Кто я и зачем мне это понадобилось
Меня зовут [неважно], я бизнес-аналитик. Моя работа — писать ТЗ, рисовать процессы в BPMN, ругаться с разработчиками из-за неправильно понятых требований и пить кофе на стендапах. За 5 лет в профессии я не написал ни одной строчки кода. Ни одной. Даже Hello World.
В начале 2026-го я поймал себя на мысли, которая наверняка посещала каждого бизнес-аналитика: «Я точно знаю, что нужно сделать. Я подробно описываю как это должно работать. Единственное, чего я не могу — написать код». А потом я прочитал очередной пост про то, как кто-то с помощью ИИ создал приложение за выходные, и подумал: а что если моя профессия — это и есть идеальная подготовка к работе с ИИ-ассистентами?
Спойлер: через 2 недели у меня было 2 приложения в RuStore, 0 рублей затрат и 14 скачиваний. Да, четырнадцать. Но обо всём по порядку.
«Команда», которую я собрал
Я начал с того, что попробовал бесплатные 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 бы заплакал (я потом узнал, когда показал другу — он действительно почти заплакал).
Потом я попробовал GPT-5.2. Стало заметно лучше: код хотя бы компилировался, появилась логика в ответах, UI стал похож на что-то современное. Но настоящий прорыв случился с Claude Opus.
Сравнение ИИ-инструментов на моём опыте
Критерий | Бесплатные ИИ | GPT-5.2 | Claude Opus |
|---|---|---|---|
Качество кода | Часто не компилируется | Рабочий, но с багами | Самый чистый и стабильный |
UI/дизайн | Уровень «лабораторная работа» | Приемлемый | Современный, приятный |
Понимание контекста | Теряет через 2-3 сообщения | Держит средне | Лучше всех держит контекст |
Сложные интеграции | Не справляется | Справляется с подсказками | Справляется, но тоже страдает |
Стоимость | 0 ₽ | ~700 ₽/мес | ~2000 ₽/мес |
Примечание: затратов на подписки небыло, так как использовал корпоративный доступ.
Почему бизнес-аналитик — это идеально
Вот что я понял на второй день: промпт для ИИ — это по сути User Story + Acceptance Criteria + описание бизнес-логики. То есть ровно то, что я пишу каждый день.
Мой промпт выглядел так:
«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.»
Да, по итогу сейчас приложение выглядит совершенно иначе, с совершенно иной функциональностью.
ИИ — как джун-разработчик: чем точнее ТЗ, тем точнее результат. А писать точные ТЗ — это буквально моя работа.
Что я сделал: два проекта
«168 часов» — тайм-трекер
Идея простая: в неделе 168 часов. Большинство людей не представляют, куда они уходят. Приложение позволяет распланировать идеальную неделю и сравнивать план с фактом.
Почему именно это: я прочитал книгу Лоры Вандеркам «168 Hours» и подумал, что приложения-компаньона к этой концепции нет. Проверил — действительно нет.
«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 менеджеров в мобильном формате мало. Плюс игра — это сложнее, чем утилита, и мне хотелось проверить границы возможностей ИИ.
Технологический стек
Flutter + Dart, бэкенд на Supabase, UI сгенерирован ИИ. Почему именно это?
Потому что я спросил у ИИ. Буквально:
«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 (много примеров в обучающих данных). 5) Бесплатный бэкенд для небольшой нагрузки.»
ИИ объяснил, почему Flutter — хороший выбор: один язык для всего, огромное комьюнити, тонны примеров в обучающих данных нейросетей. Supabase — потому что бесплатный тир покрывает потребности MVP, а интеграция с Flutter хорошо задокументирована.
Забегая вперёд: насчёт «хорошо задокументированной интеграции» ИИ явно преувеличил.
Хронология: от нуля до RuStore
Дни 1-2: Настройка среды и первый шок
Установка Flutter, Android Studio. Звучит просто? ИИ терпеливо объяснял каждый шаг, но каждая система уникальна, и половина инструкций не работала с первого раза.
Момент первого «вау» случился в конце второго дня: я описал экран, ИИ сгенерировал код, я вставил его в проект, нажал Run — и на телефоне появился настоящий, красивый экран приложения. С анимациями. С тёмной темой. Я сидел и тупо улыбался минут пять.
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, только этот разработчик отвечал за 30 секунд и никогда не говорил «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 данных, с реальной авторизацией, с реальными сетевыми запросами. ИИ генерировал код подключения, который выглядел логично, но не работал. Я тратил часы на ошибки, которые опытный разработчик исправил бы за минуты.
Конкретный пример: авторизация через email в Supabase. ИИ сгенерировал код, он выдал ошибку. Я скопировал ошибку в ИИ, получил фикс. Фикс вызвал другую ошибку. Скопировал снова. Новый фикс сломал экран регистрации. И так по кругу. Два дня.
Дни 8-12: F1 Tycoon — амбиции vs реальность
Игра оказалась на порядок сложнее. Игровая логика, баланс экономики, симуляция гонок, сохранение прогресса. Каждая новая фича — это 5-6 файлов, которые должны работать вместе.
Именно здесь я столкнулся с главным врагом: потерей контекста. К 12-му дню проект разросся, и ИИ физически не мог удержать в памяти архитектуру всего приложения. Подробнее об этом — в следующем разделе.
Дни 13-14: Публикация
RuStore — бесплатная платформа для публикации, в отличие от Google Play ($25). Регистрация разработчика заняла день (нужна верификация). Сборка aab — ещё одно приключение, где ИИ снова был незаменим: подпись приложения, генерация ключей, настройка build.gradle.
В конце 14-го дня оба приложения прошли модерацию.
Где всё ломалось
Это самый важный раздел. Если вы дочитали до сюда 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 с кодом. ИИ не помнил, какую архитектуру мы выбрали, какие модели данных используем, как называются ключевые классы.
Как справлялся: Я создал «файл памяти» — текстовый документ, где описывал архитектуру проекта, ключевые решения, структуру файлов. В начале каждой сессии скармливал его ИИ. Это не решало проблему полностью, но снижало количество «а что это за проект?» моментов процентов на 70. Доставал структуру проекта командой:find lib -type f -name "*.dart" | sort
Типичный промпт начала сессии:
«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. Просишь ИИ исправить баг в одном файле — он «исправляет», но ломает два других. Просишь исправить те два — ломается четвёртый.
Однажды я провёл 4 часа, гоняя по кругу один и тот же баг, который мигрировал из файла в файл. В итоге попросил ИИ посмотреть на все затронутые файлы разом и объяснить, что не так. Это сработало — но только когда модель могла удержать весь контекст.
Лимиты запросов
Claude Opus — лучшая модель для разработки в моём опыте, но у неё жёсткие лимиты. Несколько раз случалось так: я посреди исправления критического бага, приложение не собирается, а мне прилетает «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», сделанная с помощью бесплатной модели, выглядела так, будто приложение создано в 2012 году для курсовой работы. Серые кнопки, стандартные шрифты, нулевая визуальная иерархия. Только переход на платные модели дал UI, за который не стыдно.
Честные цифры
Давайте без прикрас:
Затраты: 0 рублей (корпоративный доступ к ИИ, бесплатная публикация в RuStore)
Время: ~80 часов за 2 недели (да, это было практически вторая работа по вечерам и выходным)
Скачивания «168 часов»: 1
Скачивания F1 Tycoon: 13
Монетизация: ненавязчивая реклама — баннеры и бонусная валюта за просмотр. Ни одного всплывающего окна
Доход: давайте оставим это за кадром, чтобы не расстраиваться
Да, 13 скачиваний — не миллион.
Но цель была другая. Я не маркетолог, я не продвигал приложения. Гипотеза звучала так: «Может ли человек без единого дня опыта в разработке выпустить реальный продукт, используя только ИИ?»
Ответ: да, может. Маркетинг — это следующий эксперимент.
Что ИИ делает хорошо, а что — нет
ИИ справляется отлично | ИИ справляется плохо |
|---|---|
Генерация UI-компонентов | Сложные интеграции (Supabase, API) |
Выбор технологического стека | Удержание контекста на больших проектах |
Быстрый прототип (экран за 5 минут) | Работа с множеством связанных файлов |
Объяснение ошибок простым языком | Отладка каскадных багов |
Базовая бизнес-логика | Оптимизация производительности |
Генерация иконок, цветовых схем | Нетривиальная архитектура |
Написание boilerplate-кода | Понимание «духа» приложения без детального промпта |
Выводы
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 ни единого шанса выпустить мобильное приложение без команды или месяцев обучения. Сейчас — за 2 недели по вечерам.
Бизнес-аналитик + ИИ — неочевидно сильная комбинация. Умение декомпозировать задачу, 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.
