Грязный ноукодер

Такс, краткие новости 1️⃣ История с Skool комьюнити еще жива, но я решил прикрыть бесплатное сообщество, так как плачу за него $100 в месяц, никто не спрашивает там вопросов и нет желания пытаться делать контент в десяток разных мест одновременно. В итоге поступило даже предложение о покупке и я задумался, что можно его продать, чтобы монетизировать хотя бы толику затраченных сил. Если кому-то интересно пишите в личку, там - 2600 почт (бОльшая часть США и Европа, фрилансеры и оунеры), CRM для рассылок и разные автоматизации для общения/создания контента. Цена $5000. 2️⃣ Платное комьюнити будет жить - я решил вернуться к проектам, так как понял, что гонку с профессиональными пиздаболами креаторами я не выиграю. Я хочу продолжать делать что-то умное и интересное, исследовать ИИ и делиться находками в спокойном режиме. Поэтому я буду потихоньку пополнять платное комьюнити курсами (ИИ агенты, N8N) и разными гайдами, параллельно работая и получая реальный опыт на проектах. Хочу попробовать другие форматы и думаю провести онлайн-трансляцию копирования какого-нить $$$ продукта с Lovable за один час . Что думаете? 3️⃣ Еще задумался провести лекции в живую, так как это просто драйвит. В Питере пока вижу два потенциальных места - библиотека Маяковского и Просто коворкинг. Возможно кто-то знает потенциальные площадки? ____ Для поиска проектов решил собрать портфолио и оказалось, что кейсов у меня примерно столько же, сколько платных подписчиков в сообществе. При том, что у креаторов с нулем кейсов тысячи подписчиков, кажется выявляется закономерность с пропорциями 🧐

Jarvis день четвертый В общем долго рассказывать, но вот так выглядит будущее.

Jarvis: результаты первого дня Я подключил к агенту 2 агента (БД и ютуб) и пытаюсь заставить агента в один запрос сделать следующее: 1. Найти топовое видео на ютубе в определенной нише. 2. Транскрибировать его. 3. Написать верхнеуровневый скрипт, название и описание картинки для нового видео. 4. Записать всю эту информацию в таблицу (которой не существует и ее нужно создать). Неудивительно, что все мультиагентские системы от “креаторов” сейчас выглядят как набор последовательных агентов без тулзов, что само по себе является обычным Chat Completion запросом - то есть автоматизацией, а не агентом. Потому что, чтобы заставить агента думать, выполнять задачи и взаимодействовать с другими агентами, нужно решить миллион различных проблем. Вот некоторые из них: 1️⃣ AI Agent node в n8n создан на основе Langchain и абсолютно бесполезен, если вы не контролируете параметры и подходы самого Langchain. Я посмотрел логи агента, дополнительно разобрал код модуля с Gemini и подтвердил свои опасения - они лепят историю, системный промпт и запрос в одну большую кашу. Как результат - ИИ агент с трудом слушается команд и понимает что вообще нужно делать. Особенно это видно на сложных много ступенчатых задачах и длинных диалогах - вместо выполнения текущего запроса агент может выловить предыдущий запрос из истории и начать выполнять его. Вывод - делать основного агента на OpenAI. 2️⃣ Побочные эффекты первого пункта - агент не слушается системного промпта и настырно лезет выполнять все задачи сам, вместо того чтобы планировать и делегировать большие задачи своим помощникам. Также, агент упускает важные детали и начинает делать отсебятину - это будет правиться с помощью дополнительной проверки позже. 3️⃣ Tavily, который пихают все креаторы ютуба, оказался полным разочарованием (что неудивительно) - вместо него лучше использовать Perplexity для сложных исследований и Firecrawl для поиска и парсинга сайтов. ___ В итоге первый день растянется на два дня, но это не удивительно, ведь мы пытаемся создать то, чего еще не было. Чуть позже вернусь с результатами и конкретными мини-открытиями/решениями, которые удалось сделать во время разработки. P.S. есть вакантное место для проекта с ИИ - если у вас есть идеи и бюджет от $3k, то пишите в личку

Jarvis день первый В опросе на самую интересный продукт лидировал Jarvis и я решил начать с него (теперь уже Youtube). Буду пробовать формат build in public и рассказывать что я собираюсь делать и что из этого получилось - а вы в свою очередь сможете поучаствовать и повлиять на разработку. ___ У меня есть миллион технических идей для этого бота - инициирование диалога, самообучение, автономный аудит прогресса с советами и тд. Но, к сожалению, начать нужно с простых основ, которые были во всех 30+ бесполезных роликах на ютубе - инструменты. Я воспринимаю агентов как людей - такая аналогия помогает понимать, как именно должна выглядеть архитектура и какие решения будут оптимальными для правильной работы. К примеру - наш Jarvis является типичным ассистентом, который должен успевать делать много дел. Как и реальный человек, он ограничен в количестве дел, которыми сможет одномоментно жонглировать и держать в памяти. Поэтому, чтобы сделать его реальным швейцарским ножом, первым делом добавим ему “ассистентов для ассистента” - а именно дополнительных агентов, как инструменты, которые будут выполнять всю грязную работу за него. План на сегодня: 1️⃣ Сделать простого агента в ТГ 2️⃣ Добавить к нему 3 агента: - для общения с БД (куда мы будем все писать) - для общения с Ютубом (просто потому что такой агент есть и я им пользуюсь для себя) - для исследований (поиск в интернете, размышления и составление отчета) 3️⃣ Заставить его использовать их по назначению - самое сложное в этой задаче. ⬇️ Пишите в комментариях, что вы добавили в своего личного ассистента для упрощения ежедневной рутины.

Короче я устал гнаться за своими конкурентами и понял, что это неэффективно и вымытывает. Я пытаюсь угнаться за людьми, которые делают совсем другие вещи для других людей, и вместо того, чтобы продвигать свои собственные идеи, ты пытаешься повторять их в надежде на успех. В итоге успех не приходит и ты фрустрируешь х2 - никогда так не делайте.

Лучше оставаться самим собой и не иметь ничего, чем пытаться быть тем, кем не являешься.

В связи с этим я написал пост на Reddit про то, что единственный способ зарабатывать деньги на N8N - это делать хорошо свою работу. Все хорошие заказы идут через нетворкинг, а нетворкинг строится тогда. когда ты заботишься о людях и результатах своей работы. В итоге пост собрал больше 500 лайков и теперь у меня есть Топ-10 посты в ветках по n8n и no-code, что в целом отражает мой текущий опыт. ___ Я хочу продолжить заниматься ютубом, но подходить теперь к этому с головой, так как успех на этом поприще состоит из качественного контента и умении его подавать, что я делал спустя рукава все это время. Следующие ролики хочу построить вокруг небольших продуктов, которые я буду собирать на Lovable, на основе проблем, которые я вижу на рынке. Основной фокус на упрощении создания контента для бизнеса, так как контент король на рынке маркетинга и дальше его влияние будет только расти. Отсюда вопрос, какие из продуктов, по вашему мнению, являются наиболее желаемыми для рынка/могли бы помочь в вашем деле? 1️⃣ Youtube - генерация идей/скриптов для видео по вашей тематике на основе проверенных виральных видео (автоматический анализ конкурентов, поиск виральных видео, написание идей с учетом ниши) 2️⃣ Linkedin - написание виральных постов на основе проверенных форматов с учетом вашей ниши и базы знаний (сейчас очень легко завиралиться с помощью шеринга полезной информации за комментарии/лайки) 3️⃣ Short/reels - генерация коротких роликов на основе референса (сейчас на рынке есть пайплайны для определенных типов роликов, а я хочу сделать универсальный тул). 4️⃣ Jarvis - мультиагентный помощник, который реально помогает в бытовых задачах а не эта херня из ютуба для отправки писем и работает независимо от наличия запросов (то есть автономен в определении задач, их выполнении и сам инициирует коммуникацию)

Откуда черпаете информацию? Увидел, что мой хороший знакомый запустил свой канал, и решил немного попиарить без его ведома. Влад - основатель кодового агентства, живет в Китае и просто классный парень. Он так же как и я парится за качество и старается давать настоящую пользу. Подписывайтесь - https://t.me/kono1lov ____ 🧐 Предлагаю обменяться в комментах наиболее полезные каналами с оригинальным контентом, которые вы читаете каждый день, а то большинство из каналов просто аггрегируют один и тот же контент.

ПС - уже начинаем https://youtube.com/live/jHsRIWmyes4

⬇️ Кстати, для тех кто ничего не понял из поста выше, но очень интересно узнать про ИИ и ноукод Завтра буду участвовать в интенсиве от @pixeleperfect и проведу лекцию с общим обзором ИИ, ноукода и реальных кейсов. Это та же лекция, что была пару месяцев назад, но с новыми кейсами и свежими инструментами, которые сейчас в ходу. Приглашаю присоединиться завтра в 18:30 по мск Регистрация тут - https://t.me/pxp_reg_bot?start=id460209580

Как использовать новый Response API от OpenAI Всем спасибо за слова поддержки! Поныли и хватит - продолжаем писать тяжелый технический контент на основе реальных кейсов. Сегодня будет куча инсайтов по N8N и OpenAI. ____ Ранее я писал про сложный проект, который со скрипом удалось доделать. Сразу после завершения OpenAI что-то поменяли и 20 минут на генерацию отчета превратились в 280. При таком раскладе экономический смысл затеи терялся, поэтому пришлось придумывать что-то новое. Вводные данные: - Я использовал ассистента OpenAI с threads и gpt-4o-mini. - Мне нужно было сгенерировать 22 сообщения с structured output (это важный нюанс, так как сильно нагружает LLM). - На входе подается много данных (десяток страниц текста), поэтому тред быстро становится тяжелым и генерация каждого последующего сообщения замедляется. Что я попробовал: - Поменял HTTP ноды с stream параметром на код, так как последние запросы он думал по 20 минут и в конце выдавал какую-то билеберду. Еще я грешил на gpt-4o-mini, но gpt-4.1-mini съедало столько же времени. Для контекста - я использую кастомные HTTP запросы и делаю Run ассистента. В этом случае вам нужно либо получать всю цепочку рассуждений используя stream параметр, либо делать цикл ожидания и проверять результаты каждые Х секунд. - Генерировал без structured output - это не помогло. Оставалось попробовать: - Перейти на Responses и молиться, что проблема не на моей стороне. - Перейти на Chat completions - тут бы пришлось переделать всю структуру запросов, так как нужно будет самим отвечать за контекст, который обычно ложится на плечи threads. В итоге я решил попробовать реализовать с Responses API. Что нужно знать об этом подходе в сравнении с Assistants API: - Тут нет assistants - инструкции нужно задавать при запросе или они будут наследованы с предыдущего запроса. - Тут нет threads - вместо них есть указание предыдущего сообщения, через которое собирается вся цепочка сообщений в тред на стороне OpenAI. - Tools нужно указывать при каждом запросе отдельно. - Один запрос на всё - ответ от custom tool передается так же, как и сообщение пользователя, и при этом требует повторения параметров (к примеру вы дергали запрос с tools и указанием формата JSON schema, он выбрал custom tool, вам нужно отправить ответ от tool вместе с JSON schema, иначе будет дефолтный текстовый формат) В результате Responses показал такую же результативность, как и была до поломки - около 20 минут на 1 отчет с gpt-4o-mini. Для понимания - за 2 таких отчета компания берет $800 с клиентов и раньше на каждый из них уходило по 3-4 часа. Дополнительный плюс от работы с Responses - вы сможете видеть логи всех событий и ответов в дашборде OpenAI. ___ В следующем посте расскажу о том почему интерфейс N8N виснет и как этого избежать.

Заебало Неожиданно, зато честно. Каждый день я занимаюсь тем, что пытаюсь придумать интересный и полезный контент. Каждый день я смотрю статистику и вижу, что ничего не растет, как будто я в теневом бане youtube. Каждый день, я вижу как люди с нулем знаний по N8N, крадут чужие, в том числе мои, шаблоны, врут с три короба в постах/видео и они становятся гипермега виральными. Отсюда вопрос - как мне отупеть до их уровня? Как начать врать и перестать париться о качестве? Возможно кто-то прошел это и знает клинику с качественной лоботомией. P.S. я долго сдерживался, но седня посрался с челом, который на гитхабе выложил 200 скаченных шаблонов с сайта n8n (десяток из них мой) и он в тупую все отрицает, при этом этот репозиторий уже завирусился во всех соцсетях

Новый день - новый гайд Продолжаем продвигать Lovable - на этот раз соединили его с уже известным RAG агентом, который может искать ответы по информации из Google Docs. Ничего нового для нас, но для большинства бизнеса это сейчас горячая тема и часть наших проектов как раз про это. Поэтому если хотите быть на коне в бизнесе или фрилансе - советую освоить эту простую связку. Ссылка на видео (английский язык)

Недавно я участвовал в хакатоне, где в финал вышли команды из нескольких человек, работавшие над проектами неделями, пока я в одиночку собирал свою штуку в течении классических 24 часов. Я считаю это крайне нечестным. На выходных решил проверить на прочность одного из финалистов хакатона и оказалось, что он оставил системные настройки для выставления цен наружу. Я поигрался с ними (поменял туда и обратно), снял обучающий ролик для комьюнити и вернул все на место. Сегодня сделал тред в X.com по практикам RLS в Supabase, рассказав про него и отметив в посте. Ради приличия я решил написать ему в личку, на что получил просьбу удалить пост. 🤨 Лично я считаю, что ошибки надо признавать и уметь отвечать за них, особенно публично. ❓Внимание вопрос - удалить пост или удалить ему еще что-нибудь на сайте?

Гайд по созданию контент фабрики с новой моделью OpenAI Как и обещал выкладываю гайд по созданию такого же инструмента. Жена была в шоке, потому что оказывается параллельно записи гайда она сидела и вручную генерила разные фоны для одного и того же продукта, а могла бы сэкономить кучу времени с этим инструментом. Никогда не знаешь кому на самом деле пригодится твой гайд… Ссылка (на английском) - https://youtu.be/jvj6p7zgrXk Скопировать готовое решение можно в сообществе - https://www.skool.com/5minai-pro

Как редактировать Lovable приложения с Cursor Иногда Lovable начинает чрезвычайно тупить и гонять вас по кругу, вместо того чтобы решить проблему - это очень опасно, так как наслаивает не нужные изменения. (про это говорят и в YC) Кроме того, разрабатывать на нем является относительно дорогим удовольствием. В обоих случаях на помощь придет Cursor. Как подключить Cursor к Lovable проекту: 1️⃣ Для начала нужно подключить Github интеграцию в Lovable - тогда этот проект переедет в репозиторий, откуда мы сможем получить к нему внешний доступ. 2️⃣ Далее в Cursor нужно клонировать репозиторий к себе на компьютер. Таким образом у нас на комьютере будет существовать отдельная ветка со своей версией приложения. 3️⃣ Перед изменениями всегда нужно подтягивать изменения из репозитория Github - для этого есть специальная кнопка Sync Changes. 4️⃣ После того как вы внесете изменения в код с ИИ, их нужно затолкать назад в Github с помощью все той же кнопки, которая теперь будет называться Commit. По итогу в Lovable должно высветиться измение с пометкой External Commit, которое будет указывать на новый Commit в репозитории Github, созданный без участия Lovable. ___ Эти советы взяты из курса по Lovable.

Доделал курс по Lovable Последний месяц собирал воедино все что накопилось по разработке в Lovable, который пришел на замену Bubble в моем стеке (N8N+Supabase). С начала года я с другом успел собрать на нем 4 клиентских проекта на $12к и еще пару проектов для управления комьюнити. Так как у меня бзик на качество, в курс я засунул вообще все что только можно - импорт дизайна с Figma, доработка приложения с Cursor, полноценный курс по Supabase, создание документации проекта и тд. Основным лейтмотивом курса является разработка небольшого инструмента SmartHire для создания вакансий и автоматической обработки откликов с помощью ИИ. В приложении покрыты все возможные роли - административная часть, пользовательская и анонимные пользователи (соискатели). Также его можно просто скопировать к себе за 20 минут с полной настройкой БД и бекенда. Ну и куда без блока, где Грязный ноукодер взламывает приложения победителей хакатона, на котором его прилку не включили даже в топ-100. Конечно исключительно в обучающих целях 😉 В общем, если вам интересно научиться делать серьезные приложения для своего бизнеса или для клиентов - милости просим. Курс на английском языке в текстовом формате можно найти в комьюнити.

Почти никто не заценил эту тулзу для генерации картинок с Gemini. 🥲 Но что вы скажете теперь, когда я заменил Gemini на OpenAI? Теперь это полноценная фабрика для генерации топовых картинок в нужном размере и количестве, с возможностью смешивать картинки и редактировать их через промпт. E-commerce должен пищать - фотки продуктов и карточки Wildberries отсюда можно создавать сразу для сотни товаров. Разницу в качестве можно увидеть на картинках. На картинках: Референс - Gemini - OpenAI ___ На следующей неделе выпущу гайд как сделать такую же.

Вчера смотрел видео с AI Engineer Summit (если не видели, то там 3 десятка топовых выступлений про ИИ). На одном из выступлений спикер показал интересный подход к работе с ИИ-агентами. Агент получает доступ к необходимым инструментам (БД, API сервисов и тд) и на входе обрабатывает пользовательский запрос. Используя эти инструменты, агент в реальном времени собирает интерфейс, соответствующий конкретной задаче. На экране был показан пример - простой интерфейс для работы с электронной почтой. Пользователь взаимодействует с этим интерфейсом - например, нажимает на письмо и агент получает данные об этом действии. Затем он анализирует, что пользователь, скорее всего, захочет увидеть дальше, и обновляет интерфейс, подстраивая его под следующий шаг - в данном случае отображает содержимое выбранного письма. Таким образом, имея доступ к данным и контексту взаимодействия, агент способен на лету формировать интерфейсы, ориентированные на текущую потребность пользователя. У такого подхода, конечно, есть ограничения: сейчас всё работает довольно медленно, интерфейсы простые, а результат может меняться от запроса к запросу. Но если внедрить систему правил и ускорить реакцию ИИ, то в будущем можно получить действительно адаптивные интерфейсы, которые будут автоматически подстраиваться под задачи пользователя без лишней мишуры. Выступление смотреть тут

Месяц спустя владелец Poppy AI нашел мой пост в X.com и постучался в личку. Какое еще приложение было бы интересно/полезно скопировать?

Доделал монстр-проект 3 месяца мусолил эту штуку и наконец доделал. Идея проста - автоматизировать действия HR менеджера в ChatGPT. На деле: 1️⃣ Нужно генерировать описание вакансии на основе различных входных данных - текст, парсинг сайта, 2 20-страничных теста PDF, гайд по тесту. В итоговой вакансии десяток различных полей (1-2-3 инпута) и каждый блок сгенерирован на основе собственного промпта для ИИ. 2️⃣ Далее, кандидат проходит тест и нужно сгенерировать отчет по тому, как он подходит на данную позицию. Тут на входе - сгенерированное описание вакансии, резюме в PDF, психологический тест кандидата, 2 дополнительных теста команды и менеджера, гайд по тесту. На выходе пару десятков полей, при этом каждый блок требует для себя определенной входной информации из разных источников - где-то страничка из теста кандидата, где-то его резюме, где-то информация из гайда и тд. Все это происходит в одном диалоге, чтобы ИИ помнил суть, так как следующий ответ завязан на предыдущем. Таким образом получаем действительно умный анализ на основе ряда источников. ___ Пару дней назад OpenAI выкатил новые модели и gpt-4o-mini перестал слушаться (генерировать JSON), пришлось заменить его на 4.1-mini. Генерация отчета по кандидату занимает 20 минут и стоит примерно $1.5. Создание такого же отчета вручную занимало у менеджера около 3 часов работы с ChatGPT. ____ Все это построено на конструкторе форм и процессов. Теперь с легкостью можно собрать еще одну форму для генерации другого типо отчета, простроить процессы с указанием нужных данных и промптов. В целом подойдет вообще под любую нишу. Что думаете? Стоит делать из этого SaaS?