На карте
Когда нужно рассказать о своей работе, легко застрять на вопросе: «О чём писать?» Кажется, что для хорошей статьи нужна новая идея, необычное наблюдение или большой завершённый кейс с убедительными цифрами.
При этом в рабочих папках могут лежать презентации, предложения, заметки и несколько версий одного документа. За каждым из них — задача, которую вы разбирали, решение, которое пришлось принять, и объяснение, которое кому-то помогло.
Для вас всё это уже привычная работа. Вы помните, почему поменяли подход, что уточнили перед началом и где пришлось остановиться. Поэтому можете не замечать, сколько полезного осталось за пределами финальной презентации.
Я предлагаю посмотреть на прошлые проекты с конкретным вопросом: что из этого опыта поможет другому человеку разобраться в похожей ситуации? С таким вопросом можно прийти к ИИ и попросить помочь найти содержательные темы в материалах, которые у вас уже есть.
Что именно искать в старой работе
Представим условный пример. Вы готовили предложение, несколько раз меняли его после обсуждений и в итоге сократили объём первого этапа. В папке остались первоначальный документ, ваши заметки и согласованная версия.
Из этого может получиться текст о том, какие вопросы полезно задать до оценки работы. Или о признаках того, что задачу стоит разделить на этапы. Или о том, почему подробно написанное предложение всё равно может оставлять участникам разные представления о результате.
Выбор темы зависит от того, что действительно происходило и что сохранилось в материалах. Сами по себе три версии документа ещё не объясняют причины изменений. Здесь понадобится ваше участие: восстановить ход решения, поправить неверную интерпретацию, добавить важное условие.
Зато у будущего текста уже есть опора. Вы можете показать, как рассуждали и на что обращали внимание. Читатель получает возможность применить этот способ рассуждения к своей задаче.
Причём опыт незавершённого или неудачного проекта тоже может быть полезен. Если вы поняли, почему выбранный подход не сработал, об этом можно рассказать — с ясными границами того, что известно и какой вывод вы из этого сделали.
Выберите читателя до того, как откроете архив
Просьба «найди в моих документах идеи для контента» слишком широкая. Модель может предложить длинный список тем, из которого снова придётся выбирать почти с нуля.
Я бы сначала определил, кому должен помочь будущий материал.
Например, руководителю, который собирается поручить работу подрядчику. Специалисту, которому трудно согласовать ожидания с заказчиком. Или человеку, который узнаёт вашу профессию по названию, но пока не понимает, с какой задачей к вам обращаться.
Тогда появляется критерий отбора. Для руководителя может быть полезен список вопросов перед стартом. Для специалиста — разбор сложного согласования. Для потенциального клиента — понятное объяснение того, какую часть работы вы берёте на себя и что ему нужно подготовить.
Один архив можно читать с разными целями. Для первой попытки достаточно выбрать одну.
Начните с небольшого набора материалов
Необязательно сначала приводить в порядок все папки за последние десять лет. Выберите один проект, который хорошо помните, и несколько документов, по которым можно восстановить ход работы.
Полезно взять исходную задачу, один промежуточный материал и итог. Если причин принятых решений в документах нет, добавьте собственную заметку. Отдельно обозначьте, что восстановлено по памяти: позднее воспоминание может дополнять источник, но не должно незаметно подменять его.
Перед передачей материалов ИИ проверьте, что их допустимо использовать в выбранном сервисе. Если исходные документы содержат закрытые сведения, для начала можно подготовить собственное обезличенное описание задачи и решений. Удаления имени заказчика бывает недостаточно: человека или компанию иногда можно узнать по сочетанию обстоятельств.
Для публичного текста потребуется отдельная проверка. Документ, который вы вправе использовать внутри работы, не обязательно можно показывать читателям.
Попросите найти решения, о которых есть что сказать
На первом проходе я бы поручил ИИ составить несколько карточек возможных тем. В каждой нужны четыре вещи: затруднение читателя, полезная мысль, опора в материалах и вопросы к автору.
Например, тема «Как правильно работать с заказчиком» почти ничего не говорит о вашем опыте. А тема «Что уточнить, если заказчик просит оценить работу по одному абзацу» уже задаёт конкретную ситуацию. Дальше можно проверить, есть ли в выбранном проекте содержательный ответ.
Просите показывать, откуда взялась каждая идея: документ, раздел или короткий фрагмент. Если модель предлагает интересную тему, но не находит ей опоры, пусть так и обозначит: это предложение для отдельного материала, которое ещё нужно наполнить.
Особенно внимательно стоит относиться к результатам. По финальной презентации нельзя автоматически заключить, что предложенное решение внедрили. По благодарности после встречи — что работа принесла измеримый эффект. А по сокращению документа — что согласование стало быстрее.
Такие переходы делают историю убедительнее, но могут превратить её в выдумку. Сохранить точность важнее, чем получить гладкий рассказ с обязательным счастливым концом.
Добавьте то, чего в документах нет
После разбора у вас могут появиться несколько вполне разумных тем. Теперь нужно выбрать ту, по которой вам самому есть что сказать.
Почему вы приняли именно это решение? Какие варианты рассматривали? Что сейчас сделали бы иначе? В каких условиях ваш совет окажется бесполезным?
Ответы на эти вопросы дают тексту авторский взгляд. Без них легко получить аккуратное описание общих правил, которое мог бы опубликовать кто угодно.
Здесь полезно немного поспорить с предложенным черновиком. Возможно, модель назвала главным то, что для вас было технической мелочью. Или свела сложный выбор к универсальному совету. Или пропустила ограничение, из-за которого и пришлось искать другой путь.
Ваше участие позволяет сохранить смысл опыта. ИИ помогает сопоставить материалы и сформулировать возможные объяснения; вы проверяете, узнаёте ли в них свою работу.
Так постепенно становится проще рассказывать и о собственных компетенциях. Вместо общего «помогаю решать сложные задачи» появляется конкретное объяснение: в каких обстоятельствах вы полезны, что умеете замечать и как принимаете решения. Затем это объяснение можно использовать в статье, описании услуги или разговоре с будущим клиентом.
Практика: найдите одну тему в одном проекте
Выберите проект, о котором можете говорить, и проверьте себя:
- Понятно ли мне, для кого я разбираю эти материалы и какой вопрос хочу помочь ему решить?
- Могу ли я использовать выбранные документы в ИИ-сервисе? Что нужно заранее убрать или пересказать своими словами?
- Есть ли в материалах конкретное затруднение, решение или изменение подхода?
- Могу ли я показать, на чём основана основная мысль будущего текста?
- Различаю ли я то, что предложили, то, что сделали, и то, какой результат действительно подтвердили?
- Что я могу добавить как участник работы: причину решения, ограничение, сомнение или вывод?
- Останется ли материал полезным после удаления всех узнаваемых деталей?
После этого выберите одну тему и напишите три предложения: для кого текст, на какой вопрос он отвечает и какой вывод вы готовы обосновать. Это хорошая основа для первого черновика.
Промпт для Codex
Подготовьте небольшую разрешённую выборку материалов или собственное описание проекта. Укажите, где она находится и какие источники можно читать.
Промпт:
Помоги найти в материалах моего прошлого проекта одну тему
для полезной авторской статьи.
Моя работа:
[Чем я занимаюсь и за какую часть проекта отвечал.]
Для кого хочу написать:
[Кто читатель и с каким затруднением он сталкивается.]
Материалы для разбора:
[Приложенные документы, конкретная папка или описание проекта.]
Границы:
[Что нельзя использовать, раскрывать или переносить в публичный текст.]
1. Сначала назови, какие из указанных материалов тебе доступны
и какие удалось прочитать. Если файл или ссылка недоступны,
скажи об этом. Не используй другие папки, переписки и проекты.
2. Если для разбора не хватает важного контекста, задай
до трёх уточняющих вопросов. Не спрашивай то, что уже известно.
3. Найди до пяти возможных тем. Для каждой укажи:
— конкретный вопрос читателя;
— полезную мысль будущего текста;
— документ и место, на которые она опирается;
— что нужно уточнить у меня;
— какие сведения нельзя переносить в публикацию.
Не добавляй темы ради количества. Если опоры недостаточно,
объясни, чего не хватает.
4. Отделяй исходную задачу, предложенное решение, выполненную
работу и подтверждённый результат. Не придумывай цифры,
эффект, реплики участников и причины их решений.
Мои воспоминания отмечай отдельно от сведений в документах.
5. Рекомендуй одну тему, по которой есть и польза для читателя,
и достаточная опора в материалах. Предложи краткий план
и вопросы, которые помогут добавить мой авторский взгляд.
Не превращай опыт одного проекта в универсальное правило.
На этом остановись и дождись моего выбора темы.
Пока ничего не записывай в файлы и внешние сервисы,
не меняй исходники и ничего не публикуй.Если после такого разбора тема не нашлась, это тоже полезный результат. Возможно, в выбранных документах сохранился только итог, а важные решения придётся сначала восстановить. Или этот проект просто не подходит для публичного рассказа. Можно взять другой, не заставляя модель придумывать недостающий опыт.
Когда трудно понять, с какой части своей работы начать, это можно разобрать вместе. Вы показываете допустимый пример, рассказываете, кому хотите быть полезны, и мы выбираем конкретный следующий шаг. Подробнее о таком формате — в статье «Как устроена работа со мной».
Следующий шаг
Для начала откройте папку одного завершённого проекта и найдите решение, которое вам пришлось кому-то объяснять. Попробуйте восстановить само объяснение. Возможно, именно оно и станет основой вашего следующего материала.
Если нужные материалы пока трудно собрать, начните со статьи База знаний начинается с вопроса: где лежит то, что вы уже знаете?.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov.
