Забавно, но сейчас OpenAI и Anthropic фактически оплачивают мне разработку пет-прожектов из своего кармана. Ребята из SemiAnalysis провели крутой стресс-тест: купили максимальные тарифы ChatGPT Pro и Claude Max (по $200 в месяц) и гоняли на них хардкорные агентурные таски, пока не уперлись в недельные лимиты. Потом они пересчитали потраченные токены по официальным API-прайсам. Оказалось, что из Claude Max за 200 баксов можно выжать лимитов на $8 000. А из ChatGPT Pro (20x) — на безумные $14 000.
Для меня это вообще не абстрактные цифры. Я постоянно юзаю агентов (в связке с тем же Cursor) и скармливаю им гигантские простыни кода. При таком подходе маржинальность OpenAI улетает в жесткий минус: они работают в убыток уже после того, как юзер тратит 5,7% от лимита. По сути, люди, которые за $20 генерят по три письма в день, спонсируют технарей вроде меня, выжимающих из моделей все соки.
Какой продуктовый вывод я делаю для себя?
Для честной работы по API надо искать аналоги у китайских друзей — те же DeepSeek или Qwen стоят копейки, а с кодом справляются отлично.
А вот для тяжелых локальных тасков, парсинга и агентов, пока эту дыру не прикрыли, выгоднее веб-подписки OpenAI/Anthropic (через эмуляцию или прокси), чем платить им за API.
Делать продукт, которым не пользуешься сам это как готовить еду и не пробовать. Рано или поздно накормишь юзеров сырым бэком (https://t.me/debug_leg/634).
Я прочувствовал это сразу на двух своих проектах: расширении Photo Math и TG-боте Why Cry Bot. Как пользователю, мне они оба даром не сдались. Мое время решения школьных математических задач давно прошло, а распознавать причину детского плача сейчас тупо не у кого. Кстати, бот уже давно отвалился и не работает (https://t.me/debug_leg/631).
Из-за этого у меня всегда вылезает одна и та же проблема: когда я не юзаю свой сервис, я не чувствую боль пользователей, не вижу баги и пилю фичи в пустоту.
Сейчас и Photo Math плавно отъезжает на кладбище. Google Ads окончательно зарезал показы за «Enabling dishonest behaviour (https://t.me/debug_leg/601)» (помощь в списывании), а бороться с этим у меня больше нет ни желания, ни сил.
Зато урок усвоен на 100%: мне надо стараться пилить продукты в первую очередь «для себя».
А у вас много таких проектов на кладбище? Пытались делать что-то чисто «под рынок», вообще не являясь ЦА?
Я стопроцентно продуктовый разработчик. Мне нравится пилить фичи (и иногда всаживать костыли), а не заниматься техническим вылизыванием. Но любая чистая архитектура требует писать тонну бойлерплейта. Это «скелет», который делает код поддерживаемым, но совершенно не двигает продукт.
Например, прямо сейчас на основном проекте для одной фичи мне пришлось сделать три маппера для нового API в сервисе и еще один в API-Gateway. А так как мы используем jOOQ, это постоянное описание базовых upsert и map.
Но теперь всю эту духоту забрал ИИ:
В найме я использую KiloCode. Скидываю на него генерацию DTO, адаптеров, простых валидаций и тестов.
В пет-проектах на полную катушку гоняю Cursor (даже видео снимал, как именно).
Больше не нужно заморачиваться со стеком. Захотел написать ML-модельку на Python - садишься и вайбкодишь. Да, гуглить и дебажить всё равно приходится, но результат появляется на свет в разы быстрее.
С блогом история один в один. Главным блокером всегда было время. У тебя есть алмаз идеи, но чтобы превратить его в читабельный пост, раньше уходили дни на редактуру. Сейчас я просто вываливаю поток мыслей и прогоняю через свой любимый промпт (где прошу нейронку быть моим жестким редактором и разносить текст по фактам). Раз-раз, пара итераций — и текст причесан. Получается такой неплохой искусственный бриллиант.
И тут я поймал себя на мысли: для людей вообще нет ничего более естественного, чем стремиться создавать что-то неестественное.
Люди создали искусственный интеллект, чтобы он стал идеальным фильтром от рутины. Пусть машина пишет унылые мапперы и вычитывает опечатки, а я буду делать то, ради чего всё затевалось: придумывать бизнес-логику и смыслы.
Сейчас я с головой погружен в разработку Кулера. И на днях впервые уперся в лимит подписки Cursor Pro. Закинул еще $20, потом еще $20 и всё это меньше чем за три дня. Спойлер: эти деньги сгорели всего на половине фичи (сокращатель ссылок + счетчик переходов).
Я сидел на Claude Sonnet 4.6 и пробовал Opus 4.7. И вот на какой задаче до меня дошло, что я делаю какую-то херню.
Мой стек это React + Supabase. Прошу Opus сгенерить логику, а эта нейросеть за $25/1M токенов на серьезных щах пишет код, который тянет из базы все посты сразу, забив на батчи и даты публикации.
И тут пазл сложился. Флагманские модели - это эксперты во всём. Opus 4.7 шарит в молекулярной биологии и может написать эссе про пирамиды Хеопса. Но когда мне нужно накидать очередную формочку, я переплачиваю за всю эту мировую эрудицию, стреляя из пушки по воробьям.
Если мне всё равно нужно давать детальные инструкции и бить ИИ по рукам за детские архитектурные косяки, зачем платить х10? Встроенный Composer 2 (где токен стоит $2.50) при нормальном входном контексте отлично генерит базовый код.
В итоге я вывел для себя такой воркфлоу, чтобы соблюдать баланс цены и качества:
1️⃣ Базовая разработка (формочки, CRUD, бойлерплейт) - по умолчанию сижу на легком Composer 2.
2️⃣ Проектирование и архитектура - иду обсуждать в Perplexity.
3️⃣ Реально сложная логика - переключаю ручками на что-то от Antropic, опираясь на чутье разработчика.
P.S. Перечитал сейчас свой текст. Звучу как динозавр из мира C++, который хейтит Python и ворчит про лишние слои абстракции и оптимизацию.
Стал смотреть в сторону локального запуска моделей. Не из-за хайпа, а скорее из-за недоверия. Причина - не сами технологии, а то, как с ними обращаются.
Облако это удобно. Но публично, если не уследил
Недавно в Google начали всплывать реальные диалоги пользователей с Grok и ChatGPT. Обычные ссылки на чаты, которые кто-то где-то засветил. Google их подхватил - и вот, они уже в выдаче. OpenAI убирали из индекса ~50 000 ссылок на публичные диалог, они подчистили Google, но забыли проArchive.org. А там всё ещё висят штуки с логинами, ключами, приватными планами.
Анализ показал: из 512 чатов20% содержали явно конфиденциальную информацию.
Поделился ссылкой? Потерял контроль
Даже если вы делитесь диалогом «только внутри команды» - дальше всё по классике:
может попасть в Google
сохраниться в Archive
быть расшаренной кем угодно
остаться в кэше навсегда
Почему вообще об этом думаю
Планирую собрать поделку: связать LLM и Obsidian. А в Obsidian у меня почти всё личное - от заметок до чувствительных штук.
И вот тут уже важно, чтобы данныене утекали наружу, даже случайно. Поэтому и смотрю в сторону локального inference - без облаков, логов и внешнего API.
🎁 Бонусы
🧮LocalScore.ai Сервис, который показывает, какие LLM потянет ваша видеокарта. Удобно, если хотите запускать модель у себя - а не в чьём-то дата-центре.
🔑ai-keys-leaks.begimher.com Ищет утёкшие API-ключи от OpenAI, Claude, Gemini и других. Не факт, что что-то сработает — 99% ключей мёртвые. Но наличие таких баз говорит о многом.
Я не стал параноиком. Но теперь всё, что потенциально приватно — я не пишу в облако. Потому что модель забудет, а интернет - нет.
Если тебе близка тема ИИ, агентных систем и ты хочешь быть в числе тех, кто не просто читает новости, а сам их делает - залетай в мой Telegram-канал debug_leg. 🔗 Ссылка - в профиле
Последние пару недель занимаюсь унификацией технологического стека для всех своих pet-проектов и поделок. Цель — собрать единый тех-радар, чтобы не тратить время на переключение контекста между разными фреймворками и библиотеками.
Мой стек
Frontend: - React (без сюрпризов) - WXT (лучший фреймворк для браузерных расширений) - MUI (библиотека UI-компонентов под Material Design) - Netlify (бесплатный и надёжный хостинг)
Backend: - Supabase (как Firebase, только лучше) - Yandex Cloud (serverless-контейнеры + S3-хранилища)
Процесс
На выходных добрался до Speech to Text — браузерного расширения для транскрипции аудио. Оно было написано на vanilla JS ещё в первых версиях, и каждое обновление превращалось в квест по поиску багов и зависимостей.
С помощью Cursor (AI-ассистента для кода) переписал всё расширение за пару часов:
Перенёс на WXT (фреймворк для Chrome Extensions)
Заменил самописные компоненты на MUI
Добавил TypeScript для типобезопасности
Заодно запилил новую фичу: транскрипцию системного звука через Chrome Tab Capture API
Что получилось
Теперь Speech to Text может расшифровывать не только микрофон, но и всё, что играет на компьютере: YouTube-видео, Zoom-созвоны, лекции, подкасты и т.д.
Дополнительно добавил:
Аудиоплеер для предпросмотра файла перед отправкой
Анонимную расшифровку по прямой ссылке на аудио
Бонус
Модерация в Chrome Web Store прошла за 2 часа (обычно было 8-12). Предполагаю, что регулярные релизы дают "репутацию" у алгоритмов Google.
Выводы
Унификация стека — это не просто модное слово, а реальная экономия времени. Теперь могу быстро переключаться между проектами и переиспользовать компоненты без головной боли.
Хотите больше деталей? Про процесс унификации стека, выбор инструментов и другие эксперименты с расширениями пишу в своём Telegram-канале @debug_leg. Там более неформальный формат: короткие посты, скриншоты процесса и честные истории про грабли. Подписывайтесь, если интересна кухня разработки.
Подался на номинацию Featured в Chrome Web Store и получил. Кстати, как показала практика, после первой 1000 установок шансы заметно выше.
Что реально меняется после Featured:
1️⃣ Доверие - плашка от Google визуально сигналит пользователю: «это не мусор».
2️⃣ Конкуренты пропадают со страницы (самое важное). На странице расширения в сторе перестают показываться похожие расширения конкурентов. Это напрямую влияет на конверсию в установку.
SEO и позиции в поиске Featured не меняет — проверено.
Инди‑разработчик одновременно пишет код, рисует иконки, настраивает аналитику и считает, хватит ли выручки, чтобы дожить до следующего релиза. В голове при этом орут шесть голосов — от художника‑перфекциониста до паникёра, который шипит: «не лезь в серяк, всё сломаешь». Недавно я это сполна почувствовал, когда на финальной прямой запуска моего расширения для Chrome под Европу Google заблокировал рекламный кабинет — весь запуск был заточен под поисковый трафик, и в один момент канал просто исчез.
Кейс: Google Ads хлопнул дверью
Расширение жило за счёт идеи: забираем тёплый поисковый трафик из Google Ads, ведём на продукт, дальше монетизируем. Аудитория — Европа, так что нормальной альтернативы Google по объёму и качеству трафика, по сути, нет. На финальной части запуска, когда оставалось включить бюджеты и смотреть на конверсии, рекламный кабинет схлопнулся по политике: без внятных объяснений, с размытыми формулировками и стандартной отпиской.
В голове мгновенно нарисовались четыре сценария:
спорить с Google и пытаться выбить разбан через апелляции;
купить новый кабинет у агентства;
залезть в прокси/серяк с «арендованными» аккаунтами;
переписать продукт под другой источник трафика (например, Яндекс), хотя целевая аудитория живёт в Европе.
И вот тут во мне в полный голос заговорили все внутренние персонажи — от паникёра до художника. Чтобы не принимать решение «на ощущениях», я вытащил метод шести шляп.
Что за метод и зачем он инди
Метод шести шляп — это техника Эдварда де Боно, где мышление делится на шесть режимов: факты, эмоции, риски, выгоды, креатив и модерацию. Вместо того чтобы держать всё в голове одновременно и метаться, ты по очереди «надеваешь» шляпы и смотришь на одну и ту же ситуацию под разными углами.
Для инди‑разработчика это особенно полезно: обычно решения принимает либо внутренний паникёр (чёрная шляпа), либо вдохновлённый художник (зелёная/красная), а белая и жёлтая — факты и выгоды — просто молчат.
Классика такая:
Белая — факты и цифры.
Красная — эмоции и чуйка.
Чёрная — риски и «что пойдёт не так».
Жёлтая — выгоды и «что пойдёт так».
Зелёная — варианты и идеи.
Синяя — модератор, который собирает всё в план.
Ниже — как я разобрал свою блокировку Google Ads по этим шляпам.
Шаг 1. Белая шляпа: что есть на столе
Сначала — сухие факты без истерики.
Продукт уже сделан и заточен под Google: UX, офферы и воронка строились вокруг поискового трафика.
Аудитория живёт в Европе, доля Google по поиску там — доминирующая, Яндекс как основной источник трафика слабый и местами просто отсутствует.
Кабинет заблокирован, есть формальная возможность апелляции, но практика показывает: разбирательства могут тянуться неделями без гарантий результата.
Время и деньги, уже вложенные в продукт и рекламный сетап, — немалые, полный разворот в сторону Яндекса или другого канала = ещё месяцы работы и риск не выйти на сопоставимый объём трафика.
На этом этапе задача — увидеть реальность без «всё пропало» и «да нормально, сейчас разбанят».
Шаг 2. Красная шляпа: честно про эмоции
Здесь вообще не нужен рационал — только то, что ощущается.
Злость: «меня наказали без объяснения, хотя я не чувствую себя злодеем».
Страх: «если полезу в серяк — могу потерять вообще всё», «если уйду в Яндекс — просто похороню идею под Европу».
Усталость: «не хочу ещё месяц воевать с саппортом ради призрачного разбана».
Смысл — признать, какие решения ты принимаешь просто из страха или обиды, чтобы потом не маскировать это под «рациональный выбор».
Шаг 3. Чёрная шляпа: где можно умереть
Дальше — максимально пессимистичный взгляд на каждый сценарий.
Спорить с Google:Потратишь недели на переписку, получая те же шаблонные ответы, без разбана.За это время продукт не продвигается, выручка = 0, мотивация падает.
Потратишь недели на переписку, получая те же шаблонные ответы, без разбана.
За это время продукт не продвигается, выручка = 0, мотивация падает.
Купить новый кабинет у агентства:Риск попасть под политику обхода системы и получить ещё более жёсткую блокировку.Завязаться на стороннего посредника и их практики, которые могут завтра поломаться.
Риск попасть под политику обхода системы и получить ещё более жёсткую блокировку.
Завязаться на стороннего посредника и их практики, которые могут завтра поломаться.
Прокси и серые схемы:Бан по цепочке, блокировки платёжек, репутационные риски.Постоянная гонка с системой вместо работы над продуктом.
Бан по цепочке, блокировки платёжек, репутационные риски.
Постоянная гонка с системой вместо работы над продуктом.
Переписать продукт под Яндекс:Месяцы разработки и адаптации ради канала, который изначально слаб для твоей ЦА.Можно потратить ресурс и всё равно не выйти на нужный уровень трафика.
Месяцы разработки и адаптации ради канала, который изначально слаб для твоей ЦА.
Можно потратить ресурс и всё равно не выйти на нужный уровень трафика.
Чёрная шляпа нужна, чтобы честно увидеть, где ты можешь потерять больше, чем готов.
Шаг 4. Жёлтая шляпа: где тут шанс
Теперь тот же список, но с вопросом «что здесь может пойти хорошо?».
Спорить с Google:Если разбанят — сохраняешь белую стратегию, легальный доступ к основному источнику трафика и не влезаешь в серые схемы.
Если разбанят — сохраняешь белую стратегию, легальный доступ к основному источнику трафика и не влезаешь в серые схемы.
Купить новый кабинет у агентства:Быстрый возврат к тестам, если работать аккуратно и не нарушать политики.Можно продолжить валидировать продукт и экономику уже сейчас, не замораживая проект на неопределённый срок.
Быстрый возврат к тестам, если работать аккуратно и не нарушать политики.
Можно продолжить валидировать продукт и экономику уже сейчас, не замораживая проект на неопределённый срок.
Прокси / серяк:Потенциально быстрый старт и доступ к объёмам там, где «всё перезабанено». Но цена этого старта слишком велика для соло‑инди.
Потенциально быстрый старт и доступ к объёмам там, где «всё перезабанено». Но цена этого старта слишком велика для соло‑инди.
Переписать продукт под Яндекс:Диверсификация и снижение зависимости от одного монополиста.Возможность протестировать рынки, где конкуренция ниже или трафик дешевле, если продукт адаптируем.
Диверсификация и снижение зависимости от одного монополиста.
Возможность протестировать рынки, где конкуренция ниже или трафик дешевле, если продукт адаптируем.
Жёлтая шляпа возвращает понимание, что в каждом сценарии есть не только «помереть», но и «выиграть» — вопрос цены и горизонта.
Шаг 5. Зелёная шляпа: альтернативы, о которых не думаешь в панике
Здесь цель — не выбирать между A/B/C, а придумать C1, C2, D.
Например:
Комбо‑стратегия: отправить официальную апелляцию в Google и параллельно запустить трафик через купленный у агентства кабинет с максимально белой конфигурацией.
Временный отход от жёсткой завязки на Ads: протестировать контент‑маркетинг, партнёрки или каталоги расширений, чтобы не быть полностью зависимым от одного канала.
Адаптация продукта под несколько рекламных сетей (включая Bing Ads или локальные решения), чтобы в будущем бан одного кабинета не ставил крест на всём проекте.
Зелёная шляпа — это место, где из «всё или ничего» появляется несколько ступеней и промежуточных экспериментов.
Шаг 6. Синяя шляпа: решение и правила игры
На этом этапе я собрал всё выше в конкретный план.
Что решил:
Не уходить в полностью серые схемы, где ставка — не только кабинет, но и платежи/аккаунты.
Зафиксировать стратегию:подать нормальную апелляцию в Google (без иллюзий, но как обязательный шаг);купить новый кабинет у агентства и использовать его максимально аккуратно, без нарушений политик и «серых» связок, чтобы продолжить тесты и не замораживать проект;в параллель смотреть на альтернативные каналы, но не сносить архитектуру продукта ради гипотетического Яндекса под Европу.
подать нормальную апелляцию в Google (без иллюзий, но как обязательный шаг);
купить новый кабинет у агентства и использовать его максимально аккуратно, без нарушений политик и «серых» связок, чтобы продолжить тесты и не замораживать проект;
в параллель смотреть на альтернативные каналы, но не сносить архитектуру продукта ради гипотетического Яндекса под Европу.
Какие метрики для себя отметил:
стоимость клика и установки с нового кабинета;
конверсия в целевое действие внутри расширения;
стабильность аккаунта в течение первых недель работы.
Синяя шляпа — это момент, когда ты перестаёшь бесконечно «думать» и признаёшь: да, это не идеальное решение, но это проверяемый эксперимент с понятными правилами и горизонтом.
Как использовать это у себя
Если у тебя сейчас:
заблокировали рекламный кабинет;
умер основной источник трафика;
приходится выбирать между «серяком», паузой и сменой стратегии —вместо того, чтобы бесконечно крутить в голове одни и те же мысли, попробуй сделать так:
Чётко сформулируй вопрос (одним предложением).
Пройди по шляпам и честно выпиши по 3–5 пунктов на каждую.
В синей шляпе зафиксируй: какое решение ты принимаешь сейчас, на какой срок, какие метрики покажут, что это было не зря.
Когда начал прогонять через шляпы не только монетизацию, но и такие аварийные ситуации, стало заметно, что во мне чаще всего орёт чёрная шляпа (паникёр) и иногда красная (обида/страх), а факты и выгоды просто не доходят до стола.
Если тебе заходит формат разборов решений инди‑разработчика (с цифрами, факапами и рабочими фреймворками), залетай в мой Telegram‑канал. Там чаще, короче и местами больнее
Расширение в один клик вытаскивает текст с любой картинки. Никаких настроек, никакого копипаста руками. За год установок становится больше, удалений меньше — штука реально нужна людям.
Но чем больше юзеров, тем хуже конверсия в открытие paywall. Аналитика подсветила очевидное, что не учёл с самого начала: весь рост идёт из Индии. Люди активно пользуются, paywall видят, но не платят. А те единицы из США и Европы, которые реально покупают подписку, просто тонут в этом потоке.
Вывод: количество пользователей - это метрика тщеславия.
Почему я не переживаю?
Потому что у меня нет серверов. Вообще. Под капотом локальная модель Tesseract OCR, всё распознавание происходит прямо в браузере пользователя. Эти 4000 человек не платят мне ни копейки, но и не стоят ни копейки. Burn rate на инфраструктуру = $0.
Так что фейл по монетизации есть, а убытков — нет. Жить можно.
Теперь вопрос, с которым я реально завис:
Что делать с этой толпой дальше?
👍 - Ничего. Ждать 10к+, кушать не просит, может само вырастет во что-то. ❤️ - Забить на индийский трафик и пилить дорогие фичи прицельно под Tier-1.
Последнюю неделю я пытаюсь выжить, совмещая основную работу с хакатоном. По идее, вывозить такую двойную нагрузку должен помогать spec-кодинг. Обычно для этого я просто открываю Cursor, но на работе его юзать нельзя (секьюрность), запрет на отправку кода во внешние API и всё такое. А писать всё руками после ИИ-ассистентов уже физически больно.
Пошел искать open-source альтернативы, чтобы можно было секьюрно spec-кодить через локальные и корпоративные LLM. Эксперименты с KiloCode с треском провалились, ну не нравится он мне. В итоге обновил стек на рабочем Маке и собрал такой сетап:
1️⃣ IDE Void - форк VS Code. Накатил туда все Java/Kotlin аддоны, подрубил MCP Atlassian, и теперь Qwen3-Coder-480B пытается писать код за меня. Как генератор - 🔥 . Правда, с Kotlin у LLM всё ещё не так гладко, как с Python или JS, поэтому генерирую я в Void, а ревьюить и дебажить всё равно ухожу в родную IDEA.
2️⃣ browserOs - форк Chromium со встроенным ИИ-чатом (аналог Comet от Perplexity, но работает с любыми LLM по API). Продукт местами сыроват, но главная фича реализована достойно. Самая большая боль - это дебильный рыжий логотип с собакой. Мой мозг отказывается ассоциировать это с браузером, и при переключении через Cmd+Tab я вечно не могу его найти.
Забавно, что на самом хакатоне я сейчас пилю инструмент, который решает похожие корпоративные боли enterprise-аналог NotebookLM. Суть простая: закидываешь в диалог с корпоративной LLM ссылки на внутреннюю Jira, Confluence или TestOps, а ИИ всё это переваривает и помогает по работе. Дали доступ к мощным моделям типа нового DeepSeek-V4, и результаты прям огонь.
И вот смотрю я на свой новый рабочий сетап и понимаю: апка, которую я делаю на хакатоне, идеально ложится в этот локально-корпоративный стек. Особенно если упаковать её в десктоп.
А может вообще вкатиться с ней в свой первый open-source?
❤️ - юзал или планирую попробовать IDE Void
👍 - юзал или планирую попробовать browserOs
🔥 - open-source романтика для бедных, верните мне Cursor
Последние две недели я тупо смотрел в IDE и не мог написать ни строчки. Пока Cursor пытался генерить за меня код, я думскроллил новости про чебурнет, листал вакансии на HH и всерьез думал, а не уехать ли в Минск.
В какой-то момент понял: всё, стоп, приехали. Я пробил дно продуктивности. Такое состояние у меня уже бывало пару раз, так что алгоритм выхода из пике мне знаком. Решил вырубать тревожность радикально.
Вот мой стек по борьбе с кукухой за последние 5 дней:
1️⃣ Жёсткий инфодетокс
Отписался вообще от всех новостных каналов в Телеге. ФотоГрам и YouTube у меня и так физически лежат на другом телефоне, так что там залипать не выходило.
2️⃣ Пережил ломку по новостям
Самым сложным было перестать рефлекторно хватать телефон каждые 15 минут, чтобы проверить, не начался ли апокалипсис. Договорился с собой: если случится что-то реально важное, я всё равно об этом узнаю либо на утреннем дейлике, либо из очередного мемаса.
3️⃣ Физика
Урезал кофе (совсем исключить пока не вышло) и начал гулять по утрам перед работой. Строго без наушников, музыки и подкастов: просто чтобы проветрить голову.
Итог:
Меня отпустило. Я перестал переживать о том, куда катится мир. Но самое крутое - все эти разговоры про блокировки меня так выбесили, что я психанул, сублимировал тревогу в код и наконец-то начал пилить свой пет-проект сервис кросспостинга.
До этого я честно пытался делать то же самое в чатах OpenAI / Grok / DeepSeek. Сценарий всегда один: контекст расползается, требования приходится повторять, а иногда чат просто зависает — и я делаю всё заново.
После этого я перестал относиться к LLM как к переписке и начал относиться как к рабочему месту: проект + файлы + правила + Git.
Мой принцип
Мне не нужен «идеальный промпт». Мне нужен процесс, который не убивает мой день, когда модель поехала не туда.
Хак: rules можно дописывать прямо по ходу работы — я часто прошу агента «сформулируй правило, чтобы мы больше так не делали», и добавляю его в проект.
III. Положи «источники правды» в репу
Тут мой единственный принцип: всё, что я устал повторять — я выношу в файлы.
Пример структуры, которую я делаю для большинства задач:
README.md — одна страница «что строю и зачем». docs/ — требования и решения (чтобы не хранить их в голове и в чате).
IV. Режимы: я не жму Agent сразу
Я использую три режима:
Ask — когда хочу разобраться/проверить идею и ничего не ломать.
Plan — когда задача больше пары часов: сначала план и вопросы.
Agent — когда план ок: он уже правит файлы и двигает задачу.
И два хака, которые у меня реально помогают:
Хак 1: я спрашиваю у самого агента в Cursor, какую модель лучше взять под мою задачу.
Хак 2: я стараюсь не использовать авто-режим — автоматически Cursor часто подбирает модель неудачно.
V. Бизнес‑дока → Tech Spec
Я не начинаю с “какой стек лучше”.
У меня уже есть привычный стек (я писал про него тут: https://t.me/debug_leg/580), и мой первый вопрос к Cursor другой: могу ли я остаться на нём под эти бизнес‑требования или мне придётся делать иначе (и почему).
Сегодняшнее безумие, происходящее в области связанной с искусственным
интеллектом, невозможно не сравнивать с инвестиционным сумасшествием,
произошедшем в конце 1990-ых годов (кризис дот-комов - название взято от
окончания наименования сайтов (.com)). В 2025 году многие компании, завязанные
на ИИ, оцениваются в сотни миллиардов долларов, а техно-гиганты продолжают
увеличивать вложение космических сумм денег в развитие центров обработки
данных.
Для некоторых, тех кто постарше, ситуации могут даже казаться идентичными с сильным ощущением дежавю.
Для популистского сравнения можно взять компанию "Газпром",
стоимость которой на конец 2024 года составляла всего лишь то 30 млрд долларов.
"Смотрим ли мы снова на повторе то самое кино из 90-ых?"
Сходство ситуаций может поражать. Точно также, как и 25+ лет назад
инвестируются огромные суммы денег, основываясь лишь на предположении о колоссальном
потенциале индустрии, а не текущей прибыльности. В 2024 году корпоративные
инвестиции в ИИ достигли 252,3 млрд долларов, а с 2014 года общий объём инвестиций вырос более чем в 13
раз.
Кажется, что Сэм Альтман сам выглядит так, будто его фото сгенерировал ИИ.
Уже даже сам генеральный директор компании Open AI, целью которой является развитие
ИИ для "принесения пользы человечеству без причинения вреда", Сэм
Альтман, признал нахождение рынка ИИ в стадии финансового пузыря очень похожей на бум дот-комов
в 1990-х годах.
Компания Open AI оценивается уже в невероятные 500 млрд долларов, хотя согласно их отчёту - 2024 год они
завершили с выручкой в размере всего лишь 3,7 млрд долларов. Они надеютсяувеличить выручку всего то в 47 раз до 2030 года (174 млрд долларов).
"Находимся ли мы в фазе, где инвесторы в целом пребывают в
перевозбуждённом состоянии по поводу ИИ? Моё мнение да", - сказал Альтман
в августе. Он также предположил, что в основе каждого финансового пузыря лежало
что-то настоящее и очень важное. Так ли это? Попробуем разобраться.
ИЗ НИОТКУДА В НИКУДА.
Что на самом деле послужило причиной лопнувшего экономического пузыря,
существовавшего на рынке примерно с 1995 до 2001 года?
Как и любой пузырь крах дот-комов был вызван не каким-то единичным фактором,
а целой их совокупностью, выявляя фундаментальные недостатки экономики
конца 90-х годов прошлого века.
Во-первых, в 1997 году начался, так называемый, азиатский финансовый
кризис на развивающихся рынках. Во-вторых, в августе 1998 года
закончилось полным крахом "сладкое и
простое" высокодоходное инвестирование в российские гос. облигации, чем
очень активно пользовались американские инвестиционные фонды. Россия была
вынуждена объявить дефолт по своему госдолгу и приостановила платежи
иностранным кредиторам, буквально обанкротив и их вдобавок.
Интересно, что в итоге "американская мечта" для многих
американцев была похоронена русским дефолтом.
В-третьих, американский Центральный банк, являющийся самым
влиятельным на планете в данный момент, - ФРС США - недостаточно быстро
среагировал на эти события и лишь в середине 1999 года, на фоне бурного роста
фондового рынка, изменил свой курс и начал повышать ключевую ставку. К маю 2000
года ставка уже составляла 6.5% (для американцев это очень много), что
дополнительно побуждало инвесторов перекладывать свои деньги из акций в
облигации - ускоряя крах дот-комов, так как в облигациях они могли получать
более высокую доходность с относительно меньшими рисками.
Ох уж это начало 2000-х годов, начало нового миллениума.
В-четвёртых, заканчивалось первое "потерянное десятилетие"
в Японии после масштабного падения мощной японской экономики. (На эту тему есть
одна из предыдущих статей). Начало 2000-х годов
ознаменовалось дальнейшим спадом для японцев и началом "потерянного
двадцатилетия". Сейчас это сложно представить, но на тот момент японская
экономика ещё имела большое мировое значение. Поэтому экономический кризис в
Токио ещё сильнее подтолкнул инвесторов вытаскивать свои деньги из рисковых
активов (акций).
Эти отрезвляющие удары по мировой экономике буквально заставили инвесторов
пересмотреть свои астрономические оценки интернет-компаний. В самой основе
лежала главная проблема: эти компании имели фундаментальный недостаток в
бизнес-модели - у них не было прибыли.
Например, Commerce One достигла капитализации в 21.5 млрд долларов (! это в 2000 то году !) при около нулевой
выручке.. Они обанкротились в 2004 году.
Компания TheGlobecom, созданная двумя студентами со стартовых 15 тыс. долларов, в первый день торгов на фондовом
рынке подорожала на 606%, установив таким образом рекорд. В 2000 году обоих
основателей выгнали из их же фирмы, а прибыли компания так и не видела.
УБЫТОЧНЫЙ ПЕРЕИЗБЫТОК
Пожалуй, самым интересным следствием переинвестирования в интернет-компании
в конце 1990-х явилось строительство гораздо большего количества оптоволоконных
сетей, чем реально требовалось, что привело к невероятно большому избытку. В те
времена было актуальным понятие того, что "удвоение интернет-трафика происходит
каждые 100 дней", но это оказалось очень далеко от истины. Были проложены
миллионы километров не используемого оптоволоконного кабеля - так называемого
"тёмного оптоволокна".
Ожидался гигантский спрос, а в результате по итогу оказался
катастрофический избыток производственных мощностей.
Крупнейшим в мире производителем оптоволокна является американская компания
Corning Incorporated. В августе 2000 года цена на их акции взлетела к 110$ за
штуку. В декабре она уже потеряла более 50% цены и продавалась за 50$. А в июле
2002 года достигла своего дна в 1.6$ (!) за штуку. Эта корпорация до сих пор
является крупнейшей в своей отрасли и снова переживает время акционного
расцвета - цена через 25 лет составляет около 80$, сильно поднявшись за
последний год.
Цена на акции Corning Incorporated. Взлёт - падение - взлёт - ?
Ещё одно хорошее напоминание о том, что бизнес может быть крепким, даже
монументальным, - но если пытаться на нём спекулировать, то прогораешь в два
счёта. Даже на графике хорошо видно нечто очень похожее на образование
нового финансового спекулятивного пузыря в акциях Corning.
ГРАВИТАЦИЯ, ЖЕСТОКАЯ ТЫ ДАМА
Мы вряд ли ошибёмся, если проведём параллели с сегодняшней ситуацией в сфере
ИИ. Однако, есть и различия. Крупные игроки сегодня, в отличие от дот-комовских
компаний, имеют хоть и мизерный по сравнению с вложениями, но всё же доход.
Мечты по поводу будущих прибылей, правда, очень и очень похожи.
Суровая реальность в начале 2000-х взяла своё полностью. У большинства
компаний оценки не оправдались и они с треском провалились, утянув за собой
множество инвесторов-мечтателей. Истинной победой иллюзии над здравым смыслом
явилась оценка компаний по посещаемости их веб-сайтов, не обращая внимания на
отсутствие таких реальных показателей как денежный поток и прибыльность.
Акции "бенефициаров ИИ" сегодня в сумме оцениваются более чем в 10 трлн
долларов, что составляет более четверти капитализации самых крупных американских
компаний из индекса S&P500. Если они сдержат свои обещания, то к концу 2025
года такие гиганты как Microsoft, Meta, Tesla, Amazon и Google инвестируют в инфраструктуру ИИ около 560 млрд долларов. И эти вложения приведут к совокупному
доходу на уровне 35 млрд. Конечно, это всё размытые цифры, лишь предположения,
но вот направление пока такое.
Нет небольшого ощущения, что это называется транжирство?
На этом и строится вся индустрия в очень похожем стиле как во времена краха
дот-комов. Когда кто-то кидается деньгами на выпивку в баре, то вы врываетесь
на эту вечеринку с двух ног, в надежде успеть урвать себе хотя бы один
стаканчик, а дальше как пойдёт. Именно этим и заняты большинство журналистов и
других "верующих", кто всё активнее и активнее разгоняет этот хайп
вокруг темы. Чем дольше длится такой вечер - тем сложнее будет с утра.
Мощная гравитация реальной экономики всегда притягивает парящих в небесах
идеалистов к твёрдой земле, и зачастую лицом. Интернет, к слову, в итоге то
изменил мир до неузнаваемости, но на это потребовались годы. Да и изменил,
возможно, совсем не так как многие ожидали - вспомнить хотя бы времена жж
(живого журнала) середины 2000-х и сравнить с сегодняшним днём.
Но в любом случае, по пути становления интернета было множество разбитых
жизней, скрывающихся за финансовыми потерями.
ПОХОЖЕ, ЧТО НЕ ПОХОЖИ
Закончить хотелось бы совсем не знаком равно между этими двумя событиями.
Точнее сказать они похожи, но совершенно в ином свете.
По мере всё увеличивающихся вложений всех этих миллиардов и миллиардов денег
можно забыть и не заметить то, что они являются просто фиатной и ничем не
обеспеченной денежной массой, что в практически бесконечном количестве
создаётся посредством банковских кредитов. Это явление явственно наблюдается,
если посмотреть на график изменения цены реально ценного металла - золота.
График цены золота относительно доллара США.
Со времён краха дот-комов его цена за тройскую унцию выросла примерно в 13
раз по отношению к доллару США. Выглядит как идеальный финансовый пузырь, не
так ли? Но это не просто золото так дорожает - это больше доллар дешевеет
относительно ценного металла. И йены, и юани, и евро, и рубль - все туда же.
Денежной массы, создаваемой посредством банковских кредитов (об этом можно
подробнее почитать в этой статье),
с каждым годом становится всё больше и больше. Центробанки, например,
вкладываются всё чаще и чаще в золото, - особенно стараются Россия и Китай.
Однако для "парковки" денежных средств всех остальных участников
финансового рынка похожим образом используются и компании из самого большого и
надёжного (на данный момент) американского индекса S&P500.
Да, того самого, в котором больше четверти капитализации - это как раз
компании из сферы ИИ.
График S&P500 и какое удивительное сходство
Понятно, что предсказать из сегодняшнего дня чем всё это закончится
невозможно. Да, история не повторяется, но даёт урок о том, что не существует
ни вечного роста, ни ответов на все вопросы, ни панацеи уж тем более. Скорее
всего, даже перед некими невероятными и серьёзными врывами-прорывами в сфере
искусственного интеллекта, разрушительная кредитно-экономическая сила нанесёт
сильный вред общемировым рынкам во время своего неизбежного резкого сжатия. А
отсутствие хоть какой-то реальной отдачи индустрии в виде прибыли может сильно
аукнутся любому человеку, вкладывающему свои деньги и время. Как в 2000 году не
будет, обязательно будет по-другому: изменится форма при сохранении содержания.
Не думаю, что кто-то из разработчиков, инвесторов и всех остальных
распространителей в сфере искусственного интеллекта думает с такой позиции о
цели компании Open AI: "принесение пользы человечеству без причинения
вреда".
А где деньги? А всё, их нет - они исчезли.
Клянусь! Старые поисковые системы справлялись с поиском качественной
информации несоизмеримо лучше новых "способностей" ИИ.
Всем привет! Постоянно слежу за тем, как развиваются нейросети, особенно в части генерации видео и музыки. Вечная проблема всех таких сервисов — это лотерея: отправил промт (текстовый запрос), десять минут ждешь генерацию, а на выходе получаешь не то, что ожидал. Приходится уточнять, переформулировать и снова ждать, сжигая бесплатные генерации или уже реальные деньги.
Недавно в одном из тематических чатов наткнулся на упоминание бота@Brain_rot1_bot. Название провокационное, но зацепило. Решил протестировать и был удивлен, так как он решает ту самую проблему «лотереи», с которой сталкивался я и, уверен, многие из вас.
Что это за бот?
По своей сути, это многофункциональный ИИ-ассистент прямо в Telegram, который умеет сразу несколько вещей:
Генерация видео по текстовому описанию.
Создание видео по фото (анимирование изображений).
Редактирование фото с помощью ИИ (стилизация, улучшение и т.д.).
Создание музыки по текстовому описанию.
Список не уникальный, подобных сервисов много. Но его ключевое отличие — в качестве исполнения и подходе к пользователю.
Что отличает его от других? Первое — адекватность.
Я привык, что нейросети часто «сходят с ума» на сложных или просто неидеально составленных запросах. Здесь же, судя по всему, используется какая-то связка моделей или продвинутый пре-промтинг. Проще говоря, бот не тупо отправляет ваш текст в нейросеть, а как-то его «обкатывает» и уточняет, чтобы итоговый запрос был максимально понятен ИИ.
Например, можно написать что-то абстрактное вроде «космонавт ест бургер в невесомости, капли кетчупа летают вокруг». Большинство сервисов на таком запросе либо сгенерируют кашу, либо проигнорируют половину деталей. Brain Rot справился с этим с первого раза, и результат был очень близок к описанию. Видео прикрепляю к посту.
То же самое с музыкой. Вместо сухого «электронная музыка» можно попробовать описать атмосферу: «меланхоличный синтвейв-трек как в фильме Drive, но с медленным хип-хоп битом». И он выдает что-то очень соответствующее настроению.
Второе и главное — можно нормально протестировать
Это не тот случай, когда вам дают одну бесплатную генерацию в день низкого качества или с вотермаркой. Бот предоставляет бесплатные возможности для полноценного теста. Этого хватает, чтобы понять логику работы, оценить качество генерации и решить, нужен ли вам такой инструмент вообще.
Многие проекты в этой сфере проигрывают именно на старте, потому что люди не хотят платить за кота в мешке. Здесь же схема честная: сперва пробуешь, видишь потенциал, а потом уже принимаешь решение о покупке дополнительных ресурсов.
Кому это может быть полезно?
Авторам контента для соцсетей (YouTube Shorts, Telegram-каналы, Reels) для быстрого создания уникальной визуализации к идеям.
Маркетологам и креаторам для прототипирования идей и быстрого мозгового штурма с визуалом.
Обычным пользователям, которые хотят просто потестить современные ИИ-технологии без лишних сложностей и регистраций.
Выводы: Я не хочу сказать что это революционный продукт, который перевернет индустрию. Это скорее очень качественно сделанный и, что важно, понятный инструмент с низким порогом входа. Его фишка — в снижении когнитивного барьера между пользователем и нейросетью. Ты не чувствуешь, что должен быть экспертом по составлению промтов. Можно формулировать запросы так, как думаешь, и в большинстве случаев получишь релевантный результат.
Для знакомства с возможностями современных ИИ в аудио-видео — один из лучших вариантов, которые я встречал именно в формате бота. Сейчас уже пользуюсь платными генерациями, которые потенциально начали приносить больше доходов, чем я заплатил за них :)
Ссылка на бота: @Brain_rot1_bot (ищется прямо в поиске Telegram)
А вы пользуетесь подобными ИИ-генераторами? Сталкивались ли с проблемой, когда нейросеть вас не понимает с первого раза?
Комментарии