Модель — часть ИИ-системы, которая обрабатывает ваш запрос и строит ответ. Представьте опытного помощника, который прочитал много учебных примеров и научился продолжать мысль. Он не хранит в голове готовый ответ на каждую возможную просьбу. Когда вы пишете «объясни, как устроена корзина магазина», модель подбирает подходящее объяснение. Качество ответа зависит от задачи, контекста и вашей проверки.

Вы отправляете сообщение. Сервис преобразует его в небольшие части и передаёт модели. Модель рассчитывает, какое продолжение лучше подходит к уже полученному тексту, и постепенно формирует ответ. Поэтому она умеет объяснять похожую тему разными словами. Этот механизм полезен для черновиков, планов и идей, но убедительный тон ответа ещё не доказывает его точность. Важные факты и работающие функции проверяют отдельно.

Модель может неверно понять задачу, уверенно назвать несуществующую функцию или предложить устаревшую инструкцию. Например, вы просили магазин без оплаты на сайте, а в плане вдруг появилась банковская карта. Такую ошибку можно заметить, если заранее записать ограничение: «покупатель оставляет заявку менеджеру». Работая с ИИ, сравнивайте ответ с вашей целью. При сомнении просите показать источник или проверяйте результат самостоятельно.

Вайбкодингом часто называют создание цифрового продукта через разговор с ИИ-агентом. Человек объясняет, что должно получиться, а агент помогает написать и изменить код. В нашем курсе вы не заучиваете команды языка программирования. Вы учитесь описывать результат, делить большую идею на небольшие задачи и проверять сделанное. Пример: вы говорите «добавь поиск по товарам», затем открываете сайт и проверяете, находятся ли нужные товары.

Представьте, что вы владелец маленького магазина электроники. Только вы знаете, какие товары продавать, кто ваш покупатель и что должно произойти после заявки. ИИ может предложить оформление или собрать страницу, но не может решать эти вопросы за вас. Ваша работа — выбрать цель, дать ясное задание, посмотреть результат глазами покупателя и сообщить агенту о конкретных ошибках. Это навык управления проектом.

ChatGPT удобен, когда идея ещё не стала заданием. Он помогает задать вопросы о покупателе, выбрать основные функции, написать текст карточки товара и составить план. Например, вы описываете магазин, а ChatGPT предлагает путь покупателя: найти наушники, положить их в корзину, оставить имя и Telegram. Вы проверяете путь и исправляете лишнее. После этого понятный план можно передать агенту, который работает с файлами проекта.

Codex — ИИ-агент для работы с программным проектом. В приложении или редакторе он может прочитать файлы открытой папки, создать новые, исправить существующие и выполнить доступные команды проверки. Вы объясняете задачу обычными словами, например: «создай страницу каталога с четырьмя товарами». Затем Codex предлагает или выполняет изменения в проекте и сообщает, что произошло. Его работу можно открыть в браузере и проверить.

Для сайта Codex может собрать страницы, карточки товаров и корзину. Для приложения он может добавить экран привычек и сохранение данных. Для Telegram-бота — подготовить обработку кнопок и заявок. Он также может найти ошибку по вашему описанию и повторить проверку после исправления. Результат зависит от файлов, доступов и точности задачи. В ходе курса вы увидите каждый из этих сценариев на учебных проектах.

Codex может написать код, который запускается, но ведёт себя не так, как вы задумали. Допустим, кнопка «Купить» открывает оплату, хотя покупатель должен написать менеджеру. Компьютер считает задачу выполненной, если не знает вашего правила. Вы проверяете не только сообщение агента «готово», но и реальный путь пользователя: нажали кнопку, увидели форму, отправили заявку, нашли её у владельца.

В учебном примере сначала появляется магазин электроники на сайте. Затем Telegram-бот берёт товары из того же каталога: цена наушников должна совпадать в обоих местах. Отдельно вы создадите мобильный трекер привычек, чтобы применить тот же способ работы с агентом к другой задаче. Во всех трёх случаях порядок похож: сформулировать цель, передать её Codex, открыть результат, проверить и попросить исправление, если нужно.

Выберите ответ в каждом вопросе. После проверки вернитесь к объяснению, если ответ оказался неверным. Тест нужен, чтобы отличать задачи человека от задач ИИ. Он не требует установки программ или создания проекта: в первом уроке вы знакомитесь с понятиями и общим способом работы.