Cursor vs Claude Code

Ральф Виггум

В мире вайбкодинга новый шериф — агентный подход под названием Ralph Wiggum. Я столько ждал, что кто-то на русском разберётся, о чем весь шум, что сам стал этим человеком.

Ральф, если что, герой Симпсонов восьми лет от роду с задержкой развития, на которого всем плевать. Хорош он лишь в двух вещах — «спать и действовать» (цитата по симпсонвики), и именно эти характеристики и становятся определяющими для нашего рассказа. Ральф Виггум это: скрипт, который работает, пока вы спите. Всё.

Но как именно это работает? Чтобы в этом разобраться, нужно кратко обозреть на прошлое и настоящее вайбкодинга.

Весной прошлого года я вел внутренний воркшоп об основах вайбкодинга. Если вы давно подписаны на канал, то знаете, что из той полуторачасовой сессии родился Бот Вояж, которым я с удовольствием пользуюсь до сих пор в путешествиях. Но как он был построен?

К слову, я думаю начать преподавать агентский кодинг для непрограммистов на широкую аудиторию: если вы думаете, что вам нужен такой семинар/практикум/серия лекций — пишите, договоримся.

Эры вайбкодинга можно выделить следующие.

1. Скромное обаяние новизны Также известное как «я дал ChatGPT задание написать калькулятор и он справился, программисты больше не нужны, отсосите какосеки»

2. Долина разочарования «Но когда я попросил гпт сделать именно тот калькулятор, который нужен мне, он выдал кучу ошибок и стёр исходный код. Этот манёвр обошёлся мне в 430 долларов, ai — пузырь на плато, робот не напишет симфонию, вайбкодеры — слоператоры!»

3. Адаптация Cursorrules, Claude.md, PRD.md и тест дривен девелопмент: оказывается, если со всех сторон обложить код-агентов бесконечными правилами и ограничениями, то можно за какое-то вменяемое количество итераций все же заставить его написать ровно тот код, который тебе нужен. Прямо как с живыми программистами.

Кстати, на этом этапе и написаны большинство моих проектов, включая тот самый семинар с бот-экскурсоводом. Фактически, мы час писали документацию, потом Курсор 10 минут писал по ней код, а затем мы его задеплоили и приклеили к телеграму

4. Первые автономные код-агенты Прежде всего, Клод Опус 4.5 (на клодкоде или в курсоре), но и GPT Codex с Gemini не сильно отстают.

Важная часть этого этапа — возврат к шагу два, но теперь агенты начинают адекватно воспринимать обратную связь и более-менее успешно ей следовать.

5. Сегодняшний момент: Курсор 2 и Клод Код 2 Среды, заточенные уже на более профессиональные пайплайны: прежде всего, work tree, когда под каждый новый таск заводится отдельный бранч в гите (причём их может быть несколько на одну задачу, и человек сам выбирает, решение в каком из них ему нравится больше), и субагенты с хуками в клодкоде (совсем запретная магия, давайте про это в другой раз).

На этом этапе любой 0->1 девелопер, который просто хотел повайбиться с Клодиком под одеялком чтобы собрать свой первый b2b SaaS калькулятор окончательно понимает, что здесь ему больше не рады.

Мой собственный док сегодня включает как минимум: - PRD - имплементейшен план - файл со структурой проекта - файл с техспеками - ридми - ченджлог - рулз с приказом вносить все изменения в ченджлог и пушить все измененить в конце каждого значимого оборота (но это все равно не работает).

Если вы не поняли абсолютно ничего из этого списка, поздравляю, вы совершенно нормальный человек, который совершенно точно случайно не проебет 1300 евро на боте который выдает инвайты в Сору 2.

НО ИМЕННО ЭТУ ПРОБЛЕМУ И ПЫТАЕТСЯ РЕШИТЬ РАЛЬФ

Вместо того, чтобы грузить людей непонятной и выглядящей откровенно сомнительной хуитенью, Ральф использует баш скрипт, который гоняет все эти шаги по кругу.

Как именно это устроено (простите, снова список, я не ИИ, честно):

1. Конверсейшнл чат-бот, с которым вы естественным языком общаетесь, что вы хотите построить, а он в ответ формирует ТЗ — тот самый PRD.md. “Хочу ну типа калькулятор но чтобы когда типа на ноль делишь чтобы он типа переворачивался и писал цифрами SOSI EBLO“

2. Этап, который разбивает получившееся ТЗ на сценарии, и формирует (вместе с вами) критерии выполнения.

openclaw какая-то громоздкая неповоротливая штука, хочется прям что-то более минимальное

поговорил с @rebryk, он рассказал, что купил себе мак мини (по сути только для того, чтобы агент мог нормально пользоваться браузером без блоков) + вместо openclaw написал себе тонкую связку телеграма с claude code

вот после суток использования openclaw я прихожу к такому же выводу. не хочется использовать велосипедные agent loop'ы, а хочется отдать это уже оттюненным агентам — claude code или codex-cli

может вы уже знаете про такие проекты на гитхабе? уверен, что должно быть

GLM Тут подвезли китайский клод, в 18 раз дешевле только https://z.ai/subscribe?ic=QPHUA8EPD9 за 30 баксов, 500 промтов в 5 часов по ощущением клод 4.5 тупее чем GLM

По моей рефералке 10% скидос еще дадут

И никаких 3 букв...

А у меня пока ощущения от AI-ассистентов для программирования как от появления IDE в своё время (IDE — это среда разработки). Такой вот автокомплит нового уровня: не метод или свойство тебе подсказывает, а целый кусок кода. Если это стандартная штука, она заработает. И с проверкой поможет, и повторение кода подсветит. И потормозит в самый неподходящий момент.

Могут быть ошибки в генерируемом коде? Конечно! Как и в автокомплите могут быть ошибки: был метод в другом похожем месте и IDE предложила его. А не работает, упс. Импортировался файл по одному пути, а в другом месте уже не импортируется. Бывает, ок.

И самое интересное, что на скриптах для Адоба ни IDE, ни AI не работают эффективно. Чтобы заработал автокомплит в PhpStorm, мне пришлось создать свою библиотеку типов и постоянно расширять её. В Курсоре приходится скармливать файл с инструкциями (но всё равно не работает)))).

Но! это и есть нормальное (предсказуемое) поведение инструмента. Ты знаешь, что он умеет, а что не должен уметь. Конечно, ты попробуешь для прикола (и для соцсетей) наточить карандаш топором, но кроме лайков и опыта это не принесёт особой пользы.

Я знаю людей, которые до сих пор программируют в нотпадах, хоть и перешли на 2.0 для цветного форматирование кода :–). Думаю, и с ИИ многие не будут работать, потом что «они ошибаются». А надо-то просто адекватно оценивать инструменты.

путь к outcome driven development

чем больше я пишу код с агентами, тем яснее понимаю: я всё делаю как-то не так

сейчас я просто микроменеджу агентов. даю небольшие таски минут на 10 -> сам проверяю результат -> пишу правки. и так по бесконечному кругу. если честно, это уже ощущается супер неэффективно. чувствуешь себя тонкой белковой прослойкой, функция которой - тыкнуть в браузере на кнопку и сказать агенту, что она не работает

вообще, весь этот процесс разработки очень похож на классический процесс оптимизации. а для него нужны две вещи: алгоритм и лосс-функция. в нашем случае алгоритм - это сам агент (codex/claude code) со всеми обвязками. а лосс-функция - это результат к которому мы стремимся + мера близости. то есть это сам таргет плюс оценка того, насколько мы к нему близки.

сейчас в моем процессе я промптом пытаюсь задать этот самый таргет, а агент уже сам строит поверх него неплохую лосс-функцию. это отлично работает, но только потому, что задачки мелкие. в них просто нет большого люфта в смысловом пространстве между тем, что я написал в промпте, и тем, что агент на самом деле понял. это такой instruction driven development

но хочется уйти в outcome driven development: один раз заморочиться с лосс-функцией, закинуть таску часов на 10 в цикл и прийти уже за готовым результатом

———

как заставить агента скопировать google spreadsheets?

хочется провести эксперимент - запустить long-running таску по реализации реально крупного софта. и чтобы всё это произошло (почти) автономно

и тут мы упираемся в лосс-функцию. для больших задач текстом очень сложно заранее задать точный таргет (часто только в процессе продуктовой разработки начинаешь понимать, чего реально хочешь).

но лосс-функцию можно "хакнуть". суть моего эксперимента как раз в том, чтобы сфокусироваться на написании правильной обвязки вокруг алгоритма (чтобы вся эта автономность вообще заработала). а саму проблему с лосс-функцией мы радикально упрощаем: не будем придумывать новый продукт, а просто скопируем существующий. например, google spreadsheets или mixpanel.

агент может тестировать оригинал и тыкать его сколько угодно. его единственная задача - скопировать продукт как можно точнее. в такой постановке мы вообще снимаем вопрос сложного определения таргета. таргет = сам готовый продукт, а результат определяется максимальной близостью к нему.

в связи с этим вопрос (такой же как и предыдущем посте): как в таком случае должен выглядеть agent loop + мера близости к таргету? есть ли уже какие-то плюс-минус готовые решения для такой постановки задачи?

ps: удобные термины instruction/outcome driven development подглядел у @adel_and_ml

agent harness

отдельно хочу выдать мысли про harness (обвязку) вокруг агентов. есть голая llm - у нее простая задача: принять токены и выдать наиболее вероятное продолжение. магия начинается там, где вокруг этой llm строят обвязки, которые и превращают предсказатель текста в полезный продукт

самый банальный пример - чат с ии (напр. chatgpt). там обвязка работает как prompt builder: собирает системные инструкции, историю сообщений, пакует это в правильный формат и скармливает модели. но тут есть важный нюанс: современные модели еще на этапе обучения (через sft и rlhf) натаскивают именно на такую структуру. их учат понимать спецтокены ролей (user, assistant, system), реагировать на системный промпт и выдавать ответ, который идеально ляжет в веб-интерфейс. то есть модель изначально "прогревают" под работу в конкретной чат-обвязке на уровне весов

с кодинг-агентами всё стало сильно сложнее. там помимо сборщика промптов появился целый зоопарк механик: тулы, скиллы, контекст-менеджеры (rag по вашей кодовой базе), интеграция с lsp (чтобы на лету парсить ошибки синтаксиса), песочницы для безопасного запуска bash-команд, генераторы диффов для применения кода и кастомные правила из AGENTS.md. и очевидно, что большие ai-лабы и тут тренируют своих агентов прямо внутри этих сложных сред. их модели с рождения осознают эти обвязки как часть своего тела

cursor поэтому я вообще не верю в будущее продуктов, которые строят свои обвязки, но сидят на ЧУЖИХ моделях. самый яркий пример сейчас - cursor. братишкам там сейчас очень не сладко. недавно даже были сливы, что внутри компании объявили code red под игидой "нам нужна своя модель, иначе мы тупо не выживем"

pi agent еще один пример сторонней обвязки - pi agent. штука получила признание, тк используется в openclaw. но вот вам реальный кейс: я несколько раз пытался заставить pi agent внутри воркспейса openclaw починить мне оркестрацию календаря. использовалась gpt-5.4. результат - проебался несколько раз и не смог ничего исправить. ради эксперимента запускаю codex из воркспейс папки - он ваншотит проблему с первой попытки. модель одна, обвязки разные, результат - небо и земля. прямо сейчас, кстати, я пробую весь рантайм openclaw полностью перевести с pi agent на codex/claude code (благо нативное решение через acp уже есть)

paperclip а теперь про paperclip. они не стали изобретать велосипед и писать свою обвязку. вместо этого они дают выбрать из множества популярных готовых вариантов (claude code, codex, pi agent, gemini, kimi и тд). благодаря этому ты получаешь лучшее качество агента, так еще и можешь напрямую использовать свои текущие подписки (paperclip просто юзает локальный codex прямо из терминала). все что дает paperclip - это UI и тулы для взаимодействия с тасктрекером.

короче, мораль такая. свои обвязки писать больше не надо. надо использовать готовые обвязки от лаб, потому что на уровне интеграции модели и среды они всегда будут на шаг впереди

"Вторая память" и AI

Думаю о том, что у меня (и наверное у многих) информационный перегруз. Огромное количество контекстов, и с такой скоростью я точно подошел уже к лимиту памяти. У меня память хорошая на верхнем уровне - я могу поминать верхнеуровневые контексты/макро темы. Как будто у меня в голове есть каталог. Но я уже не могу все это помнить детально. Оперативная память переполняется.

Поэтому мне хочется построить "вторую память" - хранилище, присоединенное к моему мозгу. Чтобы я мог обратиться к AI и сказать: - "Слушай, я помню, с этим человеком мы что-то на эту тему обсуждали. Подними контекст."

- Или: "Помню, что на этой конференции мы с парой людей обсуждали такую тему, вообще не помню с кем обсуждал - напомни."

- Или: "Помню, что на какую-то такую тему смотрел подкаст на YouTube, но вообще не помню как он назывался - напомни."

Что уже есть По рабочим звонкам есть Fireflies - все записывается и транскрибируется. Для одного из проектов используем Cursor, где мы полностью ведем всё хранилище - это помогает. Но это только кусочек моей жизни. Хочется, чтобы AI индексировал и каталогизировал всю информацию - по тегам, по категориям, как в принципе у нас сейчас Cursor по работе устроен. Чтобы можно было легко находить через Telegram-бота: пишешь в хранилище, обращаешься и просишь вспомнить нужную инфу.

Как это могло быть устроено? 1. Собираем все источники данных: - все онлайн звонки транскрибируем и собираем через fireflies или аналоги - выгружаем ежедневно чаты из телеграм - подключаем по API личное хранилище заметок (Evernote, Obsidian etc) - подключаем по API рабочие воркспейсы, где есть вики/задачки (Notion, Jira etc) - рабочие мессенджеры (Slack)

2. Наверное, это все должно собираться где-то в хранилище (пусть тот же гитхаб), там агрегироваться и фильтроваться (оставлять только важную информацию - за деталями потом можно постучаться по API в исходные места, если нужно)

3. К этому хранилищу подсоединить простой интерфейс типа телеграм бота

Вызовы - Офлайн-разговоры. Сейчас есть девайсы (типа Plaude), которые крепятся к телефону или на одежду - они слушают все, что говоришь. Пока ничего такого не пробовал, только слышал про них. Но это интересное направление. - Приватность. Это хороший вопрос и большой вызов. Даже если такую штуку в принципе можно сделать для себя, по сути там будет огромное количество приватной информации - это очень insecure. Непонятно, как с этим быть.

Интересно, кто-то уже собирал для себя что-то подобное?

Новая долина смерти — пздц ☠️

Сейчас, с AI, больше не нужно иметь 10 лет кросс-функционального опыта, чтобы собрать MVP.

Но вот, что ещё не все поняли:

👉 Даже толковый продукт без дистрибуции — просто код, одиноко пылящийся на GitHub (в том в случае, если пользователю Cursor известен термин “репозиторий”)

Новая реальность такова:

👉 Нужно уметь быстро собирать продукт (и его части), не становясь лучшим разработчиком в мире, но прокачивать маркетинг так, чтобы системно продавать на рынке экспоненциально-растущих релизов.

Кодить — безусловно полезно. Но умение дистрибутировать — вот, что реально двигает продукт к PMF.

AI упростило создание кода, но сделало "Valley of 💀 Death" еще более сложной.

Уровень Nightmare.

Он пока что бесплатный, но время от времени ругается на квоту и перегруз. Есть весь тот же функционал, включая отдельные дифы по задаче, что мне очень нравится в курсоре. Есть таб-комплит, такой же быстрый, но по мозгам пока ничего не могу сказать, потому что больше вайбкодил, чем кодил руками, так что использовал всего пару раз. По ощущениям визуально лучше все сделали.

Забавно работает с браузером (запускает свой инстанс хрома). Он выполняет в нем скрипты, записывает видео экрана и это видео подает на вход ллм. То есть вообще токены не жалеет!

Еще прикольная фича это walkthrough, это как планирование, но после выполнения - человеческим языком пишет, что сделано. Можно комментировать выделяя куски текста или объекты и говорить что исправить.

За вчера сделал несколько мелких фичей на пет проекте, и вообще нареканий нет.

Что расстроило, так что режим Planning, это не только план, а план+имплементация сразу. То есть нельзя сначала хорошенько поработать над планом в несколько итераций, а потом уже кодить. Либо я не понял как.

В общем, теперь это мой новый курсор. Я поставил туда необходимые плагины и тему+иконки, и от курсора не отличить. Хотелось бы платить и не упираться в лимиты. Интересно сколько будет стоить.

Copilot CLI пошел в релиз. Поскольку был одним из самых тупых агентов, добавили GPT-5.3-Codex, Gemini 3 Pro, Claude Opus / Sonnet 4.6. Думаю стоит дать шанс.

Ушло на это все больше 2млрд токенов. Но фактическая цена, по сути 100-120 баксов у Курсора

⌨️ Эра соло non-tech основателей?

Claude Code, Cursor, Lovable — теперь мы в одиночку можем создавать продукты, которые раньше делали дорогостоящие команды разработки в 20 человек.

Но!

Даже если вас сильно вдохновляют прорывы в области AI code generation и сложилось впечатление, что вайб кодин решает всё, то не забывайте, чем еще придется заниматься юному соло-вайб-кодинг-фаундеру:

• UI-дизайн • UX-дизайн • Проектирование онбординга • Брендинг • Дизайн фавиконки (с неба она не свалится) • Поддержка клиентов • Проактивный контакт с клиентами (продуктовый фидбек) • Тестирование прайсинга и тарифных планов • Email-маркетинг (сбор, прогрев и прочее) • Написание рассылок • Улучшение конверсии лендинга • Создание онбординговой email-цепочки • Создание системных и триггерных email'ов • Создание контента • Создание контента для блога • Создание контента для внешних публикаций • Создание контента для Twitter • Создание контента для LinkedIn • Создание контента для Reddit • Внутрепродуктовая аналитика • Ингейджмент во всех соц сетках (сраться в комментах) • Делать SEO • Делать GEO/AIO • Поисковая реклама (если есть бюджет) • Таргетированная реклама (если есть бюджет) • Анализ конкурентов • Обсуждение багов с клиентами (и их устранение) • Генерация идей для Growth • Хорошо бы начать какой-то PR • Участие в мероприятиях для нетворкинга • Поиск коллабов и партнерств • Прямые продажи • Построение коммьюнити вокруг продукта • Строить связи с инфлюэнсерами • Создавать видео-контент (мануалы, эксплейнеры, Youtube) • Создать Help Center продукта • Не ебнуться

Добро пожаловать в мир цифрового предпринимательства 🙌

🔥50% на Claude Pro Только недавно начал учиться писать код с Claude Code и было жалко отдавать полную сумму за подписку для учебных проектов. И вот Anthropic раздаёт 50% скидки на подписку для новых пользователей, на 3 месяца.

~$10 20/мес. ~$15 17/мес. при подписке на год.

Увидел тут.

🔗 claude.ai/acquired

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ курс по Claude Code. расскажите про ваш опыт обучения и написание кода с ИИ. Интересно как изучаете лучшие практики и как строите обучение новому.

cursor теперь это просто ui, чтобы смотреть гит диффы

кто понял тот понял кто не понял тот поймет 🐺 кто кто

cursor стал vscode'ом! а, ой...

Как применять вайбкодинг в 2026 году?

Зачем мне этот вайбкодинг? Что мне с ним делать? Ну вот научился я вайбкодить, а что дальше? Какие кейсы применения? - вопросы, которые очень часто прослеживаются у людей с которыми я знакомлюсь, общаюсь, кого я обучаю

И на самом деле - они вполне резонные) Недавно попался мем в духе: до ИИ у меня было 5 незаконченных проектов, а теперь 50 😂 Есть в этой шутке доля правды (и у меня откликается)

Вчера проводил один лайв-созвон, где отвечал на вопросы по вайбкодингу и в связи с этим решил поделиться своими последними кейсами (не рабочими, а жизненными), через которые вайбкодинг упростил мне жизнь/сэкономил время:

1. Заказ продуктов во ВкусВилле Относительно недавно был у врача и он порекомендовал подержать диету. Я думаю - ну что теперь, мне состав каждого продукта вычитывать? Особенно учитывая, что я ем в основном готовую еду. И тут мне попадается в канале у Валеры, что он совместно с ребятами из ВкусВилла (где я заказываю продукты) выпустили MCP-сервер (кто не знает - это один из способов интегрировать LLM с внешними системами). Я открыл Claude Code, скормил туда статью с Хабра, пост Валеры и еще какой-то документации, сабагент Explore провел ресерч и уже через час у меня был прототипчик тг-бота.

Суть в чем - с утра агент предлагает мне рецепты или готовые блюда для завтрака/обеда/ужина, я лайкаю те которые мне понравились, далее аппрувлю финалочку и он идет во ВкусВилл выбирать продукты, чекает составы, сравнивает с моими показаниями врачебными. Далее формирует ссылку на итоговую корзину (пока MCP сервер не умеет заказывать сам и отслеживать по региону + есть проблемы с RPS, но надеюсь это скоро поправят), я по ней перехожу, чуть правлю и делаю заказ.

Экономия: 1-2 часа в день которые я обычно трачу на выбор продуктов (привиредливый 🙃).

2. Финансовый трекер Где-то два года назад ввел себе в привычку - трекать доходы и расходы. Перепробовал кучу разных приложений, оформлял подписки. В целом нашел даже более менее подходящее для себя, но постоянно чего-то не хватает (не то что бы - было бы хорошо, а вот прям остро) - то по функционалу, то по UI/UX.

Открываю Claude Code, нахожу на GitHub прикольный набор скиллов и MCP для iOS + Swift + xCode разработки, сгружаю это все ему, настраиваю проект и начинаю пилить свое приложение. Через 2-3 часа уже есть готовый прототипчик, который завелся на моем телефоне и очень даже приятный для глаза. Сделал много для себя удобных фич и тут врать не буду - не доделал еще, просто времени нет) Несмотря на то что вайбкодинг, все дела, но контролировать и управлять агентами для качественного результата все равно надо, а времени нет. Но думаю как доделаю - обязательно напишу об этом отдельный пост.

3. Экспорт тредов из Slack На одной работе ведем коммуникацию в Слаке и у нас там бесплатный тариф и нет возможности экспортировать переписку как в тг (хз есть ли такая функция в платном). А это очень частый кейс который нужен, с учетом того что за несколько часов коллеги могут накидать очень много сообщений, которые надо учесть при разработке какой-то следующей фичи.

И тут что я делаю? Правильно, открываю Claude Code, описываю ему задачу, попрошу поресерчить как это можно сделать и буквально через 10 минут у меня есть готовый Python-скрипт который через Slack API достает мне по ссылке на трэд всю переписку и сохраняет в .txt файлик.

Вывод И таких кейсов на самом деле - очень много, это я просто вот саамые свежие (в этом месяце все) вспомнил и описал. А еще сколько рабочих кейсов - вообще молчу (ну и про то сколько времени в продакшн-разработке мне экономит вайб(AI)-coding.

Знаю, что большинство моих подписчиков так или иначе уже эксперементируют, так что им могу посоветовать только расширять свой кругозор и кодить даже то, что раньше не представлялось возможным (для питонистов - iOS приложения, для iOSеров - агентские пайплайны на питоне и тд). А для тех кто не вайбкодит (или думает что вайбкодит, но мои кейсы впечатлили) - однозначная рекомендация начать))

@atlfreedom

Как получить “штраф” на $500k за 6 часов.

Листаю Instagram → вижу рекламу: “Поздравьте ребёнка с Рождеством от Санты”. Захожу: Загружаешь 2 фото ребёнка → платишь $19 -> получаешь персональное видео. 20 языков. Продукт идеальный под сезон.

Полез в spy-сервисы по Meta Ads — у ребят крутится много креативов. Стало интересно: какой у них ROMI/юнит-экономика?

Сделал быстрый тест: свой домен, быстренько собрал лендинг с Claude Code, запустил Meta Ads таргет, взял креативы у конкурента

Через 6 часов: $15 spend → 3 покупки по $19 = $57 выручки. ROI = +280%. Я уже собирался резко увеличивать бюджет до $2k/день, потому что Новый год не бесконечный…

И тут приходит “письмо счастья”: претензия с угрозой иска на $500,000 за использование чужого контента и образа актёров.

Мораль: маркетинг можно валидировать быстро. Но креативы и контент должны быть свои или лицензированные — иначе “успешный тест” превращается в очень дорогой урок

Как завайбкодить видео?

Сегодня наткнулся в X на то что Remotion (не знал раньше об их существовании; если коротко - челы давно позволяют делать видео через код) выпустили буквально на днях скиллы для кодинг-агентов.

Пошел пробовать и в итоге потратил примерно час на то что вы видите. Видел что люди показывают более топовые результаты и за несколько минут, но мне важно было чтобы он использовал мой брендбук.

По сути - все просто: 1. Устанавливаете скиллы в папке нужного проекта или на user scope:

npx skills add remotion-dev/skills

2. Заходите в своего кодинг-агента (я юзал Claude Code) и просите его заюзать этот скилл и сделать нужное вам видео. 3. Далее - npm install, npm run dev и все готово 4. Откроется в вебе их студия редактирования где можно нажать R и срендерить видео в mp4

Другие классные рефы из X: https://x.com/llmjunky/status/2014057607544078570 https://x.com/sandraleow/status/2013908334693527632

Делитесь тем что получилось в комментах и кидайте свои промпты/хаки 🙃

@atlfreedom

Режим Auto в Cursor неожиданно хорош, и просрать за 3 дня всю квоту на Opus уже не так обидно. Но впредь буду экономней, учитывая что Auto мод вывозит. То есть схема такая - Plan - Opus 4.5, Build - Auto. При этом основной мой рабочий вариант — это Claude Code с GLM 4.6. Но он может только с Auto конкурировать. Opus его в одну калитку выносит, что логично по количеству параметров :)

Вчера поизошел первый в жизни vibecoding-момент — попросил курсор написать очень простую миграцию, а он умно написав что в sqlite нет ALTER удалил и создал таблицу. Я проверил миграцию локально на полупустой базе, а на проде это затриггерило cascade delete и потерло кучу данных на проде. Почему это не попало в скоуп когда у меня миграций меньше 10 — загадка.

Данные я восстановил очень быстро потому что d1 бекапит все на 30 дней назад (отчасти поэтому я могу так плохо следить за миграциями) но момент пятиминутной усрачки с утра был.