Один API-ключ для GPT-4, Claude 3 и сотен других моделей ⭐️

Хотите использовать GPT-4 для текстов, а Claude 3 для кода? А еще Llama 3 для экспериментов? Для каждой топовой модели — своя регистрация, свой API-ключ, своя подписка. Это сложно, дорого и неудобно.

Есть решение, которое убирает всю эту головную боль. Называется OpenRouter.

Что это такое простыми словами?
Это агрегатор, который собрал под одной крышей более 300 AI-моделей. Вы регистрируетесь в одном месте и получаете доступ ко всем сразу.

Главные фишки, которые упрощают жизнь:
• ✅ Единый API-ключ. Один ключ для сотен моделей. Больше не нужно управлять десятком разных доступов.
• ✅ Простая оплата. Один счет для всех нейросетей. Это значительно упрощает пополнение баланса и контроль расходов.
• ✅ Экономия. Вместо множества подписок по $20 вы платите только за то, что реально используете (pay-as-you-go).

Зачем он нужен в n8n?
Вместо того чтобы настраивать 10 разных подключений (OpenAI, Anthropic и т.д.), вы просто вставляете один API-ключ от OpenRouter. Это позволяет в одном воркфлоу гибко использовать разные модели для разных задач.

Про лимиты, которые важно знать:
• Бесплатный доступ: Есть, но с ограничениями. С балансом < $10 вы можете делать до 50 запросов в день к бесплатным моделям.
• PRO-режим: Как только вы пополняете счет на $10 и больше, ваш дневной лимит на бесплатные модели вырастает до 1000 запросов. Этого более чем достаточно для большинства задач и экспериментов.

OpenRouter — это мощное решение для тех, кто хочет работать с зоопарком современных нейросетей без лишних сложностей. Особенно если вы планируете использовать их в автоматизации через n8n.
Просто зарегистрируйтесь и попробуйте. Это бесплатно и откроет для вас много новых возможностей.

Уже пользуетесь OpenRouter? Как впечатления? Делитесь в комментах!

Собрал AI-нутрициолога на n8n, который читает этикетки по фото 🧁

Каждый поход в магазин — квест. Стоишь у полки, пытаешься расшифровать состав и гуглишь каждый второй ингредиент. Знакомо?

Мне надоело, и я за несколько вечеров собрал себе AI-помощника в Telegram, который делает всю эту работу за меня. Так родился мой pet-проект Foody Scan (@FoodyScanBot).

Но это не очередная история успеха. Это честный рассказ о том, как собрать работающий MVP практически без кода, и какие костыли пришлось изобрести по пути.

Внутри статьи — подробный разбор под капотом:
• Стек: Как я связал self-hosted n8n, Supabase и Telegram Bot API в единую систему.
• AI-пайплайн: Почему одна LLM не справилась и пришлось строить двухступенчатую систему "OCR-робот + нутрициолог".
• Ручная работа с API: Как прикрутил оплату через Telegram Stars, когда для этого нет готовых нод.
• Борьба с UX: Что делать, когда AI думает 120 секунд, а пользователь хочет уйти.
• Ловушка "бесплатного" Supabase: Как не потерять всю базу данных, если ваш проект простаивает неделю.

Это подробная история одного pet-проекта со всеми граблями и выводами.

🔗 Читайте, чтобы увидеть, как создаются подобные AI-продукты (и не наступить на те же грабли):
Teletype • Dzen • VC

Fatal Error: главная ошибка моего AI-нутрициолога 🗑

Итак, Foody Scan работает. Он анализирует фото, парсит состав, общается с LLM и выдает отчет. Технически — это маленькая победа. Но есть одна проблема. Я им почти не пользуюсь.

И это главный провал проекта.

Я был так увлечен вопросом «Смогу ли я это собрать на n8n?», что забыл про главный вопрос: «Будет ли этим, черт возьми, удобно пользоваться?».

Реальность оказалась жестокой:
• Никто не хочет стоять посреди магазина, пытаясь поймать в фокус бликующую этикетку с мелким шрифтом.
• Никто не хочет ждать 2 минуты, пока AI проанализирует картинку. За кулисами происходит магия, но для пользователя — это вечность.
• Этикетки бывают прозрачными, мятыми, текст — размытым. Качество фото напрямую влияет на результат, а значит, система нестабильна по своей природе.

Очевидное решение — сканировать штрих-код. Но это уже совсем другой проект. Это означало бы строить многоуровневую систему парсинга, которая ищет данные о продукте в интернете по его ID. Это крутая задача, но она не входила в мой первоначальный план «поиграться с n8n».

И вот главный урок, который я вынес: если бы я в самом начале честно сел и на 5 минут представил себя в магазине с телефоном в руке, я бы, возможно, понял, что идея с фото — тупиковая. Нужно было изначально думать в сторону штрих-кодов или чего-то еще.

Этот проект, который вырос из простого эксперимента, стал для меня отличным напоминанием: техническая возможность не равна продуктовой ценности.

А у вас были проекты, которые технически взлетели, но оказались неудобными или ненужными в реальной жизни? Поделитесь своими историями в комментах!

Нужен ваш совет: выбираем следующий AI-проект ✍️

Есть несколько идей, все они по-своему интересные и сложные, и я не могу решить, на что направить своё свободное время. Поэтому я решил обратиться к вам. Помогите выбрать следующий pet-проект, за сборкой (и всеми "подкапотными" особенностями) которого вы будете следить.

Вот шорт-лист:

1. Автономный AI-дзен-канал.
Идея-максимум: создать систему, которая сама ведет канал на Дзене. Она будет искать темы, писать и публиковать развлекательный контент, анализировать реакцию аудитории и даже пытаться в SEO. Такой цифровой организм, который живет своей жизнью. Главная задача и цель – этот контент реально приносит пользу и не является SEO мусором и трешом в формате контент ради контента.

2. TG-фильтр от FOMO (Fear Of Missing Out).
У меня есть знакомые, которые подписаны на 100+ каналов по определенной нише, например, по обучении на GameDev соло‑разработчика. Сделать AI‑ассистента, который читает все новые посты по вашей теме (например, тот же GameDev), отсеивает рекламный мусор, повторы и воду, а раз в день присылает вам основную суть и то, что можно было бы перенять. Убрать шум.

3. «Третья рука».
Самый философский проект. Попытка создать не просто ассистента, а цифровое продолжение себя, повторим один из сюжетов "Черного зеркала"? Он не заменяет, а совсем чуть-чуть дополняет: анализирует комментарии к моим постам, улавливает настроения, защищает от импульсивных решений и помогает держать фокус. Такой мини-помощник для блогера, при этом тут можно будет вместо «блогерства» поставить всё что угодно, в этом и основная сложность данной идеи.

4. Кастомные модули (ноды) для n8n.
Часто в n8n не хватает готовой интеграции с каким-то сервисом или специфической функции. Я мог бы взять самые частые запросы от сообщества (в том числе от вас!), написать несколько кастомных нод и выложить их в open-source, чтобы каждый мог их использовать.

Ваша идея!
Возможно, у вас есть идея для проекта, которая идеально вписывается в тематику AI и автоматизации, и я ее просто не вижу.

А теперь самый главный вопрос — что вам было бы интереснее всего? За каким проектом вы бы следили с наибольшим азартом?
Проголосуйте в опросе ниже!

Вы автоматизировали рутину. Что дальше? 💤

Итак, вы настроили свои первые воркфлоу, убрали несколько повторяющихся задач и освободили 2-3 часа в день. Победа? Не совсем.

Здесь поджидает ловушка: эта драгоценная пустота мгновенно заполняется мелкой суетой, скроллингом ленты или "очень важными" созвонами. Мы просто меняем один вид бега в колесе на другой.

Запомните: цель автоматизации — не просто дать вам больше времени. Цель — высвободить ресурсы для глубокой и сфокусированной работы.

Это время — не для того, чтобы сделать больше мелких задач. Это ресурс, который нужно направить на то, что действительно двигает вас вперед.

Весь подход сводится к простому циклу:
1. Находим точки трения (повторяющиеся, низкоуровневые процессы).
2. Устраняем их автоматизацией (высвобождаем свои ресурсы).
3. Направляем ресурсы на задачи с высоким импактом (создание нового, стратегическое планирование, обучение).

Как не попасть в ловушку "свободного времени"?
Сделайте простой шаг: составьте «список для фокуса». Это короткий перечень из 1-3 самых важных задач, на которые вам вечно не хватало времени или энергии.
• «Разобраться с Langchain»
• «Продумать архитектуру нового pet-проекта»
• «Написать ту самую статью, которую давно хотел»
Держите этот список на видном месте. И как только автоматизация освободит вам час — вы будете точно знать, куда направить свою энергию.

А какая задача №1 в вашем «списке для фокуса»? На что вы направите первый же освободившийся час?

Навигация по ключевым темам 🔖

Канал растет и чтобы вам было проще ориентироваться, я собрал все ключевые материалы в одном месте и разбил на категории.

💡 Философия и подходы:
• Хватит быть просто исполнителем – превращаем рутину в топливо для роста
• Я перестал строить «песчаные замки» – теперь ищу рычаги для автоматизации
• Вас просят «быть на 20% эффективнее»? Это ловушка
• Ваш мозг это одноядерный процессор – хватит его перегружать
• Ваша рутина это скрытый налог – как его найти и посчитать
• Вы автоматизировали рутину. Что дальше?
• T-shape в AI – когда стоять на месте значит катиться назад
• Что, если алгоритм любит лучше, чем человек?
• От случайности к предсказуемости – как получать от AI стабильный результат
• Три причины, почему будущее за локальными решениями
• Про проблемы масштабирования
• Как AI помогает бороться с выгоранием?
• Мы все стали немного киборгами в 2025-м
• Я подсел на AI как на игровые автоматы – про зависимость и рефлексию
• Красивый процесс, ноль эффекта – «трипл эй» вместо красивого менеджмента
• Думаешь, AI тебя ускоряет? – METR показал разрыв ощущения и реальности в 39 п.п.

🔖 Другие популярные темы на канале:
• 🗂 Весь n8n в одном посте: Шпаргалка, чтобы не искать
• 🗂 Всё про вайбкодинг

📌 Сохраняйте этот пост! Он будет время от времени пополняться новыми ссылками.

Битва за «второй мозг»: Obsidian vs Anytype vs AFFiNE 🏆

Поиск идеального инструмента для заметок — это боль. Ты неделями мигрируешь данные, смотришь обзоры, а в итоге всё равно неудобно. Знакомо?
Я потратил кучу времени, чтобы глубоко разобраться в трех титанах:
• Obsidian: цифровая мастерская для тех, кто любит всё контролировать.
• Anytype: структурированная база данных для тех, кто мыслит системами.
• AFFiNE Pro: гибрид Notion и Miro для визуалов и командной работы.

В своей новой статье я разобрал их не как маркетолог, а как пользователь. Без воды — только ощущения от работы, подводные камни и честные выводы.

Но главное — внутри есть простой тест-импульс, который за 30 секунд поможет понять, в каком вы лагере. Он объяснит, почему вам «не зашел» один инструмент и почему другой может стать продолжением вашей руки.

🔗 Читайте, чтобы прекратить поиски и наконец-то выбрать своё:
Teletype • Pikabu • VC • Dzen

AI-браузеры. Где технология свернула не туда 🖥

Больше месяца я тестировал Comet — нашумевший AI-браузер от Perplexity. В теории все звучало как революция: браузер, который сам читает вкладки, заполняет формы, ищет товары и делает рутинную работу за тебя.

На практике все оказалось... иначе.

Я дал ему простую, казалось бы, задачу: «Найди лучшую и самую дешевую умную колонку для такой-то комнаты с таким метрожом, с доставкой до недели». Я ожидал сравнительную таблицу, анализ отзывов, умный подбор, учет квадратных метров.

Что я получил:
После 10 минут раздумий Comet предложил мне какую-то непонятную колонку без Bluetooth, которая к тому же была на 15% дороже аналогов. Я бы руками нашел лучше за 5 минут.

Я пробовал и другие сценарии. Например, перенести данные из таблицы в одной вкладке в 10 форм в других. И снова — ошибки, промахи, неточности.

Было ещё несколько попыток дать шанс, но и там результат ещё хуже.

Мой главный вывод:
Для сложных бытовых задач, где нужно учитывать много нюансов, AI-агенты в браузерах пока бесполезны. Они создают иллюзию работы, но по факту тратят ваше время и выдают результат хуже, чем если бы вы сделали всё сами. Если кратко, то для меня сейчас эта вся история – «красивая демо-версия будущего» и не более 😑

Но потенциал у технологии есть!
Мне нравится, как Comet «видит» страницу: нажимает кнопки, считывает информацию. Представьте, если бы это использовали для авто-тестирования: «Попробуй залогиниться на этом сайте, найти карточку, добавить её в избранное», и AI сам бы нашел и сохранил нужную последовательность кликов и тех же XPath'ов, которые потом легко перенести в какие-нибудь UI тесты? Вот это было бы круто.

А вы уже пробовали AI-браузеры? Какие у вас впечатления? Может, я что-то делаю не так?

MCP. Как AI стал штурманом в мире документации 🤨

Пару лет назад я решил пилить 2D-игру на движке Defold. Язык Lua и сам движок были для меня тёмным лесом, но мне просто приспичило. Я честно потратил неделю на изучение основ, но реальность оказалась сложнее.

Мой типичный вечер: 30 минут кода и час мучительного поиска в документации.

Проблема была не в том, что доки нужно читать — это святая обязанность. Проблема была в самом процессе: найти нужный метод, сверить версию, откопать рабочий пример и понять, почему он у тебя не работает... Я выгорал не от сложности кода, а от этой бесконечной беготни по вкладкам.

Недавно я вернулся к тому проекту с современными AI-инструментами. И разница — колоссальная. Секрет в одной аббревиатуре — MCP (Model Context Protocol).

Если просто, это протокол, который превращает вашего AI-ассистента в идеального штурмана. Я подключил Context7 — открытый MCP-сервер, который знает всё про сотни библиотек.

Теперь, когда я задаю вопрос AI, происходит магия:
1. Context7 находит в официальной документации самый релевантный раздел, соответствующий моей версии библиотеки.
2. Он «подкладывает» этот свежий, проверенный контекст в запрос к AI-модели.
3. AI-ассистент генерирует ответ, основываясь не на своих устаревших знаниях, а на оригинальной документации.

Что это изменило?
AI не заменил для меня необходимость читать и понимать доки. Но он взял на себя самую выматывающую часть — их поиск. Пропорция «час на поиск, 30 минут на код» перевернулась. Я трачу время на изучение конкретного релевантного примера, а не на блуждание по десяткам вкладок.

Технологии вроде MCP — это не про то, чтобы стать ленивее. Это про то, чтобы убрать из работы трение и направить всю свою энергию на то, что действительно важно — на понимание и создание.

А вас тоже выматывает ручной поиск в доках? Были проекты, где вы тратили больше времени на вкладки браузера, чем на код?

Собрал полный гайд: как поднять n8n и Supabase на своем VPS за один вечер ⚡️

Если вы хотите, чтобы ваши автоматизации работали надежно, а данные хранились у вас, self-host — лучший выбор.

В новой статье я показал, как с помощью Coolify превратить любой VPS в удобную панель управления и развернуть полный стек для своих проектов:
1️⃣ Устанавливаем Coolify на Ubuntu.
2️⃣ В один клик деплоим n8n с PostgreSQL.
3️⃣ Так же легко поднимаем Supabase с векторной базой pgvector на борту.

🔗 Читайте подробный гайд и забирайте себе готовый сетап:
Teletype • VC • Dzen • Pikabu

T-shape в AI: когда стоять на месте — значит катиться назад 🔄

Вы могли заметить, что я пишу то про n8n, то про локальные LLM, то про Perplexity. Это не хаос. Это стратегия выживания в мире, где каждую неделю выходит новая революционная технология.

Инструмент, который вчера давал +5% к эффективности, сегодня может быть сметен инновацией, которая дает +10%. Корпорации вливают миллиарды, релизы сыплются как из рога изобилия. Как в этом шторме не утонуть и правильно распределить свой фокус?

Ответ — T-shape.

Представьте свои навыки в виде буквы "T":
• Вертикальная черта — это ваша глубина. Ваша основная профессия и экспертиза (разработчик, маркетолог, менеджер). Это то, за что вам платят деньги.
• Горизонтальная черта — это ваша широта. Практическое понимание смежных дисциплин. И именно здесь, в этой горизонтали, сегодня живут AI, no-code, автоматизация.

Почему без этого больше нельзя?
Быть экспертом только в n8n — рискованно. Быть гуру только в ChatGPT — недальновидно. Эти инструменты — лишь временные рычаги. Завтра появится что-то мощнее.

Человек с T-формой не привязан к инструменту. Он видит задачу и подбирает под нее лучший из доступных рычагов. Он понимает, что простую автоматизацию можно собрать в n8n, для сложного анализа — подключить Claude 4, а для приватных данных — развернуть локальную Ollama.

Эта широта — ваша страховка от устаревания. Она позволяет вам не просто выживать, а видеть всю картину целиком.

Сделайте первый шаг к своей T-форме:
1. Честно ответьте: что образует вашу вертикальную черту "T"? В чем ваша суперсила?
2. А каких 2-3 «кубиков» вам не хватает в горизонтальной? (Например: "я крутой дизайнер, но ничего не понимаю в Stable Diffuiosn / Flux / Midjourney").

Это и есть ваш план развития на ближайшие месяцы.

Raycast и принцип «сэкономленных секунд»: как мелкие улучшения возвращают часы ⌛️

Знакомый цифровой хаос? Открыть заметки, чтобы скопировать команду, переключиться в браузер на 25-ю вкладку с доками, найти в контактах коллегу, чтобы ему написать... Одна простая задача — несколько приложений и куча переключений контекста.

Оказалось, большую часть этих «микро-пауз» можно убрать. Выпустил новый лонгрид про Raycast — не как про лаунчер, а как про способ борьбы с мелким, но дико раздражающим трением в рабочих процессах.

Что внутри:
• Мой путь от «очередной лаунчер» до «главный рабочий инструмент».
• Конкретные замеры в секундах: как одна команда заменяет минуту рутины.
• Скелет моей системы: Snippets, Quicklinks, AI-команды, которые я использую каждый день.
• Ложка дегтя: где есть порог входа и что мне не нравилось поначалу.

Если тоже чувствуете, что воюете с интерфейсами, а не с задачами — залетайте.

🔗 Читайте подробный гайд на:
Teletype • VC • Dzen • Pikabu