Vlad Loop

Я провел эксперимент с AI для кодинга: создал prod-ready лендинг на Next.js тремя способами, используя разную степень детализации контекста для Claude Code. 1300 строк спецификации дали код на 8/10. Минимум контекста – только 4/10. Но быстрый старт за 11 минут обернулся 3+ часами доработок. Дальше – результаты трех экспериментов, технический анализ кода и правила выбора подхода. Постоянно спорят: больше контекста для AI – хорошо или плохо? Одни говорят: "Чем детальнее опишешь, тем лучше". Другие: "Минимум информации – AI разберется сам"...

Одинадцать вечера. Я засиделся с Cursor AI, пилю очередную фичу для своего pet-проекта. Мозг перегружен, но я не могу оторваться – еще один промпт, еще одна итерация. Код генерируется моментально, я правлю, запускаю тесты, получаю результат. И снова. Это чем-то напоминает игру: делаю шаг → получаю награду → делаю следующий шаг. Дофаминовая петля. Когда я наконец ложусь спать, мозг не отключается. Мысли крутятся вокруг завтрашних задач: какой результат я получу завтра, какую фичу допилю, какой промпт сработает...

Что случится с моими AI-агентами, если завтра OpenRouter перестанет быть доступным в РФ? Не «если вдруг когда-нибудь», а вполне конкретное завтра. Я потратил несколько недель на то, чтобы собрать примерный план на подобный сценарий и делюсь результатами. Месяц назад я проснулся и увидел, что мой основной workflow в n8n лежит. OpenRouter словил какие-то проблемы то ли с биллингом, то ли с сетью. Это была не блокировка, просто технический сбой. Чинили часов шесть. За это время я потерял около десятка обработанных цепочек...

Три месяца рабочего времени. Не теоретических «возможных», а реальных, которые я вернул себе за последние пять месяцев активного использования AI. Это не маркетинговый буллшит – это конкретные цифры, которые я посчитал, пока готовил эту статью. Меня всегда раздражали статьи в духе «AI экономит время». Окей, экономит. Сколько? «Много». Спасибо, очень полезно. Когда я начал осознанно пользоваться AI-инструментами, решил вести что-то вроде дневника: где использовал, сколько времени потратил, сколько бы потратил без этого...

Где-то 2 года назад, команда Telegram выкатили Telegram Stars. "Звездочки", которыми можно оплачивать цифровые товары. На момент написания этой статьи, за окном конец 2025 и меня посещает мысль: окей, у меня есть парочка ботов на n8n, в целом, я не против, чтобы они приносили деньги. Где тут кнопка "Принять бабло?" Спойлер: её нет. Команда n8n делает хороший продукт, но они не всегда успевают за скоростью релизов телеграма (это моя гипотеза, как на самом деле – не знаю). Штатная нода умеет отправлять...

Ваш сценарий в n8n отлично работал на 10 задачах, но «завис» на 1000? Если процесс выполняется часами, а в логах маячит ошибка Timeout, виноват, скорее всего, стандартный узел Loop Over Items. Этот узел надёжен, но работает последовательно: берёт один элемент, прогоняет по всей цепочке, ждёт — и только потом берёт следующий. Если каждая итерация из-за медленного API занимает 5–10 секунд, обработка 1000 элементов растянется на несколько часов. Представим три задачи разной длительности: Loop Over Items выполнит их одну за другой...

Давно наблюдаю, как коллеги и знакомые наступают на одни и те же грабли с AI. Достаточно предсказуемый цикл на мой взгляд. Сначала – неподдельный восторг от технологии. Потом первая попытка "спихнуть" на LLM реальную, сложную задачу. И почти всегда финал один: невнятный, обобщенный результат и разочарованный вердикт: "эта штука не работает" или "слишком глупо, быстрее сделать самому". Вам это знакомо? Этот разрыв между ожиданиями "сейчас он всё сделает за меня" и реальностью "он выдал какую-то чушь"...

Думаю, многим инди-разрабам это знакомо: "Ты вложил в свою игру всю душу и тысячи часов. Ты хочешь, чтобы в нее поиграл весь мир", но для этого нужны переводы, которые порой стоят больше чем вся разработка ранее. Я не GameDev разработчик, но я вижу, как многие соотечественники сталкиваются с этой проблемой. Я решил потратить пару часов и свои навыки в разработке цепочек автоматизации n8n, для того, чтобы отечественная инди-разработка могла иметь возможность получить средненький перевод и существенную экономию на данном процессе...

Я несколько раз поднимал n8n у себя. И каждый раз думал: почему базовая установка вроде работает, но ощущается… как тестовый стенд? Логов нет, база тормозит, интерфейс отваливается через пару дней. А потом понял – не сам n8n виноват, а настройки по умолчанию. Если вы хотите не просто “запустить”, а работать с n8n как с надёжным инструментом, стоит уделить внимание конфигурации. Ниже – мой практичный чеклист с пояснениями, зачем включать или отключать каждую опцию. Существует несколько способов установить n8n, включая npm...

На днях пролетела новость, что OpenAI собирается ослабить цензуру на «пикантный» контент. Аргумент простой: «Относитесь к взрослым как к взрослым». И я уже вижу в некоторых тредах позитивный фидбек: «Во, теперь снова GPT станет человечным, любящим и понимающим!»... Что же происходит с нами, когда мы выбираем "безопасную" любовь программы вместо сложной, непредсказуемой, настоящей связи с человеком? Хотел я на это дело лонг написать. Разобрать, почему вся эта история с AI-друзьями кажется мне очень плохой затеей и ни к чему хорошему для человечества не несет...

У каждого AI-продукта есть темы, на которые он не должен говорить. Это могут быть названия компаний-конкурентов, обсуждение политики, раздача медицинских советов или, как в нашем сегодняшнем примере, любая информация о кошках. Стандартные фильтры безопасности, встроенные в модели от OpenAI, Google или Anthropic, здесь не помогут. Они отлично справляются с блокировкой общепринято опасного контента вроде хейт-спича или призывов к насилию. Но им совершенно безразличны ваши внутренние бизнес-правила...

Я собрал свой первый RAG-бот по всем канонам. Взял Google Sheets с базой знаний в формате «Вопрос-Ответ», прикрутил Supabase для векторного хранения, а в центре поставил n8n, чтобы связать все это воедино. Запустил. Первые два ответа — успех. Бот мгновенно находил нужную информацию и давал четкие, релевантные ответы. Я уже предвкушал, как эта штука закроет 80% рутинных вопросов для вымышленного отдела технической поддержки. А на третьем вопросе, чуть более сложном, система поплыла... Он взял кусок из одного документа, кусок из другого и синтезировал уверенный, но абсолютно неверный ответ...