Как я две недели познавал новый мир ИИ Очень сильно погрузился в ИИ-агенты и вайбкодинг, поэтому две недели ничего не писал в канал. Решил сам сделать MVPшки всего, что хочу внедрить в процессы компании, чтобы оценить возможности, ограничения, ресурсы и затраты. Да и в целом я люблю детально разбираться в том, что предлагаю реализовать кому-то другому. Первым MVP, которое я затеял, был AI-трекер для JIRA. Зачем он нужен? ◦ Заранее видеть срывы сроков и управлять зависимостями между задачами и командами; ◦ Проставлять задачам и эпикам «светофор» рисков по срокам; ◦ Вести актуальную карту зависимостей между инициативами и командами; ◦ Делать еженедельный дайджест с триггерами и рекомендациями: что мешает, где нужно включиться, на что обратить внимание. Цель простая: чтобы руководители и команды заранее видели риски по срокам и ресурсам и действовали оперативно, а не тушили пожары. В своей идее я ориентировался на JIRA Cloud, у которой есть похожий функционал, но в России он, так сказать, не особо доступен. В коробке для закрытого контура его точно не развернуть. Какие инструменты я попробовал для реализации MVP: ◦ Claude Code, Codex, Cursor (просто пробовал разные, пока не понял, что проблема во мне) + кучу всяких обёрток для разработки, тестирования и выкатки; ◦ n8n, платформу OpenAI, десяток решений с коннекторами и вагончик разных API; ◦ В саппорте у меня были: Gemini 2.5 Pro (режим Deep Thinking), ChatGPT (Pro модели), Manus, Claude и Google AI Studio; ◦ Локальная LLM Gemma, раскатанная на ноуте; ◦ Разные подходы к базам данных, памяти и маршрутизации; ◦ Советы друзей и коллег, которые в теме. В общей сложности на эксперименты с этим MVP за неделю я потратил 30–35 часов (не спать до 2–4 утра – уже привычка). Какие выводы я сделал? Начнём с плохого: ◦ Если нет железного терпения, критического мышления, стойкого желания разобраться и по 150 раз в день безуспешно пробовать разные решения – лучше этим не заниматься. ◦ Если нет понимания, что в 90% случаев LLM выдаст херню (полностью или частично) и всё придётся перепроверять по 10 раз – лучше не лезть. ◦ Если вы не понимаете принципы написания кода – лучше сначала этому научиться и сделать пару простых проектов ручками, потому что искать проблемы и делать отладку на глюченных советах LLM – такое себе развлечение; ◦ Если вы плохо понимаете предметную область, которую автоматизируете, – сначала разберитесь и сделайте вручную, а уже потом подключайте ИИ-инструменты. Теперь хорошее: ◦ Если всё выше вы готовы пройти и выжить – создать самостоятельно можно всё, что угодно. ◦ Когда-нибудь всё станет проще и доступнее, но не сегодня. Итог этой недели: У меня есть вполне рабочее MVP, которое нужно еще доработать, понимание фундаментальных принципов Python, Java, SQL, JSON + я научился писать простые решения без ИИ. Стоило ли оно того? Однозначно да. – Что я сделал не так? Мне все настойчиво советовали начать с простого: один-два шага, потом постепенно расширять функционал. А я, как обычно, полез сразу собирать звезду смерти. Не надо так делать:) По итогу совет будет очень простой: набивайте руку от простого к сложному, очень постепенно, очень аккуратно, даже если горит сделать все и сразу, потому что я успел познать все оттенки отчания.