AI intro 1 - Intro

Нормализованная проза по исходной транскрибации. Содержание не сокращалось намеренно; удалены звонковые артефакты, таймкоды, служебные speaker labels и явные речевые сбои.

Мы уже со многими здесь общались, с кем-то еще нет, но пришло время поговорить про AI. Поднимите руку, кто уже активно пользуется AI. Я пока что усвоил примерно наполовину. Не переживайте, теперь все станут профессиональными пользователями AI — после сегодняшнего и, наверное, еще пары звонков.

В целом, реальность такова, что у всех в IT сейчас начинается большой проект по AI-автоматизации. Всегда много интересного, что можно и нужно автоматизировать, но в основном всё делится на четыре блока, с которыми нам предстоит разобраться.

Первое направление — это единая AI-база знаний. Второе — скиллы для IT-процессов, то есть именно для IT, кто принимает решения, какой ход постановки задачи, какой приоритет и так далее. Третье — AI-скиллы для общей операционной автоматизации, то есть это проектная и продуктовая работа, какие-то административные задачи, нам предстоит разобраться где можно в этом всем внедрить какие-то процессы. Четвертый блок — это фронтенд.

Но чтобы начать внедряться, нам нужно сначала всем научиться работать с AI, чтобы быть, на одной странице, на same page. Это очень важно, потому что сейчас AI — это прямо хай-тек-хай-тек. Те процессы, которые мы будем внедрять, основаны на модели ChatGPT 5.5, а эта модель вышла всего две недели назад. Всем этим процессам, которые мы сейчас будем придумывать, буквально две недели от роду. Еще месяц назад это было сделать невозможно. Верно и обратное: то, что мы сейчас напридумываем, когда выйдет условный ChatGPT 6, например, в июле или августе, может опять всё поменять целиком.

Нам нужно научиться быть именно в моменте текущих технологий AI, не застревать в технологиях годичной давности и не рассказывать друг другу сказки, что AI генерит плохой код, но и не придумывать что-то из будущего. Нужно точно понимать, что сейчас можно делать, что нельзя, как это делать и так далее.

Здесь, кстати, нарисованы процессы сейчас: куча красных полосок в разные стороны. Вот эти хаотичные полоски нам надо выстроить. Чтобы быть всем на одной странице и научиться AI, мы сделали базовую AI-инструкцию. Она состоит из трёх пунктов.

Как научиться пользоваться AI? Нужно поверить в AI. Первый пункт — нам всем нужно поверить в AI. Это немного идеологический пункт, мифология. Я сейчас разговариваю с множеством людей и слышу десятки мнений: один не верит, потому что попробовал и ничего не работает; другой не верит, потому что AI тупой, а он умный; третий не верит, потому что он супергений и прочитал где-то статью о том, что AI не может делать повторяемость; четвертый еще что-то. В общем, куча всякой мифологии со всех сторон.

Нам нужно всем прийти к единому мнению — просто поверить в AI. Могу сказать, что поверить очень просто: нужно начать его использовать и делать это правильным образом. Если начать использовать AI правильно, это верование приходит буквально за пару часов: человек видит магию, которую позволяет делать AI, и у него сразу происходит этот life change.

Фактически все процессы поменяются на 100%. То, что вы делали полгода назад или делаете сейчас, уже устарело и устарело безнадежно. Практически все процессы нужно будет поменять. Собственно, ради этого мы здесь и собрались.

Теперь сразу скажу, что касается разработчиков: разработчики разделились. Есть опытные разработчики с большой экспертизой, которые сейчас рассказывают истории о том, что AI плохо пишет код, его надо исправлять, нужно проверять, делать, как учили пять лет назад, и всё в таком духе. Поэтому, опытные разработчики - вы сразу в зоне риска.

Есть другие разработчики, которые освоили, как теперь генерить AI код, и понимают, что если нужно написать скрипт, например, для поиска больших файлов в базе данных, то такой скрипт уже не нужно писать руками — пишешь в ChatGPT: "Йоу, напиши мне скрипт для поиска больших файлов", и через три минуты получаешь готовый скрипт. Дальше пишешь две команды, как этот скрипт починить, и всё — у тебя готовая программа, не нужно тратить время и пытаться запомнить все переменные писать руками очевидный код и так далее. Все эти процессы кардинально поменялись, и нам нужно научиться, как всё это делать.

Я бы еще добавил сюда один пункт: если есть какие-то сомнения, то поначалу, может быть, стоит слегка избыточно начать использовать AI, особенно в разработке, чтобы наработать некую чуйку — где имеет смысл что-то делать с агентом, а где не имеет смысла. Это как сработаться с человеком: получить опыт и понять, где ты можешь сам что-то сделать быстро, а где лучше делегировать и даже не тратить свои ресурсы на решение. Этот момент приходит только с опытом: если себя заставлять делать это итеративно, даже получая иногда плохой результат, через несколько итераций начинаешь лучше понимать, где стоит быстро что-то спросить у модели, а где можешь разобраться сам. С другой стороны по моей практике можно сказать, что есть части кода которые пока очень плохо вайб-кодятся.

Самое главное — поначалу не все кейсы, где можно применить AI, очевидны. У тебя просто не работает голова в таком режиме: "Ага, вот здесь я сижу, программирую функцию, а можно было бы за пять секунд получить результат от агента". Этот переход к делегированию AI агенту не сразу происходит, поэтому я за то, чтобы себя заставлять на начальных этапах, даже чуть сверх того, что нужно.

AI intro 1 - Нейминг моделей AI

В AI инструментах немного странный нейминг. Нужно разобраться в нем.

У нас есть сейчас AI-компании:

• Anthropic
• OpenAI.

У этих AI-компаний есть их веб и мобайл программы для обычных пользователей, так называемые чат интерфейсы где можно задавать вопросы AI и получать ответы называеются:

• у Anthropic это называется Claude
• у OpenAI это называется ChatGPT.

Дальше есть AI модели.

• у OpenAI модели так и называется — GPT с цифрой, последняя версия 5.5, а так же префикс pro, mini, nano и так далее. Есть и другие специализированные модели: если вы работаете с изображениями, эта модель называется Image 2.0, или для ресерча o1, для аудио Whisper и так далее, моделей много.
• у Anthropic названия моделей сложнее по специализации основная модель для диалогов Sonnet, для кодинга Opus, есть еще облегченная Haiku. Haiku — самая легкая.

Если спросить, как пожарить яичницу — это Sonnet, если повайбкодить — это Opus. Третья модель — Heika, это облегчённая версия.

В ChatGPT вопрос облегченной модели решен по-другому, за облегчённую модель вы можете использовать модели старых версий, например gpt 5.2, gpt 4.1 и так далее. Например для транскрибации аудио в голос нет никакого смысла использвовать модель gpt 5.5 pro, используется модель gpt 4.1 mini. Впрочем в Claude вы так же можете использовать такой подход, например для проверки кода можно использовать Opus 4.6, вместо более дорогой Opus 4.8.

Дальше есть десктоп приложения для вайбкодинга:

• у OpenAI десктоп приложение называется Codex.
• у Anthropic десктоп приложение называется Claude Code и есть еще версия Claude Co-worker — это не для кодинга, а скорее как сопровождающий в повседневной работе.

Соответственно, Codex — это то же самое, что и ChatGPT, только на десктопе.

Есть еще платформа для использования AI моделей по API.

• у OpenAI платформа API так и называется — OpenAI API Platform
• у Anthropic API называется Anthropic API.

В OpenAI платформе вы можете через API работать с множеством AI моделей - текстовые, аудио, голосовые, картинки, видео, есть ассистенты — огромный набор инструментов.

В этом заключается супер возможность AI API: вы можете использовать и комбинировать множество разных моделей в своих приложениях решая в один запрос такие задачи, которые ранее требовали создания полноценных больших сервисов и продуктов. Теперь достаточно лишь одного запроса в OpenAI API.

Этот пазл надо запомнить, чтобы понтимать, что когда мы говорим, что нам нужен Python-пакет для OpenAI, это значит, что наш Python на компьютере должен уметь ходить в OpenAI API из коробки.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 1: использование платной топ AI модели

У нас было две главные инструкции:

• как использовать AI
• и как устанавливать окружение. Давайте сделаем еще две инструкции — как использовать кодинг и вайб-кодинг, и как писать промпты.

Первая наша инструкция — как вообще юзать AI. Это достаточно сложная тема, потому что сейчас, по моей практике, мало кто использует AI правильным способом. Мы собрали пункты, как использовать AI правильно. Вы можете их дополнять — это супердинамичная история, и то, что мы сейчас проговариваем, возможно, скоро уже устареет.

Важно понимать базовые вещи: если вы некорректно используете AI, это неизбежно приведет к неправильным решениям. Нужно сначала научиться правильно формулировать запросы, и тогда AI будет выдавать правильные решения. Если неправильно формулируете запросы, AI будет выдавать неправильные решения, и вы быстро пополните число адептов, которые всем рассказывают, что AI тупой. Но на самом деле он не тупой — просто отвечает на то, что вы у него конкретно спрашиваете.

Не нужно пополнять число тех, кто рассказывает, что AI врет, галлюцинирует, глупый, не повторяем и так далее. Давайте разбираться, как правильно использовать AI.

Здесь важный момент: мы говорим именно про современный AI, который работает прямо сейчас. У этого AI есть ряд особенностей — это не хорошо и не плохо, он не тупой и не умный, просто так работает AI прямо сейчас.

Первое правило — кто бы что ни говорил, нужно использовать платный ChatGPT. Это база всех баз. Сейчас ChatGPT бывает в трёх версиях: дефолтная версия за 20 долларов, лайтовая за 5 долларов, которая в целом тоже подойдёт, но так как мы здесь разработчики, вам не подойдёт. Ваш вариант — или 20-баксовый, или, третья версия, за 100 долларов.

Всё, что нужно сделать первым шагом — это установить платный ChatGPT и купить тариф за двадцать долларов.

Второй момент — это действительно должен быть ChatGPT. Я никогда раньше это не рассказывал, но на этой неделе встретился с коллегой, который начал меня убеждать, что ChatGPT тупой. Мне всегда интересны такие кейсы. Я попросил его прислать скриншот своего ChatGPT. Он присылает мне скриншот совершенно другого приложения. Я спрашиваю, где он его взял. Он говорит, что просто написал в Google Play "ChatGPT", скачал и пользуется им. Это второй важный момент, убедитесь что вы используете оригинальное приложение.

Что насчет использования других моделей?

AI, который делает Илон Маск, — Grok, но use case у него достаточно ограничен. Его стоит использовать, если вы ищете какую-то информацию из Twitter, но использованию Grok нужно отдельно учиться. Чтобы получить нормальный результат в Grok, нужно заморочиться: поставить ограничения по количеству выдаваемого результата, задать дополнительные параметры и так далее.

С первым пунктом всё понятно? Кто ещё хочет попробовать DeepSeek, потому что он классный? Никого нет — отлично.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 2: особенность подстраивания AI под ваш вопрос

Второй пункт связан с особенностями самого AI.

Он всегда подстраивается под ваш вопрос. Если вы спросите, например, "какая сегодня грустная погода, идёт снег", AI напишет сто подтверждений, что снежная погода — это грустно. Если спросите "какая сегодня весёлая погода, идёт снег", AI подтвердит, что снег — это весело.

Это нужно запомнить: когда формируете запрос в AI, не нужно подсказывать ответ внутри вопроса. Это принципиально важно. Если вы скажете "завайбкодь мне нативное мобильное приложение", AI будет вайбкодить на нативном языке программирования. Если скажете просто "завайбкодь мне мобильное приложение", AI спросит, на чём будем вайбкодить, и вы получаете супер возможность выбирать, и выбрать, например, Flutter. Тогда вы пойдёте правильным путём.

Этот момент особенно важен в вайбкодинге. Когда вы вайбкодите какую-то функцию или мелкую штуку, если будете подсказывать, как её сделать, в самом вопросе, то всегда будете идти мимо. AI станет не супер помощником, а коллегой, который будет только поддакивать вам и усугублять ваши неправильные решения.

Как нужно делать? Если я не знаю, как делать, я так и пишу: "какие есть варианты решения этой задачи?", "как написать эту функцию?", "как сделать этот скрипт?", "зачем мы делаем этот конфиг?". Нужно задавать такие правильные вопросы, и тогда получите правильный ответ. Это максимально важный момент, который нужно понимать.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 3: особенность AI помогать вам искать подтверждения вашему неправильному решению

Следующий момент — то же самое, но в другую сторону.

Нельзя AI предлагать уже придуманное вами решение, потому что он будет склонен его подтверждать. Именно эта особенность порождает много глупых решений, которые якобы основаны на подтверждении от AI. Я недавно читал про девушку, которая придумала новую теорию относительности, лучше Эйнштейна. Она реально её придумала. Как это происходило? Она взяла ChatGPT и начала туда писать: "мы придумаем с тобой новую теорию относительности". Конечно, AI помог ей придумать эту теорию. Они вместе ее и придумали — девушка писала выдуманные предположения, а AI придумывал подтверждения этим выдумкам. Не надо так делать.

Есть лайфхак, который позволяет решать эту задачу с AI лучше: нужно всегда запрашивать другую оценку, оценку глазами другого человека.

Как это применяется в вайбкодинге? Если есть развилка для принятия решения, нужно прямо писать AI: "какие есть варианты решения?". Он покажет все варианты. Можно использовать подход с Линусом Торвальдсом — лучшего программиста в мире. Вы можете написать AI: "оцени мой код глазами Линуса Торвальдса", и вы получите анализ вашей функции, скрипта или чего угодно с точки зрения этого человека. Хотите мнение другого — запрашивайте точку зрения другого. Так вы всегда сможете валидировать процесс и не уходить в цикл выдумывания несуществующих ситуаций.

Эти два принципа — подстраивание под вопрос и подтверждение неправильного решения — базовые. Каждый день, работая с AI, их нужно использовать, иначе будет беда, а может быть и хуже. Верно, что если еще и нарушить правило 1, и предложить неправильное решение, например, в DeepSeek, получите двойное или тройное искажение, и вместо классного решения получится что-то непонятное, что обычно называют AI галлюцинациями.

Запомните: сначала нужно сделать ресёрч, как в обычной задаче, и он должен быть беспристрастным. Если вы изначально куда-то кренитесь, AI этот крен подхватит сразу же и весь процесс вашей работы будет искажен.

Это база, база баз.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 4: применение контекста

Дальше — про контекст.

Дальше идут детали. Детали заключаются в контексте. Нужно стараться задать контекст. Вчера я встретил человека, который утверждал, что без контекста AI бесполезен. Это неправда — без контекста AI тоже работает нормально. Но для некоторых ответов контекст нужен. Например, можно спросить у AI, какой язык программирования лучше — NodeJS или Python? Без контекста AI будет каждый день выдавать разные ответы: в один день скажет NodeJS, в другой — Python. Если вы с другом одновременно зададите этот вопрос на разных аккаунтах, одному скажет NodeJS, другому — Python. Потому что без контекста на этот вопрос AI отвечает рандомно: какой лучше — AI логично думает - да любой, какая разница?

Соответветственно вы должны понимать, что на часть вопросов AI может выдавать совершенно случайные ответы, если в них нет известной для AI логики. Из-за этого возникает большая тема для хейтеров AI, что в AI "отсутствует повторяемость", что AI "обманывает". Часто появляются скриншоты, где AI ответил какую-то ерунду. Но если вопрос сложный, непонятный, неочевидный, то и ответы будут такими. Если спросите, что то простое, как пожарить яичницу, то получите оптимальную инструкцию сразу.

Но вопрос, например, чем сегодня позавтракать — яичницей или панкейком — будет выдавать рандомный ответ.

Соответственно, вам нужно задать контекст. Контекст — это, например: я сегодня проснулся, что-то хочется, но не хочется хлеб. Если вы такой контекст зададите, то дальше, когда спросите, что пожарить — яичницу или панкейки, — он поймет, что панкейк похож чем-то на хлеб, а контекст у нас такой, что человек не хочет завтракать хлеб, значит, AI ответит - жарим яичницу. Вот так работает этот контекст.

На ваших задачах по разработки софта всё происходит точно так же. Неважно, насколько сложная задача, вам нужно научиться чувствовать, когда для AI нужно задавать контекст.

При этом контекст нужно применять с умом. На некоторых задачах контекст может быть воспринят, смотри Правило 3, как заранее придуманное вами решение. Поэтому здесь нужно быть аккуратным. Но тем не менее, если вы получаете от AI какие-то рандомные ответы, это значит, что не хватает контекста.

Допустим, у меня прямо вчера была ситуация: у меня в программе два варианта подключения внешнего сервиса — первый вариант через API, второй вариант через плагин. Моему Codex неочевидно, как подключаться — через плагин или через API. С его точки зрения оба способа подключения абсолютно валидны, и это действительно так.

Мне пришлось задавать ему контекст: сказать, что когда ты подключаешься через плагин, у тебя не полностью доступны функции. Во-вторых, плагин тупит: запрос составляет не полсекунды, а 3–4 секунды. Я не знаю, почему он тупит, но у меня это так работает. В-третьих, на плагине мы сталкиваемся с проблемами доступа, потому что в плагине авторизация через OAuth, а в API у меня доступ через токен. Когда я ему это объяснил, он сразу сказал: ага, сейчас я тебе скажу, какие у нас функции доступны через плагин, а какие через API. И он мне выдает: через плагин доступно 10 функций, через API — 30 функций. После этого я ему говорю: слушай, нам надо бы побольше функций. Он такой: окей. И теперь ситуация стала для AI очевидной: мы подключаемся через API, потому что нам нужно больше функций, быстрее доступ, более надежная авторизация через токен и так далее.

Еще один важный момент, часто встречается позиция AI специалистов, которые пытаются строить огромные системы контекста со сложными связями, и здесь вы должны понимать что все хорошо в меру. Для каких-то задач возможно действительно требуется большой контекст, например мы используем огромные опросники для решения продуктовых задач. Но для выбора правильного решения по задаче разработке софта в процессе вайб-кодинга как правило даже применение нескольких фраз для уточнения контекста уже делает ваш результат в разы лучше.

Что такое контекст, всем понятно? Окей.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 5: задавай больше вопросов

Следующий пункт — про много вопросов. Этот пункт появился после того, как я поговорил с одним большим боссом. Он мне сказал: а что я буду два раза спрашивать у AI? Я ценю свое время. К сожалению такому человеку AI не поможет. Почему? Потому что почти невозможно получить от AI ответ на вопрос с первого раза.

У меня здесь написано: задавать 10–20 уточняющих вопросов. Если перед вами стоит продуктовая задача, например, как сделать крутой продукт, то вам надо бы задать вопросов штук 20. Или 200. Если вы просто реализуете какую-то функцию в вайб-кодинге, то, как правило, 20 вопросов не надо задавать, но 2-3 вопроса действительно необходимы. Это должно стать вашей хорошей AI привычкой.

Модель «один вопрос — один ответ» не работает. Прямо сейчас она работает плохо. Эту инструкцию я писал в январе, и сейчас я могу сделать апдейт: по прежнему - не работает. С января ситуация только усугубилась. Не надо так делать.

Огромное количество хейтеров AI, как правило, присылают скрины: один вопрос, получил ответ мимо, заскринил, пошел хвастаться, что поймал AI за хвост. Не надо так делать. Вы должны понимать: всегда надо задавать много вопросов.

Чем глупее будут ваши вопросы, тем эффективнее будет ответ AI. Когда вы будете вайбкодить свое первое веб-приложение не стесняйтесь, весь день в процессе работы постоянно спрашивать, как мне делать фронтенд, почему так, почему не так, и узнавайте как и что делать.

Вопрос: приведи пример, как задавать вопросы в процессе вайбкодинга?

Например, вы решили реализовать функцию, которая показывает курс USD к EURO. Тогда ты пишешь в Codex: мне нужно сделать функцию отображения курса USD к EURO. Он тебе говорит: отлично, сейчас сделаем. Но вам не надо сразу соглашаться, надо задавать вопросы. Слушай, а какие есть источники информации курса USD к EURO? Он напишет: Forex, NYSE, Binance, еще что-то. Дальше спрашиваешь: а какой самый быстрый и надежный способ получить этот курс? Он отвечает: вот раз, два, три. Дальше ты спрашиваешь: а какой из этих способов бесплатный? Он говорит: бесплатный вот этот. Еще спрашиваешь: а какой технологией лучше всего забрать, чтобы курс на странице менялся в реальном времени? Он скажет, например, про веб-хук или другую техноллогию. Дальше спрашиваешь: покажи мне все API функции, все возможности которые есть в этой технологии. Он показывает. И всё, ты уже можешь принять идеально точное решение. Для этого нужно задавать вопросы.

Это правильный способ применения принципа уточняющих вопросов.

Конечно есть исключения, где точно не нужно 10 вопросов. Это ряд кодерских и технических задач, которые уже миллион раз решены ранее. Тут на один запрос в AI ты сразу получаешь идеальное решение. Таких примеров очень много: ситуация, когда не нужен ресерч, а нужно решение, которое уже миллион раз где-нибудь отработано. Не надо ничего искать, всё давно знают как это делать и генерация идеально правильного кода работает за один запрос. . В коде, в технической части, есть множество повторения уже решённых паттернов, и в таком случае за один хороший запрос получаешь всегда отличный результат без проблем.

Здесь нужно на уровне разработки прилавчиться. По моим ощущениям, через какое-то время, причём не очень долгое, у вас появится ощущение, где стоит уточнять вопросами, а где можно, сразу сгенерить одним запросом нужный тебе скрипт.

Еще частая ситуация, когда вы работаете с чужим ранее созданным кодом, где какой-нибудь программист что-то написал несколько лет назад, и что он там написал знает только он сам и его друг, то, конечно для разбора таких ситуаций нужно задавать максимально много вопросов, потому что мы не знаем, что он там сделал. Никто не знает, что он там сделал.

А если мы идём в какие-то, миллион раз решённые проблемы, то там, конечно, можно всё делать одними запросами, и всё будет прекрасно.

AI intro 1 - Базовые правила общения с AI - Правило 6: используй картинки, не используй CLI

Шестой принцип, самый важный из всех шести важных принципов, — это использовать фотографии и загрузку файлов. Когда вы установите на свой мобильный телефон платный ChatGPT, вы получаете суперспособность фотографировать всё подряд и получать информацию об этом предмете. Я живу в Турции, и периодически фотографирую таблички древних римлян и древних греков, и ChatGPT прекрасно их переводит дословно, что они там хотели сказать три тысячи лет назад. Соответственно, если древних римлян ChatGPT читает, то ответ вашей программы, ошибку в коде, или сообщение вашей программы вы можете скринить и загружать в ваш Codex для ускорения вашей работы.

Как это применяется в вайб-кодинге? В вайб-кодинге вы можете любой ответ любой программы скринить и загружать обратно в этот интерфейс Codex. И это прекрасно работает. AI вайбкодинг по сути это скриншото-кодинг. Вы постоянно отправляете эти скриншоты и добавляете к ним свои пожелания, и тем самым получаете точную информацию о том что происходит и прогресс по своим задачам.

Это Правило можно использовать в множестве других неочевидных кейсов, которые нам нужно ресерчить вместе. Например Вам прислали инструкцию, как научиться кодить на Python на 300 страниц — берёте этот PDF, загружаете в Codex, и вот вы уже опытный Python-программист. Любые файлы можно загружать в AI.

Исключение - нельзя загружать в AI конфиденциальную информацию, коммерческую информацию, персональные данные, и другие данные которые запрещены для загрузки в AI в вашей компании. Не нужно отправлять имена и фамилии, не нужно отправлять адреса, не нужно отправлять финансовые отчёты, не нужно отправлять банковскую информацию и так далее. То есть всё, что чувствительно и защищено законом или корпоративным правом, мы не используем в работе с AI. Мы используем именно софтверные решения, процессные решения, решения по кодингу функций и процессов.

Вот эти шесть принципов нужно прямо в них врубиться через силу и через не могу научиться использовать, и тогда всё будет хорошо, вы станете AI билдером.

AI intro 1 - Установка окружения - операционная система

Следующий большой важный раздел — это установка окружения для вайб кодинга. Для меня это была новость: я никогда бы не подумал, что AI зависит от операционной системы на компьютере и учетных записей вашего Windows или MacOS. Но это факт. Когда вы устанавливаете Codex или Claude Code, а это десктоп-приложение, он начинает работать с вашими инструментами по коду, с различными API, с почтой, с Jira и ещё с чем-то.

И если на вашем Windows или Mac будет устаревшая операционная система, например, не Windows 11, а ваш любимый Windows 10, который вы поставили пять лет назад и он вам очень нравится, то на Windows 10 AI инструментарий работать не будет.

Формально вы сможете запустить Codex, формально он запустится, но в процессе работы вы будете постоянно упираться в проблемы: то PowerShell не запустился, то прав доступа не хватило, то папка не включилась, то пакет от языка программирования не установился. Масштаб проблем будет просто бесконечен. И каждую эту проблему Codex будет пытаться обойти или решить, что приведет вас к огромной потере времени. В ситуации с Claude Code это приведет вас не только к огромной потере времени, но и к потере денег. Поэтому так делать не нужно.

Нужно строго ставить самую последнюю версию MacOS, или строго самую последнюю Windows 11. Если вы поставите Windows, то вам строго нужна Windows 11 Pro, на Windows 11 Home Edition, проблема будет та же самая: вы будете постоянно испытывать ошибки с доступами к папкам, к исходящим веб-соединениям через firewall и так далее.

И ваш Windows 11 Pro обязательно должен быть с актуальной лицензией чтобы получать все последние обновления по всем элементам Windows. Без самой современной операционной системы собрать рабочую станицию для AI вайбкодинга невозможно.

Итого:

Первый шаг: вам нужно взять последнюю версию операционной системы MacOS или Windows.В Windows это должен быть только Pro. Второй шаг — нужно установить операционную систему на полностью чистый комп, чтобы не было наследования прав доступа и папок и программ которые накопились за годы использования компьютера. Сначала всё удаляете с диска или берёте новый компьютер. Третий шаг - обязательно ставите только одну учётную запись с полными админ-правами, операционная система с множеством разных учетных записей работать не будет, т.к. вы неизбежно столкнотесь с проблемами доступов и пакитов установленных на компьютер языков программирования. Если вы попробуете вайбкодить на компьютере с двумя учётными записями, идея кажется изначально классной, но на практике ничего не получится. В конечном итоге ваш Python запутается в версиях между двумя учётными записями, начнет путать места хранения файлов, места хранения настроек, места установки пакетов и так далее.

Такая кон конфигурация, которая позволит вам начать вайбкодить хорошо. Отклонения от этих правил приведут к проблемам.

AI intro 1 - Установка окружения - необходимые программы

Сейчас мы проговорим, какие программы должны быть установленны на вашем компьютере. У разработчиков скорее всего весь набор программ устанавливается срауз, но для продуктовых ребят это всё будет в новинку. В целом на Mac'е установка в разы проще, т.к. множество библиотек уже входит в операционную систему, с Windows сложнее, нужно все устанавливать вручную. Но здесь я соглашусь с разработчиками, если ваше девелоперское окружение уже настроено, то вам все эти упражнения делать не надо — вы можете просто поставить Codex и поехали. Но если окружение не настроено, то лучше все делать с нуля, потому что будут проблемы.

Теперь что нужно поставить для окружения?

Представьте, что вы установили Windows, он у вас чистый, вы установили все драйвера от всяких устройств, Windows готов к работе.

После того как у вас есть чистый Windows, вы ставите Codex. Codex — это десктоп-приложение ChatGPT. Такое десктоп-приложение Codex вам надо поставить.

Вторым шагом я обычно ставлю программу для скриншотов, но в Windows вы можете использовать стандартное приложение для скриншотов, оно прекрасно, и видео тоже сейчас стало писать идеально.

Мы будем с каждым годом писать все меньше букв, в основно в вайбкодинге используются скриншоты и голосовые сообщения.

Дальше нам нужно поставить Git. Git — это такая штука, чтобы писать код непосредственно на компьютере. Здесь уже требуется AI навыки. Когда вы будете ставить Git, он вам даст 10 экранов, на каждом будет по 10 галочек. Вы должны вспомнить правило, которое мы сейчас изучали: видите непонятный текст — скрините его и отправляйте в Codex. Именно так устанавливается Git на ваш компьютер. Причём в Codex вы задаете контекст, говорите Codex?что мы ставим Git, проставляя настройки этих галочек, которые нужны именно для работы с Codex. Из этих 10 экранов он большинство оставит как есть, но несколько галочек поменяет.

AI навык установки непонятных галочек в непонятных программах будет применяться и во всех других приложениях тоже. После Git вы ставите PowerShell. Это интерфейс для работы с командной строкой, еще его называют терминал, еще часто используется более модное название CLI. PowerShell — это то, как компьютеры выглядели 30 лет назад. Тогда это называлось MS-DOS.

Вы можете в PowerShell написать какую-то команду, например, команду Claude, и у вас запустится приложение Claude в версии CLI. С PowerShell можно запутаться, потому что у меня на компьютере сейчас их три: есть стандартный Windows PowerShell, есть PowerShell 7 и есть обычный терминал. Codex говорит что для полноценной работы с AI нужно ставить PowerShell 7, и действительно, при работе с ним проблемы с доступом к командной строке из интерфейса Codex решаются. Далее по тексту мы PowerShell 7 будем называть терминал.

Дальше вы ставите такую штуку, называется GitHub CLI. Это механизм, который позволяет вам из терминала авторизоваться в вашем GitHub, который является вебсервисом по хранению и написанию вашего кода и находится в интернете. GitHub CLI ставится через терминал: вы просто пишете команду на установку GitHub. Так как вы уже опытные вайбкодеры, конечно же, вы пишете не здесь, а сначала в Codex. Вы пишете в Codex: «Напиши, как мне установить GitHub CLI», и Codex вам даст точные шаги по установке. Теперь все так работает.

Потом, лично я ставлю FFMPEG кодеки. Почему? Потому что большинство автоматизаций, которые я сейчас делаю, основаны на голосовых интерфейсах: что-то сказал или что-то послушал. Например, я сейчас приучился заводить Jira tasks через голосовые сообщения — просто за две минуты диктую, что мне нужно сделать в жиротаске, и дальше она сразу падает в жиру со всеми галочками и полями. Голосовой интерфейс регулируется этими кодеками. Есть и другое применение: если у вас есть Google Meet и вам нужно сделать транскрибацию, то он тоже работает частично через эту штуку.

Важное правило, что если например вы не поставите FFMPEG кодеки, но будете пробовать работать с аудио контентом через вайбкодинг, то вы можете попасть в ситуацию (в Claude гарантированно попадете) что ваш AI начнет пробовать решить проблему отсутствия кодеков путем их написания с нуля самостоятельно. Это приводит к колоссальному перерасходу токенов. Всегда думайте и проверяйте какие пакеты, кодеки или библиотеки вам нужны для решения задачи до ее вайбкодинга.

Дальше вы ставите языки программирования: Node.js и Python. Node.js при установке попросит установить все пакеты. Codex долго не мог определиться, нужны ли нам эти пакеты, в итоге решили ставить без пакетов. Python ставим строго в версии 3.12 и строго куда-то на диск C, потому что по умолчанию Python хочет установиться в папку учетной записи. Запоминать это не надо: когда будете ставить Python, опять же, спрашивайте в Codex, какой Python поставить и куда. Codex вам все скажет. Важно, что Python и Node.js — это must-have. Даже если вы программист на Go, все равно Python — язык большинства скриптов автоматизации: всякие запросы, связанные с переносом задач в Jira, соединением с API и так далее — все это будет на Python.

Дальше мы ставим VS Code. VS Code — это так называемый IDE, такая программа, в которой раньше программисты писали код руками. Так как мы с вами современные программисты, в основном будем использовать эту штуку для чтения файлов, навигации по папкам и каких-то других возможных ручных действиях. Часто можно услышать, что правильная конфигурация для вайбкодинга это VS Code плюс плагины Claude Code или ChatGPT, но на практике в VS Code вы столкнетесь с массой ограничений, которые будут тратить ваше время. Например отсутствие возможности закидывать за один клик скрины и файлы, отсутствие графических интерфейсов MCP серверов и так далее, устаревший интерфейс прямо сейчас.

По поводу текстового редактора для работы с Markdown файлами могу порекомендовать Sublime — это один из лучших, либо Notepad++. Но я сам прямо сейчас работаю на локальной версии Obsidian для работы с Markdown файлами, т.к. Obsidian имеет супер преимущество по навигации между разными Markdown файлами и папками, а так же супер преимущество по одновременному редактированию файла ручным редактированием и редактированием через AI инструменты.

Потом самая неочевидная установка для пользователей Windows: десктопный Codex у вас ходит в интернет, но по умолчанию исходящие запросы в интернет с вашего компьютера у него заблокированы Firewall. Это может привести к целой пачке проблем, поэтому не забывайте зайти в Defender Firewall и дать разрешение на Codex. Какие разрешения и где их найти — все спрашиваем в Codex. Но это прям проблема, ее нужно решать. Плюс у меня вайбкодинг на Node.js затребовал Windows Studio Build Tools, его тоже надо установить.

У нас есть еще шаг — установка в Windows так называемого Path. Это прописанные пути для программ. Без прописанных правильно путей в Windows, традиционно, мы будем собирать сообщения об ошибках в процессе вайбкодинга.

Дальше идет подбор пакетов для языков программирования. Пакеты — это такие дополнения к языкам программирования, которые позволяют делать что-то особое. Например, если вы хотите работать на Python с голосовыми сообщениями, нужно поставить голосовые пакеты. Их достаточно много, но что нам нужно обязательно поставить? Конечно же, пакет для Python для работы с OpenAI.

Итак, вы должны иметь чистую Windows, чтобы не сталкиваться с проблемами доступа, PowerShell, языки программирования. Второе — вы должны иметь правильно установленное окружение, потому что если нажмете не ту галочку в гите, ваш git будет работать с Codex не напрямую, а непонятно как. Это приведет к тому, что вместо нужных ответов от AI вы будете получать сообщения типа: «Что-то не получается», «Это не работает», «Нет доступа», «Так нельзя», «Здесь песочница» и так далее. Нужно установить всё как надо.

В пакетах заключается супер-лайфхак: если у вас не будет пакета OpenAI, а вы пойдете дергать OpenAI API, ваш инструмент кодинга, особенно Claude Code, начнет писать этот пакет самостоятельно. Здесь кроется супер секрет безумного расхода токенов Claude Code . Он работает хуже, и это хуже в том, что если вы ему даете решить проблему, он начинает решать её буквально пытаясь создать с нуля отсутствующий пакет или кодеки или библиотеку. И вы будете наблюдать за этим часами и днями, даже не подозревая что проблему можно решить за пару минут. Codex умнее и честнее: если вы скажете ему работать с OpenAI, Codex, скорее всего, предложит установить недостающий пакет. Вы устанавливаете пакет и начинаете работать напрямую через него.

К чему это приводит? Вы не тратите свое время, не тратите AI токены и не мучаетесь с тем, что уже написано другими людьми сто раз. Это касается пакетов, библиотек и прочего — это нужно четко понять и запомнить.

Важна также совместимость версий разных пакетов в рамках вашей версии языка программирования, поэтому перед применением и вайбкодом, всегда требуется спросить у Codex - проверь совместимость версий пакетов Python например, которые мы установили. Codex знает о совместимости, и если есть ошибки то исправит их. Об этом нужно подумать и сделать заранее.

Пару недель назад я делал ресерч как делать точно транскрибацию Google Meet и познакомился с ребятами, которые делают транскрибацию Google Meet, и они из этой транскрибации сделали целую огромную платформу. Гордятся ей. Хотя, по факту, чтобы сделать транскрибацию, нам нужно просто поставить FMPG кодеки, установить нужные пакеты Python, написать скрипт на Python, подключить его к Google Drive, скачать туда файл и транскрибировать его через наши готовые пакеты. Codex подскажет, какие еще пакеты нужны. Устанавливаешь все эти пакеты, и у тебя транскрибация происходит в один клик.

А те ребята, с которыми я сегодня разговаривал, тоже используют вайб-кодинг, тоже используют Claude Code, но они всю инфраструктуру написали фактически с нуля. С гордостью показывали мне это приложение. Я вижу, что они гордятся, и не хочется их обижать, но понимаю, что это реализуется буквально в несколько запросов. То есть реально в пару запросов. Возникает вопрос, как они смогли это навайбкодить, наиболее вероятный ответ - это плохо сделанный ресерч, и скромное молчание Claude Code по правильной установке окружения.

Поэтому нам нужно всегда об этом думать заранее. Когда мы подключаемся к Jira, первое, о чем мы должны подумать: какие есть пакеты на Python для работы с Jira? Что мы вообще там собрались делать? Какие есть пакеты в OpenAI для работы с Jira? Какие есть пакеты в Node.js для работы с Jira? Мы ищем эти пакеты, находим их, убеждаемся, что они сделаны официальными контрибьтерами, безопасны и без вирусов. Устанавливаем всё это в свое окружение разработки и только потом запускаем наш вайбкодинг и всё остальное. Иначе мы будем чинить то, что не нужно чинить, и кодить инфраструктуру — которую не надо кодить.

Применяя эти простые правила установки и настройки своего вайбкодинг окружения на своем декстопе или лаптопе вы сразу делаете свою работу и свой расход токенов в десятки и сотни раз эффективнее. Важно что если это не сделать заранее и не подумать об этом, то ваш Codex или Claude Code могут вам это никогда и не сказать в работы, вы просто будете расходовать свое время бесполезно, сжигать огромное количество AI токенов и получать разочарование от результатов вайбкодинга.

AI intro 1 - Установка окружения - Схема AI билдера

Теперь последнее. У нас есть чудесная схема, как работает AI, она называется AI архитектура. Всем нужно будет посмотреть эту схему, чтобы на следующем занятии мы уже предметно по ней прошлись.

В целом, от схемы вы должны понимать, почему весь мир сходит с ума от AI, и даже я.

Магия AI заключается в том, что он мгновенно соединяет несколько ранее совершенно несоединяемых вещей.

Первое, он соединяет ваш компьютер, ваш лаптоп, с папками на вашем компьютере — теперь с вашими файлами напрямую работает AI.

Второе, через PowerShell терминал, Git AI соединяет вас с языками программирования, которые установлены прямо на вашем компьютере: Python, Node.js, любой язык, какой хотите, можно установить.

Почему Codex требуется установить на компьютер, почему это должен быть десктоп, а не мобильное приложение? Потому что ваш Codex именно соединяется с вашим компьютером, с папками и программами, которые установлены на нем. В принципе, можно подключиться к любой программе установленной на вашем компьютере.

Третье, ты соединяешься со своими веб сервисами через специальные коннекторы, Plugins. В Codex вы подключаете ваш любимый GitHub, Figma, Jira, Gmail, Google Calendar, Google Drive, любые веб сервисы у которых есть Plugin или API.

Фактически вы соединяетесь со всем своим веб-миром, со всеми своими веб-продуктами: Notion, Google, Jira, Figma — всё, что захотите.

Четвертое - вы подключаетесь к OpenAI API, то есть к мозгу, бесконечной вычислительной мощности. Как с изобретением интернета вы подключились к бесконечной информации, так с изобретением AI вы подключились к бесконечной вычислительной мощности.

И все это управляется черезе интерфейс Codex, фактически через чатик, похожий на ChatGPT.

И с пятой стороны — ваши приложения которые вы вайбкодите. Любые AI-автоматизации, сервисы и продукты, которые вы можете самостоятельно завайбкодить установив все элементы этого окружения и соединив из через AI. Таким образом мы собираем этот пазл супер возможностей.

Что мы будем делать с проектной и продуктовой работой? В чем наша суперзадача? Мы должны языки программирования соединить с корпоративными веб-сервисами и дальше соединить их с AI моделями OpenAI — голосовые, изображения, видео, любые модели. И сделать AI автоматизации так, чтобы полностью исключить работу исполнителя из наши процессов, мы должны выполнять только работу оркестратора процессов. Как только встречается ручная задача или что-то что требует исполнения - мы добавляем нужную AI автоматизцию в нашу работу. После интеграции AI у нас теперь появляется такая суперспособность.

Поэтому изучите эту табличку. С одной стороны — ваш комп с языками программирования, с другой — коннекторы с сервисами, с третьей — бесконечные мозги AI моделей, с четвертой — наши приложение. Вот эти приложения, мини аппы мы и будем делать.