Индульгенция для Альтмана от Трампа. Или $500 млрд на Skynet?
Пока Маск радостно отплясывает и ”зигует” на инаугурации Трампа, другие признанные тяжеловесы строят звездные врата.
Да, именно так называется проект ”Stargate” стоимостью 500 млрд долларов, целью которого является создание самой большой в мире инфраструктуры для запуска сверх интеллекта.
Я гарантирую, вы даже близко не можете себе осознать масштаб того, что будет построено в Штатах в ближайшие годы.
Запомните это фото – оно символизирует начало новой эры - all in на ускорение ИИ. Ещё больше, ещё быстрее чем до сегодняшнего дня.
Ну а OpenAI теперь в высшей лиге, под защитой самого… Дональда Трампа.
Вспомните, как Маск еще недавно кипел, обвиняя OpenAI в незаконном переходе от некоммерческой модели к коммерческой. Теперь эти обвинения, похоже, растворятся в воздухе. Сделка?
Вполне возможно. Маск получает зеленый свет для реализации космической программы и освоения Марса, а заодно, по сути должность второго президента, который будет делать Америку великой again через DOGE (Department of government efficiency), а Альтман – защиту от нападок и теперь уже на 100% признанное место в Пантеоне богов техномира.
Именно поэтому он сегодня стоит в белом доме плечом к плечу, наравне с такими легендами как Масаеси Сан (67 лет), главой крупнейшего в мире инвестиционного венчурного банка Softbank (500 $млрд под управлением) и самим Ларри Эллисоном (80 лет, состояние 206 $млрд), главой Oracle. Сложно описать масштаб и значимость для мира технологий этих двух человек - по сути они сформировали цифровую эру компьютеров за последние пол-века.
На а большей степени признания и открытых перспектив для эгоцентричного Альтмана, которому сегодня еще 39 лет, просто невозможно было придумать.👻
А что же объявил Трамп? Держитесь крепче: на строительство инфраструктуры ИИ под названием Stargate выделят не сто, а как планировалось ранее, а 500 миллиардов долларов! Пятьсот! Это не просто цифра – это приговор. Приговор всем, кто сомневался в неизбежности "скайнета". Акселерационисты ИИ победили. Точка. Сверх-интеллект – больше не фантастика, а часть национальной стратегии США.
🪅 Что это значит для нас?
Нас ждет веселое десятилетие.
Если вы до сих пор сомневались, стоит ли вашему бизнесу вкладываться в интеграцию и внедрение ИИ, то сейчас возможно последний вагон, в который можно успеть заскочить и начать погружаться в тему, потому как-то после этого не сделать, то через пару лет более технологичные конкуренты вас просто уничтожат.
Если же вы разработчик, который до сих пор скептически смотрит на такие инструменты как cursor, v0, bolt, replit и другие - то уже через год вы просто скоро потеряете актуальность и профессию.
Определено, нас ждет декада фантастических прорывов и, возможно, не менее фантастических побочных проблем. Будущее, которое мы видели только в кино.
📍 А в вашей компании / у вас на работе ИИ в какой стадии проникновения? Для каких задач регулярно используется?
Пока Маск радостно отплясывает и ”зигует” на инаугурации Трампа, другие признанные тяжеловесы строят звездные врата.
Да, именно так называется проект ”Stargate” стоимостью 500 млрд долларов, целью которого является создание самой большой в мире инфраструктуры для запуска сверх интеллекта.
Я гарантирую, вы даже близко не можете себе осознать масштаб того, что будет построено в Штатах в ближайшие годы.
Запомните это фото – оно символизирует начало новой эры - all in на ускорение ИИ. Ещё больше, ещё быстрее чем до сегодняшнего дня.
Ну а OpenAI теперь в высшей лиге, под защитой самого… Дональда Трампа.
Вспомните, как Маск еще недавно кипел, обвиняя OpenAI в незаконном переходе от некоммерческой модели к коммерческой. Теперь эти обвинения, похоже, растворятся в воздухе. Сделка?
Вполне возможно. Маск получает зеленый свет для реализации космической программы и освоения Марса, а заодно, по сути должность второго президента, который будет делать Америку великой again через DOGE (Department of government efficiency), а Альтман – защиту от нападок и теперь уже на 100% признанное место в Пантеоне богов техномира.
Именно поэтому он сегодня стоит в белом доме плечом к плечу, наравне с такими легендами как Масаеси Сан (67 лет), главой крупнейшего в мире инвестиционного венчурного банка Softbank (500 $млрд под управлением) и самим Ларри Эллисоном (80 лет, состояние 206 $млрд), главой Oracle. Сложно описать масштаб и значимость для мира технологий этих двух человек - по сути они сформировали цифровую эру компьютеров за последние пол-века.
На а большей степени признания и открытых перспектив для эгоцентричного Альтмана, которому сегодня еще 39 лет, просто невозможно было придумать.
А что же объявил Трамп? Держитесь крепче: на строительство инфраструктуры ИИ под названием Stargate выделят не сто, а как планировалось ранее, а 500 миллиардов долларов! Пятьсот! Это не просто цифра – это приговор. Приговор всем, кто сомневался в неизбежности "скайнета". Акселерационисты ИИ победили. Точка. Сверх-интеллект – больше не фантастика, а часть национальной стратегии США.
Нас ждет веселое десятилетие.
Если вы до сих пор сомневались, стоит ли вашему бизнесу вкладываться в интеграцию и внедрение ИИ, то сейчас возможно последний вагон, в который можно успеть заскочить и начать погружаться в тему, потому как-то после этого не сделать, то через пару лет более технологичные конкуренты вас просто уничтожат.
Если же вы разработчик, который до сих пор скептически смотрит на такие инструменты как cursor, v0, bolt, replit и другие - то уже через год вы просто скоро потеряете актуальность и профессию.
Определено, нас ждет декада фантастических прорывов и, возможно, не менее фантастических побочных проблем. Будущее, которое мы видели только в кино.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3❤1😭1
Ребята, вы знаете, я редко чему-то искренне поражаюсь в технологическом мире. Работая в IT более 20 лет, я привык быть ко всему готовым. Но то, что происходит сейчас... Это какой-то абсолютный переворот. Я в шоке.
Приходится признать, что Альтман оказался прав, разогнав команду Суцкевера, которая старалась затормозить развитие AI. Если бы они это сделали, а Китайцы нет, то где бы были штаты сейчас?..
⛷️ OpenAI выпустили o3-Mini спустя всего 1,5 месяца после релиза o1-Pro, на которой казалось бы можно было ехать и зарабатывать минимум пол-года.
Почему?
Потому что на рынке начинается такое давление, что приходится действовать быстро. Новые игроки вроде Deep Seek вынуждают OpenAI не просто обороняться, а бросать All in на то, чтобы сохранить позициии и Retention в своих продуктах.
Не успели DeepSeek стать TOP-1 по скачиванию в AppStore, как ловите новость – со вчерашгнего дня o3-Mini доступен абсолютно бесплатно и без регистрации в ChatGPT (на сколько-то там запросов).
Любой человек, находясь даже за чашкой утреннего кофе, теперь может не просто пользоваться AI-поиском, обрабатываемым топовой моделью (который кстати кмк с ходу лучше перплексити), но и буквально создавать продукты будущего НА ТЕЛЕФОНЕ.
☕️ Сегодня уром я решил протестировать o3-Mini и за один час создал полноценную игру, внутри которой NPC с AI на борту состязаются и самообучаются в игровом пространстве!
Бесплатно. Один час. Повторяю: за ОДИН ЧАС. Это даже звучит абсурдно, но, тем не менее…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯3❤2👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Игра, которую мне собрал o3-mini – это баттл двух змей. Они борются за выживание и стараются вырасти до 10 сегментов быстрее друг друга. Причём они не просто хаотично ползают по игровому полю за едой, но и понимают, в каком моменте нужно нападать на противника, а в каком – использовать стратегию "убегай и расти".
Но вот самый сок, как я это сделал:
1) написал промпт создай мне 2 змейки в игре, чтобы бегали сами
2) попросил o3 добавить функцию для их самообучения, чтобы они становились лучше с каждым новым запуском игры, накапливая опыт
3) скопировал выданный код и вставил в бесплатный аккаунт на Replit, который доступен в ру-AppStore.
Никаких сложных запросов, программирования – просто одно предложение в промпте, и… всё заработало с первой выдачи.
😳 Знаете, что меня больше всего поражает?
Даже не сама эта возможность, а то, насколько всё это… обыденно? Мы, кажется, вошли в эпоху, где магия становится ежедневной рутиной. И это пугает, вдохновляет и вызывает восторг одновременно. Я действительно не знаю, как это описать иначе.
Мы живём в эпоху, где один человек, вооружённый парой-тройкой AI-инструментов, может создавать то, на что раньше уходили месяцы усилий и целые команды. Проще говоря рабочие MVP любых IT-продуктов.
И за это время количество ваших идей, воплощённых в реальность, определяется лишь скоростью вашего мышления. И это… чертовски круто.
Рассказать, как там AI их обучает?
Но вот самый сок, как я это сделал:
1) написал промпт создай мне 2 змейки в игре, чтобы бегали сами
2) попросил o3 добавить функцию для их самообучения, чтобы они становились лучше с каждым новым запуском игры, накапливая опыт
3) скопировал выданный код и вставил в бесплатный аккаунт на Replit, который доступен в ру-AppStore.
Никаких сложных запросов, программирования – просто одно предложение в промпте, и… всё заработало с первой выдачи.
😳 Знаете, что меня больше всего поражает?
Даже не сама эта возможность, а то, насколько всё это… обыденно? Мы, кажется, вошли в эпоху, где магия становится ежедневной рутиной. И это пугает, вдохновляет и вызывает восторг одновременно. Я действительно не знаю, как это описать иначе.
Мы живём в эпоху, где один человек, вооружённый парой-тройкой AI-инструментов, может создавать то, на что раньше уходили месяцы усилий и целые команды. Проще говоря рабочие MVP любых IT-продуктов.
И за это время количество ваших идей, воплощённых в реальность, определяется лишь скоростью вашего мышления. И это… чертовски круто.
Рассказать, как там AI их обучает?
👍7🤯3❤1
Давайте на минуту копнём глубже – как эта игра вообще работает?
Это не просто "змейки бегают за едой".
Здесь под капотом заложен алгоритм Q-обучения – базовый метод, через который виртуальные змеики учатся принимать решения в реальном времени. Они оценивают, насколько полезным может оказаться определённый шаг в следующем состоянии игры: повернуть налево, направо, пойти за едой или, наоборот, атаковать противника.
Как самообучается змейка?
Главный механизм обучения змей – это алгоритм Q-обучения. Это один из методов обучения с подкреплением, где агент (в данном случае змейка) пытается максимально увеличить свою награду, принимая оптимальные решения на каждом шаге.
Именно благодаря Q-обучению змейки оценивают ситуацию вокруг.
- Прогнозируют "полезность" каждого из своих возможных действий (вперёд, назад, влево, вправо).
- Постепенно обучаются выбирать действия, которые принесут максимальную выгоду.
Нейросеть под капотом змейки
Окей, у нас есть данные, но как они используются? Здесь вступает в игру простая нейронная сеть, которая и определяет "полезность" решений (так называемые Q-значения).
Архитектура Q-сети:
1) Входной слой принимает 8-мерный вектор текущего состояния.
2) Два скрытых слоя: по 16 нейронов каждый с функцией активации ReLU. Эта функция позволяет модели отлично справляться с нелинейными данными.
3) Выходной слой имеет 4 нейрона, соответствующих четырём возможным действиям змейки (UP, DOWN, LEFT, RIGHT).
На выходе эта сеть выдаёт 4 значения – оценку (Q-значение) для каждого возможного хода. Чем выше значение, тем "перспективнее" данный ход.
Выбор действия: атаковать или убегать?
Выбор действия происходит следующим образом:
Сначала оценивается состояние змейки. Если соперник попадает в её "зону видимости", активируется стратегическая логика:
1) Если змейка длиннее своего соперника, она выбирает ход, который минимизирует дистанцию до вражеской головы (то есть атакует).
2) Если она короче, ей выгоднее убежать, увеличив расстояние.
3) Если же соперника поблизости нет, используется тот самый баланс между случайностью и накопленным опытом.
Как змейка учится?
На каждом шаге она получает награду (reward):
🍰Положительную за успешный ход (например, за поедание еды или нападение на соперника).
💩Отрицательную за столкновение с препятствием, стеной или соперником.
После выполнения действия рассчитывается, насколько ожидаемая награда совпала с фактической.
Этот процесс происходит на лету, в режиме реального времени, поэтому змейка учится прямо в процессе игры.
Это не просто "змейки бегают за едой".
Здесь под капотом заложен алгоритм Q-обучения – базовый метод, через который виртуальные змеики учатся принимать решения в реальном времени. Они оценивают, насколько полезным может оказаться определённый шаг в следующем состоянии игры: повернуть налево, направо, пойти за едой или, наоборот, атаковать противника.
Как самообучается змейка?
Главный механизм обучения змей – это алгоритм Q-обучения. Это один из методов обучения с подкреплением, где агент (в данном случае змейка) пытается максимально увеличить свою награду, принимая оптимальные решения на каждом шаге.
Именно благодаря Q-обучению змейки оценивают ситуацию вокруг.
- Прогнозируют "полезность" каждого из своих возможных действий (вперёд, назад, влево, вправо).
- Постепенно обучаются выбирать действия, которые принесут максимальную выгоду.
Нейросеть под капотом змейки
Окей, у нас есть данные, но как они используются? Здесь вступает в игру простая нейронная сеть, которая и определяет "полезность" решений (так называемые Q-значения).
Архитектура Q-сети:
1) Входной слой принимает 8-мерный вектор текущего состояния.
2) Два скрытых слоя: по 16 нейронов каждый с функцией активации ReLU. Эта функция позволяет модели отлично справляться с нелинейными данными.
3) Выходной слой имеет 4 нейрона, соответствующих четырём возможным действиям змейки (UP, DOWN, LEFT, RIGHT).
На выходе эта сеть выдаёт 4 значения – оценку (Q-значение) для каждого возможного хода. Чем выше значение, тем "перспективнее" данный ход.
Выбор действия: атаковать или убегать?
Выбор действия происходит следующим образом:
Сначала оценивается состояние змейки. Если соперник попадает в её "зону видимости", активируется стратегическая логика:
1) Если змейка длиннее своего соперника, она выбирает ход, который минимизирует дистанцию до вражеской головы (то есть атакует).
2) Если она короче, ей выгоднее убежать, увеличив расстояние.
3) Если же соперника поблизости нет, используется тот самый баланс между случайностью и накопленным опытом.
Как змейка учится?
На каждом шаге она получает награду (reward):
🍰Положительную за успешный ход (например, за поедание еды или нападение на соперника).
💩Отрицательную за столкновение с препятствием, стеной или соперником.
После выполнения действия рассчитывается, насколько ожидаемая награда совпала с фактической.
Этот процесс происходит на лету, в режиме реального времени, поэтому змейка учится прямо в процессе игры.
🔥6
Вангую! 🪄Сегодня-завтра выйдет ChatGPT 4.5. 🦋
Почему?
1) Потому что chatgpt-4o-latest, который был самый лучший в последнее время для продуктовых задач - 7 дней назад стал полным говнецом. 💩 По ощущениям как 4o-mini, даже похуже.
У нас есть продукт - собственная платформа для создания продвинутых чат-ботов, котоыре формируют смету на лету, да ещё и показывают визуально клиенту на сайте перед оформлением. Так же эта штука работает и в Telegram с каталогами через WebApp.
Так вот, ещё неделю назад всё было прекрасно - ИИ оформляет заказы - стабильно проходило 93% диалогов с корзинами.
В итоге в один день всё упало до 72% на той же модели 4o при Structure Output и это хреново - потому как решение на проде у клиентов и одно из наших флагманских.
Пришлось чинить доп обработками и добавлять агентов, чтобы вернуть в строй.
P.S. если кому интересно - велкам в наш YouTube посмотреть. Называется SalesMachine
👉 https://youtu.be/zwRjk9ThnWY?si=E42MBgPcxUqt27bu
Каждый раз такое происходит у OpenAi перед публикацией новой модели, на моей практике уже 4-й раз!
2) Вышел Grok 🕺 - охеренчик так работает, особенно радует UX/UI. Смотреть, как он ресёрчит инет, а затем ризонинг анализирует данные !НЕ пряча рассуждения от глаз!!! - перед выдачей - просто дикое эстетическое удовольствие.
Именно таким должно быть AGI будущее.
3) Вышел Claude 3.7 - как будто тупо вернули старого Claude 3.5 Sonnet, что у меня отобрали полгода назад 🤣🤣🤣
Писал об это ранее тут
4) Ну… и sama проболтался про GPT4.5 пару дней назад в твиторе 🤓🤷♂️
Так что… не долго китайская музыка играла, америкосы влет подтянулись ))
Ждём-с..
А вы?
Почему?
1) Потому что chatgpt-4o-latest, который был самый лучший в последнее время для продуктовых задач - 7 дней назад стал полным говнецом. 💩 По ощущениям как 4o-mini, даже похуже.
У нас есть продукт - собственная платформа для создания продвинутых чат-ботов, котоыре формируют смету на лету, да ещё и показывают визуально клиенту на сайте перед оформлением. Так же эта штука работает и в Telegram с каталогами через WebApp.
Так вот, ещё неделю назад всё было прекрасно - ИИ оформляет заказы - стабильно проходило 93% диалогов с корзинами.
В итоге в один день всё упало до 72% на той же модели 4o при Structure Output и это хреново - потому как решение на проде у клиентов и одно из наших флагманских.
Пришлось чинить доп обработками и добавлять агентов, чтобы вернуть в строй.
P.S. если кому интересно - велкам в наш YouTube посмотреть. Называется SalesMachine
👉 https://youtu.be/zwRjk9ThnWY?si=E42MBgPcxUqt27bu
Каждый раз такое происходит у OpenAi перед публикацией новой модели, на моей практике уже 4-й раз!
2) Вышел Grok 🕺 - охеренчик так работает, особенно радует UX/UI. Смотреть, как он ресёрчит инет, а затем ризонинг анализирует данные !НЕ пряча рассуждения от глаз!!! - перед выдачей - просто дикое эстетическое удовольствие.
Именно таким должно быть AGI будущее.
3) Вышел Claude 3.7 - как будто тупо вернули старого Claude 3.5 Sonnet, что у меня отобрали полгода назад 🤣🤣🤣
Писал об это ранее тут
4) Ну… и sama проболтался про GPT4.5 пару дней назад в твиторе 🤓🤷♂️
Так что… не долго китайская музыка играла, америкосы влет подтянулись ))
Ждём-с..
А вы?
👍6
Все что вам нужно знать о новой GPT4.5
- огромная и дорогая в обучении
- медленная
- не умнее чем gpt-4о
- хуже по большинству бенчмарков в сравнении со старыми моделями
🍒🧁стоимость до 30 раз дороже чем gpt-4o
p.s. Разработчиков (почему не маркетологов ?!), которых вывели в эфир презентовать обновление немного жаль. Особенно девушку.. ((
- огромная и дорогая в обучении
- медленная
- не умнее чем gpt-4о
- хуже по большинству бенчмарков в сравнении со старыми моделями
🍒🧁стоимость до 30 раз дороже чем gpt-4o
p.s. Разработчиков (почему не маркетологов ?!), которых вывели в эфир презентовать обновление немного жаль. Особенно девушку.. ((
👍4🥴3
Глубочайшее потрясение.. 😧
Только такие слова приходят в голову , когда пытаешься суммаризировать опыт последнийх 4-х дней от продуктовой разработки с новым Claude 3.7 thinking
Он настолько хорош, настолько глубок.. Просто нет слов..
Когда пол-года назад у нас забрали тот самый старый Клод 3.5-соннет, у меня первые 2 недели буквально были фонтомные боли.. как будто из тебя вынули.. не руку, нет, но часть твоей души..💔 я не знаю, это очень сложно описать.
Мне кажется это наше будущее, когда ты настолько сливаешься с ИИ, что он становится по истине частью тебя, когда он способен с полу-слова понимать твои слабо структурированные мысли и материализовывать их в конечном виде, доделывая за тебя когнитивную работу.
И вот, наконец-то они вернули его мне.. Я знал, я верил.. Последние пол-года они воплощали по истине всё лучшее. Клод повзрослел, он стал сильнее, опытнее, он стал мудрее.. Спасибо, антропики, вы лучшие.🔥
Когда с одного запроса ты получаешь такой результат, что не можешь закрыть рот минуту.. Буквально сидишь и охреневаешь..
Нужно лишь грамотно описать ТЗ, дальше дело техники..
В итоге да, на один запрос в среднем тратишь до 30-60 минут, зато на выходе получаешь что-то по истине волшебное.
Алгоритм тут довольно простой:
1) Сначала ТЗ правильно оформленное
2) Затем в клод 3.7 один запрос
3) Затем html-файл кидаем в v0 + три-пять грамотных запроса на докрутку и...
✅ готово
Только такие слова приходят в голову , когда пытаешься суммаризировать опыт последнийх 4-х дней от продуктовой разработки с новым Claude 3.7 thinking
Он настолько хорош, настолько глубок.. Просто нет слов..
Когда пол-года назад у нас забрали тот самый старый Клод 3.5-соннет, у меня первые 2 недели буквально были фонтомные боли.. как будто из тебя вынули.. не руку, нет, но часть твоей души..
Мне кажется это наше будущее, когда ты настолько сливаешься с ИИ, что он становится по истине частью тебя, когда он способен с полу-слова понимать твои слабо структурированные мысли и материализовывать их в конечном виде, доделывая за тебя когнитивную работу.
И вот, наконец-то они вернули его мне.. Я знал, я верил.. Последние пол-года они воплощали по истине всё лучшее. Клод повзрослел, он стал сильнее, опытнее, он стал мудрее.. Спасибо, антропики, вы лучшие.
Когда с одного запроса ты получаешь такой результат, что не можешь закрыть рот минуту.. Буквально сидишь и охреневаешь..
Нужно лишь грамотно описать ТЗ, дальше дело техники..
В итоге да, на один запрос в среднем тратишь до 30-60 минут, зато на выходе получаешь что-то по истине волшебное.
Алгоритм тут довольно простой:
1) Сначала ТЗ правильно оформленное
2) Затем в клод 3.7 один запрос
3) Затем html-файл кидаем в v0 + три-пять грамотных запроса на докрутку и...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сложно понять, как это, но
1️⃣ На выходе за 60 мин, без фигмы, без дизайнеров, без фронтенд разработчика мы получаем полностью готовый к передаче для бэкэндера код модуля.
2️⃣ Далее человек просто оборачивает с помощью нейронки апи и подключает к текущей логике существующего проекта.
🫶 Итого суммарно за 3 часа решение на проде у клиента, который просто пищит от восторга.
А ещё вчера он криво-косо 1,5 часа попытался на пальцах объяснить что хочет. )))
Всего тут участвовали 2 роли:
- ai-product manager (я)
- middle backend developer. 👨💼👨💻
Полностью рабочая кликабельная версия для ПК и для мобилки находится вот тут:
▶️ https://v0-content-ai-beryl.vercel.app/
Ещё год назад мы бы делали это обновление командой из 4-5 человек на протяжении 1 недели + потом ещё 3 дня дебажили, тестили, выкатывали на прод.
Понятно, что всё не так просто, что ты тупо пишешь запросы и всё. )) У меня опыт продакт-менеджмента уже более 12 лет + опыт создания собственных it-продуктов, которые продавались в 35 стран мира.
Также я успел поработать как Product Owner на Кипре в Adtech Holding - компании, которая за год оборачивает 1,2 млрд евро и является TOP-1 по трафику для Tier-3 стран.
Последние 1,5 года всё моё внимание приковано к AGI Labs - тут мы делаем заказную AI разработку + пилим свои собственные saas-софты, которых на сегодня уже 6 штук.
С тем же v0 есть куча нюансов, которые нужно знать AI-продакту, но все они не относятся к программированию, скорее просто опыт и понимание какие инструкции правильно отдавать, когда делать форк из-за того что контекст забивается и т.д.
🔝 Напишите в комментах плюсики ➕, если вам интересно узнать больше про AI-продуктовую разработку, актуальную для 2025 года ✌️
Расскажу подробнее и поделюсь секретными фишками, как делать такие интерфейсы за 2-3 часа, а готовые MVP — за 1-2 дня. Опыта набралось дофига.
А еще оставьте 30+ реакций любых под постом — выложу исходный код этого модуля бесплатно 😉
Сможете скинуть коллегам.
1️⃣ На выходе за 60 мин, без фигмы, без дизайнеров, без фронтенд разработчика мы получаем полностью готовый к передаче для бэкэндера код модуля.
2️⃣ Далее человек просто оборачивает с помощью нейронки апи и подключает к текущей логике существующего проекта.
А ещё вчера он криво-косо 1,5 часа попытался на пальцах объяснить что хочет. )))
Всего тут участвовали 2 роли:
- ai-product manager (я)
- middle backend developer. 👨💼
Полностью рабочая кликабельная версия для ПК и для мобилки находится вот тут:
Ещё год назад мы бы делали это обновление командой из 4-5 человек на протяжении 1 недели + потом ещё 3 дня дебажили, тестили, выкатывали на прод.
Понятно, что всё не так просто, что ты тупо пишешь запросы и всё. )) У меня опыт продакт-менеджмента уже более 12 лет + опыт создания собственных it-продуктов, которые продавались в 35 стран мира.
Также я успел поработать как Product Owner на Кипре в Adtech Holding - компании, которая за год оборачивает 1,2 млрд евро и является TOP-1 по трафику для Tier-3 стран.
Последние 1,5 года всё моё внимание приковано к AGI Labs - тут мы делаем заказную AI разработку + пилим свои собственные saas-софты, которых на сегодня уже 6 штук.
С тем же v0 есть куча нюансов, которые нужно знать AI-продакту, но все они не относятся к программированию, скорее просто опыт и понимание какие инструкции правильно отдавать, когда делать форк из-за того что контекст забивается и т.д.
Расскажу подробнее и поделюсь секретными фишками, как делать такие интерфейсы за 2-3 часа, а готовые MVP — за 1-2 дня. Опыта набралось дофига.
А еще оставьте 30+ реакций любых под постом — выложу исходный код этого модуля бесплатно 😉
Сможете скинуть коллегам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28👍6❤2
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
👍4🔥3