ВСЁ ЧТО НАДО ДЛЯ ВАЙБКОДА

Приветствую, идея мне пришла спонтанно — мне захотелось сделать статью в которой соберу различные материалы, гайды и в общем расскажу о том, что тебе может понадобиться.

Возможна информация будет дополняться, ибо вайбкодинг развивается огромными шагами. Оглавление будет служить для тебя удобным ориентиром, чтобы узнать что-то, чего не знал или хотел бы узнать лучше.

В конце статьи я соберу подборку материалов, которые помогут тебе совершенствоваться в вайбкодинге.

Это та статья, которую я планирую скидывать каждому своему знакомому и другу, который захочет разобраться в вайбкодинге и ПОЗНАТЬ его. Поэтому советую вам заняться тем же и поддержать эту статью.

Ставьте реакции, коментируйте и репостите в своих каналах и своим друзьям - это то, что послужит огромной поддержкой и то, чем вы сможете поддержать меня.

Для чего можно использовать вайбкодинг

Представь, что ты можешь сделать какой-либо продукт без единого знания в программировании за короткий срок. Раньше это было фантастикой, и я мечтал о таком инструменте, а сейчас это возможно, и можно заниматься этим даже бесплатно (об этом позже)

За последние 3-4 месяца я создал десяток приложений на вайбкоде, успел заработать на этом и сильно погрузиться. Тебе не нужна целая команда, ты можешь делать всё самостоятельно.

Я скажу честно — это не волшебная пилюля, которая будет зарабатывать за тебя (возможно). Но при этом ты сам сможешь влиять на это и сможешь заниматься созданием стартапов и делать софты персонально для себя. Если раньше на это тратили месяцы, то сейчас ты можешь запустить стартап меньше чем за неделю.

Конечно же, здесь очень много возможностей заработать и необязательно в крипте. Ты можешь заработать путем создания различных сайтов, приложений в веб2, которые смогут облегчить жизнь и принести прибыль.

— Я использую вайбкодинг для билдинга различных продуктов в крипте.

Участвую в различных хакатонах, билдер программах от блокчейнов и не только.

История о том, как мы получили грант от Opinion на $2,000

Подборка хакатонов и билдер программ, которые актуальны на март

Если вам интересно такое — обязательно подпишитесь на канал и следите за тем, как я рассказываю об этом. Сейчас ниша не занята и часто побеждают лоу скиллы индусы, которые делают плохие проекты. Поэтому это отличная возможность заработать $ и получить проект в портфолио.

Таких возможностей много и все зависит только от вас, но я приведу различные примеры, которые могут помочь вам определиться с тем, куда двигаться.

Это лишь то, что пришло мне в голову, но таких идей действительно сотни и даже тысячи. Будьте креативными и реализовывайте свои идеи. Поддерживаю мнение людей, которые хотят сделать полностью персональный софт под себя — ибо настройка под себя помогает тебе получать максимум от использования.

Какие есть инструменты для вайбкодинга

Хотелось бы сделать особенный акцент на этой главе, ибо выбор инструмента очень важен. В последнее время модели всё быстрее стали развиваться и то, что работало месяц назад — может быть неактуальным, обязательно помни это.

Выделю только основное и то, чем пользовался лично. Также выделю основные особенности, стоимость, сильные и слабые стороны — то есть всё, что тебе надо будет знать ;)

Немного важной информации перед тем, как начну называть названия сервисов. Есть разные виды инструментов:

1. CLI-агенты — это ИИ агенты в терминале, который имеет доступ к файлам твоего проекта и способен их менять. Пример: Claude Code, Codex.
2. Al IDE — это уже среда, где у тебя есть терминал с ИИ-агентом. Пример: Antigravity, Cursor.

Если ты новичок, то можешь попробывать Cursor как Al IDE, ибо это просто удобнее. У них есть разные режимы:

— Plan Mode. Помогает планировать на много шагов вперед. ИИ составляет план как реализовать твою идею и после уже выполняет шаг за шагом.

— Ask Mode. В этом режиме ты можешь задавать вопросы, чтобы улучшать свой вопрос: как оптимизировать, какие альтернативы и т.д

— Debug Mode. Режим для отладки и поиска ошибок. ИИ помогает тебе проанализировать ошибки в коде и исправить их.

— Agent Mode. Самый основной, при котором ты работаешь с проектом. Это умный ИИ агент, который обрабатывает твой запрос и реализует твои потребности.

Это IDE (редактор кода) на базе VS Code со встроенным AI. Это не отдельный чат, а полноценная среда разработки, где AI понимает твой проект целиком и может редактировать несколько файлов одновременно.

Но, так ли он крут на самом деле?

Сильные стороны:

1. Мультифайловое редактиврование через Composer.
2. Выбор разных моделей (Claude, GPT, Gemini и еще несколько)
3. Привычный интерфейс VS Code (если раньше уже сталкивались с кодом)
4. Privacy Mode. Можешь выбрать, чтобы код не отправлялся на сервера.
5. Agent Mode для автономных задач.

Слабые стороны:

1. Необходима локальная установка.
2. Хорошие модели быстро съедают лимиты, что является главным минусом.
3. Нет нормального трекера лимитов.
4. Много скандалов с ценообразованием + апдейты ломали проекты.
5. IDE может зависать в больших проектах.
6. Специально сжигают токены. Часто читает файлы по 10+ раз, переписывает полностью файлы, вместо маленького изменения, много случаев, когда списывали аномальное количество токенов за простые действия.

Информация о тарифах подписки:

— Pro. Подписка, которой тебе хватит на десяток запросов. Стоит $20, раньше был Trial, сейчас видимо убрали. По информации с форума Cursor тебе доступно по лимитам: ~225 запросов Sonnet 4.5, ~550 запросов Gemini или ~500 запросов GPT-5 в месяц.

— Pro+. Лимиты на модели вырастают в х3 и составляют уже: ~675 Sonnet 4.5, ~1,650 Gemini или ~1,500 GPT-5 в месяц. Цена составляет уже $60.

— Ultra. Самая дорогая подписка, которая существует у Cursor. Дает х20 лимитов, при которых количество доступных запросов составляет: ~4,500 Sonnet 4.5, ~11,000 Gemini или ~10,000 GPT-5 в месяц.

Моё мнение

Если ты хочешь максимальный комфорт и имеешь огромное количество денег - можешь пробывать использовать. В остальных случаях ты просто потратишь огромное количество денег (сотни долларов за запросы). Непрозрачная система, которая позволяет Cursor быть одним из самых быстрорастущих стартапов в истории.

Не рекомендую использовать Cursor, когда ты можете взять подписку Claude или Codex за $200 и спокойно вайбкодить и получать такие же результаты. Можешь попробывать взять Pro подписку чтобы попробывать, но всё же это не стоит тех денег, которые они просят.

Al от Anthropic, которое имеет свой CLI-инструмент для работы с кодом под названием Claude Code (то, что нам надо). Мощный инструмент для вайбкодинга, который почти всегда остается впереди своих конкурентов.

Сильные стороны этой модели:

1. Лучшее понимание контекста и длинных промптов.
2. Хорошо работает с тяжелой логикой и какими либо архитектурными решениями
3. Отлично объясняет код и ошибки
4. Контекст на 200к токенов (позволить грузить тебе огромные файлы)
5. Отлично продумывает архитектуру

Негативные стороны этой модели:

1. Цена - главный минус Claude Code, ибо она кусается. Без Max тарифа у вас не получится вайбкодить комфортно и регулярно.
2. Слабая память и деградация. Чем дольше работаешь — тем хуже работает и больше отвлекается Claude.
3. Сложности с большими проектами. Ты должен понимать свой проект, чтобы объяснять большой проект самому Claude, иначе он потеряется в твоем коде.
4. Блокировка в России. Не сказать, что существенный минус (всё-таки существует VPN и proxy), но может мешать комфортной работе.

Информация о тарифах подписки:

— Pro. Позволит тебе сделать 10-40 запросов, каждые 5 часов. Стоит $20, поэтому за такую цену не позволит тебе сильно повайбкодить.

Лимиты сбрасываются каждые 5 часов (сессия), но также могут упереться в недельные лимиты.

— Max 5x. Тут уже ты сможешь разгуляться и сделать 50-200 запросов, каждые 5 часов. Стоит уже в х5 больше — $100.

— Max 20x. Более менее комфортная подписка для вайбкодинга, которая дает делать уже 200-800 запросов, каждые 5 часов. Самая выгодная подписка, которая стоит — $200.

Моё мнение

Сам я использовал подписку Claude (и продолжаю это делать), но при этом нужна Max x20 подписка, если ты хочешь сделать действительно объемный проект или вайбкодить регулярно.

Pro подписка подойдет только, если ты захочешь протестить и узнать какого это ДОРОГО и СЕРДИТО. Всего полчаса работы и лимиты будут пробиты.

Это тот ИИ, который ты можешь взять, что-бы не прогадать и просто делать свои проекты с кайфом. Все нововведения в сфере исходят именно от их компании Anthropic и часто они являются новаторами.

Al агент от OpenAl, который создан для автономной разработки. Codex обработает ваш запрос, исследует, пишет и тестирует. Codex работает в отдельной изолированной системе (песочнице с клоном твоего репозитория), что позволяет запускать несколько задач сразу.

Сильные стороны:

1. Отличное понимание контекста. Видит структуру, зависимости.
2. Параллельные задачи. Может работать сразу над несколькими.
3. Безопасность. Не сломает ничего в твоем проекте, ибо работает в песочнице.
4. Если используешь ChatGPT - сразу с твоей подпиской дает доступ к Codex.
5. Долгие автономные задачи, где агент может выполнять их и по 30+ минут.

Негативные стороны этой модели:

1. Работает только с GitHub репозиториями (для кого-то это может быть проблемой)
2. Много косячит с сложными задачами. Под задачи профессионального уровня не подойдет.
3. Сложность с рассуждениями над многофайловыми архитектурами.
4. Плохо работает с опечатками (лол). Почитал в чате у Max Wayld, как Киса писал о том, что Codex не понимает опечаток.

Информация о тарифах подписки:

— Plus. Как пишут лимиты около ~45-225 запросов за 5 часовую сессию (по информации с их сайта). При тяжелых задачах, конечно меньше - всего 10-60 облачных запросов. Стоит всего $20 и является схожей с Claude Pro подпиской.

— Pro. Самый сильный тариф из доступных, который стоит $200 и сильнее подписки Plus пропорционально х10. Доступно по информации с сайта - 300-1,500 запросов за сессию и 50-400 тяжелых облачных запросов.

Открывается доступ к GPT-5.3-Codex-Spark — быстрой модели для повседневного кодинга.

Моё мнение

Буду честен - сам не пробывал, но слышал от многих, что сейчас лимиты куда больше, чем у Claude + функция автономных задач звучит отлично (но пока только для маленьких задач)

Также меньше проблем с контекстом, если сравнивать с Claude. Присутствует нативная поддержка Windows, что тоже можно выделить, если тебе это важно. Автономность важна, если ты не хочешь сидеть и интерактивно работать.

Это AI-powered IDE от Google, где AI-агенты работают автономно через редактор, терминал и браузер. Есть поддержка разных моделей: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6, и GPT-OSS-120B.

Сильные стороны:

1. Бесплатно. Очень важно, ибо даже на бесплатном плане тебе дают пользоваться лучшими моделями.
2. Параллельные агенты. Позволяют работать сразу над несколькими задачами как в Codex.
3. Агенты создают скриншоты, планы, видео для верификации выполнения.
4. Возможность создавать в песочнице, чтобы не повредить проект.
5. Поддержка браузера. Агент сам может выполнять действия в браузере, парсить, скрапить.

Слабые стороны:

1. Нестабильность. Всё еще этот продукт сырой и часто случаются баги. Сейчас их стало заметно меньше и работать всё комфортнее.
2. Непрозрачные лимиты. Нет информации, насколько хватает этих лимитов, которые нам дает Google.

Моё мнение

Я сам очень много времени пользовался и пользуюсь Antigravity, потому-что это хорошее решение бесплатное решение. Я работаю слишком много поэтому у меня всего два выбора:

1. Купить подписку Claude или Codex за $200.
2. Использовать бесплатные / дешёвые решения, как Antigravity и Qwen (о нём инфа будет, но позже)

Поэтому сейчас Antigravity я бы рекомендовал каждому. Параллельные агенты - удобно, поддержка браузера - удобно, песочница - удобно.

Как эффективнее работать с ИИ

Изначально создавай структуру

После создания структуры дальше занимайся деталями и усовершенствованием. Это будет удобнее, когда построил скелет и начал работать над его улучшением.

Создавай инструкции для проектов

Большинство Al поддерживают файлы с инструкциями. Обычно это файл с расширением md. В него пишется:

1. Стек.
2. Правила.
3. Упоминание файлов, которые подтягивают содержимое файлов в контекст, когда это необходимо.
4. Ошибки, которые постоянно встречаются в проекте.

Это поможет твоей Al сразу понимать проект. Одна строка стека - сэкономит тебе токены и поможет быстрее добиться результата, ибо ИИшке не придется каждый раз думать о стеке.

Разбивай большие задачи на маленькие

Хоть сейчас некоторые модели уже научились работать с большими задачами - лучше не играть в казино и просто разбить задачу. Обычно я прошу у самой ИИшки разбить одну огромную задачу на несколько маленьких шагов, чтобы она не запуталась и точно следовала нашему пути.

Это поможет тебе более плавно и качественно работать над задачами, которые ты даешь ИИ. Без этого она может зависнуть и сделать плохие изменения, что плохо скажется на твоем проекте.

Прикладывай и обьясняй ошибки

Тебе надо прикладывать полностью ошибки и говорить на каком этапе они возникли. Приведу пример: ты получил ошибку в каком-либо определенном разделе своего проекта, но просто скинув ошибку и плохо описав её - она может ходить кругами, сжигать токены и ничего в итоге не починить.

Один раз хорошо подумать и задать запрос = сэкономить токены, время, сделать свою работу лучше.

Скриншоты = твой помощник в создании хорошего UI

Когда что-то в твоем интерфейсе ломается, лучшее, что ты можешь сделать - это прикрепить пару скриншотов и отметить ошибки на них. Раньше я считал, что ИИ плохо понимают через скриншоты, но на самом деле они уже умеют хорошо распозновать их.

Сохраняй рабочие версии

Обязательно коммить на GitHub рабочие версии, чтобы была возможность откатиться без потери результата. Раньше я просто руками сохранял версии в zip'ки и хранил их где либо, но наконец-то перешл на хранение через GitHub. Если ты думаешь, что ИИ сможет хорошо откатить твой проект, то хочу тебя расстроить.

Уточняй как работает что-либо

При вайбкодинге важно понимать, что ты делаешь и какой код у тебя в проекте. Ты можешь думать, что у тебя в проекте определенная логика, но ИИ сделало другую. Обычно, я уточняю как что работает или высчитывается, а потом уже изучаю и советуюсь с ИИ (вне IDE, просто в чате в Claude)

Особенно это важно в крупных проектах, где каждая ошибка в логике может привести тебя в запутанную паутину. Когда захочешь что-то пофиксить и все посыпится - вспомнишь об этом.

Спрашивай прежде, чем ИИ начнёт что-то делать

В важных запросах особенно ценно сначало узнать, что будет делать ИИ, а после уже давать разрешение на выполнение. Спроси у ИИ, что именно он будет менять и можешь спросить его план реализации. Иногда, твои запросы могут звучать понятно для тебя, но не понятно для машины.

Если ты спросишь и увидишь, что ИИ неправильно тебя поняла - ты сможешь скорректировать её работу и не потерять лишний контекст и токены.

Проси альтернативные решения

Ты можешь попросить различные варианты решения и создания логик, которые приведут к более эффективному результату. Особенно важно, если ты используешь API, тратишь токены, тратишь больше на железо и так далее.

Ты можешь в режиме диалога спросить 2-3 варианта, где ИИ тебе уже скажет плюсы и минусы. Это поможет тебе выбрать правильный вариант реализации и экономить в будущем / сейчас.

Логируй каждый проект

При помощи логов, ИИ быстрее сможет понять где возникает ошибка и как ее исправить. Часто, через логи можно также найти ошибки, которые не всегда заметны. Такие ошибки ИИ сама заметит в логе, если ты попросишь проверить на какие-либо баги или ошибки.

Логирование я внедряю в каждый проект и считаю, что это необходимо при работе с ИИ.

Проси код ревью

Ты можешь просить у своей ИИшки сделать код ревью и проверить проект на уязвимости, баги, недочеты. Она это сделает легко, потому что у нее есть контекст твоего проекта (если ты его делал в этой сессии). Это поможет тебе избежать лишних багов и сразу пофиксить.

Попробуй переформулировать

Бывают моменты, когда застрял на каком-то баге или просто модуле и никак не можешь пофиксить. Пробуй переформулировать, что-бы попробывать донести ИИшке по другому и наконец то пройти этот этап.

Контекст — что это и как работает

Контекст можно представить как оперативную память, которая может быть загружена и создавать какие-либо баги. Всё, что видит ИИ — это контекст, что модель видит и помнит в рамках одной сессии: промпт, код, файлы и сообщения в чате.

Размер окна измеряется в токенах — одна строка кода = примерно 10-30 токенов. Размер контекста у разных моделей:

— Claude - 200,000 токенов.

— GPT 5.2 - 400,000 токенов.

— Gemini 3.1 Pro - 1,000,000 токенов.

На практике же, чем меньше остается контекст — тем хуже работает модель. Нашел старый пример на Gemini 3 Pro, который показал такие цифры: на 128,000 токенов уровень точности — 77%, но падает до 26,3% на 1,000,000 токенов.

Что происходит после забития контекста

Это можно представить как сжатие твоего контекста. Claude делает автоматическое сжимание, когда сессия подходит к лимиту. То есть ИИ делает выжимку старых сообщений и работает с этой выжимкой вместо всего текста.

Из-за этого возникают такие проблемы:

1. Выжимка сохраняет не все детали. Какие-то проходные, но важные данные могут утеряться.
2. ИИ помнит суть, но не точные формулировки. Это можно представить так: ты прочитал текст и при пересказе учительнице ты забыл подробности, но помнишь СУТЬ.

Поэтому деградация случается и ты теряешь важные детали, которые ИИ может генерировать заного и не факт, что правильно. Также на этом ты можешь терять дополнительные токены и тратить дополнительные лимиты.

Что именно жрёт контекст

— История чата. Каждый твой запрос и каждый ответ от ИИ остается в контексте и тратит токены.

— Системные промпты (о них чуть позже). Могут также занимать токены в контексте.

— Повторное чтение файлов. Иногда ИИ часто читает один и тот же файл, к примеру после каждого твоего запроса. Это тратит контекст и заставляет деградировать твою сессию.

Попробуем посчитать, сколько токенов тратится ДО начала твоего вайбкода.

1. Системные промпты — 2,000-3,000 токенов.
2. Файлы твоего проекта — от 10,000 до 100,000+ токенов.
3. История чата (если ты не делал новую сессию) — 20,000-30,000 токенов.

Итого только на этом ты мог потерять и отупить свою ИИ на неплохой процент. В больших проектах пробуй работать именно с модулями, а не со всем проектом.

Я могу привести пример из своего опыта:

Когда впервые перешёл с ChatGPT на Cursor, первым делом я закинул свой проект и попросил Cursor "понять и изучить мой проект" — и тут я потерял больше 50%+ контекста.

Получилось неприятно, когда ИИ за один запрос потупел на 20-30%, так ещё и не совсем всё понял.

Советы, которые тебе помогут не проеб*ть контекст

— Начинай новый чат, когда чувствуешь деградацию. Даже если тебе осталось доделать немного, просто открой новый чат. Модель может настолько отупеть, что сделает тебе больше багов, которые все равно придется фиксить в новом чате.

Если ИИ предлогает решения, которые ломают архитектуру, забывает договоренности из чата, повторяет одни и те же ошибки, начинает отклоняться от заданых недавно задач, теряет конкретику — тогда твой ИИ уже деградирует и стоит открыть новый чат.

— Работай с определенными файлами, а не просить изучить весь проект. На моем примере, который я привел выше ты можешь научиться как нельзя делать. Сказать "изучить проект" = потерять 30-50+% контекста.

Вместо этого показывай и проси изучить только те файлы, которые нужны сейчас для конкретного модуля или задачи. Ты можешь дать ему изучить структуру проекта, а не сами файлы. По мере необходимости ты можешь подгрузить файлы или обьяснить, что и где у тебя реализовано, чтобы он не делал это заного.

— Напоминай необходимое самостоятельно. Иногда, ты можешь напомнить что-либо в запросе и потратить лишний десяток токенов, чем портить контекст и тратить его в никуда.

Особенно это важно перед важными задачами, где за один запрос ты просишь у ИИшки многое. Чтобы она не читала и не вспоминала контекст, просто напиши ей самое важное и необходимое.

Проектные инструкции: примеры, как работают и почему необходимы

Что вообще такое проектные инструкции? Это файлы, которые автоматически загружаются в контекст твоей ИИшки, при каждой сессии. Ты один раз фиксируешь важные данные и ИИ берет их оттуда, а не каждый раз спрашивает или делает как хочет.

Это экономит твои токены, нервы и способствует более продуктивной работе. Хорошая подготовка проектных инструкций — это залог хорошего проекта!

Куда положить инструкции, чтобы ИИ видела их

В разных инструментах — по разному, но тут я укажу самые популярные и расскажу немного особенностей.

Claude Code. Называй файл CLAUDE.md (обязательно с большой буквы) и кладете его в корень папки. Также можешь делать дополнительные инструкции для каждой подпапки (к примеру в /frontend сделаешь еще CLAUDE.md) и он будет видеть и локальные и глобальные правила.

Cursor. Файл должен называться .cursorrules и находится в корневой папке проекта. Также есть альтернатива — сделать папку .cursor/rules/ и тут добавлять различные .md файлы, где будут разные правила.

Antigravity. Файл должен называться GEMINI.md. Также можешь создать папку .agent и там подпапку rules, где будешь складировать свои md файлы с инструкциями.

Codex. Файл должен называться AGENTS.md и размещаться в корне репозитория. Также как в Claude, ты можешь в каждую подпапку добавлять правила с названием AGENTS.md и он будет читать локальные и глобальные правила.

Что необходимо фиксировать в проектных инструкциях

— Информацию о твоем проекте. Что за проект, какие функции выполняет, название, целевую аудиторию (если планируешь релизить в паблик), стадия проекта, команда.

— Стек и версии. Необходимо указывать определенные версии, иначе получишь огромное количество багов. Укажи язык и версию, фреймворки, база данных и ключевые библиотеки.

Пример:

— Структура проекта. Это поможет твоей ИИшки легче понимать: куда что ложить и где что искать.

Пример:

— Правила кода. Если ты разбираешься в этом, то можешь смело указывать, как и что лучше делать твоей ИИшке.

Пример (не мой, я сам не программист):

— Антиправила. Для меня это один из самых важных файлов, которые должны быть в твоем проекте. Он поможет твоей ИИ не совершать базовые ошибки. Часто, я дополняю этот файл, когда замечаю, что ИИ постоянно натыкается на одно и тоже.

Пример:

— Специфичные правила. Тут ты можешь указать всё, что тебе угодно. Обычно, ты можешь указать язык на котором тебе удобнее общаться и получать ответы и другие детали, которые помогут тебе не прописывать это каждый в запрос.

Пример:

Советы по использованию проектных инструкций

1. Не делай файл огромным. Он не должен занимать огромное количество токенов в твоем контексте (вспоминаем, если забыли, что это тратит токены контекста)
2. Обновляй по мере работы с проектом. Нельзя сразу предугадать всё, но никто не запрещает по мере работы с проектом улучшать инструкции.
3. Пиши как будто рассказываешь о проекте какому-то новому участнику твоего проекта.
4. Самое важное ставь в самое начало. На практике, чем выше — тем лучше запомнит.
5. Разделяй на секции. При помощи ## (это выделяет текст в markdown разметке)
6. Исключи противоречия. Это может запутать твою ИИ и она будет нести бред.
7. Не пиши что-то очевидно по типу: "не допускай ошибки", "делай качественно", "будь идеальным программистом"
8. Лучший помощник в создании правил — это сам ИИ. Ты можешь написать ей и попросить расписать какие-либо частые ошибки, чтобы добавить их в антиправила или сразу попросить создать правила для твоего проекта за тебя (но лучше проконтроллировать эту бездушную машину...)

MCP-серверы и интеграции

MCP — это способ подключить твою ИИ к внешним инструментам и данным. Проще говоря: не придется копировать инфу вручную, ведь ты дашь доступ ИИшке к сервисам — различным базам данных, API, файлам, браузерам.

Это очень сильно экономит твоё время, увеличивает эффективность и делает ИИ умнее, лол. Ты буквально можешь оптимизировать какие-либо действия и ИИ будет выполнять их. Также это влияет на контекст, ведь ты не просто описываешь, а действительно даешь ИИшке потрогать что-либо.

MCP — это небольшой сервер, который подключается к сервису, после чего предоставляет Al набор инструментов для работы с этим сервисом и после выполняет запросы от Al и возвращает результат. Звучит компактно и удобно — так оно и есть.

Можно это также представить как руки для ИИ, ведь благодаря MCP он получает возможность действовать и самостоятельно что-либо создавать, отправлять или выполнять запросы.

Где найти MCP сервера

Приведу несколько ссылок с огромным количеством серверов, которых я думаю вам хватит. В случае, если вам нужны какие то более узконаправленные — смело ищите в интернете, ибо этих MCP огромное множество.

Также если не можешь что-либо найти, попробуй написать на GitHub — mcp-server + название твоего сервиса

Как подключить MCP

Легче это показать на видео, приведу несколько примеров для разных сред:

Риски и как себя от них огородить

Как и всё на свете это несет за собой риск. Каждая ошибка может стоить дорого, ведь Al имеет руки и доступ к твоим данным и сервисам.

— Утечка ключей и токенов. Самая базовая ошибка.

Для сервисов ты прописываешь API ключи в конфигах. Если вдруг твой конфиг попадёт в гит — твой ключ утечет. Это может привести к потере твоей базы данных и самое главное это утрата денег на балансе.

— ИИ сделает что-то не так. Страшно... ой как страшно...

Когда ты коннектишь MCP — ты даешь руки ИИ, а значит тут всё не обойдется просто плохим советом. Это значит, что тут все кончится уже реальным действием. ИИ всё еще может глючить и допускать ошибки, но подумай несколько раз, стоит ли лишний коннект MCP удаления твоей БД или что-то похожее.

Как защититься от рисков

1. Никогда не храни ключи напрямую. Храни их через переменные окружения — это оптимальный вариант. Сами ключи храни в .env файле и ОБЯЗАТЕЛЬНО добавь его в .gitignore.
2. Давай минимальный необходимый доступ. Это больше про риск, где ИИ делает что-то не так. Тут можно следовать принципу: сколько нужно MCP для работы — столько и выделяй. Я думаю, тебе не надо давать туториал как это сделать на практике... (это ведь можно у агента и спросить....)
3. Работай с копией данных, а не оригиналом. Зависит, конечно от твоих целей, но если есть такая возможность — используй.
4. Проверяй действия перед выполнением. Много MCP серверов поддерживают режим потверждения. Изначально ИИ покажет, что хочет сделать и ты сам решишь правильно или нет.
5. Не доверяй ИИшке важные действия. Критически важные действия проверяй самостоятельно, ибо ИИ далеко не идеален, ведь это всё еще грёбанная бездушная машина, которая может запороть тебе весь проект.

Если всё таки что-то пошло не так

1. При удалении данных — останови ИИ и попробуй восстановить из бекапа. Если есть логи, то проверь их, возможно это поможет тебе восстановиться и узнать подробнее о том, что удалилось.
2. При утечке API ключей — зайди на сервис и отзови ключ, и создай новый (если он тебе всё еще нужен и ты пофиксил причину утечки). Если есть возможность глянуть логи API, то проверь, не пользовался ли кто-то им.

Советы при работе с MCP

— Начни с простого. Не надо сразу подключать много сложных MCP, когда не понимаешь как с ними работать. Разберись как они работают и после добавляй другие.

— Один MCP-сервер = одна задача. Не стоит подключать несколько серверов с схожим функционалом, ведь они могут конфликтовать. Подключай по мере необходимости, к примеру работаешь с базой — добавляешь сервер для работы с базой.

— Не стоит добавлять много MCP-серверов. Если ты думаешь, что это сделает твой проект сильно лучше — не факт, но факт то, что каждый сервер будет занимать контекст. ИИ должен понимать к чему имеет доступ, то есть будет тратить контекст на изучение твоих серверов.

— Тестируй сервер перед подключением к ИИ. Ты можешь запустить сервер вручную через команду и посмотреть, падает ли он и есть ли какие-либо ошибки.

— Не оставляй MCP сервера запущенными без надобности. Если они имеют доступ к данным, то это создает лишние риски. Не так сложно закрыть сессию, так ведь?

— MCP обновляются, не игнорируй эти обновления. Исправляются баги и уязвимости, обычно качается последняя версия, но проверяй навсякий случай.

— Отслеживай расходы API. Особенно если ты платишь за это деньги, ведь ИИ может сделать больше запросов, чем ты думаешь.

Скиллы для твоего ИИ

Ты можешь улучшить возможности своего ИИ агента при помощи скиллов. Скиллы - это набор инструкций, контекста и примеров, которые ты даешь своей ИИшке для улучшения её производительности в какой-либо сфере.

Вместо того, чтобы каждый раз объяснять ИИшке что-либо — ты можешь просто использовать скилл и применять его каждый раз когда тебе это понадобится. Можешь использовать как в одном проекте, так и глобально во всех.

Ты должен понимать как работает скилл. Ты пишешь промпт ИИшке и просишь использовать какой-либо скилл и он тебе поможет в каком-либо деле (в зависимолсти от скилла)

Скиллы — это то, чего ОЧЕНЬ много и их можно применять ВЕЗДЕ. Что я имею ввиду: ты можешь использовать скиллы для программирования, документирования, анализа, скиллы разных ролей, бизнеса, данных, тестирования, безопасности, ресерча, блокчейна, лайфстайла и ОЧЕНЬ много чего. Буквально для чего угодно ты найдешь нужный скилл.

Где найти скиллы

Сейчас уже создано огромное количество сайтов, где собирают скиллы и делят их на категории + оценивают. Ниже приведу пару сайтов, где есть скиллы и расскажу про эти сайты.

1. https://skills.sh/ — 86,000+ скиллов, приятный и понятный дизайн, подробные описания, есть информация о аудитах безопасности, есть разделы трендовых скиллов за 24ч и горячих скиллов за 1ч.
2. https://skillsmp.com/ — 400,000+ скиллов, которые собираются с github, есть два выбора сортировки: по количеству звезд и последние. Из удобного есть категории, которые позволяют тебе поискать скиллы в разных категориях.
3. https://github.com/anthropics/skills — скиллы от самих Anthropic, 9,200+ форков на этом репозитории.

Обязательно читайте описания скиллов, чтобы понимать как они работают и для чего именно они нужны. Не надо скачивать сразу сотню скиллов, которые тебе кажутся НУЖНЫМИ. Делай все поэтапно внедряя эти скиллы в свои проекты.

Как внедрять скиллы в свои проекты

Буду показывать на примере Antigravity: как я устанавливаю скилл и как его использую.

Шаг 1: выбираю подходящий скилл на любом из маркетплейсов, которые дал сверху. Далее нажимаю и копирую (указал на скриншоте)

Шаг 2: захожу в Antigravity и открываю терминал, куда и вставляю команду.

Шаг 3: выбираю какой именно скилл установить, тут надо смотреть на то как называется скилл на сайте скиллов. Выбираю при помощи нажатия на пробел и далее Enter.

Шаг 4: выбираю где я устанавливаю скилл. В моём случае это Antigravity, а ты выбирай то, чем ты пользуешься.

Шаг 5: выбираю как установить скилл — для проекта (только в этом проекте будет этот скилл) или глобально (в каждом проекте)

Шаг 6: мой скилл установился в директорию моего проекта и вот как он выглядит (440 строк промпта)

Шаг 7: пишу агенту, где прошу его использовать скилл по назначению и вместе с ним пройти вводное интервью, где рассказываю ему о проекте и он задает вопросы, чтобы лучше понять его.

Как делать скиллы самостоятельно

Конечно, это возможно и кастомизировать скиллы — круто.

1. Выбери, какую проблему будет решать твой скилл.
2. Напиши принципы, которые должен запомнить ИИ. Будь конкретен и записывай все, что надо закрепить.
3. Приведи пример, чтобы ИИ поняла суть лучше.
4. Напиши ИИ и узнай, как можно улучшить скилл.
5. Напиши чек-лист, который должен ИИ соблюдать.
6. Напиши ИИ, чтобы он собрал это всё в один скилл.
7. Тестируй и дорабатывай, чтобы скилл был всегда хорош.

Именно так и создаются скиллы, это не тяжело, если ты понимаешь что именно ты хочешь и что должно соблюдатся. Если хочешь заниматься этим, то попробуй изучить как строят скиллы другие юзеры — это поможет тебе делать твои скиллы лучше.

Теперь ты знаешь, для чего они нужны, где их искать, как использовать и как их создавать.

Я хочу дать тебе подборку скиллов, которые могут тебе пригодится для твоих проектов. Будут различные категории и краткие описания того, для чего нужны эти скиллы.

1. Find Skills — помогает пользователю найти и установить готовые скиллы.
2. Skill Creator — скилл для создания и итеративного улучшения новых скиллов, включает полный цикл: от определения цели и написания драфта, через тестирование и оценку результатов, до финальной оптимизации описания для правильного срабатывания.
3. Brainstorming — скилл для превращения идей в полноценные дизайны и спецификации через пошаговый диалог, который исследует контекст, задаёт уточняющие вопросы, предлагает альтернативные подходы и создаёт финальный документ дизайна перед началом реализации.
4. Copywriting — скилл для написания маркетингового контента, который конвертирует, включает принципы ясности над творчеством, специфичности над размытостью, и пошаговый процесс от сбора контекста до структурирования страницы и написания убедительных текстов.
5. Nano Banana 2 — скилл для генерации и редактирования изображений через Google Gemini 3.1 Flash Image, поддерживает кастомные разрешения, множественные изображения.
6. UI/UX Pro Max — скилл для автоматической генерации полных дизайн-систем (паттерны, стили, палитры, типографика), поддерживает 67 UI стилей и генерирует код для 13 различных tech-стеков.
7. Twitter/X Automation — скилл для автоматизации Twitter/X через CLI, позволяет постить твиты с медиа, лайкать, ретвитить, отправлять DM, следить за юзерами и получать информацию о постах и профилях.
8. Content Strategy — скилл для планирования контента, который генерирует трафик и лиды через анализ поисковых запросов, данных о клиентах и конкурентах, определение 3-5 контент-пилларов, и приоритизацию тем по customer impact, content-market fit и search potential.
9. Product Marketing Context — скилл для создания и поддержки документа с фундаментальной информацией о позиционировании продукта (целевая аудитория, проблемы, дифференциация, язык клиентов и т.д.), который автоматически используется другими маркетинговыми скиллами, чтобы не повторяться.
10. Data Analysis — скилл для исследования и анализа данных, включает загрузку и исследование датасета, очистку, статистический анализ, визуализацию и генерацию insights с рекомендациями, поддерживает Python (Pandas) и SQL.

Безопасность при Вайбкодинге

Огромное количество дыр существует при работе с ИИ и важно придерживаться безопасности. Сейчас по порядку расскажу тебе о том, с чем ты можешь столкнуться. Готовься записывать (¬_¬")

1. Не отправляй какие-либо секреты в запросы. Что я имею ввиду под секретами: API ключи, пароли, приватные ключи, чувствительные данные, персональные данные пользователей (ну, в принципе... ладно не делайте так). Это опасно из-за того, что промпты могут логироваться. Любой баг или взлом — риск потери данных, всё просто. Храни секреты более ответственно и не будь ленивым.
2. Храни важные данные в .env файле. Никогда не коммить .env, иначе потеряешь все эти данные. Добавляй обязательно .env в .gitignore и проверяй, точно ли это не попало в git. Напиши команду в терминал: git status и если увидишь результат, где .env файла нет, то считай, что ты победил. Если надо делиться .env файлом с переменными, то можешь использовать пример .env.example, где будут указаны названия и другому юзеру надо будет лишь подставить значения. При продакшене используй возможности сервиса (99%, что там будет возможность скрыть такие чувствительные данные)
3. Не работай с непроверенным кодом. Ты можешь скачать что-либо на github и обрести проблемы. Есть несколько способов, которыми могут нанести урон твоим данным / компьютеру. Первое - это промпт-инъекции, когда злоумышленник встраивает специальный вредоносный промт в код через комментарий. Второе - вредоносный код в зависимостях и import. Ты можешь через плохой импорт заразить свой проект и ИИ усугубит это, ибо он тебе может предоставить выбор устанавливать зависимости и ты это одобришь. Если хотите защитить себя от этого, то изолируйте непроверенный код на виртуальную машину / куда либо ещё.
4. Не доверяй ИИ без проверки что-то важное. ИИ может ловить галлюцинации, особенно в вопросах безопасности. Он может предложить: использовать старые или уязвимые библиотеки, отключить проверки безопасности, сохранить пароли и важные данные в открытом коде. Всегда проверяй ИИ, хотя бы через другое ИИ, если не разбираешься. Проверяй, что тебе предлагают и влияй на свой проект, а не пускай на самотек.

Это самая база, но ты обязан это знать при вайбкоде, иначе рискуешь быть уязвимым. Без этого у тебя могут возникуть проблемы и быть потеряны как $, так и твои или чужие данные. Регулярно изучайте вопросы безопасности, иначе не заметите того, что версия Cursor или к примеру Antigravity окажется с уязвимость.

GitHub — что это и для чего он нужен

Если ты вайбкодишь, то GitHub становится тем местом, где ты выкладываешь свой код. И это не просто хранение кода, а еще и много других важных функций.

Немного терминов, которые ты должен знать, чтобы понимать о чем я говорю:

Я настоятельно рекомендую тебе завести свой GitHub аккаунт, если у тебя его нет и начать выкладывать свой код куда. А теперь давай разберем какие преимущества даёт GitHub и почему он нам нужен:

1. Не хранить все проекты на своем железе. Тебе не придется сохранять каждую версию своего проекта, ведь ты можешь просто хранить это все на GitHub. Если ты уже забросил проект или отложил, то твой код все равно останется.
2. Автоматический деплой на Vercel, Railway и другие сервисы. Без GitHub тебе придется каждый раз в ручную выкладывать новые апдейты. А вместе с GitHub ты сможешь даже не задумываться о том, задеплоена ли новая версия или нет, ибо она уже скорее всего висит обновленная.
3. История версий. Ты всегда сможешь откатиться до прошлой или определенной версии проекта. Это удобно, когда ИИ сломал твой код и тебе приходится откатываться назад.
4. Отслеживание за тем, кто и что делал в репозитории. Если ты планируешь совместные работы, где будешь приглашать своих друзей как коллабораторов — то важно уметь понять, кто же сломал всё и кто может это всё починить ;)
5. Pull Request. PR = это запрос на слияние кода. Если ты создаешь PR в своем репозитории, то Vercel / Railway видят что ты поменял и создают превью (до выпуска на официальном сайте). После, когда ты проверил работоспособность этой версии — ты можешь нажать Merge и выпустить в официальной версии.
6. Автоматические проверки твоего кода — это называется GitHub Actions. Когда ты коммитишь что-то новое, то оно автоматически запускает команды для проверки. В случае, если что-то падает = ты увидишь, что там выдаст ошибку и не даст смержить в мейн версию.
7. Удобное описание через README. Когда кто-то заходит на твой репозиторий, он видит красивое и удобное описание, которое позволяет лучше понять твой проект. Если ты делишься с другом, то он тоже может лучше понять что и как работает.
8. GitHub профиль — твое социальное доказательство. Ты можешь получать звёзды от других разработчиков на свои работы, что оценит твои старания. Возможно, ты когда-то захочешь устроиться на работу и твой аккаунт GitHub поможет тебе в этом. Из-за того, что GitHub про открытый код — твои работы могут форкать и использовать другие люди.

Если ты уже создал свой репозиторий, то напиши ИИ агенту и попроси его помочь тебе ЗАПУШИТЬ твой проект на GitHub — он обязательно тебе поможет.

Что такое .gitingnore

Это файл который говорит, какие файлы НЕ коммитить на GitHub. Это можно представить как ЧС для файлов.

Это важно потому-что ты можешь случайно задеплоить какие-либо важные секретные файлы, к примеру .env файл. Именно из-за отсутствия такого файла многие теряют свои API ключи, токены и многие другие секреты.

Что именно тебе НЕ надо коммититить:

— .env или .env.local (пароли и ключи!)

— node_modules/ (зависимости, они скачиваются по package.json)

— .DS_Store (системный файл macOS)

— Логи (*.log)

— API ключи где угодно — Приватные файлы конфигурации

Как сделать этот .gitignore файл?

Просто просишь своего агента сделать это за тебя и на 99%, что это спасет тебя и он поможет тебе. Но все равно проверь, содержит ли репозиторий важные данные.

Что делать, если ты выложил .env на GitHub

1. Смени все данные, которые есть в .env
2. Удали файл из истории. Попроси своего агента и он поможет тебе подчистить репозиторий.

Обязательно проверяй перед пушем своего проекта, есть ли там такие данные и есть ли у тебя .gitignore

GitHub — это удобно, поэтому потрать немного времени и заведи себе аккаунт. Так ты сможешь хранить свои проекты и получать другие преимущества.

Как и куда деплоить (выкладывать) свои проекты

После того, как ты закончил работу и хочешь выложить её в сеть — тебе надо найти сервис, который поможет тебе это сделать. Даже без каких либо скиллов, ты можешь сделать это за пару минут. Сейчас расскажу как это сделать.

Изначально тебе надо выбрать сервис для деплоя, я рекомендую тебе два:

1. Vercel — это платформа, где ты можешь деплоить Node.js, React, Vue, Svelte и другие всевозможные фреймворки. Главный фокус здесь на frontend.
   
   Используй если:
   — Твой основной фокус на frontend.
   — Хочешь максимально быстро задеплоить.
   — Работаешь с Node.js.
   
   НЕ используй если:
   — Нужен backend (обработка данных и вычисления)
   — Нужна база данных на том же сервере.
   — Нужны WebSockets.
2. Railway — это платформа для деплоя ЛЮБОГО кода с автоматическим деплоем базы данных. Backend + Frontend + Database в одном.
   
   Используй если:
   — Нужен полноценный backend.
   — Нужна база данных.
   — Хочешь всё в одном месте.
   — Нужны WebSockets.
   
   Не используй если:
   — Основной фокус на frontend (для этого и нужен Vercel, используй тогда его)
   — Нужен быстрый деплой (тут он дольше чем в Vercel в пару раз)
   — Хочешь обезопасить себя чуть больше и хранить базу данных на стороннем сервисе.
   — Не хочешь платить. Минимальный тариф в Railway стоит $5.

Как работает деплой в этих двух сервисах

Vercel: создаешь репозиторий на GitHub и загружаешь свой проект > логинишься на Vercel через свой GitHub > нажимаешь add new Project > указываешь ссылку на репозиторий или выбираешь из списка > ждешь когда задеплоится

Railway: создаешь репозиторий на GitHub и загрузи свой проект туда > логинься в Railway через GitHub аккаунт > заходи в настройки и дай доступ к своим репозиториям > заходи в свой Workspace > выбирай что деплоить

Тарифные планы в обоих сервисах

Vercel:

1. Hobby тариф. Бесплатный тариф на котором ты сможешь: делать бесконечно проектов, бесконечно деплоев, автоматический SSL сертификат, можешь вызывать 100,000 функций, пользователи могут скачать до 100ГБ файлов с твоего сайта, твои функции могут работать до 6,000,000ГБ-секунд (если функция на 512МБ работает 1 секунду = 0.5ГБ секунд, зависит от веса функции), бесконечное количество PR (то есть каждый раз будет автоматический деплой на тестовый URL).
   
   НЕ включено: кастомный домен, тебе не ответит саппорт по e-mail (да-да), отсутствует встроенная база данных.
   
   Хватит для различных проектов для хакатонов, личных целей или портфолио.
2. Pro тариф. Доступно 2,000,000 вызова функций, функции работают до 12,000,000ГБ-секунд, до 1ТБ файлов можно скачать с твоего сайта, больше времени на производство функции — до 60 секунд, вес функции до 1ГБ, поддержка по e-mail.
   
   Стоит задуматься над покупкой, только если начинаете упираться в лимиты. Стоимость $20 в месяц, что вполне оправдано.

Railway. Тут плата идет за то, сколько ты тратишь, но также есть тарифы, которые дают некоторые фишки. Ценообразование выглядит так:

Теперь давайте затронем тарифы:

1. Hobby тариф. Стоит $5 в месяц и доступен тестовый период на месяц. Бесконечное количество проектов, бесконечно количество деплоев, любой язык программирования, база данных.
   
   Если ты тратишь в месяц $3, то ты тратишь $5 (не меньше этой суммы). Если тратите больше, то каждый $ ты оплачиваешь и $5 буду входить в эту сумму и не придется их доплачивать.
   
   Самый дешёвый тариф, который дает неплохие возможности за такие деньги. Также, если зарегистрируешься по моей ссылке, то получишь $20 в кредитах.
2. Pro тариф. Стоит $20 в месяц и дает такие преимущества: приоритет в очереде деплоев, более лучший мониторинг, приоритетная поддержка от Railway.
   
   По сути просто более подходящий под прод проекты. Для каких либо важных растущих стартапов, где нужно будет более ответственно подходить к нагрузке и доступности.

Как сэкономить на размещении своих проектов

Чтобы не тратить лишние $ на свои проекты — следуй этим советам:

1. Кэшируй в браузере. Это поможет тебе тратить меньше лимитов.
2. Следи за тем, что активно жрёт твои лимиты.
3. Переходи на другие планы, когда уперся в лимиты, а не сразу.
4. Оптимизируй код перед размещением. Меньше кода и более оптимизированный = дешевле выйдет.
5. Подчищай прошлые проекты. Они могут продолжать жрать $ из твоего кармана, даже если давно забыты.
6. Цены на Railway в разных регионах могут быть разными. Выбирай там где дешевле.
7. Не логируй всё на свете. Это тоже ест твои лимиты, поэтому попробуй логировать только ошибки или что-то важное.

Особенности Vercel, которые ты должен знать

— Vercel не дает тебе места для базы данных, поэтому придется подключать сторонний сервис для базы данных. Из того, чем я пользовался:

1. Supabase. Удобный сервис, который поможет вам научиться лучше работать с базыми данных. Есть несколько баз данных и за них я не плачу ни рубля. Коннектишь через код, в этом тебе поможет твоя ИИ. Лимит хранения 500МБ.
2. PlanetScale. Именитый сервис, который даже держит базу данных Cursor. Аналогично с Supabase ты коннектишь через код. Также бесплатный как и Supabase и имеет лимиты в 5ГБ (х10 от Supabase)

— Timeout. На бесплатном плане дается 10 секунд на функцию, если у тебя что-то делается дольше, то это хороший повод задуматься.

— Разные окружения. Создавая что-то новое в репозитории, Vercel автоматически делает превью, где можно проверить это сразу и после уже загрузить в основную прод версию.

— Можно прикрутить статистику сразу через Vercel. Очень удобно и дают подробную статистику.

— Есть возможность смотреть логи, что может помочь узнать где что-то сломалось.

— Можно купить и добавить домен сразу через Vercel. Это очень удобно + есть оплата криптой.

Особенности Railway, которые ты должен знать

— Railway встраивает базы данных сразу, тебе не нужно искать отдельный сервис. В один клик добавляешь PostgreSQL, MySQL, MongoDB или Redis прямо в проект. Они включены в стоимость плана, что очень удобно.

— Timeout не ограничен. Забудь про 10 секунд как на Vercel. На Railway функции могут работать сколько угодно долго и это идеально для обработки больших файлов, генерации отчётов или долгих API запросов. Это одно из главных преимуществ Railway перед Vercel.

— Любой язык программирования. Vercel в основном для JavaScript/Next.js, а Railway поддерживает много других языков программирования. Пишешь на чём хочешь, Railway поймёт и задеплоит.

— Оплата прозрачная и справедливая. Платишь за реально использованные ресурсы: память, CPU, базу данных. Если ничего не используешь, то платишь только за подписку.

— Бесплатный месяц подписки + $20 кредитов при регистрации по моей ссылке. Это хороший вариант попробывать Railway, чтобы решить нужно оно тебе или нет.

Как работать с API сервисами

Рано или поздно ты столкнешься с тем, что придется использовать API и получать ключи от разных сервисов. Они дают тебе возможность по запросу — получать какую-либо информацию, которую ты обрабатываешь и используешь так как тебе надо. Давай разберемся, как надо с этим работать.

1. Изначально тебе надо получить API ключ, который даст тебе доступ. Как их искать? Можешь советоваться с ИИ и он тебе предложит сервисы, которые имеют API под твои задачи и предоставляют ключи.

2. Регистрируешь на сервисе и ищешь, где получить заветный ключик.

3. Далее ты создаешь файл .env, если его нет и вписываешь туда свой ключ от API. Пример:

— PERPLEXITY_API_KEY=вставляете ключ

4. Обращаешься к своему агенту и скидываешь ему ссылку на документацию от этого API, чтобы он изучил. Желательно также сказать, что же ты планируешь делать с этим API, чтобы он делал фокус на определенные нужные тебе функции.

Примерный запрос:

Изучи документацию - https://developers.openai.com/api/reference/overview/, мне потребуется API для генерации и редактирования картинок. Если есть какие-либо ограничения, обязательно изучи.

5. После того, как он изучил — проси внедрять функции в твой код или если его ещё нет, то изначально пробуй сделать тестовый запрос и изучи, какой ответ приходит от сервиса. После уже сможешь спокойно внедрить функцию сервиса в свой проект.

OpenClaw: предназначение и функциональность

OpenClaw — это инструмент, который может выполнять рутинные задачи и заниматься автоматизацией без твоего вмешательства на каждом шагу. Если ты можешь описывать задачу в одно предложение — используй OpenClaw.

По сути OpenClaw — это мост между выбранным мессенджером (Telegram, WhatsApp, Discord и другие) и твоим ИИ агентом. Изначально сами OpenClaw заявляли, что это больше как помощник-ассистент.

Он несёт огромную ответственность, но при этом способен сделать твою жизнь более удобной из-за того, что ты перенесешь свои рутинные задачи на МАШИНУ.

Архитектура выглядит так:

По сути состоит из 6-х главных составляющих:

1. Pi Agent Core — ядро, к которому подключают 5 другие составляющих. По сути это модель Claude/GPT-4V, которая может видеть скриншоты и выполнять действия.
2. RAG Memory — это память, которая хранит все прошлые диалоги. Когда нужен контекст, то система ищет похожие диалоги по смыслу.
3. Heartbeat — это механизм, который каждые N минут проверяет есть ли незавершённые задачи.
4. Crons — позволяет тебе запускать задачи по расписанию (например, в какое-то определенное время). OpenClaw парсит твою команду и исполняет, если оно проходит по условиям.
5. Мессенджер — когда ты отправляешь сообщение, то OpenClaw его парсит, добавляет в список задач и после отправляет результат тебе в чат.
6. Task Database — это база задач, где хранятся всё, что должен выполнять твой OpenClaw. Heartbeat и Crons тоже проверяют её на задачи, которые они должны выполнять.

Примеры задач, которые может делать OpenClaw

— Autonomous Project Management. Координация мультиагентновых проектов с использованием паттерна STATE.yaml — субагенты работают параллельно без накладных расходов оркестратора.

— Multi-Agent Content Factory. Запустите мультиагентный конвейер контента в Discord — агенты исследования, письма и миниатюр работают в отдельных каналах.

— Goal-Driven Autonomous Tasks. Вывалите цели в мозговой штурм, и агент автономно сгенерирует, запланирует и выполнит ежедневные задачи — включая создание сюрпризных мини-приложений за ночь.

— Polymarket Autopilot. Автоматизированная бумажная торговля на рынках предсказаний с бэктестингом, анализом стратегий и ежедневными отчетами о производительности.

— YouTube Content Pipeline. Автоматизируйте поиск идей видео, исследование и отслеживание для YouTube-канала.

— Personal CRM. Автоматически обнаруживайте и отслеживайте контакты из email и календаря с запросами на естественном языке.

— Multi-Channel Personal Assistant. Распределяйте задачи по Telegram, Slack, email и календарю от одного AI-ассистента.

— Market Research & Product Factory. Добывайте реальные болевые точки из Reddit и X за последние 30 дней, затем пусть OpenClaw построит MVP для их решени

Когда стоит использовать OpenClaw и когда не стоит

Не думайте, что OpenClaw подходит для всего. OpenClaw все инфлюенсеры изначально преподносили, как ДЖАРВИС-УЛЬТРА-МЕГАПОМОЩНИК, но так ли это на самом деле?

Приведу пару примеров того, что умеет OpenClaw и на что он еще не способен.

Подходит для:

1. Рутинных повторяющихся задач.
2. Задач которые нужны по расписанию.
3. Мониторинга (проверка телеграм каналов, новостей и т.д.)
4. Задач которые можно описать одним предложением.
5. Автоматизации которую ты часто повторяешь.

Не подходит для:

1. Очень сложных многоэтапных проектов.
2. Задач которые требуют твоего решения на каждом шаге.
3. Работы которая требуют креативности.
4. Задачи где нужна 100% точность (финансы, безопасность)
5. Что-то что требует доступа к очень приватным данным.

Существует огромное количество возможностей и контента связанного с OpenClaw, который я рекомендую вам изучить:

Как установить OpenClaw

OpenClaw Skills

Подготовка сервера к установке OpenClaw

Как податься на 30 работ через OpenClaw

Настраивай работу нескольких агентов для крипты в Openclaw. Лайфхак, как это делать без единой команды в терминале

Ещё одна подборка скиллов для OpenClaw

Как подвязать Obsidian к OpenClaw и сделать "второй мозг"

50 советов для работы с OpenClaw

Анатомия OpenClaw

Потратил 150$ за 3 дня на OpenClaw, советы как экономить деньги

Подборка полезных материалов по вайбкоду

Решил собрать для тебя подборку, чтобы ты смог узнать больше про вайбкод. Найти действительно полезные материалы в этой сфере тяжело (имхо), потому что рынок сильно заполнен лоу-квалити контентом. Умей отсеивать бесполезный контент, который не принесет тебе пользы (как и везде)

Материалы (статьи, лонгриды, посты):

320,000 бесплатных API ключей для различных сервисов

Создание личного Al ассистента для полной автоматизации от Кисы

Как Киса делал ObsidianDataWeave навык для Claude Code и Codex

Полный гайд на ИИ-Агентов

Qwen — бесплатный способ вайбкодить

Дизайн для твоего вайбкод проекта

Еще разных дизайнов для твоего проекта

Вайбкод видео от Кисы

Видео:

Завайбкодь что угодно. 3 простых шага.

AI-стартап за 38 часов: вайб-кодинг спидран с Claude Code

Оптимизация контекста в Claude Code

Опыт 1500 часов вайбкодинга

Полный гайд Claude Code

Vibe Design — Новая эра интерфейсов

Design with Claude Code: The Designer’s Guide

Antigravity + Stitch builds Insane Websites (New Skill)

800+ hours of Learning Claude Code in 8 minutes

How to build Claude Skills Better than 99% of People

5 SaaS UI/UX mistakes that SCREAM you Vibe Code

Another Hackathon Win! | Building an App in 4 Hours

10 Claude Code Plugins to 10X Your Projects

Заключение и моё мнение про вайбкод

Статья получилась относительно объемная, постарался вместить базово полезную информацию, которую Я сам бы хотел прочитать в начале своего пути.

Каждая тема имеет много особенностей с которыми вам предстоит встретиться, но БАЗУ я постарался вам дать. Самое главное для тебя — это понять стоит ли тебе вообще заниматься этим.

Несмотря на весь хайп вокруг вайбкода, действительно тех людей кто увлечён этим — очень мало. Все говорят о том, какой это геймченджер, но в действительности кто-то занимается ли этим? Скорее нет, чем да.

Мне нравится то, что сейчас каждый может сделать что угодно без знания программирования, но в действительности этим мало кто пользуется — так что будь тем, кто освоит этот навык. Монетизация придет сама, если ты разбираешься в этом, но также вспомни, что я писал в самом начале статьи про монетизацию и идеи для реализации.

Начни с базовых проектов под себя и позже уже думай, стоит ли тебе заниматься этим так активно как этим занимаюсь я.

Написание этой статьи у меня заняло достаточно большое время, так что мне будет приятно увидеть поддержку от тебя — реакции, комментарии, репосты <3