Зачем платить за Claude Code, если можно делать то же самое бесплатно?
На рынке AI-инструментов 2026 года сложилась парадоксальная ситуация. С одной стороны - мощные платные платформы вроде Claude Code, которые берут деньги за каждый чих. С другой - Manus, который дает те же возможности, но не просит ни копейки. Если вы устали от подписок, этот обзор для вас.
Что такое Agent Skills и почему это работает лучше Lego
Agent Skills в Manus - это не просто набор инструментов. Это полноценные воркфлоу, которые можно собирать как конструктор, но без ограничений деталями из коробки. В отличие от стандартного подхода с MCP, здесь нет привязки к конкретным протоколам или сервисам.
1 SKILL.md - инструкция, которую понимает даже самый тупой агент
Вся магия начинается с файла SKILL.md. Это не просто документация - это пошаговый план действий для AI. Представьте, что вы пишете рецепт для повара, который никогда не готовил, но идеально выполняет инструкции.
Пример для агрегатора новостей выглядит так:
# News Aggregator Skill
## Description
Собирает свежие новости по заданной теме из 5+ источников, анализирует тональность и создает дайджест.
## Steps
1. Получить тему от пользователя
2. Запросить данные из RSS-фидов, Twitter API и Google News
3. Фильтровать по дате (последние 24 часа)
4. Анализировать тональность с помощью sentiment analysis
5. Группировать по источникам и важности
6. Форматировать в читаемый отчет
## Output Format
Markdown с заголовками, источниками и оценкой важности2 Песочница, где можно сломать все что угодно
Самое ценное в Manus - изолированная среда выполнения. Вы можете тестировать воркфлоу с реальными API, не боясь сломать продакшн. Это как настройка окружения для AI-разработки, но без головной боли с Docker и виртуалками.
Предупреждение: песочница ограничена по времени выполнения (5 минут на 29.01.2026). Для долгих процессов придется разбивать воркфлоу на этапы или использовать внешние сервисы.
Как выглядит рабочий процесс на практике
Допустим, вы хотите создать агента для мониторинга цен на криптовалюты. В Claude Code это потребует настройки окружения, установки зависимостей и написания кода. В Manus достаточно:
- Создать новый Skill в веб-интерфейсе
- Написать SKILL.md с описанием логики
- Добавить необходимые API ключи (CoinGecko, Binance)
- Протестировать в песочнице
- Экспортировать как готовый воркфлоу
Весь процесс занимает 15-30 минут вместо нескольких часов в традиционных средах.
Экспорт: от одноразового скрипта к переиспользуемому активу
Вот где Manus вырывается вперед. Созданный Skill можно:
| Формат экспорта | Для чего использовать | Особенности |
|---|---|---|
| Docker контейнер | Развертывание на своих серверах | Полная автономность, но требует инфраструктуры |
| API endpoint | Интеграция с другими системами | Идеально для микроплатежных систем |
| Шаблон для Manus Marketplace | Продажа или обмен скиллами | Новый источник пассивного дохода |
Сравнение с конкурентами: где Manus проигрывает и где выигрывает
Если положить на стол три решения - Manus, Claude Code и Agor - картина становится интересной.
- Claude Code: Мощнее, но дороже. Подходит для сложных enterprise-проектов, где цена не главное.
- Agor: Лучше для оркестрации множества агентов, но сложнее в освоении.
- Manus: Бесплатный лимит, простая логика SKILL.md, мгновенное тестирование. Идеально для прототипирования и небольших задач.
Кому подойдет Manus Agent Skills в 2026 году
Не всем. Если вы строите сложную систему с десятками взаимодействующих агентов, возможно, стоит посмотреть в сторону AgentCommander. Но для 80% случаев Manus более чем достаточно.
Идеальные пользователи:
- Разработчики-одиночки, которым нужны автоматические помощники для рутины
- Стартапы с ограниченным бюджетом на AI-инструменты
- Исследователи, тестирующие гипотезы без долгих настроек
- Контент-менеджеры, создающие дайджесты и аналитические отчеты
Ограничения, о которых молчит документация
Manus не панацея. После месяца активного использования я нашел несколько подводных камней:
Сложные цепочки действий иногда "теряют" контекст между шагами. Особенно если между вызовами API проходит больше 30 секунд. Решение: разбивать на отдельные Skills и связывать их через webhooks.
Еще одна проблема - ограниченная поддержка собственных библиотек Python. Если ваш воркфлоу требует специфичных зависимостей, придется либо искать обходные пути, либо смотреть в сторону контейнеризации.
Будущее Skills: куда движется платформа
На основе roadmap на 2026 год можно сделать несколько прогнозов:
- Интеграция с локальными моделями вроде AgentCPM-Explore для полной приватности
- Магазин Skills с монетизацией по схеме "плата за использование"
- Визуальный конструктор воркфлоу (сейчас все через текстовые файлы)
Если команда Manus реализует хотя бы половину планов, к концу 2026 года это может стать стандартом де-факто для быстрого прототипирования AI-агентов.
Стоит ли переходить с Claude Code на Manus?
Ответ зависит от вашего workflow. Если вы:
- Создаете много экспериментальных агентов
- Цените скорость прототипирования выше enterprise-функций
- Хотите сэкономить $50-100 в месяц
- Не против иногда "поиграть" с ограничениями песочницы
Тогда переход имеет смысл. Особенно если вы уже используете Manus для других задач (анализ данных, автоматизация документов).
Но если вам нужна промышленная надежность, глубокие интеграции с GitHub и полный контроль над средой выполнения - Claude Code пока вне конкуренции. Хотя за те же деньги вы получаете в Manus в 5-10 раз больше "пробега" по кредитам.
Мой совет: начните с бесплатного лимита Manus. Создайте 2-3 простых Skills. Если почувствуете ограничения - всегда можно вернуться к платным инструментам. Но с вероятностью 70% вы обнаружите, что бесплатного хватает для 90% задач.
И помните: лучший инструмент не тот, у которого больше функций, а тот, который вы действительно используете. Manus убирает барьеры между идеей и работающим воркфлоу. Иногда это важнее всех enterprise-фич вместе взятых.
