вы не выгорели, у вас контекстное ожирение
как мы надели на себя ai, сверху — ещё один курс, и получили второе выгорание
последние два года вам продают одну и ту же мечту: «подключите chatgpt / cursor / десяток промптов – и вы наконец-то вздохнёте».
результат у многих получается обратный:
- ещё одна система задач,
- ещё один чат,
- ещё один курс «как правильно промптить»,
- и стойкое ощущение, что сил стало меньше, а хаоса — больше.
«я вроде делаю всё “правильно”: смотрю вебинары, сохраняю “100 промптов для продуктивности”, гоняю задачи через ai. а к вечеру всё равно чувство, что я ни в чём не продвинулся». знакомо?
в этой статье мы предлагаем другой диагноз:
часто вы не выгорели. у вас контекстное ожирение.и да — ai, курсы и «волшебные промпты» только подкидывают дров.
почему этому тексту можно доверять
мы — команда AI Mindset и {context} lab. последние два года мы делаем лаборатории и комьюнити для людей, которые строят себе ai-стек и личную операционную систему, а не просто «играются в промпты».
через наши форматы уже прошло больше 700 человек: продакты, разработчики, hr, консультанты, предприниматели.
по последней лаборатории:
- 60+ участников в одной когорте,
- 15 глубинных интервью про их опыт,
- сегментация по четырём типам людей (от «техскептиков» до фаундеров).
и у них у всех один и тот же сюжет: люди приходят «за инструментами ai» — а упираются в то, что голова не выдерживает конфигурацию контекста, в которой они живут.
эта статья — попытка честно описать этот слой.
классическое выгорание vs контекстное ожирение
классическое выгорание — это про истощение. контекстное ожирение — про перегруженную рабочую память.
если сильно упростить, в голове есть ограниченное «окно контекста». в него влезает несколько элементов одновременно. когда они завершены — система успокаивается. когда нет — вы тащите за собой хвосты.
психология давно описывает пару важных эффектов:
- эффект зейгарник — незавершённые задачи запоминаются и фонят сильнее, чем завершённые (подробнее);
- attention residue — следовое внимание: часть мозга остаётся в прошлой задаче даже после переключения (исследование sophie leroy).
в мире, где у вас один проект и одна тетрадь, это терпимо. но когда у вас:
- рабочий проект,
- pet-проект,
- ai-эксперименты,
- side-образование,
- несколько активных чатов с коллегами и комьюнити,
эти хвосты начинают забивать оперативку.
классическое выгорание:
- истощение, цинизм, снижение работоспособности;
- лечат отпуском, сменой работы, терапией;
- про эмоциональное и физическое «я больше не тяну».
контекстное ожирение:
- ощущение переполненной головы и «второй работы» по обслуживанию систем;
- лечится пересборкой конфигурации контекста, а не ещё одним отпуском;
- про архитектуру задач, инструментов и ожиданий, а не только про количество часов в офисе.
эти две штуки могут накладываться друг на друга. но очень много людей, которые диагностируют у себя выгорание, на деле живут в режиме хронического контекстного перегруза.
как выглядит день человека с контекстным ожирением
пусть это будет саша, продакт в большой компании. но вы можете подставить сюда себя.
09:10 саша открывает ноут и «на автомате» поднимает:
- корпоративный мессенджер,
- почту,
- notion,
- chatgpt.
где-то на фоне висит мысль: «надо бы дописать концепцию эксперимента, который мы придумали на прошлой неделе».
10:30 на созвоне обсуждают новую гипотезу. кто-то кидает ссылку «10 способов использовать ai в аналитике». саша открывает, прокручивает, добавляет в «почитать потом». параллельно в личный todo записывает: «подумать про ai-ассистента для отчётов».
12:15 саша решает «ускориться» и просит chatgpt набросать письмо клиенту. текст норм, но:
- нужно проверить факты,
- переложить на язык компании,
- свериться с прошлой перепиской.
вместо 15 минут письма — 25 минут на ревью.
14:40 время планировать спринт. у саши:
- бэклог в jira,
- идеи по продукту в личном obsidian,
- заметки с прошлого ретро в notion.
часть задач дублируется, часть противоречит. саша обещает себе «вечером всё собрать в одну систему».
18:30 саша закрывает ноутбук с ощущением:
«я весь день крутился(лась), но ни один трек не чувствуется завершённым».
это не про то, что саша «ничего не делал(а)». это про то, что нигде не закрыт контур: ни письмо, ни эксперименты, ни система задач.
в интервью участники наших лабораторий описывали это почти дословно:
- «заметки и notion превратились во вторую работу».
- «я открываю свою систему и понимаю, что не понимаю её».
- и почти все приходили с фразой: «походу я выгорел(а)».
почему «100 промптов для продуктивности» только ухудшают ситуацию
индустрия отвечает на это состояние так:
- «держи 50 промптов, которые сделают тебя суперменеджером»,
- «курс по chatgpt: как в 3 раза ускорить свою работу»,
- «5 инструментов, которые заменят тебе помощника».
что происходит, когда человек в состоянии саши приходит на такой контент?
- каждый список промптов = ещё один слой ожиданий и вины. теперь вы не просто не успеваете по проектам, вы ещё и «не используете ai на максимум».
- каждый промпт рождает новый контекст. вы генерируете десятки черновиков, идей, списков. и все они требуют ревью и решений. это новые незавершённые контуры.
- ai встраивается не в систему, а в хаос. если у вас нет ясной архитектуры задач и смыслов, ai просто увеличивает объём текста, который нужно переработать головой.
люди в интервью описывали это так: «я каждый день использовал ai, но это был как ещё один слой работы. спасло только то, что мы начали обсуждать саму архитектуру контекста, а не трогать только инструменты».
по сути «100 промптов» — это не лекарство, а новый набор калорий для и так перегруженного контекста.
ai как усилитель контекстного ожирения
ai-инструменты усиливают ровно ту систему, в которую попадают.
если у вас стройный процесс и понятная загрузка — они правда снимают рутину.
если у вас и так хаотичная конфигурация задач — они усиливают хаос.
есть хороший термин — «скрытый налог контекст-свитчинга»: когда вы прыгаете между задачами и приложениями, мозг тратит время на перезагрузку. по оценкам разных обзоров, на это может уходить до 20–40% рабочего времени
например, разборы здесь:
добавьте к этому исследования по technostress — цифровому стрессу от избыточного количества инструментов и уведомлений. мета-обзоры последних лет показывают, что внедрение цифровых технологий без изменения процессов сначала повышает стресс и риск выгорания, а не снижает их (обзор, а тут популярный пересказ).
теперь посмотрим на три слоя налогов в связке «вы + ai»
1/ интеграционный налог
каждый новый сервис — это:
- понять, как он работает,
- вписать в текущий стек,
- придумать, как не утонуть в его уведомлениях.
по нашим интервью, многие участники первые недели тратили не на решение задач, а на обслуживание зоопарка инструментов.
2/ когнитивный налог
ai пишет, но вы ревьюите. ответственность за смысл — всё равно на вас:
- проверить, не нафантазировал ли,
- адаптировать под контекст,
- принять решение, что с этим делать.
это ещё один поток, который забивает рабочую память.
3/ иллюзия «спасения системой»
особенно коварно, когда ai приходит поверх уже существующего кладбища: notion, obsidian, несколько todo-приложений.
вместо того чтобы признать: «моя система не выдерживает реальность», мы навешиваем сверху ещё один умный слой.
если фундамент гнилой, никакая ai-надстройка не спасёт.
почему отпуск и смена работы не решают проблему
когда вы говорите «я выгорел(а)», вам чаще всего советуют:
- взять отпуск,
- сменить работу,
- удалить соцсети,
- «начать всё с чистого листа».
со всем этим ок, кроме одного:
вы приносите с собой те же паттерны обращения с контекстом.
в отпуске мозг продолжает крутить:
- незакрытые обещания,
- висящие проекты,
- решения, которые вы не приняли.
смена работы меняет набор задач, но не меняет то, как вы:
- открываете слишком много фронтов,
- держите всё в голове,
- боитесь признать что-то неважным и отпустить.
новый notion-воркспейс без изменения логики превращается в ту же свалку через месяц.
дело не в силе воли. дело в отсутствии явного system prompt для себя.
у человека тоже должен быть system prompt
у больших языковых моделей есть системный промпт — текст, который определяет:
- кто она,
- в каком стиле отвечает,
- чего не делает,
- какие цели у неё по умолчанию.
у людей в большинстве случаев такого явного слоя нет. каждое утро мы запускаем жизнь в режиме:
- «беру всё, что прилетело»,
- «не отказываю задачам»,
- «отвечаю сразу, чтобы не чувствовать вину».
на одной из лекций про контекст участник сформулировал:
«когда я понял, что у меня в голове тоже есть окно контекста, я перестал пихать туда всё подряд».
по сути это и есть первый набросок личного system prompt:
- что для меня сейчас допустимо, а что — нет;
- какие задачи вообще не могут зайти в мою оперативку;
- какие правила я задаю себе и своим ai-ассистентам.
как работать с контекстным ожирением: три уровня
спойлер: не надо «сжигать всё и уходить в бумажный блокнот».
нужно по-честному пересобрать конфигурацию контекста.
в наших лабораториях почти всегда всплывают три обязательных уровня.
1/ сбор: вытащить контекст из головы
пока голова — единственная база данных, вы обречены.
упражнение «15 незавершённых контуров»
- откройте заметку или лист бумаги.
- в течение 7–10 минут выписывайте всё, что отзывается словами «надо бы…»: «дослать документы», «договорить с коллегой», «разобраться с этим сервисом».
- не сортируйте и не оценивайте. задача — выгрузить.
обычно на этом шаге люди офигевают от количества. одна участница после такого упражнения сказала: «я поняла, что у меня не выгорание, у меня в голове открыт целый jira board».
сам факт, что эти штуки вытащены из головы в текст — уже облегчение.
2/ структура: дать этому каркас
после выгрузки не нужно «оптимизировать всё». нужно отформатировать хаос.
здесь помогают фреймворки — не как культ, а как сетка:
- колесо баланса (wheel of life) — увидеть, где вы объективно перегнули (работа, учёба) и где провал (здоровье, отношения). разбор, например: https://quenza.com/blog/wheel-of-life-assessment/
- уровни dilts — понять, вы чините навык, когда проблема в окружении/ценностях. описание: https://www.skillsyouneed.com/lead/logical-levels.html
- годовые обзоры вроде yearcompass — собрать хаотичный год в связный рассказ (сайт: https://yearcompass.com/).
- недельные циклы (у нас это методика arc: appreciate → reflect → create) — закрывать неделю не ощущением «я выжил(а)», а набором конкретных артефактов.
микро-формат «сжечь, делегировать, оставить»
раз в неделю:
- откройте список своих незавершённых контуров.
- напротив каждого пункта честно отметьте: «сжечь» — я это не сделаю и беру на себя смелость это признать; «делегировать» — может сделать человек или ai (черновики, подготовка данных); «оставить» — это реально важно и входит в фокус ближайших недель.
- всё, что «оставить», заведите в одну систему (любую) и перестаньте держать в голове.
часто уже на этом шаге список уменьшается в 2–3 раза, а вместе с ним — и чувство вины.
3/ личный system prompt 2026
последний слой — превратить всё это в явные правила.
упражнение: три правила для моего мозга-llm
представьте, что ваш мозг — это llm, и вы можете прописать ей системный промпт. ответьте письменно:
какие три правила я кладу в свой system prompt на 2026 год?
это может выглядеть примерно так:
- не держать в голове больше трёх активных проектов. всё остальное — в бэклог, с честной датой «не сейчас».
- не подключать новый инструмент ai, пока неделю подряд не прожил(а) в текущей конфигурации. никакого нового «игрушечного» сервиса, пока старые не легли в рутину.
- каждую пятницу закрывать хотя бы один контур: сделать / делегировать / сжечь. чтобы неделя заканчивалась ощущением завершения, а не зависания.
после этого:
- прогоните свои текущие задачи через эти три правила;
- посмотрите, что автоматически отвалится, что придётся отдать другим, а что действительно останется вашим.
многим участникам лабы этого шага достаточно, чтобы реально поменялась конфигурация недели — без добавления ни одного нового сервиса.
откуда взялась лаборатория контекста
лаборатория контекста (context lab) родилась из очень приземлённого вопроса:
почему умные, мотивированные люди с хорошими системами в notion и obsidian всё равно чувствуют себя как саша из этой статьи?
мы начали собирать небольшие группы людей и проверять гипотезу: если дать им язык про контекст, практики выгрузки и базовые фреймворки, изменится ли их ощущение «я ничего не успеваю»?
по интервью видно, что именно этот слой — понимание контекста и регулярная работа с ним — люди чаще всего называют своей главной точкой «кликнуло».
context lab сейчас — это место, где вы не получаете ещё один набор «секретных промптов», а собираете свой стек контекста и свой system prompt, и уже к нему подвешиваете ai-ассистентов и автоматизации.
в следующей статье мы разберём, как подводить итоги года так, чтобы они действительно разгружали контекст, а не превращались в ещё одну красивую презентацию про «будущего идеального меня».
а в третьей — поделимся личной историей человека, который утонул в obsidian, выбрался через собственный system prompt и по дороге помог придумать форматы лаборатории контекста.