Cделал, с помощью нейросетей, полезный сервис для владельцев Telegram-каналов. Это вайбкод или нет?

Меня долго беспокоила одна проблема: есть куча интересных Telegram-каналов, но найти их задача не из легких. Авторы тратят много средств и усилий, чтобы привлечь читателей, и даже терпят гневные комментарии в постах со ссылка на телеграм. Почему бы не делать из каналов полноценный сайт?

Google и Яндекс будут индексировать контент и приводить читателей из поиска. При этом автор сам выбирает, что публиковать на сайте, а что оставить только в канале, так как формат, без сомнения, отличается. Можно сказать Telegram-based CMS.

С одной стороны задача не самая сложная, но требуется учесть множество нюансов и обладать разными навыками. Скорее это задача для нескольких человек. Читая новости, решился сделать это используя только нейросетки.

От ChatGPT до Claude и Gemini 2.5 Pro

Специально использовал только чаты, никакого Cursora, Lovable, v0 и подобных инструментов. Хотелось больше контроля и гибкости. В чате я слежу за каждой строчкой кода, что помогает ловить галлюцинации на раннем этапе.
Проект начал с ChatGPT, потом перешел на Claude, а сейчас Google AI Studio. И знаете что? Это самый удобный и при этом бесплатный инструмент. Контекст позволяет держать весь код без заморочек с проектами, тогда как в Claude приходилось возиться с функцией Projects. А возможность удалять ответы позволяет все контролировать.

Мой рабочий процесс с Repomix

Для отправки кода использую инструмент Repomix, который собирает все файлы проекта в текст, оптимизированный для нейросети. Есть веб-версия и консольная утилита, можно подключить к GitHub. Раньше с Claude создавал проект и загружал файл от Repomix. Сейчас просто добавляю файл в чат, размер контекста решает.

Стек: старое доброе Django
Языковые модели, очевидно, лучше работают с тем, о чем уже есть много информации. Поэтому выбрал проверенный временем Django. От фронтенд-фреймворков решил отказаться для минимизации кода. Цель — SEO-оптимизированные сайты, а для этого лучше меньше динамики на странице. Админку на React можно будет прикрутить потом.
Ну и Telegram-бот на Aiogram³.

Оплата звездами
Для сервиса, связанного с Telegram, логично было подключить оплату звездами через мессенджер. Проблема: на тот момент работал с Claude 3.5, а в его базе не было знаний об этом API. Скормил ему несколько статей про Stars API и что вы думаете? Он написал рабочий код с первого раза. Кому хочет проверить, регистрируйтесь и проверяйте)

Ограничения

Размер контекста
Начинал с ChatGPT, где довольно быстро уперся в лимит токенов. Переход на Claude с функцией проектов, ненадолго помог. Была идея дробить все на микросервисы. Но в мае появилась Gemini с контекстом в 1 миллион токенов, и пока для меня это решило проблему. Сейчас контекст в миллион токенов есть практически у всех основных моделей. Но все равно чем меньше токенов отправил, тем лучше и быстрее результат. Поэтому приходится следить за размером проекта. Лаконичный синтаксис Python тут очень помогает.

Время ответа
В Gemini 2.5 Pro это обычно 30−60 секунд. За это время легко отвлечься и потерять фокус. Хотя это скорее проблема людей, а не ИИ.

Однотипный дизайн
Нейросети неплохо генерируют страницы с Tailwind CSS. Для админки дизайн подходит прямо после промптов. Но маркетинговые страницы получаются однотипными — их приходится допиливать вручную.

Это вайбкод или нет?

С одной стороны, я использовал ИИ для написания почти всего кода. В то же время я знаю, что делает каждая строчка в проекте. Контролирую процесс, понимаю архитектуру, могу отладить и доработать. Каждое вносимое изменение я проверяю. При этом нейросеть писала то, что я не знал, как сделать.

Что в итоге?

Получился работающий сервис Webinest.com для конвертации Telegram-каналов в SEO-оптимизированные сайты. Полный цикл разработки с использованием ИИ занял гораздо меньше времени, чем если бы я писал все сам. В одиночку я бы это сделал, но для дальнейшей работы все равно нужно собирать команду.