Питер Ян — инженер‑продуктовый менеджер, чье резюме напоминает экскурсию по крупнейшим технологическим компаниям: Microsoft, Meta, Twitter и Roblox. За пятнадцать лет он руководил командами, создающими рекламные системы, облачные сервисы и игровые экосистемы. Сейчас он отказался от стабильной зарплаты, чтобы запустить собственный медиапроект, где почти всё управляется искусственным интеллектом.
Питер Ян на сцене технологической конференции, 2022 г.
Карьерный путь начался в 2008 году в Microsoft, где он писал инструменты для оптимизации облачных дата‑центров. К 2014 уже возглавлял группу в Meta**, разрабатывающую рекламные алгоритмы, обрабатывающие миллиарды запросов в сутки. В 2018 он перешёл в Twitter**, где внедрил автоматическую фильтрацию спама и токсичных сообщений. Последний крупный шаг – 2021 год, когда Питер возглавил инженерный отдел Roblox, делая платформу более открытой для независимых разработчиков и улучшая монетизацию. Каждый переход открывал новые возможности масштабировать продукты и работать с огромными массивами данных.
Схема карьерного роста Питера Яна от Microsoft до Roblox.
К 2023 году он понял, что традиционная корпоративная лестница уже не даёт творческой свободы. Поэтому создал «медиабизнес‑одиночку»: подкасты, рассылку и несколько соцсетей, которые управляются AI‑агентами. Вместо десятков сотрудников он построил набор «скиллов» — коротких скриптов, которые Codex или Claude Code выполняют автономно: обрабатывают тексты, генерируют визуалы и публикуют их. Так он экономит часы рутинных действий, освобождая мозг для стратегии, экспериментов с форматом и создания контента, в котором слышен личный авторский голос.
Пятиуровневая модель внедрения ИИ: от простого поиска к личному агенту
Питер разделил путь к полностью автономному медиапроекту на пять уровней. Каждый уровень – это переход от «умного поиска» к агенту, который действует без вашего вмешательства. При переходе меняются не только инструменты, но и способ взаимодействия с ИИ.
Графическое представление пяти уровней AI‑автономии.
Уровень 1 – базовый. ChatGPT или Claude выступают как поисковый помощник: задаёте вопрос, получаете короткий ответ и копируете его в документ. Уровень 2 – интеграция в процесс. ИИ генерирует черновики, скрипты или план проекта, но вы всё равно вручную переносите результат в свои инструменты и проверяете каждую строку.
Уровень 3 – прототипирование. С помощью Lovable, Replit и, главное, Codex, вы получаете рабочий прототип «за часы», обходя традиционные ТЗ. Уровень 4 – мини‑приложения. Небольшие утилиты (фильтр спама в Gmail, трекер тренировок) собираются в один клик и сразу начинают работать.
Уровень 5 – личный агент. Codex уже не просто пишет код, а сам вызывает API, обновляет свои «скиллы» и полностью автоматизирует рутину, например, рассылку постов на четыре платформы одновременно. Ключ к переходу – отойти от обычных чат‑ботов и перейти к системам, поддерживающим скиллы, обучая их итеративно, пока агент не начнёт действовать без подсказок.
Скиллы: как писать, обучать и соединять их в рабочие цепочки
Скилл — это простой текстовый файл с пошаговыми инструкциями, которые ИИ может выполнить через API. Питер советует начинать с микрозадач: «собрать список тем», а затем загрузить файл в Codex или Claude Code. При первом запуске агент лишь «читает» файл, но уже умеет обращаться к внешним сервисам, превращая обычный чат‑бот в мини‑программу.
Обучение происходит итеративно: вы задаёте задачу, ИИ выдаёт результат, вы указываете ошибки, просите обновить файл. Этот внимательный диалог превращает «пробный» скрипт в надёжный инструмент. Каждый вариант сохраняется как отдельная версия, чтобы в любой момент можно было откатиться к рабочему состоянию.
Пример кода‑скилла, который собирает идеи из сети.
Самый мощный приём — соединять скиллы в цепочки. Для рассылки Питер построил четыре звена: первый превращает черновые заметки в готовый текст, второй проверяет актуальность фактов, третий убирает шаблонные обороты, а четвёртый — Social Writer — адаптирует материал под X, LinkedIn, Threads и Substack. Всё происходит автоматически, потому что каждый скилл передаёт результат следующему через API.
Чтобы цепочки не превратились в «тёмный лес», Питер ограничивает объём инструкций одной страницей и использует встроенный «редактор скиллов», который обрезает лишнее без потери смысла. Перед запуском агент «освежает» контекст, читая файл‑резюме с ключевыми выводами, и проверяет их перед ответом. Такой подход делает каждый скилл самостоятельным, но легко интегрируемым в более крупные проекты.
Инструменты и автоматизация: Codex, Whisper Flow, аналитика, стратегический документ
В центре всей системы находится Codex — «мозг», связывающий сервисы. Он умеет публиковать готовый материал сразу на четырёх площадках — X, LinkedIn, Threads и Substack, подгоняя стиль под каждую. При отсутствии официального API Codex изучает внутренние запросы сайта и начинает работать, как штатный интегратор. Кроме того, он автоматически обновляет токены и управляет аккаунтами без ручного вмешательства.
Схема взаимодействия Codex с внешними API и сервисами.
Для захвата идей в реальном времени Питер использует Whisper Flow (или Super Whisper). Вы говорите поток сознания, система преобразует речь в текст, а затем передаёт его в Codex, где «размазанные» мысли превращаются в чёткие задачи. Всё происходит без рук — только голос. Записанные фрагменты сохраняются в облаке, позволяя продолжать работу с любого устройства.
Аналитика построена на постоянном подключении к метрикам платформ. ИИ сканирует лайки, репосты и CTR, а затем формирует рекомендации: в LinkedIn лучше работают подборки ссылок, в Threads — короткие эмоциональные нотки. Такой «живой» отчёт позволяет быстро менять контент‑стратегию. Ежедневный дашборд с ключевыми метриками автоматически отправляется в мессенджер, чтобы вы всегда были в курсе.
Стратегический документ хранится в Google Docs и служит «компасом» для агента. В нём фиксируются цели, принципы (например, «главное должно оставаться главным»), финансовые KPI и даже потенциальные источники выгорания. Перед каждым советом Codex сверяется с этим файлом, проверяя, не противоречит ли рекомендация текущим KPI, и гарантирует, что предложения не отклонятся от стратегии.
Практический запуск занимает около суток: установить Codex и Claude Code, подключить Whisper Flow, задать базовые аналитические запросы и загрузить стратегию в Docs. После первого дня агент начинает выполнять рутину, а вы лишь корректируете скиллы, подстраивая их под свои нюансы. Уже через неделю количество ручных операций сокращается примерно на 70 %, а высвободившееся время можно посвятить креативу.
Контент‑производство с ИИ: подкасты, монтаж, карусели, публикация
ИИ‑монтаж начинается с полного транскрипта интервью. Алгоритм просеивает речь, отмечает паузы, выделяет «золотые» фразы и предлагает варианты интро‑пролога. Человек проверяет результат, убирает шумы и согласует тайм‑коды, экономя часы ручного вырезания.
Codex берёт готовый текст и сразу рассылает его на четыре площадки — X, LinkedIn, Threads и Substack Notes. Каждый канал получает стилистически адаптированный вариант: короткие твиты, более формальный пост для LinkedIn и визуально‑ориентированный набор в Threads. При отсутствии официального API Codex самостоятельно разбирает запросы сайта и пишет собственный клиент.
Для Instagram генерируется карусель почти без участия автора. Пользователь загружает фото для первого слайда, а агент заполняет остальные карточки заголовками, подпунктами и рекомендациями по дизайну. Всё оформляется в готовый шаблон, который затем экспортируется в формат, совместимый с рекламным кабинетом.
Автоматически сформированная Instagram‑карусель в стиле бренда.
Чтобы автоматизация не превратилась в безликий контент, Питер внедрил «личный советник» — скилл, где ИИ записывает краткие выводы после каждой сессии и перед новым запросом освежает контекст. Такая «память» сохраняет авторский тон, помогает быстро адаптировать материал под разные аудитории и держать стратегию в фокусе, пока человек сосредоточен на креативе.
Философия, риски и практический план внедрения ИИ в свою работу
Для Питера AI‑агент — это не просто набор скриптов, а способ вернуть человеку время, ранее поглощённое рутиной. Вместо бесконечных копипаст он освобождает мозг для стратегии, креатива и построения продукта, где ценится человеческий взгляд и авторская искра.
Однако риски очевидны: постоянная опора на ИИ может размыть навыки самостоятельного решения задач, а зависимость от облачных сервисов делает работу уязвимой без доступа к сети. Поэтому важно сохранять «человеческий запас батареи», периодически выполнять задачи вручную, чтобы не потерять критическое мышление.
Практический 5‑дневный план внедрения:
- День 1 — установить Codex/Claude Code и подключить необходимые API;
- День 2 — описать текущие рабочие процессы в Google Docs;
- День 3 — создать первый скилл (например, генерацию черновика поста);
- День 4 — протестировать скилл, собрать обратную связь;
- День 5‑6 — доработать скилл, встроить его в цепочку и задать агенту «правила игры».
Таблица с планом внедрения AI‑агента за первые недели.
Итоговый совет Питера прост: начинать с небольших, измеримых автоматизаций, постоянно проверять результаты и держать под контролем «человеческий слой» — ревью, корректировки, финальный клик. Такой баланс позволяет использовать AI‑агента как ускоритель, а не замену, и сохраняет конкурентное преимущество, основанное на уникальном авторском голосе.
