🤨 GLM 5 turbo vs MiniMax 2.7
Реальный опыт, а не бенчмарки

Я, конечно, полез в бенчмарки. Цифры, графики, таблицы… Всё говорит, что MiniMax 2.7 держит уровень GLM 5 turbo, а местами даже выше. И при этом — в разы дешевле.

Но бенчмарки — это теория. Мне нужна практика. Поставил себе задачу: сравнить модели в двух сценариях, которые для меня критичны:

1. Агентные задачи — умение работать как главный агент.
2. Программирование — качество кода, скорость.

MiniMax 2.7: дешево, но не всегда сердито

🟢Плюсы:
• Цена. Реально в разы ниже GLM.
• Код пишет. Базовые задачи по разработке закрывает.

🔴Минусы:
• Скорость. Очень долго рассуждает. Несложную задачу можно ждать 5, а то и 15 минут.
• Провалы в агентных задачах. Например, настроить агентов OpenClaw в Discord — не смог. Вообще. Выдал общие рекомендации, но конкретного действия не делал.

Вывод по MiniMax: если задача простая и не требует быстрой реакции — можно использовать. Но для оркестрации агентов или сложных промптов — не тянет.

GLM 5 turbo: дороже, но эффективнее

🟢Плюсы:
• Скорость. Высокая, почти без задержек.
• Агентные задачи. В роли главного агента выступает прекрасно. Понимает контекст, ставит задачи, следит за выполнением.
• Качество. Код чище, ошибок меньше.

Но обнаружил нюанс: ему нужно чётко прописывать границы действий. Потому что если этого не сделать — он увлекается.

🔴Минус: цена выше. Значительно.

Что выбрал. Несмотря на цену — GLM 5 turbo.

Потому что время — тоже ресурс. Ждать 10 минут на простую задачу — это неэффективно. Провалы в критичных сценариях (типа настройки агентов) — это риски.

👆 Cursor 3 — теперь это вообще другой инструмент.

Релизнулся Cursor 3, и он изменился очень сильно.

Вот главное:

Агенты теперь в центре интерфейса.
Всё перестроено вокруг работы с агентами. Можно запускать много агентов параллельно, все видны в сайдбаре — и локальные, и облачные.

Бесшовное переключение между локалкой и облаком.
Перегнал агента с облака на локалку — работаешь локально, тестируешь. Перегнал обратно на облако — закрыл ноутбук, агент всё равно работает.

Облачные агенты показывают демо.
То есть перед тем как что-то merge, вы видите скриншоты и демки того, что агент наделал. Можно проверить, не залезая в код.

Diff-вью, PR-менеджмент, Integrated browser, LSP — всё на месте.

По сути Cursor теперь позиционирует себя как workspace для agent-driven development. До полностью self-driving codebases, как они говорят, ещё далеко, но фундамент заложили.

Я перестал тратить часы на организацию заметок. 🧑‍🎓

Раньше: садишься писать заметку → думаешь, в какую папку её положить → придумываешь теги → переименовываешь → перемещаешь → в итоге потратил 10 минут на организацию и забыл, зачем садился.

Это не productivity-хак. Это friction — трение, которое убивает любое желание записывать мысли.

Что изменилось

Я перестал быть библиотекарем своих же мыслей.

Теперь от меня требуется только одно: выгрузить контекст из головы → отправить агенту → агент структурирует и записывает. Всё.

Не думаю про структуру. Не создаю папки. Не придумываю иерархию.

Как это работает на практике

Есть файл идей в репозитории проекта. Я пишу агенту: "Запиши идею — вот суть". Агент берёт шаблон и раскладывает по полочкам: тема, ключевой инсайт, хуки, формат, статус.

Буквально за 30 секунд.

Главный сдвиг

Это не про заметки. Это про мышление.

Раньше я начинал работу с вопроса "как организовать?". Теперь — с вопроса "что хочу сказать?".

Первый вопрос блокирует. Второй — освобождает.

Оказалось, что пока я думал про структуру, мысль улетучивалась. А теперь ловлю каждую

🧐Набросал схему криво → отправил агенту → получил красоту

Короче, нашёл для себя кейс.

Excalidraw — крутая штука для быстрых схем. Рисуешь что угодно, визуал, набросок — всё за минуту, без заморочек.

Но черновики выглядят как черновики. Неровные блоки, лишний мусор, элементы разного размера. Чтобы было красиво — нужно время. А его всегда нет.

Что стал делать:

Набрасываю схему быстро — лишь бы передать суть. Криво? Пофиг. Скидываю файл агенту. Агент смотрит, чистит, выравнивает, убирает лишнее. Через минуту — готова чистовая версия.

Раньше: нарисовать → привести в порядок → 20 минут
Теперь: нарисовать → скинуть агенту → 2 минуты

Почему это вообще работает?

Excalidraw — это просто JSON. А значит любой агент может его прочитать и отредактировать. Отдельный скилл не нужен (хотя со скиллом результат чётче).

По сути Excalidraw — это бесплатный UI для работы агентов с визуалом. Нарисовал → отдал → получил результат.

Простой, но полезный кейс.

My Team 🫢

Я долго работал один. Потом понял: чтобы расти — нужна команда. И вот она у меня появилась. Первая команда агентов, которая каждый день работает над реализацией продуктов.

Вот кто в ней:

🔹 Atlas — архитектор и техлид
Заполняет бэклог, декомпозирует задачи, проверяет их выполнение. Следит за тем, чтобы репозиторий был зааудирован и актуален.

🔹 Pulse — разработчик
Главная рабочая сила. Senior JavaScript/TypeScript разработчик с большим опытом. Берёт задачи от Atlas и исправляет баги, если что-то пошло не так.

🔹 Uzi — продуктовый Оунер
Помогает с верхнеуровневым видением продукта, обрабатывает мои идеи и ведёт документацию: roadmap, пользовательские сценарии и всё остальное.

🔹 Tom — личный секретарь
Фиксирует идеи — для постов и продукта. Структурирует их и помогает с заметками по запросу.

Всеми руководит EDITH - наш операционный мозг (аватарка Iron Man 🤖)

Конечно, это не полный список. Агентов больше. Но это основные ребята, которые работают каждый день.
И это только начало.

Скоро расскажу подробнее про их взаимодействие и продукт 💯

🏖️ Дал агенту свод правил. И он стал работать как надо

Недавно писал о своих косяках. К чему пришли.
Раньше мой агент-архитектор терялся в задачах. Декомпозировал не в ту сторону, забывал про контекст.

Понял, что проблема не в агенте. Нет четких правил и тонна контекста.
Сели, разобрались — и написали документ, лежит в репозитории. Назвали ARCH.md. Агент каждый раз заглядывает в этот файл перед выполнением задачи.
Что внутри:

1. Суть проекта
Зачем мы делаем этот продукт, какую проблему решаем. Агент понимает и предлагает решения в правильном направлении. Кратко, без воды.

2. Из чего состоит система
Все компоненты, модули, связи между ними. Агент видит карту проекта: где что лежит, что за чем следует. Не тыкает вслепую.

3. Как всё работает
Основные сценарии — от идеи до результата. Агент понимает, как данные проходят через систему, какие есть состояния, куда что уходит.

4. Структура данных
Сущности, поля, связи между ними. Без этого — хаос в любых запросах к базе.

5. Куда лезть за какими задачами
Это самое важное для постановки задачи! Если нужна новая фича — вот конкретные файлы. Если что-то сломалось — вот где искать. Таблица на все случаи жизни.

Далее, после каждой доработки агент сам обновляет ARCH.md. Файл всегда актуален.

Результат: архитектор перестал теряться и начал предлагать решения, которые реально вписываются в проект.

Если нужны детали, дайте знать 😉

📕 Книги, которые мы неправильно игнорируем в эпоху AI

Я много читаю. В основном техническую литературу. Но с приходом AI я заметил странное: многие книги эффективнее изучать через модели — саммари, интерактивные разборы. Знания усваиваются быстрее.

И тут на первый план вышло совсем другое. Художественная литература. Нон-фикшн. Философия.

В чём суть: такие книги не дают готовых ответов. Они нагружают воображение. Заставляют мозг работать иначе.

Ты читаешь «Ведьмака» — и твой мозг одновременно смешивает книжные события, твою работу, твои задачи. Генерирует связи, которые раньше не видел. Это режим экспериментатора. Та самая смесь, которая потом превращается в идеи. 💡

Техническая книга отвечает на вопрос. Художественная и философская — ставит их. AI-модели отлично справляются с первым. Но со вторым — нужен человек, который умеет думать образами.

Мой вывод: книги, которые меньше всего похожи на «полезные», оказались самыми полезными для AI-эпохи — потому что они тренируют воображение, а не память.

🛠 Месяц. Один. Свой первый продукт.

Около месяца назад писал о новом начинании.
Я давно хотел сделать что-то своё.
Не просто проект для клиента, не просто код за деньги. Свой продукт.

Месяц назад — начал. Никаких партнёров, инвесторов, команды. Один — и код, и продукт, и маркетинг. Каждый день: то баг, то передумал, то опять переделал.

Начало было долгим - понимание как работает AI с практической стороны, оркестрация агентов, их настройка и работа с их поведением (хаотичным зачастую). Было тяжело. Много возни с агентами, много проблем, которые всплывали в самый неподходящий момент. Уставал, сомневался, думал забросить. Но в итоге — работает ☕️

Сегодня: MVP готов. Продукт для авторов каналов, нацеленный освободить десятки часов в месяц, что бы выделить их на главное!

Первая версия идеи была слишком широкой. Разложил её на части — и понял, что лучше сфокусируюсь на одной проблеме и сделаю один продукт хорошо, чем распылюсь на всё и сразу.

Путь соло-фаундера — это когда ты принимаешь все решения, за всё отвечаешь, и некому передать усталость. Но это и свобода.

Главное, что я понял за этот месяц: продукт не доделать — его можно только запустить. 🚀

🚀 Мы запустились. TeleCopilot — летит!

Долго шли к этому дню. И наша команда справилась! 💪
Идея → прототип → бессонные ночи → переделки → "а может не надо" → снова переделки → и вот он, первый рабочий день нашего продукта.

🚀 TeleCopilot — бот, который пишет посты в твоём стиле. Не в "профессиональном". Не в "дружелюбном". А именно в твоём.
Перешли ему один свой пост — бот разберет его на 11 параметров: тон, длина, эмодзи, структура, фирменные фразы.
Донастрой дальше свой стиль - и TeleCopilot теперь сгенерирует черновики так, будто ты сам сел писать.

Весь цикл — внутри Telegram:
→ Идея
→ Черновик за 30 секунд
→ "Сделай покороче"
→ "Добавь огня"
→ Прикрепить фото или видео
→ Опубликовать или запланировать

Никаких сторонних сервисов. Никаких вкладок. Просто чат с ботом. 🔥

Для кого это?
- Ты ведёшь канал, хочешь 5 постов в неделю, а выходит 1-2. Знакомо? Вот для тебя.
- Ты устал от ChatGPT-текстов, которые звучат как инструкция к микроволновке? Вот для тебя.
- Ты выгораешь от объёма контента, но не хочешь терять свой голос? Тоже для тебя.

Зайди, перешли один свой пост, получи первый черновик.
60 секунд — и ты поймёшь, как это работает. ✊

➡️ Welcome: @tcopbot

Путь был долгим. Но сегодня — праздник. 🎉
Спасибо всем, кто верил, тестил, ругал и подбадривал.

Поехали!

🎨 Делал продуктовые слайды — и ни разу не открыл Figma

Короче, задача - 1-4 картинки, которые должны за секунду объяснить, что делает твой продукт.

Как мы привыкли: открыть Figma/Canva, подвигать блоки, подогнать размер, экспортировать. Но это понятно больше дня работы, и то если у тебя рука набита.
Можно еще попросить ChatGPT "нарисуй слайд" — и получить что-то размытое, без контроля над текстом и вёрсткой.
Еще, можно пойти искать готовые интеграции с инструментами выше, не стал сюда забуриваться.

Я пошёл другим путём. Попросил Claude сделать слайды как HTML-страницы.

Какие плюсы выделил:

• Полный контроль над каждым пикселем. Текст — это текст, а не сгенерированная картинка.
• Правки за секунды: "поменяй цвет акцента" — и тут же видишь результат
• Точные критерии изображения.
• Не нужно каждый раз генерировать картинку с нуля.

В конце Claude сам выгрузил HTML в PNG нужного качества и размера.
На скрине мой живой пример. Как по мне вышло супер презентабельно и гибко, можно в любой момент отредактировать и адаптировать. 🏖️

Мой вывод: Иногда мощный подход — использовать AI как верстальщика, а не как дизайнера. На результат ушло около часа.

🗣 Сделал свой аналог Wispr Flow на шорткатах

Поигрался на досуге с шорткатами на Mac/iOS.
Надиктовал мысль → в Apple Notes появилась нормальная заметка: с заголовком, структурой, списком действий.

Не сырая расшифровка, а готовый артефакт.
Под капотом — Siri + Claude, в одном шорткате.

На видео — как это работает.
Шорткаты прикладываю ниже, забирайте ❤️

🤓 Третий месяц вайбкодинга. Думал станет легче. Не стало.

В чем теперь нет необходимости:
• заучивать фреймворки
• гуглить «как написать функцию X»
• дебажить в 3 ночи по StackOverflow
• помнить синтаксис языка

Это всё больше не нужно. AI делает быстро. ⚡️

Что навалилось вместо:
• держать в голове образ продукта целиком
• думать про архитектуру: где сервис, где функция, где БД
• формулировать словами, чего я хочу — внятно, без «ну ты понял»
• проверять каждый ответ AI: понял ли он задачу или сделал что-то правдоподобное

Я не разраб. Я продакт. И менеджерю AI инженеров - зовут Claude и Codex.
AI как шустрый джун, моя задача — внятно объяснить чего я хочу.

Раньше я думал: «продакту тяжело строить продукт без разраба, потому что писать код — это сложно». Оказалось: писать код — это не самое сложное. Самое сложное — точно знать чего ты хочешь, и уметь это сформулировать.

AI снял с меня одну боль и навалил другую, в полтора раза тяжелее.
Это не упрощение. Это пересборка работы на уровень выше. AI не «помогает разрабатывать» — он переносит центр тяжести из «написать» в «понять и объяснить».

⚡️ OpenClaw vs Claude Code: где удобство, а где контроль

Последние пару месяцев каждый день гоняю и OpenClaw, и Claude Code — в разработке, контенте и даже мелких бытовых задачах. Не в теории, а прямо в потоке.

С OpenClaw у меня был странный старт. С одной стороны — «подключи и командуй». С другой — часы на то, чтобы понять, почему агент не там создался, файл уехал не в ту папку, а воркспейс вообще перепутался.
Кажется, пока не посмотришь руками конфиг, нормально не полетит. Поэтому новичкам, возможно, будет тяжеловато.

Но дальше открывается то, ради чего это всё: гибкость. Любые модели, можно тонко крутить сложность задач. В разработке особенно чувствуется — если заранее продумать пайплайн (декомпозиция, проверки, тесты).
И главный плюс — автономия. Написал в телеге и ушёл.

Claude Code — почти противоположность. Очень простой вход. Ничего не настраиваешь — просто работаешь. Модели топовые, у меня не было задач, где он бы откровенно не справился.
Но есть нюанс: он всё время «с тобой». Да, можно как-то управлять с телефона, но это скорее компромисс. Из коробки клешня по автоматизации точно выигрывает.

🤔 Какой мой итог:
OpenClaw — это про контроль и систему.
Claude Code — про скорость и спокойный старт.

🤓 Amazon раздаёт Claude Code и Codex всем корпоративным сотрудникам.

Business Insider пишет, что Claude Code будет доступен сотрудникам Amazon сразу, а Codex — с 12 мая. Оба инструмента будут работать через AWS/Bedrock, чтобы не было отдельного зоопарка доступов, инфраструктуры и безопасности.

Для меня это важный сигнал. AI-агенты для разработки перестают быть игрушкой для энтузиастов и становятся частью нормального рабочего стека.

Не «поставил себе Cursor и экспериментирую по вечерам». А корпоративный доступ, политики безопасности, интеграция в инфраструктуру и попытка встроить coding agents в ежедневную работу тысяч людей.

Вопрос уже не «можно ли писать код с AI». Вопрос — как быстро это станет базовым ожиданием от разработчика, продакта и любой команды, которая делает софт.

Моё мнение: следующий год будет не про то, какая модель “умнее” 🙃
Он будет про то, кто быстрее научится встраивать агентов в рабочий процесс без хаоса.

💬 Хочешь вайбкодить лучше — меньше учи Cursor, больше учись принимать работу у AI.

Мой простой процесс:

1. Не просить сразу «сделай фичу целиком»

Сначала прошу описать план:
что будет менять, какие файлы тронет, какие риски видит.

2. Делить задачу на маленькие куски

Не «сделай мне личный кабинет». А:

• сделай экран профиля
• подключи сохранение настроек
• добавь обработку ошибок
• проверь мобильную верстку

AI лучше работает, когда у него короткий участок ответственности.

3. Перед кодом просить вопросы

Фраза, которая почти всегда улучшает результат:

«Прежде чем писать код, задай вопросы, если тебе не хватает контекста» ✍️

4. Не принимать результат сразу

После реализации:

• найди слабые места в своём решении
• что может сломаться?