Vibecoding – с нуля до стартапа в эпоху ИИ

О чём статья?

2026 – год возможностей. Тренд на разработку с ИИ перестал быть просто трендом. Теперь это константа эффективного программиста.

В статье разбираем vibecoding и собираем тулзу под Polymarket с нуля: от планирования и работы с контекстом до промптов, итераций, тестов и деплоя. Дополнительно даём идеи, как превратить это в деньги.

Введение в vibecoding

Vibecoding (вайбкодинг) – это разработка, где основную работу по коду делают LLM/агенты, а ты управляешь процессом: ставишь задачу, задаёшь ограничения, проверяешь результат и итерируешь. Термин популяризировал Andrej Karpathy:

С этого момента всё больше разработчиков смещаются от модели «я пишу код, ИИ подсказывает» к «ИИ пишет – я проверяю».

Сегодня люди без опыта в коде уже собирают рабочие продукты: боты, парсеры, дашборды, лендинги, небольшие сервисы.

По мере развития моделей растёт сложность задач, которые ИИ может закрывать почти автономно – и порог входа в разработку падает.

ИИ-разработка заключается в том, что ты описываешь идею, архитектуру, ограничения и критерии «готово» обычным языком, а ИИ-инструменты генерируют код и помогают с тестами и дебагом.

Единственный способ взаимодействия с ИИ – промпт, т.е. запрос в чате: чем точнее формулировка, тем меньше правок.

Каждый может стать вайбкодером и сможет написать программный код, который поможет выполнять больше рабочих задач и/или зарабатывать больше денег.

Чтобы это доказать на практике мы с нуля создадим тулзу для автоматизации работы с Polymarket, используя только ИИ, и покажем каждый этап разработки.

В процессе разберем:

• какими инструментами пользуются топ 0.1% вайбкодеров
• как управлять целой армией агентов, выполняющих работу за вас
• как выбрать идею для стартапа
• в прямом эфире создадим тулзу для трейдинга на Polymarket

Вы научитесь:

• управлять несколькими ИИ агентами для продуктивного билдинга
• писать промпт, генерирующий рабочий код с 1 раза
• работать с контекстом, чтобы ИИ всегда вас чётко понимал
• самостоятельно искать самую актуальную информацию из мира искусственного интеллекта, чтобы работать с передовыми технологиями раньше масс

И многому другому, что в совокупности позволит вам стать full stack разработчиком с нуля.

Контекст – это всё, что модель «видит» в рамках чата: ваши сообщения, ответы, фрагменты кода, файлы и уточнения.

У контекста есть лимит (окно контекста): больше информации -> сильнее заполняется окно контекста -> ниже производительность и предсказуемость результата.

Базовые правила:

• один чат – одна цель: «Хочу добавить функцию X к своему проекту», «Хочу добавить такое-то окно на страницу регистрации»
• перед тем как приступать к написанию кода, попроси ИИ задать тебе как можно больше вопросов по плану, чтобы он точно понял задачу
• зафиксируй требования и критерии приёмки в начале (или отдельным файлом)

Что делать если модель не делает то, что нужно?

ИИшка выдаёт слоп, а твои запросы вроде «бро, исправь это, пожалуйста» только ухудшают ситуацию? Вместо того чтобы продолжать в этом же чате, вернись к моменту, когда код работал правильно, скопируй этот промпт и создай новый чат. Там обязательно уточни, что точно не надо делать и чего следует избегать, чтобы не столкнуться с изначальной проблемой снова.

1. Чат боты

ChatGPT, Claude, Grok, Gemini – лучше использовать платную подписку, чтобы иметь доступ к самым сильным моделям, но на старте можно обойтись и бесплатными версиями.

Если хочешь сэкономить – проверь официальные скидки/акции или купи в проверенном шопе (например: funpay).

2. Среда разработки - Cursor

Cursor – это тот же VS Code, но с дополнительным окном, где ты даёшь задачи ИИ-агенту, а он автономно пишет код.

Если работаешь в Cursor с Claude – не плати за токены внутри Cursor: обычно дешевле оплатить Claude Code на официальном сайте и подключить его к Cursor.

3. Вайбкодинг в браузере

• Replit.ai
  позволяет создавать и деплоить приложения через чат с ИИ-агентом
• Lovable.dev
  тот же принцип, что у Replit, но чаще используют для простых лендингов
• Factory.ai
  команда автономных агентов, которые пишут, дебажат и проверяют код
• Google AI Studio
  мультитул-лаборатория от Google: там ты можешь работать и с кодом, и с генерацией видео, и с генерацией изображений

Подборка материалов, чтобы быстрее освоить инструменты:

• «как правильно пользоваться ИИшками» от Карпатого (на английском, но это того стоит)
• гайд по Cursor
• гайд по Replit AI
• гайд по Lobable
• гайд по Factory.ai (на русском не нашёл)
• гайд по Google AI Studio

Вне зависимости от того, что именно ты билдишь, работа с ИИ-агентами обычно проходит по одним и тем же этапам.

1. Детальный план – что и как именно ты создаёшь

Запусти чат с ИИ (например, Claude) и как можно подробнее опиши:

• что ты хочешь разработать
• зачем ты это делаешь
• каким ты видишь готовый результат

То же самое можно сделать в Cursor, выбрав в окне агента режим «Plan» – так ты получишь To-Do лист задач, которые нужно выполнить, чтобы дойти до результата.

На этом этапе критична полнота контекста. Запомни правило: чем лучше твой промпт, тем лучше работу сделает ИИ. Перед отправкой проверь, что ты описал весь функционал, который хочешь видеть в финальной версии проекта.

Не лишним будет завести файл context.md, где хранится вся информация о проекте (описание, требования, план). Это помогает, когда ИИ «забывает» детали или теряется в контексте. Плюс пригодится, если ты переключишься на другой инструмент: можно отправить один файл и не тратить время на повторные объяснения.

Пример того, как может выглядеть работа с md файлом лежит дальше – в блоке «Продвинутые техники».

2. Итерация с ИИ-агентами

Итерация – это loop: «даёшь конкретную задачу» -> «получаешь результат» -> «просишь исправить конкретную ошибку / доработать конкретную часть».

Если начинаешь с фронтенда – отправь агенту план и генерируй User Interface (UI) до тех пор, пока он не устроит тебя визуально и логически.

Уделяй внимание деталям интерфейса: размеры кнопок, шрифты, цвет фона, ширина столбцов – всё это можно (и нужно) править через запросы к ИИ.

Дальше – бэкенд. Если фронт ты собирал, например, в Lovable (который хорошо справляется с фронтом, но бэк пишет хуже), выгрузи интерфейс в виде кода и передай его агенту, который будет писать бэкенд (или передай папку проекта, если работаешь в Cursor).

Объясни агенту:

• что делает приложение
• какая функция за что отвечает
• какие данные где живут
• что можно делать и что нельзя

Дальше – итерируй, пока не заработает. Получил ошибку – попроси ИИ исправить её. В конце не забудь связать фронтенд с бэкендом, чтобы приложение было целостным.

3. Тесты, дебаг, проверка безопасности

Не верь ИИ на слово, когда он говорит, что «всё готово». Проверь вручную каждую кнопку и ключевые сценарии. ИИ хорошо чинит собственные ошибки, но часто тебе нужно точно подсветить, где именно что-то ломается.

Если ошибка вылезает в терминале – не трать время на пересказ. Просто скопируй лог и отправь его агенту (Ctrl+C – Ctrl+V).

4. Деплой

Задеплоить бесплатно можно при помощи Vercel или Cloudflare.

1. Заходишь на сайт и авторизуешься удобным способом;

2. Даёшь доступ к репозиториям и подтверждаешь установку Vercel GitHub App;

3. Выбираешь нужный репозиторий и нажимаешь Import;

4. Настраиваешь проект – проверяешь framework, root directory и имя проекта. Затем нажимаешь Deploy и запускаешь сборку;

5. Проверяешь логи: если есть ошибки – копируешь лог → правишь → перезапускаешь деплой. В итоге получаешь готовый URL.

Отдельно: open-lovable можно использовать как альтернативу Lovable.app, подключив свои API-ключи. Репозиторий на GitHub – тык.

1. Метапромптинг (ИИ пишет промпт для ИИ)

Если у тебя не получается сформулировать хороший запрос – отдай эту задачу ИИ.

2. Структура промпта: сначала «Инструкции», потом «Контекст»

Сначала – инструкции (цель, ограничения, формат ответа), потом – контекст (код, логи, ссылки, данные). Разделяй блоки инструкций от контекста с помощью «…» и/или *...*.

3. Детали и конкретика дают 80% результата

Чем меньше неточных и обтекаемых формулировок, тем лучше результат.

Уточняй: что именно сделать, где именно, по каким правилам, и как выглядит результат «готово».

4. Вместо «не делай» – говори, что делать взамен

Запреты работают плохо, если ты не задаёшь альтернативу. Если что-то нельзя – сразу напиши, какой вариант нужно сделать вместо этого.

1. Полениться написать план заранее и пытаться добавлять в проект одну фичу за другой

Без заранее продуманной структуры твой код очень быстро превратится в нерабочее полотно текста.

2. Использовать в работе только один инструмент или одну модель

Рынок ИИ быстро развивается, и важно понимать, что ты используешь актуальные инструменты. После обновлений модели часто делают скачки, и если ты тестируешь разные LLM, ты быстрее соберёшь сетап, который покрывает твои задачи. Например:

• ChatGPT – твой «product manager»: помогает разложить задачу по шагам, быстро суммаризирует документацию по ссылкам и (при включённом поиске) подтягивает актуальные детали из веба.
• Claude Code – твой «инженер»: удобен для написания и правки кода в рабочем проекте, а ещё его можно встраивать в GitHub-флоу для автоматизации задач.
  Отдельный буст – библиотека MCP и директорий Claude Code Skills на гитхабе:
  https://github.com/anthropics/skills / Marketing Skills
  https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
• Grok – твой «аналитик по X»: умеет опираться на публичные посты X и при необходимости делать real-time web search, поэтому подходит для ресёрча по трендам, нарративам и инфлам.
• Manus.im – твой «исполнитель с руками»: под задачу поднимает выделенную облачную среду (Linux/VM) и может тянуть многошаговые задачи – от кода и ресёрча до генераций изображений и презентаций-питч деков.

3. Просить слишком много за раз

Разбивай промпт на отдельные блоки и заводи разные чаты под разные части кода.

Например, если ты делаешь сайт для магазина аккаунтов – сначала личный кабинет, потом корзина, затем платежи и страница оплаты. Каждый блок – в отдельном чате. Так ты снижаешь шанс галлюцинаций и ошибок агента.

4. Лениво тестировать

Собрал вместе с ИИ лендинг, проверил на своём ноуте и думаешь, что дело сделано – скорее всего, ошибаешься.

Откроешь сайт на телефоне или на мониторе с другой диагональю – с высокой вероятностью найдёшь недочёты. То же самое с функционалом: если 1 из 4 функций работает, это не значит, что остальные 3 тоже будут работать. Всегда тестируй и перепроверяй код после ИИ.

Теория закончилась – переходим к практике. Дальше показываем, как vibecoding выглядит в реальной работе: от «идея в голове» до работающей тулзы. Используя только AI-инструменты, мы собираем MVP (минимально жизнеспособный продукт) бота для Polymarket.

Задача – разработать бота, который:

1. Отслеживает кошельки на Polymarket
2. Присылает уведомления об их активности в Telegram
3. Имеет расширенный функционал (например, анализ P&L)

Фокус этого раздела – не «идеальный код», а процесс: как ты формулируешь задачу для ИИ, как держишь контекст, как фиксишь баги, как проверяешь результат и не даёшь проекту превратиться в хаос.

Если хочешь повторять параллельно – тебе достаточно уметь копировать логи/ошибки, запускать проект и проверять, что всё работает. Всё остальное доберёшь по ходу: через правильные запросы и внятные ограничения для модели.

Я не писал код – я дирижировал агентами. И вот как работал мой оркестр.

Твоя цель – глубоко понять техническую документацию Polymarket, не потратив на это дни.

Вместо того чтобы читать сотни страниц API-документации, загрузи материалы в Manus.ai и попроси сделать стратегическую выжимку.

Используй промпт:

«Проанализируй эту документацию по API Polymarket. Выдели ключевые методы аутентификации и эндпоинты для отслеживания транзакций кошелька. Какие есть ограничения и лучшие практики?»

Почему именно Manus.ai?

Он создан для глубокого анализа больших объёмов информации. В отличие от обычных чат-ботов, он не просто ищет по ключевым словам, а понимает контекст и связи внутри документов, статей и сайтов.

Через 15 минут ты получаешь готовый бриф: что возможно, что сложно, и какой путь самый оптимальный. Одним промптом экономишь себе день работы.

Теперь тебе нужно превратить стратегический бриф в чёткий, пошаговый план разработки.

Берёшь выжимку от Manus и открываешь новый чат в ChatGPT – здесь он работает для тебя как project manager.

Промпт:

«На основе этого технического брифа, создай пошаговый план в формате Markdown для MVP бота для Polymarket. План должен включать модули: 'Аутентификация', 'Трекинг кошелька', 'Уведомления в Telegram'. Определи названия функций и их параметры для каждого модуля"»

ChatGPT и подобные чат-боты хорошо превращают набор требований в логичный, читаемый план – так ты получаешь «скелет» проекта, который дальше отдаёшь «инженерам».

Дальше – разработка: написать, протестировать и отладить весь бэкенд бота.

Ты используешь Cursor, а в качестве основной модели подключаешь Claude 4.5 Opus через API – он хорошо справляется с кодом и держит большое окно контекста.

Итеративный цикл разработки:

1. Генерация: берёшь один пункт из плана ChatGPT и даёшь команду в Cursor

«Напиши код на Python для модуля 'Трекинг кошелька', используя вот эти функции и параметры из нашего плана»

2. Тест и отладка: запускаешь код, ловишь ошибку, копируешь полный лог и отправляешь агенту

«Этот код выдал ошибку. Вот полный лог. Проанализируй и исправь»

3. Рефакторинг: когда всё работает, просишь усилить надёжность

«Отлично, теперь добавь в этот модуль логирование и обработку исключений, чтобы он был более надежным»

Бот готов – теперь тебе нужен простой фронтенд для сайта.

Промпт:

«Создай лендинг для продукта 'Polytrade Bot'. Это Telegram-бот для автоматизации трейдинга на Polymarket. Тон - технологичный, современный, вызывающий доверие. Добавь секции: 'Фичи', 'Как это работает' и призыв к действию 'Присоединиться к бета-тесту'»

Сайт можешь посмотреть тут: https://polytrade.pro/

Почему выбрал Google AI Studio?

Скорость. Для MVP не нужен сложный фронтенд на React. AI-конструкторы сайтов создают красивый, адаптивный дизайн из текстового промпта за пару минут. Это самый эффективный способ получить профессиональный результат без знаний в дизайне и веб-разработке.

На этом этапе твоя цель – привести проект в состояние, в котором с ним можно нормально работать, тестировать и развивать дальше, не ломая рабочую версию.

Минимально тебе нужны три рабочие среды:

1. Лендинг – публичная страница для пользователей, SEO и продаж
2. Preview / тестовая среда – для проверки правок и итераций с ИИ (часто это localhost:3000)
3. Production – стабильная версия приложения, которой пользуются реальные люди

Так ты можешь безопасно тестировать UI и логику, экспериментировать и добавлять новый функционал в будущем.

Лендинг: домен + хостинг

Лендинг готов – теперь его нужно захостить

1. Покупаешь домен на Namecheap или GoDaddy
2. Подключаешь домен к Vercel
3. После подключения Vercel автоматически выпустит SSL-сертификат, и лендинг станет доступен по красивому публичному URL

С этого момента лендинг – твоя основная точка входа для пользователей, рекламы и SEO.

Тестовый Telegram-бот

Для теста Telegram-бота тебе нужна отдельная серверная среда. Обычно используют Railway, Render, Fly.io или простой VPS.

Дальше логика такая:

• Создаёшь отдельного тестового бота (другой токен)
• Деплоишь его в staging-окружение
• Спокойно проверяешь команды и логику без риска для пользователей.

Чтобы ИИ не «ломал» проект на итерациях, держи архитектуру в одном месте – в context.md в корне репозитория.

Когда начинаешь работать с новым модулем, копируешь context.md в начало промпта – и модель видит полную картину проекта, поэтому код не конфликтует с остальным.

Что держать в context.md:

1. Описание проекта (что это)
2. Стек технологий
3. Структура папок (где что находится)
4. Описание модулей (что делает каждый модуль и какие функции в нём есть)
5. API-эндпоинты (если есть)
6. Переменные окружения (.env)
7. Инструкция по запуску

PROJECT: Polytrade Bot
DESCRIPTION: Telegram bot for Polymarket wallet tracking and notifications

TECH STACK:
- Python 3.11
- FastAPI for API
- PostgreSQL for database
- Telegram Bot API
- Polymarket API

FOLDER STRUCTURE:
/src
   /api        (API endpoints)
   /models     (Database models)
   /services   (Business logic)
   /utils      (Helper functions)
   /telegram   (Telegram bot handlers)

MODULES:
1. wallet_tracker.py      (Tracks wallet transactions)
2. telegram_notifier.py   (Sends notifications to Telegram)
3. database.py            (Database connection and queries)

DATABASE SCHEMA:
- users table          (id, telegram_id, wallet_address)
- transactions table   (id, user_id, tx_hash, amount, timestamp)

ENVIRONMENT VARIABLES:
- TELEGRAM_TOKEN
- POLYMARKET_API_KEY
- DATABASE_URL

AI видит полный контекст и пишет код, который идеально вписывается в проект.

Типичная ошибка новичков – писать промпты как сообщения в Telegram: «бро, напиши функцию», «исправь, пожалуйста», «сделай красиво🙏🙏🙏🙏».

Never gonna make it

Промпты должны быть серьезными, структурированными и точными. Ты пишешь техническое задание для инженера, которого не видишь, но который должен понять тебя с первого раза.

AI читает слева направо и обрабатывает информацию последовательно. Поэтому если промпт длинный, требования из начала могут «потеряться» к концу.

Решение – продублировать самое важное в финале.

Когда AI выдаёт ошибку, не пытайся исправить код сам. Вместо этого:

1. Скопируй весь текст ошибки (весь stack trace)
2. Отправь новый промпт:

Код из предыдущего сообщения выдал ошибку:
[полный текст ошибки]

Проанализируй ошибку и исправь код. Убедись, что:
– используются правильные переменные окружения
– обработаны все edge cases
– код следует структуре проекта

Не говори «исправь, пожалуйста» или «не работает». Дай полную информацию для анализа.

Вот как я организую чаты для большого проекта:

1. Chat «Architecture» – только планирование и дизайн системы
2. Chat «Backend» – основной код
3. Chat «Frontend» – UI и лендинг
4. Chat «Testing & Debug» – тесты и исправления
5. Chat «Deployment» – деплой и конфигурация

В каждом чате – свой context.md в начале. Поэтому когда переключаюсь между чатами, я не теряю важную информацию.

Вайбкодинг – это управление процессом разработки, где ты одновременно архитектор и проджект-менеджер. Чем серьёзнее ты относишься к контексту, структуре промптов и декомпозиции задач, тем стабильнее результат.

Помни: AI – не магия, а инструмент. А любой инструмент работает настолько хорошо, насколько хорошо его использует человек.

В этом пункте разбираем, как применить полученные знания на практике и заработать.

1. Выбери нишу, которая тебе интересна или в которой ты уже разбираешься.
2. Найди или создай проблему, которая реально требует решения – на неё должен быть спрос.
3. По гайду из статьи разработай решение и продавай по подписке за $20-50 в месяц.

Не знаешь, что забилдить? – вот идеи для web3 проекта:

1. Бот для дельта-нейтральной торговли на Polymarket
2. Бот для анализа рынков Polymarket
3. Бот для фарма вилкой perp dex'ов
4. Боты с уведомлениями для арбитража
5. Бот для фарма XP в Abstract
6. Проект в экосистеме Base для фарма дропа
7. Парсер для поиска Zora creator coins в X

Окей, проект готов – но где взять платёжеспособных пользователей?

Ни один источник трафика не даст тебе столько конверсий, как соцсети. Выбирай площадку по формату контента, который тебе нравится больше.

1. Если ты выбираешь X:

2. Если ты выбираешь Reddit:

3. Если ты выбираешь TikTok / Reels / Shorts:

Спрос на альфу и труднодоступную информацию будет всегда. Поэтому во время ИИ-бума соцсети переполнены инфлами, которые продают гайды и курсы про нейронки.

Как это выглядит в X:

1. Создаёшь аккаунт – лицо показывать не обязательно, faceless-формат тоже заходит.

2. Постишь контент «от лица профи»: каждый пост содержит альфу и практический совет.

3. Параллельно дропаешь лид-магниты: «инфо-товары» в виде PDF/статьи/таблицы, которые можно получить за действие (чаще всего комментарий и лайк – потому что это лучше продвигает пост).

Так аудитория прогревается к будущим продажам. Дальше каждый строит воронку по-своему: кто-то ведёт в Telegram и продаёт доступ к закрытому сообществу, кто-то ведёт на лендинг и продаёт step-by-step guide по заработку на ИИ-автоматизации.

Не важно, как именно ты выстроишь воронку – аудитории можно продать что угодно, если выполнены шаги:

✅ создан образ профессионала с доказанной экспертизой в нише

✅ много полезной информации было отдано бесплатно

Актуальные идеи для запусков инфобиза в ИИ:

• гайды по заработку денег на ИИ (любой способ, который приносит деньги)
• гайд по разработке приложений с использованием ИИ
• сборники промптов для разработки/маркетинга/копирайтинга/ресёрча
• гайд по no-code автоматизации бизнеса через n8n/zapier и аналоги
• гайд по автоматизации ведения соцсетей с ИИ

Если тебе нравится билдить проекты, но свой стартап ты пока не хочешь – попробуй роль специалиста по интеграции ИИ.

Суть: ИИ внедряется в бизнес и оптимизирует процессы

• поддержка – ИИ 24/7 отвечает клиентам
• написание кода – компания развивается быстрее
• обработка и анализ баз данных – модели работают с большими объёмами и делают операции по данным
• работа с текстом – документация, тексты для презентаций, наполнение сайта и другое
• рутинные операционные задачи – аутсорс на ИИ высвобождает время под более перспективные задачи

Так компании экономят время и деньги. Если твоё решение помогает компании зарабатывать больше, спрос будет. Но «поставить ChatGPT и дать пару промптов» недостаточно – нужно разрабатывать решение под конкретную проблему конкретного бизнеса.

Но просто поставить ChatGPT и дать ему пару промптов недостаточно. Чтобы получить хорошие результаты, надо разрабатывать ИИ решения под конкретную проблему конкретного бизнеса.

Как здесь заработать?

1. Выбери одно узкое горлышко в бизнесе. Что лучше всего поддаётся автоматизации:

• поддержка клиентов
• персонализация маркетинга
• анализ данных
• квалификация лидов
• обработка резюме и подбор кандидатов
• анализ звонков и переписок

2. Разработай софт, который решает эту проблему.

Например: техническая поддержка компании X слишком долго отвечает клиентам – можно сделать Telegram-бота с ИИ, который отвечает пользователям и в крайнем случае переводит на оператора.

3. Собери базу клиентов: найди бизнесы, где время ответа поддержки «хромает».

4. Сделай cold outreach владельцам.

Cold outreach – это первый контакт с потенциальным клиентом, который тебя не знает и не ждёт.

Правила для первого сообщения клиенту:

• пиши по-человечески: заготовки от ИИ обычно требуют правок
• персонализируй: имя клиента или конкретная проблема его бизнеса
• не пиши много текста: уложись в 5-8 строк
• заканчивай скрипт Call To Action: «Релевантно для вас?», «Что скажете на этот счёт?», «Обсудим в коротком звонке?», «Подготовить сравнительный отчёт?»

Чтобы выглядеть увереннее, ты можешь упаковать это как агентство: лендинг, кейсы, понятный оффер – и по мере опыта выходить на чеки $5-10K за заказ.

И тебе не обязательно кодить всё руками: можно изучить no-code инструменты автоматизации (n8n.io, make.com, zapier.com) и продавать:

• автоматизацию лидгена и продаж (сбор инфы о клиентах, рассылки, CRM-интеграции)
• ИИ-чатботов и ассистентов (для сайтов и мессенджеров)
• обработку входящих заявок (парсинг писем, заявок с сайта)
• интеграции между системами (CRM + бухгалтерия + склад + таблицы + мессенджеры)
• автоматизацию отчётности (сбор данных из разных источников, еженедельные дашборды в Discord/Telegram)

Ты увидел на практике: тебе не нужен диплом Computer Science, чтобы собрать проект, который приносит деньги. В вайбкодинге ты не «кодишь руками» – ты собираешь систему и дирижируешь агентами, пока она не начинает работать.

Если ты шёл по гайду, то уже научился:

• выбирать перспективную идею для билда
• вайбкодить приложение с web3-интеграцией
• вайбкодить лендинг
• тестировать код и проверять его на безопасность
• деплоить проект

1. Ресёрч ниши;

2. Определить нарратив. Сформулировать потенциальную проблему, с которой многие сталкиваются. Сформулировать гипотезу;

3. Определить ICP (Ideal Customer Profile) – тип идеального клиента, для которого продукт будет наиболее полезен;

4. Собрать лист из 50 людей в нише и поговорить с ними/изучить их контент и то, какие боли есть у их аудитории;

5. Найти прямое/косвенное подтверждение сформулированной гипотезы;

6. Сделать MVP/MEP (Minimal Evolvable Product);

7. Найти бета-тестеров;

8. Разместиться на площадках (ProductHunt, BetaList, HackerNews);

9. Держать контакт с реальностью: ежедневные рассылки холодных имейлов/сообщений в Х твоему ICP.

Если дело касается крипто проекта, можно автоматизировать рассылку питч дека инвесторам/подачи на гранты;

10. Анализировать фидбэк от бета-тестеров и юзеров, и, отталкиваясь от этого, исправлять ошибки и улучшать продукт;

11. Profit/Pivot → Step 1.