Как я перестал использовать «вайбкодинг» от AI и начал получать рабочие решения

Почему AI без руководства — как стажёр без наставника

Первый раз я осознал проблему, когда попросил ChatGPT написать мне модуль аутентификации. Получил красивый код с JWT, middleware, валидацией... и абсолютно никакой обработкой ошибок. Пользователь не найден? 500 Internal Server Error. Неверный пароль? Тот же самый 500.

Тогда я понял фундаментальную вещь: AI-агент — это как стажёр-разработчик. Да, он может написать код. Да, он знает синтаксис. Но без чёткого ТЗ, архитектурных указаний и контроля он будет делать то, что, по его мнению, «в целом выглядит правильно».

Три документа, которые изменили всё

После этого провала я разработал систему, которая превратила AI из генератора мусора в настоящего помощника. Вся магия начинается с трёх документов.

Техническое задание, которое AI понимает — я перестал писать расплывчатые описания. Вместо «сделай авторизацию» теперь пишу: «Модуль аутентификации должен поддерживать email/пароль и OAuth через Google, возвращать JWT токен с refresh механизмом, валидировать входные данные, обрабатывать 7 конкретных ошибок с понятными сообщениями». И да, лучшие ТЗ я составляю... с помощью того же ChatGPT. Просто даю ему набросок, а он задаёт уточняющие вопросы и структурирует.

Архитектурные правила — жёсткие рамки — это мой файл architecture_rules.md, который начинается со слов «Никаких исключений». Там всё: от выбора фреймворка (NestJS, версия 10) до запрета на any-типы и магические числа. Когда я загружаю эти правила в Cursor через @docs, агент перестаёт предлагать мне использовать Express.js или писать валидацию вручную — он работает в заданных рамках.

План, который агент составляет сам — вот тут настоящая магия. Я даю AI первые два документа и говорю: «Составь план реализации». И он возвращает детальный пошаговый план: от инициализации проекта до деплоя. Этот план не статичен — после каждого этапа мы его корректируем вместе.

Рабочий процесс: от хаоса к системе

Теперь мой день с AI выглядит структурированно:

Утром я говорю: «Выполни пункт 2 плана — модуль пользователей». AI создаёт структуру, устанавливает зависимости, пишет код. Через 15-20 минут у меня готовый модуль.

Но я не запускаю его сразу. Сначала — строгий код-ревью. Я проверяю не только логику, но и соответствие нашим правилам: типизация, обработка ошибок, названия переменных. Нахожу проблему: «В методе обновления нет проверки существования пользователя».

Возвращаю AI с комментарием: «Добавь проверку и используй наш кастомный UserNotFoundError». Через минуту получаю исправленную версию. Фиксирую важное архитектурное решение в документации. Перехожу к следующему пункту.

Ключевое изменение: я перестал быть кодером, я стал архитектором и ревьювером. AI пишет черновик, я довожу до ума. И это в разы эффективнее.

Инструменты под разные задачи

За время экспериментов я разделил инструменты по назначению:

Cursor стал моим основным рабочим пространством для серьёзных проектов. Его система правил (@docs, @rules) — лучшая на рынке для поддержания контекста.

Claude Desktop с VS Code я использую для глубокого погружения в сложные архитектурные задачи. Claude 3.5 Sonnet особенно хорош в понимании нюансов.

Warp + aider — мой выбор для быстрых правок и скриптов. Нужно добавить логгирование в конфигурационный файл? 30 секунд — и готово.

v0.dev оказался идеальным для прототипирования. Хотите быстро накидать UI компонент или посмотреть, как будет выглядеть интерфейс? 5-10 минут — и у вас работающий прототип.

Реальный кейс: неделя вместо месяца

Недавно нужно было сделать систему аналитики с нуля. Раньше я потратил бы неделю только на проектирование. С новой методологией:

Понедельник утром мы с ChatGPT написали детальное ТЗ. К обеду утвердили архитектурные правила. К вечеру AI составил план реализации.

Со вторника по четверг шла итеративная разработка: AI по плану, я — ревью и корректировки. К пятнице у нас была готовая, протестированная система.

Пять дней вместо запланированного месяца. И это не «AI-шный» код, а качественный, поддерживаемый код с тестами и документацией.

Что изменилось в моей работе

Во-первых, я теперь больше думаю, чем печатаю. 70% времени уходит на проектирование и ревью, 30% — на написание (точнее, правку) кода.

Во-вторых, AI стал частью процесса, а не волшебной кнопкой. Я не жду чуда — я управляю процессом.

В-третьих, качество кода выросло, потому что я могу сосредоточиться на важном: архитектуре, краевых случаях, безопасности.

И наконец, я стал учиться быстрее. Каждый раз, когда AI предлагает интересное решение, я анализирую: «Почему он сделал именно так? Что я могу из этого извлечь?»

С чего начать, если хотите повторить

Начните с малого — не бросайтесь делать сложный проект. Автоматизируйте скрипт, создайте простой API.

Пишите правила сразу — даже для маленьких задач. Привыкайте к дисциплине.

Ревью — это святое. Не пропускайте ни строчки. AI ещё часто ошибается в мелочах.

Документируйте решения — когда AI предлагает интересный подход, добавляйте его в вашу базу знаний.

Итог: не замена, а эволюция

AI-агенты не заменят разработчиков, но точно изменят нашу работу. Ваша ценность теперь не в умении быстро печатать код, а в умении ставить чёткие задачи, проектировать архитектуру, контролировать качество и принимать сложные решения.

Это как переход от ассемблера к языкам высокого уровня — не потеря навыков, а переход на новый уровень абстракции. AI-агенты — это лифт, который поднимает вас выше. Но кнопки в этом лифте нажимаете вы.

И помните: лучший код — это не тот, который написан быстрее всего, а тот, который работает лучше всего.