Если вы запускаете AI-агента на Windows, приготовьтесь: ваш антивирус будет с ним воевать. Не потому что агент вредоносный. А потому что он ведёт себя как троян. С точки зрения антивируса.

#Что произошло

Мой AI-ассистент работает через OpenClaw. Запускает команды в терминале, ходит по SSH на серверы, перезапускает процессы. Касперский увидел паттерн: программа запускает PowerShell, убивает процессы, создаёт файлы в системных папках. Классическое поведение малвари.

Блокировка. Без предупреждения. Watchdog пытается перезапустить бота, антивирус блокирует watchdog. Бот лежит, watchdog лежит, я сплю.

#Почему антивирус прав

Exec-вызовы через PTY, фоновые процессы, запись в AppData, работа с сетью. Всё это реально похоже на троян. Антивирус не различает "хороший PowerShell" и "плохой PowerShell". Он видит поведение.

Это не баг Касперского. Это фича, которая работает против вас.

#Решение

1. Добавить папку агента в исключения антивируса
2. Добавить node.exe в доверенные приложения
3. Добавить конкретные скрипты watchdog в whitelist
4. НЕ отключать антивирус целиком. Это путь к проблемам покрупнее

Три исключения вместо полного отключения. Касперский продолжает защищать всё остальное, а агент работает без блокировок.

#Урок

AI-агент на десктопе — это не браузерная вкладка. Это программа, которая реально взаимодействует с ОС. Системы безопасности будут ей мешать, пока вы не объясните им, что это свой.

Как настроить watchdog, который переживёт антивирус, читайте в бесплатном гиде. А про сам watchdog скоро отдельный пост.

Больше практических кейсов и инсайтов — в канале @popovvii

В запрещённограмме набирает обороты новый жанр: человек показывает, как он автоматизировал создание контента. Собака на кушетке, нано-банана генерирует картинки, скрипт анимирует, видео сводится, загружается в YouTube Shorts. Конвейер. Красиво.

Открываешь канал автора — 64 ролика. Из них 5 набрали больше тысячи просмотров. Последние 18 — ноль. Буквально ноль. YouTube показал контент аудитории, аудитория не стала смотреть, алгоритм перестал рекомендовать.

Стоимость одного ролика по словам автора — $3.50. Инвестиции: ~$200. Результат: пластиковый контент без идеи и сюжета, который не нужен ни алгоритму, ни зрителю.

#Кризис реального использования

Сейчас огромное количество проектов рассказывают о том, как они используют AI. Пайплайны, автоматизации, агенты. Но если присмотреться — у большинства одна проблема: пайплайн начинается с идеи и заканчивается демонстрацией, а не деньгами в кармане.

Те, кто реально используют AI в бизнесе, не рассказывают об этом, им некогда. А те, кто публикуют — пытаются как раз построить бизнес за счёт контента о самом AI. И совсем немного авторов могут и в бизнес с ИИ, и в рассказы про ИИ одновременно.

#Новые инфоцыгане

AI — это новый WordPress. До него были Notion, Trello, No-Code. Каждый раз одна и та же схема: "суперинструмент, который заменит всё" —> "вот как заработать миллионы" —> аудитория покупает курсы, а не строит бизнес.

Проблема не в AI. AI действительно способен заменить работу целого отдела. Проблема в том, что показывать красивый пайплайн и иметь работающий бизнес — это два разных навыка.

#Как отличить практика от демонстратора

1. У практика есть продукт, который кто-то покупает. Не курс "как делать пайплайны", а продукт для конечного пользователя
2. Практик показывает результат, а не процесс. Не "смотрите, как мой скрипт генерирует", а "вот сколько это сэкономило/заработало"
3. Практик не скрывает ссылку на свой канал. Потому что ему не стыдно за цифры

Здесь я рассказываю только о том, что использую сам — в реальных проектах, с реальными цифрами. Если хотите начать с конкретики, а не с демо, то забирайте бесплатный гид.

Больше практических кейсов и реального опыта работы с AI — в моём телеграм-канале @popovvii.

Год назад все вайбкодили на ChatGPT + Midjourney + Replit. Универсальный набор. Работает? Вроде да. Но если вы запускаете продукт в одиночку — «вроде» не подходит.

Я управляю 7 проектами без команды разработки. И в какой-то момент понял: инструменты, которые хороши для экспериментов, не годятся для продакшена.

#Что изменилось за год

• ChatGPT стал фоном. Для быстрых вопросов — ок. Для серьёзной работы с кодом — Claude. Он думает контекстом, а не фразами
• Midjourney проиграл. Генерация картинки за $0.25 против $0.002 у Gemini при сопоставимом качестве. Математика не в пользу ностальгии
• Replit и Cursor — это IDE. Claude Code и OpenClaw — это агенты, которые сами ходят по SSH, деплоят, чинят баги в 3 часа ночи

#Мой стек 2026

#Суть

Разница не в том, какой инструмент «лучше». А в том, что стек из 2025 стоил мне времени, а стек из 2026 — экономит.

Сколько стоит держать AI-агента на 7 проектов — с цифрами на канале @popovvii

#Claude Cowork — новая эра AI-агентов

В январе Anthropic запустила Claude Cowork — десктопный агент, который работает с файлами на вашем компьютере. Читает, создает, редактирует. Не в браузере, а прямо в ваших папках, в песочнице.

Целевая аудитория — не разработчики. Менеджеры, аналитики, обычные пользователи. Те, кто раньше покупал отдельный софт для каждой задачи.

#Момент истины для SaaS-рынка

В конце февраля к Cowork добавили маркетплейс плагинов — CRM, аналитика, SEO. И вот тут рынок вздрогнул. Инвесторы посчитали просто: зачем платить за 10 SaaS-подписок, если один AI-агент за $20/мес закрывает половину из них? Результат — минус $285 млрд капитализации SaaS-сектора за день.

#Что меняется на самом деле

Это не про то, что SaaS умрет. Это про то, что интерфейс между человеком и софтом меняется. Раньше вы учили 10 интерфейсов. Теперь — один агент, который знает все 10. Для фаундера-одиночки это значит одно: стоимость замены инструментов падает. То, на что раньше нужен был человек или подписка — становится промптом.

Скоро разберу, какие SaaS-категории под ударом первыми — и где пока рано списывать софт со счетов.

Подписывайтесь на мой канал @popovvii — там я регулярно разбираю тренды AI и бизнеса

В XIX веке детей учили считать в столбик. Потом появились счёты — и все возмутились: как это, пользоваться счётами, если нужно уметь считать руками? Потом арифмометр. Потом калькулятор.

Сегодня вы не задумываетесь, правильно ли калькулятор умножил 347 на 892. Вы ему просто верите. Программа стала настолько обыденной, что сам вопрос «а вдруг он ошибся?» звучит абсурдно.

С автомобилями та же эволюция. Первые водители должны были чуть ли не строить машину самостоятельно. Потом появились механики, электрики, маляры — каждый в своей узкой области. Маляр знает, как устроено шасси, но не полезет в подвеску. Шиномонтажник отбалансирует колёса, но не тронет двигатель. И никого это не смущает.

#Логика и формальный язык

С программированием происходит ровно то же самое прямо сейчас. Долгое время, чтобы построить продукт, нужно было владеть двумя вещами одновременно: умением решать логические задачи и формальным языком, на котором это решение записывается. Архитектура, интерфейс, бэкенд — и всё это правильным синтаксисом.

Нейронки разделили эти два навыка. Теперь можно не знать язык программирования и при этом хорошо на нём «писать». Как с переводом: вы не знаете японский, но AI-переводчик с правильной задачей выдаст текст, который носитель примет за свой.

#На первый план выходит понимание

Можете чётко описать прототип — получите его. Не можете описать — спросите нейронку про лучшие практики: и тогда свою сырую идею реализуете в виде, который вы даже не успели продумать.

Это не «AI заменит программистов». Это счёты заменили умение считать в столбик. Калькулятор заменил счёты. Ничего нового — просто следующий виток.

Конкретные инструменты для создания продуктов без кода — на канале @popovvii

Пока компании нанимают SEO-специалистов, копирайтеров и email-маркетологов — одиночки собирают себе маркетинговую команду из open-source скиллов для AI-агентов.

На GitHub уже лежат готовые репозитории, где каждый скилл — это отдельная маркетинговая компетенция. SEO-аудит. Холодные письма. Контент-стратегия. CRO. Позиционирование. Анализ конкурентов. Извлечение голоса бренда из текстов.

Не промпты из Pinterest. Не «напиши мне пост про...». А полноценные фреймворки с intake-воронками, self-critique loops и параллельными субагентами.

#Что нашёл

marketingskills — от практика (основатель Swipe Files). 30+ скиллов, от cold-email до launch-strategy. Каждый ссылается на единый product-marketing-context как фундамент. Архитектура, а не свалка промптов.

ai-marketing-claude-code-skills — 18 скиллов с уникальными вещами: voice-extractor вытаскивает TOV бренда из существующих текстов, ai-discoverability-audit показывает, как ваш бренд выглядит в ChatGPT и Perplexity, а de-ai-ify убирает из текста характерный AI-привкус.

ai-marketing-claude — целое маркетинговое агентство. Команда из 5 параллельных агентов анализирует сайт, выставляет оценку 0-100 и генерирует PDF-отчёт.

claude-skills — мегасборник на 169 скиллов с 2300+ звёздами, но тут уже количество побеждает качество.

claude-ads — 186 проверок платной рекламы: Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok.

#Вывод

Всё это бесплатно. Всё это можно подключить к Claude Code, OpenClaw или любому агенту, поддерживающему Agent Skills. Вопрос не в том, заменит ли AI маркетолога. Вопрос — когда вы перестанете платить за то, что уже лежит в открытом доступе. Мы подключили лучшие из этих скиллов в AiMagicHub.

Как подключить конкретные скиллы под свои задачи — разберу на канале @popovvii

Два года назад у меня была команда: разработчик, контент-менеджер, поддержка, маркетолог и я. Сейчас команды нет — есть я и набор AI-инструментов, которые делают работу быстрее и качественнее.

Это не история про «ChatGPT пишет посты». Это про системный подход к автоматизации, который сэкономил мне 40+ часов в неделю.

#Что именно автоматизировано

#Контент-конвейер

Раньше: идея → черновик (2 часа) → редактура (1 час) → оформление (30 мин) → публикация.

Сейчас: идея → промпт → готовый пост за 15 минут. Не потому что AI «пишет за меня» — а потому что у меня выстроена система промптов, шаблонов и проверок.

// Пример: автоматическая генерация OG-картинки для поста
const template = await fs.readFile('og/template.html', 'utf-8');
const html = template
  .replace('{{TITLE}}', post.title)
  .replace('{{DECO}}', getDecoSymbol(post.tags));

#Email-рассылки

7,953 контакта. Персонализация. A/B тесты. Всё — без email-маркетолога.

AI помогает:

• Сегментировать базу по поведению
• Генерировать варианты тем письма
• Анализировать open rate и предлагать улучшения

#Поддержка клиентов

Telegram-бот с AI-мозгами обрабатывает 80% обращений. Оставшиеся 20% — действительно сложные кейсы, где нужен я.

#Инструменты, которые реально работают

#Главный урок

AI — не замена человеку. AI — это мультипликатор. Если вы делаете что-то хорошо, AI поможет делать это в 10 раз больше. Если вы не понимаете свой бизнес — никакой ChatGPT не поможет.

Сначала разберитесь в процессах. Потом автоматизируйте. Не наоборот.

#Что дальше

Если вы хотите выстроить подобную систему для своего бизнеса — запишитесь на консультацию. За 60 минут разберём ваши процессы и составим план автоматизации.

Современные нейронки умеют делать upscale для любой фотографии, но часто добавляют лишние артефакты и теряют портретное сходство.

#Промпт

Вот промпт, который позволяет улучшить качество любого, даже самого старого снимка:

Ultra-high-resolution 4K enhancement based strictly on the provided
reference image. Absolute fidelity to original facial anatomy,
proportions, and identity. Preserve expression, gaze, pose, camera
angle, framing, and perspective with zero deviation. Clothing, hair,
skin, and background elements must remain unchanged in structure,
placement, and design.

Recover fine-grain detail with natural realism. Enhance pores, fine
lines, hair strands, eyelashes, fabric weave, seams, and material
edges without introducing stylization. Maintain original color
science, white balance, and tonal relationships exactly as captured.
Lighting direction, intensity, contrast, and shadow behavior must
match the source image precisely, with only improved clarity and
expanded dynamic range. No relighting, no reshaping. Remove any grain.

Apply controlled sharpening and high-frequency detail reconstruction.
Remove compression artifacts and noise while retaining authentic
texture. No smoothing, no plastic skin, no artificial gloss.

Negative constraints: no warping, no facial drift, no added or
missing anatomy, no altered hands, no distortions, no perspective
shift, no text or graphics, no hallucinated detail, no stylized
rendering. Output must read as a true-to-life, photorealistic upscale
that matches the reference exactly, only clearer, sharper, and higher
resolution.

#Как использовать

1. Откройте Google AI Studio
2. Выберите модель с генерацией изображений (Gemini)
3. Загрузите ваше фото
4. Вставьте промпт

Результат — фотореалистичный апскейл без пластиковой кожи, без искажений анатомии и без «AI-привкуса».

Больше практических промптов и инструментов — на канале @popovvii

Есть старая шутка: спросите мужчин — у каждого было 20 партнёрш. Спросите женщин — у каждой было 3. Математика не сходится, но все делают вид, что так и надо.

В программировании сейчас ровно то же самое.

Приходит человек на собеседование: — Я сделаю то же, что ваши разработчики, только в 10 раз быстрее. Гарантирую качество, соответствие гайдлайнам, готов объяснить каждую строчку. — Отлично. Как? — Я вайбкодер. Работаю через AI.

Всё. Собеседование окончено. «Нам нейронки не нужны. Если это делает нейронка, мы и сами справимся.» Не справятся. Но это другой разговор.

А теперь тот же человек приходит на другое собеседование: — Я опытный разработчик. Пишу код сам, всё понимаю. AI использую как вспомогательный инструмент — немного ускоряет. — Добро пожаловать в команду.

Это один и тот же человек. С одним и тем же результатом. Разница — в формулировке.

#Создать, проверить, объяснить

«Классический» программист может не суметь объяснить директору простыми словами, почему его код работает именно так. Он написал его интуитивно, на опыте, потому что «так делают» и он «так учился».

А вайбкодер — если он не просто промпт-мартышка, а реально понимает, что делает — может при помощи тех же AI-моделей:

• провести декомпозицию
• объяснить каждое архитектурное решение простыми словами
• прогнать код через несколько моделей для проверки
• показать, какие варианты были отброшены и почему
• задокументировать сложности и их решения

#Парадокс

Человек, который «не пишет код сам», может объяснить его лучше, чем тот, кто пишет. Но рынок к этому не готов. Работодатели хотят слышать, что вы «настоящий программист». Поэтому вайбкодеры делают ровно то же, что делают все в неловких ситуациях — занижают цифры: «Ну, AI немного помогает... Но в основном я сам, конечно.»

Те, кто использует вайбкодинг на 110%, не рассказывают об этом на собеседованиях. А те, кто пишет код «с AI-проверками», уже сильно отстали: через AI можно собрать поэтапные решения для 80% задач, а не делать эти задачи самому «с ускорением».

Это изменится. Не потому что работодатели поумнеют, а потому что через пару лет другого способа писать код просто не останется. И тогда «я вайбкодер» будет звучать так же, как сегодня «я пользуюсь интернетом».

Но пока — добро пожаловать в эпоху, когда за честность наказывают, а за правильную формулировку — нанимают.

Как я строю продукты через вайбкодинг — пошаговый гид бесплатно на канале @popovvii

На Хабре вышла статья «Перестань вайбкодить: почему разработка на расслабоне убьёт твою карьеру». 54 тысячи просмотров. Тезисы простые: вайбкодер не понимает свой код, не может дебажить, застрянет на уровне мидла и провалит собеседование.

Каждый тезис звучит логично. И каждый — ретроградный.

#Аналогия с автомобилем

Когда появились первые машины, водитель был и механиком. Купил «Жигули» в СССР — будь готов доработать напильником. Знай, где ремень ГРМ, как устроен карбюратор, почему стартер не крутит.

Но машины стали сложнее. И произошло разделение: есть водитель, есть механик. Водителю не нужно знать, как рассчитан сопромат лонжеронов. Не нужно проверять качество антикоррозийного покрытия. Не нужно быть химиком, чтобы ездить.

Он садится за руль современного автомобиля, смотрит на приборную панель, не горит ли лампочка «check» — и едет.

Программирование проходит тот же путь.

#«Вайбкодер не понимает свой код»

Автор путает «не понимает» и «не писал руками». Вайбкодер может:

• попросить AI описать архитектуру простыми словами
• запустить кросс-проверку другой моделью
• попросить критически оценить решение и указать слабые места
• покрыть проект тестами
• провести декомпозицию и объяснить каждое решение

Это не «слепое доверие». Это система проверок, которая часто строже, чем то, что делает «классический» разработчик, который написал код интуитивно и сам не помнит, почему выбрал именно этот подход.

#«Код от AI — плохой»

А давайте честно посмотрим на «классический» код. Сколько продакшен-сервисов прямо сейчас: не обновлены, плохо задокументированы, написаны в разных стилях разными людьми, без тестов, без инструкций? Большинство.

Мы сравниваем идеальный сценарий — опытная команда с временем и бюджетом — с реальным выходом AI. При этом AI уже сейчас выдаёт результат на уровне хорошего мидла. Не джуна — мидла.

#«Три шага вернуть контроль»

Автор предлагает: не доверять сгенерированному коду, читать исходники библиотек вручную, устраивать «разгрузочные дни» без AI.

Это как если бы вам предложили: не доверяйте приборной панели, на которой написано «проверьте масло». Лучше залезьте под машину сами, как делали ваши деды.

Нет. Приборная панель существует для того, чтобы ей доверять. А если она врёт — нужна панель лучше, а не возврат к гаечному ключу.

AI — это инструмент, как Laravel — надстройка над PHP. Кто-то пишет на Laravel чистый код, кто-то — мусор. Дело не в инструменте, а в том, кто им пользуется.

Пошаговый гид по сборке AI-продукта — бесплатно на канале

Каждую неделю выходит очередная подборка «10 AI-инструментов для бизнеса». ChatGPT, Canva AI, Otter.ai, Notion AI. Ничего плохого, но это стартерпак для тех, кто хочет «попробовать нейронки». Канва и Оттер — это как советовать Excel тому, кто строит ракету.

Вот что использую я — фаундер-одиночка, который ведёт несколько проектов без команды.

#1. OpenClaw — дирижёр всего оркестра

Это не чат-бот. Это AI-ассистент, который живёт в Telegram и работает 24/7. Он не ждёт, пока вы его спросите — он пишет первым. Лучшая и более продвинутая версия n8n, автоматизатор автоматизации.

Что делает мой:

• каждые 6 часов проверяет 8 сайтов и присылает отчёт
• утром собирает дайджест из почты
• следит за серверами и предупреждает, если что-то падает
• ведёт контент-план и напоминает о публикациях
• хранит всю историю решений по проектам в структурированной памяти

По сути заменяет личного ассистента и операционного менеджера. Только не уходит в отпуск и не забывает задачи.

#2. Claude Opus 4.6 — не для брейнштормов, а для разработки

Большинство используют Claude, чтобы «написать письмо покрасивее». Я использую его для полноценной разработки: архитектура, код, деплой, code review, отладка. Это не помощник — это junior-разработчик + DevOps в одном лице.

Ключевое отличие от ChatGPT: Claude работает с файлами, терминалом и контекстом проекта напрямую. Не «напиши мне функцию», а «вот проект, вот задача, сделай».

#3. 21st.dev — UI без дизайнера

Библиотека готовых UI-компонентов с промптами. Копируешь промпт в AI-редактор кода — получаешь профессиональный интерфейс. Кнопки, формы, дашборды, лендинги. Выглядит так, будто над этим работал дизайнер. Не работал.

#4. Whisper — распознавание речи без подписок

Локальная модель от OpenAI. Стоит на моей машине, работает бесплатно, без лимитов, без отправки данных на чужие серверы. Распознаёт русский, английский, ещё 50+ языков. Качество — на уровне платных сервисов. Все голосовые в Telegram автоматически расшифровываются через него.

#Почему именно этот набор

Это не «4 крутых сервиса». Это система, где каждый элемент связан с остальными:

Вместе они закрывают работу, на которую раньше нужны были 3-4 человека.

В одном из следующих постов объясню, как поднять распознавание речи на локальной машине. А пока — бесплатный гид по сборке AI-продукта без команды.

Нам нужно было наполнить блог AiMagicHub качественным SEO-контентом. Вместо того чтобы писать статьи по одной в течение месяцев, мы запустили 5 параллельных AI-агентов через OpenClaw.

#Как это работало

1. Собрали ключевые запросы по 5 кластерам: брендовые, документация, сравнения, AI-агенты, кейсы
2. Каждый агент получил кластер из 10 тем с SEO-требованиями
3. Генерация + публикация + sitemap — всё автоматически

#Результат

65 статей на блоге, обновлённый sitemap, первые позиции в поиске. Всё за один день.

Важный нюанс: каждая статья проходила базовую проверку на качество и уникальность. AI-агенты не просто генерировали текст — они следовали SEO-гайдлайнам, прописывали мета-теги, структурировали контент с правильными заголовками H2/H3 и внутренними ссылками.

#Экономика

Попробовать AI-ассистента — AiMagicHub.ru. Больше кейсов — на канале @popovvii

У меня компании не только в РФ. Это значит разные банки, системы учёта, наборы требований. Каждый месяц нужно разнести транзакции по категориям: «маркетинг», «хостинг», «зарплата», «подписки».

Раньше это делала бухгалтер вручную. Открывала выписку, смотрела описание, выбирала категорию. Как минимум несколько дней в месяц.

#Что я автоматизировал

AI-агент заходит в Stripe и бухгалтерский сервис через Chrome Relay — буквально открывает браузер, как человек, — и импортирует транзакции.

Затем по описанию каждой транзакции автоматически присваивает категорию. «Server 12.99 EUR» — Хостинг. «Figma Inc» — Подписки. «Telegram Ads» — Маркетинг.

#Как это работает

1. Бот раз в неделю открывает Stripe Dashboard
2. Скачивает новые транзакции
3. Сопоставляет с базой категорий (которую я один раз описал)
4. Спорные случаи — присылает мне на подтверждение в Telegram
5. Импортирует в программу бухучета

#Экономика

Бухгалтер теперь занимается тем, что требует экспертизы: отчётность, налоги, консультации. А не перетаскиванием строк из одной таблицы в другую.

#Ограничения

• Chrome Relay иногда теряет сессию. Нужно переавторизоваться раз в 2-3 недели
• Новые типы транзакций бот не знает. Первый месяц было много «спорных», к третьему — почти ноль
• Это не замена бухгалтера. Это замена рутинной части работы бухгалтера

Стадика — это EdTech-платформа, которую мы строим с 2016 года. Обычно новая фича проходит путь: ТЗ, дизайн, разработка, тестирование, деплой. Минимум 2-3 недели.

Мне нужен был модуль для автоматической рассылки КП университетам. Не какой-то прототип — рабочий модуль, интегрированный в основную систему.

#Классический путь

Описать логику, нарисовать схему базы, написать миграции, сверстать интерфейс, подключить API рассылки, протестировать, задеплоить.

Если делать с разработчиком: 2-3 недели, 50-80 тысяч рублей.

#Что я сделал

Открыл AI-агента в Telegram, описал задачу обычным языком: «нужен модуль рассылки КП. Выбирает вузы из базы, подставляет данные в шаблон, отправляет email, логирует результат.»

За вечер — с 19:00 до 23:30 — модуль был готов. Миграции, контроллер, шаблон письма, интерфейс управления, логирование. Работает.

#Грабли

• Первая версия шаблона была слишком «AI-шная» — обтекаемые фразы, которые никто не использует в деловой переписке. Переделал руками
• Логика дедупликации не учитывала, что один вуз может иметь несколько email. Пришлось объяснять граничные случаи
• Деплой прошёл не с первого раза — конфликт зависимостей на сервере

Всё это AI сам проверяет и сам же исправляет, но не всегда находит. До абсолютной автоматизации ещё далеко.

#Экономика

Разница в 100 раз по деньгам и в 20 раз по времени. Даже с учётом доработок на следующий день.

#Нюанс

Вайбкодинг работает, когда вы понимаете, что хотите получить. AI — отличный исполнитель, но плохой продакт-менеджер. Если вы не можете описать задачу словами — начните с того, чтобы с AI проработать саму постановку задачи, а потом только идите программировать.

Моя роль — не кодер, а дирижёр. Я ставлю задачу, проверяю результат, корректирую направление.

Как собрать AI-продукт без команды — в бесплатном гиде

Когда SpamAway дорос до продукта, ему понадобился сайт. Не просто лендинг — полноценный сайт с оплатой, FAQ, политикой конфиденциальности, публичной офертой и рекуррентными платежами.

Если бы я гнался за кликбейтом, то сказал бы: «spamaway.ru я целиком сгенерировал через AI по текстовому запросу». Да, сгенерировал. Но правда сложнее.

#Что сделал AI

Промпт: «сделай лендинг антиспам-бота в стиле нео-брутализм». Gemini 2.5 с первой попытки выдал HTML-страницу, которая мне понравилась. Чистый код, хороший дизайн, адаптивная вёрстка.

Потом я попросил FAQ, страницу тарифов, политику конфиденциальности, публичную оферту. AI сгенерировал всё за пару часов. Юридические документы — корректные по структуре.

#Что пришлось переделать руками

1. Единый стиль. Каждую страницу AI генерировал отдельно — стили разъезжались. Пришлось унифицировать CSS
2. Подключение к бэкенду. AI создал красивые кнопки «Оплатить», но за ними ничего не было. Интеграцию с платежным сервером и Telegram Mini App — настраивали отдельно
3. Соответствие законодательству. AI-тексты — хорошая основа, но реквизиты, конкретные условия и ссылки на законы пришлось проверять
4. Мобильная версия. На десктопе — идеально. На телефоне — поехала сетка. А в Telegram Mini App и подавно

#Итог

AI сделал 70% работы, а оставшиеся 30% — это то, что отличает «демо» от «продукта». Интеграции, проверки, мелкие правки. Но вот ключевое: раньше эти 30% занимали неделю с дизайнером и верстальщиком. Сейчас — два вечера самому.

Больше кейсов AI-автоматизации — на канале @popovvii

Чтобы стартовать проект, нужны хостинг и домен. Но это мелочи. Как только берёшь даже самую простую тему, оказывается, что «под капотом» уйма работы.

В случае с фильтрацией спама — своя база данных, гибкие настройки фильтрации, оценки репутации пользователей, правила спама и механизм восстановления. В Telegram API больше 60 типов сообщений — не просто текст, картинка и видео.

#Дизайн через AI

Осенью Gemini 2.5 научился создавать одиночные HTML-страницы с чистым кодом. По промпту «сделай лендинг антиспам-бота в стиле нео-брутализм» с первой попытки получил дизайн, который мне понравился.

Но реальный бизнес — это не только главная страница. Страница оплаты, FAQ, Политика конфиденциальности, Публичная оферта. Всё в едином стиле и подключённое к бэкенду.

#Сюрпризы властей

Когда проект был почти готов, оказалось, что Telegram Mini App не может хоститься на зарубежном сервере. РКН использует веерные блокировки: если вам не повезло располагаться на хостинге рядом с заблокированными сайтами, ваш проект попадает под раздачу.

Пришлось поднимать инфраструктуру на российском хостинге. А потом началось замедление Telegram. И опять пришлось выносить приложение в соседнюю страну СНГ.

#Цифры

За полгода разработки:

Сейчас бот крутится в Docker-контейнере на VPS за ~1000 руб/мес.

#Как бы я поступил сегодня

Навайбкодил бы приложение с чуть более простым функционалом за два дня. Протестировал параллельно с другими задачами — это неделя работы. На все регистрации, фрустрации, настройки 3 недели максимум. По деньгам: ~20 тыс. руб/мес за Claude Max вместо 450 тыс. за полгода.

#Вместо вывода

Мы потратили 450 тысяч и полгода, заработали ноль. С вайбкодингом потратили бы 20 тысяч и три недели — и ноль было бы не так больно.

Попробуйте: spamaway.ru | @SpamAwayOnlineBot

Продолжаю серию инструкций по подключению почты к AI-агенту. Яндекс был простым. Gmail — нет. Google не принимает обычные пароли для доступа через IMAP. Вообще. Никогда. Нужно создавать OAuth-приложение.

Звучит страшно, но по шагам — терпимо.

#Шаг 1: Создайте проект в Google Cloud Console

Зайдите на console.cloud.google.com -> Создать проект -> Дайте ему любое имя (например, «Мой AI-агент»).

#Шаг 2: Включите Gmail API

В проекте: APIs & Services -> Library -> найдите «Gmail API» -> Enable.

#Шаг 3: Настройте OAuth Consent Screen

APIs & Services -> OAuth Consent Screen -> External -> заполните минимум полей (название приложения, email).

Важно: добавьте каждый свой Gmail-ящик как Test User. Без этого авторизация не сработает, и Google не скажет почему.

#Шаг 4: Создайте OAuth Client ID

APIs & Services -> Credentials -> Create Credentials -> OAuth Client ID -> Desktop App. Скачайте JSON-файл с credentials. Он понадобится вашему AI-агенту.

#Шаг 5: Авторизуйте каждый ящик

Для каждого Gmail-ящика нужно пройти OAuth-авторизацию в браузере. AI-агент откроет ссылку -> вы логинитесь -> разрешаете доступ -> готово. Однотипная процедура, но для каждого ящика — отдельный клик.

#Грабли

1. Забыл добавить ящик в Test Users — авторизация молча не работает
2. Выбрал не те scopes — бот видит письма, но не может отвечать. Нужны как минимум Gmail.readonly и Gmail.send
3. Токен протухает — Google выдаёт refresh token, но если приложение в «Testing» режиме, токен живёт 7 дней. Перевёл в Production — теперь не требует верификации для менее 100 пользователей

#Результат

После настройки — полный доступ ко всем Gmail-ящикам. Чтение, отправка, поиск, фильтры. Один раз настроили — работает.

Пошаговый гид по сборке AI-продукта без команды — бесплатно на канале @popovvii

• Аккаунт на Яндексе
• AI-агент с поддержкой IMAP (я использую OpenClaw, но подойдёт любой)
• 5 минут

#Шаг 1: Включите IMAP

Яндекс по умолчанию IMAP выключен. Это главный подводный камень — без этой галочки подключение просто молча не работает. Ни ошибки, ни предупреждения. Тишина.

Где включить: Настройки почты -> Все настройки -> Почтовые программы -> «Разрешить доступ к почтовому ящику с помощью почтовых клиентов» -> Галочка на IMAP.

#Шаг 2: Создайте пароль приложения

Яндекс не принимает обычный пароль через IMAP. Нужен отдельный «пароль приложения».

Где создать: id.yandex.ru -> Безопасность -> Пароли приложений -> Создать -> Тип: «Почта». Скопируйте пароль. Он показывается один раз.

#Шаг 3: Подключите

Данные для подключения:

Передайте эти данные вашему AI-агенту — готово.

#Грабли, на которые я наступил

1. Два ящика не подключались вообще. Оказалось, IMAP выключен. Потратил 20 минут на отладку, прежде чем додумался проверить настройку — в интерфейсе этот чекбокс находится отдельно
2. Пароль «не подходит». Если включена двухфакторная аутентификация — обычный пароль не работает даже теоретически. Только пароль приложения
3. Несколько ящиков на одном аккаунте. Алиасы (name@ya.ru и name@yandex.ru) — это один ящик. Подключать один раз

#Результат

После подключения бот видит все входящие, ищет по теме и отправителю, отмечает прочитанным, отвечает. Одна настройка — и ящик больше не нужно проверять вручную.

Следующий — Gmail. Там всё сложнее: Google требует OAuth-приложение, и для каждого ящика нужна отдельная авторизация.

Серия инструкций по подключению почты к AI — на канале @popovvii