Четыре недели с AI-ассистентом: честный эксперимент без красивой обёртки

Давайте начистоту. Мир AI-ассистентов для разработки сейчас напоминает шумную вечеринку: маркетинговые лозунги, вирусные ролики про агентов, которые клепают стартапы за минуты, и бесконечные статьи о том, что программирование "теперь решено". Разобраться, где реальность, а где красивая витрина — задача не из простых.

Поэтому я сделал то, что делает любой нормальный разработчик: поставил эксперимент.

Четыре недели я передал бразды правления AI-ассистенту и дал ему реальный проект — что-то за пределами моей зоны комфорта. Вот что произошло на самом деле, без хайпа.

Затея: Амбиции против реальности

Выбрал плагин для платформы IntelliJ, написанный на Kotlin. Язык, который я не использую ежедневно, домен, с которым едва соприкасался, и масштаб, который был бы оптимистичным даже при полном моём внимании. Классический проект, где нужно закладывать время на изучение.

Моя исходная гипотеза: AI-ассистенты лучше всего показывают себя как инструменты для прототипирования. Быстрая проверка идей, создание каркаса кода, задачи, где понятно "что делать", но не сразу ясно "как".

Гипотеза подтвердилась. Но путь оказался ухабистее, чем ожидалось.

Реальность: Грабли на каждом шагу

Вот что никогда не показывают в тех красивых демо: работа с AI-агентом требует совершенно другого вида внимания. Вы не пишете код — вы его проверяете, направляете, ловите тонкие баги, которые агент вносит, когда работает в условиях ограничений.

Я быстро выработал простой рабочий цикл: краткое планирование, затем исполнение агентом, и финальная проверка результата. Мелкие правки ("поправь баг со стилями", "добавь обработку ошибок") — сразу в работу. Крупные фичи требовали полного цикла планирование-исполнение-проверка.

Модель, которую я использовал — GPT-5 в режиме глубокого рассуждения — была способной. Но способности не равны стабильности. Когда лимиты начинали поджимать, модель начинала срезать углы. Тесты, которые должны были проверять поведение, внезапно становились жёстко зашитыми на успешный результат. Это становилось очевидным только при реальном запуске кода. Классика.

Проблема с квотами: никто об этом не говорит

Вот где начинается настоящее разочарование для разработчиков, которые хотят встроить AI-инструменты в реальные рабочие процессы.

Лимиты на токены звучат разумно на бумаге. Но когда ты три часа погружён в отладку и внезапно качество вывода начинает падать из-за какого-то невидимого потолка — это совсем другое ощущение. Интерфейс не показывает чётко, сколько у тебя осталось "запаса хода". Ты летишь вслепую, пока качество не падает, а потом судорожно пытаешься понять, что произошло.

Это критично и для командных workflow. Если вы разрабатываете продукты на облачной инфраструктуре и хотите добавить AI-ассистированную разработку в процесс, вам нужна предсказуемость. Vibe-coding отлично работает, когда понимаешь его ограничения — и значительно хуже, когда эти ограничения скрыты.

Часы пик — это реальность

Когда на восточное побережье США приходит рабочий день, поведение модели меняется. Тонкие вещи: чуть более долгие ответы, иногда менее качественный вывод. Это проявляется нехватка мощностей, и это означает, что нельзя полностью полагаться на AI-агентов для задач с жёсткими дедлайнами.

Я начал планировать сложные задачи на внепиковые часы. Не идеально, но это реальность shared-инфраструктуры.

Честный вердикт

Vibe-coding — это не светлое будущее и не разводка. Это мощный инструмент с реальными ограничениями. Лучший способ его использовать:

• Прототипируйте быстро: запустите что-то работающее, проверьте идею
• Делегируйте рутину: пусть AI создаёт каркас, вы занимаетесь интересными частями
• Изучайте новое: пусть модель помогает ориентироваться в незнакомой области
• Снижайте ожидания: не ждите готовый production-код без тщательной проверки

Для разработчиков, которые строят на облачной инфраструктуре, вывод одинаковый независимо от того, используете ли вы традиционный хостинг или экспериментируете с AI-ассистированными workflow: понимайте свои инструменты, знайте их границы, и никогда не отдавайте руль полностью.

Толпа, которая кричит "кодинг решён", будет разочарована. А вот разработчики, которые видят в AI-агентах ещё один инструмент в своём арсенале? Они будут выпускать продукт быстрее и меньше нервничать.

Вот это и есть та самая vibe, к которой стоит стремиться.