Вайбкодинг

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 :)

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.

Дизайн-идея для СДВГ-Вайбкодинга 2.0 — Тикток, встроенный прямо в Курсор: пока он там чё-то шуршит в коде, ты смотришь видосы и не отвлекаешься на лишние переключения между окнами.

Лазерный фокус как учил Стив Джобс (папа, а кто это?)

Cursor подсадил всех на иглу, конечно! А все и рады были подсесть.

Сначала: - безлимитные запросы - дешёвый доступ - кайф, а не кодинг

Теперь: - уже никуда не деться - забыли, как неудобно было раньше - будем платить, сколько нужно

Стратегия стара, как мир:

Дай бесплатно → Стань незаменимым → Подними ставки 💸

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

📊 Статистика моих задач за 2025 год

Готовлюсь к Воркшопу «Сделать завтра», который стартует 17 января. Решил посмотреть на итоги своего года по задачам. Вот что сделал:

1. Весь год вёл задачи в Заметках по методу: Как рулить задачами по методу «Сделать завтра» в обычных «Заметках» на маке

2. Выгрузил заметки из папки 2025 года программкой: Экспортер

3. Скормил Курсору и попросил накрутить отчётик, вот что вышло:

**📌 Общая статистика** • Всего дней с заметками: 350 • Всего задач выполнено: 2789 • Всего задач не выполнено: 25 • Всего задач: 2814 • Среднее задач в день: 8.04 • Общий процент выполнения: 99.1%

**📊 Плотность дней** 🔥 Плотные дни (≥10 задач): 96 (27.4%) ⚡ Средние дни (5–9 задач): 220 (62.9%) 💨 Неплотные дни (<5 задач): 34 (9.7%) ⭐ Самый продуктивный день недели: Вторник (9.25 задач в среднем) ⭐ Самый продуктивный месяц: Апрель (9.40 задач в среднем)

**😀 Статистика по эмодзи** • Задач с эмодзи: 1383 (49.1%) • Задач без эмодзи: 1431 (50.9%)

**💡 Интересные выводы** • Во вторник вы делаете больше всего задач (9.25 в среднем), а в пятницу — меньше всего (6.51 в среднем) • Самый продуктивный месяц — апрель (9.40 задач/день), самый спокойный — июль (6.88 задач/день) • Весной вы были наиболее продуктивны (8.28 задач/день), зимой — наименее (7.87 задач/день) • Самое популярное эмодзи — 🧊 (использовано 299 раз) • Дней с 100% выполнением: 330 из 350 (94.3%)

Ещё у меня есть хранилище задач, которые не сделал, но не успел решить, что с ними дальше — типа «долгий ящик». Там осталось две сотни задач. И как раз до начала воркшопа будем разбираться, как с такими задачами быть.

Если вы такие отчётики себе делаете, поделитесь — интересно сравнить. Хотя я уверен, что мои результаты очень средние в целом.

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.