Как начать вайбкодить нетехнарю?

Вайб-кодинг сейчас на диком хайпе. Строить свои приложения стало безумно популярно, а в сети куча историй о том, кто и сколько заработал на своем B2B SaaS. Как человек, который в теме довольно давно, я хочу поделиться набитыми шишками, как через личный опыт, так и через опыт тех ребят, которых я обучил за последний год.

Кстати, на прошедшей ROИИ 2026 случился дополнительный спонтанный доклад от меня. Нужно было заполнить время между спикерами и я прямо на ходу показал, как собирал лендос конфы. Вы просили поделиться, а так как в официальной программе этого выступления не было - эмбарго на него не распространяется. Решил выложить его для вас!

Если давно хотели начать вайбкодить, но не знали как подступиться - сохраняйте этот пост 😁

1. Начните с визуальных инструментов
Забудьте на старте про CLI, IDE и докеры. Начинайте с визуальных агентов вроде Bolt, Lovable или v0. Вы просто открываете браузер, видите эмулятор и можете буквально "тыкать мышкой", прося изменить конкретные элементы. Меньше когнитивной нагрузки = выше процент усвоения. Под капотом у них Claude, отлично понимающая естественный язык. А сложные термины вы узнаете в процессе.

2. Начинайте с малого
Не делайте сразу огромный проект. Через 2-3 месяца вы поймете, что наломали столько дров, что его проще удалить и переписать заново. Потратите кучу времени и токенов. Ваш старт это мелкие скрипты-оптимизаторы для рабочих задач и мини-приложения.

3. Пишите код осознанно
Вайб-кодинг это не просто слепое согласие с ИИ. Общайтесь с моделью! Спрашивайте агента: "Почему ты написал это именно так? Это безопасно?". Pro Tip: копируйте код во внешнюю LLM и просите объяснений. Больше вопросов - быстрее ваш рост.

4. Качайте насмотренность
Собирайте скрины сайтов, сервисов и приложений, которые вам нравятся и пытайтесь воспроизвести интерфейс. Сложные UX/UI паттерны всегда имеют свои подводные камни. Разобравшись с ними на этапе копирования, вы легко обойдете их в своем проекте.

5. Всегда сохраняйтесь
Достигли результата, который вам нравится? Просите агента сделать коммит в Git. Не полагайтесь на кнопки отката в ИИ-сервисах, они часто ломают проект. Относитесь к этому как к сейвам в игре перед битвой с боссом.

6. Не скупайте все подписки
Вайб-кодинг вызывает жуткое привыкание, многие буквально перестают спать по ночам. А еще 5 новых тулов обеспечат вам расфокус: у каждого из них свои особенности. Лучше стать мастером 1 инструмента, чем посредственно владеть 5. А лимиты и квоты базовых тарифов спасут от бессоницы и сохранят вас в семье 😁

7. Используйте подход Design First
Сначала визуал, потом код. Используйте Figma, Stitch, Nano Banana или рисуйте от руки. С макетом проще понять, чего вы хотите. Отличный паттерн: нарисовать экраны схематично, закинуть фото в LLM и попросить сгенерировать код на базе картинки. По теме я проводил вебинар.

8. Сложные элементы промптите через LLM
Не знаете, как описать сложный блок? Опишите ситуацию в LLM и попросите задать уточняющие вопросы, а затем составить идеальный промпт для кодинг-агента. Дальше итеративно: промпт агенту -> скриншот -> фидбек в LLM. Не самая экономная стратегия, но для сложных задач работает безотказно.

9. Пишите ТЗ самостоятельно
Не просите ИИ написать вам всё ТЗ целиком. Из-за ограничений контекста он упустит корнер-кейсы. Пишите пошагово, думая головой: "Вот главная страница, распишем её функции". Прочитали, поправили. И так для каждого элемента. Без ТЗ не работаем!

10. Не изобретайте велосипед
Нужна авторизация или рассылка писем? Не надо писать это с нуля: это долго и небезопасно. Попросите Perplexity найти готовые компоненты под вашу задачу. Берите репозитории с GitHub, где 500+ звезд и обновления не старше 6 мес. Это сэкономит вам кучу времени.

11. Формируйте библиотеку компонентов
Собирайте свои заготовки: базовые шаблоны или удачные куски кода. Когда в следующий раз вам понадобится подобное - просто скормите этот готовый фрагмент агенту. + 100 к скорости и минус двойная работа.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Давайте знакомиться лично: нетворкинг и AI-комьюнити

Ребят, после конференции нас здесь стало почти на 1 500 больше! Я точно знаю, что среди моей аудитории куча классных людей, поэтому, когда я планировал этот год, одной из идей была регулярная рубрика для нетворкинга. Я очень верю в силу живого общения и слабых связей, поэтому решил запустить эксперимент.

Запускаю сразу два формата:

1. Личный созвон со мной
Я хочу выделять время, чтобы созваниваться с вами. Это не консультация, не менторство и не продажа чего-либо. Это нетворкинг в чистом виде: познакомиться, узнать, кто вы, чем занимаетесь, и понять, чем можем быть полезны друг другу. Без обязательств и адженды.

Первые 10 человек, кто напишет мне в личку @vladkor97 с пометкой "Нетворкинг" - попробуем подобрать удобное время и пообщаться 15-20 минут на этой или следующей неделе. С остальными - подберем слоты позже. Пишите, отвечу всем!

Важно: когда будете писать, черкните пару строк о себе. Если вы читаете мой канал, скорее всего, вы меня знаете. А я хочу лучше узнать вас 🙂

2. Нетворкинг для всех
Раз вы здесь, значит всех вас одинаково интересует тематика AI, его внедрение в бизнес и то, как делать с ним продукты. Было бы странно не использовать это, чтобы найти "своих".

Пишите в комментариях к этому посту:
• Кто вы и что делаете в сфере AI/продуктов?
• Чем можете помочь другим?
• Кого или что ищете (партнера, сотрудника или совет)?

Ваши комментарии сразу улетают в чат канала - самое время его оживить. Может быть, именно здесь вы найдете будущего кофаундера или проект. Я тоже буду все читать и, если увижу общие интересы, напишу вам сам.

Показывайте себя. Погнали!

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Пересобрал Академию: запуск выделенного сайта для корпоративного обучения

На конференции ROИИ я говорил о том, что у внедрения ИИ есть две неразрывные грани: системное обучение людей и техническая интеграция в процессы. Как вы знаете, я занимаюсь и тем, и другим. И сегодня хочется сделать анонс как раз про обучение команд.

Раньше я работал с B2B-клиентами в основном в закрытом формате: через презентации, нетворк и прямые индивидуальные запросы. За это время я организовывал кастомные корпоративные потоки и обучал специалистов из Avito, Яндекс Практикума, Bayer, НПФ Газфонд ПН, Flowwow и других крупных компаний.

Однако вместе с ростом направления стало логично все структурировать и сделать под него отдельную посадочную страницу. В январе я уделил довольно много времени тому, чтобы пересобрать этот процесс.

Что мы делаем для бизнеса?
Теперь у NGI Academy есть отдельная страница для корпоративного обучения. Мы не продаем универсальные лекции. Мы делаем кастомные программы и адаптируем образовательные траектории строго под запрос и специфику конкретных компаний.

Мы обучаем команды закрывать потребности бизнеса самостоятельно: от базовой автоматизации повторяющихся задач до продвинутого AI Product Management и создания внутренних ИИ-продуктов.

Перед тем как комититься в полноценное обучение, можно сделать короткое пробное занятие для тех, кого это интересует, чтобы оценить вовлеченность команды перед стартом, а также собрать их запросы на персонализацию.

👉 Подробности по форматам и процессу работы можно почитать на новом сайте.

Отправляйте эту ссылку своим HRD или менеджерам, ответственным за обучение. Либо, если вы сами являетесь таким руководителем, то все подробности там. Если есть какие-то вопросы, можете написать мне в личку @vladkor97, я с радостью вам отвечу.

P.S. Апдейт по публичным общим потокам (для тех, кто хочет учиться для себя) ждите через неделю. Там тоже много крутых изменений.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Аналитика, ИИ-тренды и влияние на бизнес

Продолжаю собирать тематические подборки по материалам канала.

Многие сегодня думают и пишут об ИИ исключительно как о прикладном инструменте: пытаются всячески эффективно его использовать для ускорения повторяющихся задач. Но AI - это более глубокая технология, которая помимо эффектов “здесь и сейчас” имеет куда более сложные последствия и взаимосвязи.

Эта подборка для тех, кто хочет разобраться в ИИ не только на уровне применения в своих задачах, но и понимать его глобальное влияние на бизнес, общество и на нас самих.

📚 Разборы научных статей и эссе
1. AI 2027: Разбор статьи о супер-ИИ, которому не нужен человек - разбираем две стороны развития событий: как позитивную, так и негативную. На что нам всем нужно обращать внимание при разработке ИИ.
2. DeepMind AGI Safety: An Approach to Technical AGI Safety and Security - разбор большой статьи на 100+ страниц про безопасность ИИ и методы ее обеспечения, такие, какими их видит и предлагает подразделение Google.
3. Эссе CEO Anthropic: Забота о безопасности или заигрывание с Трампом? - детальный анализ статьи Дарио Амодеи: безопасность, геополитика и почему специализация лучше AGI.
4. Закон Мура для ИИ: Рост возможностей нейросетей - разбор исследования о том, как развиваются модели и где они могут автономно заменить человека.

🔮 Прогнозы и глобальные тренды
1. Консенсус рынка: Что будет с AI в ближайшие 5 лет? - разбор совместной статьи от авторов «AI 2027» и «AI is Normal Technology». О том, как авторы двух статей с противоположными взглядами сошлись в едином мнении о том, как будет выглядеть ИИ в ближайшие 5 лет.
2. Отчет Microsoft: Кто реально выигрывает в гонке AI - разбор отчета. Главный инсайт: преуспевают в ИИ не те страны, которые его разрабатывают, а те, кто его активно внедряет.
3. AGI: Почему я не считаю, что LLM - это путь к AGI - рассказал, почему все заявления про AGI сейчас - это маркетинг, и что реально нужно для сильного ИИ.
4. Куда движется индустрия: Куда катится AI? - почему фокус смещается от науки к зарабатыванию денег, почему R&D уходит на второй план, а консьюмерские ИИ-продукты не решают глобальных проблем.
5. Реальная польза: Топ сфер, где AI сделает наибольшую разницу - расписал направления (медицина, физика, космос), где ИИ даст человечеству наибольший буст.

🧠 Влияние на мозг, этика и приватность
1. Деградация мышления: Как AI заставляет ваш мозг лениться - большой разбор и обзор ряда статей по этой тематике. Тем, кому интересно влияние ИИ на мозг и наше развитие - там много интересных инсайтов.
2. Тренировка ума: Как сохранить остроту мышления - поделился своими методами того, как не деградировать в эпоху развития ИИ.
3. Проблема приватности: Как Сэм Альтман учит цифровой халатности - рассказываю, что не так с интервью главы OpenAI и как с этим бороться.
4. База по этике: Почему я постоянно пишу про этику ИИ - ликбез по этике разработки и этике применения.

🏢 Влияние на профессии, экспертизу и бизнес
1. Феномен OpenClaw: 5 уроков, которым нас учит опенсорсный агент - разбираю проект с доступом к компьютеру. От дыр в безопасности и экономики токенов до того, как OpenSource становится новой бизнес-моделью, а умение быстро шипить продукты приносит офферы от OpenAI.
2. Ценность экспертизы: «Сделано человеком» 2.0 - описываю свое видение того, как ИИ меняет ценность экспертизы и какими будут продукты в ближайшие годы.
3. Рынок труда: AI заменит джунов - их навыки никому не нужны? - разбираю популярный тезис и привожу доводы, почему так не считаю.
4. Экономика: Сделает ли ИИ нас быстрее и богаче? - пост по мотивам исследований. Разбираемся, откуда берутся цифры о росте доходов и кто реально зарабатывает на ИИ.
5. Бизнес-ожидания: Почему AI не нужен 99% бизнеса - рассказал про основные причины и типичные ошибки, которые приводят к проектам-пустышкам.
6. Маркетинг: Как маркетологи превращают AI в мусор - рассказал о баннерной слепоте, что происходит с позиционированием ИИ-продуктов и что с этим делать.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Устал от уродливых ИИ-презентаций и собрал свой "Cursor для слайдов"

Недавно я столкнулся с задачей - нужно было подготовить несколько брошюр и презентаций. И тут я понял одну вещь: готовые ИИ-сервисы типа Gamma выдают откровенно слабый результат. А если просить LLM (тот же Claude или обертки вроде Manus) сделать верстку напрямую - получается фигово и вообще не дотягивает до приемлемого уровня. Отмечу, что речь идет о создании презентаций, где важно внимание к деталям: продающим, питч-декам, образовательным материалам и в частности, о случаях, когда у тебя есть референсы.

Решение нашлось такое: пилить презентации через HTML-код, как будто это сайт. А потом просто нажимать "Печать" в браузере и сохранять в PDF.

Звучит логично, но на деле вылезла куча подводных камней. При экспорте ломались градиенты, вылезали ненужные тени, элементы наезжали друг на друга. Но самое бесячее - ИИшка часто генерила контент, который не помещался на одну страницу, улетал на следующую и ломал всю верстку. В браузере все красиво, а в PDF - полная каша.

Я перепробовал кучу конвертеров, ни один не устроил. В итоге я залез под капот, переписал код нескольких из них, и у меня получилось добиться нужного результата. Теперь выгрузка брошюр А4 и презентаций в PDF работает стабильно и ровно.

Но этот процесс хотелось автоматизировать. Можно, конечно, каждый раз скармливать LLM примеры хороших файлов, чтобы она повторяла отступы и правила печати, но это долго и жутко неудобно.

Поэтому я решил упороться и сделать свой инструмент. По сути, я собрал Cursor, но для создания презентаций:

• Работает нативно через LLM в экономном режиме. Нейронка не переписывает целиком HTML каждый раз, а вносит правки построчно, по кусочкам.
• Автоматическая починка чужого кода. Можно сгенерить HTML вообще за пределами сервиса (хоть в обычном ChatGPT) и просто загрузить файл в тул. Он вообще без использования LLM (то есть бесплатно для юзера) под капотом перепишет проблемные классы, поправит CSS и конвертнет фиговую ИИ-презентацию в нормальный документ.
• Парсинг корпоративных шаблонов. В агентстве часто нужно делать презы в фирменном стиле, а LLM плохо понимают референсы "на словах". Если шаблон сделать через HTML-тему - проблема уходит. Подобные фичи есть в максимальных тарифах LLM, но для обычных задач это оверпрайс.
• Уникальный дизайн. По умолчанию LLM делают очень избитые, стандартные слайды. Я запарился и сделал несколько своих стилей: скетч, неон, строгий корп, консалтинг. Пайплайн позволяет делать их реально разнообразными и нешаблонными.

Я посидел какое-то время, собрал прототип, и результаты на выходе мне начали реально нравиться. Наверху к посту прикреплен видос с тем, как это работает. Это техно-демка, много чего еще не доделал, но чтобы идти дальше - нужно понять, делаю я это для себя или для других тоже.

Хочется спросить у вас:
1. Стали бы вы пользоваться таким сервисом, если бы у вас возникла необходимость?
2. Будет ли для вас барьером самостоятельно разворачивать прилку через докер или вы хотели бы отдельный сайт/приложение на MAC?
3. Если это будет сайт или приложение: готовы ли вы были бы платить за него подписку, ИЛИ вам ближе разовая оплата за доступ к интерфейсу, куда вы просто вставляете свой API-ключ и платите только за фактическое использование?

Если в целом есть спрос, я попробую доделать этот тул и устрою тест на 5-10 человек. Сможете пощупать инструмент и дать обратную связь (на время теста пользование, естественно, будет бесплатным).

Жду ваших мыслей в комментах!

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Как бизнесу, завязанному на ИИ, не попасть на штраф в 500к

С 1 марта вступили в силу требования к публичной информации: сайты, интерфейсы и реклама теперь должны быть на русском языке. Иностранные слова допускаются в основном только как дублирующий текст.

Для ИИ-бизнеса здесь есть два пути. Первый - не делать русскоязычный сайт вовсе, работая на зарубеж, а для России оставлять только локальные презентации (так мы сделали для нашего агентства EAI). Второй путь - адаптировать текущий продукт. Именно им я и занимался последние дни.

Официально это называется законом “О защите русского языка". Но, на мой взгляд, с реальной защитой он не имеет ничего общего. Я сам трепетно отношусь к нашему языку, много читаю и часто одергиваю близких, когда можно использовать русское слово вместо заимствования. Больше всех страдает от таких одергиваний моя жена, работающая в англоязычном коллективе 😁 Но когда ты сидишь и всерьез думаешь, как заменить "Fine-tuning" или стоит ли превращать MVP в "МЖП" - это превращается в какой-то сюр. МЖП звучит забавно, но русский человек скорее расшифрует это как "моя жопа", чем поймет продуктовую суть.

Если мы реально хотим защитить язык, куда логичнее вкладываться в то, чтобы люди больше читали классику и узнавали свою культуру, а не заставлять фаундеров заниматься лингвистической эквилибристикой. Особенно в индустрии, где и так хватает проблем с доступом к железу и утечкой мозгов.

Теперь подробнее о том, что делать
Важный нюанс: не спешите прямо сегодня ночью судорожно переводить свои сайты. Скорее всего, реальные проверки от контролирующих органов начнутся только через месяц-три. Но заняться этим стоит, потому что в нашем мире полно недоброжелателей и конкурентов, которые не упустят возможности нагадить и написать донос 😅

Второй технический нюанс: при замене слов будьте готовы к тому, что у вас поедет верстка. Неважно, Tilda у вас или самописный код - русские слова априори длиннее английских. Кнопки будут распухать, заголовок в одну строку превратится в две, и вам в любом случае придется переделывать часть UI/UX элементов.

Чтобы упростить вам жизнь, я подготовил чек-лист того, что нужно проверить:
• Первый экран: главные заголовки и кнопки (CTA). Это самое видное место.
• Вкладки и метаданные: особенно если вы пишете код через AI или ведете документацию в Markdown. AI часто оставляет английским блок frontmatter в начале файла - в итоге на самой странице текст русский, а на вкладке браузера или в поиске висит какой-нибудь английский title или description.
• Навигация и формы: "Sign up / FAQ / Login / Dashboard".
• Тарифы и фичи: особенно названия продающих фичей продукта, названия планов, условия SaaS-подписки.
• Микрокопирайтинг: статусы, тултипы, плейсхолдеры в формах, "success/error".
• Баннеры и картинки: если текст вшит прямо в изображение, он тоже попадает под закон - картинки придется перерисовывать.
• Оферты и политики - обязательно синхронизируйте с новыми названиями

👇 Список замен с нормальными формулировками
Доступен по ссылке - отдайте его своему AI-агенту и попросите прогнать автозамену по всему коду. Это сэкономит кучу времени.

Если у вас есть свои примеры "непереводимых" терминов - закидывайте в комменты, поищем варианты вместе.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Как я (почти) в соло организовал AI-конференцию на 1500+ человек: изнанка, ИИ-инструменты и реальные цифры

Если вы думаете, что для создания масштабной отраслевой конференции нужна целая event-команда, месяцы подготовки и огромные бюджеты, то еще пару лет назад вы были бы абсолютно правы. Но сегодня, если вы умеете выстраивать процессы и грамотно дирижировать ИИ-инструментами, реальность выглядит иначе.

Недавно мы провели онлайн-конференцию ROИИ 2026. Полторы тысячи участников, крутейший лайнап спикеров, море положительного фидбека и беспрецедентно низкая цена подписчика для спикеров.

Но за красивым фасадом скрывалась суровая изнанка: так вышло, что 95% всей организационной работы легло на мои плечи. Вывезти такой объем в одиночку без нейросетей было бы физически нереально.

Я написал подробный лонгрид, где шаг за шагом разобрал, как именно я использовал AI на каждом этапе: от подбора спикеров до маркетинга и продакшена.

Что внутри статьи:
• Один в поле - воин: как мне удалось заменить 6 специалистов (от event-менеджера и верстальщика до таргетолога и монтажера) парой ИИ-подписок.
• AI-оркестрация в действии: почему я не пихал все задачи в один ChatGPT, а собирал точечные связки из Perplexity, Antigravity, MacWhisper, Gemini и NotebookLM.
• Главный факап: как мы лоханулись и сломали аналитику кривыми UTM-метками, и как я использовал Gemini чтобы сдебажить метрики задним числом.
- Финансовый результат: за счет чего нам удалось получить целевого подписчика по 13,5 рублей при рыночной норме в 180-200 рублей.

Никакой магии - только системная инженерия, хардкорный продуктовый опыт и реальные цифры.

👉 Читать статью полностью

P.S. Если телега не грузит картинки - откройте ссылку в браузере, Пашка Дуров что-то сделал, что с одних устройств все показывается, а с других Imgur блочится.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Открываю набор на 6 поток ИИ-Буткемпа: обновленная программа

На прошлой неделе я анонсировал отдельный сайт для обучения корпоративных клиентов. Сегодня новость для тех, кто хочет учиться для себя.

Я обучаю ИИ-компетенциям больше 1.5 лет и за это время выпустил 13 групп. Для меня в приоритете качество программы, актуальность материалов и достижение ваших образовательных целей. Я не буду кормить вас инфоцыганскими обещаниями, что вы по щелчку пальцев станете в 10 раз продуктивнее или сходу запустите IT-продукт уровня Y-Combinator. Результат всегда пропорционален вложенному времени и опыту. Но я выстроил процесс так, чтобы своих первых побед в использовании ИИ на своих задачах вы достигли уже во время обучения.

С момента окончания последнего потока прошло 3 месяца. Я потратил их на то, чтобы пересобрать структуру материалов, и сегодня официально открываю запись на новый поток!

Что изменилось?

Я отказался от двух разных направлений и избавился от базовых тарифов. Раньше на них было меньше занятий, мы покрывали меньше тем, а домашние задания проверял ИИ. Теперь в Академии остаются только тарифы с плотной групповой работой со мной.

Все продукты объединены в один. Вы сами выбираете, насколько глубоко хотите погрузиться в тему AI:

• Ступень 1. ИИ для эффективности. Здесь мы формируем правильный майндсет и учимся системно встраивать нейросети в работу и повседневную жизнь. Фокус на оркестрации ИИ-инструментами: мы прокачаем ваши возможности так, чтобы вы могли в одиночку делать ту работу, для которой раньше требовалась целая команда. Разберем продвинутые техники промптинга, контекстную инженерию, работу с локальными моделями на ПК, освоим топовые инструменты на практике и научимся создавать свои собственные.

• Ступень 2. ИИ-менеджмент продуктов. Для продактов и проджектов. Включает в себя Ступень 1 и фокусируется на том, как делать AI-продукты и использовать ИИ в работе продакта. Здесь мы изучим и применим мой авторский фреймворк "AI-дизайна продукта", который я разработал в Skyeng, применял в Pearson и до сих пор использую в EAI.

• Ступень 3. ИИ для соло-предпринимателя. Дает все предыдущее плюс углубленное погружение в вайб-кодинг. Закончив все три ступени, вы получите полный набор навыков для создания собственных ИИ-продуктов: от умения анализировать рынок до способности создать MVP своими руками без программистов.

Остальные фишки буткемпов остаются на месте: работа на практике, вечный доступ к материалам с обновлениями и доступ к закрытому коммьюнити выпускников. Стартуем 18 марта.

❗️Важное решение для ранних пташек
Я принял решение бесплатно проапгрейдить тарифы тех, кто делал раннюю покупку в ноябре и декабре, когда я анонсировал поток в на февраль-март 2026:
• Те, кто покупал расширенный тренинг по эффективности, получат апгрейд до второй ступени "ИИ-менеджмент продуктов".
• Те, кто покупал базовый тариф по созданию ИИ-продуктов, получат апгрейд до текущего тарифа с обратной связью.

Так я хочу отблагодарить людей, которые доверились мне и поверили в мой продукт.

👉 Все подробности, детальная программа и запись на 6 поток

Если есть вопросы, пишите мне в личку @vladkor97.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Vibe Coding: полезные материалы, лайфхаки и мои кейсы

Вайбкодинг - далеко не самая главная тема моего канала. Однако, несмотря на то, что пишу я про него нечасто, на разработку с помощью ИИ я потратил уже несколько тысяч часов.

Писать стараюсь по сути, и постарался сконцентрировать свой опыт в тех материалах, которые периодически здесь публиковал. В этой подборке я собрал всё самое важное по тематике вайбкодинга: от моих личных кейсов, которые помогают понять, на что вообще способен ИИ, до практических лайфхаков и обзоров инструментов.

🧠 База и Лайфхаки (С чего начать)
Прежде чем открывать редактор, нужно понять правила игры. Без этого вы просто сожжете токены и нервы.

1. 11 правил старта: Как начать вайбкодить нетехнарю? — концентрация самых ценных советов из моего опыта в одном посте плюс видеолекция с лайв-кодингом для новичков.
2. Адекватные ожидания: Почему AI не сделает из вас разработчика — разбираю границы того, где вайб-кодинг вам не поможет.
3. Карьера: Технический продакт — почему навык "собрать прототип руками" становится обязательным и как это меняет рынок труда.
4. Бизнес-логика: Инвестиции в разработку vs Vibe Coding — когда стоит кодить самому с AI, а когда дешевле и безопаснее нанять команду разработчиков.
5. Подводные камни: Как не выстрелить себе в ногу если вы решили навайбкодить свой продукт - что нужно учитывать, если у вас есть ИИ, но нет команды разработки

🚀 Мои кейсы (Что можно собрать в соло)
Примеры из моей практики. Как от идеи дойти до сложного работающего продукта.

1. Stuctura AI: Свой "Cursor для слайдов" — рассказываю про идею ИИ-тула для создания презентаций, который в данный момент планирую развивать вместе с каналом.
2. Open Source утилита: AI-тул для работы с Telegram — как я устал разгребать каналы руками и навайбкодил TeleTools (парсер, анализатор и форматтер постов) с выкладкой кода на GitHub.
3. Хардкор: Как я навайбкодил LMS на 100к строк кода — детальный разбор архитектуры, стека и процесса создания сложного образовательного продукта.
4. От MVP до Продукта: Больше, чем просто прототипы — пример сборки веб-приложения с базой данных, авторизацией и RAG за 8 часов.

⚙️ Методология (Как выстроить процесс)
Модели обновятся, а умение ставить задачу и контролировать качество останется.

1. Техническое задание: ТЗ для кодинг-агента — пошаговый алгоритм написания техзадания, с которым нейросеть будет лучше понимать контекст и меньше ошибаться.
2. Контроль качества: Как сделать код предсказуемым — правила гигиены: работа с Git, смоук-тесты, декомпозиция и почему нельзя доверять агентам "все под ключ".

🛠 Инструментарий (Чем кодить)
Инструменты меняются, но категории остаются. Я разделил их по уровню входа.

Уровень 1: Быстрый старт (Web-билдеры)
Идеально, чтобы собрать лендинг, дашборд или простое приложение за вечер, не настраивая окружение.
1. Bolt.new: Воркфлоу прототипирования — запись моего эфира, где я показываю полный цикл создания приложения с нуля.
2. Stitch: От вайб-кодинга к вайб-дизайну — инструмент, который решает главную боль разработчика-одиночки: как сделать красивый интерфейс и верстку без дизайнера.
3. Google Opal: Конструктор мини-аппов — отличный выбор для создания простых утилит и внутренних инструментов.

Уровень 2: Хардкор (IDE и редакторы)
Для сложных проектов, где нужен контроль над файлами, терминалом и деплоем.
1. Antigravity: Замена Cursor? — большой обзор IDE от Google. Почему это один из самых сильных конкурентов на рынке.
2. Cursor: Почему инструмент испортился — важный пост про экономику и лимиты. Читать, чтобы понимать, как не слить бюджет.
3. Trae: Доступная альтернатива — редактор от ByteDance. Отличная запасная опция с более выгодными тарифами.

🧩 Полезные ресурсы
1. База знаний: Что почитать про вайб-кодинг — подборка каналов и статей от моих коллег-практиков.
2. Хаки: Репозиторий с системными промптами популярных тулов — Помогает понять, как они устроены изнутри, и собрать аналог бесплатно в AI Studio.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Как не выстрелить себе в ногу если вы решили навайбкодить свой продукт

Этот пост - часть большой подборки по вайб-кодингу, которую, как я вижу, вы уже массово себе сохранили (она случайно улетела в канал чуть раньше времени).

Здесь хочется поговорить о типичных подводных камнях, с которыми вы неизбежно столкнетесь, если решите собрать свой продукт с помощью ИИ.

1. Продумывайте UX и пользовательские сценарии до мелочей
Кодинговые модельки не понимают контекста удобства по умолчанию. Например, если вы делаете приложение, где есть редактирование контента, агент сам не догадается, что нужен автосейв, это нужно четко прописать в ТЗ.

Однако если вы не работали плотно с дизайнерами, то сделать идеальное ТЗ со всеми возможными сценариями нереально. В таком случае - создайте базовый флоу, потыкайте его руками и отловите моменты, где вам самому неудобно или чего-то не хватает. ИИ делает то, что ему сказали, а не то, что логично.

2. Экономьте на API при тестировании пайплайнов
Сразу сделать production-ready решение не выйдет. Будет куча тестов, перезапусков докеров, прогонов кода. Если использовать для этого дорогие модели, можно легко сливать по $2 за один сложный запрос.
Лайфхак: на этапе разработки подключайтесь через OpenRouter к бесплатным моделям. Вам сейчас важна работоспособность системы в целом, а мелкие недочеты легко правятся. А вот уже сам финальный промпт можно точечно тестировать в Google AI Studio или интерфейсах нужных вам LLM.

3. Тестируйте адаптивы вашего приложения
Даже если на вашем 16-дюймовом ноутбуке веб-приложение выглядит идеально, это не значит, что оно так же откроется у всех. Модель часто использует классы, которые криво адаптируются под разные экраны. В итоге у кого-то на iPhone едет верстка, а на 13-дюймовом экране ломаются блоки. Тестируйте разные размеры экрана через Dev Tools браузера или просите знакомых дать фидбек, чтобы вовремя поправить адаптив (хотя даже после тестов у меня периодически проскакивают проблемы адаптива).

4. Для динамического контента используйте БД и JSON
Цены, промпты, описания - все, что будет регулярно меняться, сразу выносите из кода в отдельные .json файлы или БД. Заодно попросите агента накидать простенький интерфейс для их редактирования.
Зачем? Если забить все тексты в код, файл сильно раздувается. Модель начинает терять контекст и делает синтаксические ошибки. Меньше кода - проще поддержка.

5. Заставьте агента писать документацию и тесты
Прямо в системном промпте зафиксируйте два жестких правила:
• Писать документацию.
• Писать тесты к новому функционалу.
Отличная практика - держать в корне проекта PRD с описанием функционала, план реализации и файл README. Заставляйте агента постоянно с ними сверяться и обновлять их. Если проект пойдет в долгосрок, это спасет вашу архитектуру.

6. Защита от халявщиков и статусы оплаты
Интеграция платежек - отдельная боль. ИИ не учитывает, что какая-то крыса может открыть DevTools и поменять цену подписки на 1 рубль.
Особое внимание обращайте на промежуточные статусы. Например, пользователь нажал "назад" при оплате, и платеж повис в статусе pending. Если агент написал базовую логику "оплачено / не оплачено" (if / else), то при возврате пользователь получит ваш продукт бесплатно. Просите агента прописывать цепочку условий (if / elif / else if), чтобы обрабатывать каждый статус отдельно: успешную оплату, отмены, и ожидания. После - тестируйте руками.

7. Берегите свои API-ключи
Агенты до сих пор периодически хардкодят API-ключи прямо в код, игнорируя .env файлы. Если вы просто на вайбе жмете Accept и пушите код в прод, ключи рано или поздно утекут. В лучшем случае вы обнулите баланс карты, в худшем - влезете в огромные долги.
• Всегда ставьте жесткие лимиты трат в кабинетах API.
• Перед пушем в продакшн просите агента: "Проверь код на наличие захардкоженных значений, ключей и доменов".

Хоть с ИИ и можно затащить сложный продукт в соло, но архитектором, который держит в голове безопасность, удобство и логику, все равно остаетесь вы.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

🚀 NGI дайджест №33

Последняя неделя была посвящена систематизации опыта: от запуска обновленного обучения до разбора юридических тонкостей и организации ивентов. Собрал все самое важное.

1. Открываю набор на 6 поток ИИ-Буткемпа: обновленная программа - не буду скромничать и скажу, что считаю эту программу одной из лучших на рынке по соотношению глубины и качества. Да, есть хорошие курсы, например, бесплатный от Т-Банка (знаю ребят и уверен в качестве), но AI - это та сфера, где слишком много знаний не бывает 🙂 Моя экспертиза строится на реальном R&D еще до массового бума и прикладном опыте использования нейросетей каждый день. Показательно, что полгода назад даже Яндекс Практикум приходил с предложением сделать совместный курс для CTO на базе моих материалов. Находясь в США и инвестируя в свое образование, я вижу, что аналогичные моей программы здесь стоят в десятки раз дороже. Многие компании отправляют ко мне сотрудников, а кто-то платит сам - отзывы можно глянуть на сайте. Сейчас я смещаю фокус на B2B-направление, так как оно выгоднее, поэтому открытые потоки будут проходить редко.

2. Как я (почти) в соло организовал AI-конференцию на 1500+ человек: изнанка, ИИ-инструменты и реальные цифры - большой лонгрид с внутрянкой. Расписал все честно: цифры, косяки, факапы и то, где AI реально спас, а где не справился. Максимально подробный кейс организации ивента в одиночку.

3. Как бизнесу, завязанному на ИИ, не попасть на штраф в 500к - важный пост для тех, кто уже делает продукты или только планирует. С 1 марта вступили новые требования к использованию иностранных слов. Разобрал, что нужно проверить на сайте и в интерфейсе.

4. Как не выстрелить себе в ногу если вы решили навайбкодить свой продукт - разобрал типичные ошибки и подводные камни при создании продуктов с ИИ. Про UX, безопасность ключей, тесты и почему нельзя слепо доверять агентам.

5. Vibe Coding: полезные материалы, лайфхаки и мои кейсы - одна из самых сохраняемых подборок в канале. Собрал все в одном месте: от базы и инструментов до методологии и готовых кейсов.

Прошлый дайджест тут

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Почему я считаю, что не стоит самостоятельно проектировать сложные мультиагентные системы (если вы не R&D-команда)

На днях в обсуждениях канала задали отличный вопрос: планирую ли я делать какой-то образовательный контент по настройке оркестрации агентов? Речь о системах, где 10-20-30 агентов проверяют друг друга, сами принимают решения и работают как реальная команда.

Вопрос вроде бы про обучение, но по сути он вскрывает большую проблему того, куда сейчас движется рынок. Я вижу явный тренд: многие пытаются навайбкодить сложные мультиагентные системы, а в итоге получают кучу проблем. Жалуются, что ничего не работает, а если и получается завести - то выходит безумно дорого.

Я написал в чате развернутый ответ на этот счет и решил вынести его сюда. Спойлер: лезть в это сейчас рядовым проектам не надо, и вот почему.

1. Экономика никогда не сойдется
Это практически всегда обходится дорого. Каждая перепроверка в цепочке агентов - это токены, а токены - это деньги. Возьмем тот же скилл Anthropic по созданию презентаций: модель сначала их создает, потом скринит, потом перепроверяет. Если делать свой продукт с такой логикой, каждый запрос будет стоить нереальных денег. Такое могут позволить себе только команды с собственным инференсом LLM (в основном топовые лабы). Реальных бизнес-задач, под которые компании выгодно было бы развернуть свою LLM, очень мало, а селф-хост модели сейчас сильно отстают в агентских возможностях.

2. Иллюзия автономности и качества
Нам в маркетинге рисуют красивые цифры, что модель работает автономно по 8-10 часов. Но это маркетинг. Реальная длительность задачи, которую LLM может адекватно выполнить автономно, находится в районе 20 минут (у Рефата недавно был хороший пост на эту тему). При этом на саму задачу модель может потратить времени больше, чем эти 20 минут.

Именно поэтому сейчас куда более актуален подход, где оркестратор - не LLM, а человек. Мы сохраняем human-in-the-loop как основной принцип. Без него в профессиональных задачах вы получите AI-slope, а не готовый к использованию результат.

3. Каскадные галлюцинации
Чтобы мультиагентные системы были реально автономными, результат должен быть детерминированным. LLM сами по себе склонны к галлюцинациям. А когда у вас цепочка из 10-30 агентов, эта вероятность не просто множится, она превращается в каскадные галлюцинации. Сейчас созданием надежных систем такого уровня занимаются гиганты вроде Anthropic, Google и OpenAI, потому что только они могут позволить себе такие R&D-затраты.

Почему тогда все переключились на вайбкодинг?
Вячеслав в своем сообщении очень точно подметил: "Как будто-бы все сейчас переключились на вайбкодинг, а агенты немного ушли на второй план". И это абсолютно логично вытекает из пунктов выше.

Прямо сейчас вайбкодинг - это самый низковисящий фрукт. Есть отличный набор задач, которые действительно можно быстро и дешево закрыть кодом, не выстраивая сложные цепочки из нейросетей.

Решит ли вайбкодинг все вопросы? Вообще нет. Решат ли их мультиагентные системы? Тоже нет. Язык - лишь небольшой аспект нашего мира. По этому поводу был у меня ранее пост + разбор статьи

👇 Присоединяйтесь к дискуссиям в чате канала!
Этот пост родился из обычного вопроса в комментариях. В нашем чате периодически обсуждают очень интересные вещи, и я часто залетаю с ответами, которые не всегда попадают в основную ленту. Заглядывайте в комментарии и вступайте в обсуждение!

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Развитие канала, монетизация и как мы можем посотрудничать

На фоне того, что ко мне стали довольно часто приходить с запросами на рекламу, плюс подъехали свежие новости от ФАС и Роскомнадзора об ограничении рекламы в мессенджерах, решил написать пост про рекламу и форматы возможного сотрудничества.

Отвечу сразу: платной рекламы в канале нет и в ближайшее время не будет. И вот почему:

1. У канала другие цели
Я не нуждаюсь в мелочной монетизации, у меня нет KPI выжимать из блога деньги на сторонних ссылках. Для меня этот канал - в первую очередь способ делиться своим опытом, давать пользу другим, качать нетворк крутых специалистов и учиться четче формулировать собственные мысли. Да, это еще и площадка для прокачки личного бренда и продвижения моих продуктов. Вы видите, что я периодически рассказываю про консалтинг в EAI или анонсирую обучение в NGI Academy (кстати, ближайший старт B2C-потока будет уже 18 числа). Но даже со своими проектами я стараюсь не частить и не злоупотреблять вашим вниманием.

2. Экономика и уважение к аудитории
Если делать рекламу, она должна приносить нормальные деньги - в моей картине это хотя бы 1000 долларов в месяц которые я бы мог реинвестировать в рост канала. При текущем размере канала, чтобы выходить на эту сумму, мне придется буквально заваливать вас рекламными постами. Я свою аудиторию уважаю и спамить всяким шлаком не собираюсь. Пока канал не вырастет до тех цифр, где нормальный бюджет получается с одной публикации, платных интеграций не будет.

3. Обязательный тест продукта
Если я что-то и буду рекомендовать, это должен быть качественный продукт, в котором я уверен. Брать деньги просто за то, чтобы не глядя закинуть чужой текст в канал - не моя история. Мне нужно время, чтобы ознакомиться с сервисом, потрогать его руками. Формат должен быть честным: я открыто говорю, что это реклама, при этом понимая, что штука реально крутая и я могу рекомендовать.

4. Новый закон о рекламе
Ну и вишенка на торте - свежие разъяснения ФАС о том, что размещение рекламы в Telegram (и на других ресурсах, попавших под ограничения Роскомнадзора) теперь содержит признаки нарушения закона "О рекламе". Ответственность за это несут и рекламодатель, и распространитель. Поэтому, если рекламные интеграции когда-то и появятся, то они будут проводиться исключительно через мое зарубежное юрлицо и таргетироваться на русскоязычную аудиторию вне РФ (а вас на канале довольно много).

Возможны ли другие форматы сотрудничества?
Да, абсолютно. Пока я не даю платную рекламу, мы можем повзаимодействовать иначе:

1. Бесплатно поделюсь крутым проектом. Если вы пилите классный продукт (как недавно парень сделал тренажер для промптинга и собирал фидбек) - скидывайте. Если мне реально понравится, я расскажу о нем в канале на безвозмездной основе.

2. Взаимопиар. Если у вас Telegram-канал плюс-минус такого же размера, можем договориться об обмене аудиторией. Но есть важное условие: ваш канал должен мне искренне понравиться, зацепить и нести реальную пользу моим подписчикам, я хочу, чтобы моя аудитория получала пользу, а не шитпост или просто рассказы о том, как кто-то мучался 10 часов с моделью Х, чтобы заставить ее сделать У.

3. Совместные эфиры. Я знаю, как сложно даются первые шаги в построении своего канала. Поэтому, если у вас пока мало подписчиков, но вы классный спец с прикольным контентом - давайте проведем совместный эфир. Если мы действительно дадим людям пользу, то мне абсолютно пофигу, что от вас ко мне придет 50 человек, а от меня к вам - 500. Главное - дать пользу. Давайте делать.

Ссылку на этот пост я добавлю в закреп, чтобы перенаправлять на него все будущие запросы о сотрудничестве.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Perplexity скатились и просто хотят денег?

Через 10 дней у меня заканчивается годовая подписка на Perplexity, и я серьезно задумался о том, чтобы ее не продлевать.

Многие знают, что Perplexity - один из моих любимых AI-тулов. Раньше это был незаменимый инструмент для ресерча и абсолютный топ по соотношению value for money. Платишь за одну подписку - получаешь доступ к ChatGPT, Gemini и Claude в одном месте. Выбор казался беспрецедентным, особенно когда можно было взять ключ на год за копейки.

Но в последнее время я наблюдаю, как компания методично закручивает гайки. Делюсь наблюдениями.

1. Конец дешевым подпискам
Первое, что бросилось в глаза - массовый отлет подписок по промокодам (те самые ключи с плати.ру). Лавочку закрывают. Очевидно, что период набора пользовательской базы закончился, и теперь стартап пытается монетизировать аудиторию. Логично, но как именно они это делают и не идет ли это во вред продукту?

2. Жесткая порезка лимитов втихаря
Бесплатная версия сейчас стала фактически бесполезной: жесткие лимиты на выбор моделей, всего 3 Pro-поиска в месяц и 1 Deep Search.

Но и Pro-тариф пострадал капитально. В феврале лимиты порезали так:
• Research: с 600 запросов в день (18 000 в месяц) до 20 в месяц! Это урезание на 99.8%.
• Labs: с 50 до 25 запросов.

И самое забавное - написали об этом только в Твиттере. Никаких уведомлений в интерфейсе или рассылок. Я использую ресерч для сложных рабочих задач и впервые уперся в лимит еще до конца месяца. Обычные запросы теперь тоже ограничены размытой формулировкой про "недельные лимиты". Pro-тариф за $20 потихоньку превращается в демо-версию.

3. Прыжок веры в тариф Max
Между подписками за $20 и $200 (Perplexity Max) нет ничего. Стратегия "все или ничего", где Pro, видимо, нужен только для выхода в ноль по юнит-экономике, а зарабатывать они планируют на Max. И именно туда они прячут все самое интересное.

4. Paywall на базовые идеи и топовые модели
Например, новая функция "Консилиум моделей" (когда несколько LLM отвечают и синтезируют ответ) доступна только в Max. Хотя эту идею Андрей Карпатый реализовал в open-source бесплатно еще год назад. Почему просто не списывать 3-4 запроса с баланса Pro-пользователя?
То же самое с моделями. Раньше в Pro были доступны все frontier-модели. Сейчас самые дорогие и думающие агентские модели (вроде Opus) переехали в Max.

Кстати, новая функция Perplexity Computer (что-то среднее между OpenClaw и Manus) тоже в Max, но тут претензий нет - она жрет очень много токенов.

5. Деградация качества ответов
Это субъективное ощущение, но модели через Perplexity работают хуже, чем напрямую. Я сравнивал ответы Gemini 3.1 в нативном интерфейсе и через Perplexity. Нативный Gemini думает дольше, но выдает качественный результат. В Perplexity та же модель отвечает быстрее, но галлюцинирует. Аналогично с моделями Anthropic. Складывается ощущение, что они урезают effort модели и контекстное окно ради экономии токенов.

Итог
Понятно, что Perplexity как стартапу нужно выживать и выходить в плюс. Но для меня основная джоба - это диверсификация и создание артефактов при работе с информацией и AI-поиском.

У меня уже есть подписка на Gemini, а GPT-модели и прочее мне не особо нужны. А теперь смотрим на Perplexity: для поиска они используют модель от Anthropic, для создания артефактов в режиме Labs - тоже модель от Anthropic.

Если под капотом для моих задач все равно крутится Claude, а функционал приложений плюс-минус равен (у Anthropic тоже есть проекты и артефакты), то зачем мне платить прослойке с жесткими лимитами? Проще и эффективнее оплачивать Anthropic напрямую и получать максимум от модели без искусственных ограничений.

P.S. Пошел уже отменять подписку, выбрав, что ухожу к конкурентам - дали скидку 50% на год. За эту цену пока оставляю, подробнее почему расписал в комментариях 😅

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Ревью Lenny's Pass - лучшей подписки для старта в AI (и экономии $1000)

Почти год назад я уже писал про Lenny's Pass. Недавно я ревьюил свои подписки, и заглянул посмотреть что изменилось. Да, часть классных штук уехала в более дорогой тариф, но сейчас это по-прежнему лучшая точка входа для тех, кто хочет получить максимум AI-инструментов за $200.

Сразу закрою вопрос доверия и реальной ценности: Ленни - значимый человек в индустрии, а его подписка - это прежде прежде всего доступ рассылке, в которую входят полезные материалы от топов из Google, Anthropic, Open AI. А вот пак AI-инструментов идет уже как невероятно жирный бонус. Я сам сижу на этом бандле почти год, полет нормальный, и многие сервисы из моего текущего топа я распробовал именно благодаря этой подписке.

Важный нюанс и небольшой лайфхак
Промокоды дают годовую подписку, но работают только на новые аккаунты. Если вы уже покупали подписку на конкретный сервис, продлить ее этим промокодом не выйдет.

Поэтому делаем так: просто создайте новый Google-аккаунт специально под этот бандл. Почему Google? Потому что через него проще и быстрее всего в один клик авторизоваться во всех остальных сервисах. Оформляете Lenny's Pass на эту новую почту, и через нее же логинитесь в тулах. Это критически важное условие - почта, на которую куплена подписка Ленни, и почта для активации самих сервисов обязательно должна совпадать.

Коротко про тариф Insider ($350)
Я сфокусируюсь на базовом тарифе, но если вы смотрите на Инсайдер, оттуда смело рекомендую:
• Bolt, Lovable и Replit - шикарные решения для быстрого прототипирования и начального входа в AI-кодинг.
• ElevenLabs - лучший voice-over на рынке.
• Canva - база для тех, кто много работает с визуалом.
• Gamma - сам я не фанат таких ИИ-презентаций, но если вам нужно штамповать их пачками, то норм.

Тариф Annual ($200): Что внутри и на что обратить внимание
Я выделил 5 самых интересных для меня инструментов из базового пакета:
• Amp. Очередной кодинговый агент. Лично я с ним дела не имел, но базовые принципы и модели сейчас везде одинаковые. Если хотите попробовать AI-кодинг, не инвестируя $200 в один конкретный тул - это очень крутой оффер.
• Manus. Тот самый нашумевший агент. Отдельно за свои деньги я бы его не купил, но в бандле увидеть его был рад. Если хотите поэкспериментировать с делегированием крупных автономных задач (чтобы он сам поресерчил, создал, отредактировал) - инструмент крутой.
• Perplexity. Как я писал в прошлом посте, это все еще один из моих любимых инструментов, вопросы есть только к их ценовой политике. Если вы им еще не пользовались - он точно войдет в ваш арсенал.
• n8n. Я не фанат этого инструмента. На мой взгляд, лучше освоить AI-кодинг, чем строить визуальные ноды. Но если вы видите для себя профит в автоматизации и не хотите заморачиваться с кодом - почему нет.
• Wispr Flow. Один из лучших на рынке тулов для работы с диктовкой и транскриптами на базе хороших моделей. Честно скажу: экономически целесообразнее один раз купить MacWhisper. Но чтобы глобально познакомиться с концепцией диктовки, это предложение отлично подойдет.

Каждый из этих пяти инструментов отдельно стоит около $200 в год. То есть мы получаем пак стоимостью минимум $1000 всего за $200.

При этом в базовый тариф входят и другие крутые вещи: например, Granola или кредиты на Cursor (мне они уже нерелевантны, но многим точно пригодятся). Базовая подписка за $200 покрывает практически все потребности. А если вы готовы отдать $350 за Insider со всеми генераторами кода - это будет просто офигеть какая выгодная сделка.

Взять себе подписку можно тут

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Нейросетевая халатность: как использование LLM приводит к последствиям - от проблем в бизнесе до травм и смерти

На днях наткнулся на жуткую новость в сети: в США подан первый иск против Google из-за того, что Gemini довела человека до самоубийства.

Обычно в ленте все радостно пишут про классные промпты и то, как ИИ упрощает жизнь. Но я и в своих постах, и на образовательных мероприятиях всегда стараюсь донести следующие тезисы:

1. ИИ - это не лучший помощник для решения психологических проблем. При проблемах лучше обращаться к специалисту.
2. Любая сфера, где нужна специфическая экспертиза (domain knowledge) - потенциальная зона риска. Если у вас нет компетенций в чем-то нельзя слепо доверять LLM.

Я работаю с LLM огромное количество времени и регулярно вижу, как модель может выдать потенциально опасный для человека результат. Почему так происходит?

Архитектура LLM несовершенна. Модели не проектируются так, чтобы фундаментально не генерировать вредоносный контент. Вместо очистки данных разработчики просто закрывают дыры и ставят фильтры безопасности, которые часто не срабатывают. Буквально пару недель назад я нашел эксплойт, который позволяет обойти эти запреты и заставить тот же Gemini сгенерировать дикпики (пруф прикрепил скрином). Да, концептуально это забавно 😁 Но именно через такие дыры в системе и идет весь вред. Как именно я это сделал - не поделюсь, потому что через эту уязвимость можно генерировать в целом практически любой вредоносный контент. Если в ближайшее время не закроют - буду репортить способ гуглу.

У ИИ нет связи с реальным миром. Модель не знает законов нашего физического мира в принципе. Если вы делаете приложение для генерации планов питания, будьте готовы, что нейросеть будет стабильно занижать калории и нутриенты. Если хотите тренироваться с помощью ИИ - опирайтесь исключительно на надежные источники, а не на связку LLM + ваше эго. Лично у меня был кейс, когда попавшись на собственную самоуверенность и нежелание признавать откат в форме после болезни, я пошел к ИИ. LLM дала мне план с некорректной периоридизацией нагрузок, что в итоге привело к микротравме, из-за которой я вынужден тренироваться с осторожностью.

И это касается не только физиологии. В своей регулярной работе я постоянно замечаю, что при анализе ситуаций или генерации каких-то выводов модель может выдавать абсолютную ахинею. Здесь нужно быть максимально осторожным.

Все это - сторона личной безопасности. Но есть еще огромный пласт корпоративной безопасности. Ошибки ИИ и слепое доверие алгоритмам в бизнесе ведут к утечкам данных, неправильным управленческим решениям и, как следствие, масштабным сливам бюджетов.

На этой неделе я планирую провести эфир, где мы подробно разберем тему безопасности. Если интересно - накидайте реакций на пост. На эфире поговорим про корпоративные риски, утечки данных и про то, как безопасно использовать ИИ для себя, чтобы не навредить ни здоровью, ни бизнесу.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Старт 6 потока Академии: зову на открытое занятие

Напоминаю, что на этой неделе стартует новый поток ИИ-буткемпа.

Сразу уточню по расписанию: первое занятие пройдет в четверг, а не в среду, как планировалось. Меня пригласили на мичиганскую конференцию по ИИ, поэтому старт пришлось немного сдвинуть, но будет дополнительно чем поделиться :)

А теперь инфа для тех, кто думает о покупке, но хочет сначала посмотреть, как всё устроено внутри.

Меня откровенно бесят классические инфобизнесовые механики с вебинарами воронками и прогревами. Обучение хочется делать в кайф, а не ради слепых конверсий. Поэтому в этот раз я решил сделать проще и не париться с прогревающими вебинарами.

Если вы реально заинтересованы в покупке места на буткемп - напишите мне: я пущу несколько человек прямо на наше первое занятие. Без оплат, агрессивных продаж и обязательств по покупке. Просто придете, познакомитесь с форматом и поймете, подходит ли вам такой стиль работы со мной.

Еще один важный момент: я неоднократно говорил, что в этом году у меня в приоритете B2B-направление, и мой временной ресурс сейчас сильно ограничен. Если спрос на корпоративное обучение будет стабильно высоким, я отдам все свободные слоты под бизнес, а не под B2C.

Так что, если тема внедрения ИИ для вас сейчас актуальна, искренне советую стартовать с нами на этой неделе, т.к я пока не знаю, буду ли я организовывать еще публичные потоки в ближайшее время.

Кто хочет попасть на открытое занятие - пишите мне в личку @vladkor97.

Полная программа и детали буткемпа тут: https://www.ngi.academy/