ИИ-бот на hh.ru отправил 339 откликов: конверсия выросла в 5 раз после 4 правок

Разработчик с двухлетним опытом в Python и ИИ за лето 2024 года построил бота, который два месяца самостоятельно искал вакансии на hh.ru, оценивал их нейросетью, писал сопроводительные письма и отправлял отклики, а итоговая статистика из 339 откликов показала, чему стоит учиться всем, кто ищет работу.

Источник, Хабр, опубликовал детальный разбор от Python-разработчика, который автоматизировал поиск работы через hh.ru. Проект не получал внешнего финансирования и не связан с коммерческим продуктом. Но цифры, которые автор собрал за два месяца работы бота, ценнее многих питч-деков: они показывают, как ИИ-агент (программа, которая сама принимает решения и выполняет действия) справляется с реальной задачей на реальном рынке труда.

Что на самом деле сделал бот?

Автор устроил полноценного ИИ-агента для hh.ru. Бот запускался дважды в день, искал вакансии по 14 запросам (от «AI Engineer» до «чат-бот Python»), фильтровал по стоп-словам и отдавал описание вакансии языковой модели. Модель ставила оценку от 0 до 100 и решала, стоит ли откликаться.

Если оценка выше порога, бот сам писал сопроводительное письмо длиной 4 до 7 предложений, отвечал на вопросы работодателя по резюме и отправлял отклик. Тесты бот не решал, а пересылал автору в Telegram. Деньги, переезд и личные данные тоже оставлял человеку.

Техническая основа: браузерная автоматизация через Playwright (инструмент, который управляет браузером как живой пользователь), база данных SQLite для хранения состояния и языковая модель через Codex CLI. С 15 декабря 2025 года hh.ru закрыл API для соискателей, поэтому бот работал через обычный браузер на залогиненном профиле автора.

Пять версий бота и одна главная находка

Самое ценное в этом кейсе не сам бот, а то, как автор менял его и замерял результат. Отклики делятся на пять периодов по датам коммитов.

Версия 1 (июнь). Бот откликался почти на всё подряд, фильтра по уровню не было. Модель ставила максимальную оценку двум вакансиям из трёх. Итог: 152 отклика, 7 приглашений.

Версия 2 (с 1 июля). Добавлены стоп-слова (senior, lead, тимлид), фильтр по опыту, порог оценки поднят с 60 до 75. Из сопроводительных убраны длинные тире и стрелки, по которым рекрутеры мгновенно угадывали ИИ. Результат: 6 приглашений на 26 откликов, 23 %. Рост конверсии по сравнению с июнем примерно в пять раз, по данным автора.

Версия 3 (с 12 июля). Переписана шкала оценки, порог вырос до 78. Модели запретили выдумывать зарплатные ожидания. Конверсия около 10 %.

Версия 4 (с 18 июля). Ключевая правка: первое предложение письма стало начинаться не с компании («вы делаете X»), а с кандидата («я делал X, вот проект из резюме»). Лучший результат за всё лето: 14,3 %, каждый седьмой отклик привёл к приглашению.

Версия 5 (с 3 августа). Расширен поиск, порог снижен до 74, лимит откликов за прогон увеличен до 12. Откликов стало больше, но за две недели пришло только 2 приглашения. Медиана оценок модели почти не упала (86 против 88), но для работодателей новые вакансии оказались менее релевантными.

Автор честно оговаривается: выборки маленькие, и рынок в августе мог быть просто тише. Но закономерность читается: точный отбор и персонализированное письмо дают конверсию выше, а расширение ради объёма её убивает.

Скорость отказов и молчание рынка

Половина отказов приходила в первые сутки, медиана составила 19 часов. Четверть отказов прилетала меньше чем за полтора часа. При этом каждый пятый отклик так никто и не открыл. Отклики ушли в 258 компаний.

Это говорит не столько о боте, сколько о самом рынке: значительная часть вакансий либо уже закрыта, либо фильтруется автоматически на стороне работодателя.

Самая полезная правка за всё лето оказалась самой скучной: перестать откликаться на вакансии не своего уровня. : Автор проекта, Хабр

Что это значит для вас?

Авторам Дзена. Кейс показывает рабочую схему для контента: берёте свой эксперимент с нейросетью, фиксируете цифры на каждом шаге и публикуете разбор. Такие посты с реальной статистикой собирают вовлечённость лучше, чем обзоры «10 нейросетей для работы».

Маркетологам и HR. Если один разработчик за выходные собрал ИИ бота для hh.ru, который шлёт 339 персонализированных откликов, входящий поток резюме скоро изменится качественно. Стоит пересмотреть воронку: автоматические фильтры по ключевым словам перестанут работать, когда письма пишет модель, обученная проходить именно их.

Разработчикам и соискателям в РФ. Playwright, SQLite и доступ к языковой модели через подписку вроде Codex CLI, это стек, который можно собрать за несколько дней. Но помните: hh.ru закрыл API для соискателей в декабре 2025, и браузерная автоматизация формально нарушает условия использования площадки. Риск блокировки аккаунта реален.

Главный урок этого эксперимента не в том, что ИИ бот на hh.ru умеет откликаться, а в том, что конверсию определяет не количество откликов, а точность попадания в вакансию и качество первого предложения письма. Это правило работает и без всякого бота, просто с ботом его проще измерить.