Ivan Vetrov | Поколение ИИ

Гайз, я впервые на VC.ru. Поддержите лайками и комментами, пожалуйста) https://vc.ru/life/2972457-potratil-2-mln-na-cursor-i-sdelal-besplatnyi-analog-s-topovymi-ai-modelyami-vnutri

пишите че строите

Кстати DeepSeek v4 pro можно и дальше продолжать выгодно пользоваться внутри WorkAI. Считаю, что это отличная цена для его возможностей. Но надо иметь в виду, не смотря на большое контекстное окно (1 млн токенов) - повышаются галлюцинации при превышении 200к. Лучше начинать новый чат.

MVP и что внутри WorkAI, которым теперь можно пользоваться бесплатно (продолжение) В конце декабря 2025 появилась рабочая версия. Кривенько, спотыкающаяся через запрос — но рабочая. Чат с моделями, редактирование кода с AI, свой бэк, система тарификации. В марте 2026 года WorkAI был стабилизирован. Раздаём ближайшему окружению — студентам AndroidSprint, коллегам, друзьям из индустрии. Сегодня все задачи я уже делаю через свой набор агентов внутри "воркай". 🚀 🚀 🚀 🚀 🚀 Что тут есть? Ну для начала это буквально БЕСПЛАТНЫЙ аналог с топовыми AI-моделями внутри ✨ Режим WorkAI Free — топовые open-source модели бесплатно. Без API-ключей, без оплаты, без VPN, без платного тарифа — Полноценный AI-редактор кода на базе VS Code — все, к чему привыкли, на месте — Платные топ-модели: Claude, GPT и другие — Оплата рублями, никаких блокировок — Внутренняя валюта WorkCoins — платишь только за то, что реально используешь —————— Про «бесплатно». Это не «пара простых моделей». Каждые несколько часов мы сами обходим каталоги открытых моделей, фильтруем по контексту и поддержке инструментов, прогоняем каждого кандидата через целый набор тестов. В дропдауне выбора моделей это один пункт: WorkAI Free. Что в итоге. Год я платил Cursor по биржевому курсу с наценкой. Сейчас открываю свой редактор и пишу на топовых опенсорсных моделях бесплатно. Профит. Скачивайте, пробуйте, пишите ваш фидбек и пожелания 👇

Есть смысл изучать программирование в классическом виде, или ai уже порешал? Отвечаю на комментарии песней постом ——— Учить Kotlin — стоит. Но не ради синтаксиса. AI уже сейчас пишет базовый код лучше среднего джуна. Но AI не понимает: зачем эта фича, правильно ли она спроектирована, не сломает ли она что-то рядом. Если ты не знаешь программирования — ты не сможешь проверить что AI написал. Не сможешь объяснить что ты напрогал коллеге, начальству. Будешь просто нажимать «принять» и молиться. Поэтому правильный вопрос не «учить или нет», а «чему учиться»: — Не зубрить синтаксис — AI помнит его лучше тебя — Учиться думать: декомпозиция задачи, архитектура, «почему так, а не иначе» — Учиться работать с AI как с коллегой: ставить задачу, проверять результат, замечать ошибки Начни с основ, но сразу используй AI как помощника, а не как замену мышлению. Через 6 месяцев ты будешь делать в 10 раз больше, чем классический джун без AI. Но только если понимаешь что происходит под капотом. ——— 🤔 Ничего глобально не изменилось, изменились инструменты. Компаниям по прежнему не нужны бездельники с фейковыми записями в резюме без опыта и без базы в программировании. Не получится стать востребованным специалистом, просто научившись закидывать промпты в нейросетку. Ну камон балин е мае.

go? стартаперы здесь? https://startupvillage.ru/

Как работают WorkCoins внутри WorkAI WorkAI списывает не фиксированную сумму за запрос, а точную стоимость вычислений. WorkCoin — это наша единица биллинга. Чем дороже модель и чем больше она "думала", тем больше коинов потрачено. Что такое токены — и почему за 90к бывает дешевле, чем за 10к AI-модель разбивает текст на токены (~4 символа = 1 токен). При каждом запросе возникает несколько их типов, и у каждого своя цена: Input (cache miss) — контекст, который модель видит впервые: новый файл, новый чат, другая задача. Обрабатывается "с нуля", стоит дороже всего. Cache read — тот же контекст, что уже был в кэше в рамках сессии. Стоит в 50–120 раз дешевле input. Поэтому длинная сессия с одним проектом выгоднее коротких разрозненных запросов. Output — то, что модель генерирует в ответ. Самый дорогой тип. Каждый символ ответа оплачивается полностью. Reasoning — внутренние цепочки рассуждени. Считается как output. Вывод: 90к токенов, где 88к — cache read = почти ничего не стоит. 10к токенов, где 8к — output рассуждений = заметная сумма. Тарифы 🆓 Free — 500 Ⓦ бонус при регистрации, 30 дней на использование. Pro — 1 000 Ⓦ в месяц · 990 ₽ Pro+ — 3 200 Ⓦ в месяц · 2 900 ₽ Business — 8 000 Ⓦ в месяц · 6 900 ₽ Max — 25 000 Ⓦ в месяц · 19 900 ₽ Доплата при выходе за пределы Когда месячный лимит закончился — работа не останавливается. Коины сверх лимита могут списываться автоматически, если привязали карту и активировали списание сверх лимита. Опция выключена по умолчанию. Чтобы включить: Биллинг → Использование сверх лимита. Лимит фиксированный — в бесконечный минус уйти не получится. На Free недоступен. Длинные сессии с одним чатом дешевле коротких — кэш берёт контекст на себя, платите только за ответы. Задавайте вопросы в комментариях 👇

Как сделать что угодно за три копейки (или бесплатно) до конца месяца DeepSeek V4-Pro снизил цены на API на 75% до 31 мая. По факту это сейчас самая дешёвая мощная модель на рынке. В Cursor и аналогах DeepSeek убрали ещё в конце прошлого года. Без объяснений — просто пропал из списка. Добавить через свой API-ключ технически можно, но агентный режим не работает. Это уже не AI-редактор, это просто дорогой чат. Мы добавили DeepSeek в WorkAI. Три шага, чтобы начать творить сейчас: — Скачать WorkAI на workai.su — Открыть список моделей, выбрать DeepSeek V4-Pro — Дать задачу и смотреть как это работает Для проактивных: Введите в кабинете промокод DEEP – он удвоит бонусные WorkCoins (+500Ⓦ). Действует только на первые 100 применений.

Время пришло. Довольно долго ничего не выпускал про AI в плане обучающих материалов. На самом деле менялось всё буквально каждую неделю. Выпускаешь — через месяц это уже устарело, либо поменяло дизайн. И не было смысла делать контент просто потому что все об этом говорят. Я уже много лет в образовании. Мы сделали платформу, редактор кода. И AI везде встроен куда только можно дотянуться — в аналитику, автоматизацию, и всё работает. Короче, я понимаю о чём говорю. Сейчас, как мне кажется, всё уже немного устаканилось и можно наконец дать нормальный чистый материал. Перед тем как дать что-то серьёзное — нужна база. Просто чтобы мы с вами начали разговаривать на одном языке. Не часовые уроки, не глубокое погружение. Полно полуводянистых обзоров каких-то технологий, но это другое. Поэтому я сделал бесплатный марафон. Это практика, это 5 дней, очень быстро. Погружаемся — и вы начинаете понимать что к чему, как вообще работает, и как быстро создать что-то что решает вашу задачу. Даже если уже используете инструменты — точно найдёте приёмы о которых раньше не знали или они были не очевидны. Важно: это не про программистов only. Это для менеджеров, аналитиков, человека который работает в Excel. Короче, вообще для всех кто что-то делает на заказ или закрывает свои рутинные задачи. По итогу конкретно этого марафона — получаете своего AI-ассистента в своём браузере. Который разговаривает на вашем языке, языке вашей темы, и помогает вам. Стартуем 2 мая, залетайте. Свой AI-помощник под твои задачи — за 5 вечеров без опыта в коде

Что было дальше. Пока я упарывался буквально 24/7 по воркай - накопилось все: стресс, дедлайны, образовательная деятельность. Охрененно подсадил здоровье. WorkAI только жрал деньги, а Фридон видел в моих действиях настоящую шизу. Я остановился. Переключился на то, что уже работало и приносило деньги. Ну и продолжал наблюдать за Cursor. Листал чейнджлоги, смотрел демо новых фич. И заметил странное: я начал их предугадывать. И думал - было бы круто, если бы вот это появилось. И оно появлялось. Мои мысли совпадали с тем, как думает компания на 14 миллиардов. Значит, я понимаю продукт. Через месяц продолжил работу, но уже был определенный багаж. Чтобы "переспать" с этой задачей мне понадобился месяц. К тому времени многое поменялось. Подтянули людей из окружения: специалисты по высоконагруженным системам, DevOps. Все документировалось. Со временем сложился нормальный стек и понимание, каким должен быть продакшн-реди продукт. И главный инсайт: самое сложное в этом проекте — не клиент. Не VS Code. Самое сложное — бэкенд. Мультиагенты, мышление, векторизация, работа с контекстом — вся машинария, которая превращает обычный редактор в умную IDE. Форкнуть VS Code можно за неделю. Сделать так, чтобы AI внутри реально работал — совсем другая задача. К осени 2025 года расклад такой: Cursor жрёт деньги, WorkAI жрёт ещё больше, дохода нет. Школа приносит, но не покрывает аппетиты проекта, который пока не заработал ни рубля. Я продал тачку. Объем задач рос, траты на инфраструктуру – тоже. Нужно было время. Когда веришь в продукт — находишь ресурсы. Иногда они стоят на парковке ^^ В декабре мы наконец увидели результат.

🎸

Как устроен AI-редактор кода и почему я бросил его создание ИИ-редактор кода — это прежде всего редактор. Нужен инструмент, который позволяет редактировать файлы. Cursor для этой цели сделал форк VS Code — и это видно невооружённым глазом, и по структуре, и по внешнему виду. VS Code построен на Electron — фреймворке на базе Chromium. По сути, браузер. К сожалению, именно так строится подавляющее большинство кроссплатформенных десктопных приложений. Я решил не делать исключений. Грубо говоря задача делится на три части: правильный бэкенд, кастомизация клиента изнутри и их интеграция. Причём бэкенд — это не просто прослойка до API какой-то модели. Это отдельная система со своей инженерией, а не обёртка над нейросеткой. Если они смогли — значит, и я смогу. Весной 2025 года сделал форк VS Code и начал строить. Это был наивный оптимизм, от части. VS Code — это здоровенный проект: сотни тысяч строк, сложная архитектура, система расширений, терминал, отладчик и ещё куча всего. И он постоянно обновляется — Microsoft запустил свой Copilot и фигачит коммиты без остановки. Первое время я реально не понимал, за что хвататься. Читал исходники, разбирал архитектуру руками. AI тут помогает в основном анализом и объяснениями — надо самому понимать, как работает система из миллионов строк кода. В мае 2025 я просто бросил. Сейчас время быстрых. Есть гипотеза - сделал прототип, протестил и получил "фидбек от реальности". У меня ушло несколько месяцев, до рабочего MVP — ещё далеко, деньги утекают, результата нет. Но история на этом не закончилась.

В начале 2025 года попробовал Cursor. Поначалу это ощущалось как магия. В голове мысль: ща всё закодим. Подсаживаешься мгновенно — быстрые результаты, хочется ещё и ещё. Чистый дофамин. Пользовался им каждый день до конца года. В декабре Cursor прислал годовой саммари: топ-0.1% пользователей в мире. Оплатить Cursor рублями нельзя. Валютой — конвертация и наценки. За год суммарно на все AI-сервисы ушло порядка двух миллионов рублей. Cursor — основная статья, но были и другие инструменты, которые регулярно тестировал. Подобный инструментарий изменил продуктивность настолько, что вернуться назад было физически невозможно. Это как пересесть с машины обратно на велосипед — технически можно, но зачем. В какой-то момент просто осознал: это безумно дорого. И тогда я начал искать способы сделать аналогичный инструмент для себя — чтобы не переплачивать и не зависеть от западных капризов с оплатой. Ведь проблемы есть и по сей день. Это действительно дорого, чаще всего непрозрачная система подсчета использования, сценарий блокировки становится все реалистиченее. Ну и в конце концов при использовании инструментов много что хотелось переделать под свои нужды. Так я решил строить свой WorkAI. О том, как именно устроен AI-редактор изнутри — в следующей части.

Вот как выглядит использование 30 млрд токенов на момент декабря 2025

Потратил 2 млн на Cursor, продал машину — и сделал свой AI-редактор кода За 2025 год я вошёл в топ-0.1% пользователей Cursor в мире, гонял деньги через биржу, бросил проект, продал машину — и в итоге выпустил рабочий MVP большого проекта. Рассказываю, как я дошёл до этого и зачем российским разработчикам свой AI IDE. Я начал ковырять ещё до появления ChatGPT. Не на уровне «посмотрел ролик на ютубе» — реально изучал, как устроены модели, пробовал применять в своих проектах. Тогда это казалось нишевой штукой для энтузиастов. Мало кто верил, что из этого вырастет что-то серьёзное. Когда вышел ChatGPT — ещё в самой первой веб-версии, без API, без плагинов — я среди первых начал тащить в него код. Буквально: открывал браузер, копировал куски, вставлял в чат, получал ответы, правил, переносил обратно. Топорно, медленно — но работало. Большинство разработчиков смотрели на это скептически. Модели тогда были откровенно слабые. GPT-3.5 путался в элементарных вещах, галлюцинировал, забывал контекст через пару сообщений. Но я всё равно чувствовал: за этим что-то есть. Пока в комментариях спорили, заменят ли нейросети программистов — я на них пытался строить реальные продукты. Мы с бизнес-партнёром Фридоном Данеляном построили школу AndroidSprint — три года обучаем Android-разработке на Kotlin. С самого начала AI-бума начали внедрять нейросети во всё: AI-ментор в Telegram, тренажёр для собеседований, обучающая платформа с ИИ-менторами. Отдельно собрал Key-Core.ru — сервис для работы с семантикой в Яндекс.Директ, полностью на AI. К моменту, когда я открыл Cursor, за плечами было больше десятка AI-продуктов и пара лет опыта — от первых кривых экспериментов с GPT-3.5 до продакшн-систем на сотни студентов. И это начало моей истории создания WorkAI. Продолжение в постах.

Есть интересная вещь, которую я наблюдаю последний год. Действующие разработчики перестраиваются медленно. Не потому что глупы — просто у них есть устоявшиеся привычки, рабочие подходы, комфортные инструменты. Переучиваться болезненно когда уже умеешь. Когда у тебя есть работающий способ делать что-то — мозг сопротивляется менять его на другой, даже если другой лучше. Я сам через это прохожу. Есть паттерны которые я использую годами — и иногда ловлю себя на том что тяну старый подход туда где новый инструмент справится быстрее. А человек который начинает сейчас — у него нет этого груза. Он начинает сразу с новыми инструментами. Не "переучивается с Python на AI-assisted Python", а просто учится так как оно есть в 2026. Без привычки писать все руками когда это уже необязательно. Без рефлекса игнорировать подсказки IDE. Без снобизма "настоящий программист все пишет сам". Это реальное преимущество — не теоретическое. Мне не нравится слово "вайбкодинг" — оно обесценивает и звучит пренебрежительно, как будто речь о несерьезном баловстве. Подход к разработке действительно меняется, и это заслуживает нормального названия. Но суть верная: база нужна — чтобы понимать что инструмент тебе предлагает и уметь это проверить. А не как сама цель. Окно сейчас открыто. Пока те кто уже внутри еще не успели полностью перестроиться.

Вся история процессов обучения сводится к одному: как быстро вы узнаёте, что накосячили. В книге — листаете 40 страниц назад, перечитываете главу, сверяете с примером. В видео — перематываете, ставите на паузу, пересматриваете фрагмент. В тренажёре — отправляете решение и ждёте. Мы сделали так, чтобы ждать не пришлось. Фидбек по вашему коду — за секунды, персонально, с учётом того, где вы сейчас и что уже знаете. Агрегаторы курсов, площадки с записями уроков — хорошо упакованный контент. Видео, лекции, задачи — удобно, и мы сами так учились. Но мы сделали другое. Это не курс, а инструмент. → ИИ-менторы с характером — Порфирий Петрович разбирает ваш код сократическим методом: не даёт ответ, а задаёт вопросы, пока сами не дойдёте. Илья Ильич О. помогает выбрать карьерный трек. Оба видят ваш прогресс, задачи и контекст. 24/7, за секунды. → Дерево технологий — граф навыков с зависимостями, как дерево талантов в RPG. Открываете одну ветку — становятся доступны следующие. Видите путь целиком, делитесь своей Skills Map. → Канбан-доска заданий — как в настоящей команде: беклог, в работе, сделано. Фокус вместо хаоса. → Живые менторы + peer review — код-ревью от практикующих разработчиков. Плюс вы сами проверяете код сокурсников — учитесь видеть чужие ошибки, это ускоряет рост сильнее, чем туториалы. → Геймификация — стрики, достижения, еженедельные челленджи и фановые квесты типа «объясни задачу резиновой утке». Учиться каждый день становится привычкой. AndroidSprint 2.0 Открыть платформу И самое интересное. Новый Kotlin Практикум — 140+ задач, IDE прямо в браузере, ИИ-проверка кода за секунды. Расширенные текстовые и видеоуроки, ежедневные квесты, рейтинги с наградами. Старт бесплатный, все функции доступны. Учить Kotlin с ИИ-ментором Открыть платформу 🤗

С наступающим. Давайте выспимся. В январе релизы и подарки первым пользователям. Анонсирую здесь 💃

Он уже знает. Этот ублюдок знает все, мать твою. Новый год через неделю, а мы уже в 2026! Готовим обновление платформы. Абсолютно иной подход во всем. Будущее обучения — это когда твой ментор знает о тебе вообще все. Какие ошибки ты делаешь. Какие уроки прошел, КАКОЙ КОД ты отправил на гитхаб. Над какой задачей сидишь прямо сейчас. 2 дня подряд херачишь не разгибая спины? — молодец, не останавливайся, вот тебе приколюхи. При общении с ИИ-ментором не надо каждый раз объяснять контекст. "Я новичок, прохожу урок по null safety, вот мой код..." — этого больше нет. Не выдает три страницы портянки. Не повторяет то, что ты уже проходил. Видит где ты сейчас — и помогает именно туда. Вокруг стало так много шума.. давайте сосредоточимся на важном и нужном. Заботьтесь о своем внимании в Новом г ☕️