QuickBots
🏠Главная
💼Для профессий
💰Цены
📋Шаблоны
💻QB Code
📚Инструкции
📰Новости

QuickBots

Создавайте умных AI агентов для решения ваших задач. Без программирования. Автоматизируйте рутинные задачи.

@quickbots_assistant_bot

Навигация

🏠Главная💰Цены📋Шаблоны💻QB Code📚Инструкции📰Новости

Поддержка

support@quickbots.pro@quickbots_assistant_botДокументация

Правовая информация

Политика конфиденциальностиУсловия использованияДоговор оферты
© 2026 QuickBots. Все права защищены.
ИП Свиридов Кирилл Николаевич
ИНН: 771548943303, ОГРНИП: 325774600799822
Политика конфиденциальностиУсловия использованияДоговор оферты

QB Code

Vibecoding • Вайб-кодинг

AI плагин для вашей IDE с оплатой только за использование

Что такое вайбкодинг

Vibe Coding (вайбкодинг) — подход к разработке, при котором вы описываете задачу на обычном языке, а AI пишет код за вас прямо в редакторе. QB Code подключает лучшие модели — Claude Opus 4.5, GPT-5, Gemini 3 Pro — с предустановленными MCP-серверами и оплатой только за использование.

Установка QB Code

1

Установите VS Code

Скачайте и установите Visual Studio Code с официального сайта

code.visualstudio.com
2

Скачайте QB Code

Загрузите последнюю версию плагина QB Code для VS Code

Скачать плагин
3

Установите в VS Code

Установите плагин одним из способов:

  • Откройте VS Code → Extensions (Ctrl+Shift+X) → Напротив заголовка "РАСШИРЕНИЯ" кнопка с 3-мя точками → Установка из VSIX... → выберите скачанный файл
  • Или перетащите .vsix файл в окно VS Code
4

Добавьте API ключ

Получите API ключ из вашего профиля QuickBots (предварительно зарегистрируйтесь)

Перейти в профиль
5

Начните пользоваться!

Откройте командную палитру (Cmd+Shift+P или Ctrl+Shift+P) и введите "QB Code" для доступа к функциям плагина

См. наши рекомендации ниже

Преимущества нашего плагина

Предустановленные MCP

Model Context Protocol серверы уже настроены - начните работать сразу

Оплата за использование

Платите только за реальные запросы. Никаких подписок и фиксированных платежей

Быстрый старт

Установка за 30 секунд. Никаких API ключей от сторонних сервисов

Лучшие модели

Claude Opus 4.5, GPT-5.2, Gemini 3 Pro - доступ ко всем топовым моделям

История версий

Версия 0.1.0

Январь 2026
  • 🚀 Запуск плагина
  • ✨ Базовая интеграция с AI агентами
  • 💬 Чат в VS Code

Версия 0.1.1

Январь 2026
  • 🐛 Исправлен формат ответа агента
  • ⚡ Улучшена скорость ответов
  • 🎨 Обновлен UI

Версия 0.2.0

Февраль 2026 (в разработке)
  • 🔌 Расширенная поддержка MCP серверов
  • 🎯 Кастомизация агентов
  • 📊 Статистика использования

Наши рекомендации

Как эффективно использовать разные AI модели на разных этапах разработки

1. Начните с обсуждения с недорогой моделью

Сначала обсудите ваши пожелания и требования с быстрой и недорогой моделью (GPT-5.2 Mini или Gemini 3 Flash)

  • Детально опишите задачу и что вы хотите получить
  • Уточните все требования и edge cases
  • Попросите модель составить план реализации
  • Закрепите все требования в отдельный файл (например, REQUIREMENTS.md)

2. Разработка с базовыми моделями

Для первоначальной разработки используйте сбалансированные модели (GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 Pro)

  • Эти модели отлично справляются с большинством задач
  • Оптимальное соотношение цена/качество
  • Используйте файл требований как контекст
  • Создайте базовую структуру и основной функционал

3. Отладка с премиум моделями

Для финальной разработки и отладки переключитесь на топовые модели (Claude Opus 4.5, GPT-5.2, o1-mini)

  • Claude Opus 4.5 — лучший для рефакторинга кода (80.9% SWE-bench)
  • GPT-5.2 — отлично для сложной логики и архитектуры
  • o1-mini — для решения сложных алгоритмических задач
  • Эти модели найдут тонкие баги и улучшат качество кода

4. Полезные советы

Дополнительные рекомендации для эффективной работы

  • Используйте горячие клавиши Cmd+Shift+P (Mac) или Ctrl+Shift+P (Windows)
  • Храните API ключ в безопасности и регулярно обновляйте его
  • Создавайте персональных агентов под конкретные проекты
  • Добавляйте контекст проекта через файлы (README, архитектура)

Совет: Такой подход позволяет экономить до 70% бюджета на AI, используя дорогие модели только там, где они действительно нужны