Как получить набор лучших ИИ-инструментов за $200 вместо $14 000+

Ленни Рачицкий - один из немногих продактов, за которыми я слежу, запустил аукцион невиданной щедрости. Для контекста: Ленни - основатель стартапа Localmind, который был в 2012 году приобретен Airbnb. В общем, крутой чувак и за ним как минимум стоит следить.

Собственно, в чем атракцион: у Ленни есть своя почтовая рассылка, в которой он делится своим профессиональным опытом, хаками и много чем другим, годовая подписка на которую стоит $200.

И 15 апреля он объявил, что тем, кто приобретет годовой тариф, насыпят следующих плюшек в виде годовых подписок на:

- Cursor AI - лучший ИИ-редактор кода, стоимость подписки $192
- Bolt.new - лучший ИИ-сервис для создания сайтов и прототипов, стоимость подписки $216
- Vercel v0 - ИИ для создания макетов ваших приложений, стоимость подписки $240
- Lovable - аналог Bolt, стоимость подписки $240
- Replit - еще одна платформа для разработки, стоимость подписки $360
- Granola - сервис для автоматической транскрибации и создания заметок с ИИ, подписка на команду до 100 участников, стоимость $10 000
- Perplexity - тот самый хайповый поисковик, стоимость подписки $200
- Notion Plus с безлимитным Notion AI на команду до 10 человек, стоимость подписки $2000
- Linear - трекер, аналог Jira и прочих, стоимость подписки $336
- Superhuman - почтовый клиент с ИИ, стомость подписки $300

Итого: стоимость всего набора - $14 084! Прям полезного, долларов на 1000.

Неважно, интересен вам продакт менеджмент или опыт Ленни, это однозначно предложение, на которое стоит подписаться. Если вы из всего списка используете хотя бы 2 инструмента - вы уже сэкономите 200+ баксов.

Действуют ограничения:
1. Чтобы промокоды действовали вам нужен аккаунт, с которого ранее вы не покупали подписку
2. Код привязывается строго к email, на который оформлена подписка на рассылку Ленни
3. Коды можно использовать в любой момент. Подписка на любой из сервисов у вас активируется лишь в момент ввода промокода. Ленни говорит, что они должны работать и через год, но гарантировать прямо он этого не может
4. Если вы отпишитесь от рассылки Ленни - ваш код перестанет работать

Подробности акции тут.

Не реклама, бегом забирать!

P.S. на сервисы на всякий случай рекомендую активировать коды с пустой картой, дабы избежать неожиданных списаний, когда действие кода/акции закончится

Разбираем предложение от Ленни: стоит ли оно того?

У многих, включая меня, возникает вопрос: зачем раздают столько подписок и как на этом зарабатывают?

Логично, что главная цель - это маркетинг, а выгода, как всегда, скрыта в условиях и некоторых деталях.

Давайте разбираться!

1. Раздача поможет спонсорам привлекать корпоративных пользователей: сотрудники попробуют сервисы из бандла, оценят выгоду и могут инициировать покупку корпоративной подписки. Люди будут хотеть делиться хорошим продуктом, а у Ленни как раз в блоге самая сочная ЦА
2. Большинство купивших подписку Ленни не будут использовать все возможности:
- Не все сервисы нужны каждому, для большинства половина - это мусор
- Промо действует только для новых пользователей сервисов, у большинства уже куплены подписки на часть сервисов
- Многие не израсходуют платные лимиты полностью
3. Компании рассчитывают, что за год пользования вы привыкнете к сервисам и не захотите отказываться от них после окончания акции.
4. Количество кодов ограничено, и спонсоры могут прекратить их активацию в любой момент. Поэтому:
- Активируйте промо сразу (многие отложат и пропустят)
- Используйте виртуальную/запасную карту чтобы избежать неожиданных списаний
5. Условия, которых мы не знаем - возможно Ленни отстегивает сервисам часть выручки, а может сам рассчитывает, что люди будут продлевать его подписку.

Что касается инструментов - тут зависит от ваших задач
- Cursor и Bolt пригодятся вам либо если вы разраб либо в своей работе вы много прототипируете. Тогда они окупаются. Про них я писал ранее
- v0 - крутой сервис, очень похож на Bolt, но с фокусом на создание дизайна. Также стоит использовать, если вы много прототипируете
- Lovable - аналог Bolt, который, на мой взгляд, хуже, не такой удобный, качество прототипов как будто хуже. Стоит использовать только когда на Bolt закончились кредиты.
- Replit - еще одна платформа, похожая на Bolt, которая берет на себя вообще весь цикл: от разработки до деплоя. Я бы сказал, это для тех, кто совсем боится кода.
- Granola - прикольный сервис, но работает только на английском. Буде полезен, если у вас много встреч и нужно делать по ним заметки. Но есть бесплатная мультиязычная альтернатива в виде Vibe. Не хотите вайб, а у вас Mac? 59 евро и Macwhisper пожизненно ваш. Выгоду в $10 000 увидят только те, кто приведет в Granola компанию в 100+ сотрудников.
- Perplexity - крутой поисковик. Но я не считаю его маст-хевом. На мой взгляд, Deep Research от Google работает лучше. Имеет смысл только если вы не платите за подписку, в которой есть дип ресерч либо вам удалось купить подписку дешево.
- Notion Plus - для тех, кто использует Notion - это no brainer. Но что, если я вам скажу, что можно бесплатно использовать Affine и прикрутить к нему бесплатный AI? (выложу инструкцию на следующей неделе)
- Linear - не пробовал. Но если вы работаете в компании с существующим трекером, а не стартапе, то подписка как будто вообще не имеет смысла.
- Superhuman - продают как почту со встроенным ИИ и коллаборативной работой с командой. Я скачал, полистал и удалил. UX неудобный, UI на мой вкус плохой, сам клиент ужасный. На телефон ставим Gmail с Gemini а на ПК - Notion Mail. Подписка явно не стоит заявленных $300, я бы не заплатил даже $50, продукт отврат.

Итого, в зависимости от ваших потребностей, ваша выгода варируется от 200 до 1000 долларов и половина списка бесполезна. Но все равно это выгодно.

Лично я подписался потому что:
1. Мне интересна сама рассылка
2. Cursor, Bolt и v0 - для меня Must Have приложения
3. Lovable и Replit - Nice to have, без них жил нормально, но буду пользоваться
4. Notion я бы использовал, если бы не переезжал на Affine. Активирую т.к. часть рабочих проектов там. Granola - ситуативно для англоязычных встреч.

Свою выгоду считайте сами 🙂

Экономим на подписках: как использовать все LLM эффективно и тратить меньше

Решил поделиться небольшой инструкцией, как я экономлю на подписках. Не смотря на то, что у меня есть доступ к платным LLM на рабочих аккаунтах, не все я могу использовать регулярно. Сейчас стандартная цена подписки на одну LLM — $20 в месяц. Я считаю, что в арсенале нужно иметь минимум 2 модели для разных задач, а лучше 3. Получается, базовый ежемесячный расход на LLM — $40-60. + к этому добавьте еще пару сервисов вроде Cursor. Сначала кажется, что это не так много, но за год набегает почти $1000 из которой можно половину сэкономить, а на эти деньги купить себе что-то приятное.

В чем секрет?
Вне зависимости от задач, большинство из нас не будет использовать возможности LLM на все $20. Шанс выйти за лимиты велик только если постоянно использовать самую продвинутую модель, но это нужно далеко не всегда. Исходя из этого, предлагаю покупать подписку только на одну, самую нужную LLM, а остальные использовать на бесплатном тарифе или по API.

У меня это выглядит так: я плачу только за Gemini (входит в мой тариф Google One), а в качестве API-провайдера выбрал Openrouter. У Openrouter есть много бесплатных моделей, включая DeepSeek, Llama 4, экспериментальные Gemini и другие. Удобство в том, что вы получаете один API-ключ для доступа ко всему. Плюс, если разрешаете использовать свои промпты для дообучения, получаете скидку на платные модели. А еще, ключ от Openrouter вы можете вставить в Cline и иметь полный аналог Cursor бесплатно с Gemini 2.5 PRO. В общем, плюсов много.

Для подключения API-ключа я использую приложения Intellibar и Chatbox AI.

Про первое я уже рассказывал, а вот про второе хочу немного добавить. Chatbox AI дает контроль над параметрами, которые недоступны в стандартных пользовательских интерфейсах, например, температура, TOP-P, количество сообщений в контексте. При этом там есть все нужные инструменты: поиск, готовые ассистенты, чтение ссылок. В общем, для базового ежедневного использования — очень классная штука. К тому же, модель можно сменить прямо во время диалога. Условно, начали работать с Gemini, но решили переключиться на ChatGPT, сохранив контекст — в Chatbox это делается легко. Альтренатива чатбоксу, если вы не боитесь командной строки - Open WebUI, там настроек еще больше.

Главный минус такого подхода: если используете бесплатные модели от Openrouter, ваши данные будут использоваться для дообучения. Хотя это происходит и в классических интерфейсах того же ChatGPT и Gemini. Для платных заверяют, что нет (но я в это не верю). Поэтому для приватных задач лично я использую локальные модели через Ollama и LMStudio, но о них расскажу в отдельном посте.

#инструменты

Что посеешь, то и пожнешь: почему новые модели OpenAI галлюцинируют чаще старых

Помните, я как-то упоминал исследование Google DeepMind? Они тогда еще подсветили интересный момент: OpenAI активно использует автоматизацию для исследований в области ИИ. Google напирал на то, что правильное применение автоматизации - это ускорение исследований, а не полное перекладывание на машину цикла обучения моделей. Подход OpenAI они как раз критиковали. Мол, так можно наплодить ошибок.

Вспомним еще пару моментов. В статье DeepSeek про их метод обучения SPCT (когда модель сама себя критикует и учится на этом) тоже отмечались риски: увеличение предвзятости (bias) и галлюцинаций. Логика простая: если в исходных данных была ошибка, то при самообучении количество таких ошибок будет только множиться. А в статье "AI 2027", о которой я также писал, предсказывался сценарий, где OpenBrain, автоматизировав создание ИИ, получил на выходе AI с проблемой рассогласования целей (Missalignment).

К чему я это все? А к тому, что очень похожую картину мы сейчас наблюдаем с последними моделями от OpenAI - o3 и o4-mini. Их позиционируют как state-of-the-art, особенно в задачах, требующих "рассуждений". Но вот незадача: согласно последним данным, галлюцинируют они чаще, чем их предшественники.

Смотрите сами на результаты внутренних тестов OpenAI на бенчмарке PersonQA (проверка знаний о людях):
- o3: галлюцинирует в 33% случаев.
- o1 и o3-mini (предыдущие "reasoning" модели): 16% и 14.8% соответственно.
- o4-mini: вообще 48%!

То есть, модели, заточенные под агентский ИИ, под задачи, где нужно не просто выдать текст, а "подумать", построить цепочку рассуждений, совершают больше ошибок. Сама OpenAI в своем отчете признает, что пока "требуется больше исследований", чтобы понять, почему так происходит. (Не видят слона в комнате). Одна из гипотез: модели стали делать больше утверждений в целом, и среди них, естественно, растет как число верных, так и число неверных. Подобное также отмечают и исследователи Transluce.

И это огромная проблема.

Чтобы агентский ИИ был реально полезен, количество ошибок нужно не увеличивать, а сокращать. Мы же хотим использовать ИИ для работы в реальном мире, верно? А теперь представьте: вы - обычный айтишник, собрались в отпуск и решили делегировать планирование ИИ-агенту, сказав “Я хочу хорошо отдохнуть в Монако”. А он возьми и сгаллюцинируй: забронировал вам с карты пару мишленовских ресторанов, яхту и отель, на который уйдут все сбережения. Вроде цель "сделать крутой отдых" достигнута, но какой ценой? 🙂

И это еще самое безобидное. Представьте, что такому "галлюцинирующему" агенту доверят более серьезные задачи: управление бизнес-процессами, научные расчеты, решение социальных проблем. Последствия могут быть куда масштабнее. Некоторые исследователи предполагают, что проблема может быть в методах обучения с подкреплением, которые используются для o-серии и могут усиливать проблемы, обычно сглаживаемые на других этапах.

Нам постоянно говорят, что ИИ сделает жизнь лучше, автоматизирует рутину. Но чтобы этого достичь, нельзя бежать впереди паровоза в безумной гонке за AGI. Если ставка делается на самообучение без должного контроля, то количество предвзятостей и галлюцинаций рискует расти в геометрической прогрессии, и человек просто потеряет контроль.

Очень надеюсь, что текущие "сырые" модели - это все же эксперимент, и OpenAI предпримет меры. Хотя, глядя на действия Альтмана, скорее верится в то, что финансовые показатели и хайп вокруг "гонки вооружений" важнее надежности и безопасности.

В общем, навайбкодил :)

Пока думаю над форматом. Вдохновлялся, думаю, сами знаете чем 😁

P.S. Делал в Cursor, и, все-таки, сравнивая Cursor и Bolt, в Bolt мне больше нравится делать сайты. Режим Агента в Cursor вобще не зашел, часто творит дичь. + постоянное переключение между браузером и IDE - тоже такая себе штука. + в плане точечного редактирования и работы с адаптивами Bolt выигрывает.