буст каналу💪
Разговариваю с тимлидом. Рассказывает. Был у них парень, все считали джуниором. Мало опыта, грейд низкий, посадили на скучное. Баги, фиксы, документация. Ну знаешь, классика — «пусть пока поварится».
А потом дали ему задачу по автоматизации. Не потому что верили — просто некому было отдать.
Парень за месяц собрал внутренний AI-тулкит. Подключил Claude к код-ревью. Автогенерация тестов. Саммари по пулл-реквестам. Штука которой сейчас пользуется вся команда. Каждый день.
Сеньоры в это время писали в слаке что «AI пока сырой» и «надо подождать пока стабилизируется».
Полгода ждут. Ничего не попробовали. Но мнение — ого-го.
И вот что тут на самом деле происходит. У парня не было чего терять. Нет статуса, нет репутации архитектора, нет 8 лет опыта которые надо защищать. Взял и сделал. Потому что интересно.
А сеньоры.. у них другая математика. Если AI заработает — ну ок. А если окажется что джун с Claude делает за день то на что у них уходила неделя — это вопрос к их ценности. К грейду. К зарплате. Проще сказать «сырой».
Это не про технологии. Это про страх.
3 признака что ваш «джуниор» может быть звездой:
— Он что-то уже попробовал. Не спросил разрешения, не написал proposal на 10 страниц. Просто сделал прототип и показал. Кривой, с багами — но рабочий.
— Он не боится выглядеть глупо. Задаёт вопросы, лезет в чужой код, ломает, чинит. Сеньор который боится показаться некомпетентным — уже не сеньор. Он охранник своего грейда.
— Ему интересно а не страшно. Когда выходит новый инструмент — он не говорит «опять хайп». Он открывает и тыкает. Разница между «я попробовал и вот что» и «я считаю что это не зрелое» — это разница между тем кто растёт и тем кто стоит.
Фаундеры. Посмотрите кто в команде реально что-то пробует. Не кто больше говорит на созвонах. А кто тихо берёт и делает. Иногда ваш самый ценный человек — тот которого вы до сих пор считаете джуниором.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про команды где drive важнее грейда
Буст каналу💪
❤21🔥18👍11🤡6👎2💯2👏1
Сходил на Прада 2. 20 лет прошло — а как будто вчера.
Только-только вышла в прокат, пошёл почти сразу.
И вот это самое первое что меня прибило в зале — блин двадцать лет. ДВАДЦАТЬ. Я ещё помню как первую часть смотрел в студенчестве. Я тогда был совсем другим человеком. А сейчас сижу в зале, на экране те же — Стрип, Хэтэуэй, Блант, Туччи. И они все ровно такие же. Те же глаза, та же химия, та же ирония. Как будто этих 20 лет вообще не было.
А дальше я просто отключился. От телефона, от мыслей про работу, от своей головы. Час сорок прошли как двадцать минут. Я серьёзно не заметил как закончилось. Сидел и думал — ну ещё бы чуть-чуть. Ну хоть минут пятнадцать.
Кино не шедевр года. Не претендует. Не пытается казаться умнее чем оно есть. Просто очень живое, тёплое, ироничное — с актёрами которых любишь много лет. Они держат каждую сцену так что ты им веришь. И ты с ними внутри.
Знаете, бывает такое кино после которого не хочется сразу лезть в телефон. Хочется ещё посидеть в этом состоянии. Это как раз оно.
Вышел из зала — поймал себя на том что улыбаюсь как идиот. Просто шёл и улыбался.
Если есть выходной — сходите. Час сорок чистого кайфа без претензий, без напряга, без морали.
Именно такие фильмы потом почему-то запоминаются сильнее всего.
👉 t.me/huntermikevolkov
Буст каналу💪
Только-только вышла в прокат, пошёл почти сразу.
И вот это самое первое что меня прибило в зале — блин двадцать лет. ДВАДЦАТЬ. Я ещё помню как первую часть смотрел в студенчестве. Я тогда был совсем другим человеком. А сейчас сижу в зале, на экране те же — Стрип, Хэтэуэй, Блант, Туччи. И они все ровно такие же. Те же глаза, та же химия, та же ирония. Как будто этих 20 лет вообще не было.
А дальше я просто отключился. От телефона, от мыслей про работу, от своей головы. Час сорок прошли как двадцать минут. Я серьёзно не заметил как закончилось. Сидел и думал — ну ещё бы чуть-чуть. Ну хоть минут пятнадцать.
Кино не шедевр года. Не претендует. Не пытается казаться умнее чем оно есть. Просто очень живое, тёплое, ироничное — с актёрами которых любишь много лет. Они держат каждую сцену так что ты им веришь. И ты с ними внутри.
Знаете, бывает такое кино после которого не хочется сразу лезть в телефон. Хочется ещё посидеть в этом состоянии. Это как раз оно.
Вышел из зала — поймал себя на том что улыбаюсь как идиот. Просто шёл и улыбался.
Если есть выходной — сходите. Час сорок чистого кайфа без претензий, без напряга, без морали.
Именно такие фильмы потом почему-то запоминаются сильнее всего.
👉 t.me/huntermikevolkov
Буст каналу💪
❤35🔥16👍11👎1
8 скиллов = команда за $300k FOT. Без зарплат, отпусков и торговли по офферу
Я перестал нанимать в свой бэк-офис. Мой Клод дешевле — и не уходит в декрет.
Помню как полгода назад орал на него что тупой. А он не тупой. Я его просто не настроил. Сейчас он закрывает работу за 4 человек — ресёчера, копирайтера, аналитика, маркетолога.
Вчера разбирал транскрипт брифинг-звонка с клиентом. Час разговора, 30 страниц. Раньше я бы сидел вечер. Сейчас Клод сделал за 15 минут. И не криво.
Это пост про тебя если ты:
— фаундер (поднял раунд, собираешь команду)
— CTO / VP Engineering
— инженер или специалист — хочешь работать в 3 раза эффективнее
— рекрутер / HR — надо понимать что заменяет AI
Даже если сам код не пишешь — не пролистывай. Это про обычную работу: ресёч, письма, контент, аналитика.
Скилл это .md-файлик с инструкцией для агента. Срабатывает автоматом, без промта. Норм набор = должностные инструкции для твоих ИИ-сотрудников.
1. Superpowers — ставится первым, без вариантов
150к звёзд на гитхабе. Превращает Клода из СДВГ-джуна в нормального синиора. Три команды:
/brainstorm — задаёт вопросы ДО того как начнёт что-то делать
/write-plan — показывает план до реализации
/execute-plan — гоняет суб-агентов параллельно, чекает результат
У меня вырубились бессмысленные итерации. Часов 10 в неделю минус.
2. Get Shit Done — менеджер проектов внутри Клода
Знакомо — Клод бодро работает, потом как другой человек? Контекст забит, выдаёт говняшку.
GSD это решает. Каждый агент стартует свежим. План, выполнение, ревью — три фазы, состояние через файлы. Большие задачи: день → пара часов.
3. Frontend-design — стоп слопным сайтам
Без этого скилла Клод генерит сайт который видно за версту. Серый блок, кнопка, карточки. ИИ-помойка.
Агент сначала принимает дизайн-решение и раскатывает его. На выходе — макет который не стыдно показать инвестору.
Не помощник дизайнера. Замена.
Стоп. Прочти ещё раз верх поста.
Один. Я. Делаю работу за 4 человек.
Это не «продуктивность». Это смена операционной модели.
И вот что я скажу как рекрутер. Я должен быть против этого тезиса — мой бизнес найм. Но в 2026 нанимать non-AI-native человека — значит платить FTE за то, что заменяется $20/мес. Не нанимай меньше. Нанимай правильных. AI-native сениор делает работу за команду джунов.
4. Marketing Skills — пак для маркетинга
CRO, копирайтинг, SEO, аналитика. Один раз настроил под аудиторию — больше не объясняешь кто твой клиент.
Гоняю для контента VAMI и outreach. Раньше час над одним письмом. Сейчас 3 варианта за 5 минут. Open rate +20%.
5. Claude SEO
19 суб-скиллов, 12 суб-агентов. Технический SEO, schema, аудит конкурентов, Google API, отчёты. SEO-шник от $5k/мес. Этот пак — $20 за подписку Клода. Чувствуешь разницу.
6. Composio — Клод выходит в реальный стек
Это не скилл. Это MCP. Прямой доступ к Gmail, Slack, GitHub, Notion, Figma — 500+ сервисов.
Гоняю воркфлоу — Клод дочитал тред клиента, накидал ответ, обновил CRM, поставил напоминание. Всё за один промт.
7. Deep Research — нормальный ресёч с источниками
8-фазный пайплайн с автовалидацией. Использую перед каждым брифингом — захожу на звонок зная компанию, основателей, раунды, конкурентов. Раньше час в LinkedIn и Crunchbase. Сейчас — отчёт со ссылками за 5 минут.
8. Code Simplifier
Официальный плагин Anthropic. Им сама команда Claude Code чистит свой код. Минус 30-50% токенов в продакшене. Если в команде есть разработка — CTO скажет спасибо.
Где брать: marketplace Claude Code или гитхаб. 10 минут на скилл. Программистом быть не надо.
Слушай. Можно сидеть на голом Клоде и удивляться почему он тупит. А можно за вечер собрать сетап и получить команду которая не ходит в отпуск и не торгуется по офферу.
Этот пак закрывает работу за 4 человек. Один я делаю то, на что раньше нужна была команда.
Кинь номер 1-8 — какой скилл уже стоит. Соберу статистику по сообществу.
Перешли фаундеру у которого бэк-офис $200-400k в год — он тебе должен ужин. Или CTO в команду — они скажут спасибо за часы.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про то как фаундеры вытаскивают из AI команду
Буст каналу💪
Я перестал нанимать в свой бэк-офис. Мой Клод дешевле — и не уходит в декрет.
Помню как полгода назад орал на него что тупой. А он не тупой. Я его просто не настроил. Сейчас он закрывает работу за 4 человек — ресёчера, копирайтера, аналитика, маркетолога.
Вчера разбирал транскрипт брифинг-звонка с клиентом. Час разговора, 30 страниц. Раньше я бы сидел вечер. Сейчас Клод сделал за 15 минут. И не криво.
Это пост про тебя если ты:
— фаундер (поднял раунд, собираешь команду)
— CTO / VP Engineering
— инженер или специалист — хочешь работать в 3 раза эффективнее
— рекрутер / HR — надо понимать что заменяет AI
Даже если сам код не пишешь — не пролистывай. Это про обычную работу: ресёч, письма, контент, аналитика.
Скилл это .md-файлик с инструкцией для агента. Срабатывает автоматом, без промта. Норм набор = должностные инструкции для твоих ИИ-сотрудников.
1. Superpowers — ставится первым, без вариантов
150к звёзд на гитхабе. Превращает Клода из СДВГ-джуна в нормального синиора. Три команды:
/brainstorm — задаёт вопросы ДО того как начнёт что-то делать
/write-plan — показывает план до реализации
/execute-plan — гоняет суб-агентов параллельно, чекает результат
У меня вырубились бессмысленные итерации. Часов 10 в неделю минус.
2. Get Shit Done — менеджер проектов внутри Клода
Знакомо — Клод бодро работает, потом как другой человек? Контекст забит, выдаёт говняшку.
GSD это решает. Каждый агент стартует свежим. План, выполнение, ревью — три фазы, состояние через файлы. Большие задачи: день → пара часов.
3. Frontend-design — стоп слопным сайтам
Без этого скилла Клод генерит сайт который видно за версту. Серый блок, кнопка, карточки. ИИ-помойка.
Агент сначала принимает дизайн-решение и раскатывает его. На выходе — макет который не стыдно показать инвестору.
Не помощник дизайнера. Замена.
Стоп. Прочти ещё раз верх поста.
Один. Я. Делаю работу за 4 человек.
Это не «продуктивность». Это смена операционной модели.
И вот что я скажу как рекрутер. Я должен быть против этого тезиса — мой бизнес найм. Но в 2026 нанимать non-AI-native человека — значит платить FTE за то, что заменяется $20/мес. Не нанимай меньше. Нанимай правильных. AI-native сениор делает работу за команду джунов.
4. Marketing Skills — пак для маркетинга
CRO, копирайтинг, SEO, аналитика. Один раз настроил под аудиторию — больше не объясняешь кто твой клиент.
Гоняю для контента VAMI и outreach. Раньше час над одним письмом. Сейчас 3 варианта за 5 минут. Open rate +20%.
5. Claude SEO
19 суб-скиллов, 12 суб-агентов. Технический SEO, schema, аудит конкурентов, Google API, отчёты. SEO-шник от $5k/мес. Этот пак — $20 за подписку Клода. Чувствуешь разницу.
6. Composio — Клод выходит в реальный стек
Это не скилл. Это MCP. Прямой доступ к Gmail, Slack, GitHub, Notion, Figma — 500+ сервисов.
Гоняю воркфлоу — Клод дочитал тред клиента, накидал ответ, обновил CRM, поставил напоминание. Всё за один промт.
7. Deep Research — нормальный ресёч с источниками
8-фазный пайплайн с автовалидацией. Использую перед каждым брифингом — захожу на звонок зная компанию, основателей, раунды, конкурентов. Раньше час в LinkedIn и Crunchbase. Сейчас — отчёт со ссылками за 5 минут.
8. Code Simplifier
Официальный плагин Anthropic. Им сама команда Claude Code чистит свой код. Минус 30-50% токенов в продакшене. Если в команде есть разработка — CTO скажет спасибо.
Где брать: marketplace Claude Code или гитхаб. 10 минут на скилл. Программистом быть не надо.
Слушай. Можно сидеть на голом Клоде и удивляться почему он тупит. А можно за вечер собрать сетап и получить команду которая не ходит в отпуск и не торгуется по офферу.
Этот пак закрывает работу за 4 человек. Один я делаю то, на что раньше нужна была команда.
Кинь номер 1-8 — какой скилл уже стоит. Соберу статистику по сообществу.
Перешли фаундеру у которого бэк-офис $200-400k в год — он тебе должен ужин. Или CTO в команду — они скажут спасибо за часы.
👉 t.me/huntermikevolkov — здесь про то как фаундеры вытаскивают из AI команду
Буст каналу💪
❤27👍16👎5🔥3😁3🥰1🍌1