Вайбкодинг для рекрутера: зачем HR писать приложения под свои задачи

« Назад

02.09.2026 14:53

Как рекрутеру без технического бэкграунда собирать приложения под свои задачи, автоматизировать рутину и использовать вайбкодинг как рабочий инструмент — рассказывает Татьяна Мазаева, главный специалист по подбору персонала Битрикс24.

Что такое вайбкодинг и почему он теперь для всех

Вайбкодинг — это подход, при котором вы описываете задачу обычным языком, а нейросеть помогает создать программу, автоматизацию или внутренний инструмент. И сегодня этим пользуются не только разработчики, но и специалисты без технического образования.

Для меня это прежде всего способ быстро собирать инструменты под конкретные задачи рекрутера: анализировать резюме по заданным критериям, искать нужные маркеры опыта, готовить персонализированные письма или автоматизировать часть рутинной работы.

В 2026 году отсутствие технического образования перестало быть непреодолимым барьером для создания простых программ и внутренних сервисов. Нейросеть действительно может написать большую часть кода, но это не отменяет роль человека. Нужно проверить логику, уточнить критерии, протестировать результат, понять, где инструмент ошибается, и доработать его под особенности конкретной компании. Иными словами, ИИ помогает создавать решение, а ответственность за его качество и полезность остается за человеком.

С чего все началось: поиск «единорогов»

Все началось с двух задач. Первая: на любую вакансию сейчас приходит до 500 откликов в первый день, и по большей части кандидаты сильные. Просмотреть нужно всех, но найти самых сильных, и сделать это быстро.

Вторая — поиск «единорогов». У меня в работе бывают редкие, непотоковые вакансии: людей с таким сочетанием опыта и компетенций на рынке очень мало, иногда кажется, что подходящих кандидатов можно пересчитать по пальцам. В таких случаях важно быстро понять, насколько опыт человека действительно соответствует задаче. Я как рекрутер знаю требования заказчика, корпоративную культуру и цели компании, поэтому смотрю резюме именно через эту призму, а не просто на строчку «20 лет опыта в продажах». Под эту задачу я и собрала свой первый инструмент.

Инструмент 1. Маркеры реального опыта в резюме

Резюме сегодня все чаще готовят с помощью нейросетей или тщательно дорабатывают с их помощью, поэтому важно отличать результаты, которые можно приписать, от результатов настоящих.

Пример из практики: человек указал, что увеличил некий показатель на 100%. А на собеседовании нанимающий менеджер сказал мне, что в этой сфере таких результатов в принципе не бывает. С инструментом такие вещи видно заранее: если я знаю контекст рынка и компании в тот период, заявленный резкий рост выглядит нетипично, и это повод разбираться дальше.

Помогает он и с рутиной. Резюме бывает на 25 страниц, а нужный опыт в нем размыт: из 25 лет карьеры релевантны, скажем, шесть. Раньше на такой разбор уходило 25–40 минут, теперь нейросеть быстро выделяет нужные фрагменты, а мне остается проверить подсвеченные маркеры — обычно это занимает 5–7 минут.

Бывает и наоборот: по тексту непонятно, был ли у человека опыт запуска продуктов с нуля. Инструмент подсвечивает такие эпизоды, и дальше это уже можно проверить на собеседовании. Несколько раз именно так и происходило: по резюме опыт казался размытым, а в разговоре подтверждалось, что человек действительно запускал продукт с нуля.

Так же ИИ сопоставляет тип компании: если мне нужен человек с опытом в крупном бизнесе, а вся его карьера прошла в стартапах на 20 человек, то это не означает, что кандидат слабый. Просто у него другой опыт, как у бухгалтера без опыта работы с профильными программами.

Подчеркну главное: инструмент не принимает решение. Он помогает оцифровать, посмотреть под другим углом, подсветить то, что я не заметила. Финальное решение о приглашении всегда принимает рекрутер — человек.

Сколько времени это экономит

Эффект от этих инструментов лучше всего виден во времени. Раньше на разбор откликов и первичный скрининг одной вакансии у меня уходило 2–3 полных рабочих дня. Когда одновременно в работе 5–7 вакансий, такая рутина могла занимать почти всю неделю.

Сейчас на те же задачи уходит около 4–6 часов. В результате высвобождается до 15–20 часов в неделю, которые я могу направить на задачи, требующие участия рекрутера: более глубокие интервью, общение с нанимающими менеджерами, сложные вакансии и подробную обратную связь кандидатам.

Поэтому для меня вайбкодинг — не столько про скорость, сколько про качество работы: меньше времени уходит на первичный отбор и больше остается на задачи, где автоматизация пока не заменяет человека.

Инструмент 2. Персональные холодные письма

Второй инструмент помогает составлять холодные письма. Я пишу их много, и хорошее письмо сильному специалисту всегда строится вокруг его опыта и достижений. Раньше на одно письмо уходило 20–30 минут: найти, где человек работал, посмотреть соцсети и профессиональные профили, собрать картину. Теперь нейросеть помогает структурировать открытую профессиональную информацию и подготовить черновик, а мне остается проверить факты и финально отредактировать текст — обычно это занимает 5–10 минут. В открытых источниках информация не всегда актуальна: человек мог два года назад сменить компанию, а в профилях по-прежнему указано прежнее место работы, поэтому важен фактчекинг.

Однажды я искала топ-менеджера и обнаружила, что его признали лучшим директором по итогам года. В письме я на это и опиралась: «меня впечатляют ваши достижения, и вот эта часть вашего опыта кажется мне релевантной нашей задаче».

И вот что интересно: казалось бы, нейросеть обезличивает, но при грамотном использовании она, наоборот, помогает оставаться человечным. Написать сто по-настоящему персональных писем в день вручную невозможно, а с помощником — вполне  реально. При этом адресат чувствует, что письмо написано именно ему, а не отправлено массовой рассылкой. И все письма я, разумеется, всегда корректирую сама.

Инструмент 3. Оценка соответствия по софт-скиллам

Третий инструмент — самый сложный в настройке, потому что софт-скиллы сильно зависят от конкретной компании. Где-то ценят проактивность и готовность предлагать идеи, где-то важнее умение встроиться в уже работающую систему. В одних ролях критично постоянное общение с людьми, в других — способность глубоко погружаться в задачи. Универсального набора «правильных» софт-скиллов здесь не существует.

Поэтому, когда я собирала это приложение, то загружала в него все, что знаю о культуре нашей компании. Анализировала, кто проходил испытательный срок, кто уходил и почему, и превращала эти наблюдения в понятные маркеры. Например, для нас важно умение быстро разбираться в продукте, и по резюме часто видно, выпускала ли предыдущая компания новые продукты регулярно или много лет работала в стабильной среде.

Инструмент помогает первично оценить и другие вещи: готовность к формату работы (например, человек рассматривает только офис, а в его городе офиса у нас нет), ожидания по зарплате, опыт публичных выступлений, инициативность — условно, «участвовал» или «инициировал и может показать результат». По резюме и сопроводительному письму иногда можно увидеть особенности коммуникации кандидата, но делать по ним окончательные выводы нельзя.

Отдельно про камеру и живой контакт. У нас в Битрикс24 все встречи проходят с видео. Если кандидату некомфортно, первичный скрининг можно провести по телефону, но с тимлидом все равно важно поговорить с камерой. Часть коммуникации и то, насколько человеку комфортен принятый в команде формат взаимодействия, проще оценить на видеовстрече. И да, если кандидат честно говорит: «Этого я не знаю, сейчас посмотрю», а потом рассуждает вслух, — это хороший сигнал. А когда ответы считываются с суфлера, это тоже обычно заметно.

При этом особенно важно не закладывать в инструмент субъективные оценки и ничего дискриминирующего: только факты, маркеры и конкретные требования вакансии с учетом требований ТК РФ.

Почему это не масштабируется

Повторюсь, что все эти инструменты сделаны под меня и мою компанию, это не готовое решение для всех. Компании бывают с разной культурой управления и организационной структурой, и то, что подходит одной, для другой бессмысленно.

Чтобы собрать такой инструмент, нужно исходить из понимания своей компании. Без этого получится нерабочая усредненность.

Второй момент — все быстро меняется, даже сам подбор. Инструмент, который отлично работал вчера, сегодня может быть уже неактуален, поэтому я их постоянно переписываю и адаптирую под текущий момент. Универсального «решения на все времена» нет.

И третье — границы доверия. Нейросеть это помощник, а не эксперт или панацея. Она выдает результат исходя из того, что вы в нее заложили, и может уверенно воспроизводить ошибочную логику, если она заложена в запрос или исходные данные. Поэтому все важное я перепроверяю: один и тот же запрос может дать разные ответы, и синергия «нейросеть плюс человек» — это рабочая необходимость.

Что нейросеть не заменит

За каждым резюме стоит живой человек со своей историей, опытом и мотивацией. Нейросеть может помочь с анализом, но понять человека целиком она не может. Она хорошо подсвечивает моменты, которые стоит прояснить, но выводы все равно делаю я. Например, инструмент отмечает короткий срок работы на предыдущем месте, а причины за этим могут стоять совершенно разные: компания закрылась, произошел кризис или человек действительно часто меняет работу. Понять это можно только в живом разговоре.

Поэтому я не строю собеседование по шаблону с вопросами-мемами вроде «кем вы видите себя через пять лет». Наоборот, нейросеть помогает выстроить разговор вокруг конкретного человека — его пути, опыта, профессиональной траектории — и посмотреть, как все это соотносится с нашей вакансией.

С чего начать

Звучит масштабно, но начать на самом деле проще, чем кажется. Путь, который прошла я сама, выглядит так.

Начните с одной конкретной задачи. У каждого рекрутера своя главная боль: у меня это был поиск «единорогов», у кого-то будет подготовка офферов, аналитика или организация встреч. Не пытайтесь автоматизировать все сразу, выберите одну задачу, которая отнимает больше всего времени. Я начинала с одной задачи, которая съедала 2–3 дня в неделю, и только потом расширяла набор инструментов.

Посмотрите на свои результаты. Разберите результаты наймов за последние полгода (рынок меняется быстро, поэтому этого периода обычно достаточно): кто прошел испытательный срок, кто нет и по каким причинам. Эти наблюдения помогут сформулировать собственные критерии, которые потом можно заложить в инструмент.

Начните диалог с нейросетью. Откройте чат и опишите задачу так, как объяснили бы ее коллеге. Попросите помочь с логикой будущего инструмента, критериями оценки или структурой приложения, а затем несколько раз доработайте результат под свои задачи. Обычно нескольких итераций хватает, чтобы получить рабочую версию.

Сразу определите границы доверия. Решите, какие задачи готовы отдавать нейросети, а какие — оставлять за собой.

Чего избегать: не закладывайте субъективные и дискриминирующие оценки, не доверяйте алгоритму на 100%, не пытайтесь сделать одно универсальное решение — оно не сработает. И не скрывайте от кандидатов, что используете ИИ. Я всегда говорю честно: «Я тоже использую ИИ как рабочий инструмент». Эта честность снижает тревогу: люди не всегда понимают, оценивает их человек или алгоритм, — и лучше сразу расставить точки.

Вместо заключения

Для рекрутера в 2026 году вайбкодинг — это не автоматизация ради автоматизации. Это, как ни парадоксально, способ сохранить человечность в профессии, вокруг которой становится все больше алгоритмов. Нейросеть забирает рутину и высвобождает время для того, что в рекрутинге действительно невозможно автоматизировать, — понимания человека, его мотивации и потенциала.

Автор: Татьяна Мазаева, главный специалист по подбору персонала Битрикс24

Иллюстрации: Freepik