Задача

Учёт федерации, спортсменов, тренеров и соревнований долго оставался в Excel и в голове организатора. Когда таблицы стали узким местом, понадобилась система для повседневной работы с поясами, заявками и турнирами.

Что будет в докладе

Евгений покажет работающую систему и расскажет, как создавал её, не написав код самостоятельно. Его задача — понять, что должно происходить, объяснить это ИИ, проверить результат и при необходимости вернуть его на доработку.

Отдельная тема — работа системы с реальными пользователями: что происходит, когда с ней взаимодействуют люди, которые не участвовали в её создании.

Что можно применить у себя

Как говорить с ИИ на языке своей задачи и проверять его решения. Этот подход применим и за пределами спорта: там, где человек знает рабочий процесс и может заметить, что результат получился неверным.

Задача

Автоматизация повседневных рабочих задач с помощью собственных сервисов. Родион, который никогда не был программистом, расскажет, как перешёл от размышлений о вайбкодинге к разработке инструментов для себя и коллег.

Что будет в докладе

Родион покажет первоначальные запросы к ИИ, расскажет о пользе простых вопросов и разберёт четыре сервиса для конкретных задач:

• Приведение координат из разных форматов к одному виду.
• Подбор спутников и параметров наведения по точке на онлайн-карте.
• Оформление аренды телефонов — от реквизитов клиента до акта возврата.
• Почасовая сводка для техподдержки из потока алармов Zabbix.

Как описать ожидаемый результат, уточнить подписи, порядок полей и поведение метки на карте. Почему первая версия требует доработки и как проверить данные по эталону, сторонним сервисом или собственным расчётом. Родион также разберёт ошибки в общении с ИИ.

Что можно применить у себя

Как начать с небольшого действия, результат которого понятен и поддаётся проверке. Последовательность работы: задача → примеры → прототип → проверка → публикация. После этого можно усложнять сервис.

Задача

Доставка газеты «Дело» примерно в 150 точек за неделю. Google-таблицы требовали ручной подготовки под каждый выпуск, а готовые сервисы не учитывали особенности работы редакции.

Что будет в докладе

Наталья расскажет, как с помощью ChatGPT собрала собственный сервис и проверила его на доставке октябрьского выпуска: 154 визита в 150 точек.

• Карта, подбор точек и учёт тиража. Отдельные экраны для экспедитора, редактора и коллег.
• Ошибки на реальных поездках: двойное распределение газет, путаница между планом и фактом, неудобные действия на телефоне.
• Что пришлось упростить и почему маршрутизатору недостаточно списка адресов.

Отдельно — ограничения сервиса, его надёжность и передача работы другому человеку. Экономия времени и денег пока не измерялась.

Что можно применить у себя

Развивать инструмент вместе с актуальной задачей: проверять в работе, замечать ошибки и уточнять правила. Упрощать сценарии для пользователей и вовремя останавливаться, чтобы не уйти в бесконечную доработку кнопок.

Задача

Создать школьную платформу, где ИИ-наставник помогает ученику разобраться в задаче, а не решает её за него. Ответы — по учебнику своего класса, со ссылками на страницы; учителю нужны задания, журнал и контроль результатов.

Что будет в докладе

Никита покажет работающую систему глазами ученика, учителя и администратора и разберёт решения, для которых оказалось недостаточно написать код.

• Педагогика: как вести ученика вопросами и выдавать подсказки по одному шагу.
• Право и данные: как учитывать согласия родителей и сохранять решение об оценке за учителем.
• Безопасность детей: как отличать тревожный сигнал от обычного вопроса по литературе.
• Школьная практика: одновременный вход целого класса, сбои сети, выдача заданий и переход на новый учебный год.
• Экономика: как считать стоимость вопросов с учётом провайдера, модели и объёма контекста.
• Эксплуатация: как заранее продумать мониторинг, чтобы находить ошибки уже во время работы.

Что можно применить у себя

Разобраться в предметной области и её ограничениях, проверять продукт в реальных условиях, считать затраты до запуска и записывать причины решений. Этот подход пригодится там, где ошибка стоит дорого.

Задача

Установили ИИ, что-то даже получилось, но как работать дальше, чтобы ничего не терялось и не приходилось начинать заново, непонятно.

Что будет в докладе

1. Чем ИИ-агент отличается от обычного чата и почему с ним нужно работать иначе.
2. Как сделать, чтобы ничего не терялось: «память» проекта.
3. Как заранее договариваться с агентом о задаче, чтобы он не делал лишнего.
4. Где и как общаться с агентом.
5. Что такое скиллы, когда нужны свои и почему не стоит устанавливать все подряд.
6. Что такое POC и как это помогает экономить время и токены.
7. Как не стать «сотрудником агента».
8. Что может пойти не так: лимиты, блокировки и прочее.

Что можно применить у себя

Понятный порядок первых шагов, чтобы начать, не потерять результат и не тратить время зря.