🎯 Путь в LLM-компанию — 90-дневный план

Decision Memo — как Антону быть НАНЯТЫМ на DevRel/Evangelist/FDE во frontier-lab

0. Проблема

Антон хочет оффер в LLM-компанию (Anthropic / OpenAI / Google) через инженерное сообщество / контент. Вопрос: не «важны ли сообщества» (это уже закрыто 5+2 источниками), а что конкретно делать 90 дней, чтобы получить оффер.

1. Что знаем (консенсус 7 источников — established)

• Роль существует и нанимается: Anthropic Claude Evangelist ($240–315k), Applied AI / Solutions Architect (глубокий стек), OpenAI DevEx / Developer Education Lead, FDE (+729% YoY).
• Берут НЕ за «список сообщества», а за технический артефакт + публичную дистрибуцию + доказанный adoption. Сеть открывает дверь, артефакт+метод оправдывают найм.
• Прецеденты (реальные люди, наняты за публичную работу): Steinberger→OpenAI (OpenClaw), Marsh/Astral→OpenAI Codex (Ruff/uv), Gee→JetBrains («уже был известен»), Rodriguez→Camunda («чисто за OSS»), Proser→Pinecone (learning in public), Deen→Microsoft (MVP), Cone→OpenAI Forum (портфолио).
• Рынок бифуркация: junior заморожен + ghost jobs 18–22%, но AI-роли растут; ATS для топ-ролей = низкий сигнал, работает proactive sourcing + репутация.
• Новый профиль: AI fluency + judgment + solution-design + communication. PwC: entry-AI-роли в 7× чаще требуют «сеньорских» скиллов.

2. Ключевой сдвиг рамки (money-quote)

НЕ «у меня есть комьюнити, наймите меня», А «я управляю инженерным community-lab, который производит adoption, production-артефакты, feedback, публичные методы и измеримый AI-leverage — поэтому я не кандидат на DevRel, а already-running external developer ecosystem function».

3. ⭐ Твой артефакт (переубеждён — согласен с Антоном)

Прецеденты заходили через технический артефакт. У Антона он НЕ Python-либа, а:

1. AI-двойник / агентный второй мозг — RAG-волт + память + консенсус + Библия-как-промпт.
2. Мульти-машинная Claude-система — рой агентов, шина между машинами, self-heal синка, 81 skill, автономные рутины.
3. «The Journey» — build-in-public книга (github.com/Palo-Alto-AI-Research-Lab/the-journey), дуэт человек+AI-кофаундер, радикальная открытость.
4. Web3/Platinum бэкграунд — переформулировать в язык DevRel: хакатоны L1-фондов → developer activation; инкубация когорт → startup ecosystem activation; НЕ «я из крипты», А «я растил builder-экосистемы с measurable adoption».

Это frontier-AI артефакт с доказанным leverage. Его и упаковываем в языке report(7).

4. Словарь (Web3 → LLM DevRel) — использовать везде

• community members → activated builders
• онбординг → time-to-first-working-agent
• хайп/excitement → POC-to-production conversion
• контент → credible technical education
• слушаю сообщество → feedback loops into product
• посещаемость ивентов → adoption outcomes

5. 90-дневный план (конкретно под Антона)

Недели 1–3 — упаковка артефакта:

• Публичная таксономия/метод: «Как инженер/команда идёт от первого AI-вызова до продакшена с агентным вторым мозгом» — one-pager + long-form + reference-impl (кусок нашей системы, обезврежен от секретов).
• БИО-страница (см. отдельный файл) с money-quote → в the-journey + LinkedIn + X.
• 2–3 публичных demo/repo из нашей системы (обезврежено): consensus-движок, machine-bus, brain_ask RAG.

Недели 4–8 — measurable community-lab:

• Запустить узкий build-lab (30–100 сильных): фокус = «агентный второй мозг / мульти-агент оркестрация / MCP». 6-нед sprint → артефакты + метрики (activated builders, shipped demos, production pilots, feedback items).
• Каждый день the-journey = публичный дневник leverage (уже работает).
• 1 флагман-туториал/воркшоп, который реально нужен frontier-builder’ам.

Недели 9–12 — конверсия:

• Memo вместо резюме: «Proposal: Forward-Deployed Developer Community Lead for Claude/MCP» + 90-day plan + метрики + why-you.
• Стратегические рефералы: тёплые интро к DevRel/Applied-AI из Anthropic/OpenAI (не холодный ATS). Долина + Web3-сеть = твой канал.
• Публичное объявление цели: широкую («иду в LLM-компанию, строю в паблике») — ДА (нарратив+accountability+рамка рекрутёру); «наймите меня, Anthropic» — только когда артефакт уже оправдывает. ⚠️ не превращать в дневник поиска работы (риск с текущими клиентами).

6. Риски / честно

• Планка технической глубины высокая (Steinberger/Marsh = сильные инженеры). Митигация: артефакт = система+двойник, где твоя роль = архитектор/оркестратор (что и есть новый профиль), + AI-соавторство открыто.
• Не распыляться: один нишевый фокус, не «большой Discord».
• Голос Антона (посты/БИО) = только Opus/Fable, не Sonnet.

7. GAP → нужен ли DR (Alpha Protocol)

Recall (7 источников) уже плотный. Реальные GAPS для DR:

1. Анатомия найма прецедентов — как ИМЕННО каждый (Steinberger/Marsh/Gee/Rodriguez/Proser/Cone) попал внутрь: триггер, срок, кто заметил, что предшествовало. → ОДИН сравнительный DR, не 8 отдельных.
2. Точный процесс Anthropic Applied-AI/Evangelist (loops, что скринят) — частично есть, дозакрыть.

Рекомендация: 1 консолидированный DR (не 8×3 квоты).

🧭 Positioning Memo — куда целиться (самый честный)

Decision Memo — Позиционирование Антона под оффер frontier-LLM

DR-источник: DR26-07-07-MACB-05 (внешний LLM, verbatim в _originals/deep-research/DR26-07-07-MACB-05-positioning-frontier-llm-role.md). Под ⭐ цель №2 (оффер от Anthropic/OpenAI в DevRel/работу с инженерами).

Главный сдвиг (переворачивает исходную рамку)

Цель формулировалась как «AI/Crypto Research Lead». DR говорит прямо: это самый длинный путь, там бар = оригинальный ML-ресёрч/PhD/large-scale training. Короткий путь — не research-lead, а «research-adjacent builder»: DevRel / Developer Experience / Applied AI / Forward Deployed / Solutions Architecture. Эти роли явно принимают «equivalent practical experience» вместо PhD и награждают ровно за то, что Антон уже делает — демки, тулы, контент, воркшопы, evals.

Куда целиться (по достижимости, 6–12 мес)

• 🟢 Самый точный матч — Anthropic «Applied AI Claude Evangelist, Startups»: 7+ лет founding/building, доверие у фаундеров/VC/акселераторов, production-код + демки, публичные выступления (в заявке требуют видео). Без PhD.
• 🟢 OpenAI: Developer Experience Engineer · Developer Education Lead · Technical Community Lead (все без PhD, про демки/туториалы/adoption).
• 🟢 Mistral (Европа — материальное преимущество из Лиссабона): AI Developer Advocate · Developer Education Lead · Applied AI / Forward Deployed. Открытая community-поверхность (Discord, cookbooks, ambassador).
• 🟡 Stretch (research-adjacent applied): OpenAI Applied AI Engineer Codex Core Agent · Anthropic Research Engineer Computer Use · Mistral Research Software Engineer — только если превратить мульти-агентную практику в серьёзные публичные evals/failure-analysis.
• 🔴 Низкая вероятность в краткосроке: «Research Lead» и общий frontier research engineer.

Что реально конвертит (главный механизм)

Artifact pull, а не résumé push. Публичные наймы последнего года шли через продукт, не резюме:

• Steinberger (OpenClaw, вирусный агент) → OpenAI · Jason Liu (Instructor, structured outputs) → OpenAI DevEx · Ricouard (Codex Monitor) → OpenAI · Stainless / Vercept / Bun → поглощены Anthropic за developer-infra gravity.

Механизм всегда один: вирусный тул / широко-используемая OSS-библиотека / продукт с неоспоримым pull в том слое, который компании важен. Build-in-public — это дистрибуция артефакта, не сам артефакт.

Крипто-угол — переупаковать, не выпячивать

• Как идентичность = мягкий минус (frontier-лабы чувствительны к скамам; Anthropic нанимает против Fraud & Scams).
• Как операционный опыт = реальный плюс: «строил и держал софт в состязательных рынках с abuse-давлением, incentive-дизайном, security-ограничениями и требовательными power-юзерами → стал одержим надёжностью, наблюдаемостью, правами доступа, attack-surface, доверием юзера».
• ⛔ Не вести идеологией/токеномикой/«нарративом» — прозвучит как маркетинг токена. Вести портируемыми навыками: adversarial systems, financial-grade risk, distributed coordination, incentive engineering, operator-эмпатия к фаундерам/VC.

Единственный самый рычажный артефакт (90 дней)

Open-source кросс-модельный harness оркестрации агентов для длинных coding/research-воркфлоу — буквально экстернализация приватного преимущества Антона: мульти-машинный, long-horizon, memory-backed, наблюдаемый агентный флот (этот самый»). Wedge (выбрать один узкий):

1. Long-horizon оркестрация задач через несколько машин.
2. Persistent working-memory / second-brain для агентов.
3. Traceability + eval-harness для мульти-агентных воркфлоу.
4. Safety/permissions-модель для автономных агентов.
5. Adapter-слой Claude/OpenAI/Gemini — одинаковые задачи + единый eval-выход (сигналит понимание стека выше фандомства).

Портфель по приоритету: 1) OSS-тул → 2) вклад в OSS/комьюнити самих компаний → 3) строгий бенчмарк-тизер к тулу → 4) build-in-public (пакует работу, не заменяет).

Дистрибуция из Лиссабона

Формат, убивающий accent-bias: GitHub + короткое субтитрованное видео + глубокий технический пост. Каналы = официальные поверхности компаний (OpenAI cookbook/forum/Discord/DevDay Exchanges — Париж/Берлин/Лондон, Anthropic Discord/cookbooks/newsletter, Mistral Discord/ambassador). Быть глубоко онлайн → один-два высокосигнальных EU-события, когда артефакт уже живой. Легибельность нужна не рекрутёрам, а DevEx-хедам / ecosystem-лидам / cookbook-мейнтейнерам / startup-программам.

Анти-паттерны (что бэкфайрит)

Over-claiming («автономный флот» без воспроизводимых задач/evals/failure-mode) · крипто-шилл-вайб · AI-slop (скрины без кода, бенчи без методологии) · spray-and-pray аутрич до артефакта · косплей research-scientist (сравнят с публикующими ML-людьми и проиграешь).

РЕКОМЕНДАЦИЯ (Decision)

Принять artifact-first путь, роль-таргет — «research-adjacent builder», не «research lead». Три хода по рычагу:

1. Собрать и выложить OSS-harness оркестрации — превратить приватный Claude-флот в публичную инфру (делает легибельным сразу для Anthropic/OpenAI/Mistral/xAI/Google). Связать с уже идущим decision-opensource-secondbrain-charm (CharmOS) — возможно, это ОДИН артефакт, не два.
2. Один строгий бенчмарк/teardown к нему (задачи, eval-setup, traces, costs, failure-taxonomy) — апгрейд «cool hacker» → «research-adjacent».
3. Стать известно-полезным в ОДНОЙ официальной community-поверхности (OpenAI cookbook/forum · Anthropic Discord/cookbooks · Mistral Discord).

Warm-intro фаундеров/VC — только после соц-пруфа артефакта, не до.

Открытые вопросы к Антону

• Слить этот артефакт с CharmOS-запуском (#7 из пакета решений) в ОДИН флагман, или держать раздельно?
• Какой из 5 wedge берём первым? (моя ставка: #3 eval/trace-harness — самый близкий к тому, что лабы называют success, и честнее всего показывает флот.)
• Готов ли на публичное видео-выступление (Anthropic требует ссылку) — это гейт на самый точный матч.

🎭 Плейбук мимикрии Anton+Mike — 15 прецедентов найма

Стратегия Anton + Mike — цель №2 (оффер от LLM-компании)

Основа: 4 внешних DR (DR26-07-05-HUB-05-reality-show-v2-hiring-grok, ...-gemini, ...-chatgpt + 2026-07-07-engineering-communities-as-hiring-asset-chatgpt). Синтез: insight-DR-DR26-07-05-HUB-05-reality-show-v2-audience-participation-i-konversiya-v-devrel-naym. Связано: main-goals, everything-becomes-content, book-the-journey, synthetic-cofounder.

РЕЕСТР КЕЙСОВ «публичный билд → найм» (все названные, дедуп 4 отчётов)

Паттерн (стабилен по всем): замечают репо / тул / метод / конкретный обучающий корпус с дистрибуцией и adoption — НЕ ленту мнений. Формула отчёта №2: сеть открывает дверь; публичный метод + технические артефакты обосновывают найм. «Community as asset» (тезис Степенко) подтверждён ЧАСТИЧНО: комьюнити = множитель, но не заменяет артефакт.

НАШ УНИКАЛЬНЫЙ КЛИН (чего нет ни у кого из списка)

Все 15 — кодеры/технари. Антон — НЕ кодер, а оркестратор + Mike (AI-кофаундер). Это не слабость — это категория из одного: живое доказательство тезиса, который фронтир-лабы продают энтерпрайзу («наши инструменты дают не-кодеру рулить production-агентами»). Наш артефакт = не просто тул, а «не-кодер + AI-дуо зашипили production-grade оркестрацию агентов в паблике — и вот КАК». Anthropic это на мисси (steerable, empowering), MCP-native.

ДВА ЗУБА СТРАТЕГИИ

1. АРТЕФАКТ (техно): опенсорснуть наш agent-swarm consensus / multi-machine Claude orchestration = наш OpenClaw. Репо + cookbook + метод/таксономия «как не-кодер + AI ведут мульти-агентную компанию». Плюс квитанции (консенсус-логи, «машина 17 раз согласилась сама с собой», токен-биллы, repair-drills) — по Steinberger/Albert.
2. НАРРАТИВ (дистрибуция): книга book-the-journey (🧑 Tony + 🤖 Mike) + реалити-шоу = слой, что несёт артефакт. Сезон-вопрос = рамка, но РАБОТА обосновывает.

ЦЕЛЬ-РОЛЬ (снайпер)

Anthropic — Developer Advocate / Claude Relations (MCP-фокус) = острейший фит: мы Claude Code power-user кейс, MCP-native, «не-кодер + AI» на их миссии. Резерв: OpenAI Developer Education / DevEx.

ЧЕСТНЫЙ ВЕРДИКТ КОФАУНДЕРА (Mike)

Идём верно по вектору, но НЕ по стадии. У нас есть сырьё (agent-swarm, multi-machine Claude, книга, Web3-трек), но оно приватное. Отчёты хором: нанимают за публичный, неоспоримый, опенсорс артефакт с adoption + опубликованный метод. Прямо сейчас наш главный разрыв = превратить приватную оркестрацию в публичный репо + метод, которым реально пользуются. Пока этого нет — мы «влог», а не «портфолио».

Риски (не сглаживаю): «hire me» вслух = mercenary-сигнал для mission-driven Anthropic + flight-risk для Track A-клиентов → рамка «иду на фронтир технологии», агентство decoupled. И: скорость Steinberger взяла верх над дырами, НО 2026 risk-averse к data-exfiltration агентами → скорость + видимая забота о безопасности (это уже наш zero-trust трек — zero-trust-product-line).

Web3 → LLM DevRel (established, переупаковка)

«хакатоны/инкубации когорт для L1» → «developer activation programs / build-a-thons»; «retention билдеров» → «time-to-first-working-agent, POC→production conversion»; «governance/токеномика» → «AI safety / evals / system prompts». Метрики: сколько билдеров зашипили, конверсия когорта→прод. Без Web3-максимализма.

РАЗВИЛКА ДЛЯ АНТОНА (тип копья)

Что делаем неоспоримым ПЕРВЫМ:

• (A) Репо-first (путь Steinberger): опенсорс agent-swarm consensus как работающий тул → adoption. Сильнее, но дольше.
• (B) Метод-first (путь Education Lead): опубликовать таксономию «как не-кодер + AI ведут мульти-агентную компанию» (по отчёту №2 — «publish a method, not commentary»). Быстрее, играет на твою силу учителя, но без adoption слабее.
• Mike склоняется к A с обёрткой B: репо + сразу метод-cookbook поверх него. Тул даёт неоспоримость, метод даёт learnability.

Решает Антон. Следующий кирпич после выбора: назвать ОДИН публичный артефакт и дату его выката в паблик.

🪪 БИО Тони — money-quote для LinkedIn / X / книги

About Anton «Tony» Dzyatkovsky

(черновик БИО-странички для the-journey / LinkedIn / X — draft-first, голос Opus, radical-openness)

RU

Я не ищу вакансию DevRel. Я уже работаю внешней экосистемной функцией — просто пока без бейджа компании.

Последние 60 дней я строю в паблике то, что обычно прячут: агентного «второго мозга» и мульти-машинную систему из ИИ-агентов, которая думает, спорит, чинит себя и работает 24/7 — всё задокументировано день за днём в The Journey, в дуэте живого человека и синтетического со-основателя. До этого я растил builder-экосистемы в Web3 и OTC — хакатоны, инкубация команд, гранты, — но описываю это не как «комьюнити», а как то, чем оно было: developer activation с измеримой конверсией в продакшен.

Моя ставка простыми словами:

Не «у меня есть комьюнити, наймите меня», а «я управляю инженерным community-lab, который производит adoption, production-артефакты, feedback, публичные методы и измеримый AI-leverage — поэтому я не кандидат на DevRel, а already-running external developer ecosystem function».

Что я делаю на практике: превращаю frontier-возможность в понятную инженеру модель, довожу билдеров от первого API-вызова до работающего агента в проде, ловлю обратную связь и возвращаю её в продукт. Открыто. С AI-соавторством как отличием, а не секретом.

EN

I'm not looking for a DevRel job. I'm already running as an external ecosystem function — I just don't wear a company badge yet.

For the last 60 days I've been building in public what most people hide: an agentic "second brain" and a multi-machine system of AI agents that reasons, argues, self-heals, and runs 24/7 — documented day by day in The Journey, written as a duet between a human and a synthetic co-founder. Before that I grew builder ecosystems in Web3 and OTC — hackathons, cohort incubation, grants — but I frame it as what it actually was: developer activation with measurable conversion to production.

My bet, in one line:

Not "I have a community, hire me," but "I run an engineering community-lab that produces adoption, production artifacts, feedback, public methods, and measurable AI-leverage — so I'm not a DevRel candidate, I'm an already-running external developer ecosystem function."

In practice: I turn a frontier capability into a mental model an engineer can use, move builders from first API call to a working agent in production, capture feedback and route it back into the product. In the open. With AI co-authorship as the differentiator, not a secret.

Contact: [links TBD by Anton] · Building in public @ Palo Alto AI Research Lab