В последнее время в медиа мелькают новости - продакты сами клепают приложения, без всяких там программистов. Один маркетолог даже хакатон от Replit затащил пару месяцев назад на 1-е место. 🤷♂️ 🥇
Вот и я посмотрев на этих ребят, понял, что AGI Labs уже давно работает на этой сумасшедшей скорости, но так уже к этому привыкли, что воспринимаем за норму.
Началось всё с решения обычной прикладной задачи - нужно было собрать рабочий MVP, который оплатил один из клиентов. При этом его идея на ~60% совпадала с тем, что я сам хотел реализовать.
В итоге, как обычно, за два вечера на одном дыхании собран кликабельный прототип на связке Claude (HTML) и v0 (React), который был отгружен заказчику — казалось бы, все довольны.
Но тут меня осенило после очередного видео про Cursor - а почему бы не довести до ума продукт, о котором я мечтал? Моя команда AGI Labs загружена работой на других проектах, но не беда.
Решил сам засесть за Cursor, закинуть демонстрационные данные и прикрутить пару ИИ-сценариев, чтобы своими глазами увидеть, справлюсь или нет.
Мои с ИИ-тулзами работают как профи и без меня справляются на ура.
Так что я взял недельный "отпуск" и нырнул в задачу один.
Итог? А вот он:
Это просто капец...
В хорошем смысле!
Вайб-кодинг — это когда ты берёшь идею, применяешь правильные формулировки под соусом терпения, а на выходе получаешь результат на миллион. В процессе разработки дофамин просто заливает твой мозг, когда ты шаг за шагом видишь, как твои задумки оживают прямо на глазах, всё кликается, работает!
Да, пришлось повозиться, подкрутить пару моментов, даже обнулить одну ветку, на которую я потратил 8 часов, но это того стоило.
Я понял одно: если у тебя есть упорство и желание довести дело до конца, то сейчас, с такими инструментами, как курсор и клод 3,7 такое полностью возможно.
Пока 99% вокруг скептически качают головами и говорят что полноценный продукт в одиночку на создашь, я доказал себе - будущее уже здесь, вопрос лишь в гибкости принятия новой реальности.
Вот и я посмотрев на этих ребят, понял, что AGI Labs уже давно работает на этой сумасшедшей скорости, но так уже к этому привыкли, что воспринимаем за норму.
Началось всё с решения обычной прикладной задачи - нужно было собрать рабочий MVP, который оплатил один из клиентов. При этом его идея на ~60% совпадала с тем, что я сам хотел реализовать.
В итоге, как обычно, за два вечера на одном дыхании собран кликабельный прототип на связке Claude (HTML) и v0 (React), который был отгружен заказчику — казалось бы, все довольны.
Но тут меня осенило после очередного видео про Cursor - а почему бы не довести до ума продукт, о котором я мечтал? Моя команда AGI Labs загружена работой на других проектах, но не беда.
Решил сам засесть за Cursor, закинуть демонстрационные данные и прикрутить пару ИИ-сценариев, чтобы своими глазами увидеть, справлюсь или нет.
Мои с ИИ-тулзами работают как профи и без меня справляются на ура.
Так что я взял недельный "отпуск" и нырнул в задачу один.
Итог? А вот он:
Это просто капец...
В хорошем смысле!
Вайб-кодинг — это когда ты берёшь идею, применяешь правильные формулировки под соусом терпения, а на выходе получаешь результат на миллион. В процессе разработки дофамин просто заливает твой мозг, когда ты шаг за шагом видишь, как твои задумки оживают прямо на глазах, всё кликается, работает!
Да, пришлось повозиться, подкрутить пару моментов, даже обнулить одну ветку, на которую я потратил 8 часов, но это того стоило.
Я понял одно: если у тебя есть упорство и желание довести дело до конца, то сейчас, с такими инструментами, как курсор и клод 3,7 такое полностью возможно.
Пока 99% вокруг скептически качают головами и говорят что полноценный продукт в одиночку на создашь, я доказал себе - будущее уже здесь, вопрос лишь в гибкости принятия новой реальности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В сухом остатке что:
🔹Полностью рабочий продукт на 111 000 строк кода и 552 файлов без команды,
🔹 95-100 евро на токены Cursor
И всё это за 6 дней..
в одного!!!
🔖 Кстати, тот фрагмент, про окторый я говорил в прошлой публикации - сегодня это всего лишь 1 из 86 (!) функциональных компонентов продукта.
▶️ Забрать, как и обещал можно здесь, по ссылке.
Повторюсь, я не кодер, я CEO и продакт в одном флаконе. Показал это моей команде, у них глаза на лоб: «Чувак, это говнокод, любой разработчик застрелится». Но тут же: «Стоп, оно же работает! Это полноценный MVP для проверки идеи». Они в шоке, я сам в шоке. Да, продукт не идеален, но он закрывает главную задачу — быстро и дёшево сделать кликабельный MVP, где важны только скорость и возможность попробовать продукт в деле, столкнуть его с рынком.
Проект, который состит из 7 полноценных разделов, в которых используется 12 ИИ-сценариев - это вам не крестики нолики написать и не змейку, чем заниается 99% блогеров на YouTube. 😅
Конечно, это еще не продакшен версия, но на него уже сейчас запущены первые пользователи, которые дают положительный фидбек!
📍 Сухая правда:
Чтобы добиться такого же результата без ИИ, вам понадобится:
- команда из 4-5 человек,
- 8-12 млн рублей
- и год разработки!
Понятно, что совершенно без опыта в it ты не навайбкодишь себе новый тик-ток, но у меня уже есть наработки и идеи, как сократить путь для обычного человека до такого результата.
В итоге я решил показать результат тому самому заказчику, что приходил за MVP. А потом взял и предложил ему купить уже готовый продукт.
Да, пришлось попотеть и разобраться в куче вещей, но уже на этой неделе у меня есть клиент, готовый выложить за продукт 1,5 млн рублей. Готовлюсь к встрече, скоро расскажу, что вышло!
Итоговая мораль: от идеи до денег — 6 дней, в одного, с нулевым бюджетом.
💥 Мне интересно, это только мы уже без Cursor и других инструментов не можем существовать или большинство из вас тоже давно в новой реальности?
🔹Полностью рабочий продукт на 111 000 строк кода и 552 файлов без команды,
🔹 95-100 евро на токены Cursor
И всё это за 6 дней..
в одного!!!
Повторюсь, я не кодер, я CEO и продакт в одном флаконе. Показал это моей команде, у них глаза на лоб: «Чувак, это говнокод, любой разработчик застрелится». Но тут же: «Стоп, оно же работает! Это полноценный MVP для проверки идеи». Они в шоке, я сам в шоке. Да, продукт не идеален, но он закрывает главную задачу — быстро и дёшево сделать кликабельный MVP, где важны только скорость и возможность попробовать продукт в деле, столкнуть его с рынком.
Проект, который состит из 7 полноценных разделов, в которых используется 12 ИИ-сценариев - это вам не крестики нолики написать и не змейку, чем заниается 99% блогеров на YouTube. 😅
Конечно, это еще не продакшен версия, но на него уже сейчас запущены первые пользователи, которые дают положительный фидбек!
Чтобы добиться такого же результата без ИИ, вам понадобится:
- команда из 4-5 человек,
- 8-12 млн рублей
- и год разработки!
Понятно, что совершенно без опыта в it ты не навайбкодишь себе новый тик-ток, но у меня уже есть наработки и идеи, как сократить путь для обычного человека до такого результата.
В итоге я решил показать результат тому самому заказчику, что приходил за MVP. А потом взял и предложил ему купить уже готовый продукт.
Да, пришлось попотеть и разобраться в куче вещей, но уже на этой неделе у меня есть клиент, готовый выложить за продукт 1,5 млн рублей. Готовлюсь к встрече, скоро расскажу, что вышло!
Итоговая мораль: от идеи до денег — 6 дней, в одного, с нулевым бюджетом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какой бесплатный материал хотите получить больше всего?
Anonymous Poll
39%
👨💻Создаем собственн saas без единой строчки кода (соберете кликабельное MVP (видео-урок)
58%
📱 Мои собств промпты для продуктовой разработки, которые заменяют целую команду разработчиков. (PDF)
23%
💭AI-консалтинг для корпорации, который принес 1 млн за 3 консультации (Видео-разбор нашег B2B кейса)
35%
⭐️Как выглядит востребованный AI-Продакт 2025. Подробное описание навыков и компетенций (статья)
21%
🎰 Когда маркетинг важнее технологий. Разбираем Perplexity на части. Как собрать из open source за 2д
Forwarded from Egor
Какая ваша основная цель СЕЙЧАС, ради которой вы интересуетесь AI?
Anonymous Poll
31%
Запустить СВОЙ AI-проект, стартап с нуля, с минимальными затратами.
17%
Стать ТОП-продактом, проджектом с AI-навыками.
29%
Оптимизировать СУЩЕСТВУЮЩИЙ бизнес с помощью AI.
50%
Просто интересно расширить кругозор, слежу за трендами.
Да, вы просили. Да, я обещал. Да, прошло чуть больше, чем «на днях» 😅
Сейчас у нас в AGI Labs идёт разработка нового продукта для одной из топовых компаний в России.
Работаем на максималках: 12 AI-сценариев, zero-code MVP, быстрый запуск.
В этом файле — мои личные продактовые промпты, с которых мы стартуем продукты. Я разрабатывал их последние полтора года.
Это не просто промпты, это ИНСТРУМЕНТЫ, которые заменяют команду и двигают идею в деньги.
Совершенно точно, вы нигде их не найдёте в интернете.
И да — в конце этого файла вас ждёт небольшой подарок.
Немножко мотивации + один шанс, который точно не для всех.
Пользуйтесь. Это не «почитать на досуге», это «внедрить и поехали».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Народ, как и обещал, начинаю палить наши внутренние фишки.
Не ту фигню, что гуглится за 5 минут, а реальные лайфхаки из окопов разработки, выстраданные сотнями часов въедливой работы и понимания, как AI-разум шевелит мозгами.
Знаете, как бывает: иногда самый контринтуитивный подход – единственно рабочий. Это как раз оно. 🔥
☝️Наверняка многие уже сталкивались с такой ситуацией, что чат-диалог разработки, в котором вы работаете с моделью с течением времени перегружается контекстной информацией и она начинает нести чепуху, удалять код и тд?
Сам Cursor и другие разработчики рекомендуют для исправления этой ситуации… тупо создавать новые диалоги.
Проблема в том что с каждым новым диалогом AI-модель нужно «прогревать» заново с нуля, погружая контекст текущей ветки разработки. Эффективнее всего это делается, когда у вас уже есть подробнейшая документация по разделу а также последние изменения, которые вы можете скормить ей на входе.
Понятное дело, что вести в реальном времени документацию это довольно рутинный процесс, на который даже с ИИ инструментами не всегда уделяется достаточно внимания.🤪
☄️ В общем мы обнаружили 2 прикольных лайфхака из наших наблюдений ))
Как быстро и без лишних страданий ввести AI в курс дела внутри Cursor, Windsurf, даже если вокруг голый код и ни строчки документации нормальной.⬇️
Не ту фигню, что гуглится за 5 минут, а реальные лайфхаки из окопов разработки, выстраданные сотнями часов въедливой работы и понимания, как AI-разум шевелит мозгами.
Знаете, как бывает: иногда самый контринтуитивный подход – единственно рабочий. Это как раз оно. 🔥
☝️Наверняка многие уже сталкивались с такой ситуацией, что чат-диалог разработки, в котором вы работаете с моделью с течением времени перегружается контекстной информацией и она начинает нести чепуху, удалять код и тд?
Сам Cursor и другие разработчики рекомендуют для исправления этой ситуации… тупо создавать новые диалоги.
Проблема в том что с каждым новым диалогом AI-модель нужно «прогревать» заново с нуля, погружая контекст текущей ветки разработки. Эффективнее всего это делается, когда у вас уже есть подробнейшая документация по разделу а также последние изменения, которые вы можете скормить ей на входе.
Понятное дело, что вести в реальном времени документацию это довольно рутинный процесс, на который даже с ИИ инструментами не всегда уделяется достаточно внимания.
Как быстро и без лишних страданий ввести AI в курс дела внутри Cursor, Windsurf, даже если вокруг голый код и ни строчки документации нормальной.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI тайно убила целую индустрию одним API 💀 Пока все смотрели на o3, они выпустили инструмент, который делает исследовательские сервисы ненужными.
Что это меняет для нас, как разработчиков?
Что это меняет для нас, как разработчиков?
OpenAI молча запустила Deep Research API — и это меняет всё 🧠
Это не просто «улучшенный поиск», это полноценный AI-аналитик в вашем кармане.
В отличие от ChatGPT, где вся магия скрыта под капотом, здесь вы получаете прямой контроль над reasoning-цепочками. Можете видеть, как агент планирует исследование, декомпозирует задачи, выполняет веб-поиск и синтезирует данные. Модель
Единственное ограничение пока — 10 минут на запрос и фокус на публично доступной информации. Но это Alpha-версия.
▶️ Здесь подробности - https://cookbook.openai.com/examples/deep_research_api/introduction_to_deep_research_api
Логика у OpenAi для него продумана до мелочей - система автоматически разбивает сложные запросы на подзадачи, итеративно исследует надёжные источники и аттрибутирует каждый инсайт к конкретному URL. Плюс поддержка MCP (Model Context Protocol) — можете подключать внутренние документы компании.
👉 Очень рекомендую посмотреть это интервью непосредственно с командой, которая занималась разработкой внутри OpenAI:
https://youtu.be/bNEvJYzoa8A?si=9lS0ybqP3892uEO7
Рынок исследовательских инструментов получил серьёзного игрока. Теперь на нём толкаются логтями и такие гранды, как Google и Anthropic, OpenAI, так компании поменьше, типа FireCrawl, Tavily и дргуие.
Корпорации смогут автоматизировать market intelligence, competitive analysis и due diligence — экономия на аналитиках будет колоссальной.
Мы кстати в AGI Labs у себя тоже собрали свой собственный DeepResearch из OpenSource компонентов - получилось полностоью управляемо - можно настраивать для поиска аккаунтов конкурентов в соцсетях, искать рыночные отчёты и т.д. и весь этот функционал уже интегрирован наш новый продукт, который на 95% автоматизирует создание авторского контента. Это продолженние того проекта, что я сам начал Vibe-кодить пару месяцев назад и теперь это уже привращается плавно в единую экосистему, которая объёдиняет все наши продукты и по сути - является полноценным корпоративным решением для средних и малых компаний.
Из вас кто-нибудь DeepResearch уже испольщзует именно по API?
Какие кейсы видите для своих проектов?
Это не просто «улучшенный поиск», это полноценный AI-аналитик в вашем кармане.
В отличие от ChatGPT, где вся магия скрыта под капотом, здесь вы получаете прямой контроль над reasoning-цепочками. Можете видеть, как агент планирует исследование, декомпозирует задачи, выполняет веб-поиск и синтезирует данные. Модель
o3-deep-research-2025-06-26
выдаёт структурированные отчёты с inline-ссылками на первоисточники — мечта любого аналитика.Единственное ограничение пока — 10 минут на запрос и фокус на публично доступной информации. Но это Alpha-версия.
Логика у OpenAi для него продумана до мелочей - система автоматически разбивает сложные запросы на подзадачи, итеративно исследует надёжные источники и аттрибутирует каждый инсайт к конкретному URL. Плюс поддержка MCP (Model Context Protocol) — можете подключать внутренние документы компании.
👉 Очень рекомендую посмотреть это интервью непосредственно с командой, которая занималась разработкой внутри OpenAI:
https://youtu.be/bNEvJYzoa8A?si=9lS0ybqP3892uEO7
Рынок исследовательских инструментов получил серьёзного игрока. Теперь на нём толкаются логтями и такие гранды, как Google и Anthropic, OpenAI, так компании поменьше, типа FireCrawl, Tavily и дргуие.
Корпорации смогут автоматизировать market intelligence, competitive analysis и due diligence — экономия на аналитиках будет колоссальной.
Мы кстати в AGI Labs у себя тоже собрали свой собственный DeepResearch из OpenSource компонентов - получилось полностоью управляемо - можно настраивать для поиска аккаунтов конкурентов в соцсетях, искать рыночные отчёты и т.д. и весь этот функционал уже интегрирован наш новый продукт, который на 95% автоматизирует создание авторского контента. Это продолженние того проекта, что я сам начал Vibe-кодить пару месяцев назад и теперь это уже привращается плавно в единую экосистему, которая объёдиняет все наши продукты и по сути - является полноценным корпоративным решением для средних и малых компаний.
Из вас кто-нибудь DeepResearch уже испольщзует именно по API?
Какие кейсы видите для своих проектов?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Openai
Introduction to deep research in the OpenAI API | OpenAI Cookbook
The Deep Research API enables you to automate complex research workflows that require reasoning, planning, and synthesis across real-worl...