По образованию я прикладной информатик: в университете писала приложения на C# и проектировала базы данных. Но двенадцать лет карьеры я аналитик: Excel, SQL, Power BI, автоматизация отчётности. И когда в сентябре решила собрать своего первого AI-агента, выяснилось: уметь писать код и уметь построить интеграцию с LLM — разные вещи.

Зачем мне это. Я ищу работу и тону в потоке вакансий. Захотела инструмент, который читает текст и раскладывает по полочкам: должность, зарплата, ключевые навыки, соответствие моему профилю от 1 до 10. Поняла, что это умеет AI-агент — и что быстрее всего я научусь, если соберу его под свою боль.

Что получилось. Воркфлоу в n8n из пяти узлов: вставляю текст вакансии → запрос уходит в YandexGPT → модель возвращает JSON → JavaScript очищает ответ от markdown и парсит JSON → готовая строка падает в Google Таблицу. На тестовой вакансии «бизнес-аналитик, от 150 000, SQL, Power BI, DWH» агент выдал соответствие профилю 10 из 10. Приятно, но проверю.

Как я училась. AI-ассистент был моим парным программистом: вместе собирали Code-узел, я просила его объяснить аутентификацию через заголовки и почему модель отвечает с markdown. Но решения оставались мои: промпт писала и переписывала я, тестировала на реальных вакансиях, искала, почему ломается парсинг. Университетский C# пригодился: я не боялась кода, я его читала.

Самым сложным оказался не код. Самым сложным было сформулировать задачу. Модель делает ровно то, что ты попросил, а не то, что имел в виду. Учиться писать требования точно оказалось моей профессией: я двенадцать лет объясняю бизнесу, что ему на самом деле нужно.

Главный вывод. AI-агент — это та же автоматизация процесса, которой я занимаюсь всю карьеру, просто с новыми узлами. У аналитика, который умеет формулировать требования и критерии приёмки, уже есть всё, чтобы собирать агентов. Не хватает пары вечеров и своей задачи.

Что дальше. Продвинутый RAG с векторной базой данных. На работе такой задачи нет — значит, воссоздам её сама на тестовых данных, вместе с AI. Ждать, что полигон тебе выдаст работодатель, можно бесконечно. Код и документацию выложила на GitHub — впервые в жизни: github.com/Kris-Tsilik/ai-vacancy-analyzer

Если вы аналитик и хотите войти в AI — начните со своей боли. Курсы дают базу, но учёба начинается там, где инструмент нужен вам самим. Кто уже собирал что-то в n8n или с API? С чего начинали?