Когда код перестаёт быть узким местом: чему учит мессенджер, собранный за один вечер
Автор открыл чат с ИИ-моделью, отправил 90 запросов и не написал ни строчки кода руками. Тесты он не запускал ни разу. Результат — в проде: мессенджер Calab 0.3.1, сборки под macOS, Windows, Linux, веб-версия и лендинг. Узким местом стал вовсе не код.
Что известно по факту. Автор собрал мессенджер Calab, аналог Discord, на модели Fable 5.1. За сессию — 90 промптов, из них 29 скриншотов интерфейса. Ни строчки кода вручную, тесты не запускались. В прод ушла версия 0.3.1: сборки под macOS, Windows, Linux, веб-версия и лендинг. Код открыт на GitHub, цифры затрат в долларах и разбор ошибок модели автор обещает в продолжении. Источник — публикация на Habr.
Первый вывод не про чудеса модели. Сборки под три ОС плюс веб-версия и лендинг — тот объём рутинной обвязки, который обычно съедает недели. Никто не пишет месяцами «ядро мессенджера»: время уходит на то, чтобы оно собиралось на трёх платформах, выглядело прилично и открывалось в браузере. Эту работу ИИ закрывает быстрее всего, потому что она шаблонна. Для бизнеса это значит: если ваша задача — «сделать так, чтобы то же работало ещё и на телефоне», у вас появился рычаг экономии часов.
Второй вывод менее приятный. Номер 0.3.1 в проде честнее любых слов: продукт, у которого до единицы шесть десятых, — это работающий прототип. Отсутствие тестов не деталь, а указание на класс задач. Мессенджер, падающий раз в день, стоит владельцу вежливого раздражения. Внутренняя система, которая считает заявки или счета, падение стоит денег: клиент ушёл, заказ потерян, отчёт не сдан. Чем ближе инструмент к деньгам, тем меньше в нём допустимо «потом допишем».
Третий вывод — куда сместилось узкое место. Из 90 промптов 29 были картинками: каждый скриншот — попытка объяснить словами то, что словами объясняется плохо. Автор потратил треть запросов не на логику, а на формулировки. Это и есть новая работа собственника: не писать код, а уметь описать процесс так, чтобы его можно было воспроизвести. Бизнес с описанными процессами получает от ИИ кратный выигрыш. Бизнес, у которого всё «в голове у Марины», получает красивый прототип не той системы.
Уроки этой истории в переводе на задачи малого бизнеса:
- Сборки под четыре платформы появились за вечер. Если задача повторяет то, что уже сделано тысячу раз (форма, бот, выгрузка, лендинг), ИИ экономит недели: это самая дешёвая автоматизация из доступных.
- Тесты не запускались ни разу. Прежде чем отдавать инструмент сотрудникам или клиентам, решите, сколько стоит одна его ошибка в рублях. Если дорого, в бюджет входит не только создание, но и проверка.
- В проде версия 0.3.1. Вечер даёт черновик, а не сервис: планируйте отдельный этап доводки, иначе инструментом перестанут пользоваться через месяц.
- 29 из 90 промптов — скриншоты. Сила ИИ пропорциональна тому, насколько внятно описан ваш процесс: начинайте с описания, а не с промпта.
- Код выложен на GitHub. Открытый код не отменяет вопроса «кто ведёт это дальше»: поддержка — отдельная строка расходов, и она не заканчивается.
«SaaS умер?.. Я за сутки навайбкодил аналог Discord «Calab» с помощью Fable 5.1»
На заголовок автора эта история отвечает скорее «нет». Создание софта подешевело, а ответственность за результат осталась там же, где была. Пока за инструментом стоит живой пользователь с деньгами или клиентскими данными, кто-то должен отвечать за его поведение в час пик. ИИ снял часть счёта за разработку, но не тронул счёт за владение.
Обсудить внедрение ИИ-агентов в вашем бизнесе
Расскажите о задаче — посчитаем, сколько часов и денег сэкономит агент.
Обсудить внедрение →