🧪 Эксперимент с AI-разработкой приложения Я не пишу коммерческий код уже несколько лет, вот и решил посмотреть, смогу ли я создать приложение за 40 часов только за счёт AI :) Условия простые: ✅ телеграм-бот для мониторинга DORA-метрик проекта с чистого листа ✅ подключение и настройка за 15 минут, max. 5 шагов ✅ 99% работы делаем с помощью AI (Cursor + GPT) ✅ объём: max. 40 чистых рабочих часов на MVP ⏱️ Потрачено (24/40 ч.) Чтобы было понятно, где именно экономится время: 1 день: настройка Я.Облака, старт репозитория и тг-бота с фикстурами — 8 часов 2 день: настройка dev-окружения, API, модели, UI бота — 2 часа 3 день: развёртывание git-репы в GitHub и деплой в production — 4 часа 4 день: тестирование, дебаг, создание GitHub App и Mini App в Telegram — 6 часов 5 день: UI/UX Mini App, тестирование user flow, багофиксинг — 4 часа 6 день и далее: лого, тексты, багофиксинг 🧪 Оценка 🛠 Инфраструктура: 4/5 (хороший copilot). Всё было настроено в Я. Облаке по подсказкам и шагам, 1 раз залез самостоятельно в доку; на этом этапе я больше просил AI спрашивать меня: «как правильно». 💻 Код: 1/5 (пьяный джун). Без правил, знаний паттернов и понимания «как сделать удобно» всё превращается в кашу. Качество и поддерживаемость кода отвратное, и в случае развития продукта я бы перезапускал проект с более зрелыми процессами, но мне ок по условиям. 🧾 Шаблонные задачи: 5/5 (рутинный гуру). Модели БД, типизация, документация, фикстуры и скрипты практически без напряга, не требуют жёсткого ревью и внимания на этом этапе. 🔐 Безопасность: 4/5 (хороший copilot). Не заметил явных дыр, секретов в коде: явные алерты от AI, где небезопасно и как лучше. Порой даже перебарщивает с учётом ограничения проекта по времени. 🎛 UI/UX: 3/5 (трезвый джун). Необходимы чёткие инструкции по фреймворку, брендированию, сетке, референсы — само оно не умеет делать «хорошо и удобно» по User Story. 🧠 Выводы Экономию времени я почувствовал ощутимо. То, что я делал бы 3 дня на своём стеке, с AI создаётся за 3–4 часа. Чтение доков — совсем ситуативное занятие: машина хорошо всё аккумулирует за меня и выдаёт нормальные решения без глубины (что и требовалось по условиям). Отдельно отмечу, что даже на таком маленьком проекте AI не улавливает смысл проекта целиком, поэтому самостоятельно развивает его в каком-то своём рандомном направлении: «лишь бы работало, давай поправим». Тут я и словил момент, когда нужен ответственный технический владелец у руля, который понимает, как сделать хорошо сегодня, чтобы не было плохо завтра. Как CTO — я кайфанул от скорости и того, что код работает: 80% внимания ушло в технический контроль. Как разработчика — меня расстроило качество решений и ощущение деградации экспертизы в будущем. Как Product Owner — я кайфанул от того, что смог объяснить задачу машине человеческим языком и получить рабочий user flow. 🚀 Что получилось: Dora Pulse — метрики из GitHub в Telegram за 15 минут. 🤝 Собираю пилоты, хочу на реальных данных проверить, какие отчёты полезнее командам. Дам 14 дней бесплатно + разбор. #ai #gpt #coding #cto