Я автоматизировал 80% задач и уволил себя сам
Hey there, little explorer! Imagine you have a toy robot, right? 🤖
This story is about a grown-up who had lots of boring chores, like sorting socks or writing long lists. He didn't like them much. So, he taught his special computer helper, like a super-smart robot brain called AI, to do 80% of those boring chores! ✨
Now, the robot brain does all the yucky stuff. And guess what? The grown-up is super happy! He doesn't feel "fired" at all. He gets to play and do all the fun, new, exciting things he loves, like building new projects or thinking up cool ideas.
It's like his robot friend helps him so he can have more playtime! Isn't that cool? He says you can teach your own robot brain to help you too, so you have more time for fun adventures! 🚀
Ты когда-нибудь задумывался, каково это - уволить самого себя и быть счастливым? Я это сделал. 80% моей работы теперь выполняет искусственный интеллект, и, честно говоря, я не чувствую себя ни капельки уволенным. Вместо этого я занимаюсь тем, что меня действительно вдохновляет. Мой рабочий день раньше был как бесконечный цикл однообразных задач: шесть часов рутины, состоящей из отчётов, писем, таблиц и созвонов, которые, казалось, были просто ради того, чтобы заполнить время. Занятость не означала продуктивность - это была типичная ловушка «обезьяньего труда». Каждое утро начиналось с надеждой, что сегодня всё сложится иначе, а заканчивалось разочарованием. Я собрал AI для автоматизации работы-промпты в PDF. Забери бесплатно в Telegram (в закрепе): https://t.me/yevheniirozov Первым шагом н
Ты когда-нибудь задумывался, каково это - уволить самого себя и быть счастливым? Я это сделал. 80% моей работы теперь выполняет искусственный интеллект, и, честно говоря, я не чувствую себя ни капельки уволенным. Вместо этого я занимаюсь тем, что меня действительно вдохновляет.
Мой рабочий день раньше был как бесконечный цикл однообразных задач: шесть часов рутины, состоящей из отчётов, писем, таблиц и созвонов, которые, казалось, были просто ради того, чтобы заполнить время. Занятость не означала продуктивность - это была типичная ловушка «обезьяньего труда». Каждое утро начиналось с надеждой, что сегодня всё сложится иначе, а заканчивалось разочарованием.
Я собрал AI для автоматизации работы-промпты в PDF. Забери бесплатно в Telegram (в закрепе): https://t.me/yevheniirozov
Первым шагом на пути к свободе от рутины стало распределение задач между AI-инструментами. Я начал с сортировки и ответов на письма, используя GPT в связке с Zapier. Это сэкономило мне часы драгоценного времени. Далее я доверил AI генерацию отчётов и сводок из сырых данных - теперь всё это делается без моего участия. Первичный ресёрч и подготовка брифов, которые раньше занимали часы, теперь занимают минуты. Это стало возможным благодаря правильно выбранному стеку инструментов.
Для автоматизации большей части процессов я использую ChatGPT вместе с Make (Integromat). Эта связка покрывает 80% автоматических цепочек. Notion AI стал моей базой знаний - он отвечает на вопросы вместо меня. А n8n помогает создавать кастомные сценарии, даже если ты не программист. Но, как и в любом деле, не обошлось без проблем.
Остальные способы и примеры я разобрал подробно в Telegram с скриншотами: https://t.me/yevheniirozov
AI иногда «галлюцинирует» в цифрах, и финансовые эти не стоит отдавать на его откуп без проверки. Автоматизация, как оказалось, может сломать живую коммуникацию с клиентами, и на настройку «простого» процесса может уйти не час, а три недели. Но, освободившиеся часы стоят этих усилий.
Теперь у меня есть пять свободных часов в день. Я использую их для стратегии, переговоров и принятия нестандартных решений - того, что искусственный интеллект пока не умеет. Я начал новые проекты, на которые раньше не было времени. Это время открыло для меня новые горизонты и возможности.
Если ты тоже хочешь освободить свои дни, начни с аудита задач. Создай таблицу, чтобы определить, что автоматизируется первым. Минимальный стартовый стек можно собрать и без бюджета. Главное правило - автоматизируй процесс, а не хаос.
Попробуй это сделать прямо сейчас. Выдели 10 минут, чтобы составить список задач, которые ты хочешь автоматизировать, и подумай, какие инструменты могут тебе помочь. Ты увидишь, как быстро твой день наполнится смыслом и свободой.
Подписывайся на мой Telegram:
-
Промпты, которые использую сам
-
Ошибки, которые стоили мне денег
-
Инструменты до того, как о них напишут все
Dev.to AI
https://dev.to/geka_cross_7457e8699a0c3f/ia-avtomatiziroval-80-zadach-i-uvolil-siebia-sam-21iSign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
chatgpt
![[D] How to break free from LLM's chains as a PhD student?](https://d2xsxph8kpxj0f.cloudfront.net/310419663032563854/konzwo8nGf8Z4uZsMefwMr/default-img-earth-satellite-QfbitDhCB2KjTsjtXRYcf9.webp)
[D] How to break free from LLM's chains as a PhD student?
I didn't realize but over a period of one year i have become overreliant on ChatGPT to write code, I am a second year PhD student and don't want to end up as someone with fake "coding skills" after I graduate. I hear people talk about it all the time that use LLM to write boring parts of the code, and write core stuff yourself, but the truth is, LLMs are getting better and better at even writing those parts if you write the prompt well (or at least give you a template that you can play around to cross the finish line). Even PhD advisors are well convinced that their students are using LLMs to assist in research work, and they mentally expect quicker results. I am currently trying to cope with imposter syndrome because my advisor is happy with my progress. But deep down I know that not 100%
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
AutoVerifier: An Agentic Automated Verification Framework Using Large Language Models
arXiv:2604.02617v1 Announce Type: new Abstract: Scientific and Technical Intelligence (S&TI) analysis requires verifying complex technical claims across rapidly growing literature, where existing approaches fail to bridge the verification gap between surface-level accuracy and deeper methodological validity. We present AutoVerifier, an LLM-based agentic framework that automates end-to-end verification of technical claims without requiring domain expertise. AutoVerifier decomposes every technical assertion into structured claim triples of the form (Subject, Predicate, Object), constructing knowledge graphs that enable structured reasoning across six progressively enriching layers: corpus construction and ingestion, entity and claim extraction, intra-document verification, cross-source verif
Do Audio-Visual Large Language Models Really See and Hear?
arXiv:2604.02605v1 Announce Type: new Abstract: Audio-Visual Large Language Models (AVLLMs) are emerging as unified interfaces to multimodal perception. We present the first mechanistic interpretability study of AVLLMs, analyzing how audio and visual features evolve and fuse through different layers of an AVLLM to produce the final text outputs. We find that although AVLLMs encode rich audio semantics at intermediate layers, these capabilities largely fail to surface in the final text generation when audio conflicts with vision. Probing analyses show that useful latent audio information is present, but deeper fusion layers disproportionately privilege visual representations that tend to suppress audio cues. We further trace this imbalance to training: the AVLLM's audio behavior strongly ma
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!