От хаоса в таблицах к аналитике на базе ИИ: 30-дневная проверка реальности Vibe Coding

Почему основатели не могут жить без Excel — и почему им стоит

Время чтения: 7 минут
Рекомендуется для: Создателей, экспериментирующих с развитием ИИ, основателей, уставших от ручного финансового моделирования

Проблема, о которой никто не говорит

Зайдите на любую презентацию — и вы увидите одну и ту же сцену: венчурный капиталист спрашивает «Что произойдет, если отток снизится на 2%?» Лицо основателя становится пустым. Ответ кроется где-то в 47-табличной Excel-адской книге. Три часа поиска по формулам. Одна небольшая ошибка при вводе данных. Одна циклическая ссылка, которая всё ломает.

Это не особенность — это норма. Большинство компаний на ранней стадии всё ещё используют таблицы для финансового прогнозирования, и основатели в целом ненавидят этот опыт. Математика проста, но болезненна: сложные модели требуют дней на создание, часы на обновление и секунды — чтобы сломаться.

Проблема заслуживает лучшего решения. Именно это вдохновило одного разработчика провести 30 дней, пытаясь сделать невозможное — создать инструмент финансового советника с помощью vibe-кодинга и ИИ, при этом документируя каждую ошибку, инсайт и урок.

Эксперимент на 30 дней: по числам

Настройка:

• Продолжительность: 30 дней непрерывного vibe-кодинга
• Платформа: облачная среда разработки
• Общие инвестиции: $127 в платформах-кредитах
• Строк кода: ~3 500 (в основном с помощью ИИ)
• Итерации и откаты: 73 раза

Результаты:

• Первоначальный интерес: 23 основателя
• Реальные регистрации: 2
• Завершили onboarding: 3
• Готовы платить: 1
• Полученный доход: $0 (подтверждение: $50 в месяц)

Объем работы:

• Целевая аудитория: основатели на стадии Pre-seed — Series A
• Основная проблема: обновление финансовых моделей, занимающее часы
• Попытка решения: ИИ-помощник для финансового советника
• Ключевой показатель: точность расчетов

Неделя 1: Медовый месяц встречается с реальностью

Первоначальная идея была амбициозной: дашборды в реальном времени, бесшовная синхронизация данных с бухгалтерским софтом, сценарное планирование по требованию, экспорт для инвесторов за секунды. Временные рамки казались разумными: 2-3 недели на запуск.

Но не так.

Первая неделя выявила три критических просчета:

Просчет #1: Параллельная обработка не работает
Отправка одновременно нескольких инструкций ИИ-агенту создает путаницу. Запросы на тёмный режим, исправление багов и улучшение производительности в одном запросе привели к Frankenstein-продукту, который ничего из этого хорошо не делал. Решение: один запрос за раз, дождаться завершения, оценить результат.

Стоимость: 6 откатов, $23 в кредитах, 3 часа потеряно

Просчет #2: Сложность UI — не тривиальна
Простая просьба «ночной режим» вызвала 47 непредвиденных изменений. Белый текст на белом фоне. Невидимые кнопки. Несовпадения шрифтов, требующие ручной настройки по пикселям. Реализация UI заняла на 3 недели больше, чем планировалось.

Просчет #3: Неясные инструкции приводят к дорогим ошибкам
Говорить «сделай более интуитивно» без конкретики — значит полностью перестроить макет. Точность стала разницей между $2 итерациями и $50 итерациями. Детальный запрос с точным описанием цветов, размеров и расположения устранил двусмысленность.

Прорыв случился, когда обнаружили одну инструкцию, которая полностью изменила рабочий процесс: «Не вносить изменения без предварительного подтверждения моего понимания.»

Эта фраза могла бы предотвратить более $50 потраченных кредитов на ненужные итерации.

Средний этап: Когда всё ломается

Проблемы во второй неделе возникли во время работы. Путешествия с ненадёжным Wi-Fi делали отладку ошибок TypeScript почти невозможной на мобильных устройствах. Функция отката стала незаменимой — иногда приходилось откатывать 12 раз за один день, когда экспериментальные функции приводили к множественным сбоям системы.

К 15 дню расходы на кредиты резко возросли. Первая неделя — $34; вторая — $93. Каждая итерация стоила от $2 до $5 в зависимости от сложности. Это привело к установке недельного лимита бюджета: превысил — остановись и подумай.

Кризис расчетов

Поворотный момент наступил, когда тестеры обнаружили критическую ошибку: финансовые расчёты были неправильны примерно на 20%. Стоимость привлечения клиента показывала $47 в то время как правильный ответ — $58.75 — разница, которая могла сорвать раунды финансирования.

Виновник: ИИ делал неявные предположения о терминологии. «Ежемесячный отток» иногда означал годовые показатели. Расчёты «жизненного цикла клиента» использовали придуманные формулы вместо стандартных методов.

Это привело к одному важному принципу: Всегда проверяйте выводы ИИ вручную. Параллельная таблица для проверки стала стандартной практикой. Неясные запросы вроде «расчитай LTV» заменялись на хирургически точные инструкции:

Рассчитайте LTV как: (Средний доход на пользователя × Валовая маржа) / Ежемесячный отток

Где:

• Средний доход на пользователя = Общий MRR / Активные клиенты
• Валовая маржа = (Выручка - COGS) / Выручка
• Ежемесячный отток = Ушедшие клиенты в этом месяце / Активные клиенты на начало месяца

Показывайте расчёты по шагам.

С точностью точность значительно улучшилась.

Обратная связь пользователей меняет всё

Через две недели после начала разработки первая группа бета-тестеров дала жесткую, но поучительную обратную связь:

• Расчёты были неточны на значительные величины
• Экспорт ломался при datasets более 50 строк
• Основные функции были спрятаны под слоями навигации
• Пользователи завершали onboarding всего 0%, несмотря на первоначальный интерес

Один комментарий стал переломным: «Я не хочу ещё один инструмент для финансового моделирования. Я хочу, чтобы кто-то сказал мне, имеют ли мои цифры смысл.»

Этот инсайт полностью изменил направление продукта. Инструмент стал не просто улучшенной таблицей — он стал советником. Не очередным приложением для финансового моделирования, а ИИ-консультантом, который проверяет предположения, отмечает нереалистичные прогнозы, сравнивает с отраслевыми стандартами и отвечает на «что если».

Пивот снизил сложность. Вместо разработки интеграций для предприятий, расширенного контроля версий и совместной работы, минимальный жизнеспособный продукт сосредоточился на:

• Вводе финансовой модели вручную
• Валидации и бенчмаркинге с помощью ИИ
• Базовом сценарном планировании (максимум 3 сценария)
• Вопросах на естественном языке о финансовых метриках
• Экспорте в популярные форматы

Технические препятствия

Три основные технические ограничения стали очевидны:

Решение по языкам программирования: Начало с TypeScript вместо Python создало трения. Ошибки типов съедали часы отладки. В будущих проектах выбор языка должен основываться на реальном комфорте разработчика, а не на популярности.

Обещания интеграции vs. реальность: Основатели постоянно спрашивали о синхронизации с QuickBooks. Реальность: OAuth 2.0, webhook, отображение данных, обработка ошибок, обновление токенов и проверка правил — это не vibe-кодинг.

Точность в финансовых расчетах: Сложные формулы — когорты, NPV, LTV — выводили ИИ на грани возможностей. Простые запросы давали уверенные, но ошибочные результаты. Только гиперспецифические инструкции с явными формулами давали надежные ответы.

Решение о смене курса

К 28 дню стало ясно, что масштабирование — слишком сложная задача для быстрого прототипирования. Основной MVP запустили с:

✅ Вручную собираемый финансовый моделлер
✅ ИИ-консультант для бенчмаркинга
✅ Базовое сценарное планирование
✅ Функционал экспорта
✅ Вопросы и ответы на естественном языке

❌ Реальные интеграции (отложены)
❌ Продвинутая коллаборация (отложена)
❌ Корпоративная безопасность (отложена)

Иногда меньше — значит больше.

Что сработало, что нет, и что впереди

Основные принципы, которые остались

1. Точная хирургия важнее расплывчатых инструкций
«Сделай лучше» → трата времени. «Поменяй кнопку на #0066CC, увеличь шрифт до 16px, добавь 8px отступа» → успех.

2. Последовательные обновления лучше параллельных изменений
Дайте один запрос. Подождите. Проверьте. Продолжайте. Никогда не делайте несколько задач одновременно для ИИ.

3. Вручную проверяйте всё — обязательно
Никогда не доверяйте расчетам ИИ без независимой проверки, особенно в финансах.

4. Свободно делайте откаты
73 отката за 30 дней — быстрые итерации без страха. Возврат — быстрее отладки.

5. Пользователи знают, что им нужно
Самый ценный инсайт — слушать: «Скажи, имеют ли мои цифры смысл» — стала стратегией продукта.

Что изменится завтра

Если начать заново, приоритеты сместятся:

1. 10 интервью с пользователями ДО начала разработки — узнаю инсайт «советник, а не инструмент» на 1-й день, а не на 21-й
2. Выбор Python вместо TypeScript — комфорт разработчика важнее популярности фреймворка
3. Жёсткий кредитный лимит $200-300 — стимулирует лучшее формулирование запросов и избегание спирали итераций
4. Ручной процесс сначала, автоматизация — позже — проверяйте спрос перед созданием интеграций
5. Двухнедельный дедлайн MVP — избегайте расширения функций, фокусируйтесь на приоритетах

Что полностью пропустить

• Ночной режим (никто не просил, потратил 3 дня)
• Идеальный UI (основатели ценят функцию, а не эстетику)
• Обещания по интеграциям (сначала проверьте ручные процессы)
• Продвинутые функции (получите 10 платящих пользователей, прежде чем расширяться)

Путь вперёд

Успех — это не совершенство, а то, что один основатель скажет: «Я готов платить $50 в месяц за упрощённую версию». Это — валидация.

Реалистичный план:

Фаза 1 (Недели 5-8): Проверка основной ценности с помощью vibe-кодинга. Цель: 10 платных клиентов по $50/мес. Критерии успеха: <10% ежемесячный отток, NPS >40.

Фаза 2 (После 50-100 клиентов): Переход к традиционной разработке. Нанять финтех-разработчиков. Создавать интеграции. Добавлять корпоративные функции. Бюджет: $50K-100K.

Когда vibe-кодинг достигает потолка

Где он хорош:

• Быстрое прототипирование (недели против месяцев)
• CRUD-операции
• Интеграции с API ИИ
• Экспорт
• Лендинги
• Быстрые циклы итераций

Где возникают ограничения:

• Сложные финансовые формулы (NPV, когорты)
• Корпоративные API-интеграции (OAuth, webhook)
• Фоновые задачи синхронизации данных
• Многопользовательская безопасность
• Оптимизация производительности (<300мс запросы)
• Совместная работа в реальном времени

Порог выхода: когда 10+ платящих клиентов запросят функции, которые vibe-кодинг принципиально не может реализовать.

Уроки для любого создателя, экспериментирующего с ИИ

Перед началом:

• Выберите язык, который реально знаете
• Установите недельный лимит кредитов и придерживайтесь его
• Запишите «готово» в письменной форме
• Найдите 3 реальных тестера (не заинтересованных наблюдателей)
• Проведите интервью с 10+ потенциальных пользователей

Во время разработки:

• Один запрос — один цикл; дождитесь завершения
• Четко определяйте расплывчатые термины (“интуитивно”, “чисто”, “просто”) явно
• Проверяйте все расчёты вручную
• Отслеживайте ежедневные расходы
• Делайте скриншоты работающих версий перед крупными изменениями

Когда делать шаг назад:

• Одна и та же ошибка повторяется после 5 попыток
• Вы объясняете больше, чем создаете
• тестовые пользователи не могут пройти основные сценарии
• Запросы на корпоративные функции продолжают поступать
• Расходы на кредиты превышают $200 без платящих пользователей

Итог:

Vibe-кодинг за 30 дней создал рабочий MVP за $127. Он подтвердил основную проблему — (основатели ненавидят Excel) — и обнаружил решение: (им нужен советник, а не ещё один инструмент). Он не смог обеспечить точность расчетов и показал, что ИИ плохо справляется со спецификой финансовых формул.

Самое важное: один готовый платить основатель подтвердил всю идею эксперимента.

Путешествие продолжается за пределами 30-го дня. Следующий этап — превращение валидации в доход, масштабирование идеи в устойчивый продукт и понимание, когда пора перейти от быстрого прототипирования к профессиональной разработке.

Забейте на 47-табличную модель Excel. Каждый основатель заслуживает реального времени финансового интеллекта, объяснений ИИ, мгновенного сценарного планирования и экспорта для инвесторов. Инструменты есть. Вопрос — будут ли ими пользоваться основатели.

Завтра начинается день 31.