Чек-лист

Пять бесплатных инструментов Google: от идеи до опубликованного проекта

Некоторые прямо сейчас отдают по 100 долларов в месяц за подписки на нейросети. А Google ещё полгода назад отдал почти то же самое бесплатно. Прохожу весь путь при тебе: собираю запрос, провожу глубокое исследование, складываю всё в базу знаний, пишу код, собираю агента и публикую проект — на пяти б

45 мин
Содержание12 глав
  1. 01Платить ноль, использовать на все сто
  2. 02Можно ничего не знать и всё равно создавать
  3. 03Шаг первый: улучшатель запросов
  4. 04Шаг второй: глубокое исследование за пару минут
  5. 05Шаг третий: база знаний, чтобы ничего не потерялось
  6. 06Шаг четвёртый: среда, где не нужно знать код
  7. 07Агент сам себе написал инструкцию и разобрал обложку
  8. 08Шаг пятый: публикация
  9. 09Пять инструментов и их работа
  10. 10Три возражения про бесплатное
  11. 11Где придётся вмешаться руками
  12. 12Посчитай, за что ты платишь

Платить ноль, использовать на все сто

Некоторые из вас прямо сейчас отдают по 100 долларов в месяц за различные подписки на нейросети. И ChatGPT, и Perplexity, и Claude.

Но что если я скажу, что Google ещё полгода назад полностью изменил игру: сегодня ты можешь вообще не платить за подписки, но делать примерно то же самое, что и люди, которые платят десятки тысяч рублей ежемесячно. Вайб-кодить, создавать глубокие исследования, разрабатывать агентов — и из ограничений иметь только лимиты, которых хватает практически на все повседневные задачи.

У платных инструментов есть одна очень большая проблема. Скорее всего, если ты платишь, как и я, за десятки подписок ежемесячно, то используешь ты их на 20%, а может быть, и меньше. Вот я в повседневной жизни использую все нейросети процентов на 10.

И не потому, что я с ними не работаю. А потому что одна у тебя куплена для пары задач, вторая — для пары задач, третья, допустим, для вайб-кодинга.

Цель этого материала обратная: платить ноль, но использовать на все 100%.

уходит на подписки в месяц
100 долларов
и это только у части читателей
реально используется от возможностей
10-20%
каждая подписка куплена под пару задач
инструментов в цепочке
5
от запроса до опубликованного проекта

Можно ничего не знать и всё равно создавать

Когда я начинаю работать над какой-то большой задачей, я могу вообще не быть экспертом в том, как это работает. И это нормально.

Нейросети созданы не просто для того, чтобы улучшать то, что ты и так знал, а чтобы помогать тебе работать как эксперт в задачах, в которых ты вообще ничего не смыслишь.

Как я могу изучить, как сделать систему продуктивности? Я могу пойти смотреть видео, читать статьи, читать книги. Но зачем? Я могу всё то же самое поручить.

Если задача более понятная — вот я создавал систему найма в своей компании, и мне нужно было понять, что можно сделать и как сделать это максимально прикольно. Я просто накупил книг по теме, загрузил их, сделал исследование, рассказал про свою компанию — и он построил мне всю систему как единый документ. Мы его дальше и использовали, потому что он действительно был крутым.

И цель этого материала — показать, что можно ни фига не знать и при этом всё равно создавать.

Правило
Я показываю процесс, а не задачу. Хочешь открыть бизнес — опиши бизнес. Хочешь приложение для контроля привычек — опиши его. Весь путь один в один.

Шаг первый: улучшатель запросов

Любую задачу мы всегда начинаем с того, чтобы создать нормальный запрос.

В Gemini для этого есть гем-боты. Ими мало кто пользуется — обычно все берут какие-то готовые. А у меня такие боты есть по умолчанию. Улучшатель промптов я создавал самостоятельно, чтобы мне не нужно было каждый раз думать, что я говорю, — запрос создаётся автоматически.

Это один из лучших инструментов, доступных абсолютно бесплатно. А ещё он экономит токены.

В этого бота я обычно просто наговариваю. Текст может быть супер-сумбурным. Я говорю, чем я занимаюсь, говорю, что хочу создать систему для своей продуктивности. У меня есть идея, что, возможно, это будут умные заметки: я так же надиктовываю, а он создаёт из этого нормальный документ.

И на выходе — итоговый запрос, который максимально идеально подходит для того, чтобы просто перейти в новый диалог.

сумбурный надиктованный текст
чем занимаюсь, что хочу, какие есть идеи
готовый запрос под задачу
переносится в новый диалог как есть

Шаг второй: глубокое исследование за пару минут

Дальше — глубокое исследование. Переходим в новый диалог, выбираем думающую модель, заходим в инструменты, включаем режим глубокого исследования. Источники и файлы в нашем случае не нужны, думающей модели более чем хватает.

Он сначала говорит, что именно будет делать — на всякий случай это можно предварительно посмотреть. Потом идёт в процесс размышления, и мы видим источники, по которым он переходит.

Преимущество, конечно, в том, что он находит в том числе то, до чего я бы не додумался. Здесь он находит одного из самых известных авторов о продуктивности, находит форум, где кто-то применяет его советы и пишет отзывы. То есть мы максимально изучаем релевантный опыт. Дальше он смотрит, как работает площадка подключений, и идёт искать готовые варианты в открытых репозиториях.

И ещё преимущество: у Google это делается буквально за пару минут. В другом сервисе у меня на это уходит по 40-50 минут.

Одну вещь я забыл сказать сразу — чтобы отчёт был на русском. Пришлось попросить отдельно.

блогеры и авторы
релевантный опыт
те, до кого сам бы не додумался
форумы
отзывы практиков
как чужие советы работают в реальности
отраслевые статьи
разбор подхода
в том числе иностранные площадки
открытые репозитории
готовые решения
что уже собрано до тебя

Шаг третий: база знаний, чтобы ничего не потерялось

Когда мы создаём большую задачу, нам нужно где-то хранить все файлы. Потому что в какой-то момент файлов становится настолько много... Вот мы сейчас пообщались в чате — и что мне делать дальше? Как мне не забыть эту информацию? Когда токены в чате закончатся, диалог начнёт тормозить.

Поэтому первое, что я делаю, — создаю базу знаний в NotebookLM.

Использую расширение — оно добавляет весь чат, в котором мы общаемся, отдельным источником. Дальше добавляю сам отчёт: он экспортируется в документ.

И третье — источники, которые попали в отчёт. Тут есть нюанс. Если просто скопировать, ссылки будут не финальные. Поэтому я прошу: дай мне ссылками все источники, что попали в отчёт. Со второго раза он присылает их в нормальном виде — до этого я не уточнил, что мне нужны именно адреса.

Копирую, вставляю. Он показывает, что удалось найти и что можно импортировать. Перепроверить стоит: вставляет он их не все за раз. Здесь, например, он вообще пропустил раздел со стратегиями — я скопировал и добавил отдельно.

И теперь база знаний становится моей. Я могу задавать ей вопросы, и, так как она знает, что именно мы хотим сделать, она сама подсказывает следующие шаги. Здесь можно обсуждать и не бояться, что токены закончатся, что чат начнёт тормозить, что я потом забуду. Всё будет в едином месте.

01
Создать базу знаний
не чат, который закончится
отдельное место под проект
02
Добавить сам чат
переписка не теряется
через расширение, одним источником
03
Добавить отчёт
результат исследования целиком
экспортируется в документ
04
Забрать источники адресами
со второго раза приходят в рабочем виде
попросить отдельно: нужны именно ссылки
05
Перепроверить импорт
пропущенное добавить руками
вставляет не все за раз

Шаг четвёртый: среда, где не нужно знать код

Следующий инструмент в цепочке — Antigravity. Бесплатный инструмент для создания кода и агентов.

И что самое интересное — токены распределены. Если у тебя бесплатная подписка на Gemini, у тебя есть условные токены внутри приложения. И в Gemini CLI у тебя тоже будут бесплатные токены.

Мой когда-то скептицизм про вайб-кодинг был следующим: я вообще не знаю код. Правда, я не программист, никогда этого не делал — значит, я не смогу этим пользоваться. Всё это фигня полная. Чтобы вайб-кодить сегодня, вообще не нужно никаких команд в коде.

Сама среда создана на базе VS Code, одной из самых популярных программ для программирования. Всё, что нужно знать на текущий момент, — залогиниться в своём аккаунте Google.

Дальше открываем папку — абсолютно пустую — и нажимаем «открыть». Это та директория, в которой мы работаем. Появляется структура файлов и наш агент.

Я отправляю ему скриншот и прошу: дай набор для реализации нашей схемы, начни с архитектуры, а потом уже давай остальное.

Здесь можно выбрать планирование или сразу разработку. Мы начинаем с планирования — он смотрит запрос и продумывает, что будем создавать. Дальше создаёт план задач и структуру директорий.

01
Войти в аккаунт
ни одной команды в коде
единственное, что нужно знать на старте
02
Открыть пустую папку
появляется структура файлов и агент
это рабочая директория проекта
03
Отдать задачу скриншотом
текст запроса уже собран на шаге первом
начни с архитектуры, потом остальное
04
Выбрать планирование
план задач и структура директорий
агент продумывает, что будет создавать
Честно
Когда я создаю большие задачи для себя, я практически вообще не читаю вначале ни глубокое исследование, ни то, что отдаю на вайб-кодинг. Причина простая: мне гораздо проще редактировать уже готовое. Кажется, что это сложнее, но на самом деле это проще и быстрее — ты правишь финальную часть. Если изначальный запрос был правильным, проблем не будет.

Агент сам себе написал инструкцию и разобрал обложку

Дальше добавляем ему интеллект — создаём реальный рабочий навык, который будет анализировать обложки для видео.

Важный момент. Обычно ты отправляешь ему свои вводные — как эта задача делается у тебя, — и он работает по ним. Точно так же, как в команде: у тебя есть сотрудники, ты им объясняешь. Я сейчас этот золотой стандарт специально не даю. Посмотрим, как он справится сам.

И вот навык готов. Он объясняет самому себе, по какой формуле и как будет оценивать. Вот запрос, который он сам себе создал. Дальше он продолжает разработку, объясняя себе, как будет работать вся задача.

Теперь прямо здесь же можно отправить ему обложку и попросить разобрать. Делаю скриншот обложки одного из последних видео, отправляю, проверяем.

Итог: 26,5 из 30. Это очень сильная обложка, готовая к публикации, но её можно сделать ещё кликабельнее. Усилить глубину, доработать стрелку — красная стрелка выполняет хорошую управляющую функцию, но геометрия выглядит немного странной. И это правда.

Первая задача реализована, пока снималось видео. Это даже не то, на что мы потратили кучу времени.

чтобы собрать агента, нужно уметь программировать
Первая задача реализована, пока снималось видео
без готовой инструкции агент задачу не поймёт
Итог: 26,5 из 30
оценка от модели — это общие слова, а не разбор
Теперь прямо здесь же можно отправить ему обложку и попросить разобрать

Шаг пятый: публикация

Дальше можно попросить веб-интерфейс — и он даёт готовые решения, которые мы просто копируем и вставляем. То есть достаточно делать скриншоты и отправлять их.

Здесь он уже на автомате собирает оценку по всем обложкам. Дальше можно добавлять аналитику.

Вот пример из другого моего материала: у меня полноценный веб-интерфейс, куда я вставляю обложку, разбираю её, потом делаю сценарий. Просто это делается часов за шесть, а то, что я показываю здесь, делается быстро.

А если вы хотите выложить готовый сайт или лендинг полноценно, чтобы он жил на домене и туда можно было войти, — у Google для этого есть Firebase. Регистрируетесь, и он прямо подписывает, что подписка — ноль долларов. Квота лимитированная, но залить сервис и пользоваться инструментами вы сможете.

улучшатель запросов
глубокое исследование
база знаний
среда разработки и агент
публикация

Пять инструментов и их работа

Собрал всю цепочку в одну таблицу. Порядок важен: каждый следующий инструмент работает с тем, что произвёл предыдущий.

Улучшатель запросовсобирает нормальный запрос из сумбурного текста
Глубокое исследованиенаходит источники за пару минут, включая те, что сам не выбрал бы
База знанийхранит чат, отчёт и источники, чтобы ничего не потерялось
Среда разработкипишет код и собирает агента, команд знать не нужно
Публикациявыкладывает готовое на домен, подписка ноль долларов
Что нужно от тебяописать задачу и перепроверять, что материал доехал

Три возражения про бесплатное

«Бесплатное значит с урезанными лимитами, на реальную задачу не хватит». На ту задачу, которую я прошёл при вас, минимальной подписки хватает с лихвой — ещё три таких за день успеешь сделать. А токены у Google распределены: отдельно внутри приложения, отдельно в терминальном инструменте.

«Я не программист, среда разработки не для меня». Она построена на самом обычном редакторе кода, и всё, что нужно, — залогиниться в аккаунте Google и открыть пустую папку. Ни одной команды писать не пришлось, а агент собрал себе инструкцию сам.

«Это работает только на примере из видео». Я показываю процесс, а не задачу. Учишься психологии, открываешь бизнес, собираешь канал — путь один в один: описал задачу, исследовал, сложил в базу, собрал, опубликовал.

Где придётся вмешаться руками

Два места, где автоматика подводит, и их надо знать заранее.

Первое: источники в базу знаний вставляются не все за раз. У меня он вообще пропустил целый раздел со стратегиями — пришлось скопировать и добавить отдельно. Перепроверять обязательно.

Второе: ссылки из отчёта копируются не в рабочем виде. Нужно отдельно попросить дать именно адреса — со второго раза приходят нормальные.

И ещё мелочь: если не сказать сразу, отчёт может прийти не на русском. Просить лучше в первом же запросе.

Честно
Иногда он просит выполнить команды в терминале — потому что чего-то не установлено. Выглядит это как куча непонятных символов. Ты копируешь строку отсюда, вставляешь туда, дожидаешься конца и отправляешь ему логи обратно. Больше от тебя ничего не требуется.

Посчитай, за что ты платишь

Ты дочитал до конца — значит, вопрос не в том, можно ли собрать проект бесплатно. Можно, весь путь от идеи до домена. Вопрос в том, за что именно уходят твои деньги каждый месяц.

Один вопрос напоследок. Ответь себе одним предложением: какую задачу ты решаешь платной подпиской, хотя решаешь её раз в неделю? Назови её конкретно — с неё и начни переносить. Я читаю.

100 долларов — в месяц
10-20% — возможностей
5 — инструментов
0 долларов — подписка
26,5 из 30 — за обложку