_ in public — рифма с трендом последних лет build in public. ты делаешь проект — приложение, сайт, что угодно и делишься прогрессом публично. почему _ не хочу ограничивать себя только build.

почему я решила сделать (восстановить! завела его чтобы делиться ai находками в августе 2023) этот канал? да меня просто распирает от информации — в основном про мои рабочие активности — и этому нужен выход.

канал который я завела в 2019 году про интерфейсы (@uxfail) я отдала лучу и там сейчас почти 14 тысяч.

война и эмиграция выключили меня из рабочей активности на пару лет, да и как будто ничего интересного не происходило. но сейчас сейчас ощущение что камешек (AI) который покатился с горы 3 года назад (с выходом чат джипити) увеличился в размерах и разогнался до такой скорости что страшно смотреть. и одновременно вдохновляюще (я всегда любила видео разных disaster).

почему на русском и почему телега? ну во-первых, мне тут легче построить аудиторию, во-вторых русскоязычные фаундеры это по прежнему основные клиенты, в третьих — где еще можно написать такой лонг-форм.

просто чтобы вы понимали про что сейчас весь X:

выход Gemini 3 — самая умная llm на рынке сейчас. уаншотит невероятно сложные проекты. типа может ios или cap cut сделать за один промпт. уже доступно в вебе точно.

Nano Banana Pro. Лучшая image модель на рынке сейчас, количество use cases зашкаливает, невероятный reasoning (ужас, английское слово через слово, как писать обо всем). Но держим в голове — 24 цента за одну 4k картинку. тоже уже есть в чатике gemini.

Google Antigravity. AI code assistant, который сделала бывшая команда Windsurf, которую гугл купил 3 месяца назад. Посмотрела обзор, многообещающе, особенно с выходом Gemini 3. бесплатно пока, кстати! кто хотел повайбкодить и не тратить деньги?

SAM-3 от meta — невероятно крутая модель, которая сегментирует фото и видео.

я про каждую еще сделаю посты, но перепостов новостей будет минимум, хочу ко всему приложить руки и попробовать. (и картинки будут)

как же я рада стечению мелких обстоятельств, который позволяют мне сейчас свободно плавать в этом новом дивном мире:

— курс леши хахунова в 2023 году про базу AI @aihappens
— оффер от jet brains в 2024 который заставил меня изучить все что есть по ai-кодингу
— долгая разработка моего приложения поведению дневника, которая подтолкнула меня закодить приложение самой в 2025
— на пороге 2026 я делаю ai photo editing app, называется aya, которое погрузило меня в визуальные ai модели и это очень захватывающе

(сорри что этот поток льется утром в субботу, маниакальная фаза не спрашивает какой день недели)

владение AI на таком уровне, чтобы получить вау-результат все равно остается крафтом и скиллом: понять какая модель для какой задачи, умение описать результат, дать контекст, подобрать правильные референсы, разбить на задачи; в конце концов ПРИНЯТЬ результат, это все наши человеческие функции. волшебная кнопка лишь ускоряет некоторые этапы

Мини-гайд: как эффективно кодить с AI

(самое важное что за последние 6 месяцев работы)

1) Начинай с архитектуры — вместе с AI

Не прыгай сразу в выбор технологий. Сначала проговори общую архитектуру с ИИ: как устроены данные, модули, экраны, связи. На этом этапе тебе не нужен стэк — тебе нужна ясность. Когда картина сложится, переходи к ресёрчу технологий.

2) Технологии — через Perplexity, не через фантазии

Чтобы подобрать актуальные инструменты, проверяй их через Perplexity. Это не просто «поищи в гугле» — это способ получить свежие, не устаревшие решения, а не слепки позапрошлогодних туториалов.

Фильтровать всё равно придётся, но ты хотя бы работаешь с адекватным полем вариантов.

3) Строй интерфейс на dummy data

Не начинай с бэкенда.
Создай фронтенд с пустыми моковыми данными — просто формы, кнопки, список, навигация.

Когда интерфейс уже живой и наглядный, постепенно «оживляй» конкретные функции: отправка сообщения, сохранение, фильтрация и т.д.

Так ты синхронизируешь понимание с AI — он работает с чем-то конкретным, а не додумывает.

4) Собирай систему по частям, без ваншотов

Сложные задачи никогда не решаются за один подход (one shot prompt).

Разбивай всё на куски: маленькие интерфейсы, маленькие функции, маленькие модули. Последовательность — твой основной инструмент, особенно если проект хоть немного серьёзный.

5) Используй MCP, если хочешь ускорить работу ×10

MCP — это протокол, который позволяет AI взаимодействовать с внешними сервисами.

Например, Figma MCP может сверстать живой интерфейс по твоему макету за минуты. Иногда с фантазиями, но близко к оригиналу и очень ускоряет процесс.

То же касается платежей, нотификаций, бэкендов — Supabase, Stripe, RevenueCat, что угодно.

делаю ai-рефакторинг приложения (конечно, все сломалось), параллельно тестирую новый нано банана и липсинк модель на replicate (фотка + аудиодорожка — модель оживляет и делает лип синк)

replicate.com/bytedance/omni-human-1.5

nano banana pro, промпт из 5 (пяти) слов: family mart in japan mountains