Инструменты на базе ИИ — это уже не игрушки и не только хайп, а полноценные сервисы, которые позволяют экономить часы, а иногда и дни, недели. Да, многое по-прежнему можно делать в ChatGPT или Grok — они универсальны. Появилось много AI-агентов и сервисов, заточенных под конкретную задачу: от генерации голоса и видео до глубокой работы с кодом, данными и PDF-документами.
Если раньше ты просто спрашивал у бота что-то в духе “а ну-ка сгенерируй мне текст”, то теперь ты можешь построить целый пайплайн: один агент чистит аудио, другой расшифровывает, третий делает реферат, четвёртый визуализирует и формирует заметку в Notion. Это уже инструменты второго уровня, которые ускорят работу.
Начинаем серию постов — это будет своего рода карта, которая поможет сориентироваться в мире ИИ-инструментов и понять какие инструменты действительно стоят внимания.
ИИ не делает нас глупее — он освобождает время, поднимает зачастую на уровень выше по задачам, берет на себя рутину и даёт доступ к мощному помощнику за смешные деньги.
Начнем с Hugging Face.
✔️ Hugging Face — open-source старший брат
HuggingFace.co— это большой open-source хаб, где выкладываются разработки в сфере ИИ — от стартапов до Google, Meta, Stability и Mistral. Там собрано более 1,5 млн моделей и 340 000 наборов данных. Здесь найдёшь модели для создания чат‑бота, анализа текста, генерации изображений и даже распознавания аудио — причём всё можно сразу тестировать прямо в браузере через демо или Spaces.
Ты можешь:
- найти модель под узкую задачу (например, вытащить табличные данные из PDF или распознать речь);
- протестировать ИИ прямо в браузере без необходимости установки и настройки окружения;
- собрать пайплайн из моделей и сервисов: от препроцессинга текста до финальной визуализации;
- использовать Spaces как полноценный инструмент для быстрой сборки своих AI-демо или мини-сервисов;
- подключить API к своему приложению и вызывать модели напрямую, без лишней обёртки и перегруза UI.
Как устроен Hugging Face и где копать:
✔️ Models — хранилище предобученных моделей. Здесь лежат BERT, LLaMA, GPT, Stable Diffusion и тысячи менее известных моделей.
✔️ Datasets — репозиторий готовых датасетов. Если тебе нужно обучить или протестировать модель, не надо собирать данные вручную — скорее всего, они уже есть здесь.
✔️ Spaces — платформа для развертывания интерактивных приложений. Можно взять модель, обернуть её в простой интерфейс через Gradio или Streamlit и получить мини‑сервис прямо в браузере. Отлично подходит для прототипирования и демо.
❗️ Есть и недостатки:
- Интерфейс будет непрост. Тут нужно покликать, чтобы разобраться.
- Модели часто «сырые». Хорошее — бывает, но надо искать и тестировать.
- Многое зависит от сообщества. Одни проекты отлично оформлены, другие — как черновик на GitHub.
- Из-за обилия выбора легко залипнуть в бесконечный перебор, не добравшись до сути.
✔️ Тем не менее, это один из самых доступных и гибких способов начать взаимодействовать с ИИ на серьёзном уровне.
Многие AI-сервисы с красивой обёрткой — просто надстройки над Hugging Face. Здесь ты работаешь с оригиналом напрямую, без посредников и навязанных интерфейсов.
✔️ Пример:
Можно буквально за 10 минут собрать на Hugging Face полноценный лендинг или микро-сайт с помощью модели в разделе Spaces. Просто вводишь структуру сайта, немного правишь содержимое — и получаешь сайт с минимальным количеством лишнего кода.
📍 Hugging Face и рынок криптовалют
Сэкономлю ваше время и нервы. Я попробовал около сотни моделей относительно финансов на Hugging Face и не нашел ничего, чтобы без серьезной доработки можно было сейчас применить для прогнозирования рынка, построения ТС или поиска паттернов. Тем более многие вещи заточены именно под акции. Создалось ощущения, что разработчики старались, но про сам трейдинг понимали мало.
Часть 2
Полагаю, многие используют ИИ каждый день и не готовы вникать в тонкости, не доверяют нишевым решениям и не хотят платить. Этот пост для вас.
Что выбрать из универсальных, больших ИИ и стоит ли за них платить? Смотрю глазами рядового пользователя; API и прочее не обсуждаем. Если платная версия — то базовая, не Pro.
✔️ DeepSeek — «рабочая лошадка» без VPN
Что нравится: Быстро откликается, бесплатно, без плясок с VPN. Подходит для черновиков, заметок, простых разъяснений и частично — для быстрых подсмотров в сеть.
Минусы: Галлюцинации случаются чаще среднего: спросите про книгу, которую читали недавно — может «придумать» персонажей и перепутать факты, при этом звучит уверенно. С файлами местами капризничает; картинки и инфографику не рисует. Часто перегружен: «сколько соли в суп» — отвечает быстро, но в DeepThink или Search часто жалуется на загрузку. Много воды, если не уточнять в промпте; иногда «теряет» нить беседы в текущем чате.
Работа с файлами: Даёт грузить документы; OCR слабый — писал об этом ранее.
Контекст: До ~128k токенов — теоретически хватает для больших текстов, но я бы не доверял ему длинные документы: в диалоге он и предыдущие сообщения бывает забывает.
Поиск: Иногда тащит устаревшее.
Итого: Бесплатный «блокнот с мозгами». ИИ «для родителей». Для серьёзной аналитики не годится. Использую для определений терминов, небольших переводов и простых бытовых запросов вроде «чем вывести чернику с рубашки».
✔️ Grok (xAI) — «гуру» по живому инфопотоку и X (запрещённая в РФ организация)
Что нравится: Поиск по Twitter — отлично; лучшая замена поисковику, ещё и комментарии к найденному получаются достойные. Там, где DeepSeek выдаст слабый ответ уровня старого GPT, здесь можно найти альтернативную точку зрения. Умный, хорошо рассуждает, покрывает широкий спектр задач. Обсуждать свежие новости — именно с ним (особенно с Grok 4). Ловит тренды, приятный стиль изложения. Работает с файлами и генерирует изображения.
Минусы: Слишком многословен, если специально не попросить кратко: может дублировать информацию в вводной, в деталях и выводах. В Grok 4 доступно всего 2 запроса каждые 8 часов. В Grok 3 бесплатные лимиты тоже жёсткие. В платной версии периодически попадаю на «перегружено, обратитесь позже», при том, что это одна из самых дорогих подписок среди больших ИИ. Требует VPN.
Итого: Лучшая замена поисковику — на мой вкус. Но лимиты душат общение. Платную версию не советую. Использую для поиска в X и обсуждения свежих новостей, плюс чтобы получить нестандартное мнение. Метафора: Grok — дорожный мультитул: выручает в моменте и нужен «на всякий случай», но мастерскую не заменит.
✔️ Perplexity — честный ИИ-поиск с источниками
Что нравится: Как замена поисковику — топ: коротко, по делу, со ссылками; есть deep research. Именно ссылки на источники и умение с ними работать — ключевое. Много настроек, например можно настроить по какому типу источников искать. Безлимит обычных поисков + 3 Pro-поиска в день + 3 deep research. Pro снимает ограничения и открывает больше моделей.
Минусы: Если не искать, а решать с его помощью задачи — слабовато, на уровне DeepSeek, а «думает», на мой взгляд, хуже. Забывает контекст уже после третьего ответа. Сложные задачи решает посредственно. Рассуждения/анализ/креатив — средние. Убери поиск — получишь ИИ образца 2024 года.
Итого: Умный поисковик с полезными настройками, который экономит массу времени. Решать с ним каждодневные задачи вне поиска неудобно; сложные темы обсуждать — не вижу смысла. Брать платную версию? Нет.
Часть 3
Vibe‑coding без боли: Codex, Cursor, Trae — что использовать и почем
Продолжаем изучать ИИ-инструменты. Сегодня речь пойдет про vibe-coding. Инструментов много, коснемся только нескольких, в которых полностью уверен и сам их использовал. Ниже — не обзор претендующий на полноту, а прагматичная карта ищем где можно сэкономить и подводные камни. Пост ориентирован в первую очередь на начинающих.
✔️Vibe‑coding (режим работы с ИИ, где вы задаёте цель, а агент сам пишет и правит код, запускает команды и вносит изменения в файлы) уже стал для многих обыденностью. Если вы раньше ничего не автоматизировали или были далеки от программирования, порог входа резко снизился. Сейчас с ИИ можно быстро собрать однофайловую утилиту без глубоких знаний, но как только проект разрастается до нескольких файлов, начинается рутина: копирование кода, управление файлами, настройка окружения и работа в консоли. Здесь помогает IDE — интегрированная среда разработки. Это редактор кода, управление проектом и файлами, терминал, средства отладки и запуска команд в одном окне. IDE нужна, чтобы не прыгать между утилитами, быстрее писать и править код, запускать и дебажить проект. Вторая важная часть — инструменты, где ИИ «видит» весь проект (репозиторий), меняет файлы и запускает команды сам.
✔️OpenAI Codex (агент‑разработчик) — когда не хочешь использовать много ИИ. Это облачный ИИ‑агент под вашим аккаунтом ChatGPT. Он понимает структуру репозитория, может работать в изолированной песочнице, исправлять баги, добавлять функции и предлагать решения. Важно, что появился GPT‑5‑Codex для API (Responses API): его можно подключать к другим IDE‑платформам и инструментам разработчика. Это снижает зависимость от конкретного интерфейса и даёт возможность встроить Codex в привычный рабочий стек. Есть расширения для IDE (например, VS Code и Cursor), поддержка терминала и интеграция с GitHub (через упоминания @codex в PR). Доступен в подписках ChatGPT Plus и выше.
✔️Преимущества Codex
- Низкий порог входа: без отдельной возни с ключами и биллингом достаточно войти в ChatGPT, поставить расширение и дать агенту доступ к вашему репозиторию. Можно работать прямо из браузера. Если у вас уже есть подписка ChatGPT, ничего дополнительного докупать не нужно на старте.
- Все в одном: если у вас уже есть подписка GPT, то вы по ней получите и некую среду для разработки и умного помощника. Codex гораздо лучше, чем просто копипастить из GPT в какую-то программу куски кода.
- Умное и качественное решение: при всей критики GPT, с помощью - мета-промтов это хороший инструмент в сравнение с конкруентами.
✔️Недостатки:
- Все так же многословен и хочет вам понравится (исправляется мета-промтом)
- Не лучшее решение для кодинга, например Claude - это топ относительно моего опыта кодинга и многих знакомых, которые гораздо более плотно занимаются разработкой.
- Это платно, если у вас нет подписки GPT, тогда это не лучшее решение.
- Встроенная веб‑среда может быть непривычной и менее удобной для длительной разработки, мне она совсем не нравится.
- Трудности работы с MCP-серверами. В Cursor и Trae MCP подключаются за минуты, с Codex есть трудности. (Про MCP-серверы будет отдельный пост).
⭐️Лайфхак с Codex: В Cursor, Trae (очень удобные IDE) можно добавить Extension Codex. Минимум настроек и у вас Ai-агент на основе Codex, при этом вы работает с комфортной платформой без подписки этой платформы, без оплаты API-ключа отдельно, только с подпиской GPT-Plus. Он так же создает файлы, правит, запускает и т.д. Вариант замечательный, для тех у кого подписка на GPT - это Must have, то вы просто используете ее по полной и не раздуваете свой бюджет подписок.
📍Codex это не лучшее решение, если вы решили создавать, какой-то большой проект, в который готовы вложить массу времени, то скорее стоит обратить внимание на другие инструменты. Если у вас подписка GPT и вы копипастите код, то, однозначно, да,
В следующей части обсудим другие инструменты для vibe-coding.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба