В начале этого года у меня довольно спонтанно случился горнолыжный отпуск (🏂 на самом деле ) — и он в очередной раз продемонстрировал разницу между hard skills и soft skills.

Я всю жизнь занимался каким‑нибудь спортом: плаванием, стрельбой, баскетболом, теннисом, картингом, сноубордом, велосипедом. С разной степенью серьёзности и регулярности, но почти все время как-то тренировался. При этом я несколько раз начинал ходить в тренажёрный зал — и каждый раз быстро забрасывал. Потому что скучно. Не скучно стало ровно в тот момент (3,5 года назад), когда стало понятно, что это нужно для здоровья:
— не сходил в зал две недели — болит спина;
— ходишь регулярно — чувствуешь себя заметно лучше.

В этот момент мотивации ходить в зал стало больше, а времени на остальные виды спорта — меньше. Но я сделал интересное наблюдение.

Каждый раз, когда я возвращаюсь к тому, чем занимался раньше, я вижу прогресс даже без регулярных занятий. Почему? Потому что раньше мне тупо не хватало базовой физической подготовки, чтобы перейти на следующий уровень.

В прошлом году на сноуборде я заметил, что мне наконец хватает кора, чтобы кататься без перепрогиба в пояснице — и она перестала уставать. В этом году я почувствовал, что спина и плечи закачаны достаточно, чтобы любые движения рук и корпуса не создавали паразитных нагрузок 💪

Банально, но неважно, как быстро ты принимаешь решения и реагируешь на ситуацию, если физухи не хватает. И неважно, насколько ты мощный, если ты не понимаешь, как этим пользоваться в конкретном виде спорта. В общем, тренажёрка качает hard skills. Остальные виды спорта — soft skills. А чтобы не упираться в потолок, нужно регулярно качать и то, и другое.

С AI сейчас ровно та же история 🤖

Есть куча инструментов — и каждым из них нужно учиться пользоваться. Это, на мой взгляд, софт‑скиллы. Но если ты:
— не понимаешь, чего именно хочешь получить;
— не знаешь, как должен быть устроен итоговый процесс;
— не осознаёшь ограничения систем
то никакое владение инструментами не поможет добиться по‑настоящему крутых результатов.

Я постоянно вижу курсы по вайб‑кодингу, которые почти полностью сфокусированы на софт‑части - инструмент, инструкция по использованию, конкретный результат. А мне очень хочется собрать что‑то про хард‑часть: как устроены системы, как думать про продукты, какой образ мышления полезен при работе с AI-тулами и т.д.

Но я совершенно не понимаю, как сделать конечную полезную выжимку из 5 лет университета и 15+ лет опыта работы 😅

Расскажите в комментариях, чего вам больше всего не хватает именно в этих "AI-хардах". Будет круто, если приведёте пару примеров из своего опыта: интересно посмотреть, совпадут ли эти пробелы у разных людей.