Соло-выгорание vs команда
Оператор onchain-ботов, соло, «крыша едет хуярить в одиночку». Разбираем почему горит, считаем EV первого найма и даём план: где искать, как тестить, что делегировать. Абстрактный кейс.
Почему горит (диагноз burnout)
Классический соло-оператор высокочастотной системы. Триада выгорания налицо:
- Нет разделения нагрузки. Один человек = и дев, и девопс, и дежурный 24/7. Бот не спит — значит и ты не спишь.
- Петля без выхода. «Проснулся → VS Code весь день → аниме под кодекс перед сном». Работа проникла даже в отдых, мозг не переключается.
- Фомо как топливо. Сосед на 30k → чувство «мало» → ещё локнуться → ещё меньше восстановления. Спираль вниз.
Важное: это не лень и не слабость. Это перегруз пропускной способности одного человека. Лечится не «потерпеть», а архитектурой (делегирование + автоматизация).
Соло vs команда трезвый баланс
Плюсы соло
- 100% прибыли себе
- Ноль коммуникации, полный контроль
- Максимальная скорость решений
- Нет риска утечки альфы
Минусы соло (растут со временем)
- Bus factor = 1: заболел/выгорел → всё встало
- Потолок покрытия: один не закроет все дексы/чейны
- Нет второго мозга на ревью/идеи
- Скрытый tail-risk: burnout → развал системы
EV первого найма $/год
База: выручка ~$3.3M/год (9k/day). Зп дева ~$81k/год + онбординг ~$20k. Сценарии влияния на выручку (покрытие дексов ↑, даунтайм ↓, ты фокусишься на альфе):
| Сценарий | p | net к году |
|---|---|---|
| Провал (нянчишь его) | 0.20 | −$245k |
| Нулевой (закрыл дежурства) | 0.30 | +$247k |
| Хороший (+покрытие, −даунтайм) | 0.35 | +$1.07M |
| Отличный (растёт как партнёр) | 0.15 | +$2.55M |
EV в деньгах = +$761k/год (после зп и онбординга) + mental-health слой (снижение P(burnout) 35% -> 12%): выигрыш от риска = +$378k/год -------------------------------------------------- ПОЛНЫЙ EV НАЙМА = +$1.14M/год
ПОЛНЫЙ EV ПЕРВОГО НАЙМА
+$1.14M / год
Монте-Карло: median +$1.2M, P(минус) ≈ 10%
Монте-Карло (200k прогонов)
mean = +$1,196k median = +$1,197k 5%..95% = [-$359k .. +$2,751k] P(EV<0) = 10.3%
Даже с широким разбросом — в ~90% сценариев найм в плюсе. Главный риск не «переплатил зп», а «нанял не того и убил своё время на няньканье». Значит вся игра — в качестве отбора.
Кого именно нанимать (сначала)
Первый наём = инфра/девопс-раннер, а не кофаундер. Роль: снять с тебя эксплуатацию, чтобы ты вернулся к альфе и выспался.
| Скилл | Зачем |
|---|---|
| Linux (уверенно, не «знаю cd») | деплой, дебаг, дежурства |
| ClickHouse (запросы, оптимизация) | аналитика тезисов, мониторинг |
| Docker / systemd / supervisor | автоперезапуски, стабильность фидов |
| Уверенно с LLM-кодинг-агентом | твой множитель скорости |
| Базовый Python/Rust на чтение | чинить парсеры, не ломая |
Кофаундер модельного уровня (топ-каггл) — это второй наём, под алго-часть. Не мешай роли: раннер тушит пожары сейчас, кофаундер растит edge потом.
Где искать
- Ближний круг сначала — тот, кто уже понимает домен и кому можно доверять с доступами. Дешевле онбординг, ниже риск утечки.
- Kaggle / соревновательные ML-комьюнити — если нужен сильный по данным.
- Rust/blockchain-dev комьюнити (профильные Discord/TG, GitHub-контрибьюторы профильных репо) — под парсеры и ончейн.
- Не с общих джоб-бордов первым делом: тут важнее доверие и домен, чем массовый поток резюме.
Как тестить (не по болтовне)
- Take-home на 2-3 часа: «вот стрим свапов (сэмпл), напиши парсер + положи в ClickHouse + отдай запрос top-10 по объёму за час». Проверяет разом Linux, CH, код.
- Пейринг-сессия 1 час: дай реальный (обезличенный) баг в парсере. Смотри как думает, как гуглит, как юзает LLM-агента — не «знает ответ», а как ищет.
- On-call симуляция: «фид отвалился в 4 утра, вот логи — что делаешь по шагам». Проверяет пригодность к дежурствам.
- Пробный период 2-4 недели на реальной некритичной задаче до полного доступа. Доступы к деньгам/ключам — только после доверия.
Что делегировать в первую очередь
- Дежурства и мониторинг — то, что рвёт тебе сон. Отдать первым.
- ClickHouse-аналитика: отчёты winrate по тезисам, дашборды, алерты — рутина, легко передаётся.
- Деплой/инфра новых дексов по шаблону, пока ты пишешь ядро логики.
- Оставь себе: альфа-логика, тезисная модель, стратегические решения. Твой edge — туда.
# Пример делегируемой рутины (ClickHouse):
-- дневной отчёт по здоровью фидов
SELECT chain, count() AS events,
max(ts) AS last_event,
now() - max(ts) AS staleness_sec
FROM raw_swaps
WHERE ts > now() - INTERVAL 1 DAY
GROUP BY chain ORDER BY staleness_sec DESC;
Если найм пока страшно — автоматизация как мост
- LLM-кодинг-агент уже твой «полудев»: рефакторинг, тесты, boilerplate парсеров. Разгружает до найма человека.
- Self-healing инфра: systemd + health-check + автоперезапуск = минус ручные дежурства без единого найма.
- Grafana + алерты в телегу = мониторинг без «смотреть глазами».
- Единый хаб сервисов (у тебя уже есть) → добавь one-command deploy, чтобы онбординг будущего дева занял день, а не месяц.
Даже без найма это снимает часть выгорания. С наймом — множит эффект.
Вывод
- Burnout — не характер, а перегруз одного человека. Соло-режим имеет скрытый tail-risk «выгорел → развалил систему».
- EV первого найма ≈ +$1.14M/год, P(минус) ~10%. При выручке $3.3M/год зп дева — это шум, а не расход.
- Первый наём — инфра-раннер (Linux/ClickHouse/деплой/LLM-агент), кофаундер — вторым.
- Риск не в деньгах, а в отборе → тестируй take-home + пейрингом + пробным периодом, доступы после доверия.
- Пока ищешь — автоматизируй дежурства, чтобы вернуть себе сон уже сейчас.
Абстрактный разбор по управлению нагрузкой и наймом. Не финсовет. Спи нормально.