Кодирование с помощью ИИ: как я создал MVP стартапа за 30 дней, потерял $127 и обнаружил, что действительно важно

Проблема, которую никто не хотел решать

Я видел, как основатели попадают в один и тот же болезненный цикл десятки раз. Венчурный капиталист задает невинный вопрос — «А что если ваш отток снизится на 2%?» — и вдруг встреча заходит в тупик. Ответ основателя зарыт где-то в 47-табличном Excel-кошмаре. Три часа поиска формул. Ломанные ссылки. Циклические ошибки, которые крашат всю модель.

Шаблон был очевиден: основатели тонут в таблицах, когда должны думать о росте.

Поэтому я решил проверить, сможет ли новая горячая тенденция vibe coding — использование ИИ для быстрого прототипирования — решить эту проблему. Что произойдет, если я за месяц создам инструмент финансового планирования, используя ИИ в качестве основного партнера по разработке? Я не современный программист (мое последнее серьезное кодирование было два десятилетия назад), но я спокойно признаю, чего не знаю, и учусь быстро.

Что я обнаружил за 30 дней, бросает вызов всему, что я думал о быстром прототипировании.

Мечта vs. Реальность

День 1 был заряжен энергией. Я представлял себе стильный финансовый кокпит: на базе ИИ, синхронизированный с QuickBooks, с возможностью сценарного планирования, экспортами, готовыми для инвесторов, за секунды. Оценка сроков? Три недели до MVP. Я был уверен.

Я был полностью неправ.

Первые уроки пришли быстро и дорого. Когда я одновременно давал ИИ несколько инструкций — «Добавить темный режим», «Исправить баг», «Улучшить производительность» — он не обрабатывал их последовательно. Вместо этого он зависал, путался, а потом создавал Frankenstein-версию, которая не выполняла ни одну из задач. Эта одна ошибка стоила мне шести откатов, трем потерянным часам и $23 использованию кредитов в вычислениях.

Сложность интерфейса разрушила мое второе предположение. Одна простая просьба — «Добавить ночной режим» — вызвала 47 отдельных изменений. В результате: белый текст на белом фоне, невидимые кнопки, полный сбой интерфейса. Исправление несоответствий шрифтов и фона заняло еще три дня.

Настоящий прорыв произошел, когда я перестал говорить расплывчато — «сделай более интуитивно» — и начал давать точные инструкции. Вместо «улучшить панель управления» я научился говорить: «Поменять цвет кнопки Calculate на #0066CC, увеличить шрифт до 16px, добавить отступ 8px». Точность устранила потери.

Дорогое путешествие: когда ИИ столкнулся с финансовой математикой

К второй неделе я потратил $93 в кредиты Replit. Расходы ускорялись, а не замедлялись. Каждая итерация стоила от $2 до $5 в зависимости от сложности. Шаблон был ясен: быстрые итерации съедали мой бюджет.

Но настоящий кризис наступил, когда я обнаружил, что финансовые расчеты ИИ ошибаются на 20%. Стоимость привлечения клиента у основателя показывала $47 когда должна была быть $58.75. Эта ошибка могла бы разрушить презентацию Series A.

Причина? Я дал ИИ расплывчатые инструкции и позволил ему делать предположения о методологии. Когда я попросил его «рассчитать LTV», он интерпретировал переменные непоследовательно — иногда используя месячный отток, иногда годовой, иногда придумывая собственный расчет.

Я потратил шесть часов на отладку одной формулы. Исправление потребовало отказаться от естественного языка и перейти к хирургической точности:

Вместо: «Рассчитать LTV»

Мне пришлось написать: «Рассчитать LTV как (Средний доход на пользователя × Валовая маржа) / Месячный отток, где ARPU = Общий MRR / Активные клиенты; Валовая маржа = (Выручка - COGS) / Выручка; Месячный отток = Ушедшие клиенты в этом месяце / Активные клиенты в начале месяца. Покажите работу пошагово.»

Эта конкретика изменила все. После этого ИИ всегда понимал правильно.

Переломный момент: слушать пользователей действительно работает

Через три недели у меня было три тестировщика и две готовые финансовые модели. Обратная связь была очень жесткой и поучительной.

Один основатель одним предложением прорвал всю сложность: «Я не хочу еще одного конструктора финансовых моделей. Я просто хочу спросить: “Как продлить runway на 3 месяца?” и получить ответ.»

Я строил неправильный продукт.

Вся ценность сместилась с инструмента на советника. Вместо очередной фабрики таблиц основатели хотели валидацию — чтобы кто-то сказал, что их цифры имеют смысл, указал на нереалистичные предположения, предложил улучшения и отвечал на «что если» в реальном времени.

Этот инсайт пришел на 21-й день. Осталось девять дней на переделку.

Проблема масштабирования: когда vibe coding достигает своих границ

Не все выдерживают этот подход. Когда основатели спрашивали «Можешь ли ты синхронизироваться с QuickBooks?», я понял жесткую правду: OAuth 2.0, webhook, маппинг данных, лимиты, обновление токенов — это не vibe coding. Это профессиональная разработка.

Я выбрал TypeScript, думая, что это современная практика. Оказалось, что когда ты не знаешь язык, ты платишь налог за время отладки. Две часа на исправление типа в TypeScript — (Тип ‘number | undefined’ не присваивается типу ‘number’) — напомнили мне, что лучше выбрать язык, который понимаешь, чем модный.

Кнопка отката стала священной. Я использовал ее 73 раза за 30 дней. На 27-й день я сломал всю систему, пытаясь добавить «умные дефолты» — испорченные расчеты, экспорт, аутентификацию — все. Вместо долгой отладки один клик восстановил стабильность.

Иногда лучший код — это тот, который ты не написал.

Числа: проверка в самой сырой форме

После 30 дней:

Метрики разработки: $127 потрачено, 3500 строк кода (в основном сгенерировано ИИ), 73 отката, один язык программирования, изученный через боль

Привлечение пользователей: 23 заинтересованных основателя, 12 реальных регистраций, 3 завершенных онбординга, 1 готов платить

Тот единственный основатель, предлагающий $50 в месяц? Он стал единственным важным показателем.

Жесткая реальность: создание чего-то, что интересно людям, сильно отличается от создания того, что люди используют. Моя воронка конверсии: 23 заинтересованных → 2 вовлеченных → 0 завершивших онбординг. Пока не произошел последний поворот, который привлек основателя, сказавшего: «Это первый раз, когда я понял свои юнит-экономики без финансового образования.»

Что реально дает vibe coding (и чего он не дает)

Где он хорош:

• Быстрое прототипирование (от идеи до тестируемого MVP за две недели)
• Низкие начальные затраты ($127 против $20K для разработчиков)
• Быстрые циклы ошибок и исправлений (пробуй, ломай, откатывай, учись за минуты)
• Генерация шаблонов и стандартных решений
• Отсутствие сложности найма

Где он слаб:

• Точные расчеты с требованием к последовательной методологии
• Интеграции API для предприятий с OAuth и webhook
• Многопользовательская безопасность
• Обработка фоновых задач для синхронизации данных
• Сложные финансовые формулы (когортный анализ, NPV)
• Функции совместной работы в реальном времени

Момент зрелости наступает, когда у вас есть 10+ платящих клиентов, которые требуют функции, которые vibe coding принципиально не может реализовать.

Что я бы сделал иначе (и что пропустил бы)

Если бы я начал заново завтра, я бы опросил 50 основателей, прежде чем написать хоть одну строку кода. Не 5. Не 10. Пятьдесят. Я бы спросил, что занимает больше всего времени для обновления, какие вопросы инвесторы задают постоянно, за что они реально готовы платить. Это бы сэкономило две недели и много напрасных усилий.

Я бы выбрал Python вместо TypeScript. Я бы установил жесткий $200 бюджет кредитов. Сначала сделал бы ручной процесс, прежде чем автоматизировать. Пропустил бы ночной режим, который никто не просил, идеальный интерфейс, который никому не нужен, и обещания интеграции, которые невозможно выполнить.

Самое главное, я бы понял с первого дня: общение с потенциальными клиентами — это не шаг к созданию, а основа создания.

Остаточный путь

Следующий этап — не в том, чтобы сразу везде внедрять vibe coding. В том, чтобы подтверждать ценность через постепенное выпускание.

Этап 1 (недели 5-8): Ручной конструктор финансовых моделей + советник на базе ИИ для проверки предположений + базовое сценарное планирование + экспорт. Цель: 10 платящих клиентов.

Этап 2 (недели 9-24): Если подтверждение работает, нанять опытных разработчиков финтеха для создания реальных интеграций, корпоративной безопасности, масштабируемой инфраструктуры. Бюджет: $50K-100K.

Миссия остается прежней: устранить Excel с 47-табличной моделью. Каждый основатель заслуживает реальных дашбордов, объяснений ИИ по цифрам, сценарного планирования за секунды, экспорта, готового для инвесторов, мгновенно.

Путешествие продолжается. Но теперь — с реальными основателями, которые задают направление, а не мои предположения, определяющие продукт.

Преимущество этого кроссворд-пазла на 30 дней? Я понял, что скорость без направления — это просто дорогая неудача. Точность важнее объема. Пользователи важнее предположений. А иногда лучшая проверка — это один основатель, готовый платить.