Грязный ноукодер

Как выглядит проект на $6.000

Если вы не пропустили пост про GPT, то знаете, что он помог мне продать проект за $6к, вместо $5к.
Сегодня расскажу как он выглядит внутри и откуда я его взял.

Откуда

Мне его любезно подкинул Эдуард, который он в свою очередь получил, благодаря большому вкладу в n8n сообщество. Таким образом источник - сарафанное радио и этот мой блог.

Как я говорил ранее - контент сейчас решает и продает, забудьте про все остальные методы.

Что внутри

Клиент - маркетинговое агентство из США, которое ведет социальные сети для других компаний, в основном больших и неповоротливых.
Сам контент скорее условный, нежели направлен на реальное привлечение внимания (для этого нужна реальная команда) - новости, технические обзоры и тд. Поэтому внедрение ИИ здесь будет как нельзя кстати.

Что с проектом

Я его разрабатываю на классическом стеке Lovable+Supabase+n8n+OpenAI.
Основной интерфейс для менеджеров позволит управлять контентом на недели вперед сразу для нескольких компаний на основе их данных - статей, сайта, технических документаций и новостей.
По хорошему без прокрастинации планирую сделать его за 1-2 недели при условии хорошей коммуникацией с клиентом.

Как делать также

Если хотите делать также - записывайтесь на мой курс по Lovable.
Цена выросла до 20к рублей и будет расти дальше, так как информация уникальна и практикоприменима - некоторые ученики уже начали применять знания и работать с реальными проектами.

Записаться здесь

Если кому-то интересно попробовать, вот готовый агент и отдельное решение для HTML.

Это не гайд, поэтому думаю сами разберетесь в настройке))

ИИ отчет по трендам

Меня на Reddit нашли ребята из Scrapeless и попросили сделать им пару шаблонов, чтобы они могли с ними продвигаться по соцсетям.

Во-первых, у них есть ряд багов и они с трудом согласились заплатить $100 за 1 шаблон с видео. Так как я все равно делаю видео для Youtube, я решил что пойдет.

Во-вторых, я решил сделать 2 шаблона, так как они хотели агента, а он не очень интересен как по мне.

Я решил сделать генерацию отчета с HTML страницей - вводишь свой запрос и он собирает тебе полноценный отчет по теме на основе Google Trends и с присыпкой в виде ИИ саммари.

Что получилось можно посмотреть на видео.

Куда приводит вайб-кодинг

Созвонился я значит с потенциальным клиентом и он мне рассказал такую историю.

Два года он пытается завершить свой MVP, 3 Bubble агентства (надеюсь тут нет их представителей) обещались сделать этот проект за 2-3 месяца и в итоге не заканчивали даже спустя полгода.

В итоге он добрался до момента, когда появился Lovable и сам собрал MVP, упаковав туда просто фантастический набор функций - email рассылки с собственным конструктором, конктруктор лендингов!, управление подписками, магазин, чаты, события, задачи, система управления учениками, финансовая аналитика и тд.
Все это расстелилось более чем на 80 таблиц в БД. (в целом агентства понять можно 😉)

Не уверен, что это кончится хорошо, но сам факт реализации такого человеком без технического опыта впечатляет.

Меня же он попросил собрать подписочную систему, так как Lovable не справляется с этим на бекенде (что и требовалось ожидать).
В целом что-то как-то работает, но полагаться на это и выводить в продакшн клиент побоялся, а значит пока еще есть место в мире для профессионалов, несмотря ни на какие вайб-кодинговые штучки 😎
___

Если хотите также, только более качественнее и быстрее - оставляйте заявку на курс по Lovable.

Как я использовал ИИ на прошлой неделе

1️⃣ Раньше я использовал Deepl, чтобы исправить ошибки в английской речи, но теперь завел отдельный чат в GPT и задал ему промпт на исправление ошибок. В итоге все собирается в одном месте, и я могу раз в неделю просить сделать саммари с наиболее распространенными ошибками и задания для их исправления.

Дополнительный лайфхак - смотреть видео по интересной вам теме на ютубе и потом транскрибировать его и прогонять через GPT, чтобы вытащить все уникальные словосочетания, которые могут расширить ваш словарный запас.

2️⃣ У меня в аптечке за несколько лет скопилась пачка всяких таблеток еще и с разных стран. Я решил разово внести их всех в отдельный чат, чтобы можно было быстро проконсультироваться при признаках заболевания. Но лучше не болеть и делать профилактику (эхинацея/прополис, спорт, медитации)

3️⃣ Вместе с Perplexity и GPT получил быстрый экскурс в закупку рекламы в ТГ каналах - первый может сделать глубокий быстрый рисерч по теме и ввести в курс дела на уровне среднего эксперта, а второй поможет реализовать текста и подборку каналов по метрикам.

4️⃣ Помимо кучи обычного кода я смог с ИИ разобраться с облачным рендерингом видео с Remotion. Для этого потребовалось развернуть проект на Github, написать Supabase edge function и функцию на AWS lambda. В итоге Supabase триггерит AWS со всей нужной информацией, там рендерится видео и возвращается назад.

5️⃣ Благодаря Эдуарду получил новый проект на $6000 - изначально хотел просить 5к, но посоветовался с ИИ и выставил счет на $7k, который в итоге сторговался до 6. Поэтому если вы тоже скромничаете и недооцениваете себя - ИИ отличный партнер, который ничего не боится и не скромничает - настоящая акула бизнеса.

6️⃣ Также из забавного - делал по заказу мамы кастомную наклейку на вино с изображением человека. Для непосвященных родителей генерация картинки с человеком с фотографии по ВАУ эффекту на равне с прилетом инопланетян.

А как вы используете ИИ для работы и жизни?

Кто я такой

Решил дать небольшую рекламу по курсу и поэтому хочу познакомиться с новыми подписчиками и напомнить текущим кто я такой.

Привет, меня зовут Марк!

Последние 6 лет я занимаюсь бизнес-анализом и ноукод разработкой.
Эта сфера помогла мне выбраться из своего сибирского города и посетить 9 стран, получить ВНЖ Испании, заработать почти 20 млн. рублей, поработать с 40 компаниями со всего мира включая Miro, и познакомиться с кучей интересных людей.

Я стараюсь работать в основном с зарубежными компаниями, создаю на заказ MVP продуктов и автоматизирую бизнес процессы с помощью стэка инструментов - Lovable, N8N, Supabase, OpenAI.

У меня есть брендинг агентства (Lowcoding.dev), но на самом деле я работаю один или с друзьями, которых я когда-то привел в эту сферу.
Клиенты, узнав меня поближе, понимают, что нашли нужного человека, который обеспечивает хорошее качество и заботится о продукте, поэтому мой основной источников лидов - сарафанное радио.

Я завел этот блог, потому что мне нравится писать и делиться своими мыслями и знаниями, а также помогать людям и учить их чему-то новому.
Последние полгода я начал снимать блог (5minAI) на английском языке и создал сообщество (в бесплатном было 2.600 человек), но пока что оно не очень хорошо монетизируется и я немного фрустрирую.

Я не перестаю работать с клиентами и пытаюсь делать то, чего еще не было, поэтому в этом канале можно постоянно найти уникальную информацию, полученную экспериментальным путем.

Когда у меня есть свободное время, я люблю заниматься экстремальными видами спорта и креативить, но его у меня нет. 🤕

Спасибо за внимание

Вводный курс по Lovable

Публикую вводную часть курса по Lovable, в рамках которой рассказываю как подготавливать ТЗ проекта и среду Lovable для качественного старта.

Ссылка на курс:
https://lowcodingdev.notion.site/Lovable-2258f31dd5d4805fb780f34e5b94ef1f?source=copy_link

10 часов, $25 за 100 сообщений в Lovable и вуаля - SaaS на миллион готов.

Если вы не знали, то сообщаю - интернет сходит с ума с различных сгенерированных видео. ИИ шортсы месяца на ютубе набирают по 500 млн просмотров, а весь N8N templates завален шаблонами для генерации стеклянных фруктов. (вроде как все это еще и монетизируется 😏)

Я решил, что тут явно требуется что-то посерьезнее, чем ручная настройка шаблонов в Creatomat под каждый новый тип видео и решил собрать универсальный генератор, который сможет генерировать любые ролики.

Итак внутри:
⁃ генерация сценариев видео в одном стиле по заданному промпту
⁃ генерация видео, аудио эффектов и озвучки для каждого кадра в сценарии
⁃ возможность регенарации медиа для отдельных кадров
⁃ упрощенный редактор с возможностью менять очередность кадров и медиа
⁃ экспорт готового видео
⁃ подключение собственного API ключа для 11labs и PiAPI

Дальше больше:
⁃ полноценный редактор
⁃ выбор различных моделей и интеграция с Fal.ai
⁃ авто-копирование стиля загруженного ролика
⁃ учет потраченных токенов


Посмотреть как это выглядит вживую можно тут:
https://www.loom.com/share/c16f5d7d3519475eb46b2161111ae3b5

Что думаете? Есть потребность в таком на рынке или мне кажется?
___

П.С. Курс по Lovable почти переведен, завтра открою продажу, записаться можно тут

Курсы по Lovable и n8n на русском языке

Делаю курс по N8N и диву даюсь как хорошо получается.
Тут я задумался - в комментах иногда пишут, что нужен курс на русском, поэтому решил проверить есть ли спрос.
Я легко могу перевести весь текст и упаковать вместе с картинками в Notion.

И так на витрине 3 потенциальных продукта:

1️⃣ Lovable

Этот курс уже готов. В курсе включена теория по Supabase, интеграции с N8N, куча источников для дизайна, блок с подготовкой документации проекта (PRD), хостинг на Netlify и работа с проектом через Cursor.
Итогом курса является собственное или заданное разработанное приложение с несколькими ролями и настроенной безопасностью. Есть детальный гайд по копированию готового приложения, если возникнут трудности с его разработкой.

2️⃣ N8N

Этот курс только разрабатывается. В нем будет мой 5 летний опыт автоматизаций и работы с Make/N8N - от основ до самых сложных логических сценариев. Также хочу добавить блок про бизнес-анализ.

3️⃣ ИИ Агенты

Этот курс в планах. В нем хочу разобрать все возможные примеры агентов (с большим упором на RAG), прямую интеграцию с OpenAI (HTTP/code), разные лайфхаки из собственного опыта.

Цена за один курс символическая - 15.000 руб.

Если вы готовы купить курс здесь и сейчас - заявку на покупку можно оставить через форму

Если наберем хотя бы 10 человек на курс, то сделаю переводы.

____


Ну и скриншоты текущих наработок, если вдруг вы не осознаете, насколько я нерд до детальнейшего описания всего что только можно

В воскресенье проводил стрим и 2 часа пинал приложение по генерации шортсов.
Получается неплохо, думаю через пару дней покажу.

Но самое интересное - я захотел впилить туда полноценный видео редактор, чтобы можно было накрасить губы сгенерированному видео.

В итоге удалось найти 2 решения - Remotion и Git какого-то чела.

Remotion Studio я не смог установить с Lovable, но думаю это все же возможно.

Зато смог установить Гит - сделал болванку на Lovable, подключил к гитхабу и через терминал потер все что было в гите и перенес гит с редактором туда.
Таким образом Lovable увидел этот редактор и далее я продолжил делать приложение уже с подготовленным редактором.

Гит - https://github.com/designcombo/react-video-editor
Remotion Studio - https://www.remotion.dev/docs/studio/deploy-static

Собрал еще одну пушку - ИИ агент для Snowflake

Но не просто для общения с базой, а для генерации отчетов с графиками.

Проблема обычно в том, что нельзя ИИ агенту позволять запускать любой SQL запрос - он может дернуть слишком много информации.

Я сделал так, чтобы он писал запрос и отдавал результат, упаковынный в отдельную страничку, если он больше 100 строк.

Страничка по сути вебхук n8n, который получает на входе query параметр с SQL запросом и дергает Snowflake. В результате отдает красивый HTML с подгруженными данными - безотходное производство, никаких данных не храним.

Гайд на английском уже тут - https://youtu.be/r7er-HCRsX4

Очередной душный гайд

Продолжаем делать сложные штуки - сегодня гайд про то, как улучшить выдачу RAG агента.

Представим, что у вас сотня файлов и несколько тысяч векторов.

При поиске среди векторов вы можете получить в выдаче пару десятков результатов, которые могут попросту не влезть в input ИИ или же ответ на ваш вопрос будет лежать в следующей десятке, которая останется за бортом.

Что делать? Сужать поиск.

Нет смысла искать информацию о ракетах в баснях Крылова, поэтому есть смысл предварительно отфильтровать файлы, среди которых мы хотим делать поиск.

Также это может помочь, если у вас много файлов с близкой по смыслу информацией, и тонкую разницу между файлами можно понять по их описанию.

Итак, чтобы реализовать это, мы:

1️⃣ Добавляем таблицы files (с описанием файлов) и documents (с векторами) в Supabase

2️⃣ Добавляем данные в таблицы - в files у нас будут ссылки на файлы и описание с векторами, в documents куски текста и вектора с ссылкой на file.

3️⃣ Создаем Supabase функции для поиска по векторам files и documents

4️⃣ Топаем в N8N и делаем флоу с кодом для поиска по файлам и далее для поиска по documents с фильтром по найденным файлам.

Таким образом - сначала мы находим подходящие файлы в списке файлов, используя их описание, а далее ищем подходящие куски текста только в этих файлах, чем сужаем поиск.
Также, засчет кастомной функции нам удается получить ссылку на файл для найденных векторов, которую мы можем вернуть вместе с ответом пользователю.

Ссылка на видео гайд (английский) - https://www.youtube.com/watch?v=asXVOHg89hs
Ссылка на сообщество с шаблоном - https://www.skool.com/5minai-pro

Обновил сайт 2.0

После справедливых комментариев я еще раз взглянул на свой сайт, взглянул на сайты конкурентов и понял, что на коне не я.
Я закатал рукава и пошел нагло тырить крутые элементы из готовых UI kits.

Вот частичный список, на случай если вы захотели модненькие анимации для своего сайта:

1️⃣ Aceternity UI - самые приятные и топовые компоненты для лендинга.

2️⃣ React Bits - куча интересных анимашек для лендинга и не только.

3️⃣ Hero UI - большой красивый пак с детально продуманными компонентами для интерфейса (не в обиду shadcn).

За часок удалось хорошенько накрасить губы и добавить еще одну страницу про сообщество.

Кстати, в нем есть курс по Lovable, где я собрал еще больше дизайн библиотек для разработки с Lovable 😏

Заценить тут - lowcoding.dev

Не используйте AI Agent ноду для агентов

Я давно заметил, что AI Agent нода работает куда хуже как агент, нежели OpenAI ассистент.
С ней агенты хуже следуют промптам, помнят историю и выбирают инструменты.

Я решил разобраться почему так.

1️⃣Каждая модель (OpenAI, Gemini, Claude) натренирована определенным образом и ожидает на входе данные в определенном формате с разметкой.

2️⃣По сути модель всегда обрабатывает 1 сообщение, которое содержит в себе сразу все - системный промпт, ваш запрос, предыдущую историю, описание тулзов, описание output формата.

3️⃣ Каждую модель обучали по своему - к примеру OpenAI использует ChatML, где указаны роли (ассистент, пользователь, система) и промпты в формате JSON. Также с разметкой идет и история, тулзы и тд.

[
{ "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
{ "role": "user", "content": "What is the capital of France?" },
{ "role": "assistant", "content": "Paris." }
]

4️⃣ Langchain принимает данные на входе в одном формате, а далее “переводит” их в формат выбранной LLM.
Пока он это делает, он может немного видоизменять данные и формат в силу технических особенностей и непоспеванием за обновлениями LLM.

Наглядно - если открыть execution AI agent ноды в N8N и посмотреть, что он отправляет во время рассуждений, то там видно, как он склеивает system prompt, user prompt и историю в одну гигантскую кашу, где даже человек ногу сломит.

➡️В итоге как результат LLM (а конкретно OpenAI) получает вводные данные не в том виде, в котором привыкла, а значит хуже их распознает.
Это влияет на все - следование промпту, выбор инструментов, память прошлых сообщений.

Таким образом, лучше всего использовать OpenAI ассистента напрямую - тогда он будет лучше распознавать инструменты, использовать умную память, которая делает автоматическое саммари, а не просто удаляет старые сообщения.

Я проводил этот эксперимент на 5+ проектах клиентов и друзей - просто менял AI agent ноду на OpenAI ассистента, оставляя набор инструментов и промпт тем же. Результат - агенты сразу начинали себя вести так, как они должны себя вести.

___

ПС Это мое обывательское понимание Langchain, которое я выудил из Gemini. Не знаю читают ли меня хардовые ML инженеры, возможно они смогут поправить, если понял не так.

Обновил сайт с Lovable

Прошлый сайт был красивым (спасибо жене), но лежал мертвым грузом и уже устарел к моменту его завершения - там не было ничего про ИИ.

Хотелось сделать что-то простое, где была бы суть, а не картинка.
Картинку сейчас сделать не так сложно - я вижу кучу хороших дизайнов у агентств креаторов, поэтому не вижу особого смысла соревноваться в картинке. к тому же в америке больше входу полотна текста среди продающих лендосов

Вместо этого я добавил список кейсов, который является наверное пятой долей от того, что на самом деле мы сделали.
А также добавил нечто вроде FAQ, где расписал свои мысли по поводу типичных проектов с RAG и генерацией контента.

Многие клиенты приходят с ложными представлениями о возможностях ИИ, поэтому хотелось бы объяснять им все “на входе”, чтобы не тратить свое и чужое время.

https://lowcoding.dev/