Кто я и зачем мне это понадобилось
Я — бизнес-аналитик. Моя работа: писать ТЗ, рисовать процессы в BPMN, спорить с разработчиками из-за непонятых требований и пить кофе на стендапах. За пять лет я не написал ни строчки кода. Ни единой. Даже Hello World.
В начале 2026 года я задумался: «Я точно знаю, что нужно сделать. Я могу подробно описать, как это должно работать. Единственное, чего я не умею — писать код». После очередного поста о том, как кто-то создал приложение с помощью ИИ за выходные, я подумал: а не является ли моя профессия идеальной подготовкой к работе с ИИ-ассистентами?
Спойлер: через две недели у меня было два приложения в RuStore, 0 рублей затрат и 14 скачиваний. Да, четырнадцать. Но обо всём по порядку.
«Команда», которую я собрал
Я начал с бесплатных ИИ. Логика простая: если это эксперимент — зачем платить?
Зря. Бесплатные модели выдавали код, который не собирался, UI из 2010 года и архитектуру, от которой настоящий разработчик заплакал. Я потом показал код другу — он почти заплакал.
Потом попробовал GPT-5.2. Стало лучше: код хотя бы компилировался, появилась логика, интерфейс стал современным. Но настоящий прорыв случился с Claude Opus.
Сравнение ИИ-инструментов на моём опыте
- Бесплатные ИИ: код часто не компилируется, UI на уровне лабораторной работы, контекст теряется за 2–3 сообщения, сложные интеграции не справляются.
- GPT-5.2: рабочий код, но с багами, приемлемый UI, среднее удержание контекста, справляется с интеграциями при подсказках (~700 ₽/мес).
- Claude Opus: самый чистый и стабильный код, современный и приятный интерфейс, лучше всех держит контекст, справляется с интеграциями (но тоже с трудом, ~2000 ₽/мес).
Примечание: затрат на подписки не было — использовал корпоративный доступ.
Почему бизнес-аналитик — это идеально
На второй день я понял: промпт для ИИ — это по сути User Story + Acceptance Criteria + описание бизнес-логики. То, что я пишу каждый день.
«Создай экран главной страницы приложения тайм-трекера на Flutter. Требования: 1) Вверху — виджет с круговой диаграммой, показывающей распределение 168 часов недели по категориям. Категории: сон, работа, спорт, обучение, отдых, прочее. 2) Под диаграммой — список категорий с возможностью нажать на каждую и ввести количество часов. 3) Внизу — кнопка “Сохранить неделю”. 4) Цветовая схема: тёмная тема, акцентный цвет — #4FC3F7. 5) Используй пакет fl_chart для диаграммы. 6) State management — Provider.»
ИИ — как джун-разработчик: чем точнее ТЗ, тем точнее результат. А писать точные ТЗ — это моя работа.
Что я сделал: два проекта
«168 часов» — тайм-трекер
Идея простая: в неделе 168 часов. Большинство не знает, куда они уходят. Приложение помогает распланировать идеальную неделю и сравнивать план с фактом.
Почему именно это: я прочитал книгу Лоры Вандеркам «168 Hours» и не нашёл приложения-компаньона. Решил создать сам.
«F1 Tycoon» — менеджер команды Формулы-1
Стратегия, где ты управляешь командой F1: нанимаешь пилотов, развиваешь болид, управляешь бюджетом, участвуешь в гонках.
Почему: я фанат F1, а хороших мобильных менеджеров мало. Игра сложнее утилиты — хотел проверить границы возможностей ИИ.
Технологический стек
Flutter + Dart, бэкенд на Supabase, UI сгенерирован ИИ. Почему?
Я спросил у ИИ:
«Я бизнес-аналитик без опыта разработки. Хочу за 2 недели создать и опубликовать мобильное приложение в RuStore. Какой технологический стек ты порекомендуешь? Критерии: 1) Кросс-платформенность (хотя бы Android). 2) Максимально простой для новичка. 3) Бесплатные инструменты. 4) Хорошая поддержка со стороны ИИ. 5) Бесплатный бэкенд для небольшой нагрузки.»
ИИ посоветовал Flutter: один язык, большое комьюнити, много примеров в обучающих данных. Supabase — бесплатный тир, хорошая документация по интеграции с Flutter.
Забегая вперёд: про «хорошо задокументированную интеграцию» ИИ явно преувеличил.
Хронология: от нуля до RuStore
Дни 1–2: Настройка среды и первый шок
Установка Flutter, Android Studio. Звучит просто? ИИ объяснял каждый шаг, но инструкции часто не работали с первого раза.
Момент первого «вау»: на второй день я описал экран, ИИ сгенерировал код, я запустил — и на телефоне появился настоящий экран с анимациями и тёмной темой. Я сидел и улыбался пять минут.
Дни 3–5: «168 часов» — основная разработка
Экран за экраном. Я работал как конвейер: описывал экран → получал код → вставлял → тестировал → описывал баги → получал фикс. Процесс напоминал работу с удалённым разработчиком, который отвечает за 30 секунд и никогда не говорит «это не моя зона ответственности».
Дни 5–7: Supabase и первый кризис
Здесь я впервые захотел всё бросить. Подключение бэкенда — это когда абстрактный код должен заговорить с реальной базой, авторизацией и сетевыми запросами.
ИИ генерировал код, который выглядел логично, но не работал. Я тратил часы на ошибки, которые опытный разработчик исправил бы за минуты.
Пример: авторизация через email в Supabase. ИИ дал код — ошибка. Я скопировал её — получил фикс. Фикс вызвал другую ошибку. Снова в ИИ. Новый фикс сломал экран регистрации. И так два дня.
Дни 8–12: F1 Tycoon — амбиции vs реальность
Игра оказалась сложнее. Игровая логика, баланс, симуляция гонок, сохранение прогресса. Каждая фича — 5–6 файлов, которые должны работать вместе.
Именно здесь я столкнулся с главным врагом: потерей контекста. К 12-му дню проект разросся, и ИИ не мог удержать архитектуру в памяти.
Дни 13–14: Публикация
RuStore — бесплатная платформа, в отличие от Google Play ($25). Регистрация разработчика заняла день (нужна верификация). Сборка aab — новое приключение: подпись приложения, генерация ключей, настройка build.gradle. ИИ снова был незаменим.
В конце 14-го дня оба приложения прошли модерацию.
Где всё ломалось
Это самый важный раздел. Если вы дочитали за вдохновением — вот вам ведро холодной воды.
Потеря памяти ИИ
Представьте: вы работаете с разработчиком, который каждое утро забывает, над каким проектом работает. Именно так ощущается работа с ИИ на длинном проекте.
К середине F1 Tycoon у меня было 50+ файлов. ИИ не помнил архитектуру, модели данных, названия классов.
Как справлялся: создал «файл памяти» — текстовый документ с описанием архитектуры, ключевых решений, структуры файлов. В начале каждой сессии скармливал его ИИ. Это снизило количество «а что это за проект?» на 70%.
Типичный промпт:
«Я продолжаю разработку F1 Tycoon — мобильной игры на Flutter. Вот текущая архитектура: [вставка файла памяти на 40 строк]. Сейчас мне нужно реализовать экран результатов гонки. Данные гонки приходят из RaceSimulator (lib/services/race_simulator.dart), модель результата — RaceResult (lib/models/race_result.dart). Покажи код экрана с анимированной таблицей результатов.»
Каскадные баги
Самая изматывающая проблема. Исправляешь баг в одном файле — ИИ «чинит», но ломает два других. Исправляешь те — ломается четвёртый.
Однажды я провёл 4 часа, гоняя один и тот же баг по кругу. В итоге попросил ИИ посмотреть все затронутые файлы разом. Это сработало — но только когда модель могла удержать весь контекст.
Лимиты запросов
Claude Opus — лучшая модель, но с жёсткими лимитами. Несколько раз посреди критического бага прилетало: «лимит исчерпан, возвращайтесь через 4 часа».
Ощущение, как будто хирург посреди операции говорит «у меня обед».
Бесплатные ИИ и ужасный UI
Первая версия «168 часов» от бесплатной модели выглядела как курсовая 2012 года: серые кнопки, стандартные шрифты, нулевая визуальная иерархия. Только платные модели дали UI, за который не стыдно.
Честные цифры
Давайте без прикрас:
- Затраты: 0 рублей (корпоративный доступ, бесплатная публикация в RuStore)
- Время: ~80 часов за 2 недели (вечера и выходные)
- Скачивания «168 часов»: 1
- Скачивания F1 Tycoon: 13
- Монетизация: ненавязчивая реклама — баннеры и бонусная валюта за просмотр. Ни одного всплывающего окна
- Доход: оставим за кадром, чтобы не расстраиваться
13 скачиваний — не миллион. Но цель была другая. Я не маркетолог, приложения не продвигал.
Гипотеза: «Может ли человек без опыта в разработке выпустить реальный продукт, используя только ИИ?»
Ответ: да, может. Маркетинг — следующий эксперимент.
Что ИИ делает хорошо, а что — нет
ИИ справляется отлично:
- Генерация UI-компонентов
- Выбор технологического стека
- Быстрый прототип (экран за 5 минут)
- Объяснение ошибок простым языком
- Базовая бизнес-логика
- Генерация иконок, цветовых схем
- Написание boilerplate-кода
ИИ справляется плохо:
- Сложные интеграции (Supabase, API)
- Удержание контекста на больших проектах
- Работа с множеством связанных файлов
- Отладка каскадных багов
- Оптимизация производительности
- Нетривиальная архитектура
- Понимание «духа» приложения без детального промпта
ИИ не заменяет разработчика. Я потратил 80 часов на то, что опытный Flutter-разработчик сделал бы за 15–20. Мой код, скорее всего, заставил бы синьора покрыться холодным потом. Приложения работают — но я не берусь утверждать, что они работают правильно с точки зрения архитектуры.
Но ИИ радикально снижает порог входа. Два года назад у меня не было шанса выпустить мобильное приложение без команды или месяцев обучения. Сейчас — за 2 недели по вечерам.
Бизнес-аналитик + ИИ — неочевидно сильная комбинация. Умение декомпозировать задачи, писать чёткие требования, описывать acceptance criteria — всё это напрямую транслируется в качество промптов. Если вы BA и думаете попробовать — у вас есть несправедливое преимущество.
Порог входа изменился навсегда. Я не обесцениваю работу разработчиков — я понимаю, что мой «продукт» и продукт профессиональной команды — это разные вещи. Как любительское видео на телефон и кинофильм: оба существуют, оба имеют право на жизнь, но никто не путает одно с другим.
Что дальше
Я планирую развивать оба приложения: добавить аналитику в «168 часов», расширить геймплей F1 Tycoon. Попробовать маркетинг — хотя бы понять, есть ли органический спрос.
И написать следующую статью — если первая наберёт больше просмотров, чем скачиваний мои приложения. Учитывая, что планка — 14, шансы есть.
P.S. Если вы разработчик и вас передёрнуло от словосочетания «заменил команду разработки» в заголовке — я вас понимаю. Я не заменил. Я собрал кривой, хромающий, но работающий прототип, который показал мне масштаб того, чего я не знаю. И это, пожалуй, главный результат эксперимента.