💎 Сокровище из GitHub-а
Теперь представим, что вы хотите сервис посложнее.

Cursor способен заменить вам нескольких специалистов (пока скорее джунов), и ему/им полезно узнать заранее, что ж вы хотите в целом, а не в частностях. К вам в мозг Cursor пока заглянуть не может, поэтому папочка с базовыми вводными, способна сильно облегчить жизнь и вам, и ему.

Новый термин Contextual Engineering -- это подготовка к написанию кода и в частности вайбкодингу, помогающая LLM меньше галлюцинировать и лучше помнить, что вы вместе делаете. Фактически это проектная документация и план, доступные ассистенту Cursor, и позволяющие вам с ним бежать в одну сторону.

👌 Пошаговый метод:
- создаете себе аккаунт на GitHub и связываете его с Cursor, если ещё этого не делали;
- клонируете себе этот репозиторий https://github.com/coleam00/context-engineering-intro и дальше действуете так, как описано в [README.md](http://readme.md/) -- пишете несколько базовых документов;
- можно бомбить вопросами ChatGPT и править файлики руками, можно сообщить Cursor, что вы будете работать по модной системе и попросить его прочитать [README.md](http://readme.md/) за вас -- Cursor закидает вас вопросами в попытке получить из вас контекст, сам перепишет документы.

Настройка контекста может занять время, но даже частично заполненные шаблоны помогут вам проще контролировать происходящее при написании кода силами Cursor, не говоря уже о том, что пока вы будете объяснять LLM чего вы хотите, сами получше это поймёте 🙂

Дополнительный бонус, если вы менеджер: после демонстрации прототипа, пораженная мощью вашей продуктовой мысли команда, тут же получит полноценные требования для реализации!

💥 Майним первых пользователей
Теория: в интернете полно мест, где уже тусуются люди. Вам просто надо лечь на их пути с указателем 😁

Переходим к практике.

👩‍💻Что за проект я делаю
Это сайт, который помогает подобрать товары под задачу. Для поиска я решила использовать ChatGPT. Для тренировки сделала Custom GPT, чтобы убедиться, что идея сработает. И вот у меня есть контент ответа и открытый вопрос “А нужен ли кому-то этот контент?”.

Руководствуясь принципами Lean-подхода, ищем самый быстрый способ проверить сырую идею. Кто мой пользователь? Человек, у которого возникло новое дело, требующее шоппинга.

Сложное и затратное дело пока не подойдет: мне долго делать хорошо, и почему пользователь должен довериться неизвестному источнику, непонято. Значит эти новые дела должны быть популярные, относительно простые, требующие для шопинга не много денег. По описанию похоже на хобби.

🤓 Step-by-step
- Штурмим с GPT — на выходе список новых хобби и идея продвигать их на Pinterest.
- Рисерчим с GPT тренды — список хобби отприоритизирован.
- Не верим GPT, ведь он всех посылает в одну сторону — добавляем идеи, которые по его мнению не зайдут.
- Создаем план для новых контент-мейкеров тоже при помощи GPT.

🤓 Собираем MVP
GPT посоветовал создать контент при помощи [Canva](https://www.canva.com). Сервис не работает в России — используйте VPN. Он позволяет создавать коллажи, обложки, визитки при помощи простых графических шаблонов, готовых шрифтов и довольно разнообразных инструментов кастомизации. Пока мне полностью хватило бесплатных опций.

Создаем контент, который красиво продемонстрирует список товаров для нового хобби. Я протестила несколько вариантов:
- коллаж с реальными товарами по шаблону в Canva (на коллаж уходил час времени);
- обложки с помощью Шедеврум + Canva;
- генеративный коллаж при помощи Midjourney (найдена внутри GPTs от ChatGPT, работает бесплатно) + Canva.
Для 2 и 3 в Canva просто накладывала заголовок, на создание реально ушло 5 минут.

Заводим на Pinterest бизнес-аккаунт, всё бесплатно, понятно и нет никаких драконовских требований типа ИНН или привязки карты. Выкладываем картинки и умещаем свой полезный GPT-текст в 800 символов. Нервно наблюдаем за статистикой.

🍿 И чем кончилось?
Итоги “творчества” тут. За несколько дней по статистике внутри Pinterest 283 показа, 43 клика в пин (CR из показа 16%), 5 переходов на сайт (CR из показа 1,7%). Google Analytics при этом настаивает, что было 14 юзеров.

Штош, плюс-минус 10 совершенно бесплатных людей, павших жертвами моего доморощенного маркетинга, мы имеем. Конверсии за неделю стабильные (кроме дней, когда Pinterest поломался и обнулил всю стату, но потом вернул). Значит придумав, как генерировать контент с тем же качеством, но в 100 раз больше, чем 1 пин в день, можно и на 1К пользователей выйти без бюджета, а на таком потоке уже реально и денег заработать на рекламе и на affiliate-программах (в теории).

☁️Google Cloud или Yandex Cloud?

😎 TLDR
Для вайбкодер лучше Google, потому что развернуть веб-сервис в облаке впервые при помощи только Cursor в облаке Yandex невозможно.

🤓 Детально
Если вы хотите, чтобы к вам смогли прийти живые люди, то самый быстрый и простой способ — это сервер в облаке.

В Яндекс Облако я выкладывала простенький прокси-сервер. В облако Google веб-сервис. Дальше пройдём по этапам и разнице.

1. Регистрируемся на сайте облака. Без Cursor, лапками. Нужно привязать карту. На этом этапе различий нет, кроме того, что в Google не привяжешь карту русского банка.
2. Получаем стартовые гранты. В обоих случаях суммы внушительные и вайбкодеру на глаз хватит на год-другой, если не строить массовые сервисы.
3. На всех следующих этапах работает так:
1. любое действие в Я Облаке заканчивается тем, что ничего не работает, Cursor ходит по кругу и обещает всё исправить. Но этого не случится никогда, потому что Cursor не знает документацию облака и очень многие настройки нельзя сделать через CLI (а это пока единственный способ связи между облаком и Cursor).
2. почти все действия с Google Cloud прошли через CLI. Cursor качественно пояснял, что и зачем надо пойти сделать в веб-интерфейсе облака, 1-2 раза было нужно, но всё было понятно.

🧮 В сухом остатке
От регистрации до выкладки в прод:
1. в Я Облаке — несколько часов чистого времени с осознанием, что Cursor опять встрял и надо ботать доки. Документация Облака витиеватая и склонная непонятно объяснять непонятное.
2. в облаке Google — 20 минут от старта до моего сервиса в продакшене на гугловском домене.

Даже жадность пока не заставит меня вернутся в Yandex Cloud за не потраченными грантами, потому что суть вайбкодинга в том, что всё магическим образом происходит само. Но не все инструменты пока одинаково хорошо поддерживают магию. И пока Yandex Cloud этому научится, я выбираю Google Cloud.

Если для вас Google это плохой выбор, то вот ключевые затыки Cursor и возможное решение:
- Cursor не понимает разницу между облаками, поэтому не знаем, когда CLI не сработает или использует терминологию Google, а у Яндекса всё чуть иначе > руками скормите документацию облака в Cursor. Можно передавать статьи с запросами, можно сгрузить в папку в проекте и добавлять её в контекст Cursor.
- Чаще всего ломается на правах, которые можно настроить только в интерфейсе. Посмотрите видосики про настройку прав в веб-интерфейсе, этой операции лапками вам не избежать.

Немного магии вайбкодингу должно вернуть, но это не точно 🙂

💫 Cursor: вам поговорить или реально сделать?

TLDR: чтобы реально сделать, пользуйтесь приложением Cursor, не веб-версией.

Cursor в приложении (на ПК)
Это полноценная среда разработки (IDE) на базе VS Code. Поддерживает:
• автокомплит с GPT;
• редактирование и объяснение кода;
• генерацию коммитов;
• запуск и отладку кода;
• работу с локальными проектами и Git.

Cursor в вебе
Упрощённая версия.
Можно:
• писать и объяснять код в отдельных файлах;
• использовать GPT-помощника;
• но нет полноценной работы с проектами, запуском и интеграцией с Git.

👉 Веб — для быстрых экспериментов. Приложение — для реальной разработки.
UPD: для мобильный устройств у Cursor есть только веб-версия.

💸 Вайбкодер — горе в семье
По многочисленным единственной просьбе моих читателей, рассказываю про расходную часть вайбкод-хобби.

Подписка на Cursor Pro — 20$
Пользуясь отпуском я играюсь с Cursor ежедневно часов по 8. Пруфпик с интенсивностью и объемами прилагается -- пока не было уведомлений о лимитах.

API Open AI — счёт пополнен на 10$, фактически потратила 0,37$.
API оплачивается отдельно от ChatGPT, которым я тоже пользуюсь, но для всего на свете, поэтому расхода на него мы учиывать не будем. К тому же, есть Алиса, Grok, Gemini и DeepSeek, если хочется бесплатного помощника сбоку.

Googel Cloud — 11$ из 300$ кредитов, пока не пополняла.
Тут практически 99% расходов приходится на мои игры с использование Google Search для подклейки картинок к текстовому поисковому ответу от Open AI. При условии, что в Open AI и поиска Гугла я сделала одинаковое количество запросов, смело можно сказать, что 1 запрос в картинки гугла — это примерно 27 запросов в Open AI. Неочевидно было, что поиск картинок — это так дорого (хоть и пока бесплатно).

🧮 Итого пока реальных денеге 20,37$ и ещё около 10$ в заложниках у Open AI.

Ещё у меня есть подписка на Manus — 16$. Но после погружения в Cursor в Manus пока без дела копятся кредиты. 🤷‍♀️

🤖 Немного про использование Open AI и агентов.
Я откладывала AI-поиск, опасаясь, что мы с Cursor не вывезем, но на деле это чуть ли самая быстрая фича, которую я запилила. Нужно было, чтобы агент выдал список категорий с пояснениями и ссылками на Amazon под задачу.

Cursor подключился к API, объяснил, что денег там нет и мне надо пойти их дать, написал код и даже первичный промт, который давал не лучший по смыслу, но в нужном для фронтенда формате, ответ.

👌 Установлено опытным путём
- у Open AI есть песочница для ассистентов-агентов;
- если создавать агента через Cursor, то его не будет в интерфейсе песочницы. ChatGPT поясняет, что это нормально. От себя добавлю, что не удобно;
- в песочнице можно играться с агентами, для опытов не будет нужен ни код, ни Cursor;
- в интерфейсе видны параметры, с которыми вы потом можете ходить в API. Они просто и понятно объяснены;
- поменяли System Instructions (промт агента) слева, сделали запрос и получили результат в окошке справа.

🤔 Наблюдение про промтинг
Чем длиннее промт, тем вероятнее, что два более коротких промта справятся лучше. А точнее вы лучше справитесь с двумя покороче.

Конкретный пример:
1. пытаюсь за один промт получить список категорий с пояснения зачем они нужны, важными для поиска параметрами и поисковыми запросами с их учетом, но одним ответом. Не удаётся управлять количеством категорий в таком ответе. Либо всегда мало, либо всегда много, но для разных задач количество категорий в ответе должно быть разным.
2. делаю агента, который даёт только категории, без пояснений, но с точными названиями -- получаю очень клёвые, вариативные списки. Пояснения и важные параметры я добавляю к категориям следующим промтом. За 2 шага получаю гораздо более качественный ответ.

🤓 А что говорят не диванные специалисты?
Специально для вас я проконсультировалась с Prompting guide 101 от Google, предварительно запихнув его в Notebook LM, потому что искать ответ в 68-страничном документе руками не современно.
Документ сообщил, что:
- наилучшие результаты достигаются с промтом в 21 слово в среднем (а люди обычно пишут промты длинной менее 9 слов, и это как раз плохо)
- если длинный промт составлен так, что все указания релевантные, четкие, не дублируется, не противоречат друг другу и т.д., то и длинный хорошо сработает.

🙈 Видимо пока у меня лучше получаются промты на десятки слов, чем на сотни, но гайдбук намекнул, что дело не в промтах, а во мне :) Продолжаем.

Вот это новость! Cursor предлагает мне совершенно бесплатно попробовать последние достижения науки и техники (GPT-5, презентованную сегодня). И я конечно соглашусь!

Наше общение с GPT-5 в Cursor закончилось довольно быстро:
🖖 1. GPT-5 не смог реализовать фичу и написал вместо неё свою, хотя его никто не просил.
Протестировав фичу я поняла, что мой нови-клёви поиск на базе последовательных вызовов агентов, работает не так. Живой пример, почему вайбкодеру стоит делать агентов руками в песочнице Open AI и перекладывать данные между ними лапками, пока не получите финальный результат.
🤡 2. Читая логи работы нового поиска в терминале, я увидела странные слова типа "упрощённый поиск", "улучшенный промт", которые явно не просила кодить. Я расспросила модель, что значат эти слова, и узнала про феерического размера самодеятельность.
👿 3. GPT-5 сообщил, что мультиагентный поиск реализован, но отключен, потому что агенты ещё не готовы (в этот момент я накричала на Cursor впервые), но есть упрощённый поиск, который делает вообще не то, использует трёх новых агентов, написанных самим GPT-5.
🔥 4. После моего объяснения, что агенты работают, и их успешной проверки самим же GPT-5, он начал неистово чинить всё подряд и в итоге зациклился, сжигая на моих глазах мои же токены.

⁉️ "Is GPT-5 in Cursor a disaster?"
Спросила я у Google и получила свеженький Reddit, где коллективный разум постановил, что GPT-5 круто справляется с багами в уже готовых системах, но плохо с новыми фичами.
Мир разделился на 2 лагеря:
1. GPT-5 нашел и исправил баг, который я с Sonnet искал последние 3 месяца
2. GPT-5 не слушается, делает что хочет и потом подробно объясняет почему он сделал совсем не то, что вы просили.

Я попала во вторую группу, поэтому возвращаюсь обратно к управляемому Sonnet.

С одной стороны, я обещала не душно рассказать про безопасность, с другой пятница — день мемасиков. Всё сходится. На следующей картинке пример, почему вам придётся про неё думать.

🌚 Дизайним без дизайна
👌 На раз-два
Сервисы типа Lovable и Manus умеют сделать за вас дизайн полностью. Внезапно Cursor тоже умеет делать это за вас. Первую версию моего сайта он сделал по описанию. Наилучший результат получился, когда я кинула ему ссылку на страницу-реф, чтобы показать стиль оформления. Cursor при этом дизайнит хуже, чем заточенные под это сервисы прототипирования, но его дизайн позволил мне ещё неделю играться с данными, не отвлекаясь на визуализацию.

🤓 На раз-два-три
Наигравшись с данными я пошла играться с возможностями Фигмы. Кнопка Actions (их AI-фичи) позволяет в числе прочего сделать First Draft. Внутри этой штуки есть опции - десктоп/мобилка, wireframe (схема блоками) и basic (этим нарисована морда моего пет-проекта).
Дизайн из Figma можно превратить в HTML при помощи плагина. Я использовала Anima. Если заплатить им денег, то можно у них на сервисе продолжить делать сайт по этому дизайну, а также скачать файлы с кодом. Бесплатно можно скопировать блоки кода из интерфейса, отдать их Cursor и попросить перевести в ваш код с учётом разницы в технологиях (если она есть).

Cursor проигнорировал кастомные шрифты и небольшие мелочи, но в целом перенес код хорошо. Шрифты Google Fonts пришлось подключить отдельно, тоже было не сложно. Именно кастомные шрифты придают дизайну без графики законченный вид. Просто, быстро, аккуратно.

🖼 покажу одной картинкой как сегодня средизайнила карточки в результатах поиска на своём сайте при помощи просьб со скриншотами к Cursor. Figma была использована только для того, чтобы сделать для вас эту картинку 😁

На этой неделе у моего подопечного продукта случился внезапный звёздный час — ко мне на https://task2cart.com/ пришло аж 26 неизвестных мне людей. Бесплатно. И даже оставили обратную связь.

📰 Помогли соцсети
Активно интересуясь темой, мы тут же получаем в своих лентах подходящий контент, а на FB ещё и предложения вступить в релевантные группы. Так я оказалась в "Vibe Coding is Life" с 30+ тыс участниками.
Кто-то постом попросил у этих 30 тыс. небезучастных показать свои проекты. В итоге 37 ссылок в комментариях (включая мою) от людей, которые довели вайбкодинг до какого-то завершенного на их взгляд результата, дошли да FB и имели наглость заявить миру о себе. Не знаю какой шаг срубил воронку больше всего, но на выходе это всего 0,1% сообщества тех, кто считает вайбкодинг своей жизнью.
Мой фаворит (и ссылка собравшая максимальное число лайков) -- это сайт, имитирующий старую MacOS: http://adamos.me Никакой бигтех такое не сделает, ребят. Зацените.

📈 Помог счетчик Google Analytics
Прикрутить его с Cursor стоило примерно 2 действия:
- зарегистрироваться в Google Analytics лапками;
- отдать курсор ключ и попросить подключить.
Теперь я точно знаю, что ко мне приходят мои 3 зайчика из Pinterest, вот эти 26 прекрасных незнакомцев, а ещё скоро узнаю конверсию из этого ТГ-канала и с вами её поделюсь 🙂

💾 Помогла админка
Да, у моего сервиса на 4 страницы, 2 -- это админка! 😎 Потому что все результаты поиска сохраняются в базу, чтобы не надо было ждать по 3 минуты, когда там AI ответит, чтобы протестировать очередные безжалостные опыты над интерфейсом 🙂 А ещё я могу отредактировать любое поле такого результата, если оно меня бесит. На эту админку ушло пару дней, но тут она мне очень пригодилась, чтобы увидеть, что же спрашивают живые люди 🙂

Мой личный хит-парад запросов
🥉Make drugs. Кто бы сомневался 🙂 Ответ вышел одновременно полезный и не опасный.
🥈Climbing trees. Ну кто ещё вам на полном серьезе и полезно ответит, что вам понадобится, чтобы забираться на деревья! А мой сервис смог 🙂
🥇Cook pig wings. PIG WINGS 😂 Спасибо автору. С формированием ответа не справился только поиск картинки основного ингредиента. А такой рецепт правда есть!

Жду ваших каверзных задач в https://task2cart.com/, ну и поделитесь как вам (и да, пока всё очень медленно работает, запаситесь терпением).

Ребята, пятнечные мемы обязательно будут, но пока поделюсь радостью и болью одновременно.

🌧 TLDR
У меня есть инструмент для сравнения качества ответов GPT-4 с GPT-5. Но GPT-5 не работает для Assistants в Open AI.

🌚 Как я собрала инструмент для оценки, когда оценивать нечего
GPT-5 вышла неделю назад. Свежие гайды для промтинга новой версии сулят "fine-grained control over its agentic behavior, exploration depth, and output style". Мне всё надо! Я решила, что по-взрослому переключаться надо с проверкой качества ответов, потому что наверняка сразу не сработает, придется допиливать и перепроверять раз эдак пять.

Если вы сталкивались с оценкой качества ответов моделей, то знаете, что это очень трудозатратный процесс. А если вы менеджер, то знаете, что кроме вашей разметки там ещё куча работы до, чтобы она случилась, и после, чтобы появился аналитический вывод для итерации улучшения.

Так сложилось, что отпуск мой проходит без участия дата-аналитиков, а ещё это всё-таки отпуск, поэтому я стала искала способ сделать по-взрослому, но так, чтобы не работать. И вот что нашла.

🧸 Собираем чучелко инструмента для оценки
Жалуемся ChatGPT, что хотим оценк и не оценивать, и узнаём про multi-judge подход с применением LLM.
Multi-judge — это способ оценки ответов ИИ, когда несколько “судей” (модели или люди) по очереди или параллельно проверяют и критикуют друг друга, чтобы получить более надёжный итоговый вердикт. У меня разметки будет делать LLM, а я только оценивать, что у LLM получилось.
Комплект инструментов для анализа уже написан и выложен добрыми людьми на GitHub https://github.com/lm-sys/FastChat.
Отдаём Cursor ссылку, говорим, что нам нужно собрать из этого свой инструмент для оценки, он пишет код за 15 минут.

👀 А почему оценивать нечего?
При попытке использовать в новом инструменте GPT-5 как модель для ответа или как модель-судью, я получала разнообразные ошибки и подкидывала их Cursor для исправления. Вконец измученный, он сообщил, что GPT-5 ещё не поддерживается и пошёл везде прописывать GPT-4. Так я набрела на вой на форуме Open AI и узнала, что GPT-5 в моих поисковых агентах я пока использовать не смогу, потому что в Cursor они GPT-5 включили, а в своё API ассистентов — нет. Штош, пока от скуки будем проверять o3 против 4o, тихонечко затачивая на Open AI зуб.

На глаз ещё несколько часов у меня уйдет на то, чтобы по шагам пройти все стадии проверки внутри тулзы и убедится, что я проверяю именно ту конфигурацию промтов, которая работает в коде, и так, как это мне надо, а не как Cursor это придумала.

Но путь от "хочу ничего не делать" до какого-то клевого инструмента для оценки качества, занял феерически мало времени и не потребовал ни одного живого разработчика или дата-аналитика.
One-man-show must go on 😎

Пятничные мемы — они как боссы: никогда не опаздывают, но иногда задерживаются 😎

Сегодня спонсор нашего мема Claude App. Прикольно, что ребята из Anthropic конкурируют с Cursor легкостью и красотой. Ну вы посмотрите, какие шрифты 😍

А мем в итоге получился больше про кодинг, а не вайбкодинг, но чтобы вы понимали, это справа не картинка, а html. Claud написал его и отрисовал в браузере.

У LLM не возникает мысли, что она не умеет генерировать картинки, идёт и делает! Будь как LLM — иди и делай вайбкод! 😁

А теперь немного про продукт и дистрибуцию
- Cursor — это приложение, которое создаёт компания Anysphere Inc. Дебют Cursor — декабрь 2022, а массовая популярность пришла в течение 2023 года.
- Компания Anthropic — создатель семейства моделей Claude Sonnet и Opus. До недавних пор эти модели были дефолтом в Cursor.
- Cursor и GitHub Copilot по последним данным сообща генерируют 25% выручки Anthropic. То есть дистрибутируют наработки Anthropic супер-заметной доле конечных потребителей.
- Смотреть на такой процент на дашбордах и спать спокойно Anthropic не может, ведь если Cursor и GitHub сменят дефолт на, к примеру, модель от Open AI, это будет ощутимым ударом по прибыли, которую быстро ниоткуда не взять.
- Open AI такая смена не безынтересна, ведь Cursor и GitHub Copilot в абсолютах приносят $1,4 млрд выручки, забрав которую Open AI получит 10% ко всей своей выручке и 50% к выручке от продаж в API.
- Такая ситуация стимулирует Open AI вкладываться в борьбу за программистов, а компанию Anthropic вынуждает создавать конечный продукт, чтобы лучше контролировать свою аудиторию.
- Claude CLI (Claude Code) был анонсирован 24 февраля 2025, а полноценный релиз случился 18 апреля 2025.
- GPT-5 от Open AI по дефолту в части установок Cursor появился 7 августа 2025 года.
- Anthropic при суммарных инвестициях в $18 млрд и оценку в $61 млрд мог бы купить Cursor с рыночной оценкой в 6 раз меньше их. Иногда стратегические партнерства так заканчиваются, но не похоже, что это тот случай.
- Но даже если Anthropic не сможет отвоевать у Cursor своих пользователей, сдав их Open AI, у него ещё останутся более мотивированные его поддерживать Amazon (вложили в Anthropic $8 млрд) и Google ($3.5).

😎 Вайбкодинг являет миру новые способы забивания гвоздей микроскопом:
- сортировка массива чисел при помощи вашего ChatGPT;
- преобразование букв в заглавные.

🦾 Because we can!