В прошлом посте я показал, как собрал прототип за 2 дня: конвейер из 8 шагов, 73 теста, первый ролик за 16 центов. Вот что было дальше, и тут как раз начинается самое интересное.
Прототип-то работал, но собран он был на скорую руку, без архитектуры и без какого-либо процесса. Одно дело доказать, что идея вообще рабочая, а другое превратить это в систему, которая держит нагрузку на 10 аккаунтов, сама публикует и сама считает метрики. MAKO это система автогенерации видео, которую я строю для крипто-блогера, и она должна была стать настоящим engine, а не скриптом, который работает если повезёт.
За следующие два дня я прошёл три этапа, и каждый шёл по одной и той же схеме: спека, потом дебаты Claude vs GPT по архитектуре, потом реализация. Точно так же я перестраивал Anima за два дня по фазам, так что схема у меня уже обкатанная. Ниже расскажу, как это выглядело и где всё пошло не по плану, а пойти оно иначе и не могло.
Утро началось с граблей
Ещё до того, как сесть за код, я купил два Instagram-аккаунта под тесты мультиаккаунта, и оба оказались мёртвые. Залогиниться невозможно, деньги, считай, в трубу. А третий, который подороже и с привязанной почтой, нормально завёлся.
И вот тут понимаешь, что код может быть хоть трижды идеальным, но если аккаунты не работают, то система просто стоит и всё. Половина времени уходит не на код, а на всю инфраструктуру вокруг него, и как было на первой неделе MAKO, аккаунты дохнут быстрее, чем пишется код, с этим пониманием я и сел за первый этап.
Stage 1: генератор контента — Prompt Contract и голос блогера
Первый этап это переделка генератора, того самого, который в прототипе был монолитным промптом на 200 строк, и который менять было примерно так же удобно, как двигатель в собранной машине.
Начал, как водится, со спеки. Описал, что нужно: модульная генерация сценариев, нормальное качество текста, голос конкретного блогера. А дальше пошли дебаты Claude vs GPT, и GPT предложил Prompt Contract, то есть вместо одного огромного промпта разбить всё на контракт из модулей: тон, структура, факты, CTA. Каждый модуль меняется отдельно и не тянет за собой остальные, и эта идея в итоге победила. Вот так и выглядит вайбкодинг, когда им управляешь головой, а не вайбом.
Отдельная история это Voice Clone через ElevenLabs. Загрузил записи голоса блогера, ElevenLabs его склонировал, и теперь ролики озвучиваются не каким-то стандартным голосом, а голосом конкретного человека. С его согласия и для его же контента, чтобы вопросов не было.
Ещё одно решение по ходу: я разделил research-материалы на две папки, общие исследования отдельно, а те, которые реально применяются в генерации, отдельно. При масштабировании это экономит и контекст, и время, ведь зачем кормить ai агент тем, что он в этой задаче всё равно не использует.
Stage 1 занял с 8:30 до 14:00.
Stage 2: мультиаккаунт и Pinterest API
Прототип публиковал на один аккаунт, а для реальной работы нужно 10+. И это не «скопируй код публикации 10 раз», это полноценная архитектура: прогрев аккаунтов, прокси-ротация, расписание, то есть целый отдельный пласт, который в прототипе просто отсутствовал.
По архитектуре мультиаккаунта опять помогли дебаты, Claude и GPT спорили про подход к прогреву и про ротацию прокси, а я сидел и выбирал, чья логика крепче.
Параллельно решился вопрос с визуалом. В прототипе видео подбирал Pexels, бесплатный сток, но для масштаба его мало, потому что одни и те же клипы быстро начинают повторяться. Так что я зарегистрировался в Pinterest, запросил API-доступ, и его одобрили в тот же день.
Stage 2: с 14:02 до 20:03.
Stage 3: аналитика
Генерировать и публиковать это, по сути, только полдела, ведь нужно ещё понимать, что вообще работает. Третий этап про метрики, redirect-сервис через домены-прокладки и аналитику по каждому аккаунту и ролику. На момент написания он ещё на этапе спеки, так что расскажу, когда будет результат, а не когда захочется похвастаться.
Процесс: спека → дебаты → код
Прототип я собрал за 2 дня вообще без процесса, просто код, тесты, работает, и хватит. А перестройка уже по процессу заняла ещё 2 дня и при этом покрыла три этапа вместо одного.
Вся разница в предсказуемости. Я не потерял ни одного шага, не забыл ревью, не начал код раньше спеки, и это та самая разработка с ии, когда нейросеть пишет код, а процесс не даёт ничего проебать по дороге.
По каждому этапу Claude и GPT спорили о подходе, и Prompt Contract пришёл именно оттуда, и архитектура мультиаккаунта тоже. Два AI спорят, человек выбирает, и если вы сами ломаете голову, claude code или codex, то лучший ответ часто «оба, пусть грызутся, а вы судья».
Весь код написал Claude Code, а я формулировал спеки, модерировал дебаты, принимал решения и разруливал всё за пределами кода: аккаунты, Pinterest API, прокси, загрузку записей голоса. То есть код пишет нейросеть, а вот ии для автоматизации всего этого хозяйства собирается уже из связки claude code mcp и кучи мелких решений, которые ни одна модель за вас не примет.
Итоги
Прототип доказал, что идея вообще работает, а три этапа по процессу превратили этот прототип в систему. MAKO теперь умеет генерировать контент с голосом блогера и публиковать его на несколько аккаунтов, а скоро научится ещё и считать, что из этого реально работает. Вот и делайте выводы, нужен ли процесс, когда кажется, что и так норм.
Предыдущий пост: За 2 дня с нуля до первого ролика — полностью на AI
Следующий пост: AI-дебаты: два AI спорят, я выбираю победителя
Следующий пост: 7 секунд чёрного экрана убивали каждый ролик