Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
В прошлых уроках мы создали несколько простых ботов. Но у всех них был один большой недостаток: они были похожи на рыбку Дори — мгновенно забывали все, о чем вы с ними говорили.
Вы могли спросить:
— Какая столица Франции? — Париж. — А сколько там живет людей? — Я не знаю, о каком «там» вы говорите. Пожалуйста, уточните город.
Такой диалог выглядит довольно глупо. Проблема в том, что наш бот обрабатывал каждое сообщение как совершенно новое, не имея ни малейшего понятия о предыдущей переписке.
Сегодня мы это исправим. Мы сделаем качественный скачок и превратим нашего простого бота в настоящего умного агента, который помнит контекст диалога. Для этого мы познакомимся с новым, гораздо более мощным «мозгом» для наших автоматизаций — блоком AI Agent.
Для начала создайте новый Workflow и добавьте в него триггер — Telegram с событием On message.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
В прошлых уроках мы часто использовали выражения {{…}}, чтобы передавать данные из одного блока в другой. До сих пор вы просто копировали готовые команды из инструкций, но пора разобраться, как создавать их самостоятельно.
И речь не только о том, чтобы правильно указывать «адреса» данных. Сегодня мы научимся заставлять выражения не просто передавать, а изменять и создавать новые данные прямо на лету.
Чтобы отработать этот новый навык, мы научим нашего бота выполнять три команды:
Не волнуйтесь, это не так сложно, как звучит. Погнали делать!
Создайте новый Workflow. Первым делом, как обычно, добавляем триггер. Найдите в поиске Telegram и выберите триггер On message. Подключите свой Credential, как мы это делали в прошлых уроках.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
В прошлом уроке вы создали своего первого агента, и дальше мы этот навык будем развивать и создавать все более навороченные штуки.
Но что если создавать агента с нуля не хочется? В мире же столько энтузиастов, которые уже все придумали и сделали. Почему бы не взять готового агента, которого сделал другой человек, скопировать себе и пользовать?
Этот маленький урок — как раз про импорт и запуск агентов, которых уже кто-то сделал и выложил в открытый доступ.
Импорт агента в n8n
Создайте новое Workflow — в него мы будем загружать готового агента.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
Если вы до сих пор не зарегистрировались в n8n — пора это сделать, потому что мы приступаем к практике. К концу этого урока у вас появится настоящий рабочий агент, хоть и совсем простенький.
Наш агент будет выполнять одну простую функцию — позволит общаться с ChatGPT прямо из Телеграма, без всяких VPN. Он будет брать наши сообщения из чата, относить из в ChatGPT, получать ответ и возвращать его в Телеграм.
Погнали делать!
Заходите на главный экран n8n, нажимайте Create Workflow, чтобы создать нового агента.
Добавляем триггер
Так выглядит рабочее пространство — это доска, на которой мы будем собирать агента из блоков, как конструктор.
Научитесь создавать умных помощников в n8n, которые будут автоматически выполнять ваши задачи — отвечать на сообщения, обрабатывать данные и принимать решения без вашего участия.
Давайте разберем, как сделать пачку качественных фоток самих себя с помощью нейросетей — чтобы было прям похоже на настоящие, чтобы даже мама поверила, что это вы.
Работать будем в сервисе krea.ai — сейчас в нем получаются самые адекватные фотосеты. Можно загрузить несколько десятков своих фотографий, дообучить на них модельку — и генерировать фотки в любых позах, одежде и окружении.
Сервис платный, подписка стоит $10 в месяц, ее хватит, чтобы наделать себе приятную пачку фотографий.
Обучаем нейросеть
Откройте раздел krea.ai/train и выберите модель FLUX. Вам могут настойчиво рекомендовать выбрать Krea1, но вы не верьте, она хуже.
Частая задача при работе с контентом — продумать темы для статей и постов, которые будут интересны целевой аудитории. Обычно редакторы, SEO-специалисты и маркетологи делают это вручную: открывают Яндекс Вордстат, выписывают ключи и потом думают, какие темы могут быть интересны пользователям.
Мы решили автоматизировать этот процесс и создали ИИ-агента, который будет самостоятельно выгружать списки ключевых слов, разбивать их на родственные группы и потом придумывать темы для статей.
Важно! Строить агента мы будем на платформе n8n. Если до этого вы с ней не взаимодействовали, сначала рекомендуем пройти наш мини-курс по агентам. Иначе разобраться в гайде будет сложно.
А если не хотите читать гайд — смотрите короткий видеообзор, где мы разбираемся со структурой агента и показываем, как он работает.
Krea AI — платформа-микс из популярных топовых нейросетей, в которой можно работать с изображениями, видео, логотипами и менять результат в реальном времени. Разобрались, как работает сервис и как его использовать.
Как начать работу
Чтобы открыть Krea, нужно перейти на официальный сайт по ссылке. Приложения на смартфон или программы для ПК у сервиса пока что нет.
На главной странице указаны все основные функции сервиса:
Image — создание и редактирование изображений в авторских стилях Flux и Ideogram.
Edit — добавление объектов, изменение стиля или расширение уже созданных изображений.
Assets — поиск, организация и управление изображениями, созданными в Krea.
Gallery — работы других участников сервиса.
Video — генерация видео с помощью нейросетей вроде Hailuo, Pika, Runway, Luma и других.
Video Lipsync — автоматическая синхронизация движений губ под любое аудио.
Chat — чат с ИИ для генерации изображений и видео через диалог.
Animator — анимирование изображений.
Realtime — мгновенный AI-рендеринг на холсте по вашим рисункам.
Train — обучение Krea на своих фото, образах или продуктах.
Video Restyle — изменение визуального стиля любого видео.
Enhancer — улучшение качества и увеличение разрешения изображений и видео до 22K.
3D Objects — генерация 3D-объектов по текстовому описанию или изображению.
Stage — экспериментальный 3D-редактор сцен.
Перемещаться между опциями можно в меню вверху страницы.
Также сверху есть галерея новостей, где можно отслеживать обновления сервиса и пробовать новые фишки. А после блока Generate идет галерея чужих работ.
Как работать с изображениями
Для работы с изображениями доступно 3 основных инструмента: Image, Enhancer и Edit. И 2 дополнительных: Realtime и Train.
Инструмент Image
В инструменте Image можно создать изображение по текстовому запросу и на основе референса. В этом же разделе можно выбрать нейросеть, которая создаст картинку. На выбор доступны: Krea 1, Flux (и Flux kontext), Ideogram, ChatGPT, Imagen, Runway. Чтобы сменить модель, нужно навестись на название текущей модели в левом нижнем углу.
В окне для ввода промпта можно выбрать один из готовых стилей (их в Krea сотни), загрузить до 2 картинок, которые будут референсом по стилю или персонажу и выбрать соотношение сторон.
Важно! После загрузки референсных картинок вы можете регулировать их степень влияния на промпт. Для этого наведитесь на загруженную картинку, зажмите левую кнопку мыши и тяните мышь вверх или вниз, чтобы вес референса был больше или меньше соответственно.
Слева будут храниться все ваши работы.
После создания картинок можете кликнуть на любую понравившуюся и скачать ее, улучшить, перегенировать или превратить в видео.
Инструмент Edit
В инструменте Edit можно обрабатывать реальные и сгенерированные картинки. Для этого добавьте нужное фото → появится окно для ввода запроса, где на английском языке нужно описать, что вы хотите изменить. В левом нижнем углу также будет выбор модели нейросети. По умолчанию будет стоять Flux Kontext — рекомендую оставлять ее, так как на данный момент это лучшая нейросеть для редактирования фото.
Инструмент Enhancer
В инструменте Enhancer можно улучшать качество картинок, чтобы были видны мельчайшие детали. На выбор доступно 5 моделей: Flux, Upscale V1, Topaz, Topaz Generative и Krea Legacy. Лучшая и самая дорогая модель из всех — Topaz Generative. Она действительно отлично улучшает кадр и повышает качество даже мелких деталей. Но главный минус всех энхансеров — они сильно искажают лицо.
Инструмент Realtime
Для работы в реальном времени лучше выбрать более живописный и менее конкретный промпт — эта модель не сильна в реализме, может ошибаться в эмоциях, количестве пальцев рук и плодить другие артефакты. Поэтому создадим общий план на волшебную библиотеку в стиле «Гарри Поттера».
Prompt
A magical library with towering bookshelves that stretch into the sky, glowing books floating in the air, enchanted golden light streaming through stained glass windows, mystical runes carved into wooden floors, a cozy reading nook with plush velvet chairs, ethereal mist swirling gently, intricate details, fantasy art style, cinematic lighting
В результате мы получили комнату с витражными окнами и большим порталом в потолке — в них «угадываются» изначальные фигуры и референс с лесом. Если двигать объекты и редактировать их, цвет, размер и положение окна и портала будет также изменяться. А могут и вообще пропасть.
В центре редактора можно задавать силу следования вашей композиции, выбирать стили, соотношение сторон и др.
В левой половине редактора можно:
Изменить цвет, размер и форму объектов — на круг, квадрат, треугольник.
Добавить поверх картинки новый референс стиля, текстуры или фона — сгенерированное или реальное изображение, видео с веб-камеры.
Удалить лишние детали.
Там же слева снизу можно выбрать, откуда Krea будет получать информацию для будущей генерации. По умолчанию выбран холст, также можно выбрать:
Текст (чтобы описывать словами без промпта, что нужно нарисовать, например, сюда можно добавлять фрагменты из книги).
Вкладку браузера. В этом случае Krea будет перерисовать то, что изображено на выбранной вклдадке браузера.
Камеру ПК. В этом случае нейронка перерисует то, что вы ей покажете в камеру.
А в правой половине:
Изменить размер финального изображения — 1:1, 2:3 и 3:2.
Выбрать модель для генерации — Cartoon, CGI, HD, Concept, Photo и Flux Realtime.
Сгенерировать случайный стиль или выбрать из предустановленных.
Увеличить картинку.
Я добавил случайное изображение в левой половине экрана, изменили стиль в правой — при каждом действии картинка создавалась заново. В итоге получилось изображение, в котором едва угадывается стандартные круг и квадрат, а еще нуарный лес на заднем плане.
При детальном рассмотрении картинка «пикселит», да и в ней много ошибок: загнутый ковер, странные плавающие тени, мусор на полу, незаконченная оконная рама. Картинку можно прогнать через функцию Enhance, чтобы увеличить качество работы — но лишние детали все равно останутся. А возможно, станут еще заметнее.
Инструмент Train
Еще одна классная фишка Krea — возможность натренировать нейросеть Flux на своих фотографиях (своего лица, товара и т. д.) и генерировать на их основе новые картинки. Также можно тренировать модель и для генерации видео, но пока что результат получается не очень качественный, поэтому в этом гайде остановимся только на картинках. И разберемся конкретно в генерации картинок со своим лицом.
Чтобы натренировать модель, нужно заранее подготовить от 3 качественных фото. Чем больше — тем лучше. Я рекомендую подготовить минимум 10 штук. Максимум — 50.
Какие фотографии считаются качественными:
Вы один на фото, с простым задним фото. Лицо хорошо видно, на него не падает тень, вы не закрываете его руками. Все хорошо видно. План может быть любой, но совсем мелкие фото лучше не использовать — могут появиться артефакты.
Фото сделаны в хорошем качестве. Krea просит, чтобы все фотографии были больше 1024 пикселей. Если использовать картинки более плохого качества, нейросеть может придумать недостающие или плохо заметные детали сама и тогда ваше лицом вашим уже не будет.
Фото сделаны в разных позах и ракурсах. Сбоку, в профиль, снизу, сверху и т. д. Чтобы нейронка лучше поняла черты лица. При этом лучше загружать фото с одной прической и только с бородой или без нее. Чтобы нейросеть не запуталась.
Также желательно загрузить фото в разной одежде. Иначе высок шанс, что нейросеть будет привязываться к одному образу и использовать его, если вы не дадите четких рекомендаций по одежде в промпте. Это же касается аксессуаров — лучше грузить фото с ними и без них.
Не стоит грузить фото с заметной разницей возрасте и весе, т. к. это тоже может сказаться на итоговых генерациях.
Если в процессе поймете, что фотографий недостаточно, сможете дообучить модель и добавить новых фотографий.
После загрузки всех фото вы можете придумать название своей модели, чтобы при работе с промптами в будущем могли дописывать придуманное название и сервис сразу понимал, что вы хотите сделать фото на основе своего персонажа.
А также пройти по дополнительным настройкам (иконка шестеренки):
Training Steps — количество тренировочных шагов, которые нейронка пройдет при обучении. Чем больше, тем лучше она запомнит вас как персонажа.
Learning Rate — скорость обучения. Большие значения сделают ваше обучение более выраженным, но могут привести к переобучению модели.
Batch Size — количество одновременной информации, которую получает нейросеть для обучения. Большие значения избегают переобучения и позволяют обучаться модели быстрее, но требуют больше шагов.
Trigger Word — триггерное слово, по которому в будущем вы сможете генерировать картинки со своим персонажем в любых промптах.
Мой совет — оставлять значения по умолчанию.
Также в настройках можно выбрать, чему именно вы обучаете модель: следовать стилю, запомнить объект или персонажа. Выбор Default совмещает все сразу: и стиль, и объект и персонажа.
После загрузки фоток и запуска обучения модели нужно будет подождать минут 5, пока сервис создаст ваш образ. По окончанию этого процесса вы увидите уведомление о том, что анализ выполнен успешно.
Теперь у вас есть свой стиль (style) и вы можете создавать на его основе фотографии.
Здесь можно сразу нажать «Use with Flux» и генерировать фото со своим лицом. У меня в результате получилось сделать такие фото, совпадение шикарное:
Как работать с видео
Для работы с изображениями доступно 3 основных инструмента: Video, Lip Sync, Video Style Transfer и Animator.
Инструмент Video
Здесь интерфейс и принцип работы не отличается от работы с изображениями. В левом нижнем углу можно выбрать модель для генерации, сейчас доступны:
Google Veo 2/3;
Kling 2.0/2.1;
Minimax;
Luma;
Hunyan;
Runway;
Pika 2.2.
В поле для ввода промпта в зависимости от модели можно задать: начальный и финальный ключевой кадр (чем начнется и закончится видео), продолжительность генерации, соотношение сторон, генерация аудио, эффекты, соотношение сторон.
Наличие конкретных функций можно увидеть при выборе модели.
Инструмент Lip Sync
Классная фишка для работы с видео — возможность наложить аудио на картинку так, будто человек действительно говорил этот текст. Чтобы активировать инструмент, запустите Lip Sync → добавьте фото лица в хорошем качестве → добавьте нужное аудио.
Речь можно сгенерировать прямо в Krea, загрузить с ПК или записать на микрофон. В целом работает неплохо, но липсинк виден и иногда лицо искажается.
Инструмент Video Restyle
Этот инструмент поможет сменить стиль видео, не меняя происходящего в самом видео.
Для работы загрузите или выберите из файлов нужное видео, опишите происходящее на видео и нужный стиль (дополнительно можете выбрать стиль из готовых пресетов по кнопку Style), установите степень следования исходному видео и стилю — отправьте все на генерацию.
Важно! После загрузки видео появится 4 дополнительных настройки:
Depth (Глубина):
Контролирует восприятие пространственной глубины в видео.
Влияет на то, как AI понимает передний план, задний план и объемность объектов.
Edges (Края/Контуры):
Определяет четкость и выраженность границ объектов.
Контролирует, насколько резкими или размытыми будут переходы между элементами.
Pose (Поза/Положение):
Отслеживает и сохраняет позы людей и положение объектов.
Помогает AI понимать структуру тела и движения персонажей.
Color (Цвет):
Управляет цветовой схемой и палитрой.
Определяет, как цвета исходного видео будут трансформироваться в новом стиле.
Я для примера поменял стиль реалистичной ящерицы-банана на аниме. Получилось неплохо, но нейронка добавила лишнюю руку:
Инструмент Animator
В инструменте можно создавать полноценный фильм как в обычном видеоредакторе. Сюда можно добавлять сгенерированные или реалистичные картинки и делать между ними различные картинки. Главное — добавлять картинки и описывать их текстовым промптом.
А на вкладке с настройками можно выбрать соотношение сторон, скорость переходов и сделать видео зацикленным.
Я попробовал — инструмент в целом рабочий, но что-то интересное создать у меня не получилось. Поэтому насколько он применим — вопрос спорный. Лучше подождать, пока разработчики его доработают и в редакторе можно будет делать нормальные видео.
Как работать в Krea в режиме чата
Чат в Krea не отличается от привычных чатов в ChatGPT, Claude и др. Отличие только в том, что он генерирует только картинки и видео.
Польза в том, что вы прямо в чате можете обсудить будущую генерацию → создать картинку → доработать ее обычными текстовыми запросами → превратить в готовое видео. При этом вы можете выбрать, какие нейросети будут делать всю работу: ChatGPT, Flux или Gemini.
Но у меня почему-то чат не работал. Каждый раз была вечная загрузка и картинка не появлялась.
Промпты нужно писать на английском.
Также в Krea можно работать с 3D-объектами, но пока что все нейронки в целом плохо справляются с моделированием, поэтому в этом гайде останавливаться на 3D не будем.
Сколько стоит Krea и стоит ли оформлять подписку
В Krea есть 4 вида подписки: бесплатная, базовая, про и максимальная. Базовая стоит $10 в месяц, Про — $35, Максимальная — $60.
Если вы часто работает с визуальным контентом и не хотите оплачивать разные сервисы, подписку на Krea я бы точно купил. В сервисе всегда появляются новые фишки и разработчики делают максимально удобное использование. Плюс подписки недорогие.
По поводу подписки — рекомендую начать с базовой, на лимиты вы израсходуете довольно быстро. Пока я писал этот гайд и пробовал все фишки, потратил 25% кредитов.
Продолжаем строить и рассказывать вам про ИИ-агентов. На этот раз сделали шаблон ИИ-агента редактора по регламентам вашей редакции.
В агента можно загружать тексты совместно с ТЗ внутри в txt и pdf-форматах — тот будет извлекать информацию и анализировать статьи также, как это делают ваши редакторы.
Рассказываем, как все настроить.
Важно! Строить агента мы будем на платформе n8n. Если до этого вы с ней не взаимодействовали, сначала рекомендуем пройти наш мини-курс по агентам. Иначе разобраться в гайде будет сложно.
А если не хотите читать гайд — смотрите короткий видеообзор, где мы разбираемся со структурой агента и показываем, как он работает.
Обычные нейросети вроде ChatGPT, Claude и Gemini умеют анализировать картинки и PDF без возможности копирования прямо в чате. То есть вы можете загрузить картинку с текстом, попросить его выписать — нейронка это сделает. А ИИ-агенты по умолчанию так делать не могут. И чтобы научить их распознавать текст/любые объекты на картинках — нужно подключить к ним OCR. В этом гайде на примере n8n я покажу, как это сделать.
А также дам 2 универсальных воркфлоу для агентов, которых мы собирали ранее:
Вайб-кодинг — это способ программирования, при котором разработчик в обычном промпте описывает задачу, а нейронка по его запросу генерирует код.
Фишка способа в том, что человеку даже не обязательно разбираться в коде. Главное — выбрать сервис для работы с кодом и понять основные принципы вайб-кодинга.
Важно. В этой статье я расскажу об основах вайб-кодинга: в каких сервисах генерировать код, как правильно подходить к генерации кода и что делать, если код ломается. Если хотите понять, как работать непосредственно в сервисах вайб-кодинга, читайте гайды ниже:
Что помогут создать. Любой сайт, приложение или автоматизацию.
Эти сервисы очень похожи между собой, поэтому разберем их вместе.
Cursor, Windsurf и Copilot — интеллектуальные редакторы кода, которые помогают писать текст в формате диалога. Работают в виде приложения на ПК. Они анализируют весь ваш проект, дописывают фрагменты кода, ищут и правят ошибки. Запускают команды в терминале и перепроверяют готовый код. В общем, берут всю работу программиста на себя.
Для работы используют все популярные нейронки: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek.
Также в них можно загружать картинки, файлы с кодом или присылать большие промпты с задачей на разработку — сервис все проанализирует и напишет код.
С точки зрения UI наиболее удобный Windsurf, в Cursor быстрее появляются новые фишки. А Copliot можно всегда пользоваться бесплатно — в Windsurf и Cursor дают 15 дней про-версии, а потом просят за подписку $15 и $20 соответственно. Поэтому советовать какой-то один не буду, лучше попробовать 3 сразу и выбрать то, что больше понравилось.
Полезные фишки сервисов:
Сами дополняют код — сервисы предсказывают следующие блоки кода и пишут их вместо пользователя.
Рефакторинг — находят и исправляют ошибки во всем коде.
Встроенный чат, который позволяет общаться с нейронками в режиме чат-бота.
Управляют терминалом — самостоятельно выполняют команды в терминале вроде установки GitHub-репозиториев, установки зависимостей, сборки проекта и т. д.
Agent Mode — в режиме ИИ-агента выполняют несколько задач одновременно: проектирование, создание кода, рефакторинг, самоанализ. Грубо говоря, работают как полноценный сотрудник и сами понимают, как создать и улучшить проект.
Что поможет создать. Любой сайт, приложение или автоматизацию.
Стоимость: Claude Code работает с подпиской Claude или через API. Для пользователей Max плана лимиты использования разделены между Claude и Claude Code.
Claude Code — агентский инструмент для кодирования, который работает в терминале, понимает вашу кодовую базу и помогает кодить быстрее. В отличие от редакторов кода с ИИ, Claude Code работает из командной строки. То есть, приложения с интерфейсом у него нет.
Разработчики специально сделали инструмент таким, чтобы он был наиболее гибким и его можно было настроить под любые задачи разработки. Claude Code только вызывает инструменты и пишет код и практически никогда не пишет текст.
Сервис отлично справляется любыми задачами разработки: исправляет баги и тестирует код, анализирует базу, читает GitHub, пишет код и тестирует его.
Полезные фишки сервиса:
Git-интеграция — инженеры Anthropic используют Claude для 90%+ git-взаимодействий: поиск в истории git, написание commit-сообщений, обработка сложных операций вроде отката файлов и разрешения конфликтов.
Понимание всего проекта — анализирует всю кодовую базу целиком, а не отдельные файлы.
Unix-философия — Claude Code не столько продукт, сколько Unix-утилита, которая легко интегрируется с другими инструментами командной строки.
Безопасность данных — Anthropic не использует обратную связь для обучения генеративных моделей и имеет ограниченные периоды хранения чувствительной информации/
Replit — сайт для вайб-кодинга, где можно создавать любые ресурсы: сайты, приложения и т. д. Для работы с Report не нужно загружать сторонние приложения. Достаточно открыть сайт и сразу писать код.
Главная особенность Replit — AI-ассистент Ghostwriter, который понимает простые текстовые запросы: дописывает функции, исправляет ошибки и объясняет любые фрагменты кода. Даже без опыта программирования можно в общих чертах описать задачу — Ghostwriter предложит готовое решение.
Полезные фишки:
Возможность совместной работы над одним проектом.
Встроенная база шаблонов, где можно взять готовые фрагменты кода под ваши задачи.
Поддержка 3D-проектов. Можно работать с Pyxel, WebGL и другими фреймворками для графики и игр.
Можно размещать все проекты на HTTPS-хостинге и своих доменах.
Стоимость. Есть бесплатная версия на 1 млн токенов в месяц (хватит на создание 1–3 проектов). Платные тарифы стартуют от $20 в месяц. На минимальном тарифе дают 10 млн токенов.
Bolt.new — еще один сайт для генерации кода. Встроенные нейронки помогут развернуть и запустить полноценное веб- или мобильное приложение прямо в браузере.
Платформа построена таким образом, чтобы в одном окне человек мог работать с кодом и общаться с нейронкой, а в соседнем видеть, как создается его приложение.
Полезные фишки:
Сам дополняет код — сервис предсказывает следующие блоки кода и пишет их вместо пользователя.
Рефакторинг — находит и исправляет ошибки во всем коде.
Встроенный чат, который позволяет общаться с нейронками в режиме чат-бота. Есть Discussion Mode — режим «поболтать»: модель ищет свежую документацию и даёт советы по созданию программы.
Функция Rollback — позволяет восстановить проект из истории изменений без расхода токенов.
Много интеграций — можно в 2 клика подключить Supabase, Netlify, Expo, Stripe и импорта макетов из Figma.
Lovable — AI-платформа для вайб-кодинга. Достаточно описать задачу — сервис сгенерирует структуру проекта, настроит базу данных и создаст интерфейс приложения. Для доработок есть встроенный графический редактор — в нем можно кликнуть по элементу и объяснить, что нужно исправить. Встроенная нейронка перепишет код.
Можно импортировать макет из Figma, загрузить код или просто описать идею — Lovable сам разберётся и соберёт приложение
В Lovable можно загружать картинки и присылать большие промпты с задачей на разработку — сервис все проанализирует и напишет код.
Полезные фишки:
Visual Edit — Figma-подобный режим для редактирования элементов без кода.
Можно восстановить проект из истории изменений без расхода токенов.
Есть командный режим для совместной работы над одним проектом.
Готовые интеграции с GitHub, Stripe, Supabase, Three.js и другими сервисами.
Что поможет создать. Многостраничные сайты и лендинги.
Стоимость. Есть бесплатный тариф: до 200 проектов и суточный лимит на 5 обращений к ИИ — когда сообщения кончаются, нужно ждать сутки. Платная подписка стартует от $20 в месяц.
v0 — это онлайн-сервис для генерации сайтов. Вы просто пишете, что хотите получить, например: «Сделай лендинг с обратной связью и тёмной темой» — и через пару минут получаете готовый код сайта.
Интерфейс v0 напоминает чат: вы общаетесь с ИИ, который понимает ваши запросы и генерирует соответствующие компоненты. Сервис поддерживает работу с различными фреймворками вроде React, Vue и Svelte и позволяет экспортировать сгенерированный код для дальнейшего использования в ваших проектах.
В v0 можно загружать картинки, проекты Figma и присылать большие промпты с задачей на разработку — сервис все проанализирует и напишет код.
Полезные фишки:
Есть готовые шаблоны интерфейсов, которые можно копировать и дорабатывать под свои нужды.
Экспорт в Git — сгенерированный проект можно упаковать в репозиторий с workflow для деплоя на Vercel
Можно развернуть проект на своем домене за один клик.
Можно откатываться к старым версиям кода.
Как правильно вайб-кодить
Вайб-кодинг — точно такой же процесс общения с нейронками, как и при генерации текстов, картинок, презентаций, ИИ-агентов и т. д. И результат здесь зависит от промптов и подходов, которые вы используете.
Самый полезный совет для вайб-кодеров
Если хотите накодить что-то с помощью нейронки, сначала попросите ее исследовать вашу задачу и спланировать, что нужно делать. Это направит мысли ИИ и поможет написать рабочий код быстрее. Поможет в этом такой промпт:
Prompt
<task>
ОПИШИТЕ ЗАДАЧУ
</task>
Моя цель — чтобы ты выполнил задачу. Но сначала давай сделаем шаг назад и как следует всё обдумаем. Сначала изучи соответствующие файлы в кодовой базе — делай это разумно, пока не получишь весь необходимый контекст для составления хорошего плана.
Когда поймешь, что обладаешь всей нужной информацией, составь подробный план того выполнения задачи. Не выполняй саму задачу — просто распиши план. Убедись, что не добавляешь в него ничего лишнего сверх того, что я просил.
Также не забывайте придерживаться правила: с нейросетями нужно общаться последовательно. Если у вас есть крупная задача — дробите ее на несколько простых и вводите нейронку в курс дела по чуть-чуть.
Также и при создании кода: сначала просите нейросеть описать план разработки будущего кода. Для этого используйте промпт ниже:
Prompt
I want to [здесь опишите, что хотите разработать].
Think insanely deeply — come up with an optimal plan to do so without mistakes. John Carmack will be reviewing this plan before you implement it, so it needs to be up to his ridiculously high standards.
А когда план будет готов, просите готовый код. Подойдет такой промпт:
Prompt
Can we do this with less code? Look for opportunities to make this code more elegant and give me a report with your best ideas.
Если пишете код с нуля, можете убрать предложение «Сначала изучи соответствующие файлы…» Оно нужно только в случае, если вы хотите улучшить существующий код.
Создавайте код для популярных платформ и на популярных языках программирования
Если вы придете к нейронке изначально с узкой задачей и попросите ее решить каким-то редким/непонятным/сложным способом — высок риск, что ничего не получится.
Например, для создания сайтов иногда проще использовать Tilda или Wix, а не писать весь код сайта с нуля. Как вариант — собирать код в конструкторе и запрашивать HTML-код для отдельных блоков. Если вы раньше никогда не сталкивались с кодом, по такому принципу работать будет проще.
Либо, если вы делаете приложение, используйте фреймворк Next.js и базу данных Supabase — с ними нейронки умеют работать лучше всего.
А если вы на знаете популярных инструментов, которые разработчики обычно используют для создания программ, сайтов и т. д. — спросите об этом нейронку. Что она предложит, то и используйте. Так вы потратите меньше времени на исправление будущих багов. А они точно появятся.
Для сложных программ создавайте документ требований к продукту
Если планируете написать сложное приложение, состоящее из множества экранов, функций и т. д., заранее сделайте документ требований к продукту. Этот документ должен:
Объяснять, чего вы на самом деле хотите.
Разбивать работу на маленькие, понятные шаги.
Когда план готов, давайте ИИ по одному шагу за раз.
Например, в 1 чате просите сделать шаг 1 или функцию А. Там же ее тестируйте и доводите до полностью рабочего состояния.
Затем открывайте новый чат и там работайте над функцией Б и так далее.
Не бойтесь начинать новый чат
Чем длиннее история чата, тем тупее становится ИИ. Поэтому иногда вместо долгих исправлений лучше начать заново. Для этого откройте новый чат и объясните нейросети:
Что сломалось.
Что ожидалось.
Что уже пробовали.
Приложите логи, ошибки, скриншоты или слова предыдущей модели.
Сохраняйте промежуточный код
Нейросеть 100% когда-нибудь сломает ваш код. Поэтому как только вы получите что-то рабочее, чем уже можно пользоваться — сохраните код. Потом вы сможете использовать его в новом чате и объяснять, что нужно сделать. Либо откатываться к нему в текущем чате. Поверьте, этот подход сэкономит вам кучу времени;)
Как починить код, который сломала нейронка
Когда Cursor (или другой сервис для работы с кодом) начинает тупить — предлагает не то решение или зацикливается на чём-то — первым делом пришлите код ошибки.
Если это не поможет, пришлите в сервис такой бот:
Prompt
Подумай о 5-7 различных возможных источниках проблемы, сузь их до 1-2 наиболее вероятных источников, а затем добавь логи, чтобы проверить свои предположения перед тем, как переходить к внедрению реального исправления кода.
С ним нейросеть:
Выделит 5–7 вариантов, из-за которых может возникать ошибки.
Проанализирует возможные проблемы и сузит круг потенциальных проблем до 1–2 наиболее вероятных.
Добавит логи, чтобы проверить свои предположения перед исправлением кода.
Не будет вносить исправления до конца анализа, чтобы не сделать новую ошибку.
Если и это не поможет и сервис будет тупить и дальше, попросите его добавить в код строки с отладочной информацией. Это поможет понять, что на самом деле происходит в программе. Затем скопируйте этот вывод из терминала и вставьте его обратно в редактор кода — так он лучше поймёт, где проблема.
Если проще: при возникновении ошибки отправьте в редактор такой запрос (промпт):
Prompt
Давай отступим на шаг назад и разберёмся, что на самом деле происходит. Добавь точечные отладочные выражения после ключевых операций или ветвлений, чтобы подтвердить предположения и выявить что-то неожиданное.
Редактор добавит отладку в код — вам останется его запустить. Программа выдаст какие-то сообщения (например: x = 0, ошибка: деление на ноль, зашёл в if-ветку).
Скопируйте сообщения с ошибкой (не сам код — а именно результат, то, что появилось в консоли), вставьте их в чат и напишите:
Prompt
Вот что получилось при запуске. Что это значит и как это исправить?
Сервис будет дальше работать с кодом зная, в чем проблема.
Не могу сказать, какой из способов починить код лучше. Обычно сервису удается решить проблему сразу, как я присылаю ошибку.
Промпты, которые пригодятся для генерации рабочего кода
На этом с основами вайб-кодинга разобрались. Ниже — несколько полезных промптов, которые пригодятся в работе с кодом.
Генерация кода
Когда нужно написать код с нуля, а задача уже понятна: например, написать скрипт.
Prompt
Как опытный программист, твоя задача — написать код на [язык программирования] для выполнения [действие]. Код должен быть эффективным, хорошо структурированным и оптимизированным по производительности. Соблюдай лучшие практики и отраслевые стандарты при реализации необходимых алгоритмов и логики для достижения нужного функционала. Обязательно тщательно протестируй код, чтобы убедиться, что он работает как задумано и соответствует всем требованиям. Кроме того, не забудь подробно задокументировать код для будущего использования и поддержки.
Отладка кода
Когда код не работает из-за непонятной ошибки. Промпт помогает найти причину, объясняет причину проблем и предлагает исправление.
Prompt
Представь, что ты опытный программист с более чем 20 годами коммерческого опыта. Твоя задача — проанализировать предоставленный [фрагмент кода], вызывающий конкретную [ошибку]. Определи причину ошибки, пойми контекст и предполагаемую функциональность, а затем предложи решение. Твой анализ должен включать пошаговое объяснение кода, выявление багов или логических ошибок и подробное описание того, как их исправить. Также предложи улучшения для повышения производительности, читаемости и сопровождаемости кода на основе своего опыта. Убедись, что твое решение соответствует лучшим практикам и совместимо с текущей средой разработки.
Код-ревью
Когда нужно проанализировать код и выявить слабые места.
Prompt
Как опытный программист с 20-летним стажем, проведи тщательный код-ревью предоставленного [фрагмента кода]. Оцени эффективность, читаемость и сопровождаемость кода. Обрати внимание на возможные баги, уязвимости и проблемы с производительностью. Предложи конкретные улучшения или оптимизации. Проверь соответствие кода стандартам и лучшим практикам. Дай развёрнутую, конструктивную обратную связь с примерами и рекомендациями. Помни, что код-ревью — это шанс помочь менее опытным разработчикам, так что делай замечания полезными и обучающими.
Объяснение кода
Есть фрагмент кода, и нужно понять, что именно он делает.
Prompt
Как опытный программист с более чем 20 годами практики, твоя задача — подробно объяснить, что делает конкретный [фрагмент кода]. Объяснение должно быть понятно и новичкам, и профессионалам. Разбей код на части, расскажи о его логике, алгоритмах и возможных сценариях применения. Обрати внимание на хорошие практики, использованные в коде, и предложи варианты улучшений. Если уместно, обсуди совместимость с разными средами разработки и зависимости. Цель — сделать код понятным и прозрачным.
Рефакторинг кода
Код работает, но выглядит сложным. Либо, когда срабатывает через раз.
Prompt
Выступи как опытный разработчик с 20-летним опытом. Твоя задача — провести рефакторинг указанного [фрагмента кода], чтобы повысить его эффективность, читаемость и удобство поддержки, не меняя его функциональность. Оптимизируй алгоритмы, упростив сложную логику, избавься от лишнего кода и примени лучшие практики. Обязательно хорошо задокументируй обновлённый код, чтобы другим разработчикам было легче его понимать и изменять. Проведи тщательное тестирование, чтобы убедиться, что всё работает корректно и соответствует исходным требованиям.
Создание документации
Когда есть готовый код, и нужно описать, как он устроен и как им пользоваться.
Prompt
Представь себя опытным разработчиком с более чем 20 годами стажа. Тебе нужно написать понятную и полную документацию к заданному [коду]. Начни с обзора того, что делает код, какова его цель и как он вписывается в общий проект. Подробно опиши каждую часть, объясни её логику и функциональность. Приведи примеры использования, укажи зависимости и требования. Обозначь возможные ошибки и подводные камни. Добавь раздел FAQ с ответами на типичные вопросы. Структурируй документацию логично, добавь содержание для удобной навигации. Пусть твой опыт проявится в полезных советах и лучших практиках.
