☁️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!

На этой неделе вокруг вайбкодинга пробегала шутка, что некоторые разработчики стали указывать в резюме скилл «умею реанимировать код после вайбкодеров». Мемасик на тему прилагается 🌚

А ещё на этой неделе был обнаружен первый советский вайбкодер!

А чтобы советские вайбкодеры не расслаблялись, модель Claude научили отказывать в помощи тем, кто хочет странного особо настойчиво. По этому поводу вот вам еще мемасик и отличной всем пятницу 🌈

👀 Что это мы наделали?
Жизнь менеджера такова, что он описывает что-то словами, но в код это превращают другие люди. Чтобы развивать продукт иногда менеджеру приходится расспрашивать разработчиков, как у них там в коде все устроено, чтобы предложения фичей были более адекватными. Разработчики бывают разговорчивыми и нет, Cursor относится к первым.

И вот вы наделали чего-то с Cursor, не особо иногда успевая за его мыслью. Не работает — докапываемся, работает — зашибись, не пристаём и продолжаем творить! Но когда вы дошли до какого-то локального майлстоуна и думаете, что сделать дальше, то круто вспомнить про режим “Объясни, что это мы тут такое наделали”.

Мы с Cursor напилили использование API Google для подбора картинок к товарам в результатах поиска. Прикольно, что достаточно было повелеть картинки прикрутить, чтобы через час они уже работали. Не прикольно было то, что они были плохого качества. Повелеваем сделать хорошее качество и при тестировании находим, что у картинок теперь качество супер, но что-то случилось со смыслом.

🤓 Включаем менеджера: Пора поговорить
Идём к нашему разговорчивому разработчику Cursor и просим объяснить, что мы за запросы такие посылаем в Google, не менялось ли чего. И тут открывается Нарния возможностей API Google, которыми наш креативный разработчик воспользовался как ему душа велела. Например, запретил не художественные фото, потому что в API так можно, ну и ещё подкрутил там и тут. В итоге после всех фильтраций и правда стали приезжать менее релевантные картинки, потому что релевантные срезали фильтры.

Попросила не фильтровать — помогло.

✍️ Делаем выводы:
- API Google очень гибкое, стоит попробовать ещё улучшить картинки, но более осознанно
- Cursor умеет подходить к задачам креативно и это обеспечивает его автономность (всё, что ему явно не сказали, он додумает за вас)
- разговорчивый разработчик — это невероятно познавательно и даётся вам вместе с Cursor из коробки, просто не забывайте пользоваться.

☄️ Нет времени объяснять
Cursor -- торопыжка. Как только вы просите его что-то сделать, то он не только объясняет вам как подойти к решению задачи, но и может тут же накодить все способы решения разом. Он позволяет принять правки только одного из решений, но лично меня в этот момент не оставляет ощущение, что вдруг одна без другой нормально не сработает 🫠

Если Cursor уже накодил странного, можно просто всё отменить, но лучше дополнительно в следующем сообщении Cursor уведомить, что вы его правкам отказали, потому что по тексту чата Cursor может посчитать работу выполненной и сам запутаться. У меня такие случаи были.

Чтобы такой фигни не происходило, просто заранее попросите Cursor рассказать про варианты подходов для решения, пояснить детали, но НИЧЕГО не программировать. Просить можно без капса 👌

Если попросить много раз, Cursor предложит добавить вашу особенность в память, но не будет спешить пользоваться этим знанием даже после этого. Прямое указание в конкретный момент работает лучше.

Кроме того, апдейт памяти Cursor предложил почти спустя месяц, поэтому можно попробовать действовать на опережение и в Cursor > Cursor Settings (это для Mac) написать свои User Rules.
Пример правила из документации Cursor по теме: Please reply in a concise style. Avoid unnecessary repetition or filler language.

😎 Моё готовое User Rule, которое можно утащить или улучшить
I’m new to programming — explain simply, suggest features with options (no code first), help with server restarts, cloud deploy, git cleanup, and stay concise & friendly

Если у вас есть свои -- поделитесь, а я пока попробую пожить с этим.