Що AI робить за мене щотижня. Мої реальні кейси

До п'ятничного вечора ресурс на ухвалення рішень у більшості людей прагне до нуля. Тиждень виснажує сили, і коли нарешті настають довгоочікувані вихідні, єдине, на що вистачає енергії, — це обрати щось звичне. Так і з'являється замкнене коло: одні й ті самі 5–7 закладів, меню яких ви знаєте напам'ять, і вечори, витрачені на безцільне гортання стрімінгових платформ у пошуках фільму.

Парадокс у тому, що брак вибору тут ні до чого. Я живу в Маямі, одному з кулінарних центрів планети, де в радіусі 20–40 хвилин пішки чи на автомобілі є десятки місць, де я жодного разу не був. Проблема не в дефіциті варіантів, а в дефіциті сил їх шукати: читати відгуки, звіряти години роботи, порівнювати меню. До моменту, коли вихідні настають, займатися цим уже просто не хочеться.

Я хотів не просто шукати швидше, а не шукати взагалі, тобто перекласти цю рутину на цифрового помічника, який працює 24/7, нічого не забуває й щоразу розуміє мої вподобання точніше. Я використовую Claude у режимі Work: під кожне завдання створюється окремий проєкт зі своєю папкою на комп'ютері, де зберігаються всі інструкції та накопичений контекст.

Це зручно ще й тому, що навіть при зміні моделі дані нікуди не дінуться. Принцип запуску всюди однаковий, хоча результат у кожній сфері виходить різним.

Кейс перший: гастрономія

Я описав асистенту ситуацію, що по вихідних ми з дружиною залишаємо сина з нянею та вибираємося вдвох, перелічив місця, які нам уже подобаються, щоб задати систему координат смаку. Потім додав жорсткі фільтри: радіус поїздки та точний час (сніданок о 9:00, обід — близько 13:00), інакше в списку опинялися заклади, які ще до нашого приходу зранку зачинені.

Після кількох ітерацій — уточнював формат, прибирав знайомі точки, просив додати прямі посилання на Google Карти — вийшов готовий текстовий пост, який залишається скопіювати й відправити в месенджер. Тепер він надходить щоп'ятниці о 10:07 ранку, і в списку регулярно виринають місця, про які я не знав за два роки життя в районі.

Кейс другий: кіно

Логіка та сама: замість абстрактного «Що подивитися» я задав конкретні орієнтири — серіали на кшталт Slow Horses і Severance, жанри пригод та фантастики, жорстке виключення жахів і надмірної жорстокості, а також список доступних платформ. По суботах уранці надходить коротка добірка з описом сюжету в парі речень, і після кожного перегляду я залишаю зворотний зв'язок, який робить наступну видачу точнішою.

Кейс третій: культурна афіша

Я також задав і зовсім інші фільтри: концерти, виставки, музейні експозиції в радіусі 40 хвилин, відсортовані не за близькістю, а за значущістю, плюс перевірка відгуків на профільних майданчиках і окремий список для пріоритетних місць — наприклад, концертного майданчика прямо під моїм вікном. Тепер по суботах уранці надходить структурована добірка, розбита за категоріями, а не загальний список, у якому очі розбігаються.

Чому це працює краще за секретаря

Головна відмінність такого помічника від живої людини — швидкість навчання. Секретарю потрібно повторювати одне й те саме безліч разів, AI-асистенту вистачає однієї корекції, щоб він більше ніколи не пропонував те, що ви вже відхилили.

У нашій компанії ми застосовуємо схожий підхід уже чотири роки — це дозволило автоматизувати 3500 годин ручної роботи на рік і вдвічі підвищити окупність маркетингу.

Перенесення тієї ж логіки на особисте життя працює не менш ефективно: створіть один проєкт, опишіть свій контекст, і ваші вихідні перестануть повторюватися.