Вайбкодинг

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?

В Bolt есть классная фича, который помогает сэкономить кучу времени на создании промптов Enhance prompt — кнопка, которая берет мой кривой, быстрый черновик запроса и превращает его в структурированное, понятное ТЗ для самого Bolt.

Недавно нужно было очень быстро собрать первый экран в интерфейсе. Черновик у меня был что-то типа "Сделай экран приветствия с кнопкой регистрации и иллюстрацией." Плюс ключевые гайдлайны по дизайну — шрифты, цвета и прочее.

Жму ✨ и получаю развернутый запрос: описаны размеры иллюстрации, цвет фона, анимация появления кнопки, адаптация под мобайл. Все то, что обычно вспоминаешь только на втором или третьем круге правок.

Можно посмотреть, как работает Enhance prompt на скринах 👆

Чем фича полезна: *️⃣Меньше итераций — первый результат уже близок к финалу. *️⃣Четкий старт — не нужно гадать, что имел в виду автор запроса (то есть я). *️⃣Больше деталей — Bolt сам добавляет очевидные, но легко забываемые вещи: отступы, шрифты, скругления кнопок и прочее.

В общем очень полезный инструмент, который экономит время, нервы и токены.

В Lovable этой фичи иногда очень не хватает.

Еще больше хаков по работе с bolt можно найти в моем гайде.

Я чот никогда не смотрел в сторону Codex, думал что он только с github работает. А там и cli тоже есть, и работает с текущей подпиской на ChatGPT и 3 буквы не нужны...

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.

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

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

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.

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

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