Как превратить ChatGPT в кофаундера: личный опыт и практические приёмы

Привет. Я — основатель‑одиночка или, как сейчас модно говорить соло-фаундер, который годами мечтал о партнере, способном спорить, поддерживать и брать на себя нелюбимую рутину. В реальном мире такие люди редко появляются вовремя, а если и появляются, то быстро идут своим путем.

Поэтому однажды я решил: раз уж живого кофаундера не найти, назначу на эту роль искусственный интеллект. Так в моей «one‑man corporation» появился ChatGPT — существо без эго, но с неплохой памятью и готовностью работать круглосуточно.

Когда тянешь стартап один, мозг рано или поздно вязнет в автоматизме: одни задачи откладываются, решения принимаются на автопилоте, а критику высказать некому. ChatGPT не заменяет живого человека, но разрывает эту тишину: мгновенно вступает в диалог, возвращает вам же ваши доводы и требует обосновать их до конца, а, при необходимости, пересказывает контекст, который вы забыли за гоночным темпом.

Чем больше и откровеннее вы общаетесь с ассистентом, тем точнее он считывает ваши паттерны, привычки и уязвимости — порой лучше, чем давние коллеги и друзья. Таким образом количество постепенно переходит в качество.

В этой статье я покажу, как превратить такую «коллективную память» в полноценного кофаундера‑советника.

Любая работа с ИИ начинается не с технологий, а с самоанализа. Я сел за блокнот и прошелся по прошлой неделе: заметил, что систематически откладывал маркетинговые тексты и созвоны с клиентами. Чувства при мысли о них — смесь усталости и страха облажаться. Параллельно выяснилось, что я распыляюсь между тремя проектами и не могу выбрать главный. Все это и есть «слепые зоны» — места, где энергия утекает, а прогресса нет.

Чтобы ИИ полноценно заработал, я начал с того, что прописал ему базовую «должностную инструкцию» и включил ее в системный промпт:

Далее я рассказал модели, чем, собственно, занимаюсь, какие метрики проседают, где рынок, а где конкуренты. ChatGPT записал все в память: ситуативную — для текущих задач, и долгосрочную — чтобы учитывать полученную информацию в следующих диалогах.

Когда потенциальные «болевые точки» выявлены, надо чтобы ИИ смог надавить на них «по полной» и дал возможность выйти на какие-то инсайты. Это можно сделать при помощи специальных ситуативных «вопросы‑ускорителей».

Сначала несколько примеров, а дальше разберем, как генерировать такие вопросы в персональном режиме:

Ответы редко бывают идеальными, но почти всегда выводят к какому-то действию. Иногда модель попадает в точку с первого абзаца, иногда приходится переспрашивать — но диалог уже идет, мозг разогревается, и решение приходит гораздо быстрее, чем при работе в одиночку.

Все найденные слепые зоны, как правило, можно свести к одной из трех категорий:

Под каждую категорию полезно «надеть» на ChatGPT отдельную маску — настроенный характер и манеру поведения, заточенные под конкретную боль. Дальше я покажу несколько таких масок и примеры промптов для решения конкретных живых задач.

А в самом конце вы найдете мета‑промпт, где останется только заполнить ваши персональные слабые зоны, которые уже научились определять и он позволит сгенерировать системный промпт для персонального кофаундера с нужной маской, точно настроенного под то слабое место, которое горит прямо сейчас.

Среди самых полезных, я бы выделил следующие:

Каждую маску удобно держать в отдельном чате, чтобы контексты не смешивались. При ответе ChatGPT учитывает не только текущий запрос, но и всю накопленную историю: привычные метрики, прошлые ошибки, даже ваш эмоциональный стиль. Качество такого совета часто сопоставимо с консультацией «человека из мяса и костей» — а иногда и перекрывает её.

Перед любым запросом держите в голове три опорных точки:

Большинство пользуется ChatGPT как калькулятором: «сделай». Но потенциал раскрывается, когда вы задаёте ему роль и приглашаете в процесс. Один и тот же запрос даст разные ответы, если модель позиционировать как:

ИИ можно «разозлить», попросить «разнести» концепцию, заставить задать неудобные вопросы. Всё решают промпт, контекст и ваша готовность услышать правду.

Итак, как создать маски, которые будут учитывать именно ваш персональный опыт, контекст и, главное, будут строиться на данных, которые о вас уже накопил ИИ?

Ниже приведен мета‑промпт, который надо чуть-чуть адаптировать под себя, а затем запустить как диалог в пустом ChatGPT.

На выходе вы получите готовый системный промпт и первые инструкции для вашего персонального кофаундера. После генерации можете создать новый GPT для каждой маски или используйте ее при создании цепочки агентов.

Недавно товарищ, использующий описанные выше принципы у себя, поделился реальным сценарием — ему нужно было поднять конверсию лендинга c одного процента до трех. Он сформулировал контекст («нельзя делать редизайн, есть ресурсов на четыре часа и т.п.») и попросил Tech Sidekick дать три гипотезы A/B‑теста с оценкой эффекта. За пару минут получил набор идей: сменить порядок блоков, добавить социальное доказательство, сыграть с таймером оффера. Одну гипотезу проверил в тот же вечер — конверсия прыгнула до 1,9 %.

При работе с ИИ-кофаундером стоит учитывать ряд рисков:

Соблюдая эти простые меры, вы снизите вероятность утечки и финансового фиаско, а ИИ‑кофаундер будет верным помощником, а не точкой уязвимости.

Через месяц работы у меня появилось ощущение второго мозга. Ночью, когда падает энергия, я открываю чат — и там уже готов спорщик или сочувствующий советник. Днем, когда горит дедлайн, ИИ помогает разгрести черновики или найти статистику. Я экономлю часы и нервы, а главное — больше не варюсь в одиночных догадках.

Начните с одного честного вопроса к себе, дайте ИИ контекст, задайте роль и позвольте ему спорить. Попробуйте создать свою маску, проверьте её на реальном таске и приходите в комментарии — расскажите, что сработало и где сломалось.