Вайб-кодинг с нуля за один ролик: от «что такое нейросеть» до своего веб-приложения с доменом

Мое закрытое сообщество https://amorev.ru/promo Мой ИИ-провайдер https://ai.wormsoft.ru. промокод BigVibeVideo даёт 20% скидку на первую покупку Мой Telegram-канал https://t.me/gmoreva Хостинг с моей рефералкой https://hshp.host/?from=126729 Все ссылки и промпты https://amorev.ru/p/bolshoy-kurs-pro-vayb-koding Добро пожаловать на самый длинный бесплатный курс по вайб-кодингу с нуля! Пройдём путь от «вообще ничего нет» — до работающего веб-приложения с бэкендом, базой данных, регистрацией пользователей, опубликованного на собственном сервере с бесплатным доменом и HTTPS. Всё это — вместе с ИИ-агентом, практически без написания кода руками. ⚠️ Дисклеймер: ролик для новичков и тех, кто никогда не писал код. Если вы опытный вайб-кодер — полезного тут почти не будет. Я прохожу по базе так, чтобы даже менеджер без технического бэкграунда понял, что происходит. Что вы получите после просмотра (а лучше — повторения за мной): 🔹 Понимание азов: что такое LLM, как работают агенты, инструменты, контекст, тарификация (input/output/cache) 🔹 Полный инструментарий на вашем ПК: Git, терминал, VS Code, Node.js, ИИ-агент с MCP-серверами 🔹 Навык выбора модели: контекст, output, reasoning, vision, tool use — на что смотреть и почему 🔹 Работающее приложение на Vue.js со своим бэкендом и базой SQLite 🔹 Деплой через Docker на арендованный сервер одной командой 🔹 Бесплатный домен + HTTPS-сертификат 🔹 Авторизация и регистрация пользователей — у каждого свой список задач 🔹 Свои первые скиллы для агента: task-creator и task-solver — фундамент автономного вайб-кодинга Почему облачная модель, а не локальная? Я категорически против первых шагов на локальных моделях — объясняю на примере обучения езде на мотоцикле. Сначала получаем положительный опыт, потом уже экономим. Таймкоды: 00:00 Введение 01:18 Дисклеймер 05:04 Что такое ИИ? 20:46 Что такое agent loop? 23:57 Тарификация LLM: input, output, cache 32:12 Модель для работы 36:47 Контекстное окно 40:16 Количество output токенов 43:20 Reasoning 44:25 Vision 45:45 Tool Calling 46:35 Скорость 47:20 Какие модели использую я 49:53 Где брать модели? 54:52 Какие нужны инструменты. GIT 57:26 Эмулятор терминала 59:38 Виртуальный сервер 01:00:33 IDE 01:01:44 Harness 01:05:56 Настройка pi.dev 01:14:06 Hello world 01:15:37 Ликбез по безопасности агентов на ПК 01:17:29 Ставим расширения pi.dev 01:21:46 Подготовка браузера для агента 01:25:15 Context7 01:29:02 Куда кидать код? gitlab/github 01:33:57 Теория web-приложений 01:48:20 Начинаем кодить 01:50:14 Разбираем результат 01:55:05 Добавляем мини функционал 01:57:30 Управление зависимостями 01:58:33 Переписываем на Vue 02:01:06 Базовый backend 02:05:03 Про зависимости 02:08:39 Вот теперь backend добавляем 02:11:38 Добавляем авто обновление 02:13:26 Деплой приложения 02:18:43 Добавляем SSH-mcp 02:21:07 Какой деплой хотим получить? 02:27:36 Подключение домена 02:33:07 Файл agents.md 02:36:09 Базы данных 02:38:14 Подключаем SQLITE 02:43:31 Скиллы для автономного вайбкодинга 02:56:16 Запускаем скилл решения задачи 02:58:10 E2E-Тесты 03:04:56 Делаем админ-панель 03:09:47 Про скилл массовогово выполнения задач 03:17:11 Субагенты 03:23:02 Отвязываем проект от моего ip 03:30:28 Запрещаем убивать node процессы 03:31:29 Разбираем решенные задачи батчингом 03:34:17 Подтягивание vision с другой модели 03:41:49 Субагенты в проекте 03:55:05 Автодокументация 04:00:01 Делаем задачу на агентах 04:06:37 Итоги нашего todo-листа 04:08:10 Мой сетап для кодера 04:16:22 Про мое платное сообщество #вайбкодинг #нейросети #курс #программирование #LLM #vuejs #docker #обучение #ИИ #вебразработка