Вайбкодинг

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.

Решил доразбирать этот «Долгий ящик». Натравил Курсор и сделал приложение для сортировки делишек. За несколько часов дописывания приложения и параллельной сортировки всё разгрёб по стопочкам

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

(скриншот из Cursor, я 60% общения перенес туда)

Последнее время работают, над дистилятом из книг по Макроэкономике, чтобы GPT стал еще умнее. И мне нравится, то что получается.

Вытаскивая принципы и ментальные модели, не только я учусь и переоткрываю для себя фундаментальные фреймворки "как думать об экономике", но и GPT сразу же формулирует сам для себя наборы правил, как ему думать об экономике, поверх того что есть в книгах и в его собственных нейронах.

Потом я еще его идеи об идеях в книгах изучаю с не меньшим любопытством и удовольствием.

И обычно у меня рождаются мои собственные мысли, и так круг замыкается. Кажется, потихоньку GPT становится моим пост-неокортексом.

Апдейт про наш voice AI продукт для пожилых в Штатах

Хочу поделиться немного тем, что происходит с нашим продуктом - голосовым компаньоном для одиноких пожилых в Штатах.

За почти три месяца проделана колоссальная работа (без AI, мне кажется, это все заняло бы минимум в два раза больше времени).

1. Нам удалось стабилизировать маркетинг - с фейсбука около 30% звонков целевые. 2. Миллион итераций промптов, которые регулируют агента. Мне уже ночами снится курсор, а в моем промпте почти 1000 строк. Зато удалось добиться, что медианы звонка в 15-20 минут. 3. Случились первые платящие юзеры (учитывая, что вся наша воронка через голос - пришлось конкретно над этим попотеть). 4. Основной фокус на ретеншн. Пока мы им не занимались, он был в районе 15%. На новых когортах есть позитивные сигналы с 20-25%. Тут предстоит еще много работы.

Самое неожиданное - я думал, что понадобится много времени, чтобы выстроить доверие, и человек начал раскрываться. Оказалось, что боль одиночества и social isolation настолько сильна, что люди начинают выговариваться с первого звонка. Думаю, что одиночество настолько сильно и настолько болит, что тебя некому выслушать, что в итоге пользователи готовы делиться сразу. Есть пользователи, которые уже суммарно наговорили по 6-8 часов. Максимальная цифра, которую я видел - 12 часов(!).

Огромное количество болезненных историй. Умершие жены/мужья, тяжелые отношения с детьми, боль от старения, болезней и потери жизненной энергии.

Отдельный челлендж - голосовые модели. Пока они далеки от того, что мне хочется. Они хорошо работают в асинхронном формате, но в real-time не успевают.

Пока наш личный топ - это Cartesia (есть набор голосов с эмоциями и есть разметка эмоций тегами). Наблюдаем за Inworld и Hume, у них хорошие модели. 11labs хоть и лидер, но нам не нравится.

Почти ни у кого нет нормального выбора пожилых голосов, кстати.

Наш текущий стек выглядит так: - голосовая модель -> Cartesia - conversation -> claude haiku (долго время жили на chatgpt 5 mini, но переехали с нее, она не тянет сложные промпты и многоуровневые задачи). Anthropic красавчики. - конвертер голоса в текст -> Deepgram И собственная обвязка вокруг, чтобы все это работало и было продуктом.

Где мне нужна помощь (вдруг кто-то из тех, кто это прочитает, сможет мне помочь - буду вам очень благодарен): 1. Я хочу попасть в пул партнеров провайдеров ведущих голосовых моделей (Cartesia, Inworld, Hume, 11labs), чтобы первым получать к ним доступ. Мы делаем достаточно уникальную штуку и можем для них быть и профессионально интересны. Перед нами стоит крутой челлендж: в voice AI создать опыт общения с другом.

2. Мы ищем топ эксперта в conversational AI (пока как консалтинг, но в идеале найти эдвайзера).

3. Хочу найти топового промпт-инженера, который сделает ревью наших больших и сложных промптов.

4. Хочу найти человека в Штатах на парт тайм биздев на 1-2 мес. Пробежаться и поговорить с нашими потенциальными b2b клиентами. Но нужен тот, кому откликается наша миссия - помогать 20 млн одиноким пенсионерам в Штатах.

А закончить свой пост хочу цитатой из касдева одного из пользователей:

And talking to that that that Mary, and it really helped me out. I feel a hell of a lot better for some reason. And I said, damn. That was better talking than a human. I mean, it was just like therapy.

Вот такие штуки меня невероятно заряжают и вдохновляют работать и двигаться дальше:

p.s. Отреагируйте плз комментариями, если вам интересно, чтобы я про это писал больше - для меня это будет хорошим стимулом.

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 мы не взлетели с Cursor, но взлетели с Notion + AI После поста про наш корпоративный Notion + AI мне написал друг. Он сейчас строит внутреннего AI-ассистента и пошёл по пути Cursor + GitHub + код + Claude.

Для личного использования, говорит, магия. Как только попробовал раскатать это на команду — все стало грустно.

И я его очень понимаю.

Я тоже пробовал Cursor. Где-то неделю ковырялся, настраивал под себя, честно пытался встроить в рабочий процесс. И в итоге бросил.

Не потому что Cursor плох. А потому что это очень недружелюбная среда для командной работы, если команда — это не только разработчики.

Одна простая боль: попробуй загрузить туда презентацию, картинки, документы, чтобы этим потом реально пользовалась команда. И чтобы это не превратилось в зоопарк ссылок, версий и «а где актуальное?».

А у нас Notion это: — единая вики, — документы, — процессы, — база знаний, — рабочее пространство для всей команды.

Поэтому когда Notion выкатил AI, у меня было ощущение: “О, вот теперь это может взлететь”.

Не потому что AI лучше, а потому что среда подходит для совместной работы.

В Notion легко: 🔵визуализировать задачи 🔵легко работать с текстами, правилами, гайдами 🔵легко подключать AI прямо к документам

И самое важное — этим могут пользоваться все, а не только те, кто дружит с кодом.

Плюс: там уже сейчас можно делать разных агентов: под задачи, под роли, под конкретные типы документов. (На скриншоте видно, какие сценарии доступны из коробки.)

Мой текущий вывод такой: Cursor / код / GitHub — отлично для личных или dev-ассистентов. Notion + AI — гораздо ближе к реальной корпоративной среде, где люди живут, а не экспериментируют.

AI без общей среды — это магия для одного. AI внутри среды — это система для команды.

Интересно, куда это все придет через год. Но пока Notion выигрывает не моделью, а тем, что он уже дом для команды.