ChatGPT

Прерву серию постов про Випассану важной вакансией

Ищем бизнес-ассистента к нам в Epic Web3!

Предыдущий пошел на повышение 🙂

Ниже описание задач. Удалёнка, гибкий график, все дела.

Документы

– Подготовка и ведение договоров и счетов – Отслеживание документооборота: обновление таблиц со статусами, напоминания команде и партнёрам, чтобы всё шло по плану

Поездки

– Помощь с организацией командировок и виз для команды

Операционка и разное

– Работа с дизайнерами: ставим задачи, собираем фидбэк, следим за дедлайнами (хотя вообще-то блин какие дизайнеры, ChatGPT же) – Помощь по разным рабочим вопросам – Ведение базы полезных материалов – Поиск и общение с площадками для мероприятий – Загрузка фото и видео после ивентов на нужные платформы – Помощь с онбордингом новых коллег: собираем всё нужное, создаём аккаунты

Откликайтесь напрямую Оле @olyakovalieva

А вот и запись стрима про то, как AI меняет работу продакта - enjoy!

https://www.youtube.com/watch?v=51yp8YWAYgI

В этом вебинаре Байрам разбирает, как меняется роль продакт-менеджера в эпоху LLM и агентных систем. Это не разговор про “использовать ChatGPT”, а системный разбор того, как перестраивается весь процесс работы: от прототипирования и user research до аналитики, UX-аудита и продуктовой стратегии.

Разбираем реальные кейсы: - переход от ChatGPT к кодовым ассистентам и Claude Code - прототипирование через видео и генерацию UI - AI-интервью вместо классических survey + глубинных интервью - автоматизация аналитики и “утренний автопилот” продакта - UX-аудит через best practices - generative UI и передача части бизнес-логики LLM

Отдельный блок — как думают топ-компании: LinkedIn (FullStack Builder), Shopify (Reflexive AI), Anthropic, Andrew Ng — и почему узкое место смещается из кодинга в продуктовую постановку задач.

Главный вопрос видео: Что произойдет с ролью PM, если 70% задач автоматизируется?

Это разговор про смещение фокуса — от написания документов к постановке целей, управлению агентами, формированию vision и границ системы.

Как быть в курсе новых возможностей CSS

Саша Грейф поделился списком ресурсов, откуда он узнаёт новости про CSS. В списке даже ChatGPT есть, который уже не так сильно отстаёт по свежести знаний, как это было всего полтора года назад.

https://css-tricks.com/how-to-keep-up-with-new-css-features/

А я поделюсь с вами своим списком, откуда сам беру новости.

1. Релизы браузеров. Спецификации могут долго зависать на стадии обсуждений, а вот релиз фичи в браузере — это уже повод с ней поиграться. - Chrome - Firefox - Safari

2. Социальные сети нынешних и бывших браузерных деврелов. Юна Кравец, Джен Симонс, Адам Аргайл, Томас Штайнер и другие. Часто деврелы вкидывают в обсуждение спеку ещё на этапе глубокого черновика, но уже тогда можно ознакомиться с идеей.

3. Личные блоги крутых веб-разработчиков. Подписался через Feedly на RSS-ленты блогов, раз в неделю проверяю, что новенького у них появилось.

4. Подкаст «Веб-стандарты» (@webstandards_ru). Все ведущие скидывают в редакторский чатик разные полезные ссылки, некоторые сам бы я не нашёл. Из них мы потом формируем сценарий подкаста. Некоторые вещи я приношу сюда в канал.

5. MDN. Иногда захожу в категорию CSS и начинаю листать список свойств. Нахожу новое для себя, ищу по нему информацию в интернетах, нахожу интересные статьи.

Retain - архив ваших чатиков с AI

Иногда, хочешь найти переписку с дружбаном, но не помнишь, где именно ее делал: то ли в claude, или в claude code, а может в codex, или chatgpt.

Чтобы решить это сделал небольшую программку для Мака: импортирует все ваши чатики из Claude Code/Codex/ChatGPT/Claude.ai и дает поисковик по ним - см картинки в аттаче.

В будущем, будет еще предлагать как автоматизировать повторяющиеся паттерны-задачи, что вы им даете, какие скиллы создать или скачать. Де-факто это эволюция Claude Reflect

https://github.com/BayramAnnakov/retain

enjoy! если будут пожелания - лучше создавать github issue.

Начался университет. Я сделал выводы из прошлого года и пытаюсь заставлять студентов говорить по-максимуму

Итоги пока такие: 2 курс - 6 из 6 людей "поговорили" на лекции, один даже включил камеру (БОЖЕЧКИ-КОШЕЧКИ!) 4 курс - 2 из 13 людей "поговорили".

К сожалению эту тенденцию я наблюдал еще в 2009 году - когда к 4 курсу студенты (и не важно что тогда это был ХНУРЭ) настолько теряют веру в ВУЗ как инструмент обучения, что проедпочитают "отбывать номер" и соблюдать формальности. Они просто не верят что их чему-то научат

и на 2 и на 4 курсе я в том числе задавал один очень простой вопрос "А зачем вам, во времена безлимитных туториалов на ютубе и study mode в ChatGPT собственно я в формате лекций и всего остального - почему бы мне не просто набросать роадмап, отвечать на вопросы, может даже асинхронно, зачем вот это всё?"

Мне тут рассказали про одного предпринимателя, который запретил у себя в компании использовать AI 😅 говорит, что сотрудники вообще перестали думать сами: просто по любому вопросу идут в ChatGPT и даже не проверяют ответ.

Я понимаю, в чём проблема, но кажется, что если сотрудники не думают — дело не в ChatGPT :)

Короче, я тут подробно описал весь свой предпринимательский путь. Сделал большую-большую заметку, где все подробно расписал.

Загрузил в ChatGPT в отдельный проект. Плюс загрузил туда все свои заметки по итогам каждого года с 2017го, чтобы было больше контекста.

И спросил его, что мне мешает уже наконец заработать очень много денег 😅

И он, сука, очень точно все разложил!

1. Эмоциональная зависимость от бизнеса

Каждый кризис → депрессия, ощущение, что «всё пропало». В такие моменты ты принимаешь решения на эмоциях. Это мешает выстроить спокойную стратегию.

2. Ставки all-in и позднее признание ошибок

Ты много раз «удваивался» на гипотезах, которые потом не взлетали. У тебя нет «мясорубки гипотез» с лимитом времени/денег. Ты позволяешь экспериментам тянуться дольше, чем нужно. В итоге ты много теряешь на затяжных тестах.

3. Фокус на «громкие вещи», а не на кэш-машины

Ты силён в бренде, ивентах, комьюнити. Но эти бизнесы редко становятся по-настоящему денежными машинам. Ты часто идёшь туда, где «интересно» и «видно», а не туда, где «самый простой путь к деньгам».

4. Финансовая дисциплина и подушка

У тебя нет привычки «сначала прибыль, потом рост». Ты идёшь в рост, а прибыль подтягивается (или нет).

5. FOMO и расфокус

Успешные направления часто не доводишь «до потолка», потому что переключаешься на новое.

Жаль он пока не настолько умный, чтобы еще и пофиксить всё это за меня. Вот бы AGI, который не только пофиксит, но еще и много денег за меня сам заработает!

🧨 ChatGPT — ваш новый аналитик данных

Пару дней назад OpenAI начали раскатывать функцию интерпретатора кода на всех платных пользователей. На выходных я провел за тестами несколько часов, вижу огромный потенциал и кучу сценариев. Но сегодня сфокусируюсь только на одном — анализе данных и его на примере разберем новые возможности ChatGPT.

1. Загрузка файлов: появилась возможность загрузить документ для последующей обработки — в этом кейсе это будет датасет. Доступа к интернету у этой модели пока нет, так что это единственный способ передать данные на анализ.

2. Разные виды анализа: запрос может быть как конкретным, так и открытым. Сначала можно сам чат попросить предложить направления для анализа. А затем уже очистить данные, посчитать когорты по выгрузке из платежки, а в другой момент влить те же данные и попросить найти там паттерны или аномалии.

3. Аутпут: еще одна новая мощная функция. Если раньше результат мог быть только текстовый и его нужно было копировать, то теперь он может быть любым и его можно выкачать по прямой ссылке. Для данных это будет к примеру обработанный датасет, с которым можно будет продолжить работу в следующей сессии.

4. Рассуждения & рефлексия: обычный ChatGPT старается ответить как можно быстрее, даже если информации в вопросе недостаточно. Интерпретатор следует другой логике: он старается осмыслять задачу и в начале, и в процессе. Если данных недостаточно, то он задает уточняющие вопросы. При этом если код выдает ошибку, то он находу ее анализирует и тут же автоматически вносит изменения.

Вот мой пример анализа датасета e-commerce продукта. За счет уточняющих вопросов и «реалтайм» обработки ошибок, путь до когортного анализа занял 2 минуты и несколько строчек текста. В конце я попросил сгенерировать выводы и они получились тоже валидными (скриншот будет в комментах). Это невероятная скорость и снижение порога входа.

😎️️️️️️Анализ данных — это только один из сценариев, который сильно повысит продуктивность продактов и предпринимателей. Мне в голову пришла еще целая категория таких юзкейсов, про которые могу отдельно рассказать. Давайте так, если соберем 100 реакций, то сделаю про это отдельный пост.

@prod1337

В этом году: 1) нас стало почти 14 тысяч

2) Мы посмотрели мои 349 постов почти 2М раз, и 28 тыс раз пошерили их себе в закладки или друзьям

3) Тон моих постов сменился с «обзорных» (а ля посмотрел интервью) в «я сделал» (а ля скилл для chatgpt apps). Этим лично я доволен, это была моя задача, хотя понимаю, что обзоры тоже нужны и важны, поэтому постараюсь балансировать.

4) Интересно, что, судя по постам, я сьехал с chatGPT в Claude - тут, разумеется, всему виной Claude Code.

5) На курсах и открытых лекциях приняло участие почти 1.5 тысячи человек, чему я очень рад, так как, я очень надеюсь, это поможет вам лучше понять, что за зверь такой этот AI и как он меняет наши жизни. EDU для меня это способ размышления и обмена энергией и знаниями, и каждая такая встреча, каждый фидбек придает смысла и радости моей жизни. И я особенно рад, когда вам удается не только узнать, но и сделать что то конкретное для своей жизни или работы.

6) 120 человек поболтали с ботом и оставили фидбек: я понял, услышал, и буду отрабатывать. Больше кейсов, больше личных размышлений и «персональной реальности», больше прикладных вещей про AI, меньше рекламы курсов (сорян!)

7) Я люблю то, что мне удается делать - СПАСИБО вам за это!

И если бы я пожелал одну вещь: возьмите на праздниках и поставьте себе Claude Code, откройте его и попросите его помочь вам автоматизировать одну рутинную вещь, которую вы регулярно делаете. Не бойтесь, что не знаете программирования, попробуйте.

С наступающим, Друзья! Обнимаю!

Скилл для создания chatGPT аппов

Помните, я писал про свой первый ChatGPT апп? На днях OpenAI анонсировали-таки свой магазин приложений и теперь можно сабмитить свои аппы.

Чтобы помочь вам в этом я сделал Claude/Agent Skill, который: 1. Помогает оценить, подходит ли ваш продукт для ChatGPT Apps (Know/Do/Show фреймворк, описанном в этом гайде от OpenAI) 2. Генерирует MCP сервер на Node.js/TypeScript с готовыми шаблонами 3. Создает React виджеты с поддержкой тем ChatGPT 4. Настраивает OAuth 2.1 аутентификацию (включая self-hosted вариант!) 5. Готовит к деплою на Fly.io и сабмишену в стор

Скилл соответствует теперь уже открытому стандарту AgentSkills и провалидирован через skills-ref.

Использовать лучше с Claude Code или Codex, потому что он не просто помогает продумать приложение, но и закодить его. Просто попросите его

use the chatgpt-app-builder skill to evaluate if my product should become a ChatGPT App and actually build it

Enjoy!

Как масштабировать стартап: прикладной гайд

Есть куча контента про поиск PMF, первых клиентов, первые продажи и первые ошибки.

А вот что делать дальше, когда продукт уже работает, команда растёт, а вместе с ней растёт и хаос — про это говорят сильно реже. Обычно уже где-то на дорогих MBA или в закрытых программах.

Ребята из 4dev.com вместе с R136 Ventures и The Ventures сделали очень качественный гайд, который как раз отвечает на вопросы по масштабированию:

- Бенчмарки по ключевым метрикам (как понять, что вы готовы к росту) - Как фандрейзить? Сколько времени этому уделять? На каком этапе начинать? - Как делать growth-стратегию? - Как выстраивать legal? Когда начинать об этом задумываться?

Я посмотрел гайд, и он хорош. Там не вода, которую ChatGPT написал, а годнота, которую явно писали люди, которые сами через это проходили.

Очень советую прочитать, чтобы начать действовать последовательно, а не вслепую. На стадии роста ошибки очень дорогие.

Чтобы скачать гайд нужно сделать простые действия: Зайти на лендинг → Оставить заявку → Получить ссылку

Действуйте! Иногда один такой документ экономит месяцы проб и ошибок.

#реклама

Выложили вебинар с Oblako.ai

Посмотрите, что у нас делают с AI для маркетологов и что используют)

На слайде самый сложный вопрос — чем лучше ChatGPT, потому что мы постоянно сталкиваемся со стартапами, которых убивает обновление ChatGPT.

Ютуб ВК

Презентация в PDF

Господи. 1.5 месяца с предыдущего поста, я думал недельки 2-3.

К сожалению, одной из моих крыс пришлось сделать операцию и теперь уходит 2+ часа каждый день на уход за ней, что просто катастрофически убивает все свободное время

Так вот. Напомню вопрос "А зачем вам, во времена безлимитных туториалов на ютубе и study mode в ChatGPT собственно я в формате лекций и всего остального - почему бы мне не просто набросать роадмап, отвечать на вопросы, может даже асинхронно, зачем вот это всё?"

Мой ответ - потому что для сколько-нибудь сложной задачи ответ "It depends". Есть пачка решений, которые В СРЕДНЕМ по больнице одинаково-хороши и плохи. И вот здесь чтобы новичок не утонул в количестве вариантов - хорошо чтобы у него был "навигатор" который дает ОДНО решение, ГОВОРИТ об альтернативных и поясняет плюсы и минусы выбранного пути

Я это прочуствовал на себе, попав в "Эволюцию Кода" - крутое сообщество айти-бороды где ребята обсуждают реальное использование ИИ. И там катастрофически много контента, люди делают по-разному, пробуют разные подходы. Но не имея возможности погрузиться на 100% только в эту тему - мне очень сложно извлекать пользу. И наоборот очень легко ловить FOMO - вон сколько всего люди пробуют, а я не успеваю. Поэтому наличие одного, заангажированного взгляда на вещи (который тем не менее содержит пояснение о минусах внутреннего подхода) - то чем ценнее всего преподаватель. А ИИшка - что ИИшка, я сам вижу как на 4 задачах одного модуля она предлагает разные по стилю решения, запутывая еще больше. Можно это решить? конечно да, но как и всегда, есть нюансы :)

С осени 2025 года (и особенно в январе) начался дикий хайп вокруг Claude Code.

Не хочу показаться дедом и хейтером, просто напомню:

1. Чтобы нормально вайбкодить и не упираться в лимиты на Claude, нужно покупать подписку Max за 100 баксов в месяц 2. Если вы платите за ChatGPT Plus, то у вас там из коробки идет OpenAI Codex (аналог Claude Code) 3. По лимитам Codex на подписке Plus гораздо щедрее Claude на подписке Pro 4. По бенчмаркам gpt 5.2 и opus 4.5 выдают примерно одинаковый результат

Получается, если вы платите за ChatGPT, то получаете из коробки Codex за 0 долларов против Claude Code за 100 долларов в месяц.

Про то, как поставить себе Codex писал тут

gm degens! давно не общались

Я до сих пор не понимаю, насколько хватает 20$ подписки на Claude Code, давайте сольем все доступные токены на нормальный фронтенд для этого проекта, а то у меня начинается жжение в области таза при открытии фронтенд репозитория 🙂

---

Перепишем с нуля frontend для opensource gambling machine используя Cursor + Claude Code – https://www.twitch.tv/insulineru (без записи)

🤔 Я больше не доверяю GPT. Куда переезжать?

За последние дни многие люди вокруг задумались, что необходима альтернатива для GPT. Десятки тысяч бизнесов смотрели, как сотрудники уходят из OpenAI и были готовы ко всему. Я провел начало недели за рисерчем доступных решений и решил упаковать результат в пост. Существует два вида решений: 1) сервисы с API над языковыми моделями; 2) поднятие моделей у себя. Сегодня расскажу про первую категорию.

Claude: самая близкая к GPT-4 модель по бенчмаркам, недавно увеличили контекстное окно до 200 тысяч токенов (не совсем эффективных), и добавили function calling как в GPT. В первую очередь я бы начал эксперименты с нее. Из минусов: немного отличается API, промптинг, и также модель напрямую доступна не во всех регионах (зато доступна через Amazon).

Perplexity: в мае я рассказывал про их продукт, как замену Гугла. С тех пор они также запустили API для доступа к их собственной языковой модели, а также Llama2 и Mistral . В анонсе высочайшую скорость инференса среди конкурентов. API работает в формате OpenAI — это значит что переключаться легко. Мне нравится темп их команды и обязательно буду за ними следить. В комментариях поделюсь способом получить бесплатный доступ к Perplexity PRO на 2 месяца — он как раз дает доступ к API и оно пока бесплатное.

Decart: вариант для тех, кто любит потестить сырые стартапы. Они также предлагают API для доступа к моделям — от $0.1 за миллион токенов Llama2 7B. Это самая дешевая цена за инференс, которую я нашел во время рисерча и скорость ответа также порадовала, так что решил про них тоже рассказать. От стартапа есть ощущение, что он в любой момент отвалится, но зато быстро отвечают в твиттере.

Также потестил: Replicate — медленно и по ощущениям, и по бенчамаркам; Anyscale — сложный онбординг, непрозрачная ценовая модель; LiteLLM — библиотека, чтобы приводить разные форматы API к формату OpenAI, чтобы делать бесшовное переключение, показалось удобной.

😲️️️️️️ Когда я начинал рисерч, то не ожидал, что уже есть столько удобных решений на рынке, чтобы эксперементировать с ними. Конечно, они все уступают GPT по качеству, но это не значит, что с ними не нужно учиться работать уже сейчас. Последняя неделя очень ярко показала, как опасен платформенный риски. Нам нужна диверсификация.

Пост про заработок в интернете и вайбкодинг

1. Simple Gambling Machine Навайбкодил простую гемблинговую машину (что-то вроде FOMO3D, но медленнее и без понци-механик). Работает следующим образом: ⁃ в машине лежит ETH (сейчас около $500) ⁃ машина принимает депозиты от всех желающих (сейчас 2% от ETH внутри машины, далее процент уменьшается) ⁃ если никто не делает депозит в течение определенного периода времени, последний участник забирает 80% пота (сейчас 24 часа, далее период уменьшается) ⁃ 10% распределяются между 5 рандомными участниками, 10% идут на следующий раунд

Короче 50 иксов вот прямо здесь, рядом.

Что с безопасностью: ⁃ открытый код на Github и на Etherscan ⁃ контракт неизменяемый - никаких мультисигов, экстренных приостановок и пр. ⁃ друзья-аудиторы помогли найти и пофиксить пару уязвимостей (детали тут) ⁃ устроить рагпул технически невозможно, хакнуть (вроде) тоже не получится

Ончейн рефки и поинты вайбкодить сложно, поэтому буду благодарен всем кто поделится гемблинг-машиной со своими друзьями-лудоманами! https://simplegamblingmachine.eth.link/

На мобилках скорее всего будет отображаться криво.

2. Вайбкодинг Никогда ничего не кодил своими руками, ибо гуманитарий. За три дня ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Cursor написали весь нужный код (под моим чутким руководством), научили в девелоперские энвайронменты, Github и хостинг, ответили на все (даже самые глупые) вопросы.

Мои хард-скиллы пополнились такими вещами как ethers.js, web3.js, viem, wagmi, IPFS, Fleek, Pin CID, Pinata, Arweave, Hardhat, Foundry, React, Chainlink Keepers, и Truffle. Ну, половина из списка точно.

Кому интересно почитать про весь процесс, предлагаю пройти на Paragraph.

3. Заработок в интернете Пока высокотехнологичные проекты заманивают человеческо-денежные капиталы двузначными множителями на поинты, Ekubo (на EVM) дает приятные APR поставщикам ликивдности: ⁃ 10% на USDT/USDC ⁃ 15% на cbBTC/WBTC ⁃ 70% на ETH/BTC ⁃ 100% на ETH/USDC и ETH/USDT

Половина из этих наград - органический APR (комиссии со свапов, без учета наград в EKUBO). Расчет актуален для ренжа примерно в +-6%, а программа майнинга EKUBO рассчитана на 3 месяца.

👀 AI теперь видит и сделает за вас рутинные задачи

Раньше для автоматизации действий в браузере этого требовалось цепляться к html-элементам, четко задавать последовательность шагов, из-за этого существовал порог входа. Теперь у GPT появилась способность видеть и открылось новое пространство решать эту задачу. Разберемся, какие новые подходы уже доступны на рынке автоматизаций.

Adept: еще до ChatGPT хайпа показали свою модель для превращения запроса пользователя в действия. Недавно открыла бету в свой первый продукт Experiments и закрыли раунд на $350mln. Важно, они пока не заявляли про поддержку «видения» в своих продуктах, но это явно вписывается в их стратегию построить AGI.

Induced AI: у этих ребят только $2.3 mln. инвестиций, но зато инвестировал Сэм Альтман. Они также предлагают продукт для автоматизации рутинных задач. Для этого планируют использовать смешанный подход: облачное решение, интеграции с сервисами по API, но в тоже время хотят использовать виртуальый браузер, в котором понадобится возможность «видеть». Для этого сейчас нанимают эксперта в Chromium.

VimGPT: опен-сорсная демка и единственный продукт из подборки, который можно по настоящему попробовать. Проект позволяет управлять виртуальным браузером через команды «найди в гугле все ai+sales продукты и прочитай их контент». GPT получает скриншот страницы, анализирует его и составляет очередность действий. Демка очень сырая, но дает понимание текущих возможностей.

😎 Официально GPT Vision используется только в последнем проекте, но я все равно вынес это в заголовок. «Видение» в перспективе станет ключевой технологий на рынке автоматизаций. На наших глазах появиласть возможность автоматизировать любые действия на сайтах без привязок к API или html-элементам. AI-работникам из предыдущего поста понадобится такой же визуальный инпут, чтобы эффективно решать задачи реального мира. Уже придумали какие задачи будете автоматизировать в первую очередь?

@prod1337

Не путайте теплое с мягким Hyperliquid всего лишь централизованный декс, just kidding

Интересные результаты опроса. Первые 15 человек единогласно проголосовали за то, что написание кода в Claude Code — вайбкодинг.

Если пробежаться по истории канала — то можно заметить, что я активно начал изучать LLM для разработки еще в 2022 году. К примеру, в посте от 14 декабря я поделился первым опытом интеграции LLM в свой рабочий процесс и сказал, что скоро появятся подписки за 200 долларов и нужно быть к ним готовым, чтобы использовать технологию на полную катушку.

Затем, в феврале 2023 релиз опенсорс пакета для упрощения dev experience и автоматической генерации коммитов с использованием openai api.

Так вот, если сейчас сказать кому-либо, что 95%+ моего кода в любых проектах (в тч продакшн, за которые я получаю зарплату) написаны LLM — меня сразу назовут «вайбкодером». То же будет касаться собеседований в проекты, где собеседующий не будет особо знаком с различиями в терминологии.

---

И так, в чем же разница?

Обратимся к первоисточнику — февральскому твиту Андрея Карпатого, когда термин вайбкодинг зародился изначально. Выделю основные парты: https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383

you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.

I «Accept All» always, I don’t read the diffs anymore.

It’s not too bad for throwaway weekend projects, but still quite amusing.

Здесь сразу присутствует важное определение «я забыл, что код вообще существует» и это немного триггерная тема. Так что давайте разграничим, опираясь на первоисточник и здравый смысл

Вайбкодинг:

— Мы не прикасаемся к коду и не смотрим на получившийся код

— Подходит для быстрого прототипирования и одноразовых проектов

— Нет необходимости понимать программирование

— Разработка через желаемый результат без формирования набора правил и воркфлоу

AI Assisted development:

— Использование AI как junior разработчика, который работает под супервизией

— Автоматизация рутинных задач в разработке (написание тестов, бойлерплейтов)

— Помощь обработки больших контекстов информации и форматирования ее (написание или изучение документации, ревью кода)

— Итоговый код важен. Он должен быть качественным и понятным другим людям

---

И вот тут главная проблема.

Когда эти два понятия смешивают, вся AI-разработка получает дурную репутацию. Её начинают воспринимать как бесполезный хайп (вспомним отношение к крипте в 21 году, когда все только смеялись над NFT), которая генерирует нерабочий мусор. Это фундаментально неверно и дискредитирует мощнейший сдвиг в индустрии.

Разница между этими подходами — в контроле.

Вайбкодер отдает руль ИИ и надеется на лучшее.

Разработчик использует ИИ как самый продвинутый навигатор и усилитель руля, но держит руль крепко. Он все еще ведет машину и несет за нее ответственность.

Именно поэтому, когда я говорю, что 95% моего кода написано LLM, это не делает меня вайбкодером. Это значит, что я, как инженер, делегировал рутину, чтобы сфокусироваться на главном.

Моя работа — это не сгенерированные 95% кода. Моя работа — это те 5%, которые определяют, будут ли эти 95% работать как надо, или превратятся в тыкву в продакшене. Это архитектура, контроль качества и финальные решения.

Роль разраба меняется. Мы перестаем быть строителями, которые кладут каждый кирпич вручную, и становимся архитекторами, которые управляют бригадой роботов-строителей. И путать эти два подхода — значит не просто ошибаться в терминах. Это значит не видеть, как на наших глазах меняется сама суть профессии

Ровно год назад я написал пост про то, что не верю в агентов.

Обещал вернуться к нему и оценить, ошибался я или нет.

Очевидно, что есть ниши, в которых агенты просто взорвали:

• Кодинг. Claude Code, Cursor, Lovable, Replit — это ни что иное как агенты, и они полностью поменяли процесс разработки и создания продуктов

• Саппорт. Fin от Intercom растет лютыми темпами и автоматически закрывает 2/3 обращений в саппорт сам. Есть куча решений-конкурентов, которые не сильно хуже. Многие компании успешно внедрили себе разных AI-агентов в саппорт и они закрывают от 20% до 90% тикетов.

• Research. Мало кто задумывается, но Deep Research от ChatGPT — это тоже агент, и он офигенно работает и решает свою задачу. Ну и много других прикладных инструментов для более узких задач.

При этом есть еще куча ниш, где работает пока не так хорошо, но есть потенциал:

• Sales & RevOps. Агенты квалифицируют лиды, ведут initial discovery, отвечают на inbound запросы, назначают встречи, делают follow-ups, обновляют CRM. Дима Сергеев, например, делает data-driven агентов для inbound воронки (надеюсь, у него все получится)

• Marketing & Ads. Агенты делают креативы, анализируют трафик, управляют рекламными кампаниями. Сева Устинов, например, делает AI-агента для управления рекламой (тоже надеюсь, у него все получится)

• Финансы и бэк-офис. Агенты обрабатывают инвойсы, раскидывают расходы по категориям, проводят комплаенс-проверки. Илья Лисин, например, делает AI-агента, который автоматизирует создание компании, бухгалтерию и подачу налогов (тоже надеюсь, у него все получится)

Ну, и куча других ниш, где пока нихрена ничего не работает 🙂

Но, если краткий вывод — то я скорее ошибался.

«Мы часто переоцениваем прогресс на горизонте года, и недооценивает его на горизонте 10 лет»

Думаю, примерно это и происходит сейчас с AI: да, он не заменит нас всех прямо завтра, но через 10 лет мы не узнаем мир, в котором живем