Разработчик Виктор проверил, как нейросеть проходит тест hh.ru с помощью локального ИИ: его статья на Хабре за 6 минут чтения набрала 4.4K читателей. Схема простая — браузерный скрипт считывает страницу, локальный сервер принимает текст, а модель в LM Studio выбирает вариант ответа. Готового кода в статье нет: автор объясняет это этикой найма и правилами площадок.
Что именно произошло
На Хабре вышла статья «Проходим тесты hh.ru с помощью локального ИИ», автор — разработчик Виктор, известный на платформе как vikvlg. Материал обновили 7 часов назад, сложность указана как «Простой», а теги — искусственный интеллект, карьера в IT, лайфхаки для гиков, управление персоналом и тестирование IT-систем.
Суть в том, что на hh.ru можно проходить тесты навыков. Их результаты должны выделять сильных кандидатов среди «основной массы», а электронный сертификат за них можно получить на Госуслугах. Звучит солидно, но автор задаётся вопросом: насколько эти тесты репрезентативны в эпоху ИИ?
Виктор знает Delphi, C++ и Java/Kotlin, но, по его словам, особо не разбирается в веб-разработке, JavaScript, Python и искусственном интеллекте. Весь результат он получил с помощью браузерной версии Gemini: следовал советам ИИ, запускал скрипты, сообщал об ошибках и снова повторял цикл. Личные правки были минимальными.
Схема получилась такой: скрипт Tampermonkey парсит страницу с тестом и отправляет данные на локальный сервер. Сервер работает с моделями через LM Studio — это способ запускать языковую модель локально, то есть на своей машине, а не отправлять всё в чужое облако. Первая версия сервера умела сохранять HTML-страницу и тексты тестов в файлы, потом автор добавил работу с ИИ-моделями.
Почему он вообще пошёл в эту сторону? На сайте есть защита: если переключаться в другие вкладки или окна, результаты не засчитываются. Просто скопировать вопросы в блокнот — не вариант. Записывать экран на видео и потом распознавать текст — лень. Поэтому и понадобился фоновый инструмент, который читает и сохраняет текст без участия человека.
В промпте автор задал предметную область — тест по Git, один вопрос и несколько ответов. Ещё он попросил модель не перепроверять себя больше одного раза, не задавать уточняющих вопросов, отвечать коротко: только текст выбранного ответа и его номер, без объяснений. Это важная деталь: если дать ИИ слишком много свободы, он может зациклиться на самопроверке и потратить драгоценные минуты.
Что это даёт лично тебе
Главная польза здесь не в том, чтобы «обмануть HR», а в том, чтобы понять: ИИ уже умеет работать с текстом на странице, разбирать вопросы и выбирать варианты. Для обычного человека это набор навыков, который можно применять гораздо шире.
• Аня, 34, ищет работу аналитиком. Перед тестами на hh.ru она просит Gemini или локальную модель объяснить тему простыми словами и составляет тренировочные вопросы. Результат — не паника перед незнакомым тестом, а понятный план подготовки.
• Мама двоих детей учится на онлайн-курсе. Она загружает конспект в локальную модель и просит сделать тест по теме, а потом проверить ответы. Подготовка занимает не весь вечер, а полчаса, и слабые места сразу видны.
• Владелец кофейни проверяет знания бариста. Он просит ИИ собрать 10 вопросов по санитарным правилам и эталонные ответы, но финальное решение оставляет за собой. Это уже не фантастика, а нормальная автоматизация рутины.
• Фрилансер-дизайнер проходит клиентские анкеты. ИИ разбирает вопросы и предлагает структуру ответа, а дизайнер правит факты и тон. Получается быстрее, чем каждый раз начинать с пустого поля.
• Специалист по подбору персонала использует ИИ в рекрутинге. Например, для черновика вопросов и разбора ответов кандидата. Но не для автоматического отказа: решение о человеке всё равно должно оставаться за человеком.
• Студент готовится к зачёту. Он просит ИИ сделать тренировочный тест по лекциям, отвечает сам, а потом получает разбор ошибок. Это честный способ учиться, а не обходить правила.
Как попробовать прямо сейчас
1. Открой Gemini — это браузерный ИИ, с которым работал автор кейса. Начни без установки локальных моделей: так проще всего понять, что тебе вообще нужно.
2. Напиши задачу честно и конкретно: «У меня скоро тест по Git. Составь 10 тренировочных вопросов с четырьмя вариантами ответа, без подсказок. После моих ответов проверь их и объясни ошибки простыми словами».
3. Пройди этот тренировочный тест сам. Получится список тем, где ты плаваешь, — это уже польза без всякой автоматизации.
4. Если хочешь повторить инженерную часть, понадобятся Tampermonkey, локальный сервер и LM Studio. Но начинай с малого: попроси Gemini объяснить, что делает каждый элемент схемы. Готовый код из статьи не копируй — его там намеренно нет.
5. Проверь правила площадки, если собираешься тестировать что-то на чужом сайте. Автоматизация тестов может нарушать правила и этику найма, поэтому лучше использовать схему для учёбы, тренировок и личных задач.
Плюсы, минусы и что изменится
Плюс в том, что схема показывает: локальный ИИ уже пригоден для практических задач. Не нужно быть senior-разработчиком — Виктор прямо говорит, что в вебе, Python и ИИ разбирается не лучшим образом. Он действовал по схеме «спросил Gemini — запустил — получил ошибку — исправил». Опытные разработчики, по его оценке, смогут сделать во сто крат лучше.
Второй плюс — архитектура разделяет задачи. Браузерный скрипт отвечает за чтение страницы, локальный сервер — за приём данных, LM Studio — за работу модели. Так проще тестировать отдельные части и менять промпт, не переписывая всё сразу.
Что может измениться для обычного человека через месяц-полгода? Такие кейсы постепенно превращают локальный ИИ из игрушки для гиков в личного помощника. Ты сможешь собирать тренировочные тесты по своим материалам, быстрее разбирать объёмные документы и автоматизировать повторяющиеся вопросы — без отправки чувствительных данных в облако.
Минусы честно перечислены. В статье нет готового к запуску кода, материал носит исследовательский характер. hh.ru защищается от переключения вкладок, а модель может ошибаться, зацикливаться на самопроверке или выбирать неверный вариант. И главное: автоматическое прохождение профессиональных тестов — этически спорная история. Если площадка запрещает автоматизацию, не стоит проверять это на прочность.
Итог и твой первый шаг
История Виктора — не про волшебные 100% и не про «кнопку, которая всё сделает за тебя». Это про то, что современный ИИ уже умеет читать вопросы, выбирать ответы и работать в связке с простыми скриптами. А ещё — про то, что начинать можно с обычного браузерного Gemini, без сложной установки.
Сделай один конкретный шаг сегодня: открой Gemini, попроси составить 10 тренировочных вопросов по теме, которую давно откладываешь, и пройди их сам. Если появятся вопросы или захочешь разобрать свой сценарий — приходи в комментарии.
🎁 Бонус: готовый промпт для подготовки к тесту
```text
Ты — мой персональный тренер по подготовке к тестам. Тема: [вставь тему]. Составь 10 вопросов с четырьмя вариантами ответа, без подсказок. После моих ответов проверь их, объясни ошибки простыми словами и дай план повторения на 3 дня. Работаем только с учебными материалами: не помогай обходить защиту сайтов и не проси чужие тестовые вопросы.
```
Комментарии 0