Опытным путём выяснил, что мои нездоровые отношения с кофе приводят не только к приступам ночного графоманства, но и к придумыванию всяких полезных штук. Давно хотел редуцировать кастинг-дирекшн до основ и пришёл вот к чему: кастинг для меня — это трансляция собственного вкуса под ограничения задач, которые ставит клиент, и ресурса рынка. Всё остальное — инфраструктура. Сборка презентаций, переписка с агентствами, формы запросов, торг за рейты и кондиции. Необходимое, скучное, отнимает до хрена времени. В общем, вчера ночью сел, прости господи, вайбкодить себе программу для автоматизации той части инфраструктуры, которую не люблю больше всего, — сборки презентаций. А к утру оно возьми да заработай — реально понемногу начинаешь понимать чувства доктора Франкенштейна. Теперь рабочий процесс выглядит так: я руками делаю выборку по полученным подборкам, собираю ссылки — и дальше презентация собирается сама, в обновлённом дизайне; в редких случаях нужно заменить титульные фотки. Задача, которая раньше занимала 2–3 часа (а с включённым режимом прокрастинации и все 5–6), если речь о волне кастинга на 80+ человек, теперь занимает 15–20 минут. Плюс всё живёт в вебе, с кнопками для выбора моделей клиентом, и всё теперь ЗАПАРОЛЕНО. И тут любопытное. Окей, инфраструктура больше не съедает время. Осталась сама выборка — читай, опыт трансляции вкуса через моделей. Про вкус в этом году внезапно заговорила и кремниевая долина, точнее её AI-driven часть. В феврале Грег Брокман из OpenAI написал, что вкус — новый ключевой навык, а в марте NYT выпустила отличный текст с вопросом, единственное ли это, чего машина не заменит. Понимают они вкус примерно как я: способность сличить, что красиво, а что нет, — под те или иные задачи. Стартап Taste Labs поднял под это благородное дело $18,5 млн и платит примерно тысяче дизайнеров и критиков за то, чтобы те подробно объясняли машине, чем нейрослоп отличается от не-нейрослопа. Получается пока с трудом, но тенденция намечена. Кажется, машина пока не конкурент в вопросах выбора, но уже работает как экзоскелет: снимает инфраструктуру и оставляет время на то, чего сама не умеет. Осталось понять, как долго она ещё будет этого не уметь.