Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# С чего начинается AI в компании Разговоры про интеграцию AI в компании почти всегда начинаются с обсуждения инструментов. А потом обычно ищут процесс с самой объемной рутиной, которую можно оптимизировать. Но скажу свое субъективное мнение: первый этап интеграции AI в компании это не про выбор инструмента и не про рутину. Это про ответ на вопрос “Зачем бизнес вообще внедряет AI?” Ответы: автоматизация, оптимизация, экономия ресурса, тренд и прочее. Во-первых это все почти всегда не про AI. Во-вторых, если копнуть глубже, то любой процесс сидит внутри контура ответственности конкретного сильного сотрудника. Поэтому на интеграцию AI я бы предложил смотреть шире: не как на отдельные процессы, а как на оцифровку навыков и знаний сотрудников, которые управляют этими процессами. Когда вы назовете имя человека, без которого ваша компания встанет, если он завтра уйдёт, то абстрактное “как интегрировать в компанию AI”, превратится во вполне осязаемое “создание AI-навыков”, вместе с вашим лучшим сотрудником. Вот с него и начинается ваш AI. @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# Самый примитивный способ сохранять доступ к CLI сессии Все, кто работает с агентами в терминале, знают особенность хранения истории сессий: чтобы открыть историю нужно открывать терминал именно в той папке, с которой работал терминал до этого. Это не всегда удобно, а во-вторых, иногда бывает открыто такое количество терминалов, что ты просто забываешь, в какой конкретно папке проекта открывал каждое окно терминала. Придумал для себя до банальности простой способ сохранять сессии, в которые нужно вернуться, например, после перезагрузки. Решение: просишь Codex или Claude Code cохранить ярлык на рабочем столе (или где угодно) с ID конкретной сессии. Если ты работаешь в режиме полного доступа, то добавь в просьбу "поставить флаг skip permissions". Для надежности стоит попросить агента проверить, что ярлык точно работает и открывает сессию, т.к. иногда он прописывает команду для другого терминала и ярлык не сработает. А еще можно попросить, чтобы в названии ярлыка указывался проект, к которому относится сессия. И чтобы это все не повторять каждый раз для каждой полезной сессии, можно создать скилл, который сразу все это будет делать по умолчанию. Такой вот извращенный лайфхак. Но сразу добавлю, что долго работать в одной сессии — это в принципе плохая идея, поэтому увлекаться ярлыками не советую. @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# AGENTS. md и CLAUDE. md Все кто пользуются ChatGPT и Claude одновременно в своих проектах наверняка имеют оба этих файла памяти/инструкций. Основная проблема в том, что оба файла надо держать актуальными и обновлять синхронно (ну или в зависимости от роли агентов, если они у вас распределены). В моем случае — это идентичные по содержанию и обновляются они самими агентами, стихийно. После ревизии в своем последнем проекте, обнаружил, что agents.md у меня 630 строк, а CLAUDE.md 378 строк. Т.е., естественно, файлы успели разъехаться. Полез разбираться, как с этим живут крупные проекты и, как всегда, решение уже придумано, причём не одной командой. Оно такое: не синхронизировать файлы руками, а сделать один источник истины и превратить второй файл в тонкий alias. У Next.js так и написано: CLAUDE.md is a symlink to AGENTS.md. They are the same file. У Cloudflare workers-sdk CLAUDE.md это ссылка на AGENTS.md. Grafana, Sentry, Airflow пришли к тому же независимо друг от друга. Т.е. CLAUDE.md у всех это одна строка, выглядит примерно так: @AGENTS.md Еще интересный момент. Антропики рекомендуют держать CLAUDE.md размером до 200 строк. Но исследования пока никак не подтверждает, что маленький файл делает агента послушнее: эксперимент на 1650 сессиях не нашёл значимого эффекта от размера. Единственное, что реально влияет на комплаенс, это глубина сессии: −5,6% на каждую следующую задачу подряд. Поэтому сильно упарываться на чистоту agents.md тоже не стоит. Больше пользы будет, если вы будете лучше дробить задачи и начинать каждую в новой сессии. Ещё грабля для тех, кто держит и Codex, и Claude Code: механика вложенности у них разная. Codex склеивает файлы от корня к рабочей папке, и то, что идёт позже, весит сильнее, плюс потолок 32 KiB на файл. Claude Code добавляет файлы аддитивно, без override. Одна и та же иерархия работает по-разному в двух инструментах. @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# Генерация агента — это ещё не ТЗ Эра LLM-ок переписывает обязанности тех, кто ставит задачи. Раньше менеджер собирал ТЗ сам. Теперь агент выдаёт счастливому менеджеру простыню выводов и у него появляется соблазн просто переслать её подрядчику и считать, что задача поставлена. Но это не постановка задачи. Это делегирование ответственности за фильтрацию сгенерированного ТЗ. Если ты сам не прогнал выводы через себя, то это не твоя задача. Ты обрекаешь людей, которые с тобой работают, делать это вместо тебя: разбирать противоречащие версии, отделять полезное от воды, гадать, что ты вообще отдавал агенту на входе и какой был контекст. Часто вижу картину: клиент в эйфории от «гениальных решений» агента, а на подрядчика валится нескончаемый поток агентских аудитов и выводов. Польза там есть, безусловно. Но выявлять её приходится исполнителю — вместо работы человек занимается фильтрацией чужого нейрослопа. Функцией современного менеджера становиться пропустить весь сгенерированный поток через себя: проверить каждое существенное утверждение, снять противоречия, выпилить воду. И отдать не генерацию, а чистое выверенное ТЗ. Сырые отчёты при этом можно приложить справочным материалом, но заменять ими управленческое решение нельзя. Именно человек должен стоять между вероятностным выводом AI и ответственным действием. Предвижу, что скоро это станет ключевым качеством менеджера. Исполнитель не должен работать археологом, раскапывая рассуждения агента, чтобы понять, что от него вообще хотят. Выверенное человеком ТЗ — это артефакт, который должен стать частью контракта работы с агентами и LLM. Garbage in — garbage out, все уже, наверное, знают. Но есть нюанс: даже из качественного сырья на входе, новый garbage на выходе генерируется тоже очень быстро. Поэтому я также рекомендую: filter in — filter out. @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# Деньги в ИИ Немного с запозданием поделюсь впечатлениями с прошедшего на прошлой неделе офлайн ивента “Деньги в ИИ”. Поделюсь тем, что унёс, но не со сцены, а из общения. Если честно, спикеров почти не удалось послушать, все четыре часа проговорил с людьми. И это было очень ценно. У меня лично сформировались четыре среза основных тем: 1. "Где брать клиентов?". Самый частый вопрос ко мне. Не "как делать продукт", не "какой стек". А где искать первого покупателя. Я, в основном, про это и рассказывал — про воронку через OpenClaw, про то, что рынок сам приводит людей через эту тему. Подробнее этот тезис раскрыл в посте выше. 2. Прикладной интерес к процессу. Спрашивали про TDD, про подходы к дизайну, про пайплайн разработки в соло, как все у меня устроено. Это сильно отличается от обычных конф, где спрашивают "что вы посоветуете", здесь спрашивали "покажи как у тебя". Выложу на этой неделе несколько скиллов, которые покрывают несколько важных пайплайнов моей работы. 3. Парадокс с обходными путями. Несколько раз поднималась тема: чтобы развивать бизнес сейчас, нужно постоянно обходить ограничения. И даже чтобы заплатить за софт — нужно искать схемы. Бизнес двигается не благодаря системе, а вопреки. 4. И главное, что зацепило — вопрос о границах полезности AI. Из того, что я услышал, по ощущениям процентов 70% это кейсы, где конкретной потребности нет, а внедряют "потому что хочется быть в тренде" или "сверху сказали". И вот этот разрыв между реальной потребностью и навязанным хайпом. Мой личный ответ простой и банальный. AI имеет смысл там, где у вас уже есть доменная экспертиза и понятная задача. На эту задачу AI ложится как мультипликатор. А если реальной боли или задачи нет, то и никакая интеграция её не создаст. Логика таже, что и для любого стартапа: сначала определи и докажи, что проблема существует не только в твоей голове и только потом берись за реализацию. Это и есть граница "нужно / не нужно". Спасибо DeFrens (@niknovo) и Артёму Силиконовый Мешок за организацию ивента, за классных и интересных людей. Продуктовый Вайб | StartUps & AI prodvibe.ru

Намечается классный оффлайн-ивент, много интересных и актуальных тем. Естественно все — про ИИ. Я буду рассказывать кейс автоматизации своего агентства supermvp.space. Буду рад увидеться! 🙂

А у нас фулл-хаус по спикерам, и почти закончились билеты. Так что если вы еще думаете, идти 29 апреля в Москве на офлайн-мероприятие «Как зарабатывают на ИИ в 2026?» или не идти, можете подождать денек - и такой дилеммы больше не будет. Ну а если решили, то вот что вас ждет, кроме теплой и ламповой тусовочки: Программа: 1. Компания без сотрудников: как в реальности зарабатывает B2B с ИИ • Артем Астапенко, основатель AgentArea • Роман Королев, основатель KorolevLabs 2. B2G и потенциал ИИ-агентов в работе с государством • Вячеслав Береснев, ген дир ЦИИ «Нейролаб», исполнительный директор АЛРИИ, федеральный эксперт Аналитического центра Минобрнауки • Александр Ляпин, основатель «Импакт медиа» • Дмитрий Жихарев, Россельхозбанк, CTO платформы «Раиса»   3. Автоматизация под ключ: агентства нового типа • Алекс Копыстынский, Founder at SuperMVP.space, автор канала "Продуктовый Вайб"   4. Опыт автоматизации логистической компании • Артём Копалейшвили, ИИ Автоматизатор / AiXenix, автор тг-канала "AiXenix — нейробезумие"   5. Как сделать обучение ИИ интересным для детей любого возраста • Станислав Киреев, преподаватель в сфере искусственного интеллекта   6. Дети и ИИ: обучение, интерес, вовлечение • Станислав Киреев, преподаватель в сфере ИИ Нейросети со Станиславом Киреевым • Артем Субботин, автор канала "Силиконовый мешок" • Константин Куликов, директор по ИИ в маркетинге, Альфа-Банк • Константин Урванцев, Основатель Альтаирика - лидер рынка VR образования для детей. ИИ маньяк, член БК Атланты, ТГК Путь к IPO   7. Контент, образование и комьюнити: как монетизируется экспертиза в ИИ • Фёдор Скуратов, CEO Combot, сооснователь АРКМ 🗓 29 апреля, 17:30-23:00 📍 Никитский бульвар, 7Б, «Светлый Лофт» 🔗 Ссылка на регистрацию: Получить билет Скидка 15% на билет для подписчиков канала — промокод AIFren

Наблюдение про OpenClaw. Мой последний пост был о том, что OpenClaw в его текущем виде слабо подходит для коммерческого использования и в нем слишком много слабых мест, чтобы использовать его в продакшене для управления бизнес-процессами. Но дальше случился интересный парадокс. Почти все клиенты приходят именно с запросом примерно "хочу настроить OpenClaw для решения своих бизнес задач". И причина тут не в том, что OpenClaw хороший enterprise-стек. А в том, что он оказался очень понятной демонстрацией самой идеи автоматизации через AI. Люди, которые раньше были далеки от LLM и автоматизации, у которых было недоверие ко всему этому AI-хайпу, вдруг начали видеть, как такие системы могут автоматизировать именно их задачи и примерять эту модель управления бизнесом на себя. То есть OpenClaw для них сработал как входная точка. Как интерфейс, через который становится понятно: ага, вот здесь может использовать его как парсер, вот здесь как память, вот здесь как таск-менеджера, вот здесь как секретаря, вот здесь как автоматизацию процессов и так далее. Это масс-адопшен для бизнеса. А дальше уже может начинаться работа AI-архитектора, AI-инженера или как угодно еще можно его назвать. Не “ставим OpenClaw в бизнес как есть”, а проектируем кастомный продукт на основе OpenClaw под конкретный сценарий и конкретные задачи с учетом требований безопасности компании и пользовательских ролей (например). Где-то он архитектурно наследует OpenClaw, где-то нужны собственные решения, но уже решает более узкую задачу, лучше контролируется и гораздо лучше подходит под реальные требования бизнеса. Так OpenClaw соединяет бизнес с новым классом AI-специалистов. И, возможно, в этом его настоящая ценность. Не как конечного решения для компании, а как понятной промежуточной модели, через которую бизнес вообще начинает осмысливать, что ему можно построить на базе LLM, а затем уже думает, кто ему нужен для решения этой конкретной задачи. Продуктовый Вайб | StartUps & AI

Задокументированные деплои: - 5 бизнесов на Hetzner VPS (агентство по уходу, ивенты, образование, автодетейлинг) — n8n генерирует конфигурацию для каждого клиента - Специалист по ИБ: AgentX через Telegram на Raspberry Pi 5, cron-задачи, сканирование сети. Заявляет 5 000+ EUR экономии при ~50 EUR расходов на API - SiteGPT: 14 AI-агентов управляют SaaS с $200K ARR на одном VPS за $5 - EasyLab (Люксембург): iMessage-бот для бизнеса — работает после 6 уровней hardening, но дорогой ценой (см. инциденты выше) - 5-агентная система (Commander, Strategist, Engineer, Creator, Think Tank) через Discord + Telegram с мульти-уровневой памятью Очень важно понимать различие между "AI-агентом" и OpenClaw. OpenClaw - это не просто агент, это экосистема или ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА для AI-агента с кучей встроенных инструментов. Если у тебя есть конкретная понятная бизнес-задача для решения, то OpenClaw, скорее всего, будет избыточен. По сути, OpenClaw — это швейцарский нож на 50 лезвий. Если тебе нужны ножницы и отвёртка, то проще взять ножницы и отвёртку, чем таскать с собой весь нож и заклеивать скотчем 48 лезвий, чтобы не порезаться. OpenClaw спроектирован как персональный ассистент, не как корпоративный инструмент. Захарденить можно — но это 8-16 часов обслуживания в месяц. Мое осторожное предположение, что в 90% случаев, проще и безопаснее написать своё решение под конкретные бизнес-задачи, чем аудировать 500К строк кода и сопутствующие тулзы #OpenClaw #AI #безопасность Продуктовый Вайб | StartUps & AI prodvibe.ru

# OpenClaw для бизнеса — что говорят Kaspersky, Microsoft, Cisco. Примеры кейсов. Советы по безопасности Делал глубокий ресерч по архитектуре и безопасности OpenClaw для клиентского проекта. Интересный получился сборник цитат и примеров, решил поделиться результатами. Что говорят эксперты Kaspersky (январь 2026): 512 уязвимостей, 8 критических. Вердикт — "в лучшем случае небезопасно, в худшем — крайне безрассудно". Microsoft: классифицирует как "двойной supply chain risk" — и скиллы, и внешние инструкции работают в одном рантайме с полными правами агента. Ключевой принцип: "контроль доступа важнее интеллекта". Cisco: "кошмар безопасности для корпоративного использования". Скилл номер 1 по популярности в ClawHub оказался вредоносным. Semgrep: 12% скиллов в маркетплейсе — малварь. Все 4 принципа безопасности AI-агентов нарушены. Bitdefender: 135 000+ открытых инстансов в интернете. 93.4% без аутентификации. CLAW-10 Framework (Onyx AI): общий score — 1.2 из 5.0. Порог для enterprise — 4.0. --- Реальные инциденты ClawHavoc — атака на supply chain: 1 184 вредоносных скилла (~20% маркетплейса), 9 000+ установок. EasyLab (Люксембург) пыталась строить iMessage-бот для бизнеса на OpenClaw. Итог: утечка PIN-кода через саб-агента, 4 полных переписывания архитектуры и 3-дневный silent failure — бот перестал работать, а никто не заметил, т.к. выходные. Memory leak: рост с 1.8 ГБ до 4+ ГБ за 2 недели. Еженедельные рестарты обязательны. --- Но если, все же решили использовать, то вот конкертные рекомендации, как максимально его обезопасить. 1. Rootless Podman вместо Docker — Docker-демон работает от root, и при побеге из контейнера атакующий получает root-доступ к хосту. Podman работает без демона и от обычного пользователя — даже container escape даёт только непривилегированный доступ 2. Deny-группы инструментов — OpenClaw позволяет запретить целые категории тулзов: automation (скрипты по расписанию), runtime (выполнение кода), fs (доступ к файловой системе), exec (shell-команды), browser (доступ к веб-сессиям). По дефолту всё открыто 3. Session isolation: per-channel-peer — по дефолту OpenClaw использует режим "main", который сливает все диалоги в одну сессию. Per-channel-peer изолирует каждого пользователя в отдельный контекст, т.к. иначе агент может отвечать одному пользователю данными другого 4. Gateway: loopback + token auth — gateway это точка входа для подключения к агенту. Loopback означает, что он слушает только на localhost (недоступен снаружи), а token auth требует токен для подключения 5. LiteLLM как credential broker — прокси между агентом и API провайдеров (OpenAI, Anthropic). Агент отправляет запросы через LiteLLM, а тот подставляет реальные API-ключи. Так агент никогда не видит ключей напрямую — даже при prompt injection утечь нечему 6. Egress filtering через прокси — исходящий трафик агента идёт через прокси-сервер (Squid), который пропускает запросы только на разрешённые домены. Без этого агент может тихо отправлять данные куда угодно — curl на внешний сервер, и DLP-системы этого не видят 7. Скиллы только свои — из ClawHub ничего не ставить 8. Еженедельные рестарты (memory leak не починен) Кстати сегодня Nvidia анонсировала свою надстройку безопасности для OpenClaw — NemoClaw. Это такая обёртка поверх OpenClaw, добавляющая sandbox-изоляцию через OpenShell. GitHub проекта. --- При всём этом — реальные люди используют hardened OpenClaw для бизнеса. Нашел минимум 5 реальных деплоев (думаю, их гораздо больше): от агентства по уходу до SaaS с $200K ARR на одном VPS за $5. Что ж, я верю, что это возможно сделать, но это ПУТЬ.

# Claude: продвинутая визуализации, функция /btw и расширенный до 1M контекст Антропики сыпят обновлениями как из рога изобилия. Расскажу про два апдейта и одну классную фичу. 1. Визуализация Этот апдейт касается классического интерфейса Claude — теперь он умеет рисовать очень красивую инфографику, интерактивные визуализации с учетом физики, динамические графики и много другое. Это лучше один раз увидеть, чем описывать, вот тут можно посмотреть видео с демонстрацией. 2. 1 млн контекстное окно Не то, чтобы неожиданное обновление, наоборот — его очень давно все ждут. Но это просто БОМБА. Теперь у Opus и Sonnet 4.6 контекстное окно расширено до 1М токенов! Не уверен, что есть смысл рассказывать, что это дает, но в двух словах — это намного более бесшовный процесс работы, особенно над большими проектами, лучшее понимание контекста проекта, реже включение режима сжатия контекстного окна, сумасшедшие объемы данных, которые за раз может переварить Claude. 3. /btw Маленькая, но очень удобная фича. Часто в процессе работы нужно задать какой-то уточняющий вопрос по процессу или проекту. Обычно вкидываешь его в рабочий чат и агент отвечает на него, прерывая основной процесс, затем продолжает. Это, во-первых, засоряет основной контекст, во-вторых, на такое прерывание/ответ агента тратится много токенов. Теперь можно задавать доп. вопросы по текущему контексту через команду /btw. Логика работы, как если бы ты вызвал субагента, который зашел в ваш чатик с основным агентом, собрал для тебя инфу, ответил и отключился. #ClaudeCode #AI Продуктовый Вайб | StartUps & AI prodvibe.ru

# База про Cursor Я понял, что мне нравится писать длинные лонгриды — но формат TG к этому не очень располагает. Сейчас накопилось очень много материала, который систематизирую и по-тихоньку превращаю в полноценные гайды — по продуктовой разработке, поиску идей, методологиям валидации, AI-инструментам и т.д. Буду публиковать их на сайте, а здесь делиться, конечно же, самыми интересными моментами и кейсами. Первый материал — про Cursor. --- Статистика По данным Bloomberg, в марте 2026 годовая выручка Cursor достигла $2 млрд — удвоившись за три месяца. Самый быстрый рост в истории SaaS. Больше миллиона активных пользователей в день, 60% выручки от корпоративных клиентов — Nvidia, Uber, Adobe, Stripe, OpenAI. Оценка компании — $29.3 млрд. Я сам сейчас больше работаю в Claude Code, но около года провёл в Cursor и рекомендую его как самый удобный и мощный инструмент для AI-разработки. Пропустил через него несколько серьёзных проектов, включая сложный проект для ритейла (4.5 месяца разработки), кучу пет-проектов и несколько продуктовых MVP. Неплохо знаю этот инструмент изнутри. Далее собрал несколько важных правил, которые сформулировал для себя --- Rules — конституция проекта Очень важная часть Cursor — Rules. Задаёшь агентам правила поведения для проекта: что можно, что нельзя, в каком порядке работать. Каждую ошибку превращаю в новое правило — "создавай логи после каждого спринта", "перед правкой документации сначала согласуй со мной", "не коммить без моего подтверждения". Многие правила потом кочуют из проекта в проект, и агент всё точнее понимает мои предпочтения. По сути, ты создаёшь "конституцию" проекта. Тот же принцип в Claude Code (CLAUDE.md) и в любом другом AI-инструменте. --- Методология важнее инструмента Cursor мощный, но без правильного подхода результат непредсказуемый. Писал про это раньше, но повторю в контексте Cursor: Документация — это всё. PRD на продукт, спеки на каждый блок, readme со структурой и архитектурой. Без чёткого плана модель уплывёт в сторону вместе с тобой. Логируй шаги. Что сделали, какое решение приняли, почему. Для себя и для модели — чтобы всегда можно было вернуться в историю решений. В Cursor для этого удобно повесить кастомную команду. Сохраняй неудачные попытки. Не откатывайся к исходной точке — зафиксируй: что пробовали, почему не получилось, как сделать по-другому. Каждая неудачная попытка — золото. При следующей попытке воронка к правильному решению сужается. Минимизируй дубли. Модель любит плодить сущности — новые решения того, что уже создано. Держи документацию по каждому блоку: какие сущности есть, как работают, как связаны. Проси агента делать ревью. Периодически. На разных этапах можно увидеть проблемы в логике и архитектуре, которые накапливаются незаметно. Режим планирования — рекомендую использовать всегда, даже для простых задач. Агент сначала составляет план, может задать уточняющие вопросы, которые тебе были совсем не очевидны. Выбор модели. Разные модели ведут себя по-разному. Но все топовые уже настолько умные, что в рядовых проектах оценка качества результатов очень субъективна. GPT-5.3 в Cursor для меня — оптимальный баланс цена/скорость/качество. Claude от Антропиков (Opus) — очень дорогой, зачастую стоил в 3-4 раза дороже и лимиты улетали за несколько дней. Поэтому его я использую в основном только через Claude Code. --- Cursor vs Claude Code После года в Cursor параллельно перешёл на Claude Code. Разные инструменты для разных задач. Cursor — визуальный, быстрый, для интерфейсов, прототипов и наглядности архитектуры проекта. Claude Code — глубокий, автономный, для больших и сложных агентских флоу. --- По стоимости Cursor стартует с $20/мес. Но если активно гонять тяжёлые модели и фоновых агентов — очень легко улететь в $200+. В обзоре Cursor на сайте разобрал более подробно: сравнение с Claude Code, 10 настроек для продуктивности, MCP-серверы, подводные камни и многое другое. #Cursor #AI #вайбкодинг Продуктовый Вайб | StartUps & AI prodvibe.ru

# Claude Code Remote Control - кодим с телефона Очень маленькая, но очень желаемая мной фича добавлена в Claude Code - Remote Control. Теперь можно подключиться к локальной сессии CC с телефона через мобильное приложение Claude (iOS/Android) и рулить процессом разработки оттуда. Даёшь Claude задачу с телефона, а работа идет в реальном времени на твоем компе. Вайб-кодерам официально разрешено оторваться от рабочего стола и, как сейчас часто говорят, - пойти потрогать траву. Как настроить Два варианта: - Если ещё не в сессии: заходишь в папку проекта и пишешь claude remote-control (или коротко claude rc) - Если уже работаешь в CC: прямо в сессии набираешь /rc В обоих случаях получаешь URL для подключения. Если нажать пробел в терминале - появляется QR-код, сканируешь телефоном и локальная сессия отобразиться во всех твоих Claude интерфейсах, как облачный чат (с подписью remote). На телефоне: Claude App -> раздел Code -> выбираешь свою сессию. Отправляешь задачи, даёшь пермишены, смотришь за процессами, видишь все файлы. Просто кайф. На сомом деле до этого уже были похожие утилитки для удаленного управления CC, но теперь этот функуционал поддерживается из коробки. Tip: перед /rc полезно сделать /rename - дать сессии понятное имя, чтобы потом не путаться в списке. Нюансы: - нужен Max-план (поддержка Pro скоро добавят) - терминал должен оставаться открытым - закрыл окно, сессия умерла. - желательно настроит комп, чтобы не уходил в сон. Но если ушел, то сессия переподключится сама, когда проснётся По сути, теперь можно кодить лёжа на диване с телефоном в руке. Далеко не все, конечно, удобно делать с телефона, но тенденция классная. Документация. #ClaudeCode #tip @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

начало поста В итоге команда сделала то же приложение за 3 часа, но из коробки оно не заработало. Не были установлены UI-библиотеки - вёрстка слетела, не работал Research на фронтенде, отчёт вышел очень поверхностным: очевидные конкуренты, местами захардкоженные данные. 30 минут ушло на дебаг, чего в AutoForge не потребовалось совсем. Итого: 15-32 реализованные фичи против 68. Ниже качество, больше времени на доработки. Вывод AutoForge - выглядит вполне рабочим инструментом для быстрого прототипирования и длинных спринтов: декомпозиция автоматическая, результат предсказуемый, ручного участия минимум. Claude Code Teams - это более творческий процесс, когда есть короткий спринт, хорошо распараллеливаемая задача, когда нужен контроль над командой и гибкость. Но оба инструмента - это только усилители. Всегда все должно начинаться с планирования и хорошего качественного ТЗ. Хорошая спецификация на входе даёт хороший результат на выходе. Плохая - ожидаемо дает более посредственный результат. Инвестиция в подготовку - это 80% успеха. Как сейчас модно говорить: Garbage in - Garbage out. В комментариях прикладываю промпт-спецификацию, которую подавал на вход, презентацию сравнения инструментов. Еще у меня есть 2-х минутная видео-нарезка процесса, но без комментариев она, кажется, не очень содержательна. Наверное заброшу ее тоже в комментарии, если кому интересно. https://github.com/AutoForgeAI/autoforge https://github.com/kophysty/IdeaValidator #ClaudeCode #AI #вайбкодинг @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

# Команды AI-агентов: прототип приложения одним промптом через AutoForge Вчера на конференции, организованной Артемом, автором канала Силиконовый Мешок, и DeFrens, рассказывал про кейсы автоматизации разработки через команды AI-агентов. Основой инструмент, который показывал, - приложение AutoForge и сравнил его с недавно релизнутой фичей в Claude Code - Teams. Cобрал одно и то же приложение через каждого и сравнил результат. Если честно, то я скептически отношусь к разработке через один промпт и всегда рекомендую инвестировать время в длинный и качественный план-спецификацию. Чем лучше понимание и продуманнее структура на входе, тем более качественный результат на выходе. Всегда. Но появление такого инструмента, как AutoForge, заставило меня немного пересмотреть свое отношение к подходу, т.к. оно реально делает очень большую работу по созданию качественной спецификации и вместе с библиотекой Agent SDK позволяет получать действительно достойные результаты. На чем тестировал В качестве тестовой задачи сделал прототип приложения для валидации стартап-идей - IDea Validator. Пользователь вводит идею, AI аналирует ее, задаёт уточняющие вопросы, три агента параллельно ищут конкурентов, анализируют рынок, ищут боли пользователей (DuckDuckGo, Reddit, HackerNews) и выдают отчёт. В качестве ТЗ на вход я написал подробную спецификацию - один документ с архитектурой, фичами, API-контрактами - и закинул её в оба инструмента. AutoForge - что внутри AutoForge - это очень простой и удобный интерфейс поверх Claude Code CLI + Agent SDK от Антропиков с удобной Kanban-доской. Считаю, что plan mode должен выглядеть именно так. Что круто - прога работает с любой LLM через .env. Установка простая: качаем архив с github, распаковываем, запускаем start_ui.bat на винде, чтобы запустить программу в Web-интерфейсе (для Mac start_ui.sh). После запуска все зависимости установятся автоматически и запустится интерфейс. Процесс начинается с pre-planning chat: загружаешь спецификацию, AutoForge задаёт уточняющие вопросы, потом автоматически разбивает проект на микрозадачи (фичи) и строит dependency graph - дерево зависимостей. В данном случае получилось 68 задач. Кстати, можно работать как с новым проектом, так и с уже существующим. Дальше задачи переносятся на канбан и собирается команда агентов: Maestro - оркестратор, исполнители и тестировщики. Maestro распределяет задачи, исполнители берут их в работу, тестировщик проверяет и так по кругу. Всё автономно. Можно добавлять фичи на лету, общаться с агентом-ассистентом, включить расписание, тонко настроить процесс. В финальном прототипе, который получился на выходе я сделал руками ровно одну вещь: прописал API-ключ в env. Т.е. приложение работало из коробки без единой правки. Скачать и протестировать можно отсюда. Ресерч работает очень неплохо, но сразу скажу, что результат не будет выдающимся, т.к. время ресерча ограничил одной минутой для быстрой демонстрации. Для поиска использовал бесплатную библиотеку DuckDuckGo, бесплатный API reddit и hackernews. Поэтому для работы и запуска потребуется только установленый Claude Code CLI. Общее время разработки с 5 включенными dev-агентами + один тестировщик получилось примерно 6-8 часов. Claude Code Orchestration Teams Orchestration Teams - бета-функция Claude Code. Более подробно про опыт работы команд и как активировать писал вот тут. В Teams нет pre-planning chat и автоматической декомпозиции (но как всегда доступен plan mode). Поэтому разбивку на подпланы я делал предварительно вручную: получился мастер-план и 5 подпланов с задачами. Также попросил заранее продумать состав команды и проверить наличие нужных Скиллов. Дальше Team Lead создаёт агентов с нужными специализациями - frontend, backend - и распределяет работу. Агенты работают параллельно и отчитываются Team Lead. Можно обсуждать с тим-лидом процесс, давать новые задачи, подключать дополнительных агентов. продолжение поста

# JTBD (Jobs To Be Done) - продуктовый подход, который стоит попробовать Если коротко - JTBD помогает понять, почему пользователь уходит к конкуренту. Или почему у кого-то получается лучше, чем у тебя. Или вообще - зачем человек "нанимает" твой продукт на самом деле. Не какие фичи ему нужны, а какую задачу в жизни он пытается закрыть. По сути, для стартапа это ранний поиск реальных болей клиента. Не того, что человек говорит на интервью ("мне нужна CRM с аналитикой"), а того, что он на самом деле делает и почему. Когда ты это понимаешь - становится сильно проще решать, что строить, а что отложить. Подход очень классный для интеграции в продуктовые процессы. Хоть при планировании нового продукта, хоть при приоритизации фич в существующем. Раньше это было долго и дорого. Десятки интервью, ручной анализ, аналитик на неделю. Но сейчас есть интересный сдвиг - JTBD в привычном представлении трансформируется. Ты проводишь 5-10 пользовательских интервью, записываешь, транскрибируешь и дальше транскрипт становится, по сути, безлимитным источником данных для AI. Один промпт - и ты видишь мотивации. Еще один - открываются барьеры и страхи. А потом паттерны: почему люди переключаются между продуктами. То, на что раньше тратились дни аналитической работы, сейчас AI помогает разобрать очень быстро. Что использовать. Есть очевидные и не очень инструменты. Можно руками загружать интерьвю в Claude, ChatGPT или куда угодно. Более продвинутый вариант - написать свой скрипт, если хочется кастомный анализ и, например, саммари в виде сверстанной html-страницы. А есть готовые платформы, например, ASEED, заточена именно под JTBD-исследования. AI не заменяет сами интервью, т.к. подсознательные мотивы ловятся только в живом разговоре. Но аналитика после - это сейчас однозначно территория AI. #JTBD #AI #продукт @productvibe Продуктовый Вайб | StartUps & AI

Какой же сегодня был кайфовый Research Mastermind! Я надеюсь, те кто зарегался и не пришел - кусают пятки, когда смотрят наше видео (блин, я же обещал не выкладывать). Но у вас есть шанс исправиться. Мы долго думали и решили вместе с ребятами из DeFrens сделать оффлайн мероприятие в Москве! 🤖 OpenСlaw, N8N и другие ИИ-агенты - погружаемся в горячий топик 26 февраля на оффлайн ивенте в Москве! 🗓 Дата: 26 февраля, 17:00 – 22:30 📍 Адрес: Никитский Бульвар 7Б, "Светлый лофт" 🔗 Ссылка на регистрацию: Получить билет ИИ-агенты продолжают быть самым горячим топиком в сфере технологического бизнеса и не только. Какие агенты уже работают и генерируют прибыль для бизнеса, как вайбкодинг может поменять правила игры и как запустить своего бота? Филосовское, техническое и прикладное овервью самых популярных моделей и платформ обсудим уже на следующей неделе! 🖥 Программа мероприятия: 1. OpenClaw - философский Овервью • Артем Субботин, автор канала "Силиконовый мешок" 2. ИИ агенты в корпорациях: лучшие практики, риски и будущее. • Никита Костенчук, Руководитель практики ИИ в К2Тех • TBA 3. Безопасность: надо ли митигировать риски агентов или просто их принимать? • Виктор Рябинин, Positive Technologies • TBA 4. Разработка полноценных приложений одним промптом через Claude Teams и AutoForge. • Alex Kopystynskiy, Founder at SuperMVP.space 5. AI-оператор для AI-андеррайтера: автоматизация автоматизации • Копалейшвили Артём Георгиевич, ИИ Автоматизатор, AiXenix 6. Интернет из ИИ агентов или для ИИ агентов: концепция будущего • Куликов Константин, Директор по ИИ в Маркетинге/ Альфа-Банк • TBA ⭐️ По промокоду EarlyFren вы получите скидку 20% на билет (таких билетов всего несколько - успейте воспользоваться) ‼️ Успейте получить свой билет - места строго ограничены ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

На следующей неделе выступаю спикером на оффлайн ивенте в Москве, организованном автором канала Силиконовый Мешок, Артемом и ребятами из DeFrens. Темы ивента: OpenСlaw, N8N и другие ИИ-агенты. Буду рассказывать про разработку через Claude Teams и AutoForge. Собирается интересная тусовка, приходите, буду рад познакомиться лично!

Продуктовый Вайб | StartUps & AI pinned a photo

# Обновил название канала и лого "Продуктовый Гайд-кодинг" -> "Продуктовый Вайб | StartUps & AI" (прикладываю старую аватарку канала для узнаваемости). Втихаря все поменял, исправляюсь, для тех кто не узнает этот канал в ленте. Менять сразу все одновременно было ошибкой. И название и лого сделал более отражающими суть того, о чем я здесь пишу. Спасибо, что подписались и читаете этот канал. Буду стараться и дальше радовать вас интересным и полезным контентом о разработке продуктов и AI-инструментах. ❤️ @fornodevs Продуктовый Вайб | StartUps & AI содержание