ChatGPT

Как вайбкодинг и ИИ-кодинговые инструменты изменили мою жизнь? [1/2]

TL; DR: на 360°

Не помню уже когда точно скачал Cursor, но по-настоящему пользоваться им как инструментом для полноценного написания кода стал в начале 2025 года, то есть на момент написания этого поста - прошло чуть больше года.

Чем я занимался до этого? Если по IT - делал несколько телеграм ботов, код писал с горем пополам с помощью ChatGPT и видео на YouTube. По сути был джун, может даже джун с минусом 😁 Если до IT - всем подряд, "бизнесменом" себя считал

Чем это отличается от использования чат-ботов? К чат-ботам я отношу ChatGPT, Claude (веб/десктоп Chat версии), Gemini, ботов для общения с ИИ в телеграме и тд. По сути, все что работает по принципу: написал вопрос - получил ответ

Контекст Ты сам управляешь им. Ты решаешь какую информацию и когда запомнить, куда ее записать и в каком виде.

Потолок возможностей ChatGPT уже умеет в веб-версии делать веб-аппы простые, сайты, лендинги. Cursor уже в 2024 мог написать и запустить телеграм бота, в начале 2025 года я написал первое приложение на iPhone без знаний Swift (язык программирования экосистемы Apple). Сложные мультиагентные системы, RAG, тренировка моделей (класический ML) - все это могут ИИ-кодинговые инструменты.

Персонализированная система знаний Это когда инструменты для написания кода (типа Cursor/Claude Code/Codex) начинают использоваться не только для написания кода.

У меня например для практикума по вайбкодингу есть отдельный репозиторий, состоящий на 95% исключительно из текстовых markdown файлов. Там я храню записи live-встреч с ученикам, профилей учеников, программу обучения. ChatGPT никогда в жизни не запомнил бы столько информации об этом всем.

С этим же инструментом буквально за 2 минуты я могу найти любую информацию о любом мероприятии которое проводилось 4 месяца назад и узнать кто и что именно тогда сказал/предложил и превратить это в концепцию нового продукта.

Создание продуктов Это по сути все влияние пунктов 1, 2 и 3 вместе взятых - но я выделяю это в отдельное преимущество.

• Одно дело попросить ChatGPT проанализировать твои документы от врачей, а другое - сделать из этого хранилище в виде мобильного приложения/бота в тг с постоянным пингом сходить к какому-то из врачей/сдать какой-то анализ. • Одно дело попросить Claude поискать тебе во ВкусВилле продукты под твою диету, а другое - сделать бота в тг который сам тебе будет писать каждое утро и предлагать рецепты, из которых потом соберет корзину и скинет тебе ссылку на заказ.

И это один вечер в случае с легкими продуктами и несколько вечеров в случае с чуть более сложными.

На что еще это повлияло в моей жизни?

Наверное самое важное для меня (после долгих попыток где-нибудь себя найти уже) - это доход. Я изначально не из IT, не разработчик, вообще далек от этого, даже не математический склад ума у меня, мне кажется больше гуманитарий.

Буквально через несколько месяцев пользования Cursor я смог взять свой первый фриланс заказ (и там далеко не 10-20 тысяч рублей было, намного больше). Я вообще, если честно, не понимал что делаю 😁 Ну в общих чертах только, даже архитектором решения себя назвать не могу. Это не значит что оно было реализовано плохо, тк в итоге я все-таки разобрался, но по сути - в архитектуре решения заказа я разобрался по ходу выполнения заказа. Ну не чудо ли? Кстати, я общаюсь практически со всеми заказчиками, ни у кого ничего глобально не отвалилось и не сломалось, за исключением мелких каких-то багов, но у кого они не случаются?

Буквально через несколько месяцев я смог уже брать достаточно сложные заказы по построению высоконагруженных (конкретно в этом у меня тоже опыта не было) агентных систем и успешно закрывать их. Напомню, мой стаж во всем IT на тот момент - около года, Python знал на уровне джуна+

Какой чат-бот лучше использовать в повседневной жизни?

В последние дни поддался волне хайпа и постепенно перешел на Claude вместо ChatGPT. Я в целом достаточно редко (в сравнении с теми кто конечно вообще использует AI) пользуюсь чат-ботами и в основном все рабочие/бытовые задачи/вопросы/автоматизации решаю через кодинговых агентов, но все же иногда приходится.

В основном это всякие вселенские вопросы, устройство мира или разбор какого-то конкретного бизнеса, "как получить лицензию пилота" и т.д.

И вот в последнее время по разным причинам разные люди (не то чтобы массово, но заметно) переходят на Claude. Я в целом их кодинговым агентом и так пользуюсь, Cowork режим мне оказался не очень полезен, но решил тоже перейти.

Кстати, они добавили возможность импортировать вашу память из ChatGPT не так давно (Settings > Capabilities > Import memory from other AI providers). Там просто промпт дают, вы его в ChatGPT или другого чат-бота, которым пользуетесь, отправляете и он вам возвращает все что он о вас знает. Это вставляете дальше в ChatGPT.

На сегодняшний день более чем доволен, пользуюсь только Opus (у меня Max X20 подписка), пишет намного более креативно, без воды и интересно чем те же GPT модели.

В целом очень интересно наблюдать за всеми этими кочевничествами между экосистемами и быть частью этого. Считаю что это здоровая конкуренция и мне этого очень не хватает во многих других сферах 🙃

Какой у вас опыт? Чем пользуетесь сейчас?

@atlfreedom

Я поставил OpenClaw. Вот как

Не ChatGPT в браузере. Агент на сервере — со своей памятью, инструментами, доступом к интернету. Управляю через Telegram голосом.

Что он сделал сегодня без меня:

* Подключил 60+ инструментов для скрапинга (сам нашёл, сам поставил) * Обошёл защиты Instagram, скачал видео с 703K просмотров * Поднял легитимный резидентский IP — невозможно отличить от живого пользователя * Написал контент-план для Twitter, поставил посты по расписанию * Записал всё в память — после перезапуска продолжает с того места

Я диктовал голосовые сообщения. Он делал.

Как это устроено технически:

1. Сервер — нужен любой VPS, желательно за рубежом. Я взял немецкий на contabo.com — цены в 3-5 раз дешевле чем AWS/DigitalOcean при той же мощности. Сайт выглядит как Windows XP, но это и есть смысл — никакого маркетинга, только железо за копейки.

2. OpenClaw — ставится на сервер одной командой. Подключаешь Telegram — и всё, агент готов принимать задачи.

3. Инструменты — агент сам находит и подключает нужные MCP-сервера (это как плагины, только для агентов). Я ничего не настраивал руками.

Звучит просто. На практике — есть нюансы с SSH, конфигами, токенами, правами доступа. Не rocket science, но без базы займёт время.

Я в AI с 2020

2020 — Classic ML, Computer Vision. Всё руками, данные вручную

2022 — GPT-3, Da Vinci. Первый раз текст генерит что-то осмысленное

Ноябрь 2022 — ChatGPT. Мир изменился за ночь

2023 — Plugins, RAG-системы, no-code автоматизация на Make/Zapier

2024 — GPT-4o, Claude, Gemini. AI в каждом процессе

2025 — первые агенты. Сырые, ломаются, теряют контекст

18 февраля 2026 — первый раз чувствую что у меня есть сотрудник

Это не апгрейд. Это другая категория.

Вопрос: хотели бы такого агента без серверов и настройки — просто написал в Telegram и он уже работает?

Пишите в комменты 🔥 — смотрю на спрос 👇

Мой первый удачный опыт вайбкодинга Agent Driven Development

Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.

Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?

Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.

Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.

Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.

В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.

После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.

Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.

На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).

Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.

Контент про успешный AI лезет вообще отовсюду: рилсы, ТГ‑каналы, соцсети, подкасты. И каждый день одно и то же.

Смотрите, как круто AI делает это! А вот тут новая моделька!! А вот этот инструмент вообще must have!!!!!!!!

И ты постоянно дергаешься: Так, надо попробовать вот это. И вот это. И еще вот это. О, вышло новое… сейчас настрою.

А может вообще купить mac mini, поставить на него джарвиса, воткнуть в грудь и улететь к чертям.

Только настроил себе все удобно в ChatGPT 5, сделал персонализацию и вроде выдохнул. А тут обнова у Gemini и надо попробовать Gemini. Потом n8n. Потом Claude. Потом Codex.

Везде есть что-то крутое. И все доступно. И ты носишься со всеми этими инструментами, потому что вдруг упустишь что-то реально прорывное.

Это отнимает КУЧУ энергии и ломает фокус. Потому что внутри постоянный шум: Они быстрее. Они круче. Они уже делают AI на AI для AI.

Плюс, конечно, накрывает экзистенциально: Может, уже все упущено? Через год B2B SaaS вообще никому не нужен будет, зачем мы это делаем?

И тут самое противное: полностью отмахнуться от этих мыслей нельзя. В них есть часть правды.

НО

Мне кажется, единственный рабочий выход — принять ограничения.

Выделить немного времени на исследование (чтобы держать руку на пульсе), а дальше делать свой продукт. Не пытаться успеть все, а двигаться по своей колее.

И самое важное: отъебаться от себя.

Как правильно промптить ИИ для создания интерфейсов

Неделю назад OpenAI выкатили гайд о том, как использовать GPT-5.4 для создания интерфейсов - https://developers.openai.com/blog/designing-delightful-frontends-with-gpt-5-4

Мы, конечно же, подошли к этому тоже с помощью ИИ: перевели гайд, упаковали его в удобный файл и теперь делимся.

Изучайте, применяйте, тестируйте на своих задачах.

Что было сделано Давайте очень коротко.

Проект был в режиме стартапа.

Небольшой pre-seed от фонда, идея и название Jazzylea. Репутация, нетворк и горящие глаза Марии Сёмушкиной.

Моя роль: концепция, стратегия, финансирование, организация процессов, продажи, инфраструктура. По пути я множество раз обращался за помощью к ребятам в моём коммьюнити.

Дальше по пунктам

1. Подсветил основные риски: рынок фестивалей Британии насыщен и поделен, нужно было максимально контрастное позиционирование.

Модель продаж конечным потребителям имела проблемы с маржинальностью из-за относительно низкой цены билета, нужно было найти устойчивую модель продаж.

Фестиваль важно питчить на понятном для спонсоров языке, попадая в их корпоративные интересы, нужно было найти способ соединить между собой арт и бизнес.

2. Настроил инфраструктуру. Создал one-pager фестиваля и Gemini и ChatGPT ботов с основными инструкциями. Все письма, презентации, транскрипции встреч и брейнштормы шли через этот канал. Помогло и ускориться, и повысить системность работы.

3. Провел ресерч рынка, конкурентов, ценовых моделей, потребностей игроков, изучил культурный контекст Британии, повестку. Выявил основные риски и начал брейншторм вариантов и обходных путей.

Мне было критически важно найти стратегию, которая позволила бы проекту проверять сразу несколько ставок одновременно. Конечно, это повышало сложность презентаций, но позволяло получать в разы более глубокий и разнообразный фидбек.

Так, раз за разом, мы калибровали продукт и пересобирали его из отдельных модулей и концепций.

4. Выкрутил концепцию фестиваля до женщин лидеров и rising stars. Это работало и на личную стратегию расширения нетворка, и повышала ценность фестиваля.

5. Позднее нашел дополнительный ход с позиционированием главных артисток как culture-предпринимательниц в гиг-экономике, что дало выходы сразу на три сегмента: High Net Worth, SMB и GenZ.

Это очень противоречивые сегменты, поэтому это само по себе уже искусство. Что позднее подтвердилось при повторном питче фестиваля для спонсорства VISA.

6. Создал модель продаж при которой фестиваль является частью пакета годовой культурной программы поддержки женского лидерства в корпорациях. В процессе Мария предложила организовывать встречи артисток с сотрудницами компаний на дополнительных площадках.

Я выкрутил идею до Artist Interventions — выступления в офисах. Именно этот формат сейчас приглянулся руководству О2.

7. Придумал как превратить фестиваль в культурное событие международного уровня — через дополнительные ассет в виде создания документального фильма о женском лидерстве.

В будущем это помогло создать дополнительные точки интереса и соприкосновения с потенциальными клиентами. И, разумеется, ценность для маркетинговых отделов.

Предварительно договорился с дважды номинированном режиссере о сопровождении съемок.

8. Организовал работу группы волонтёров из 14 человек. Так мы ускорили процессы создания презентаций, лидогенерауции, аутрича в линкедине, сборки печатной продукции.

Ребята подстраховали в самые тяжёлые моменты работы и я уверен, что без их поддержки и веры в проект я бы не справился.

9. Еженедельно поддерживал в организации звонков, подготовке к переговорам, презентовал концепцию, собирал фидбек, проводил ретроспективу и внедрял изменения. Готовил коммерческие предложения. Вел переговоры с площадкой, добился разбивки платежей и избежал грабительского процента с продажи билетов. Лично общался с топ-менеджментом Visa, Mastercard, O2 и пр.

10. Сформулировал стилистику бренда, основные графические ходы презентаций, логотип.

Важно было сделать дизайн так, чтобы он создавал впечатление выдержанного продукта, при этом не попасть в категорию колхозного люкса.

Презентация много раз проживала различные метаморфозы и по итогу у нас сформировалась модульная струткура для HR/Marketing/CSR/PR-отделов. А также отдельная концепт-презентация для VISA.

Получилось дорого.

Сегодня ваших сэйлзов мотивирует Тони Роббинс (Попробуй за 5 минут)

Поднимаем боевой дух команды на раз-два.

1. Идем в Claude (или ChatGPT) и пишем:

Ты Tony Robbins - мастер мотивации. Я предприниматель, владелец сети спортзалов. Сегодня 7 июля. Напиши свою самую сильную речь на 200 слов, которую я могу отправить своим сотрудникам, чтобы мотивировать их лучше продавать полугодовые абонементы в зал (у нас появились новые реформеры и мало народу по утрам). Зажги их на действие!

2. Копируем ответ в чат команды.

Повторять можно хоть каждый день.

Что ответила нейросеть (Claude) — по ссылке.

Кто попробует — делитесь в чате, зажигайте других на действие!

Как выжать джюс из ChatGPT?

Просите больше результатов!

Допустим, у вас кафе и вы хотите придумать новый напиток на лето. Если вы описываете задачу и просите у ChatGPT придумать 5 идей, то вы недоиспользуете этот инструмент.

Если вы ищете, как расширить продуктовую линейку, то в начале чата, когда вы работаете в режиме мозгового штурма, просите больше - 30 идей (понимая, что большинство из них будет шлаком - это нормально)

Кстати, напишите в комментах, сколько результатов запрашиваете вы?

Давайте прожарим агента 🔥

Мой друг @zheleznyak_gi и его партнеры запустили крутой адопшн личных AI-агентов

и зовут это чудо 🐙 Spru

Знаю, что многие из моих подписчиков ставили сами OpenClaw и других агентов, но для большинства людей это все еще сложно и мало кому хочется заниматься настройкой

Spru же может искать за вас в интернете лучше ChatGPT, бронировать через Browser Use для вас столики в ресторане/корт для тенниса и много чего еще

Но знаете что первое сделал я когда оформил подписку на Spru? Пошел пытатсья его краштестнуть и вытащить инструкции 😁 Без плохих целей, исключительно в качестве интереса)

Поэтому предлагаю всем это сделать прямо сейчас у меня в комментах под этим постом

Spru уже ждет ваших попыток 🐙 #askspru

👇👇👇

Мощный промпт вдогонку к предыдущему посту про "удобные" ответы. Копируйте целиком и добавляйте в диалог с ChatGPT (если он по-хорошему не понимает!😂)

Когда LLM бесит (и что с этим делать)

Проблема: Иногда ChatGPT "загоняется" - часть промпта так попадает ему в душу, что как ни пытаешься потом корректировать задачу - ИИ постоянно выруливает на старый ответ.

Решение: В таких случаях легче начать новый чат и подкорректировать промпт.

дир фоловерс

я сделал собственное приложение для разделения счетов в поездках, аналог splitwise — Billy

@billy_cash_bot

оно работает и как бот и как миниапп. тут вкратце что реализовано и как:

Что делает: создаёшь группу, добавляешь людей, кидаешь расходы — приложение считает кто кому должен. Можно сфоткать чек и AI сам распарсит позиции, или надиктовать голосом. Позиции из чека можно назначить конкретным людям — кто что ел.

Стек: Next.js + Tailwind (фронт на Vercel), Fastify API на Fly.io, PostgreSQL на Neon, OpenAI для парсинга чеков и голоса. Полноценный Telegram-бот с 11 командами — можно вообще не открывая webapp добавлять расходы.

Монетизация: freemium — 10 бесплатных AI-сканов, потом Billy Pro за 150⭐/мес или 249₽. Оплата через Telegram Stars или ЮKassa. Есть триал 7 дней и реферальная программа (+3 AI кредита за друга).

Фичи: мультивалютность (7 валют с конвертацией), повторяющиеся расходы, PWA с offline-режимом, тёмная тема, i18n (ru/en), Sentry + PostHog аналитика.

я собрал это приложение на оупенклоде + клод код опус 4.6 за 6 дней исключительно текстом, скриншотами и войсами. 0 макетов фигмы + 0 знания кода.

попробуйте пожалуйста попользоваться. сейчас важно собрать фидбек и понять что сломано и чего не хватает.

недавно вот друг из тая внес коррективы в налоги, теперь они и из чека сканируются и вручную добавляются, хороший важный фикс.

спасибо за внимание

@billy_cash_bot

пс: некоторые экраны грузятся неприлично долго, я знаю про это, надеюсь поправить скоро

Как LLM-ки рекомендуют помыть машину, если мойка в 50 метрах от тебя? 🚗

GPT и Claude такие: — «Ну а зачем гонять тачку 50 метров? Дойди пешком».

Gemini — подумал. И рассудил корректно.

Да, вопрос специально сформулирован с подвохом. Да, можно поспорить о корректности постановки. Да, выглядит забавно.

Но я вообще не про мойку.

Я про то, что в корпоративном контуре без: — правильной постановки задачи — валидации логики — проверки ответа — точек контроля — и здравого смысла

…даже при текущем МОЩНЕЙШЕМ уровне развития ИИ нужно быть аккуратным.

Потому что одно дело — посмеяться над «пешком сходи». И совсем другое — когда ИИ анализирует:

— страховые дела — закупочные документы — должностные инструкции — ведомости

Там такие «приколы» уже не смешные.

ИИ без рамки — это не магия. Это вероятностная модель, которая очень уверенно может ошибиться.

Поэтому внедрение ≠ «прикрутили LLM». Внедрение — это архитектура, контуры проверки, ограничения, логика принятия решений.

Напомните в комментариях, в каких задачах LLM «из коробки» лажает?

Помню историю про «сколько остановок между станциями метро» — там тоже было весело. Сейчас прогоню заново и выложу свежие ответы в комментарии 😄