Подробное руководство о нейронках

Принцип работы Нейронная сеть — это математическая модель, работа которой имитирует принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей мозга. Если упростить, это программа, состоящая из множества слоев «узлов» (нейронов). В общем она не работает по жестко прописанным алгоритмам (если А, то Б). Вместо этого нейросеть обучается на огромных массивах данных, находя в них закономерности. Каждый нейрон в сети принимает данные, обрабатывает их и передает следующему слою, пока не получится итоговый результат.
Теперь кратко о их видах
p.s Видов нейросетей огромное количество, и чтобы описать каждую, понадобится статьи 3, поэтому я выделил самые основные, и самые интересные по моему мнению, если захотите прочитать поподробнее, можете прочитать статью Кисы 1. Мультимодальные модели (Multimodal AI)

Это нейросети, которые могут не просто читають текст, а буквально видеть, слышать и говорить. Ты можешь скинуть им скриншот ошибки в коде, надиктовать голосом вопрос и получить в ответ готовое видео или схему.

• Примеры: Gemini 3 Flash, GPT-4o, Claude 3.5.
• Фишка: Понимают контекст во всех форматах сразу.

2. Трансформеры и LLM

Основа современных чат-ботов. Эти модели заточены под работу с огромными объемами информации. Их главная задача — предсказать следующий элемент в цепочке (будь то ваше слово в предложении или строка кода в твоем проекте).

• Сферы: Написание чистого кода, глубокая аналитика данных, создание сложных текстов.
• Фишка: Невероятная логика и «память» на детали внутри диалога.

3. Диффузионные модели (Diffusion Models) — «Цифровые художники»

Если раньше нейронки просто копировали стили, то эти создают контент буквально из «белого шума». Они постепенно убирают помехи с картинки, пока не получится шедевр. Сейчас они вышли за рамки просто фото и вовсю генерят видео и 3D-объекты.

• Примеры: Midjourney, Stable Diffusion, Sora (видео), Pika.

Какие ИИ использовать в 2026 году?

Подробнее об этом я писал в своей статье о выборе инструмента для вашего вайбкода.
Напомню что выбор нашего инструмента для работы зависит не от того что "мне эта больше понравилась", а от функциональности той или иной нейросети. В нынешнее время любая компания пытается опередить конкурентов , выпускает какие то нововведения , например как Cloude. И отталкиваемся мы от совокупности факторов , размер контекста, лимиты, цена , ну и конечно же функциональность.

О терминах

Чтобы понимать дальше сказанное , вам нужно прочитать базовые термины, которые я буду использовать в статье.

Контекст - это активный объем данных (возможно вы слышали, объем измеряется в токенах), который модель обрабатывает одновременно для генерации ответа. Технически это как окно оперативной памяти, внутри которого работает механизм внимания: нейронка вычисляет математические связи между всеми словами в этом массиве. Если информация выходит за пределы установленного лимита (контекстного окна), она физически перестает участвовать в расчетах, и модель теряет к ней доступ при формировании следующего слова. Сейчас большинство хороших моделей используют контекстное окно лимитом в 1 лям токенов. Заполнить их возможно, если ты вайбкодишь огромный проект, но так же в нейросетях , например в Claude , есть функция сжатия контекста, понимание что сжать, что удалить, а что оставить в окне.
Из контекста выливается деградация нейросети. Деградация нейросети — это замыливание внимания, когда при росте объемов данных, которых мы прислали модели, модель начинает хуже различать важные детали в массиве информации. При высоком проценте деградации нейросеть начинает отдавать приоритет только началу и концу, середина же остается размытой. Получается чем больше запросов вы совершаете , тем больше нейросеть деградирует. Интересный факт: если в нашем контексте проскочила одна неточность или баг, то это становится частью «фундамента» для всех последующих расчетов нейронки. То есть наше рабочее пространство превращается в среду, где нейросеть начинает ловить глюки и забывать наши исходные правила.

О MCP серверах

MCP сервера позволяют нейросети напрямую подключаться к внешним инструментам и вашим данным. Технически это работает как универсальный переходник: вместо того чтобы вручную копировать текст или файлы в чат, вы даете модели доступ к сервисам через специальные серверы. Это позволяет ИИ в реальном времени обращаться к базам данных, API, локальным файлам или браузеру, самостоятельно подтягивая нужную информацию.

О скиллах

Скиллы — это готовые инструкция для нашей нейросети, которые ты ей подкладываешь, чтобы она не гадала, как делать задачу, а работала по нашим правилам. По сути тебе не нужно писать ей правила, а можно просто найти скилл, в котором и так это написано. Это сохраняет наше время. Вообще технически это просто текстовые файлы формата .md, которые лежат в специальной папке нашего проекта. Когда ты запускаешь ИИ-агента то он первым делом сканирует этот файл и юзает правила из этих файлов в свою активную память.

Github и как работать с ним

GitHub — это крупнейший веб-сервис и облачная платформа для хостинга IT-проектов и их совместной разработки. Если простыми словами , то это просто облачный диск, где хранится ваш код, и изменения вашего кода.

Как его использовать?

1. Подготовка

Выбираешь, какие файлы хочешь отправить. Точка означает все наши измененные файлы

git add .

2. Коммитим

Создаешь чекпоинт и кратко описываем, что именно мы изменили.

git commit -m "обновил дизайн дашборда "

3. Пушим

Закидываешь всё это в облако гитхаба.

git push

Все эти действия проводим в терминале папки, в которой лежит проект. Если вы не привязали папку в гитхабе , то для начала

Нам сначала нужно подружить папку с GitHub (или же инициализировать:

1. git init — создать пустой репозиторий в папке.
2. git remote add origin [ссылка-на-ваш-гитхаб] — привязать адрес.
3. git branch -M main — назвать главную ветку.

О хостингах

1. Хостинги для Фронтенда (Vite, React)

Это сервисы для быстрой публикации интерфейса. Они подключаются напрямую к вашему GitHub и обновляют сайт каждый раз, когда вы делаете git push.

• Vercel: Лидер индустрии. Идеально оптимизирован под современные фреймворки. Очень быстрый за счет сети Edge-серверов по всему миру.
• Netlify: Главный конкурент Vercel. У него отличная бесплатная версия, которая позволяет использовать проект в коммерческих целях (в отличие от бесплатного тарифа Vercel).
• Cloudflare Pages: Самый быстрый вариант с точки зрения доставки контента. Дает безлимитный трафик даже на бесплатном тарифе.

2. Хостинги для Бэкенда и базы данных(Node.js, Python, PostgreSQL)

Нашему проекту нужно где-то хранить данные пользователей или запускать сложные скрипты, которые нельзя выполнить в браузере:

• Railway: Самый простой «облачный» сервис. Мы просто даете ссылку на репозиторий, и он сам определяет, как запустить ваш сервер или базу данных.
• Render: Отличная альтернатива старым сервисам вроде Heroku. Поддерживает авто-развертывание и дает бесплатные базы данных на короткий срок для тестов.

Вообще можно и на одном хостинге сделать , но разделение дает огромный плюс в безопасности и масштабируемости. Если наш фронтенд упадет из-за наплыва пользователей, база данных на бэкенде останется в сохранности. Это обезопасит наши данные.

Модели нейросетей

На сегодняшний день есть уже много хороших нейросетей, но я бы советовал вам связку Gemini и Claude, да вам придется потратиться на подписку Gemini( она относительно не дорогая, около 1900 - 2500 рублей в месяц, если захотите порыскать вот ссылка на ggsel , там должно быть дешевле.

Так же вам нужно будет купить подписку на Claude , да дорого , но зато качественно, и я вам гарантирую , что если у вас руки не из одного места растут, то в вашем коде будет ни одной ошибки. Так же Claude являются новаторами, часто вводят фичи, которых нет у конкурентов, этим и обусловлена цена, и выбор именно этой нейронки. Pro стоит около 20$. Для тех, кому Pro мало, есть Claude Max: $100 в месяц (лимиты в 5 раз выше Pro) или $200 в месяц (в 20 раз выше Pro с нулевой задержкой). Этот тариф выбирают те, кто вайбкодит в Claude по 10 часов в день или работает с очень большими объёмами данных.

Теперь я хочу затронуть тему API ключей

Вообще API-ключ — это уникальный идентификатор, который работает одновременно как наш логин и пароль для программы.

Если прям по глупому , то это пропуск, который наше приложение предъявляет стороннему сервису (например, Alchemy или CoinMarketCap), чтобы получить от него данные.

Вы спросите для чего они нужны?

• Идентификация: Сервис понимает, кто именно обращается к его серверам.
• Контроль лимитов: Большинство сервисов дают, например, 10 000 бесплатных запросов в день. Ключ помогает им вести счет.
• Безопасность и платные услуги: Если вы подписаны на платный тариф, ключ подтверждает ваше право на расширенные функции.

Главное правило: Никогда не пиши ключи прямо в коде

Если вы напишете апишку в файле, например const API_KEY = "12345", а потом мы сделаем git push,и наш ключ окажется на Гитхабе. И эти ключи просто спизукрадут

Для хранения ключей используют файл .env

Что такое .env файл?

Это обычный текстовый файл в корне нашего проекта, который выглядит так:

PlaintextVITE_ALCHEMY_KEY=ваш_ключ_здесь
DB_PASSWORD=пароль_от_базы_данных

Как им пользоваться:

1. Создаемфайл .env.
2. Добавляем именно .env в файл .gitignore, чтобы Git его игнорировал и никогда не отправлял на GitHub.

Безопасность

Последнее что я хотел бы затронуть, это безопасность при вайбкоде.

Первое правило бойцовского клуба. Проверяйте архитектуру.

Нейросети часто ошибаются в безопасности, даже если код работает идеально. Не проси ИИ написать «систему регистрации» одной фразой. Лучше сам определи стек.

Критический код: Авторизацию, платежи и работу с приватными ключами крипто-кошельков пиши максимально осознанно, проверяя каждую строчку. Желательно посмотреть гайды на всю эту тему, чтобы не лохануться

Второе правило бойцовского клуба. Защита от херовых библиотек

ИИ может придумать несуществующую библиотеку или предложить старую версию с дырами.

После того как ИИ добавил новые import в твой проект, загляни в package.json. Убедитесь, что эти библиотеки реально существуют и имеют много скачиваний.

Третье правило бойцовского клуба. Автоматические Рентген-сканеры

Поскольку при вайбкоде ты фигачишь код пачками, ты физически не сможешь прочитать всё.
Советую установить в проект автоматические сканеры (например, Snyk или SonarQube). Они будут подсвечивать опасные места (например, SQL-инъекции или небезопасный JavaScript) сразу после того, как ИИ их предложит.

Четвертое правило бойцовского клуба. Принцип чистого гита.

При создании проекта проект может разрастись очень быстро, и мы можем потерять контроль, чтобы этого избежать:

Делай коммиты (git commit) после каждой успешно выполненной подзадачи. Если иишка вдруг сойдет с ума и перепишет пол-проекта с ошибками, то мы сможем мгновенно откатиться назад.

Выводы

А на этом все , с вами был я, postbless, спасибо за прочтение статьи, еще увидимся!

https://x.com/p0stbless мой твиттер https://t.me/funtrona мой телеграмм канал, с полезной инфой) Всем удачи!