Gemini vs Claude

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

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.

Тамагочи для Codex

Я обычно не пишу про обновления в AI-инструментах, но тут прям захотелось поделиться

Так вот, в Codex добавили питомцев, маленьких анимированных компаньонов, которые живут поверх окон и показывают статус задачи, когда агент работает, ждёт ввода или уже готов к ревью

Но больше всего меня зацепила возможность сделать своего питомца прямо внутри Codex можно просто описать, кого ты хочешь, даже без референсов, буквально парой слов, а Codex сгенерирует для него спрайтшит и конфиг

Для меня по ощущениям это как создание персонажа для игры: придумываешь внешний вид, а через 30 мин получаешь маленького анимированного героя, который живет внутри кодинг агента

Правда он сожрал весь 5ти часовой лимит мне на создание одного питомца и делал его минут 30, но все равно прикольно

Еще появился Petdex, галерея питомцев для Codex. Там 200+ open-source вариантов: можно установить одной командой

Кстати, у Claude Code недавно тоже был похожий /buddy, терминальный ASCII-питомец в духе тамагочи. Но, похоже, это была временная штука, тк сейчас не могу найти его

Казалось бы, маленькая фича, но мне нравится, что кодинг агенты становятся не только мощнее, но и чуть живее

⌨️ 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.

C Claude code пишем статьи в Wordpress. Забирайте инструкцию как подключить.

У нас с Клодом собран контент-план: блог, продуктовые лендинги, SEO-проекты типа Tool Hub для B2B Go-to-Market Tools.

Лендинги Клод уже собирает. С блогом до сих пор был разрыв: статью пишем вместе в чате → контент-менеджер вручную переносит в WordPress. Этот разрыв я закрыл. Теперь Клод дописывает и публикует статьи в блог напрямую.

Конкретный кейс: статья про AI SDR была 1 900 слов. Чтобы стать SEO-конкурентной — нужно 4 500. Раньше это отдельный заход в отдельном файле, потом ручной перенос. В этот раз дописали в чате и опубликовали оттуда же.

Держите 2 файла: • MP MCP Claude - это инструкция про подключение wordpress к клоду • setup wp mcp for claude - это MD файл. Скормите его клоду и скорее всего;) все получится.

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

Многие сейчас рассказывают о том, что они завайбкодили в Claude, но мало кто рассказывает, ЗАЧЕМ они всё это сделали.

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

Новая фабрика контента Higgsfield 🪂

Братья казахи в последний месяц не сидели сложа руки и релизили как бешеные. Представили свое решение для генерации видео-контента и рекламы:

→ Higgsfield MCP + Claude + Virality Predictor + Ad Reference = SOTA Content Factory

Процесс примерно такой:

> Открываете Claude + Higgsfield MCP > Кидаете свой сайт и картинки продукта > Подтягиваются виральные видео из YouTube по API > Подтягиваются референсы из библиотеки рекламы Facebook и Insta > Gemini анализирует паттерны залетевших видео > Промпт: "Создай 40 медиа форматов на основе этих паттернов" > Получаем баннеры, карусели, рилсы, шортсы и пр. > Virality Predictor оценивает хуки и потенциал каждого > Загружаются автоматом в Facebook Ad Manager > Кабинет откручивает и выявляет лидеров на потоке > Запускаете цикл каждые понедельник

1 человек и тысячи видосиков-рилсов-реклам.

Никакие дизайнеры, сценаристы и копирайтеры тут не нужны.

Просто одна кнопка → напалм из контента 🖕

Думаю, что будущее мобильного медиа именно такое: 99,99% генерации. Мы привыкнем к этому AI slop'у.

🔣 Подборки гайдов в канале @foundbase

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 :)

начал общаться с агентами на русском. раньше я все промты писал на английском. мне субъективно казалось, что так и результат лучше + токенов тратится меньше

может, это и было правдой для прошлых моделей, но для gpt-5.2 и opus-4.5 - вообще не вижу разницы, на каком языке писать команды

зато вылез неявный бонус: на русском я думаю быстрее и формулирую точнее. в каких-то малочастотных словечках, кмк, реально упаковано много смысла. а такие тонкие выразительные слова на английском я знаю плохо - и пока их подберешь, уже половину мысли теряешь

про токены: да, русский обычно разбивается на большее число токенов. но для кодинг-агентов это не проблема, потому что на русском у тебя только инпут и чат-аутпут. все остальное (контекст, thinking, аутпут-код, tool calls, системные промпты) делается на английском - и именно эти части сжирают подавляющую долю токенов

Как продать то, чего ещё нет? эксперимент №0: старт личного блога в 2026.

1) Идея

1 января — новое начало. Я решил запускать личный блог, но не “блог ради блога”, а сразу проверить маркетинг и гипотезы.

Проблема: канала нет, контента нет. Как проверить спрос за 24 часа?

Ответ: фейкдор. Это не про обман — это про проверку: готов ли человек сделать следующий шаг (бот/заявка/ожидание), прежде чем я потрачу недели на контент.

Гипотезы: 1. Бот-конверсия работает даже когда “продукта” ещё нет (есть только обещание/намерение). 2. Рефералка ускоряет рост, если есть ценность. 3. Бот лучше канала для retention (можно возвращать людей).

2) Реализация (3 часа)

→ Voice с ChatGPT: за 30 минут собрали воронку. → ChatGPT сделал промпт для Claude Code + тексты. → Claude Code закодил бота → залил на сервер.

3) Запуск

Почему бот и заявка, а не “по-нормальному”? Потому что цель — маркетинг: воронка → метрики → выводы. Канал здесь — “продукт”, а бот — тест.

4) Результаты за 24 часа

1600+1700 показов в посевах → 220 активаций бота → 82 заявки в канал. 26 активаций — реферальная система.

Выводы: 1. Без value люди отваливаются — но бот позволяет догревать и возвращать. 2. Можно собрать больше, но в личный блог хочу фильтровать аудиторию до “единомышленников”. 3. Рефералка не спасает пустой оффер.

5) Что дальше и о чём канал

Фокус: B2C + заметки дневника (идеи → запуск → цифры → выводы). Дальше буду запускать мобильные/веб-апки, тестировать web2web/web2app и пентестить маркетинг уже на реальных пользователях, а не на подписчиках (но это не точно) 😁

И да: под проекты иногда нужны люди. Два критерия: AI Native и Marketing Native. Если ты из таких — ты по адресу 👋

Мы с коллегой потратили 80-100 часов на приложение. Claude Code создал его с нуля за 5 часов — автономно. Результат лучше оригинала.

В прошлом году мы мы с коллегой за несколько месяцев написали приложение Scriptantino — AI-ассистента для сценаристов. Если посмотреть по git-истории, то наше приложение составляет 268 коммитов, в нашем случае, это примерно 80-100 часов чистого кодинга. Плюс встречи, обсуждения архитектуры, переписка с клиентом — это не я даже не включал в расчеты.

На праздниках я провел эксперимент. Взял Claude Code, дал ему детальную спецификацию нашего приложения (просто маркдаун файл) и попросил написать всё с нуля. Использовал технику Anthropic для автономных агентов: агенты работают через несколько сессий, каждый читает заметки предыдущего, делает одну фичу, тестирует, коммитит, оставляет артефакты для следующего. И так — N итераций.

Результат Claude Code: около 10 сессий, 5 часов от спецификации до деплоя полноценного приложения на Vercel. Ноль ошибок (!)

Самый безумный момент — это смотреть, как агент тестирует приложение через браузер. Открывает UI, кликает по кнопкам, заполняет формы, делает скриншоты, проверяет что всё работает — и обновляет список фич. Гифка перед постом.

Приложение, которое собрал агент, работает лучше нашего оригинала. Фича с артефактами — плавнее. Всё приложение — быстрее. Думаю, Клод Код принял лучшие архитектурные решения.

Но если честно, я не смотрел код. Мне достаточно, что все работает и полностью протестировано.

Я ни разу не открыл редактор кода (пока, Cursor). Только терминал. Несколько месяцев назад этот эксперимент бы провалился. Сейчас все работает стабильно.

И вот о чем я думаю.

Андрей Карпати, бывший глава AI в Tesla, один из основателей OpenAI, недавно написал, что чувствует себя "отстающим". Человек, который буквально строил эти системы, говорит, что не успевает за тем, что они теперь умеют.

Если он чувствует себя отстающим — это сигнал, к которому стоит прислушаться.

2026 год — год полноценных power laws, даже я не понимаю, как все развивается с такой скоростью 🤡

тем временем Клод: попросил поставить ему дизлайк, чтобы на мой фичреквест точно обратили внимание его разработчики.

Реальные кейсы применения AI для вдохновения (2/3) Поделюсь еще парочкой классных кейсов. 3. Анна Шигарданова из Zalando: Claude Subagents как виртуальная dev-команда

Аня создала виртуальных разработчиков через subagents в Claude: 🔵 Frontend, Backend, ML, код-ревьюер; 🔵 У каждого свой системный промпт, контекст, инструменты; 🔵Один человек оркестрирует всех.

Результат: фичи, разработка которых тянулась несколько недель, теперь делаются быстро. Но сама Аня подчеркнула, что это больше подходит для легких/средних задач.

Аня прямо сказала: в их команде джунов нет, компании нанимают опытных людей для оркестрации агентов.

И я вижу этот тренд, где большая команда заменяется парой людей, которые хорошо владеют AI. У нас в dashly это работает так же. Например, в продукте. Раньше нужен был дизайнер для прототипов. Сейчас я с Notion агентом + Lovable делаю то же самое один.

Но (и это важно) это работает, потому что я знаю, что нужно. AI не заменяет экспертизу, он усиливает ее. Плохой продакт с AI сделает плохой продукт быстрее:)

4. Сева Устинов из Elly Analytics: Cursor как AI-операционка для всей компании Сева показал, как использует Cursor не для кода, а как универсального агента для компании (30+ человек).

Что подтягивается в Cursor: - Репозитории (только чтение для команды) - Документация по продукту - Product vision, roadmap, конкуренты, юзкейсы - Встречи (транскрипты из Fireflies) - Переписки с клиентами - Таски из ClickUp - Личная CRM

Как это работает: - Голосовая команда: "Найди встречу BMA, создай карточку пресейла, подготовь follow-up" - Cursor делает это за пару минут

Результат: любой сотрудник может задать вопрос про продукт/клиента, получить анализ, черновик письма быстро и без вовлечения других людей.

Мы с командой делаем похожую штуку в Notion — унифицируем весь контекст компании в одном месте.

Зачем? Проблема в том, что у каждого члена команды свой кусок контекста: - У продакта — в голове + в Notion - У маркетолога — в ChatGPT + в табличках и доках - У сейлза — в CRM + в переписках

А качество работы AI сильно зависит от того, какой контекст ты ему дал.

В общем, дико рад, что вписался в это лайв, потому что это сильно расширяет носмотренность и дает новые идеи, как можно упростить жизнь себе и команде с помощью AI.

Своим выступлением не очень доволен (мало уделил времени на подготовку), поэтому в третьей части подробнее расскажу про наш кейс использования AI агентов в Notion:)

Почему ИИ это хайп и шляпа

Выручка Anthropic выросла с $1B до $19 за 14 месяцев (предыдущий рекорд Zoom: с $0.3B до $2.6B за ~12 мес в COVID)

OpenAI поднял $110B в прошлом месяце (предыдущий рекорд Saudi Aramco IPO = $29.4B в 2019, а тут даже не IPO)

NVIDIA инвестировали $30B в OAI + $10B в Anthropic (весь рынок VC в Европе = $30B)

CapEx MSFT, META, GOOG, ORCL уже составил ~$690B в 2026 (тратят за один год больше, чем 2 лунных программы, которая длилась 11 лет, в сегодняшних долларах)

Глобальные траты на ИИ $2.5 трлн в 2026 (примерно равно ВВП Франции)

Claude Code за год вырос до $2.5B run-rate (примерно равно всему рынку IDE-инструментов до AI)

Вчера на GTC Jensen показал, что у NVIDIA $1T спроса на вычисления в след году ($620B система хайвеев в США)

так что пузырь, расходитесь, срочно

Похоже у нас вырисовывается win комбинация: Claude 4.7 пилит код, а ChatGPT 5.5 xhigh хуярит его палкой

Собрали новый лендинг на встрече за час. Без дизайнера и верстальщика

Это я продолжаю осваивать Claude для разных задач и одновременно делюсь опытом с командой.

Конечно, лендинг не вышел идеальным с первого раза. И это абсолютно нормально.

В этом кайф прогрессивного JPEG: ты не пытаешься сделать идеально за один заход. Первый прототип кривой, но рабочий. Потом итерация. Потом еще одна.

Через час-полтора у тебя уже реальный лендинг на бою, а не прототип в фигме и три недели дизайна и верстки.

Но самое интересное в том, как параллельно прокачивается сам Claude.

На звонке возник вопрос: “А почему скриншоты интерфейса выглядят как днище?” Хороший вопрос. Люблю такие вопросы.

Я посидел полчаса и сделал интерфейс чата как отдельный компонент для лендингов. Теперь каждый раз, когда нужно показать живой диалог, Claude берет этот компонент и верстает нормально, а не рисует какую-то кривую заглушку.

Один раз заморочился и дальше работает на всех лендингах. Это и есть прогрессивный JPEG.

И он работает в том числе для скиллов в Claude:

Первый лендинг он собирает из того, что есть. Я вижу блок, который не нравится, делаю новый компонент и добавляю в скиллы. Второй лендинг собирается быстрее. Третий еще быстрее. И так далее.

Для контекста: скиллы это md-файлы с правилами. Как верстать, как писать без AI клише (типа it's not just X, it's Y) и любой другой скилл, который ты используешь регулярно. Написал один раз и тебе не нужно расписывать одну и ту же инструкцию каждый раз.

Еще мы используем Notion как большую базу данных о продукте. Claude через MCP читает описание продукта, ICP, конкурентов. Так его тексты получаются ближе к реальности, он меньше выдумывает.

Каждая следующая задача становится проще. Всегда находится то, что можно докрутить и зафиксировать в скиллах. И постепенно результат становится лучше, а работа быстрее.

Первый лендинг — час-полтора и результат ок. Десятый — 20 минут и минимум правок.

На первом скрине пример ленда ДО. На втором ПОСЛЕ.