Сложность:

Вайбкодинг: самая базовая база

• Вебинар
• 12 февраля — 18:00

Вайбкодинг: самая базовая база

Андрей Погорелый

IT-предприниматель

12 февраля 2026 года наш резидент Андрей Погорелый провел вебинар для тех, кто хочет вкатиться в вайбкодинг, но не знает, с чего начать.

Запись вебинара

Часть 1. Быстрый старт

Читайте эту инструкцию, если не хотите смотреть вебинар, но очень хотите попробовать что-то сделать.

Установите Cursor

Cursor — это среда разработки, в которой вы будете общаться с нейросетью и создавать проекты. Выглядит она как программа для программистов, но писать код вам не придется: вы будете описывать задачу обычным языком, а нейросеть сама напишет все, что нужно.

Зайдите на сайт cursor.com и скачайте версию для своей операционной системы. Если на странице загрузки непонятно, какую версию выбрать, сделайте скриншот экрана и отправьте его в любую нейросеть, которой вы уже пользуетесь — ChatGPT, Gemini, Claude, что угодно. Напишите: «Мне нужно скачать Cursor, у меня Windows (или Mac). Что выбрать?» Нейросеть подскажет.

Этот прием пригодится не только на этапе установки. Если в процессе работы с Cursor вы столкнетесь с ошибкой, увидите непонятное окно или не поймете, куда нажать — сделайте скриншот, отправьте в нейросеть и опишите проблему. Она объяснит, что происходит, и подскажет следующий шаг. Это самый базовый и самый полезный навык для всего, что мы будем делать дальше: не разбираться самому, а спрашивать.

После скачивания запустите установщик и следуйте инструкциям на экране. В конце программа попросит зарегистрироваться — проще всего через Google-аккаунт. Регистрация бесплатная, менять локацию для работы с Cursor не нужно.

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

Откройте первый проект и разберитесь с интерфейсом

После установки Cursor может выглядеть пугающе: темный экран, незнакомые панели, ощущение, что вы случайно открыли чужой компьютер. На самом деле для начала работы вам понадобятся всего три элемента, а остальное можно игнорировать.

Первое, что нужно сделать — открыть папку. Проект в Cursor — это просто папка на вашем компьютере, в которой будут лежать файлы с кодом. Вы не будете писать эти файлы сами, но они должны где-то храниться. Нажмите Open Project и выберите любую папку, с которой хотите работать. 

После этого слева появится файловая панель с содержимым этой папки.

Справа будет панель агента — это чат, в котором вы будете ставить задачи нейросети. Чтобы открыть ее, нажмите на иконку в верхнем правом углу. Внутри обычное текстовое поле: вы будете писать, что вам нужно, отправлять запрос и получать результат. Все общение с нейросетью будет происходить здесь.

Внизу экрана находится терминал — черная область, в которую программисты вводят команды. На старте он вам не понадобится, можете его закрыть, чтобы не отвлекал.

В панели агента есть переключатель режимов работы. Их три, и от выбранного режима зависит, насколько самостоятельно нейросеть будет действовать. 

Режим «Plan» означает, что нейросеть сначала составит план, покажет его вам и будет ждать одобрения. Это самый безопасный вариант для начала: вы увидите, что именно она собирается делать, прежде чем она начнет менять файлы. 

Режим «Agent» дает нейросети полную свободу — она сразу начнет выполнять задачу, создавать и редактировать файлы без промежуточных вопросов. 

Режим «Ask» — просто разговор: нейросеть ответит на вопрос, но ничего не будет менять в файлах.

Для первых проектов начинайте с режима «Plan». Когда привыкнете и будете понимать, что примерно ожидать от результата, можно переключиться на «Agent», чтобы не тратить время на одобрение каждого шага.

Рядом с переключателем режимов есть выбор модели — того «мозга», который будет выполнять ваши задачи. Оставьте значение «Auto»: Cursor сам подберет подходящую модель для каждого запроса.

Подробнее о том, что такое модели, чем они отличаются и когда имеет смысл выбирать вручную — во второй части.

Сделайте HTML-отчет по папке загрузок

У вас наверняка есть папка загрузок, в которой скопились сотни файлов за несколько месяцев. Разбирать ее вручную не хочется, а что-то важное там наверняка лежит. Эта задача хорошо подходит для первого эксперимента в Cursor: результат будет наглядным, а вы на практике пройдете весь цикл от запроса до готового результата.

Откройте Cursor, нажмите Open Project и выберите папку загрузок на вашем компьютере. В файловой панели слева появится дерево всех файлов, которые в ней лежат. Откройте панель агента справа, переключите режим на «Plan» и напишите запрос обычным языком:

Обратите внимание на последнее предложение в запросе. HTML и JavaScript — это технологии, которые понимает любой браузер. Вы сможете открыть файл в Chrome или Firefox, и он сразу заработает. Если не уточнить это в запросе, нейросеть может предложить написать скрипт на Python, а для его запуска понадобится отдельная установка. На вебинаре спикер столкнулся именно с этим: нейросеть предложила Python-скрипт, и пришлось переформулировать задачу.

После отправки запроса нейросеть составит план: что она собирается сделать, какие файлы создаст, как будет категоризировать содержимое папки. Прочитайте план и нажмите кнопку подтверждения. Нейросеть начнет работать — создаст HTML-файл с отчетом, в котором ваши файлы будут рассортированы по типам: видео, документы, изображения, архивы.

Когда она закончит, откройте созданный HTML-файл в браузере. Вы увидите страницу с информацией о содержимом папки: сколько файлов каждого типа, сколько места они занимают, какие категории самые большие. 

Если страница не открылась или показала ошибку — примените прием из первого блока: сделайте скриншот ошибки, вставьте его в тот же чат с нейросетью и напишите «не работает». Она разберется в проблеме и исправит код.

После того как отчет заработал, попробуйте усложнить задачу. Напишите в тот же чат:

Нейросеть дополнит существующий отчет новым разделом. Вам не придется заново объяснять контекст — нейросеть будет помнить, над чем вы работали в рамках этой сессии.

Можно пойти еще дальше. На вебинаре спикер попросил нейросеть создать новую папку и перенести в нее конкретные файлы. Для этого он сделал скриншот отчета, открыл его в Paint, обвел два файла красным и вставил картинку в чат с подписью: «Создай папку Вебинар и перенести туда вот эти два файла». Нейросеть создала папку и перенесла файлы — без единой строчки кода. Чтобы она могла выполнять такие действия с файлами на вашем компьютере, переключите режим с «Plan» на «Agent».

Проанализируйте переписку из Telegram

Второй эксперимент — работа с текстовыми данными. Если у вас есть активный групповой чат в Telegram, вы можете за несколько минут получить наглядный отчет: кто чаще всего пишет, какие вопросы обсуждали, о чем конкретно говорил каждый участник. Все это без единой строчки кода, тем же способом, что и в предыдущем блоке.

Сначала выгрузите историю чата. Откройте нужный групповой чат в десктопном Telegram, нажмите на три точки в правом верхнем углу и выберите «Экспорт истории чата». В настройках экспорта уберите галочки с фотографий и других медиафайлов — вам нужен только текст. Выберите период, за который хотите получить данные, и нажмите «Экспортировать». Telegram сохранит переписку в виде HTML-файла в папку на вашем компьютере.

Создайте новую пустую папку и перенесите в нее файл с выгрузкой. Откройте эту папку в Cursor через File → Open Folder. 

Переключите режим на «Plan» и напишите запрос:

Нейросеть составит план, вы его одобрите, и она создаст HTML-файл с отчетом. Откройте его в браузере — вы увидите страницу, на которой нужно будет загрузить файл с выгрузкой. После загрузки появится список участников чата с количеством сообщений у каждого, отсортированный по активности.

Когда базовый отчет заработал, можно наращивать функциональность прямо в том же чате. Напишите следующий запрос:

Нейросеть дополнит отчет новым разделом. На вебинаре спикер таким способом извлек из переписки 150 вопросов, из которых 145 оказались с ответами. Вручную перечитывать всю переписку ради этого заняло бы часы.

Можно добавить и интерактивность. Попросите нейросеть сделать так, чтобы при клике на имя автора открывалось всплывающее окно со всеми его сообщениями:

Последний штрих — оформление. Если результат выглядит слишком сухо, можно отправить в чат картинку-референс и попросить переделать дизайн. На вебинаре спикер вставил в чат баннер, который ему нарисовал ChatGPT. Нейросеть переработала оформление отчета, добавила анимации и подобрала цветовую схему по мотивам картинки.

Что делать, когда нейросеть тупит

В предыдущих двух блоках вы попробовали создать HTML-отчеты по файлам и по переписке. Если все получилось с первого раза — вам повезло. На вебинаре спикер запускал те же самые задачи, и обе сломались при первом запуске: один отчет выдал ошибку, второй вообще не открылся. Притом что накануне он прогонял эти задачи дважды, и все работало. Это нормальная ситуация, и к ней стоит быть готовым.

Проблемы при работе с нейросетью бывают трех типов, и у каждого свое решение.

Первый — результат не работает или показывает ошибку. Вы открыли HTML-файл, а там пустая страница или сообщение об ошибке. В этом случае сделайте скриншот того, что видите, вставьте его в тот же чат с нейросетью и напишите «не работает». На вебинаре оба отчета заработали после такой переписки.

Второй — нейросеть слишком долго думает. Она может зависнуть на этапе анализа файлов или уйти в бесконечный цикл попыток. Если прошло больше пары минут и ничего не происходит, остановите ее и переформулируйте задачу проще. На вебинаре нейросеть слишком долго анализировала папку загрузок, пытаясь на лету писать скрипт для сбора данных. Спикер остановил ее и написал: 

После этого нейросеть справилась быстро.

Третий — несколько попыток не помогли, и нейросеть ходит по кругу. В этом случае удалите текущий чат, создайте новый и начните с чистого запроса. Иногда нейросеть заходит в тупик из-за накопившихся ошибок в контексте сессии: каждая неудачная попытка добавляет в историю сломанный код, и следующая попытка строится поверх него. Чистая сессия решает эту проблему. Спикер на вебинаре так и поступил с задачей по загрузкам: удалил чат, создал новый, сформулировал запрос заново — и получил результат.

Главный принцип, который стоит за всеми тремя приемами: общайтесь с нейросетью так же, как общались бы с коллегой. Не нужно подбирать специальные команды или «секретные промпты». На вебинаре спикер сказал об этом прямо: все разговоры про секретные промпты, которые нужно сохранить и переслать друзьям, — ерунда. 

Всегда просто описывайте, что хотите получить. Если результат не устраивает — объясняйте, что с ним не так. Если нейросеть тупит — говорите ей об этом. Единственное, что по-настоящему важно, — внятно сформулировать, что вам нужно. Если вы не можете объяснить задачу словами, нейросеть не сможет ее выполнить.

Часть 2. Как это устроено и куда двигаться дальше

Cursor сам по себе — это просто блокнот. Продвинутый, с подсветкой кода и файловой панелью, но все-таки блокнот. Он не умеет думать, генерировать код или отвечать на вопросы. Все это делает модель — внешний мозг, к которому Cursor подключен через интернет. Когда вы пишете запрос в панели агента, Cursor отправляет его вместе с содержимым ваших файлов на удаленный сервер, где работает модель. Модель обрабатывает запрос и возвращает ответ — готовый код, план действий или объяснение ошибки. Cursor принимает этот ответ и вносит изменения в файлы на вашем компьютере.

Моделей существует много, и они принадлежат разным компаниям. У самого Cursor есть своя модель — Composer. У Google — Gemini. У OpenAI — линейка GPT и Codex. У Anthropic — Claude. Каждая модель лучше справляется с одними задачами и хуже с другими.

Когда вы оставляете в Cursor значение «Auto», он сам решает, какую модель подключить для конкретного запроса. Для простых задач выберет что-то быстрое и дешевое, для сложных — более мощное. На старте этого достаточно: вы не будете чувствовать разницу между моделями, а Cursor распределит нагрузку за вас.

Каждый ваш запрос Cursor переводит в условные единицы — токены. Грубо говоря, один токен — это примерно одно слово. Если вы отправите запрос с текстом на 500 слов и приложите к нему файл на 5000 слов, модель получит примерно 5500 токенов на входе. Она обработает их и вернет ответ, допустим, на 1000 токенов. Итого за один обмен уйдет 6500 токенов.

Это нужно знать, потому что у каждой сессии есть ограничение — контекстное окно. Это максимальное количество токенов, которое модель способна удержать в памяти за одну сессию. 

Когда контекстное окно заполнится, модель сожмет историю вашей переписки: архивирует ранние сообщения, оставив краткую выжимку. После сжатия в окне снова появится свободное место, и вы продолжите работать. Но часть деталей из ранних сообщений при этом потеряется. Отсюда знакомая ситуация: вы работали с нейросетью час, а потом она вдруг забыла, о чем вы договорились в начале сессии. Она не сломалась — она сжала контекст, и детали не попали в выжимку.

Присоединяйтесь к Нейроцеху — внутри ещё больше полезных гайдов. А ещё вебинары, уютное комьюнити, мастермайнды и всё, чтобы нейросети работали на вас, а не за вас.

Как работать с большим проектом

В предыдущем блоке мы разобрали, почему нейросеть теряет контекст: сессия заполняется токенами, модель сжимает историю, детали пропадают. Но есть и другая проблема. Когда вы закрываете чат и открываете новый, нейросеть не помнит вообще ничего. Для нее каждая сессия начинается с чистого листа.

На вебинаре спикер предложил простую аналогию. Представьте, что вы наняли программиста. Он отработал день, вы вместе что-то обсудили, он что-то сделал. В конце дня он уволился. Завтра придет новый программист, который ничего не знает о вашем проекте. Если вы не записали, что было сделано вчера, придется объяснять все заново. А если записали — дадите новому сотруднику прочитать записи, и он продолжит с того места, где остановился предыдущий.

С нейросетью работает тот же принцип. Перед началом работы попросите ее составить план: что она сделает, в каком порядке, какие файлы затронет. Когда она составит план, сохраните его в отдельный файл прямо в папке проекта. После того как нейросеть выполнит очередной шаг, попросите ее написать итоги: что конкретно она сделала, что изменилось, какие решения приняла. Итоги тоже сохраните в файл.

Когда вы откроете новую сессию, дайте нейросети прочитать оба файла — план и итоги — и скажите: «Вот что мы делали раньше, вот где остановились. Продолжай со следующего шага». Нейросеть прочитает документацию и подхватит проект, как будто работала над ним с самого начала.

Второй важный прием — декомпозиция. Если задача большая, не пытайтесь уместить ее в один запрос. Разбейте на шаги и делайте по одному. На вебинаре спикер показал систему для анализа тендеров, которую он делал полтора месяца. Он не просил нейросеть создать все целиком за один раз. Сначала попросил спланировать архитектуру. Потом сделал первый шаг, записал результат. Потом второй, третий — и так шаг за шагом довел проект до рабочего состояния. 

Что выбрать и сколько это стоит

Рано или поздно бесплатные лимиты закончатся, или вы захотите взяться за задачу посерьезнее. В этом блоке собраны все варианты: что за что платить, как это сделать из России и что рекомендует спикер.

Бесплатный Cursor — это точка входа. Если вы никогда не программировали и только пробуете, бесплатного тарифа хватит надолго.

Платный Cursor стоит около 20 долларов в месяц. За эти деньги вы получите больше запросов и доступ к более мощным моделям. Из России подписку напрямую не оплатить — нужна зарубежная карта. Но есть обходной путь: на сервисах вроде Плати Маркет можно купить доступ к платным функциям Cursor примерно за полторы тысячи рублей в месяц. 

Аккаунт может оказаться чужим и в какой-то момент перестать работать, но ваши файлы от этого не пострадают — они хранятся на вашем компьютере, а не в облаке Cursor. Если аккаунт заблокируют, купите новый и продолжите работу.

Codex от OpenAI — альтернатива Cursor за те же 20 долларов в месяц. У Codex есть своя среда разработки и щедрые лимиты. На вебинаре спикер сказал, что для базовых задач упереться в лимиты Codex ему не удалось. Если бюджет ограничен и вы не хотите разбираться с покупкой через сторонние сервисы, Codex — рабочий вариант.

Claude Code от Anthropic — это уже инструмент для серьезных проектов. Стоит 100 долларов в месяц, есть тариф за 200. 

Claude Code — это не отдельная среда разработки, а модель, которую можно подключить к Cursor через расширение. Вы продолжите работать в привычном интерфейсе, но под капотом запросы будут уходить в Claude вместо автоматически подобранной модели.

Antigravity от Google — аналог Cursor, но построенный на модели Gemini. Лимиты у него тоже щедрые.

Для долгосрочной работы спикер рекомендует завести зарубежную карту — казахскую или киргизскую. С ней вы сможете оплачивать подписки напрямую, не зависеть от сторонних сервисов и не переживать, что купленный аккаунт заблокируют.

Куда выкладывать готовый проект

Все файлы, которые вы создадите в Cursor, будут лежать на вашем компьютере. Для HTML-отчетов из первой части этого достаточно — откроете файл в браузере и будете пользоваться. Но если вы сделаете телеграм-бота или веб-приложение, которое должно работать круглосуточно, его нужно будет перенести на сервер.

Для простых сайтов без серверной логики есть бесплатный вариант — GitHub Pages. Вы загрузите файлы в репозиторий на GitHub, включите в настройках Pages, и сайт станет доступен по ссылке. Подойдет для лендингов, портфолио, тех же HTML-отчетов, которые вы захотите показать кому-то.

Для ботов, приложений с базой данных и всего, что требует постоянной работы на сервере, понадобится VPS — виртуальный сервер, который вы арендуете. Российские хостинги Timeweb и Beget подойдут для большинства задач. Базовый тариф обойдется в несколько сотен рублей в месяц. Этого хватит, чтобы запустить телеграм-бота, поднять небольшой сайт или развернуть приложение.

Но у российских хостингов есть ограничение. Если ваш проект будет обращаться к зарубежным нейросетям — например, отправлять документы в Gemini для анализа — запрос не пройдет. Google, Anthropic и другие зарубежные сервисы блокируют обращения с российских IP-адресов. На вебинаре спикер рассказал, что попробовал арендовать сервер в голландском дата-центре Timeweb, но Google все равно заблокировал эти IP-адреса, потому что они принадлежат российской компании.

Для проектов, которым нужен доступ к зарубежным API, спикер использует Digital Ocean — зарубежный хостинг с серверами в разных странах. Оплатить его из России можно только зарубежной картой. Если у вас ее пока нет, а проект не обращается к зарубежным сервисам, российский хостинг закроет все потребности.