Через 3 минуты начинаем новогодний Я.Субботник: https://www.youtube.com/watch?v=zN2SENJu6Ns

Я буду выступать в 12:55 и расскажу о том, нужно ли становиться руководителем, как им стать и что делать дальше.
При подготовке доклада я использовал 10 лет опыта и вот этот mind map.

Сегодня 12-й CodeFest!

Я рассказываю доклад про универсальные платежные формы. Каждый раз, когда вы оплачиваете покупку на одном из сервисов Яндекса, скорее всего вы видите именно нашу форму.

Ссылки, упоминаемые в докладе:
1. PCI DSS — https://www.pcisecuritystandards.org
2. 3-D Secure — https://habr.com/ru/company/dsec/blog/517268/
3. use-platform — https://github.com/use-platform/use-platform
4. Доклад Жени Тропина про use-platform — https://www.youtube.com/watch?v=0LuKoLJ3zbU&list=PLKaafC45L_SSj9alzlF_saWXX-4GpjXRD&index=1
5. ThemeKit для темизации компонентов — https://github.com/bem/themekit
6. Визуальное управление дизайн-токенами yandex-ui — https://github.com/bem/yandex-ui-themer
7. react-aria и react-spectrum от Adobe: https://react-spectrum.adobe.com/react-aria/index.html, https://github.com/adobe/react-spectrum

Наконец-то смонтировал первый выпуск рубрики «Как ты кодишь?» с Вовой @tadatuta!

Его Твиттер, канал в Телеграме и конфиги из видео.

Давно здесь не было постов. Но появился отличный повод — выступаю на Kolesa Conf с рассказом, как у нас в Яндекс ID автоматизирована работа с интернационализацией:

«Как поддерживать интерфейс на разных языках и (почти) не вспоминать об этом»

Иногда i18n воспринимают только как способ перевести тексты. Но все гораздо сложнее — нужно учитывать культурные особенности разных стран (формат чисел, дат, времени, локализовать единицы измерения, учитывать направление текста при подготовке иллюстраций и так далее). Очень сложно изучить все подобные различия и их поддерживать. Но о нас позаботились и большая часть проблем решена на уровне стандартов:
* Unicode CLDR Project
* International components for Unicode
* Intl

А чтобы было еще удобнее, над базовыми решениями написаны верхнеуровневые библиотеки:
* FormatJS
* Lingui

Остается только выбрать подходящие инструменты и не забывать вовремя использовать. Но «не забывать» — это человеческий фактор.

Мы решили от него избавиться и придумали плагин для eslint, который находит все непереведенные строки в интерфейсе и автоматически их оборачивает в вызов i18n().

Опубликовал код плагина, чтобы вы могли вдохновиться и написать что-то подобное для вашего проекта:

https://github.com/tadatuta/eslint-plugin-wrap-i18n

А для полного счастья можно еще прикрутить проверку орфографии и типограф:
* CSpell — проверка орфографии в коде
* Типограф — автоматическое исправление типографики (неразрывные пробелы, длинное тире, правильные кавычки и т.д.)

А вот и видео с доклада: https://youtu.be/SewJDOwl5Bk?si=p4-IkSXousRNp5q8

Главное — чтобы в кайф!

Меня зовут Владимир Гриненко. Я предприниматель, основатель EdTech-стартапа grinenko.pro, ex-CTO Яндекс ID.

За плечами опыт создания веб-студии и 15 лет работы в Яндексе в разных продуктах на самых разных ролях — от разработчика главной страницы, техноевангелиста и участника opensource-сообщества до технического руководителя целого сервиса.

Все это время я регулярно выступаю (практически везде, от Австралии до Израиля) и участвую в программных комитетах IT-конференций. Преподавал в Школе разработки интерфейсов Яндекса еще с тех пор, когда названия такого не было, был автором и ментором в Практикуме, участвовал в роли эксперта в Школе спикеров Яндекса.

Сейчас выстраиваю сразу три проекта:
1. Собственную онлайн-школу
2. Лабораторию ИИ для бизнеса
3. Агентство онлайн-маркетинга

О чем канал?
Про переход из найма в свое дело и про то, как ИИ меняет правила игры. Будем обсуждать нейронки, вайбкодинг и то, как технологии экономят деньги и нервы.

Еженедельные дайджесты можно найти по тегу #digest, а анонсы видео по #ГриненкоПро.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить, и смело задавайте вопросы в комментариях.

Открыт к предложениям по выступлениям и консалтингу — пишите!

Через полчаса в 15:30 Мск на Я 💛 Фронтенд расскажу, что на самом деле важно в разработке.

Подключайтесь к трансляции и делитесь с друзьями:
https://www.youtube.com/live/Da3cJi7RDPg?t=16632s

@devspotting

Поговорили с Жанной Кругловой, ведущей подкаста «Быть CTO», о том, как AI всё меняет и ничего не меняет в управлении командой разработчиков:

* Смотреть на YouTube
* Смотреть на VK

@devspotting

Какой смысл учиться программированию, если завтра нейронки будут делать любую работу лучше людей?

В кулуарах ЯЛФ обсуждал эту тему с Сергеем veged Бережным — директором по взаимодействию с разработчиками и новым CTO Яндекс Практикума. Для нас обоих это максимально актуально — оба занимаемся EdTech — он внутри Яндекса, я самостоятельно.

Серега сформулировал отличную аналогию, которая мне очень понравилась: компьютеры давно победили человека в шахматах без единого шанса на реванш. Но люди ведь не перестали учиться играть.

Даже если нейронки начнут решать 100% SWE-задач лучше самого опытного разработчика, программирование останется отличным занятием для саморазвития и хобби.

Я точно продолжу программировать, даже если за это перестанут платить.

А как вы видите будущее разработки?

@devspotting

Как же прекрасен Tailwind! Viento en popa!

Как человек, который много лет был разработчиком и амбассадором БЭМа, я не перестаю удивляться успеху Tailwind.
Ребята взяли все лучшие практики и... сделали наоборот!

Я искренне пытался понять, в чем прикол. Почитал документацию, посмотрел обзоры, но ничего не помогает.

Если кому-то повезло все пропустить, то вот краткая справка:

1. Придумываем новый DSL поверх нативного CSS, но с ограниченной выразительностью.

2. Вместо разделения структуры и представления максимально все перемешиваем. По пути лишаемся возможности кэшировать стили, которые обычно меняются реже, чем разметка.

3. Полностью избавляемся от семантики, чтобы, глядя в разметку, нельзя было догадаться, что же это за сущность. Зато сам объем разметки вырастает в разы.

4. Тем, кому изучения нового «языка» для стилизации недостаточно, предоставляется прекрасная возможность изучить еще и дополнительный тулинг для сборки.

5. В результате получается проект, где принципиально невозможно вносить глобальные изменения и на каждый чих приходится править код по всему репозиторию. Отдельное удовольствие — читать диффы.


Поздравляю, у нас получился Tailwind!

Однако практически все современные AI-инструменты генерируют код с Tailwind CSS по умолчанию начиная от специальных сервисов вроде v0.dev от Vercel или Lovable и заканчивая SOTA-моделями в родной обвязке — если попросить Opus 4.6 в Claude Code или GPT-5.3-Codex в Codex app сгенерировать сайт, то с огромной долей вероятности вы получите React + Tailwind.

Где мы свернули не туда?

Понятно, что нейронке чуть проще генерировать код, где исключается влияние каскада, но ведь БЭМ никуда не делся!

Просто добавьте в ваш промпт «используй БЭМ-методологию» и вы получите результат, который удобен не только роботам, но и людям.

Отдельно забавно, что как только LLM стали генерировать пригодный для продакшена код, Адам Ватан — основатель Tailwind — уволил большую часть своих разработчиков из-за «жесткого влияния AI на наш бизнес».

Как вы думаете, чему история про Tailwind учит нас и что говорит об отрасли в целом?

@devspotting

Как вайб-кодить на топовых нейронках бесплатно

Пока фронтир-лаборатории жгут инвесторские миллиарды, чтобы вас заполучить — настало лучшее время для вайб-кодинга (или контекст-инженерии — кому что больше нравится). Напоминает времена, когда Яндекс и Убер дотировали поездки на такси, а маркетплейсы и до сих пор иногда доплачивают за ваши покупки.

Ну вот и славно, давайте разберемся, как воспользоваться этим аттракционом невиданной щедрости.

Этим постом начинаю серию про программирование без написания кода руками, буду собирать под тегом #vibe.

Мой отсортированный топ прямо сейчас:

1. Antigravity.
Определенно мой фаворит на текущий момент. Гугл пустился во все тяжкие, чтобы догнать Claude Code и Codex.

Free tier предоставляет бесконечный таб-комплишен (он правда ОЧЕНЬ крутой, если вы все-таки решите писать код руками!), квоту на Gemini 3 Pro (High и Low), Gemini 3 Flash, GPT-OSS и, внезапно, SOTA-модели от Антропик: Sonnet и даже Opus 4.6. То есть они буквально платят за вас своему прямому конкуренту, еще и более сильному.

Есть нюанс: нужен аккаунт страны из поддерживаемого списка (список большой, но РФ и РБ в него не входят). Зато при наличии нескольких аккаунтов можно не переживать о квоте.

Я потестировал бесплатный акк и в итоге купил за ~1k руб пиратскую подписку на 6 месяцев на plati.market. Здесь помимо перечисленного становятся доступны Nano Banana, Stitch, NotebookLM и даже квота на Gemini API для использования LLM внутри ваших приложений.

Дисклеймер: совершенно не факт, что Гугл завтра не прикроет лавочку и не забанит все такие аккаунты, но пока полет нормальный.

Для телепорта в нужную страну использую вот такой сервис (не берусь утверждать, что он чем-то лучше аналогов, взял первый попавшийся, но пока работает и по моей ссылке вы получите дополнительный бесплатный месяц для экспериментов).

2. Codex app.
Здесь на текущий момент есть бесплатная квота GPT-5.3-Codex (в том числе в режиме Extra High). Подходит любой аккаунт OpenAI, но тоже придется телепортироваться в подходящую страну.

3. Kilo Code
Сейчас бесплатно доступны китайские SOTA-модели GLM 5 и MiniMax M2.5.

4. Бесплатные модели через OpenRouter.
Можно использовать, например, в Codex CLI.
Здесь нужно один раз положить $5 на счет и далее пользоваться бесплатными квотами (например, сейчас доступна MiniMax M2 и другие китайцы). Как обычно — потребуется зарубежная карта.

Этого списка с головой хватит, чтобы разрабатывать серьезные проекты.

👇 Делитесь вашим опытом — чем сейчас пользуетесь и какие связки работают у вас?

UPD: в комментариях рекомендуют и другие хорошие варианты.

@devspotting

Учим нейронки программировать еще лучше

В первой серии постов про #vibe обсудили модели и инструменты, чтобы вайб-кодить бесплатно.
Теперь давайте поговорим, как заставить LLM выдавать хороший код. Спойлер: это достаточно просто.

Описанные принципы универсальны и применимы для любого LLM-агента.

Перед тем, как писать промпт, потребуется небольшая настройка.

Актуальные зависимости

LLM не обучаются во время инференса (использования), поэтому знания сети ограничены моментом релиза. Модель не знает про свежие изменения в фреймворках и библиотеках, которые вы (или сама модель) захотите применить на проекте. Но даже если используемые зависимости не обновлялись после релиза модели, нелишним будет напомнить ей подробности.

Аналогия простая: представьте опытного разработчика, который использовал нужный фреймворк пару лет назад. Он соберет проект по старой памяти, но будет куда лучше, если сначала почитает свежие чейнджлоги.

Для LLM это можно обеспечить несколькими способами. Например, просто скопировать нужную документацию прямо в промпт. Но это ручная работа, и она как минимум требует от вас точного понимания, какие библиотеки потребуются.

Самый простой и эффективный способ решить проблему — подключить MCP Context7. На сегодняшний день это единственный MCP, который я никогда не отключаю.

Добавив его, вы научите агента использовать возможности самых свежих версий библиотек (если нужно, попросите саму нейронку помочь вам с его установкой).

Скиллы

Скиллы — это набор инструкций для конкретных задач. Как вводный инструктаж для новичка в первый день работы: «включаешь станок — предупреди соседа, сюда пальцы не суй — оторвет, перед уходом почисти рабочее место».

Технически скиллы (да, собственно, как и практически всё взаимодействие с LLM) — это просто способ добавить дополнительные инструкции в промпт. В отличие от MCP, скиллы подгружаются «лениво», так что их не обязательно все время включать / выключать.

Стандарт появился недавно, но уже существуют десятки тысяч open-source скиллов, так что для поиска нужного не обойтись без специализированного сервиса. Благо, их тоже есть у нас — например, https://skills.sh/ от Vercel.

Рекомендую посмотреть хотя бы на топ-30. Выбирайте те, что вам релевантны (можно подключать глобально или к конкретному проекту). Например, если вы делаете веб-проект, рекомендую frontend-design от Антропиков.

Но про получение хорошего дизайна с помощью нейронок мы подробно поговорим в отдельном посте — тут пока все несколько сложнее, чем с генерацией кода.

А если вы планируете создавать и публиковать собственные скиллы — вот исчерпывающий гайд.

Выбор модели

Здесь все одновременно просто и сложно. С одной стороны можно всегда выбирать самую мощную из доступных.
С другой — разные модели по-разному справляются с разными типами задач. Более того, одна и та же модель с одним и тем же контекстом на входе может выдавать разный результат на череде запусков. А учитывая, что новые релизы выходят каждую неделю, могу только порекомендовать пробовать разное и выбирать то, что лучше решает вашу задачу.

Чтобы было от чего оттолкнуться

* Для создания проекта с нуля вам точно понадобится думающая модель в режиме планирования. Здесь не нужно экономить ни токены, ни время. При этом не обязательно искать самое большое контекстное окно.

* Для точечных правок можно выбирать быстрые / дешевые — их все равно хватит.

* Если вы не спешите или переключаетесь между проектами, пока модель думает, можно всегда использовать режим планирования. Это медленно и жрет больше токенов, но дает профит по качеству.

Распараллеливаемся

По умолчанию агент будет спрашивать разрешение на каждый чих. Что-то можно сразу разрешить навсегда, но давать полную свободу нейроке без организации отдельной песочницы мне страшновато. Если вы относитесь к безопасности так же, как и я, рекомендую включить системные уведомления, чтобы сразу реагировать на вопросы агента.

Продолжение в следующем посте.

А что вы используете, чтобы выжать дополнительное качество?

@devspotting

Пишем промпт. Наконец-то!

(Продолжение, начало тут).

Базовое правило: чем подробнее промпт — тем точнее результат.

По сути именно здесь и происходит вся ваша работа, с остальным нейронки справятся самостоятельно.

Создаем спеку

Когда вы только начинаете проект, не стесняйтесь привлекать нейронку в помощь для написания промпта. Время, потраченное на этом этапе, сэкономит вам часы в перспективе.

Сейчас режим планирования есть практически в каждом агенте из коробки, но все равно есть смысл явно попросить сначала создать подробную спеку в Markdown. Перед началом генерации кода можно показать ее другой модели и попросить уточнить неочевидные / опасные моменты.

Вообще агент в состоянии критиковать вас и самого себя, если его об этом попросить. Это важно явно указать в промпте, иначе он беспрекословно будет делать любую дичь или додумывать поведение (впрочем, нередко додумывает вполне даже удачно).

Рабочий вариант — добавить в конце промпта «Задай мне уточняющие вопросы до того, как перейдешь к реализации». Если вдруг нейронка задает вопрос, на который я сходу не могу ответить, иду сначала разбираться в Perplexity.

Я рекомендую полученную спеку закоммитить и актуализировать по мере развития проекта — пригодится для быстрого получения контекста нейронкой в будущем.

Добавляем фичи

После того как архитектура проекта создана и вы переходите к фичам, есть смысл их максимально декомпозировать.

На этом этапе отлично работают добавки в духе:
* Проверь сам себя, используй браузер
* Проведи подробный аудит безопасности
* Исправь ошибки линтера
* Актуализируй документацию и автотесты

А чтобы не писать это все руками каждый раз, есть rules — еще один близкий родственник скиллов.

Rules
Исторически рулы появились первыми и в дикой природе встречаются в разных вариациях от специфичных для конкретного агента (`CLAUDE.md` / `GEMINI.md`) и до целого стандарта https://agents.md/.

В них можно сформулировать ваши предпочтения и добавлять уточнения по мере того, как вы сталкиваетесь с косяками в работе агента.

У меня глобально написано такое:

* Если необходимо — задавай уточняющие вопросы
* По умолчанию используй Node.js и TypeScript. Если пользователь явно не попросил, не добавляй TS в зависимости — используй нативную возможность Node.js
* Используй ESLint
* Для написания стилей используй CSS по БЭМ-методологии
* Никогда не используй Tailwind
* Обязательно добавляй логи в релевантных местах, используй адекватный уровень логирования
* После правок актуализируй тесты и документацию
* После каждой задачи запускай линтеры и автотесты

Когда-то была практика создания «банков памяти», но они практически потеряли смысл с увеличением контекстного окна. Пусть агент пишет удобную для человека документацию и сам же ее читает при необходимости.

Поделитесь, для каких задач у вас так и не получилось добиться нужного результата от нейронок?

#vibe

@devspotting

Как получить хороший дизайн без дизайнера

Думал, кликбейта ради, назвать пост «Дизайнеры не нужны», но (пока) постеснялся.
Давайте разбираться, что сегодня можно выжать из нейронок, чтобы в процессе ни один живой дизайнер не пострадал.

Если попросить топового агента с SOTA-моделью под капотом запилить лендинг или интерфейс приложения, результат получится на уровне типичных шаблонов, вероятно даже платных.

Но если хочется чего-то кастомного и с любовью к деталям, потребуется некоторое количество усилий и практики. И чтобы заранее снизить ожидания: на текущий момент дизайнят нейронки хуже, чем пишут код. Хотя, конечно, это топ за свои деньги и время.

После какого-то количества экспериментов я пришел к такому флоу:

1. Ищем концепцию

На начальном этапе, когда «хочу то, не знаю, что» и нужно нащупать визуальный язык, иду в Nano Banana Pro (как получить доступ максимально дешево, рассказывал в «Как вайб-кодить на топовых нейронках бесплатно»).

Она умеет в референсы (можно сразу несколько), очень много знает про мир и устройство популярных сервисов. Если вы на этапе, когда есть только общее направление мысли — отлично, получите, может и некрасивый, но вполне осмысленный результат, от которого можно плясать дальше.

При составлении промптов для Бананы справедливо все то же самое, что и для кодинговых агентов: все, что вы не укажете явно, нейронка додумает сама, исходя из «среднего по больнице». Пережестить с подробностями тоже не всегда хорошо — у модели не остается пространства для креатива.

Но так как на выходе просто картинка, цена ошибки — несколько секунд на повторную генерацию. Так что я сильно не заморачиваюсь и генерю, пока результат не начинает нравиться.

Учитывайте, что каждая новая генерация из одного и того же промпта, даже подробного, может давать совершенно разные результаты. Если нужно получить несколько экранов / иллюстраций в консистентном стиле, надежнее всего попросить модель сгенерировать все за один проход, а потом загружать результат как референс и просить отрисовать каждый фрейм отдельно.

2. Создаем спеку

Когда получилась картинка, которая вам нравится, попросите Gemini составить по ней подробную дизайн-спеку. Уточните, какие именно разделы нужны и для чего вы будете использовать спецификацию: фирменный стиль (цвета, шрифты, etc.), генерация дизайн-системы, веб-интерфейс, мобильные приложения, полиграфия, мерч и так далее. По пути можно с нейронкой придумать и смысл нового бренда.

3. Докручиваем

Теперь у нас есть спека и референсы. Возвращаемся к своему кодинговому агенту, подключаем frontend-design skill, который я уже упоминал в посте про вайб-кодинг и пробуем получить финальный результат.

Если получилось то, что хотелось — поздравляю, вы великолепны!

Если же нужно еще докрутить, то можно подключить MCP-сервер (в Antigravity накликается просто из готового списка MCP) и скиллы для Google Stitch (их там целая пачка). Кодинговый агент сам создаст в Stitch проект и сгенерит дизайн на основе спеки и ваших промптов.

Далее уже в интерфейсе Stitch можно отшлифовать детали и забрать результат обратно в код.

Иллюстрации и иконки тоже можно рисовать не уходя из интерфейса кодингового агента через MCP Nano Banana. И тут снова не могу не порекламировать Antigravity, так как там интеграция из коробки.

Поделитесь, удается ли вам вайб-дизайнить или пока без профессиональных дизайнеров не обойтись?

#vibe

@devspotting

🍿 #WatchAndVibe. Выпуск 1.

Решил завести регулярную рубрику с рекомендациями видеогодноты на выходные.

И чтобы немного разбавить поток постов про разработку, сегодня смотрим на соседний лагерь — нейронки в маркетинге.

Спойлер: маркетологи тоже (почти) не нужны.

https://www.youtube.com/watch?v=Evuy6MxTfpI

Пригодится, когда решите, что пора переходить от вайб-кодинга к продвижению своего стартапа 🙂

Очень забавно наблюдать, как автор испытывает те же эмоции от возможностей ИИ в своей области, что и я, когда ваншотом генерится целый сервис.

Ролик длинный, но подача не дает заскучать. Смотрели с Виталием @vithar по пути с ЯЛФ и получили массу удовольствия.

Делитесь в комментариях вашими рекомендациями!

@devspotting

Экономим мыслетопливо: как я перестал бороться с заметками и начал жить

Важность ведения заметок хорошо сформулировал Дорофеев в своих «Джедайских техниках» — пока мысль не записана, мозг в фоне тратит энергию, чтобы ее не забыть. Поэтому лучшая тактика — записывать все, что не нужно прямо сейчас, чтобы освобождать «оперативку».

Мой путь по граблям

Я перепробовал бесконечное количество приложений для ведения заметок (вот бы у Apple Notes был официальный API!), баз знаний (Obsidian, Notion и, конечно, Вики от Яндекса) и самых разных тудушниц (разумеется, несколько раз писал свои). Изучил несколько методологий, вроде цеттелькастена. Чтобы не держать в голове важные даты, пришлось написать календарь, так как на тот момент (7 лет назад) мне не удалось найти сервис, который бы позволял удобно смотреть на весь год на одном экране.

Еще у меня был бот для телеги, которому я форвардил сообщения, требующие ответа, а он из них создавал задачи в Wunderlist (был куплен и переименован в Microsoft To Do).

Но из раза в раз все заканчивалось одинаково: после накопления критической массы записей, появлялся налог на поддержание системы. И в итоге заметки и задачи оказывались в огромном файле, который всегда открыт на ноуте. Сначала это был Sublime, потом VSCode.

Легкость добавления, сквозной поиск, возможность использовать табуляцию для группировки и сворачивать какие-то куски средствами редактора плюс подсветка маркдауна оказались самым удобным вариантом.

И в какой-то момент я решил, что хватит этому сопротивляться, пора возглавить.

Финальный флоу

В итоге несколько лет назад пришел к крайне простому и при этом бесконечно гибкому подходу:

1. В качестве редактора использую аутлайнер. В моем случае LogSeq, но сейчас есть из чего выбрать.

2. Добавление всегда просто в хронологическом порядке, ноль усилий на поиск правильного места для очередной заметки.

3. Для навигации сквозная таксономия на тегах + поиск.

4. Все остальное — просто приятные бонусы, про них ниже.

Почему LogSeq

* LogSeq — это локальное opensource-приложение с кучей плагинов от сообщества.

* Данные — просто папка с markdown-файлами. Так что синхронизация между устройствами или использование любых других инструментов с базой знаний не требует никакой миграции. Нулевой вендор-лок, максимальная гибкость.

* Куча всяких плюшек вроде возможности назначать запись задачей, переключать режим отображения на майндмеп и т.д.

#vibe-бонус

Так как в каждой комнате есть Станция, то сделал навык для Алисы, чтобы позволяла добавлять заметки голосом.

Про устройство навыка и как всё это подружить с ИИ-ассистентом расскажу в следующих постах.

А как вы боретесь с энтропией в своих заметках? Пишите свои лайфхаки в комментариях!

#lifehack

@devspotting

Воскресный #digest №1

С момента перезапуска канала прошло чуть больше недели, так что пора сделать первую подборку постов:

- 14 февраля на ЯЛФ рассказал, что на самом деле важно в разработке. Приглашаю посмотреть и обсудить в комментариях к записи.

- Кстати, сразу после моего выступления был полукруглый стол про интерфейсы будущего с учётом развития науки, технологий и искусства с художником Дмитрием Гутовым и техноевангелистом Дмитрием Сошниковым. Обсудить можно прямо здесь.

- 15 февраля опубликовал анонс моего интервью в подкасте «Быть CTO» о том, как AI всё меняет и ничего не меняет в управлении командой разработчиков.

- 16 февраля рассуждали, какой смысл учиться программированию, если завтра нейронки будут делать любую работу лучше людей. Смысл есть.

- 17 февраля искали смысл существования Tailwind и почему его так любят нейронки. Дискуссия превысила 50 комментариев, истина где-то рядом.

- 18 февраля узнали, как использовать топовые нейронки бесплатно.

- 19 февраля учились, как заставить нейронки работать лучше. Часть 1 про настройку и часть 2 про промпты.

- 20 февраля выяснили, как генерировать хороший дизайн без дизайнера.

- 21 февраля в первом выпуске рубрики #WatchAndVibe я поделился видео про AI в мире маркетинга и рассказал про свой способ ведения заметок.

Всегда очень радуюсь вашим комментариям! Пишите, о чем рассказать на следующей неделе?

@devspotting

Голосовой #vibe-кодинг

Тру-вайбкодеры настолько преисполнились, что не пишут не только код, но даже и промпты. Они их диктуют.

Я несколько раз пробовал, но не преуспел. Поэтому, пока я по старинке пишу (а не диктую) лонгрид с результатами исследования SOTA-моделей (выйдет здесь уже завтра), решил обсудить эту тему с вами.

Мне кажется, голосовые в телеге не любят даже те, кто сам их записывает. Исключение составляют счастливые обладатели премиума. Но когда часто пользуешься распознаванием голосовых (я использую его в 100% случаев), становится понятно, что высокие результаты на бенчах далеко не так хороши в реальных кейсах.

Но у меня не задалось с голосовым вводом не по причине плохого распознавания.

Я пробовал нативную диктовку макоси, MacWhisper (его в итоге оставил для транскрибации созвонов и видео) и Handy. Но дело не в тулинге.

Дело во мне. В отличие от нейронок, я не могу генерировать запрос строго последовательно, токен за токеном. Я скорее конструирую его методом прогрессивного джипега: накидываю основное, потом прохожусь еще раз (или несколько), что-то уточняю, правлю, удаляю.

При этом слепой набор я освоил давным-давно и пользуюсь разными шоткатами, поэтому разница между диктовкой + временем на распознавание и проверку результата практически съедает профит, даже если бы я умел формулировать мысль с первого раза.

Но даже с телефона, где набирать гораздо менее удобно, я пишу промпты руками (о том, как настроил вайб-кодинг на телефоне, тоже скоро будет пост).

Вместе с тем идею накапливать вообще все свои разговоры в базу знаний считаю неизбежным будущим. Но пока, даже при том, что я купил Plaud, это все еще требует каких-то усилий, так что пин 99% времени валяется на полке без дела.

При этом активно использую Станцию с Алисой и без нее уже чувствую себя как-то неуютно.

Если вам удобно вайб-кодить голосом — поделитесь, пожалуйста, секретом в комментариях, как вы это делаете?

UPD: в комментах полезное от Ильи и Вегеда

@devspotting

Недавно меня спрашивали, как жизнь без Ячана, а я сказал, что больше всего скучаю по постам Интранет-патруля.

Спасибо тебе, аркадий, кто бы ты ни был!

5 LLM в роли CEO стартапа

Решил сравнить SOTA-модели Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex (в режиме Extra High), GLM-5 и Minimax M2.5 на одинаковом промпте, предоставив им полную свободу и абстрактную задачу — придумать и реализовать MVP для стартапа без инвестиций.

Полный промпт

Выступая в роли серийного предпринимателя и опытного CEO, выбери новую идею для стартапа без инвестиций.
В качестве исполнителей создавай суб-агентов нужных специализаций и делегируй им задачи: продакт-менеджер, маркетолог, дизайнер, разработчик, тестировщик, финансист и т.д.
В итоге должен получиться готовый к запуску стартап с MVP и бизнес-планом.
Каждый шаг подробно фиксируй в пронумерованных отдельных markdown-документах в папке process.
При необходимости меняй решения и корректируй план.
Проводи регулярную рефлексию, фиксируй выводы, проблемы и ошибки, постоянно улучшай процесс.
Важно, чтобы выбранный проект можно было создать и запустить полностью средствами AI без инвестиций (включая маркетинг и продажи). Но при этом избегай очевидных решений, которые легко повторить или где высокая конкуренция. Нужен проект с потенциальным вирусным эффектом распространения.
При необходимости привлеки виртуальных суб-агентов консультантов из креативных бюро и консалтинговых компаний.

TL;DR

У каждой модели свои особенности, поэтому однозначного фаворита нет.

Все 5 моделей придумали несколько идей, выбрали лучшую (и обосновали выбор), продумали стратегию и технические детали. Три из пяти в результате справились с созданием сервиса на уровне выпускника Практикума. Важно: это не предел их возможностей, а скорее следование промпту. Искать пределы возможностей будем в следующих сериях.

Самые интересные идеи, на мой вкус, получились у GLM-5, но она вообще не стала писать код в рамках первого запроса. Пришлось дополнительно попросить реализовать то, что она насочиняла.

MiniMax замахнулась на полноценный сервис с бэкендом, но с первого раза он не завелся.

Gemini, Opus и GPT-Codex выдали рабочее решение за один запрос, при этом Codex оказался самым немногословным, а на Opus, вероятно, оказал влияние запуск из Antigravity, т.к. формат отчетов получился похожим на Gemini.

Я попытался коротко пересказать, что получилось у каждой: https://telegra.ph/Sravnivaem-5-LLM-v-roli-CEO-startapa-02-24#Gemini-3.1-Pro

Отчеты нейронок, сгенерированный код и рабочие приложения (где применимо) выложил на github:

* Gemini 3.1 Pro. Make no mistake (первая попытка): репо, результат

* Gemini 3.1 Pro. VIBECHECK AI (вторая попытка): репо, результат

* Claude Opus 4.6. WTF.js: репо, результат

* GPT-5.3-Codex. BoardRiot: репо, результат

* GLM-5. CineLife: репо, результат.

* Minimax M2.5. Content Butterfly

Итого
У каждой модели свой характер (от прагматичного техлида Codex до дотошного консалтера GLM-5), чистый фронтенд взлетает с первого промпта, а единственная модель, которая взялась за бэкенд, сходу не преуспела.

В общем, тезис из комментариев к предыдущим постам, что «кто-то же должен сказать умной нейронке, что делать», кажется, LLM уже потихоньку опровергают. В текущем виде это, конечно, не кнопка «Сделать стартап», но я развлекался с приложениями для кодинга. Стоит попробовать с более автономным агентом вроде OpenClaw.

Но так или иначе это уже сегодня отличный экзоскелет, который как минимум позволяет дополнить компетенции, которых не хватает в команде.