Nocode Live

🔥 Вайбкодинг — всё! В этом году Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI и автор термина «вайбкодинг», заявил, что этот подход себя исчерпал. Сейчас он переключился на агентскую инженерию и уже отмечает рост продуктивности на 80%.Это заявление запустило волну дискуссий. Ключевые тренды, которые на слуху последние четыре месяца:✔️ Тред репостят курсы, где учат настраивать систему агентов.✔️ На Reddit и X всё чаще говорят о том, что человек становится узким горлышком в продакшене.✔️ Исследование Калифорнийского университета в Сан-Диего показало: ни один сеньор-разработчик в эксперименте не использовал вайбкодинг.Венчает тренд негласный манифест — статья Эдди Османи об Agentic Engineering. Она вышла раньше заявления Карпатого, но именно её сейчас цитируют как самый ёмкий источник по теме.Читать здесь.

🔥 На практике ИИ-стартапы чаще всего упираются не в качество самой моделиПроблемы появляются там, где нужно хранить знания, работать с большим объёмом контекста, разделять данные пользователей и обеспечивать стабильное качество ответов в долгую.Поэтому сегодня конкурентное преимущество всё чаще создают не новые модели, а грамотная архитектура вокруг них. Разбираем три подхода, которые помогают грамотно работать с контекстом и памятью. А мнением, уже традиционно, делится наш эксперт Егор Данченко, фаундер Rossi.

Вампиры — новое поколение разработчиковМарк Андриссен, один из самых известных инвесторов Кремниевой долины, в подкасте Джо Рогана вывел новый термин: вайб-вампиризм.Марк заметил за разработчиками, что они выпускают новые фичи благодаря непрерывной работе по 20 часов с нейросетями. При этом сотрудники брезгуют сном и едой, а главной их пищей становится общение с кодом через мультиагентность. Он назвал измазывающиеся работу схожей с мифологическими чудовищами. Предвкушаем скорый ренессанс ворк-лайф баланса и детокс в буддийских монастырях.

Claude в паре с энтузиастом- вайбкодером сотворил чудо. Посмотрите это видео и вдохновитесь.

🟢 5 исследовательских сайтов для улучшения продуктаДоверять своему опыту и тестам – хорошо, но исследования всегда были опорой для первых шагов в развитии продукта. Поэтому мы собрали ресурсы, с которым не чувствуешь себя слепым предсказателям будущих востребованных фич. Не призываем отказываться от своих исследований и тестов, но там где можно сэкономить время и деньги, рекомендуем пользоваться готовой базой.Листайте карточки и сохраняйте себе.

Uber и Nvidia сокращают свои бюджеты на ИИСвежая подборка из мира бигтехов: всё больше корпораций массово урезают бюджеты на нейросети. Вот последние примеры.🚖 UberКомпания потратила весь свой ИИ-бюджет. Их CTO заявил, что годовые лимиты закончились всего за 4 месяца (а это $3,4 миллиарда). 💻️ NvidiaБрайан Катанзаро, вице-президент по прикладному глубокому обучению, прямо заявил, что ИИ обходится дороже, чем живые люди.Где-то сейчас открывают шампанское все те, кого сократили из-за машин.

Microsoft сворачивает эксперименты с ИИ: нейросети оказались дороже, чем живые сотрудникиКомпания отзывает корпоративные лицензии на Claude Code, которые с таким энтузиазмом раздавала всего полгода назад — тогда всех призывали уйти в «вайбкодинг» и довериться алгоритмам. И нет, роботы не подорожали, просто люди снова дешевле 🤷‍♀️

Мы всегда говорим: лучшее, что можно сделать для продукта, — растить комьюнити с первого дняДержать связь с пользователями, собирать обратную связь. Чаще показывать продукт тем, кому он потенциально может быть интересен. А для этого вам нужен маркетинг. И вот мы пришли к моменту, когда его эффективность можно сильно усилить с помощью ИИ. Например, через Claude Code.Anthropic как раз выпустили руководство о том, как их growth-команда использует Claude в маркетинге. Сохраняйте и забирайте в работу.1. Автоматизация Google Ads. Claude анализирует CSV с сотнями объявлений, сам находит слабые креативы и генерирует новые варианты под ограничения Google Ads. Создание рекламных объявлений сокращается с ~2 часов до 15 минут.2. Figma-плагин для массового производства креативов. Он автоматически меняет тексты во фреймах и генерирует до 100 вариаций за раз.3. Подключение Meta* Ads API в Claude. Команда сделала MCP-сервер, через который можно смотреть траты, аналитику кампаний и эффективность объявлений без переключения между сервисами.4. Self-improving система тестов. Claude сохраняет прошлые гипотезы и результаты экспериментов, а потом использует их при генерации новых объявлений.С таким инструментарием один человек с Claude Code начинает работать как мини-команда из маркетолога, аналитика и инженера автоматизации.Полный гайд забираем тут.*Meta.Inc признана экстремистской организацией на территории РФ

Все ИИ-агенты в одном дашбордеAnthropic выпустили новую фичу. Она позволяет одновременно следить за всеми агентами и переключаться между ними внутри одного окна.Как это работает: 1. Одному агенту вы поручили дописать новый UI-кит, 2. второму — оптимизировать запросы к базе данных, 3. третьему — покрыть тестами новые фичи, а сами делаете ставки, какой агент наберет больший технический долг. Если один из агентов застрянет в бесконечном цикле или запросит подтверждение, вы сразу увидите это. Это мы тестим.

AEO-инструменты: миллиардный рынок для проблемы, которой не существуетAEO, GEO, AI visibility – за этими аббревиатурами стоит цель сделать так, чтобы ChatGPT, Claude и Perplexity вас рекомендовали. Звучит как новая большая дисциплина. Но если копнуть глубже, это всё тот же SEO, только в новой упаковке.Смотрите сами. Большая часть ссылок, которые LLM выдают пользователям, это обычный топ-10 в Google. Ещё часть зависит от репутации бренда, отзывов, сравнений с конкурентами и упоминаний в авторитетных источниках. То есть от факторов, которые и раньше влияли на классическое SEO.То есть, если у вас уже сильное SEO, внятный продукт, нормальный контент и репутация, то с AEO у вас, скорее всего, тоже всё будет нормально.Но рынок, конечно, уже подсуетился. HubSpot купил целую компанию под это направление. Adobe запустил LLM Optimizer. Ahrefs, SimilarWeb, Semrush добавили вкладки про AI visibility. Стартапы появляются десятками. Я лично знаю трёх человек, которые не сговариваясь делают почти одинаковый продукт вокруг AEO.И когда все одновременно бегут в одну нишу, это часто говорит не столько о реальной ценности, сколько о хайпе.Но проблема в том, что большинство таких сервисов показывают красивые графики и дашборды, но не дают ответа на вопрос: «Что конкретно делать для выдачи в AI?» В лучшем случае в их блогах есть чеклист уровня «напишите пять статей о компании». А это и так понятно без всяких инструментов.Отдельная история – llms.txt. Помните, как все ринулись добавлять этот файл на сайт? Мы тоже добавляли. А потом выяснилось, что у LLM-ботов нет никакой инструкции его искать. Откуда взялась рекомендация – никто не знает 😢Сейчас вокруг AEO происходит примерно то же самое, каждый предлагает свои лайфхаки, правила и обязательные действия, которые повышают шанс оказаться в выдаче.Поэтому призываю вас: делайте сильный контент вокруг продукта. Развивайте экспертизу, собирайте отзывы, работайте с репутацией, следите за SEO. И LLM постепенно сами начнут подхватывать ваши матери