Представьте ситуацию: вы проходите собеседование на позицию Python-разработчика, а ИИ начинает рассказывать про Java.
Или вы упоминаете свой опыт работы с React, а помощник отвечает, как будто вы никогда с ним не работали.
Знакомо?
Проблема в том, что без контекста ИИ — это чистый лист.
Он не знает вашу роль, опыт, технологии, на которых вы работаете, или даже то, на каком языке вы хотите получать ответы.
Контексты решают эту проблему.
Что такое контекст простыми словами?
Контекст — это ваша «память» для ИИ.
Это настройка, где вы рассказываете помощнику о себе: ваша роль, опыт из резюме, технологии, которые вы знаете, и даже предпочтения по формату ответов.
Без контекста ИИ отвечает «в общем». С контекстом — именно так, как нужно вам.
Почему это важно?
Проблема без контекста
Когда вы задаете вопрос ИИ без настроенного контекста, он отвечает абстрактно. Например:
Вы: Расскажи про свой опыт работы с базами данных
ИИ без контекста:
Базы данных — это системы хранения данных.
Есть реляционные БД типа PostgreSQL и MySQL, есть NoSQL типа MongoDB...
Ответ правильный, но слишком общий. Он не учитывает ваш опыт, не говорит про ваши конкретные проекты и не адаптирован под вашу роль.
Решение с контекстом
Теперь представьте, что вы настроили контекст:
указали роль Senior Backend Developer, добавили свое резюме с опытом работы с PostgreSQL и Redis, указали технологии Python, FastAPI, Docker.
Тот же вопрос теперь получает совершенно другой ответ:
ИИ с контекстом:
В проекте X мы использовали PostgreSQL для хранения транзакционных данных и Redis для кэширования.
Настроили репликацию через streaming replication, что позволило обрабатывать нагрузку до 10 000 RPS...
Разница очевидна: ответ учитывает ваш опыт, говорит про конкретные технологии и звучит как реальный кейс.
Что можно настроить в контексте?
1. Роль или позиция
Укажите, на какую позицию вы претендуете: Frontend Developer, DevOps Engineer, Data Scientist — и ИИ адаптирует ответы под эту роль.
Пример:
Если указано Frontend Developer, помощник сосредоточится на React, TypeScript и UI/UX, а не на серверных технологиях.
2. Ваше резюме
Загрузите текст своего резюме или вставьте вручную.
Это даст ИИ полную картину вашего опыта.
Как это работает:
Когда интервьюер спрашивает «Расскажи про проект X», ИИ уже знает, что вы там делали, и отвечает на основе вашего реального опыта.
3. Технологии
Перечислите технологии, с которыми вы работаете: Python, React, Docker, Kubernetes, PostgreSQL и т.д. ИИ будет использовать именно их в ответах.
Пример:
Если указано Python, FastAPI, PostgreSQL, помощник не будет вспоминать Java или MongoDB.
4. Язык ответов
Выберите язык ответов — русский, английский или другой.
Полезно, если собеседование на английском, а вы хотите получить переведённый вариант.
5. Формат ответов
Настройте стиль ответов: короткие, развернутые, с кодом или без.
Пример:
«Дай краткие ответы на простые вопросы (1-2 предложения) и развернутые с примерами кода для технических.»
6. Дополнительные данные
Добавьте дополнительные данные:
- Всегда упоминай конкретные проекты из резюме
- Используй простые слова вместо технических терминов
- Добавляй паузы для естественного чтения
Множество профилей
Создайте несколько контекстов:
Backend Developer— для бэкенд-собеседованийFullstack Developer— для фуллстекTeam Lead— для позиций с лидерством
Переключайтесь между ними перед собеседованием.
Как правильно использовать контексты?
-
Настройте контекст перед собеседованием.
Потратьте 5 минут — и получите релевантные ответы. -
Загружайте актуальное резюме.
Чем точнее данные, тем лучше качество ответов. -
Указывайте реальные технологии.
Не добавляйте то, чего не знаете. -
Используйте дополнительные данные.
Это тонкая настройка, которая делает ответы естественными. -
Создавайте несколько контекстов.
Для разных типов собеседований — разные профили.
Вывод
Контексты — это не формальность, а фундамент персонализации.
Они превращают сухие ответы ИИ в осмысленные, привязанные к вашему опыту.
Пять минут настройки = качественные ответы = успешное собеседование.
Удачи!