Александр Торбек

Искру взломали и чувак, наверное, сам не ожидал, что сломает её, ахах. Короче, в системе есть разграничение прав. У админов команд больше чем у обычного юзера. Недавно я засветил админ-команды, когда показывал как работает механика намёков. Оч внимательные юзеры смекнули, что можно попробовать от лица обычного пользователя ввести админские команды ручками, проверка на дурака, вдруг разработчик их просто скрыл. Я всегда дополнительно обрабатываю все новые команды проверкой «если не админ, доступ ограничен»...

? начало поста выше 👆 Гугл пытается догнать Open AI и Claude Code, что кстати неплохо получается, поэтому старается субсидировать своих пользователей жирными годовыми подписками, в которые уже включены все топовые модели гугла gemini pro 3.1 + модели для генерации изображений по описанию и картинкам nano banana pro. Дополнительно в antigravity доступны модели claude code. Не знаю, сколько эта щедрость продлится, но за свои деньги это самое выгодное предложение. Да, придётся купить vpn и акк не из РФ + подписку, но это дешево по сравнению с остальными моделями. Вот здесь можно купить себе подписку на год за 1,5 тыс...

Часть 2 предыдущая часть 👆 Есть довольно много способов сгенерировать дизайн через AI и чтобы как-то систематизировать знания, перечислю их, а потом расскажу, какой выбрал я. Важно добавить, что при выборе решения опирался на такие критерии: – уже есть продукт в виде бота для приложения, хочется сразу заложить хорошую основу – важно использовать дизайн не только как экраны для вёрстки, но и как CJM для продакта, будущего дизайнера или AI-дизайнера, чтобы проще было ориентироваться в системе и не пришлось по 10 раз разжёвывать, как работает функционал – поиск сервиса зависит от лучших AI-решений...

Часть 1 Итак, чтобы собрать дизайн, сначала нужно разобраться, какие инструменты вообще есть на рынке. Но перед этим давайте абстрагируемся от нейронок и вспомним: а как в принципе создают дизайн для продуктов без AI? Как выглядит процесс? Как это делают в IT? Чтобы понять отправную точку, от которой будем двигаться, давайте коротко зафиксируем флоу. Есть какой-то продуктовый вижн. Он транслируется аналитикам. Аналитики формируют требования, затем идут к дизайнеру. Дизайнеры раскуривают пользовательский сценарий, ищут референсы, смотрят, как устроена дизайн-система, рисуют макеты...

На данном этапе стоит сказать: получилось докрутить микропродукт до состояния «это работает, есть пользователи, покупают платный режим — кайф». Следующий шаг — новая веха развития. Попробую систематизировать накопленные знания, чтобы выдать ещё более осмысленное решение в виде апки для iOS. Зачем нужен натив Во-первых, есть риск блока Telegram и любой дурак понимает, что бот может потерять трафик. Нужно диверсифицировать риски! Во-вторых, за время разработки бота были первые попытки создавать через AI. Начиналось всё с гибридного режима, когда нейронки были хороши, но не настолько как сейчас: не было режима планирования, мультиагентности и лучших практик...