8 месяцев вайбкодинга: ИТОГИ

17 февраля я наконец сдался фомо. Составил список из десяти процессов, которые хочу отдать ИИ, поставил OpenClaw — и не осилил.

Сегодня 14 октября. За восемь месяцев набралось больше тысячи сессий с Claude и 40 проектов в работе. Держится всё это на шести серверах, 23 Docker-контейнерах, 50 скиллах и больше чем 80 задачах по расписанию. А 322 проверки каждый день в 13:00 докладывают в Telegram, что всё работает штатно.

ИИ-агентство работает, даже когда ноутбук закрыт. Обычно в это время на нём спит кот.

Ниже — как я к этому пришёл. С картинками и граблями.

fig. 1Путь

1. 01 · февраль — мартФомоЧат и Cowork, OpenClaw не осилил. 6 марта — первый запуск Claude Code, 18 марта — первая автоматизация на пять минут.
2. 02 · март — июньПодключить всёВстречи, реклама, CRM, Telegram, Asana. В апреле — платформа аналитики и первый публичный сервис.
3. 03 · апрель — июльКонтекстКаждая ошибка превращается в правило. Дальше память, скиллы и хуки.
4. 04 · июль — сентябрьСерверыНочные прогоны на сервере, мониторинг, бэкапы, база продаж в PostgreSQL, «Система».
5. 05 · сентябрь — октябрьСистемаКарта проектов, робот с контекстом по каждому, свои контуры Claude для команды.

С чего начать: учиться пришлось не ИИ

Я думал, что буду разбираться в нейросетях. Разбираться пришлось во всём вокруг них. Модель умеет почти всё, но доступов у неё нет, и выдать их — твоя работа. Вот минимум, без которого проекты не взлетают.

fig. 2Минимум на старте

1. 01
   Терминал и файлыClaude Code живёт в терминале. Надо понимать пути и папки и что делает команда, которую ты разрешаешь.
2. 02
   GitСтраховка от агента: любой шаг можно откатить. И GitHub, через который код уезжает на сервер.
3. 03
   ДоступыAPI-ключи, OAuth, сервисные аккаунты Google. Секреты лежат в .env и никогда не попадают в git.
4. 04
   Где живёт кодНоутбук → запуск по расписанию → свой сервер по ssh → автоматический деплой при пуше.
5. 05
   ДанныеSQL на уровне SELECT, JOIN, GROUP BY. Путь данных: таблица → SQLite → PostgreSQL или BigQuery.
6. 06
   Постановка задачиСначала план, потом код. Правила — в CLAUDE.md, повторяющееся — в скиллы.
7. 07
   ПроверкаПробный запрос до большого, сверка цифр с источником, мониторинг после запуска.

Начинал с чата и Cowork, где Claude сам работает на компьютере. 6 марта впервые запустил Claude Code в терминале, 18 марта появилась первая автоматизация: агент переносил просроченные задачи со вчера на сегодня. Сэкономил пять минут. Потратил на неё, разумеется, больше.

Лучше всего на старте зашло то, что я и так делал руками каждый день и мог проверить глазами: отчёт по рекламе за вчера, расшифровки встреч, выгрузки. Ошибку агента там видно сразу.

Что подключал

В апреле я писал в канал: «подключил к клауду все возможные источники данных — токены сгорают каждые 3 часа». Почти каждое подключение начиналось с одной сцены: поле в API называется не так, как в документации.

fig. 3Что подключено

Claude Codeпишет код, подключает, чинит — с марта 2026-го

Реклама и данные

• марBigQuery, VK Ads
• апрЯндекс Метрика и Директ
• майАвито, коллтрекинг
• июлCRM застройщиков

Люди и знания

• марзаписи встреч tl;dv
• апрGoogle Workspace, Asana
• апрTelegram: боты и аккаунты
• апрObsidian и поиск по смыслу

Инфраструктура

• апрGitHub и автодеплой
• июнсвой сервер
• июлмониторинг
• сенPostgreSQL и бэкапы

Модели

• июнHiggsfield — картинки и видео
• сенOpenAI — тексты в автоматизациях
• сенJev — решения из закрытого списка

Месяц — когда источник впервые заработал в коде, 2026 год.

Контекст важнее модели

17 апреля я попросил Claude разобрать мои же сессии. Он выдал честный список косяков: считал не те поля, брал в отчёт неполный день, терял результаты долгих задач. Глупостью модели не объясняется ни один пункт. Она не знала моих правил, потому что я их нигде не записал.

С того дня каждая ошибка превращается в правило. Правила живут в CLAUDE.md, повторяющиеся задачи — в скиллах, решения — в памяти.

Контекст собран в четыре слоя:

1. Данные: источники и база знаний — расшифровки встреч, заметки, страницы проектов.
2. Правила: 19 файлов CLAUDE.md. Корневой работает как карта: какая папка за что отвечает и какие связи нельзя ломать.
3. Память: 41 файл — что решили, где лежит и почему именно так.
4. Навыки: 50 скиллов — медиаплан, холодный аудит застройщика, отчёты по рекламе, база ЛПР, редактура текстов, план недели.

Что я автоматизировал

В карте проектов сейчас 40 проектов в десяти сферах. Если собрать их по направлениям, получается так.

fig. 5Что автоматизировано

Аналитика рекламы

• ночью Директ, VK, Авито, CRM и коллтрекинг собираются в BigQuery и сами превращаются в отчёты клиентам
• цена лида и качество лидов по каждой кампании
• кто покупает рекламу по бренду клиента
• антифрод на квизах

База и продажи

• база ЛПР и компаний из 20+ источников
• Sales OS: кабинет, цепочки писем, разбор входящей почты
• радары: запуски ЖК, вакансии застройщиков, новые товарные знаки
• база ЖК и 3,5 тысячи Telegram-каналов рынка

Робот и знания

• встречи сами расшифровываются и раскладываются по проектам
• база знаний: решения, задачи, риски, поиск по смыслу
• отчёты и сводки в чатах с клиентами и командой
• Claude в личке бота

Документы

• медиапланы в фирменном формате
• холодные аудиты застройщиков: страница, PDF, письмо
• стратегии и креативы кампаний с юридической проверкой
• отчёты клиентам и редактура текстов

Финансы

• выписки банков сами попадают в управленческий учёт
• сверка актов и недельная сводка
• месячный финансовый дашборд

Управление

• операционный отчёт агентства по воскресеньям
• черновики планов недели и месяца
• карточки всех проектов на платформе
• мониторинг, который сам поднимает упавших ботов

Маркетинг

• «Система» с открытыми инструментами
• контент-бот: пять идей для постов по понедельникам
• Reels, собранные кодом

Клиентам и себе

• квиз-бот, сторис-лендинги, калькуляторы условий покупки
• дашборды рынков городов
• этот сайт, игра «Лора», портал новостроек Грузии

Отдельно про робота. Через Прагматик-робота, обычного Telegram-бота, проходит почти весь контекст по проектам. Закончилась встреча — минут через пятнадцать расшифровка уже лежит в нужном проекте, а участники получают итоги. Из расшифровок растёт база знаний, где по смыслу находятся решения, задачи и риски. В чатах с клиентами и командой робот публикует отчёты, а в личке у него живёт Claude Code на отдельном сервере: можно спросить про данные рекламы или попросить разобрать таблицу. Доступ по белому списку, рекламные кабинеты только на чтение.

По воскресеньям агент перечитывает неделю целиком и собирает из неё операционный отчёт, а в понедельник из того же контекста контент-бот присылает мне пять идей для постов.

Публичные проекты: изучать рынок вслух

Я нашёл для себя интересный способ изучать сферу: собираю большой массив информации и превращаю его в публичные материалы и открытые инструменты. Нам это помогает разбираться в рынке недвижимости, а застройщики ещё до первой встречи видят, как мы думаем.

fig. 6Проекты

• медиа · sistema.pragmatiq.online«Система»Саморазвивающееся медиа про рынок недвижимости: методологии, бесплатные инструменты, научпоп-серия «Как строят мир» и рассказы.
• база знаний · market.pragmatiq.onlineБаза рынка новостроекБаза знаний для ИИ-агента по маркетингу недвижимости: рынки новостроек регионов — ЖК, застройщики, остатки, скорость продаж, цены и спрос.
• рассказы · «Система»«Как нейробиолог квартиры продавал» и «Как разведчик внедрял ИИ девелоперу»Серия процедурально-профессиональных рассказов, как сериалы про врачей или следователей, только про маркетинг застройщика. В конце каждой главы — разбор механизма без художественных преувеличений. Мне самому интересно их читать.
• рассказы · nobody-knows.me«Вечная история России Будущего»Серия историко-футурологических рассказов: всё изменилось — и ничего не поменялось.

Главный из них — «Система».

Всё бесплатно: часть открыта сразу, остальное — после входа через Telegram.

Что теперь получается быстро

fig. 7Скорость

• минутапростой сайт или лендинг
• 5 минутбот, который ищет вакансии: ядро радара собралось за три минуты
• 16 минуткаркас «Системы»: семь разделов и первый инструмент
• часэтот сайт: вход через Telegram-бота, деплой и аналитика
• час с небольшимисследование рынка города для лид-магнита
• полтора часаReels-ролик кодом: от сцены до готового MP4
• вечеркалькулятор условий покупки в ЖК с ежедневной сверкой цен
• ночьпервая версия платформы аналитики: от деплоя до первых отчётов

Время — по коммитам и датам создания файлов.

Подвох в том, что быстро получается только то, что лежит на готовом контексте. Радар вакансий собрался за минуты, потому что рядом уже был такой же радар для продаж. Сайт — потому что есть стиль, деплой и шаблоны. В первый раз любая из этих вещей заняла дни.

Грабли

Больших было шесть, и все они случились вокруг модели:

1. Агент не знает твоих правил. Без них он уверенно считает не то.
2. Долгие задачи без сохранения прогресса падают и теряют всё. Теперь любой длинный прогон пишет результат на диск по ходу и умеет продолжить с места падения.
3. Тихие поломки. Фоновые задачи могут днями лежать, и никто не заметит. Отсюда правило: автоматизация без проверки в мониторинге не считается готовой.
4. Контекст разрастается. В какой-то момент сессия тратила больше 20 тысяч токенов раньше первого слова задачи. Пришлось сажать его на диету.
5. Один провайдер — одна точка отказа. Когда кончился баланс API, автоматизации за день переехали на другие модели, каждая под свою задачу.
6. Переезды ломают мелочи. После каждого переноса нужна полная проверка, иначе что-то тихо перестаёт работать.

Как это росло

fig. 8Сессии с Claude по месяцам

3

47

126

72

68

173

106

295

174

февмарапрмайиюниюлавгсенокт

Claude Code — 955 сессий, 617 из них уже в архиве
Cowork — 109 сессий
Октябрь — по 14-е. Внутри сессий ещё около 2 тысяч сабагентов.

Весной это были в основном Cowork и первые скрипты. В июле ночные прогоны переехали с ноутбука на сервер, появился мониторинг, и сессий стало в два с половиной раза больше, чем в июне. Пик пришёлся на сентябрь: переезжали базы и серверы, а заодно родился этот сайт.

Что дальше

fig. 9Дальше

Командачтобы каждый сотрудник работал с Claude так же быстро, как я

Проектные процессыавтоматизировать всё, что пока держится на людях и памяти

ИИ для застройщиковагент, который знает рынок города и маркетинг, видит рекламные кабинеты и предлагает решения

Итоги

fig. 10Итоги

−40%операционки у меня

30%маркетинга и продаж работает без меня

1продажа прошла по конвейеру целиком

Конвейер продажи

1. контент
2. лидген
3. прогрев
4. аналитика
5. встречаруками
6. транскрибация
7. план проекта
8. документы

Минусы

• разработка не заканчивается: ничего не готово на 100%
• баги появляются постоянно, всё приходится перепроверять
• новые идеи, которые хочется реализовать, возникают каждый день

Операционки у меня стало на 40% меньше, и освободившееся время ушло в маркетинг и продажи. Их я автоматизировал примерно на 30%, причём агентам отдал самое сложное и муторное. Первая продажа уже прошла по конвейеру целиком — руками в нём была только сама встреча.

Минусы никуда не делись: разработка не заканчивается, баги появляются постоянно, поэтому всё приходится перепроверять, а новые идеи, которые хочется реализовать, появляются каждый день.

В феврале я хотел автоматизировать десять процессов. Сейчас их больше, чем я помню, поэтому у меня есть отдельная карта проектов — на ней я решаю, какие проекты и направления развивать дальше.

Итог такой: работы, проектов и гипотез стало только больше. Доход пока не вырос, но есть положительные сигналы, что часть гипотез работает.

Следующая цель — выстроить систему так, чтобы команда получила такую же производительность, как у меня. Это уже более сложная инженерная задача.

Поэтому буду рад пообщаться с теми, кто делает это сейчас или работает в ИИ-first командах. Пишите в комментариях под постом в канале.

P.S. Если после агентов хочется отдохнуть — на этом же сайте живёт моя сатирическая серия.

Серия · 10 историй · 2057–2147Вечная история России БудущегоВсё изменилось — и ничего не поменялось. Сатирические хроники на 30, 50 и 120 лет вперёд: бедность отменили, клоны царей и Распутин идут на выборы, Москва дотянулась до Твери, а ИИ-маркетолог спорит с ветераном о лидах. Каждая история читается отдельно, за несколько минут.Читать серию →