Cursor

Суббота, 17 вечера. Облака разошлись, на улице мягкий закатный свет. Кофейни битком, люди сидят с ноутбуками и работают (и мы тоже сидим). Минимум у половины людей Курсор открыт. Мне как-то вот приятно, когда люди вокруг на той же волне.

С начала этого года работаю по дефолту c Claude Code над любыми идеями (в моём случае в Курсоре, но можно было бы и в терминале так-то). И речь не только про кодинг. Просто любой вопрос или задачу, которые требуют размышлений, делаю там. Периодически испытываю восторг.

Мы в процессе переноса всех процессов компании в Курсор. Отстаём, конечно, от Севы @vsevolodustinovchannel, у которого уже вообще вся информации в компании там, но движемся в том же направлении.

С OpenClaw пока ещё на стадии «очень внимательно смотрю за тем, что делают друзья и знакомые», но жутко хочется попробовать самому, сдерживаюсь из последних сил.

Много и много выступал в последние дни.

Сегодня вот я выступал не в привычном амплуа продакта, а в шапочке человека, ответственного за техническую часть: всю разработку, архитектуру и инфраструктуру. И такая шапочка есть, да.

Наша тема была простой: тренды в управлении разработкой и командами. И, конечно, мы много говорили про ИИ, а куда без него. Забавно вот что: разговор то был про культуру, про топологии, и "вот опять".

Тут есть пара забавных тейков, которыми хочу поделиться.

Тейк 1: стало медленнее. Я провел масштабный эксперимент в своих командах: 20% разработчиков получили себе пачки копайлотов, разных: от курсора до "ну просто клод спросим". Cycle time на задачах рефакторинга (мы кстати не знаем, а качественно ли получилось?) уменьшился на 10%! Круто? А на продуктовых вырос на те же 10%. Такие дела. Почему? Условный джун кодит быстрее, и вытирать за ним синиору приходится... Ну, больше. Можно ли заменить просто джунов на ИИшечку? Да. Ускорит ли это что-то? Ну пока хз, судя по тестам. Почитайте, прикольное https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/

Тейк 2: "ИИ на каждый чих" – дорого. Крупные компании поняли, что стоимость растет по экспоненте, и любые проекты, где ИИ что-то оптимизирует, выполняет какие-то задачи, и вообще классный парень... Супер дорогие. И уже начались бюджетные комитеты на ресурсы. Ну и вообще, обучать свои модельки на данных – моветон. Кажется, до всех начало доходить, что обучаться по "модели дипсика" проще. Там сидит некоторая оптимизиация, ну и вот мне интересно, что же нас ждет: тотальная демократизация инструмента, или... еще одни бюджетные комитеты на тему "деньги", "ресурсы на обучение" и тд.

Тейк 3: я все еще топлю за то, что эффективность команд разработки сидит в том, чтобы команда (и в идеале все ее члены, привет, скрам) была заинтересована в результатах бизнеса, и относилась к бизнес задачам как к своим. И вот тогда и начнется заинтересованность в оптимизациях, "элегантных" решениях и нормальных декомпозициях и оценках.

Как это устроить? Нужны прозрачные цели, которые все члены команды понимают, и которые явно и прозрачно каскадированы с целей компании и понятны всем участников команды. Нужны понятные демонстрации результатов работы команды для четкой аттрибуции "код" -> "продукт" -> бизнес результат -> радость пользователя. И не важно, б2б или б2с, или б2g. Нужно включать команду в цикл работы с клиентом: user days, работа с обратной связью и поддержкой, дог фуддинг и тд. Нужно явно убирать не нужное из беклогов, и говорить почему оно такое. И почему нужное нужно. Прозрачная приоритизация, короче. Это все сложно... и тут есть простые: "фин мотивация" от ауткамов, а не аутпутов; оставлять правильных людей, кому не пофиг. А найм их слегка все портит – вообще самое сложное в работе менеджеров и построении команд.

Потому ИИ, не ИИ, а культура, мотивация и принятие и уважение целей и строят крутые команды и продукты. А кто код будет писать мы еще разберемся, но попозже.

за последний год я прошел 3 фазы вайбкодинга и сейчас вхожу в новую. узнаете себя в них?

фаза 1, февраль-май 25: курсор, первые агенты, за ними нужно постоянно следить. сначала сгенерировать документацию и спеку, и только потом брать в работу. постоянно проверять и бить по рукам. все еще нужно думать, как разработчик, чтобы получать результат без архитектурных проблем

фаза 2, июнь-октябрь 25: claude code, модели стали умнее, уже не нужно так активно следить за каждым этапом, но нужно валидировать основные архитектурные решения. майндсет смещается в сторону CTO-архитектора, который проектирует дизайн системы, но это можно делать и через chatgpt. стало реально шиппить новые продукты без разработчика

фаза 3, ноябрь - февраль 26: opus 4.5 moment + выход codex модели. начало золотой эпохи вайбкодинга. агенты теперь способны делать все сами. думать как СТО все еще полезно, но совсем не обязательно. ощущение полной свободы, я могу навайбкодить что угодно без команды разработки. это легко, это сильно затягивает и в итоге выматывает

фаза 4, февраль 26' → ?: harness и оркестрация. да, я могу навайбкодить что угодно, но не буду, потому что это не самый эффективный путь. я хочу быть CEO для своих агентов. отгружать агентам идеи, ставить им задачи. и чтобы агенты при этом работали 24/7, проводили исследования, тестировали офферы, улучшали продукты. переход к автономной системе вмето человека-оркестратора

переход на фазу 4 потребует больше времени, чем остальные. но он наконец позволит сместить роль человка c оркестрации командами и задачами, к оркестрации верхнеуровневыми идеями, смыслами и принципами. а где вы сейчас на этой карте?

Когда чем-то дико увлекаешься, начинаешь замечать, сколько вокруг таких же увлеченных.

Вот у меня сейчас ощущение, что в моём пузыре чуть менее чем все компании проживают AI-трансформацию. То есть внедряют claude code / cowork (а кто-то даже и open claw) во все основные процессы. Далеко не только в написание кода.

Классно, что ребята из AI Mindset сделали целый интенсив на эту тему — собираюсь туда пойти.

Что это: трёхнедельный интенсив, 4 дня в неделю, с теорией и практикой. Фокус на то как строить и перестраивать компании вокруг AI.

Для кого: для фаундеров и топов, которым интересно послушать структурированный опыт от людей, которые в AI закопались по уши и уже сами начали компании перестраивать — и могут рассказать, что на самом деле у них сработало, а что нет.

Лично знаю почти всех авторов и спикеров, это просто огонь: - Степан Гершуни — инвестор, создатель CybOS — кажется вообще самым первым в моём кругу начал работать над бизнес-задачами в Курсоре - Сева Устинов — давно перевёл всю компанию на AI-рельсы, а потом и продукт трансформировался и полетел - Саша Поваляев — провёл уже 10 потоков на 700 человек про Personal AI OS, и теперь готовит про компании. - Дима Ханарин — создаёт AI операционную систему для бизнесов. - Даниил Кравцов — первым сделал полноценный Second Brain для компании и агентов. - Байрам Аннаков — после продажи прошлой компании на год ушёл в эксперименты с AI-агентами. - Роман Бузько — фаундер и юрист для стартапов, запустил своего AI-юриста.

Формат: 23 марта — 11 апреля 2026, онлайн, 4 дня в неделю (пн/вт/ср/пт) + Demo Day

Подробности и запись тут

Есть промо-код gorsky — даёт скидку в 10%.

#реклама

выкатили бесплатное chrome-расширение для поиска lookalike-компаний.

анализируем всё семантическое пространство (сайт, соцсети, новости), чтобы найти реальную схожесть компаний / стартапов

данные берутся из нашего индекса, но если компании нет, мы ее заэнричим в онлайне.

как работает: заходишь на сайт проспекта → открываешь расширение → получаешь список настоящих конкурентов. можно фильтровать по стране, размеру команды и другим параметрам.

потестируйте, пожалуйста. все edge-case по индустриям не отсмотрели.

https://chromewebstore.google.com/detail/extruct/fopcmacjcafkpcommjlaoijokbcbpang

📊 ARK выпустили Big Ideas 2026 - ежегодный обзор технологических трендов от фонда Cathie Wood

Несколько цифр из отчета, которые стоит знать:

Стоимость инференса за год упала на 99%. Спрос на вычисления на OpenRouter вырос в 25 раз с декабря 2024. Когда интеллект дешевеет почти до нуля - рынок взрывается уже не на уровне разговоров, а на уровне реального использования.

Вложения в дата-центры в 2025 - около $500 млрд. К 2030 ARK ждет $1,4 трлн. Это не бум моделей, это гигантский цикл перестройки инфраструктуры.

AI-агенты за год научились надежно выполнять задачи в 5 раз длиннее - с 6 до 31 минуты человеческой работы. Стоимость кодинга упала на 91% за 8 месяцев: с $3,50 до $0,32 за миллион токенов.

Путь к покупке схлопывается с часа до 90 секунд. К 2030 AI-агенты могут проводить $8+ трлн онлайн-покупок и забирать 25% мировых онлайн-продаж. Доля AI search вырастет с 10% до 65% трафика.

Cursor перевалил за $1 млрд ARR. Harvey, OpenEvidence, Sierra - около $100 млн. Рынок платит уже не за "доступ к модели", а за готовые вертикальные решения.

В фарме искусственный интеллект может снизить стоимость вывода лекарства в 4 раза, с $2,4 млрд до $0,7 млрд. К 2030 около трети одобренных FDA диагностических систем будут AI-powered.

Геополитика: китайские модели отстают от американских примерно на 6 месяцев, но упираются в железо - TSMC производит в 38 раз больше вычислительной мощности, чем SMIC. Лидерство в искусственном интеллекте - это уже не алгоритмы, а доступ к чипам, фабрикам и энергии.

Искусственный интеллект уже не опция. Это новый базовый слой бизнеса.

https://www.ark-invest.com/big-ideas-2026

#ai #arkinvest #cathiewood

————————— Мысли Рвачева —————————

Фулстеки снова в тренде

Раньше я писал, что фулстек — это тупиковый путь карьерного роста. Забираю слова обратно и переобуваюсь ☕️

Я всегда писал в основном фронт. Но в последнее время всё больше вкатываюсь в бэкенд. Причём в бэкенд не на JS, а на Ruby с фреймворком Ruby on Rails. И чувствую, как это просто делать с использованием AI.

В больших продуктовых компаниях всё уже давно стандартизировано: - единые паттерны, - code style, - решены почти все core-задачи.

В итоге каждая новая фича едет по обкатанной колее. А все внутренние договоренности и правила легко накатываются на тот же Cursor или Claude. И порог вхождения в продуктовую разработку на новом языке или фреймворке становится значительно ниже при использовании AI.

Чем больше я работаю так, тем очевиднее становится: в будущем будет расти спрос на мультифункциональных разработчиков. Не «фронт» или «бэк», а человек, который с AI может полностью закрыть новую фичу. Или взять неизвестный баг, разобраться в нём и пофиксить сразу — будь то бэк или фронт, — без перекидывания на человека с другой компетенцией, которому придётся снова погружаться в контекст.

Сейчас я вижу мало статистики, но уже есть люди, которые говорят о росте востребованности спецов с мультинавыками — Python + Java, React + Go и так далее.

Плюсы для компании очевидны: меньше лишней коммуникации и операционки при разделении задач между фронтом и бэком. Нужен просто человек с системным мышлением, опытом работы в команде и с хорошими навыками работы с AI.

Так что фулстек, похоже, снова в моде. И, возможно, это реальный способ остаться востребованным в ближайшие годы. И скорее всего это мои планы на ближайшее время.

Гражданские войны ИИ.

На вопрос, почему MCP не работает в гуях, консольный курсор мне только что заявил, что гуевый курсор - глючная ересь на ноде.

😊 Неделя запусков — курс и конференция по вайбкодингу

Настало время анонсов! Уже завтра вечером проводим конференцию по вайбкодингу от Vibecon, выступят четыре практикующих спикера:

— Сева Устинов покажет, как навайбкодил себе в Cursor личную CRM и телеграм-бота к ней;

— Алексей Писаревский расскажет, как сделал свой апп в Replit, который выдерживает боевой трафик и боевые нагрузки. А также покажет, как в одиночку собрал в Cursor, Supabase и Preset целую BI систему с дашбордами, для которой раньше нужны были разработчики и аналитики;

— Кирилл Гурбанов покажет своего финансового агента, который рассчитывает зарплаты и дашборды. А также как они работают с вайбкодингом в команде;

— Мари Афонина расскажет и покажет, как завайбкодила платформу для своего курса, которой пользуется уже больше 1000 человек;

Бесплатно, за подписки на спикеров. Зарегистироваться можно через бота. Тема очень горячая, собрали уже 600 регистраций.

—————

А в четверг стартует второй поток нашего с Лешей курса по вайбкодингу для не-разработчиков. Вы могли уже заметить, что это единственная тема, про которую пишу посты, и все мое внимание правда направлено туда.

Я писал и буду продолжать писать, что на мой взгляд команды должны состоять наполовину из вайбкодеров, а на другую половину из AI-разработчиков. Этот курс для первой половины команды: продакты, дизайнеры, маркетологи, CEO, методисты, финансисты. Для всех вас я вижу массу кейсов, чтобы улучшать работу при помощи AI и вайбкодинга. Мы упаковали наше видение и опыт в курс, провели тестовый первый поток, учли его ошибки, пересобрали. И вот получился этот новый запуск.

Когда я запускал в 2017 свой первый курс по Python, то ставил себе цель, чтобы каждый участник выходил с первой недели с телеграм-ботом. Время идет, цели становятся глобальнее, а достигаются быстрее — уже после первого воркшопа участники получат навайбкоженный продукт, задеплоенный на сервер.

Программа, расписание, инструменты — все доступно на сайте.

Да кто блин такой этот ваш вайбкодинг?

Уже несколько месяцев хотел попробовать его, но все откладывал, но в субботу сел и наконец начал.

Сначала хотел сделать что-то уникальное. Но потом подумал: лучше начать с того, что реально решает мою проблему. Так я смогу разобраться, как всё устроено.

Я всё время пытался вести учёт финансов, но почти всегда забрасываю. Поэтому захотелось трекер, который помогает не просто фиксировать траты, а осознавать их: отмечать, была ли покупка осознанной или спонтанной, ставить лимиты, смотреть аналитику.

В идеале приложение ещё и подсказывает, где ты перебарщиваешь, и даёт советы по финансовой грамотности. Чтобы это был не просто список, а штука, которая помогает меняться.

Накидал идею вместе с GPT, потом закинул её в Claude и он выдал первый минимальный прототип. Уже можно было что-то потыкать, внести трату, это вдохновило. После этого я пошёл в Cursor. Это был мой первый опыт в кодовом редакторе вообще.

Я, как дизайнер, понимаю, как логически всё связано в разработке. Но ни одной строчки кода в жизни до этого не писал. Поэтому местами было непросто, особенно когда всё ломалось.

На бесплатной версии Cursor запускал проект раз шесть и каждый раз он ломался. Я успевал добавить только фунционал внесения трат. Еще бесили очереди, те когда хочешь ПоВаЙбКоДиТь, а вместо этого сидишь и ждёшь. Это, конечно, что-то новое, но в какой-то момент я уже устал ждать и в итоге купил подписку — работа пошла лучше, особенно Cloude 3.7 Sonent.

Завёл репозиторий на GitHub, разобрался с коммитами и наконец перестал бояться, что всё придется делать с нуля. Стало проще просто двигаться вперёд.

Техническая часть проекта, конечно, сложная для меня, но всё-таки интересная. Очень многое не понимаю, но постепенно приходит какое-то осознание, и начинаешь видеть, как всё начинает складываться. Мне кажется, это очень полезно — особенно для будущих проектов, где уже не будешь так теряться на старте.

UI поначалу был довольно слабый — что, в целом, неудивительно, потому что я не сделал ни одного экрана в фигме. Мне было интересно, чего можно добиться, используя только ChatGPT и Cursor. Потом подключил стороннюю и бесплатную библиотеку компонентов — стало поприличнее. Всё ещё далеко до идеала, но уже достаточно, чтобы спокойно продолжать работу.

Сейчас приложение умеет: → вносить траты с категорией и эмоцией, → показывать аналитику по месяцам, категориям и эмоциям, → ставить недельные лимиты, → менять тему (светлая/тёмная). В итоге на финальную версию с нуля у меня ушло часа 4.

Хочу еще добавить планируемые траты — с метками «регулярная» или «единоразовая», и уроки по финграмотности. Типо как в ТЖ, если знаете.

В идеале — хотелось бы довести всё до Telegram Mini App с ботом. Чтобы можно было прислать ему скрин из банка со списком трат за день, а он сам считывал суммы, определял категории, а тебе оставалось только выбрать эмоции. В ответ — короткий совет, или чтобы бот присылал их периодически.

Сейчас всё это в вебе — мобильное показалось сложноватым для начала. Но как только доведу текущую версию до чего-то стабильного, очень хочу попробовать сделать iOS-приложение.

Если выйдет вторая часть — значит я не перегорел и что-то получилось.

PS: Сори, что так быстро мышкой вожу на видео

Хватит писать коммиты руками

Последние года полтора я точно не пишу коммит сообщения сам, а пользовался одним инструментом для генерации коммитов. Да, знаю что в том же Cursor есть кнопка авто-генерации, но она пишет какую-то дичь чаще.

Claude Code тоже пишет коммиты но добавляет себя туда как со-автора и в целом какими блоками коммитить - я предпочитаю управлять сам. Несмотря на то что пользуюсь CC -> мой файловый редактор остается Cursor и я там просто нажимаю кнопку "Commit", далее срабатывает git hook и на выходе сгенерированное сообщение.

Что важно для меня: • соблюдение conventional commits • one line commit в духе feat(auth): added registration system • четкое определение типа коммита - feat/refactor/fix/docs/chore/... • понятный scope -> feat(auth) / refactor(rag) и т.д. • если коммит короткий -> одна строка, если большой - одна строка + буллеты в духе: refactor(rag): changed rag pipeline

• introduced BM25 • refactored qdrant to postgres • ...

Предыдущий инструмент не устраивал меня много чем, поэтому вчера за вечер я собрал свой первый опенсорс на Go!

Встречайте - CWAI (Commits With AI)

Как он работает? Вы добавляете файлы в stage (git add), нажимаете Commit в вашем IDE/делаете git commit/пишите cwai в терминале, он генерирует вам сообщение - вы аппрувите/регенерируете/правите если надо (а задача чтобы правок было минимум) -> коммитите.

Как установить? Быстрая установка для macOS/Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nikmd1306/cwai/main/install.sh | bash

Для Windows: Скачайте Windows Zip из последнего релиза и запустите cwai.exe

Для тех кто хочет просто сам установить и у кого есть Go:

go install github.com/nikmd1306/cwai@latest

export PATH="$PATH:$(go env GOPATH)/bin"

Что нужно для работы? Инструмент поддерживает любой OpenAI Compatible API (OpenAI/OpenRouter/DeepSeek/любой другой). Все что нужно - Base URL + API KEY + модель.

По дефолту стоит OpenAI и лично я пользуюсь им + gpt-5-mini (стоит как дефолтная модель).

Чтобы настроить все параметры - для интерактивной установки введите:

Интерактивная установка - настройка ключей, api url и модели

cwai setup

Непосредственно в репозитории - установка git hook - это нужно делать в каждом новом

cwai hook set

Если у вас будут какие-то вопросы/идеи/предложения/проблемы - можно писать в Discussions на гитхабе или там же открывать Issues.

А лучшая поддержка для меня - это звезда на гитхабе ⭐

@atlfreedom * а тут рассказываю про AI-coding/вайбкодинг

Так, вроде нашёл как лечить. Нужно кликнуть на вот такую галочку

Для удобства, сделал быструю ссылку, вставьте в браузер:

cursor://settings/terminal.integrated.ignoreBracketedPasteMode

Qoder: Квесты, MCP и SDD

Полностью перешел с Курсора на Qoder: В последнем обновлении наконец-то добавили MCP и правила для квестов ✊

Как работают эти самые Квесты?

1. Формулируешь задачу: например, «добавь аналитику для основных действий пользователя».

2. Постановка задачи (Spec Mode) — кодер пишет подробный план КАК решать задачу после анализа проекта и ждет подтверждения.

3. Автономное выполнение: читает план → составляет план действий → пишет код → тестирует → исправляет.

Quest Mode основан на подходе SDD (Spec-Driven Development): твоя задача — сформулировать проблему, а AI берет на себя написание спек и последующую детальную реализацию.

Поддержка MCP в режиме Квестов упрощает сбор документации с помощью Context7 MCP и тестирование с Devtools MCP

По ощущениям — вместе с контекстом от Repo Wiki больше ничего и не надо. Полноценный цикл от идеи до рабочего кода.

У Кодера есть бесплатный триал (что приятно).

Добавил Кодер как основной инструмент в школе Вайбкодинга на третьей неделе вместо Курсора 👊. Старт 5го ноября. Запись 👉 @hashslash_bot

gm! Cursor на прошлой неделе выкатил "Composer 2" — их in-house модель. Блог-пост: "continued pretraining + scaled reinforcement learning". Бенчмарки против Opus 4.6 и GPT-5.4. На основании этого поднимают раунд на $50B.

Разработчик из Kimi перехватил API-ответ. Model ID: kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast. Даже не переименовали. Head of pretraining из Moonshot прогнал тест токенизатора — идентичен Kimi K2.5. Публично тегнул кофаундера Cursor: "почему вы не соблюдаете нашу лицензию?"

Kimi K2.5 — опенсорсная модель от Moonshot AI. Триллион параметров, 15 триллионов токенов. Условие лицензии одно: если зарабатываешь больше определенных значений — укажи Kimi K2.5. Cursor взял модель, прикрутил RL на код-тасках и зашипил как свою. За пару недель до этого Kimi K2.5 висел в их UI как бесплатная модель. Потом исчез и появилась уже "собственная разработка". Кажется, кто-то просто дообучает модели на своих юзерах 🤔

Три поста от сотрудников Moonshot с подтверждениями удалили в течение нескольких часов. Вероятно, решили идти через юристов.

Moonshot: оценка $4.3B, свои опенсорс модели. Cursor: оценка $50B, взяли чужую и не переименовали model ID.

Маск уже подтверждает — "Yeah, it's Kimi 2.5".

Очередной YC playbook?

YCombinator опубликовал новый список запросов к стартапам на эту весну 2026. Самые интересные на мой взгляд:

• Cursor для продактов. Система сама анализирует интервью с пользователями, метрики и выдает готовые задачи в разработку.

• AI-Native Hedge Funds. Фонды с роем агентов, которые сами читают отчеты компаний и находят скрытые тренды на рынке.

• AI-Native Agencies. Вместо продажи софта — продажа готового результата (дизайна, кода) с огромной маржой за счет AI.

• AI Guidance for Physical Work. Носимая камера с AI, которая подсказывает сантехнику или механику, что именно крутить в реальном времени.

ycombinator.com/rfs

как я подхожу к AI SEO

контекст: мы делаем Extruct, deep research агенты для поиска и исследования компаний. не надо быть гением, чтобы понять, что сейчас большую часть ресёрча компаний люди делают в чатботах. "расскажи про компанию X", "кто их конкуренты", "какой у них funding" это всё уже идёт в Claude и ChatGPT, Perplexity.

поэтому логично было подумать, как туда пробиться и забирать траффик отткда. самое простое, что сделал: начал публично выкладывать все data points, которые мы наресёрчили агенты. генерю страницы прямо в Cursor, подключаюсь к БД, делаю постпроцессинг, массово публикую. сейчас порядка 5к страниц под long-tail запросы а-ля lindy funding, s25 batch (вторая позиция после официальной директории btw) или top b2b startups in Spain.

organic search сейчас у нас ~20%. другой вопрос с конвертацией, но top of the funnel это генерит.

теперь думаю, как это усилить. посмотрел штук 20 тулов для AI visibility. паттерн один: topic modeling → генерация промптов → пуш в LLM-чатботы. у меня ощущение, что часть из них просто дёргает API веб-поиска, а не эмулирует реальные пользовательские сессии. а разница есть: API ≠ консьюмерский продукт.

в таком сетапе выглядит не супер полезно. главная проблема: ни один тул не показывает объём запросов по промпту. без этого ты оптимизируешь под фразы, которые никто не вводит. понятно, что это непросто достать даже самим вендорам. а в LLM-поиске long tail ещё тяжелее, уникальных запросов больше, агрегировать клики по ним нельзя.

с другой стороны, я на это смотрю больше как на упражнение по оттачиванию позиционирования. полезно думать, как генерится интент на твой продукт или проблему. это может быть хорошим циклом, который связывает лендинги, копирайтинг и сам продукт особенно если ты ещё до PMF.

если копнуть в теорию, то ни у кого пока нет своего полноценного индекса. это general meta-search wrapper + LLM reasoning. да, есть кроулеры, есть оптимизации с кэшированием и свой re-ranking, но базово весь поиск всё равно лежит на поисковых движках. LLM разбивает твой промпт на 2-5 подзапросов и шлёт их в Google, Bing или Brave. потом ходит по топ-ссылкам, чанкует контент, цитирует то, что релевантно.

пример: запрос "SEO agency NYC" в Perplexity превращается в три отдельных Google-запроса — "seo agencies nyc", "top seo companies new york city", "best seo firms ny".

вся эта возня с visibility идёт от того, как происходит ранжирование внутри RAG.

но базовые принципы SEO никуда не делись. E-E-A-T — доверие к домену, авторитетность автора, бэклинки, директори, отзовики. говорят, что UGC площадки с высокой цитируемостью положительно влияют на AI SEO: Reddit, G2, Capterra, Trustpilot. форумы и отзывы сейчас весят для brand mentions больше, чем в классическом SEO.

что подметил из рисерча: 1. читаемость важна на уровне чанка. в ответ LLM попадают 1-2 чанка, а не весь документ. поэтому у каждой статьи должен быть чёткий TL;DR в начале. 2. каждый inference немного разный. нет детерминированного "ты на 4-м месте по этому запросу" - позиция плавает. 3. онлайн-сигналов (кликов) в RAG-поиске меньше, но есть другой сигнал: какие документы LLM процитировала, а какие проигнорировала. то есть feedback loop дольше, надо это учитывать, когда катишь конетнт. 4. тректинг атрибуции через прямые заходы делать бесполезно. влияние будет заметно только в direct траффике. лучше это распрашивать в онбординге.

что ещё делаю: 1. пишу по 3 поста в день на Reddit с мягким упоминанием бренда. руками, не автоматизирую. 2. смотрю, на что LLM ссылается в web search, это единственный способ понять, под какой контент имеет смысл писать и где пробелы.

честно: серебряной пули нет. это educated guessing плюс базовая SEO-гигиена. большинство AI SEO тулов пока выглядят скорее как агентства, продают ручную работу под видом автоматизации.

кто трекает AI-цитирования в масштабе? если кто-то делает что-то инетерсное в этом домене такое, напишите в личку, с радостью познакомлюсь.

агент для metabase

выше писал про то, что хочется иметь "cursor для metabase". поэтому почитав ваши комменты, я сделал настроил себе cursor для metabase (хех)

что делал: 1. взял курсор как агента 2. выпустил себе metabase api-ключик 3. прикрутил к агенту metabase-mcp-server. однако агент использовал его только для read-операций. все write операции делались через curl напрямую 4. по итогу процесс такой: я пишу агенту запрос "построй bar chart за последние 14 дней по всем solo escape играм и сделай разбивку по ton/stars" –– курсор выдает ссылку на карточку, которую я редактирую визуально, итерирую и добавляю в дашборд

такой сетап с нуля работает плохо агент вообще ничего не понимает, не понимает данные, совершает ошибки, попадает в бесконечные циклы из-за неправильного формата api-запросов

поэтому пришлось его ✨обучить✨

можно было потратить несколько часов и описать все самостоятельно в AGENTS.md, но это противная задача – я с ней прокрастинировал (думаю, вы тоже не любите это делать)

я решил сделать так: 1. прошу агента что-то сделать 2. итерируюсь в чате, пока не добьюсь результата 3. (главное) в конце задачи прошу сделать дамп всех инсайнтов о процессе в AGENTS.md, чтобы последующие агенты могли быстрее выполнить свои задачи

и это действительно работает. спустя запросов 5 агент смог хорошо ориентироваться в дашбордах и таблицах. ему можно было давать bulk-операции вида "сделай везде цвет профит-чартов зеленым" и задачи на построение целых дашбордов в 1 запрос

про модели в основном у агента 2 задачи: хорошо уметь в тулколлы (для ресерча бд и дашкбордов) и уметь писать sql. супер много интеллекта тут не надо. я попробовал 3 модели. больше всего зашел sonnet-4.5 (отличный баланс скорости и умности). gpt-5-* – слишком долгая, хочется быстрее, хотя надежнее. также попробовал composer-1 (модель от курсора) – очень быстро, но чет ума не хватает, частые ошибки и пропуски

я доволен. -1 рутинная задача, спасибо ии

Мой AI-сетап FW2026

Claude Code за $100. Планирование и agentic таски: перс ассистент, сетап VDS, всё что требует контекст и рассуждение. Планирование через superpowers

Codex за $200. Чисто code execution. Все матёрые OG разрабы пишут на нём. Плох в планировании и вайб-кодинге, когда не знаешь чего хочешь. Но если знаешь — улетает.

Ещё один трюк — cross-review. Задачу оформляю в Claude Code через брейншторминг, собираем план и финал скидываю кодексу на проверку. Кодекс доточенный к деталям: хорошо ловит ситуации когда хотим реализовать функцию, но забыли поддержку в другом месте или тест не написали. Клод чаще соглашается. Кодекс ищет.

IDEшка Zed, но в 90% случаев хватает Ghostty. Ещё понравился Codex App: удобный интерфейс для ревью изменённых файлов, работает быстро. Жду T3Code от Theo.

Был бы broke – оставил только кодекс. Токенов в разы больше, модели с контекстом работают лучше. Клод даже за один небольшой промпт у меня 30-40к контекста съедает при отсутствии system prompts и mcp. При этом работаю часто в 2-3 потока одновременно и на кодексе до 50% лимита ни разу не добирался, а клод периодически отлетает.

Antigravity не пробовал, как и курсор. Не очень понимаю как посредники работают с моделями.

Gemini пока не тестировал, но хочу скоро потестить с Pi agent. Модель вроде до сих пор плохо работает с tool calling.

однажды в Бразилии я пропустил свой рейс и ожидал следующего, сидя в кафе. как тут рядом со мной оккупировали столики молодые бразильские девушки и парни в толстовках Escola Bolshoi Brasil

поскольку мы были скованы ожиданием одного рейса, я решил закрыть комп и поболтать.

так узнал, что в Бразилии есть единственный филиал Большого театра в мире. причём в небольшом городе Жоинвиль, в котором живет 400к человек. гугл из достопримечательностей называет музей иммиграции и колонизации, музей льняного хлопка и церковь святого франциско. я был там одни раз, но в школу не попал - нужно приходить только в определенные часы.

почему именно там загадка. есть единственная документалка про это, на RT. там говорится, что мэр настолько проявил любовь и настойчивость, что Большой в москве не выдержал и согласился на открытие школы. но с условием, педагоги только из Москвы.

здесь педагоги из Большого уже 25 лет учат детей со всей Бразилии. для ребят из бедных семей обучение бесплатное, школа предоставляет жильё, питание и страховку. цель дать детям профессию и возможность изменить жизнь через искусство. выпускники потом выступают по всему миру: Большой, Казанский театр, Берлинский балет, Нью-Йорк.

среди выпускников школы Большого театра в Жоинвиле значится и самая молодая self-made женщина-миллиардер на момент написания этого поста

Luana Lopes Lara окончила школу, поработала балериной в Австрии, но в балет решила не идти и задалась целью поступить в MIT изучать CS. спустя несколько лет она подаёт заявку в YC с проектом Kalshi, prediction marketplace.

сегодня Kalshi оценивается в $14B.

Cursor 2.0: видео-гайд новых возможностей.

Что нового?

Новая модель Composer 1 — в 4 раза быстрее

Cursor использует собственную новую модель, заточенную под программирование. Большинство задач выполняется меньше чем за 30 секунд.

Два режима интерфейса

• Agent View — для постановки задач и работы с ИИ в режиме чата • Editor View — старый, классический редактор кода

Параллельные агенты для решения задач

Можно запустить несколько агентов одновременно и сравнить результаты. Или поручить им разные части проекта.

Интеграция с браузером

Агенты теперь могут тестировать UI-изменения прямо в браузере и итерировать на основе того, что видят делая самостоятельно скриншота. Особенно полезно для фронтенда, автоматизирует рутину. Как начать вайбкодить в Курсоре?

1. Регистрация — создай аккаунт на cursor.com (первые 7 дней бесплатно) 2. Постановка задачи — опиши, что хочешь создать. Пиши простым языком как другу. 3. Настройка — выбери модель Composer 1 (самая быстрая) и режим планирования 4. Проверка плана — AI предложит план действий. Прочитай и при необходимости скорректируй 5. Запуск — жми Build и наблюдай, как агент пишет код в реальном времени 6. Тестирование — проверь результат, попроси доработать, если нужно