Когда говорят о вайбкодинге, обсуждение часто сводится к тому, что он заменит программистов. Однако, на мой взгляд, его главный потенциал заключается в расширении возможностей людей, которые код писать не умеют,

⚧️ Ковертер контента
Полтора года назад я понял, что мне нужно системно добавить спорт в расписание. Выбрал кардио: стараюсь каждое утро бегать или хотя бы быстро ходить по 30–60 минут.

Проблема оказалась банальной: один и тот же маршрут быстро надоедает. Тогда я придумал совмещать полезное с полезным и начал слушать во время тренировки лекции и выступления. Но большинство из них лежат на сторонних сайтах, и слушать их в формате подкаста неудобно: например, запись нельзя ускорить.

Решение я собрал за один вечер, сгенерировав Telegram-бота. Я отправляю ему ссылку на любой сайт, он скачивает видео и автоматически загружает его на мой приватный YouTube-канал. Дальше я просто слушаю все через привычный интерфейс с ускорением, офлайн-доступом и нормальным управлением.

Недавно я проводил вебинар для начинающих предпринимателей и наткнулся на одном иностранном сайте на большой список удачных идей для стартапов: концепций там было больше сотни. Я пошел в Cursor и попросил использовать материалы этого ресурса — своеобразный лид-магнит.

ИИ сам собрал все описания, перевел их на русский через языковую модель, адаптировал под наш рынок, указав возможную целевую аудиторию, модель монетизации и потенциальные сложности, и сверстал аккуратный, читабельный PDF. При этом у каждой идеи сохранилась ссылка на оригинальный источник.
В итоге задача уложилась в один запрос, и примерно через 15 минут у меня был готовый файл, который можно раздавать сразу после вебинара.

Однажды у меня появилась идея запустить офлайн-сообщество зерокодеров: хотелось, чтобы люди в разных городах и странах могли встречаться, вместе пить кофе, обсуждать нейросети и находить единомышленников. Прямо в эфире одного из наших вебинаров я собрал рабочий прототип сервиса, который смог бы решить эту задачу.

Он состоял из Telegram-бота, который:
• спрашивал у пользователя, откуда он;
• проверял, существует ли уже чат этой локации в мессенджере;
• если есть, отправлял ссылку на него;
• если нет, создавал новый чат и добавлял туда первых участников.
‍
В том же эфире я сделал публичную карту сообществ, добавил простую систему модерации и научил бота отслеживать спам и автоматически банить нарушителей. Через час у нас уже работала живая инфраструктура, еще пара часов ушла на доработку логики и шлифовку. Если бы мы заказывали такую систему у студии разработки, то счет за ее услуги легко мог бы стартовать с 500 тыс. руб.

У меня всегда была беда с орфографией: точные науки, задачи и головоломки — мое, а вот стиль, грамотность и пунктуация заметно проседают.
До появления нейросетей тексты я просил смотреть супругу (у нее идеальная грамотность), а с появлением ChatGPT стал прогонять их через него. Но каждое сообщение перед отправкой через нейросеть не проверишь: я пишу по сотне в день.

Самым простым решением стало навайбкодить ИИ-ассистента, который подключается к моему аккаунту, читает исходящие и исправляет орфографические ошибки в реальном времени, не меняя смысл.
В первый же день после запуска ко мне в кабинет зашла жена и спросила: «А кто за тебя пишет мне в Telegram? У тебя сегодня ни одной ошибки». Разработка заняла около десяти минут и уложилась в один промпт в Cursor. Доступы к Telegram-аккаунту и языковой модели были настроены заранее в другом проекте.