Кейсы

Вайбкодинг от $100 000 в месяц: пять проектов порог прошли, четыре не дотянули

Обложка: Вайбкодинг от $100 000 в месяц: пять проектов порог прошли, четыре не дотянули

Вайбкодинг подают как способ собрать миллион за две недели: миллион за 17 дней, миллион к октябрю, миллион с одного промпта. Я проверил, какие проекты реально прошли порог в $100 000 выручки в месяц или миллион заработанных, и сколько из них основаны именно на вайбкодинге, а не просто держат AI внутри продукта. Разбираю девять кейсов. Medvi: $401 млн за первый год при двух людях в штате. Base44: продан Wix за $80 млн через полгода после запуска. Cal AI: $2 млн в месяц и ярлык, который TechCrunch опроверг. Peec AI и Wave AI: $4 млн и $7 млн ARR при команде в один-два человека. Отдельно четыре проекта, которые кочуют по подборкам, а порог не проходят: fly.pieter.com с пиком $87 000 в месяц, Stanley, Lumoo, Plinq.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью
КейсыHabr AI

Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью

Внедренца ИИ ждёт молот руководства сверху и вилы сотрудников снизу. Почему инструкции и тулзы не работают, пока не продана сама идея перемен — и при чём тут конвейер зарабатывания денег?

Обложка: Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026
КейсыHabr AI

Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026

Продолжаем обзор GISDAYS. 2 октября состоялся третий, бизнес-день форума. В его фокусе были прикладные сценарии защиты бизнеса: от риск-менеджмента до реагирования на инциденты. Также участники обсудили поиск решений для защиты государства, бизнеса и критической инфраструктуры от уязвимостей, утечек данных, шифровальщиков и других угроз. В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как проходил бизнес-день мероприятия, а сегодня завершим его обзор и представим другие не менее интересные выступления экспертов (любое из заинтересовавших вы можете просмотреть целиком).

КейсыHabr AI

Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца

Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным. В последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет. С рецептурами масел у «Газпром нефти» было именно так — покупать было вообще не у кого, потому что такого продукта никогда не существовало. Разбираюсь, как компания построила свою нейросеть «Алхимик» и что это меняет для остальной отрасли. Узнать рецепт