Подарок для своих

Привет )

Спасибо, что следил за моим челленджем и оставил обратную связь. Мне это действительно очень приятно и кто бы ни был, я уже прочитал твой комментарий☺️

Не забудь прочитать следующий текст 👇🏻

Ниже я приложил подарок за твою активность и поддержку в челлендже,

тут содержатся некоторые инструменты, которые я использовал для достижения результата в 1,000,000 рублей (ну, почти:))

Каждое направление разложил на:

используемые сервисы с ссылками на них
зачем это вообще нужно и кому продавать
пошаговая инструкция

Это продукты стоимостью в 100-200 тысяч рублей. Но учти! нельзя расчитывать на то, что просто просмотрев текстовые инструкции, ты все сразу поймешь. Их нужно отработать на практике и "увидеть" самому

И важно:

если ты участник курса курса НейроSet 2.0

то тебе эти материалы не нужны, так как мы подробно и с нуля в формате видео-уроков будем разбирать не только практическое воплощений этих инструкций, но и множество других.

В общем, не забивай голову перед стартом курса, где я рассчитываю на твою вовлеченность. Отдыхай и до встречи 1 апреля ❤️

🎬 Создание видео и видео-анимаций

Зарегистрируйтесь в сервисах. Начните с того, чтобы создать аккаунты на одной-двух платформах. Например, зайдите на сайт Runway и зарегистрируйтесь, а для MidJourney – подключитесь к их Discord-серверу через сайт. Получите доступ к пробным периодам или бесплатным кредитам, которые дают сервисы.

Подготовьте идею и материалы. Решите, что именно хотите сделать. Короткий рекламный клип? Анимацию персонажа? Выпишите текстовое описание сцены. Если планируете использовать изображение как основу (например, для анимации фото через Pika Labs или Kaiber), подготовьте подходящую картинку (её можно сгенерировать в MidJourney).

Сгенерируйте первое видео. В выбранном инструменте найдите функцию “Text to Video” (текст-в-видео) или аналогичную. В Runway Gen-2 это раздел для генерации видео по тексту: введите ваш подготовленный промпт (описание сцены на английском, так как большинство моделей понимают именно его). Нажмите кнопку генерации и подождите – нейросеть создаст вам короткий видеоролик. Обычно это 5–15 секунд видео.

Посмотрите результат и улучшите. Просмотрите получившийся ролик. Возможно, с первого раза видео вышло неидеальным или не совсем таким, как вы представляли. Это нормально! Попробуйте уточнить запрос: добавить деталей в описание, указать стиль (например, “в стиле Pixar” или “cinematic” для кинематографичности). Сгенерируйте еще несколько вариантов. В MidJourney + Runway можно также поступить так: сперва сгенерировать в MidJourney красивый кадр, а затем загрузить его в Runway Gen-2 как отправную точку для видео – так ролик будет более соответствовать задумке.

Скачайте и обработайте видео. Когда результат вас устроит, скачайте полученный файл (обычно в формате MP4). Если нужно более длительное видео, вы можете последовательно сгенерировать несколько клипов и склеить их. Простейший монтаж можно сделать даже бесплатными программами (например, в приложении CapCut на смартфоне или онлайн-сервисе Clipchamp). Там же можно наложить музыку или озвучку – звук нейросети пока не генерируют, но вы легко добавите его сами.

Используйте и делитесь. Теперь у вас есть короткая AI-анимация! Ее можно выложить в соцсети, показать коллегам или использовать в презентации. Если цель коммерческая – отправьте клиенту на утверждение. Вы только что сделали видео с помощью нейросети, поздравляем!

🧠 Разработка кастомных GPT

Эта функция превращает ChatGPT в платформу для создания собственных AI-ассистентов. Почему это здорово? Вы получаете бота, который помнит ваш контекст и следует вашим инструкциям. Больше не нужно каждый раз объяснять ИИ, кто вы и что вам нужно – кастомный GPT уже “знает” это. Например, предприниматель может сделать себе AI-консультанта, которому загрузит бизнес-план и получит советы с учетом именно его компании. Маркетолог настроит GPT, генерирующего тексты в стиле бренда. А HR-менеджер создаст помощника, который отвечает сотрудникам на частые вопросы по корпоративной политике.
Кроме личной пользы, навык создания таких ботов можно монетизировать.

Кому можно продать?

Другим предпринимателям и руководителям, у которых нет времени разбираться, но очень нужны умные ассистенты для их бизнеса. Вы можете предлагать услугу настройки “персонального GPT” под потребности клиента: например, настроить AI-ментора для онлайн-курса или чат-бота для сайта на базе ChatGPT.

В 2024 году OpenAI даже запустила GPT Store – каталог публичных ботов, где создатели могут делиться (а в перспективе и продавать) свои GPT-наработки. Если сделать по-настоящему полезного бота (скажем, GPT-помощник для бухгалтерии или юридических консультаций), его можно использовать как основу стартапа. Возможна и внутренняя экономия: компания, обучив кастомного GPT на своих данных, экономит на часах работы сотрудников, что косвенно приносит прибыль. В общем, перспектив много – от продажи готовых решений до консалтинга по их созданию.

Получите доступ к ChatGPT Plus. Если у вас еще нет подписки, оформите ее: войдите на chat.openai.com под своим аккаунтом OpenAI и перейдите в настройки (нажав на свой профиль). Там будет опция “Upgrade to Plus”. Подписка мгновенно активирует дополнительные функции.
Откройте конструктор GPT. В интерфейсе ChatGPT слева появилось меню “Explore” (на русском может называться “Исследовать”). Нажмите на него и выберите “Create a GPT”. Откроется специальная страница для настройки вашего собственного бота.
Опишите вашего бота (инструкции). В поле настроек вам предложат ввести инструкции для новой GPT-модели. Здесь вы прописываете, кем должен быть ваш бот и как он должен себя вести. Например: “Ты – мой персональный фитнес-тренер AI. Спрашивай ежедневно о моем самочувствии и предлагай упражнения, соответствующие моему уровню подготовки. Тон – дружелюбный, мотивирующий.” Это как бы начальный “характер” и роль бота. Вы можете экспериментировать с текстом инструкций, пока не добьетесь нужного стиля ответов.
(Опционально) Загрузите знания. Если ваш бот должен опираться на конкретную информацию (например, внутренние документы компании, вашу биографию, список продуктов), найдите раздел “Knowledge” или “Add context”. Туда можно загрузить файлы (PDF, DOCX) или вставить тексты, которые бот будет использовать как справочный материал. Например, для бота-наставника по бизнесу можно загрузить ваше резюме, описание бизнеса и цели – тогда GPT сможет отталкиваться от этих данных при ответах.
Настройте примерные вопросы и действия. Конструктор позволяет добавить примерные сообщения (Conversation starters) – это шаблоны вопросов, которые пользователь может одним кликом задать боту. Придумайте 2–3 примера, чтобы вам же потом было удобнее тестировать (например, “Составь план работы на день” или “Подскажи, что улучшить в моем проекте”). Также на этапе конфигурации можно подключить Actions – интеграции с внешними сервисами. Например, дать боту доступ к веб-браузингу, чтобы он мог искать информацию онлайн, или подключить Zapier для выполнения реальных действий (отправки письма, создания задачи в Asana и т.п.). Эти шаги продвинутые и их можно пропустить для начала.
Дайте имя и сохраните GPT. Придумайте своему боту название и выберите иконку (наверняка захотите что-то тематическое: для фитнес-бота гантелю, для контент-помощника – значок пера и т.д.). Нажмите Save (Сохранить). Вам будет предложено выбрать, как делиться ботом: только вы (Private), по ссылке или сделать его публичным. Выберите подходящий уровень (для начала можно оставить приватным).
Испытайте вашего бота в деле. Теперь новый кастомный GPT появится у вас в списке слева, рядом с обычными чатами. Кликните по нему – и вы попадете в чат именно с этим настроенным “персонажем”. Попробуйте позадавать ему вопросы, особенно те самые примеры, что вы добавили. Проверьте, правильно ли он себя ведет, соответствует ли тон и полезны ли ответы. Возможно, потребуется слегка подправить инструкции, если что-то не так – это можно сделать, нажав Edit (редактировать) у бота.
Используйте и улучшайте. Если результат вас устраивает, начинайте активно пользоваться своим GPT-ассистентом в работе или жизни. Он всегда под рукой в вашем ChatGPT. Чем больше вы будете с ним взаимодействовать, тем лучше поймете, что можно улучшить: добавите новые данные в “Knowledge”, скорректируете правила поведения или подключите дополнительные Actions для расширения возможностей. Не бойтесь итераций – конструктор позволяет в любой момент обновлять бота.
(Опционально) Поделитесь ботом. Вы можете дать доступ к своему GPT другим людям. Для этого установите режим доступа "по ссылке" или "Public" и отправьте коллегам соответствующую URL. Например, ваш персонал может пользоваться созданным вами планировщиком или контент-помощником. В ChatGPT Enterprise есть опция поделиться внутри организации, что удобно для корпоративных ассистентов. Также, если вы считаете бота универсально полезным, можете опубликовать его для всех в GPT Store – так вы получите первых пользователей и отзывы.

🤖 Автоматизация бизнес-процессов

Потому что она снимает с людей рутинные задачи и экономит время. Представьте, что переписку с клиентами, заполнение отчетов или сортировку заявок вместо вас делает умный сценарий: он сам читает письмо, обращается к ChatGPT за ответом или анализом, потом рассылает нужные данные куда следует. Вы в это время занимаетесь более важными делами.

Бизнес-процессы идут быстрее, а человеческих ошибок меньше.
Кому полезны такие решения? Да практически всем бизнесам, где есть повторяющиеся операции: интернет-магазины (обработка заказов, ответы на вопросы), отделы продаж (ведение CRM, рассылка типовых писем), HR (анализ резюме, расписание интервью) и т.д.

Если вы освоите эти инструменты, сможете продавать свою экспертизу: настраивать автоматизацию под заказ. Многие компании готовы платить консультантам и фрилансерам за внедрение сценариев, которые сэкономят им сотни часов работы.

Специалист по Zapier/Make может брать $30–$100+ в час, а за комплексный проект автоматизации малого бизнеса легко заплатят несколько тысяч долларов.

Также можно создать готовые шаблоны решений (например, “умный ассистент для риелторов”) и продавать подписку на их использование.

Возможности монетизации ограничены лишь вашей фантазией!

Выберите процесс для автоматизации. Начните с чего-то простого и полезного. Например, автоматическая обработка входящих писем клиентов. Определившись с задачей, разбейте её на шаги: что будет триггером (событием), какие действия нужны и где пригодится AI.
Получите доступ к инструментам. Зарегистрируйтесь на Make или Zapier (для начала достаточно бесплатного плана). Параллельно сгенерируйте API-ключ OpenAI: зайдите на platform.openai.com под своим аккаунтом и в разделе API Keys создайте новый ключ – он понадобится, чтобы сценарий мог вызывать GPT-модель.
Создайте новый сценарий (цепочку). В Make это называется Scenario, в Zapier – Zap. Укажите входное событие (Trigger). В нашем примере с письмами: триггер “новое письмо в Gmail” (платформа предложит подключить ваш Gmail-аккаунт через OAuth).
Добавьте шаг с OpenAI. После триггера добавьте новый модуль/действие и выберите интеграцию OpenAI. В Make есть модуль OpenAI (ChatGPT), в Zapier – OpenAI. Впишите ваш API-ключ, а затем настройте запрос: например, передайте в параметры текста тело письма клиента и задайте промпт для AI. Пример промпта: “Прочитай текст письма и черновик, но ответь на русском, вежливо и по существу, от имени менеджера.” – так GPT сформулирует вам текст ответа.
Добавьте финальное действие. Теперь используйте результат от OpenAI в следующем модуле. Это может быть отправка ответа по email этому клиенту (модуль Gmail Send Email, где в поле тела письма подставляем текст, полученный от AI). Либо можно записать ответ в черновики почты, отправить уведомление в Telegram – всё зависит от задачи.
Протестируйте сценарий. Запустите выполнение на тестовых данных. Многие платформы позволяют прогнать сценарий с примером (например, взять последнее полученное письмо и посмотреть, что с ним произойдет). Убедитесь, что AI отвечает корректно (при необходимости скорректируйте формулировку промпта) и все модули работают без ошибок с вашими учетными записями.
Запустите на реальных данных. Активируйте или включите ваш сценарий, чтобы он работал автоматически. Отныне каждый раз, когда, например, приходит новое письмо клиента, ваша связка: Gmail -> OpenAI -> Gmail будет срабатывать. Вы успешно автоматизировали процесс!
Расширяйте автоматизацию. Освоившись с простым примером, попробуйте связать больше систем. Например, пусть AI-сценарий не только отвечает клиенту, но и записывает информацию о запросе в Google Sheets или CRM. Вы можете выстраивать целые цепочки: триггер (событие) -> несколько действий -> логические развилки (условия “если/то”) -> интеграция с ИИ для сложных решений -> и т.д. Чем больше практики, тем смелее беритесь за более сложные задачи.

📱 Разработка iOS-приложений без кода

Разработка мобильных приложений традиционно – удел программистов. Но с появлением AI-инструментов все меняется: теперь практически любой человек с идеей может попробовать сделать приложение. Это открывает двери предпринимателям без технического бэкграунда, дизайнерам – да кому угодно!

Почему это круто:

Экономия денег и времени. Не нужно нанимать дорогого iOS-разработчика для простого приложения. Вы можете создать MVP (минимально жизнеспособный продукт) самостоятельно, а это тысячи долларов экономии.
Низкий порог входа. AI-инструмент возьмет на себя работу с синтаксисом Swift, вам не надо учить глубины программирования. Достаточно объяснять, чего вы хотите, а нейросеть напишет код.
Быстрое прототипирование. Можно быстро проверить идею приложения: сегодня придумали – через пару дней уже тестируете рабочий прототип на своем iPhone.
Монетизация навыка. Если вы освоите такой подход, сможете предлагать услуги быстрого создания простых приложений. Например, маленькому кафе сделать приложение-меню с отзывами, магазину – программу лояльности. За разработку даже простого приложения на заказ обычно платят сотни или тысячи долларов. С помощью AI вы потратите значительно меньше часов, а цену можете назначить конкурентную. Фрилансеры-разработчики берут $20–$50 в час и больше; вы же, работая в паре с AI, сможете выполнить работу быстрее и фактически повысить свою почасовую эффективность.
Свой продукт в App Store. Наконец, это шанс реализовать свою давнюю задумку и выпустить приложение под своим именем. Если оно выстрелит – можно заработать на рекламе или платных подписках пользователей

1. Создаём новый репозиторий на GitHubЗайдите на GitHub: https://github.com Авторизуйтесь, если ещё не сделали этого.

В правом верхнем углу нажмите кнопку “+” и выберите “New repository”.
Введите название репо, например: my-first-app (или любое другое).
Можете добавить описание (необязательно). Выберите «Public» или «Private».
Нажмите “Create repository”. Вы попадёте на страницу пустого репо, где будет URL вида https://github.com/ваш-ник/my-first-app.

2. Клонируем репозиторий через GitHub DesktopСкачайте GitHub Desktop (если у вас ещё нет): https://desktop.github.com/
Установите программу и войдите под вашим GitHub-аккаунтом.
В верхнем меню выберите “File -> Clone repository” или кнопку “Clone a repository from the Internet...”
В списке репозиториев выберите только что созданный my-first-app (если он не появился автоматически, введите URL).
Укажите папку на вашем компьютере, где будет храниться код.
Нажмите “Clone”. Теперь локальная папка my-first-app связана с репозиторием на GitHub.

3. Открываем локальную папку в CursorЗапустите Cursor (AI-редактор кода).
В главном меню выберите “Open Folder” или “Open Project”.
Найдите папку my-first-app, которую вы только что склонировали.
Нажмите “Open”. Теперь Cursor «видит» ваш проект.
Скорее всего, в папке будет только один файл README.md (если вы его создавали) или она вообще пустая.

4. Вставляем промпт в CursorВот универсальный короткий промпт для создания Node.js-приложения с Express и готовностью к деплою на Render. Просто замените [название приложения] на своё имя или идею, если хотите.
Привет! Помоги создать серверное приложение на Node.js (Express) для “[название приложения]”.

Хочу подключиться к MongoDB (через Mongoose) и потом задеплоить всё на Render. Укажи в .env (MONGODB_URI) строку подключения. Сделай папки models/ и routes/, чтобы добавить нужную логику. В корне пусть будет app.js, который слушает порт 3000 и при запросе к / возвращает “Добро пожаловать в [название приложения]!” В package.json добавь скрипт start: “node app.js” И, пожалуйста, сделай .gitignore для .env, чтобы я не заливал секреты. Когда будешь готов, выведи мне, какие файлы и что в них.

В Cursor (справа на панели чата) вставьте текст промпта.
Подставьте своё реальное название или краткое описание — например, «CRM для клиентов», «Блог», «Сервис заметок» и т.п.
Нажмите Enter. Cursor проанализирует запрос и предложит список изменений: обычно это создание app.js, package.json, routes/, models/, gitignore и т.д.

5. Применяем изменения и создаём файлы.
Посмотрите, что предлагает Cursor. Он может вывести дифф (изменения), где создаёт новые файлы. Если всё устраивает, нажмите “Apply Changes”. Файлы появятся слева в структуре проекта. Cursor может также попросить уточнить детали (редко, но бывает). Если что-то не так, уточняйте в чате. Например: “Добавь модель Todo (текст, дата создания), роуты /todos для CRUD-операций.”
Или:
“Сделай страницу /about, которая возвращает текст “О нас”.”

Продолжайте вносить изменения до тех пор, пока проект не будет вас устраивать на первом этапе.

6. Создаём .env и сохраняем в локальном проектеЗарегистрируйтесь в MongoDB Atlas (mongodb.com) — если ещё не сделали.
Создайте бесплатный кластер (Free Tier).
Скопируйте connection string, например: mongodb+srv://username:password@cluster0.abcde.mongodb.net/retryWrites=true&w=majority

В Cursor сделайте новый файл .env (обычно справа в Explorer нажмите “New File”).
Пропишите: MONGODB_URI=mongodb+srv://username:password@cluster0.abcde.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority

Не коммитим .env — Cursor уже создал .gitignore, в котором указан .env. Этот файл останется локальным, чтобы не светить секреты.

7. Делаем коммит и push через GitHub DesktopПерейдите в GitHub Desktop — вы увидите, что у вас появились новые файлы (app.js, package.json, .gitignore, папки routes/, models/ и т.д.).
Введите сообщение коммита (например: Initial Node.js + Express setup).
Нажмите Commit to main.
Нажмите Push origin.
Теперь весь ваш код (кроме .env) полетел в репозиторий my-first-app на GitHub.

8. Настройка Render для деплояЗайдите на https://render.com/ и зарегистрируйтесь (или войдите через GitHub).
В главном меню Render нажмите “New +” и выберите “Web Service”.

Render попросит доступ к вашим репозиториям. Разрешите.

Выберите ваш репозиторий my-first-app из списка.

Render прочитает package.json. Обычно он предложит команду build/start сам.

Если нужно, пропишите вручную:
Build Command: npm install (или yarn — если вы используете yarn).
Start Command: npm start (запустит node app.js, если вы прописали так в package.json).

Добавляем переменную окружения MONGODB_URI (значение вашего connection string). Render будет использовать её вместо локального .env.
В разделе Environment (или «Add Environment Variable») впишите ключ: MONGODB_URI, а значение — тот же URL, что у вас в .env.
Нажмите “Create Web Service” (или “Deploy”). Render подтянет код из GitHub, выполнит npm install, запустит npm start и попытается поднять сервер на 3000 порту (по умолчанию).

Ждите: в логах отобразится процесс установки. Когда статус сменится на “Live”, ваш сервис доступен.

9. Проверяем приложение онлайнRender выдаст URL вида https://my-first-app.onrender.com.
Перейдите по этой ссылке. Если всё правильно, увидите ответ вашего приложения. Например, если в app.js при GET / возвращается “Добро пожаловать в [название приложения]!”, то на экране это и появится.
Проверьте доп. роуты — /api/users, /todos, /clients — что вы там делали в промпте.
Готово! Вы задеплоили проект без ручных команд в терминале.

10. Внесение изменений и повторный деплойЕсли хотите что-то поменять, снова откройте проект в Cursor, напишите новый промпт: “Добавь роут /about, возвращающий текст “О нас”.”

Примените изменения, и в GitHub Desktop увидите новые файлы (или редактирование старых).

Коммит -> Push. Render увидит, что появился новый коммит, и перезапустит сборку. Через минуту у вас новая версия на том же URL.
Итог: Суперподробная схемаGitHub: заводим репо ->
GitHub Desktop: клонируем репо в папку ->
Cursor: открываем папку, вставляем промпт, генерируем код ->
.env: прописываем MONGODB_URI (локально, не пушим) ->
Commit+Push из Desktop ->
Render: создаём Web Service, подключаем репо, добавляем ту же MONGODB_URI в переменные окружения ->
Deploy -> приложение доступно по URL.

Поздравляю, вы теперь умеете пошагово создавать и деплоить веб-приложения (Express + MongoDB) с помощью Cursor, GitHub Desktop и Render — максимально детально, без единой строки в терминале!

🌐 Разработка web-приложений на основе

Веб-приложение – это сердце многих бизнесов: CRM-системы, сайты обучения (LMS), онлайн-сервисы. Раньше для разработки нужен был целый штат: фронтенд-разработчик, бэкенд-разработчик, админ для сервера.

Быстрая реализация идей. Есть идея нового онлайн-сервиса? Вы можете прямо сегодня начать ее воплощать, не дожидаясь, пока найдете технического сооснователя. AI сгенерирует вам каркас сайта, API, базу данных – а вы будете направлять процесс.
Индивидуальные решения для бизнеса. Малому бизнесу часто нужна простая CRM или система учета, но на рынке либо дорогие продукты, либо неподходящие. Освоив создание веб-приложений с AI, вы можете делать кастомные решения "под ключ" гораздо дешевле стандартных.
Фриланс и дополнительный доход. Специалисты по веб-разработке на заказ зарабатывают хорошо. С AI-инструментом вы сократите время разработки, а значит сможете брать больше проектов или делать их в одиночку. Например, разработка простой CRM на заказ может стоить $1000–$5000, а соавторство AI позволит вам справиться с ней за считанные недели или даже дни. Клиент доволен ценой и сроками, вы – полученным гонораром.
Свой стартап или SaaS. Вы можете создать свою платформу (например, онлайн-сервис по подписке) без привлечения большой команды, особенно на этапе MVP. Это экономия десятков тысяч долларов на старте. Если проект выстрелит, всегда можно нанять профи, но первичная проверка рынка уже сделана вашими силами.
Рост навыков. Ну и, не забываем, работая над такими проектами, вы обучаетесь современному стеку (Node, базы данных, деплой в облако). Эти навыки ценны сами по себе на рынке труда, даже если не планируете становиться разработчиком.

Подготовьте Mac и установите Xcode. Разработка iOS-приложений официально поддерживается только на macOS. Поэтому вам понадобится Mac (или облачный Mac-сервер). Установите Xcode из App Store (это большой пакет, ~10 ГБ). Пока качается, установите и Cursor – скачайте с официального сайта и перенесите в “Applications” (на Mac). Зарегистрируйтесь в Cursor и ознакомьтесь с интерфейсом.
Создайте новый проект приложения. Откройте Xcode и выберите “Create a new Xcode project”. Выберите шаблон App (приложение) на SwiftUI (современный фреймворк для интерфейсов, с ним проще стартовать). Назовите проект, допустим "MyAIApp", укажите организацию (можно своё имя), язык Swift, интерфейс SwiftUI. Сохраните проект на диске. Xcode сгенерирует базовую структуру приложения с файлом ContentView.swift и др.
Откройте проект в Cursor. Запустите Cursor и откройте папку с вашим проектом (в Cursor можно открыть директорию как проект). Вы увидите список файлов проекта. Теперь начинается магия AI: вы можете общаться с Cursor в правой панели чата, а слева редактировать код, принимая предлагаемые изменения.
Сформулируйте первую задачу для AI. Например, вы хотите приложение заметок. Можно написать Cursor запрос: “Создай главный экран с заголовком 'Мои заметки' и списком заметок. Используй SwiftUI. Добавь кнопку '+' для добавления новой заметки.” – AI проанализирует и начнет редактировать ContentView.swift, создавая соответствующий код SwiftUI. Вам останется просмотреть и принять изменения. Не волнуйтесь, если не понимаете всего кода – Cursor обычно пишет понятные комментарии.
Постепенно добавляйте функции. Продолжайте в таком же духе: шаг за шагом описывайте, что должно уметь приложение. “По нажатию на '+', показывай экран создания заметки с полем ввода текста и кнопкой 'Сохранить'”. AI создаст новый экран (например, NewNoteView) и логику показа его модально. Потом: “Сохраняй заметки в списке и показывай их заголовки в основном списке.” – AI может предложить использовать @State или даже CoreData для хранения, но не пугайтесь терминов – он все настроит сам. Постепенно вы построите функциональность. Если AI делает что-то не так – поправьте формулировку или отклоните изменение и запросите по-другому. Вы как бы руководите разработкой, а код пишет машина.
Тестируйте приложение. В любой момент можно запустить проект в Xcode (нажав ▶️ Play в верхнем левом углу). Либо, если настроили Cursor по инструкции (установили xcode-build-server), можно запускать сборку прямо из Cursor терминала. Проще сначала использовать Xcode для запуска в симуляторе iPhone. Проверьте, что интерфейс работает, кнопки нажимаются, функционал как задумано. Если вы нашли баг или приложение упало – скопируйте сообщение ошибки и спросите у Cursor: “Исправь ошибку: при сохранении заметки приложение падает с такой-то ошибкой.” AI проанализирует и предложит исправление.
Полировка и дизайн. После того как основные функции работают, можно попросить AI улучшить дизайн: “Сделай фон экрана нежно-голубым и увеличь шрифт заголовка.” или “Добавь иконки к кнопкам из SF Symbols (иконка 'plus' для кнопки добавления).” – Cursor внесет изменения в SwiftUI-разметку. Шаг за шагом доведите приложение до приятного внешнего вида. Помните, вы всё это делаете на языке естественных пожеланий!
Подготовьтесь к сборке для TestFlight. Когда приложение готово и протестировано в симуляторе, можно поделиться им на реальных устройствах. Для этого вам нужен аккаунт разработчика Apple. Если вы еще не зарегистрировались, самое время: зайдите на developer.apple.com и пройдите процедуру Enrollment (потребуется Apple ID, заполнить данные и оплатить ~$99). После подтверждения аккаунта откройте настройки проекта в Xcode (нажав на название проекта в Navigator) и в разделе “Signing & Capabilities” выберите свой Developer Team. Присвойте приложению уникальный Bundle ID (например, com.yourname.mynotes).
Соберите архив и загрузите в TestFlight. В Xcode выберите меню Product -> Archive. После сборки откроется окно Organizer с вашим билдом. Нажмите Distribute App, выберите App Store Connect -> TestFlight, следуйте шагам мастера. Xcode спросит логин Apple ID разработчика и автоматически загрузит приложение на ваш аккаунт App Store Connect.
Создайте тестовую группу и пригласите тестировщиков. Зайдите на сайт App Store Connect под своим аккаунтом, откройте раздел TestFlight > Internal Testing (или External Testing для внешних). Там уже должно быть ваше загруженное приложение (Build). Создайте группу тестировщиков, добавьте их Apple ID (email) или сгенерируйте публичную ссылку приглашения. Ваши друзья/коллеги получат письмо или могут перейти по ссылке, установить приложение TestFlight из App Store и получить доступ к вашему приложению.

Получите отзывы и готовьте релиз (по желанию). Теперь ваше приложение установлено на реальных устройствах у тестеров! Соберите обратную связь: что улучшить. Вы легко можете снова вернуться в Cursor, подкрутить функционал или исправить баги и выпустить новую сборку (вернитесь к шагу 5-6). Когда решите, что приложение готово для широкой публики, в App Store Connect можно подать его на проверку для публикации в App Store.