Вступление: Финал эксперимента и ответ скептикам. Как мы с ИИ написали Open-Source убийцу SaaS-ботов на 280 000 строк кода, и почему я отдаю его даром.

В своих прошлых статьях я рассказывал, как научился использовать ИИ вместо команды сеньоров («Почему для одних ИИ — гений, а для других — идиот») и почему классическая команда сегодня только тормозит разработку из-за бюрократии и потери контекста («Парадокс инвестиций: Почему $1,000,000 и команда сеньоров убили бы мой стартап»).

В комментариях на меня вылили ушат холодного и вполне обоснованного скепсиса. Мне писали: «Где метрики? Кому нужен твой пет-проект?».

И знаете что? Вы абсолютно правы. ©

Открыто бороться с гигантами индустрии, пытаясь перебить их рекламные бюджеты - это чистое самоубийство для соло-разработчика. У меня нет миллионов на закупку трафика и маркетинг. Именно поэтому я принял единственное доступное мне стратегическое решение: я не буду с ними конкурировать. Я просто убью их бизнес-модель.

Пару месяцев назад я опубликовал технический лонгрид на 30 тысяч знаков, где описал опыт создания и показал архитектуру своего алго-трейдинг проекта DepthSight. Там были промпты, примеры кода, графы и боль интеграции с биржами.

Но в комментариях многие упустили лес за деревьями. Обсуждая нюансы реализации, мы прошли мимо главного открытия, которое я сделал за эти 8 месяцев.

Это открытие звучит дико для классического IT: наличие бюджета и команды сегодня тормозит инновацию, а не ускоряет её.

Сегодня я хочу зафиксировать прецедент. Существует устойчивое мнение: «ИИ хорош для написания простых скриптов, но для серьезного Enterprise-продукта нужна команда». Я утверждаю обратное: в 2026 году наличие бюджета и штата — это барьер, который мешает создать продукт такой сложности, который под силу одиночке с «роем» AI-агентов.

Меня зовут Артем. Я в одиночку создал систему алготрейдинга, которая по плотности фич и глубине аналитики превосходит решения компаний с капитализацией $100M+. И если бы у меня был миллион долларов на старте, я бы провалился.

В этой статье я расскажу не о коде, а о смене парадигмы. О том, почему один человек с "роем" AI-агентов теперь эффективнее целой корпорации.

Технический разбор процесса разработки торговой платформы с использованием Gemini, Claude и ChatGPT. С настоящими постановками задач, архитектурными проблемами и выводами.

Всем привет! Меня зовут Артём, и последние 6 месяцев я создавал полноценную веб-платформу для алготрейдинга. Около 95% кода было сгенерировано c использованием современных LLM, большая часть с помощью Gemini 2.5 Pro, ручные правки составили менее 5%

Речь о проекте Depth Sight. Это платформа с гибким визуальным конструктором торговых стратегий, бэктестингом, реальной/бумажной торговлей, мобильной pwa версией и нативно встроенным Ai ассистентом для помощи в создании и объяснении торговых стратегий, а также анализа результатов бэктестов. Эта статья не столько об алготрейдинге, сколько о новом подходе к созданию сложных программных продуктов. Это кейс о том, как человек с видением продукта может в одиночку создать платформу промышленного уровня. Или нет? Предлагаю разобраться вместе.