Навичка, а не трюк

Головна сторінка AltaVista 1997 року, через Internet Archive, поруч із заголовком – A Skill, Not a Trick – і рядком про годинник, який до задачі додали

У червні я надолужував пропущене в LinkedIn і натрапив на два на диво химерні способи думати про роботу з AI. З одного боку – дуже складні схеми: агенти, цикли, робочі процеси. З іншого – щось, що звучало майже як жарт: коли моя сесія в Claude доходить до дев’яноста відсотків, я прошу її підготувати підсумок для GPT. Ці двоє не схожі одне на одного ані краплі, а під сподом вони те саме. Обидва полюють за трюком. Жоден не будує навички.

Робота з AI – це навичка, така сама, як навичка шукати в Google. Вона виростає з досвіду, який ви накопичуєте, і з цілей, які ви собі ставите, і іншого входу до неї я не знайшов.

Коли ще була AltaVista

Я пам’ятаю часи, коли ще була AltaVista. В одній із фірм, де я стажувався, нам давали завдання: знайти ось цей документ, знайти ось цю інформацію. Опис був розпливчастий. А потім вмикали секундомір.

Дивна річ для тренування, якщо думати про пошуковик як про віконце, куди щось вписують. І геть не дивна, якщо думати про нього як про навичку.

Google із нами вже дуже багато років – досить довго, здавалося б, щоб усі вийшли на однаковий рівень. Не вийшли. Дехто й досі користується ним значно результативніше за інших.

Отже, це тренують так само, як тренували все інше, у чому ви справді добрі. Вашу математику. Ваші мови. Хай яку професійну сертифікацію ви складали. Важкі задачі, обмежений час – і під усім цим негероїчна звичка добре організованої роботи.

Руда і молот

У червні я писав, що на роботу з AI корисно дивитися як на видобуток руди й ковальство.

Ви починаєте із сирої руди. Збагачуєте її й очищаєте, доки вона не набуде потрібної вам якості. Тоді починаєте гріти, і формувати молотом власних цілей, і студити, і гріти знову, і формувати знову. Це може тривати багато сесій. А руда, метал, те, що лежить на ковадлі, – це ваш контекст.

Звідси – правило, достатньо просте, щоб перевірити його наприкінці дня: кожна робоча сесія має віддати щонайменше один MD-файл, якісніший за те, що ви в неї принесли. Інакше її не було.

Я кажу це про роботу, не про розвагу. Забава й дозвілля не потребують ні структури, ні порад – кожен розважається так, як хоче. Але робота, що не лишила по собі такого файлу, – її не було. Наступного разу не буде чого гріти.

Те саме правило, наведене на щодень: усі ваші розмови мають осідати в робочому файлі, у markdown, у вашій власній теці. Результати роботи мають належати вам. Ваші вебсесії взагалі не повинні доходити до дев’яноста відсотків – беріть їх для коротких розвідок і переносьте результат у теку проєкту, завжди, щоб ваш контекст навколо теми лишався впорядкованим.

Тоді його можна редагувати, зливати, ділити. Його можна забрати в іншу вебсесію Claude, або в Claude Code, або в Cursor, або в Codex, або в сесію GPT. Робота ваша – і вона подорожує з вами.

Маленькі проєкти, доведені до кінця

Я вважаю, що нинішній етап AI – це все ще про набуття досвіду.

Зробіть маленький проєкт. Зробіть так, щоб він працював на вас. Навчіться на помилках, зробіть наступний, навчіться знову. Ітеруйте – швидко й свідомо. Доводьте почате до кінця, знаходьте обхід для перешкод і будуйте.

Не ваша компанія. Не ваш керівник. Не ваш підлеглий. Ви. Скільки не читай, читання не дасть того, що дає досвід власними руками.

Те саме я, як виявилося, казав і під чужим проєктом. Не складні «бізнесові» рішення з AI. Щоденні маленькі проєкти, які ви робите, доводите до кінця, запускаєте для себе, виносите з них досвід – і йдете далі. Ось так ви створюєте цінність для себе – через власний досвід.

У тому червневому дописі я також безкоштовно віддавав свій плагін пам’яті, і причина була суто практична. Дуже важко продовжувати, коли ви злитеся на AI за те, що воно повторює одне й те саме знову і знову. Краще прибрати повторення й дійти до результату.

У тому ж дописі я згадував, що користуюся Claude Code приблизно двадцять годин на тиждень уже шістдесят п’ять тижнів. Наприкінці липня їх стало сімдесят, і цю історію я розповів окремо – разом із тією її частиною, де найкраще, що я коли-небудь збудував, має чотири зірки на GitHub.

Є в цьому ще один поворот, який тішить мене більше, ніж, мабуть, годиться. У вас питають: а який у вас GitHub? І ви кажете: ось він, я зробив, власне, найкращий плагін пам’яті для Claude Code, який узагалі є. А у відповідь – тиша.

Вихідні – і тижні навколо них

У липні прокотилася чергова суперечка про те, чи буває насправді готовий до продакшену застосунок за вихідні. Як на мене, питання було поставлене хибно – а разом із ним і більшість відповідей.

Те, що всі перелічують як неможливе, – архітектура, CI/CD, посилення безпеки, GDPR, тести, – сьогодні вміщається в ті самі вихідні. Просто ми вже тут. Тиждень чи два перед вихідними потрібні для геть іншої роботи: як цей застосунок лягає на бізнесову потребу, чи він узагалі працює для користувача, моделювання користувацького досвіду, дизайн, маркетингова стратегія, якщо вона потрібна, впровадження й перехід. А тиждень чи два після – це справжні користувачі, справжній зворотний зв’язок і ще одна ітерація.

Два тижні, вихідні, два тижні. І по колу – стільки разів, скільки треба.

Про другий кінець цієї історії розповів Андрій Карпатий в одному зі своїх недавніх інтерв’ю. Він збудував цілий агентний застосунок для меню: там, де в меню був текст і не було картинок, застосунок малював приклад того, як має виглядати страва, щоб людині, яка замовляє, було на що орієнтуватися. І виявив, що сьогоднішні моделі – Nano Banana й подібні – роблять це просто з коробки.

Навіщо я взагалі про це пишу

Ви, можливо, дивуєтеся, чого це раптом Максим почав писати про AI.

Це не моя вподоба. Я так само легко можу жити в корпоративній культурі, стратегічному менеджменті, управлінні проєктами й продуктами, маркетингу, розвитку бізнесу та в більшості IT-тем – і це ще до всіх тих сюжетів, які до роботи не мають жодного стосунку.

То чому саме це? Бо модно? Чесно кажучи, мені не надто важливо, чи ви це прочитаєте. Я самодостатній. Але мені небайдужі мої близькі й мої друзі, мої сусіди, люди, яких я зустрічаю. Нам усім треба навчитися використовувати це собі на користь. Це питання економіки, а не тема для LinkedIn.

Зараз це AI. Далі прийдуть роботи. Перевагу має той, хто йде на гребені хвилі. І скільки б держава не зосереджувалася на «цифрі», економіка означає широке впровадження.

У Сполучених Штатів стратегія – бути номером один за моделями. У Китаю стратегія – якнайширше впровадження серед власного населення.

Яка стратегія в України?

Я поставив це питання в липні, і воно й досі те, на яке я найбільше хотів би почути відповідь. І варто пам’ятати, що йде після стратегії – того дня, коли вона з’явиться: людино-години за людино-годинами навчання, менторства й освіти. AI не допоможе вам почати користуватися AI у щоденній роботі. Хтось має сісти поруч із вами.

Тож я почав із тих годин, які маю. Цей сайт – про те, як навчитися користуватися інструментами, і найчесніше, що я можу покласти перед вами, – це не аргумент, а зразковий урок: справжній, відкривається у браузері, нічого підписувати не треба.

Музей, у якому динозаври

Якось я вже описував, як уявляю собі все це з того боку. Археологічний музей, де, з усією повагою, на стінах висять зображення динозаврів. Вони писали код руками. У давнину кожен кодер мав власну спеціалізацію – цей писав на Python, той на C#, ще інший на JavaScript. І діти хитають головами, не вірячи.

Я не знаю, як далеко звідси та зала. Ближче, ніж звучить, підозрюю.

А коли я пробую вгадати, яка навичка ще буде варта того, щоб її мати, коли ми туди дійдемо, чесна відповідь виявляється зовсім не технічною. Найважливішою навичкою за п’ять років цілком може стати вміння продуктивно провести день подалі від комп’ютера.

Динозаври на тій музейній стіні не робили нічого поганого. Вони робили найкращу роботу, яка була їм доступна, – руками, з великою старанністю.

Ми теж.

Ця стаття зібрана з того, що я писав у LinkedIn у червні та липні 2026 року: