Кодинг за допомогою ШІ: як я створив MVP стартапу за 30 днів, втратив $127 і дізнався, що насправді має значення

Проблема, яку ніхто не хотів вирішувати

Я бачив, як засновники потрапляли у той самий болісний цикл десятки разів. Венчурний капіталіст ставить невинне питання — «Що, якщо ваш відтік знизиться на 2%?» — і раптом зустріч зупиняється. Відповідь засновника ховається десь у 47-вкладковому Excel-кошмарі. Три години пошуку формул. Поламані посилання. Кругові помилки, що крашать всю модель.

Шаблон був незмінним: засновники тонули у таблицях, тоді як мали думати про зростання.

Тому я вирішив перевірити, чи може ця гаряча новинка — vibe coding, використання AI для швидкого прототипування — вирішити цю проблему. Що станеться, якщо я витрачу місяць на створення інструменту фінансового планування, використовуючи AI як основного партнера з розробки? Я не сучасний програміст (моє останнє серйозне кодування було два десятиліття тому), але я комфортно визнаю, що не знаю всього і швидко навчаюся.

Що я відкрив за 30 днів, кидає виклик усьому, що я думав, що знаю про швидке прототипування.

Мрія vs. Реальність

Перший день був наповнений енергією. Уявляв собі стильний фінансовий кабінет: AI-підтримка, синхронізація з QuickBooks, сценарне планування, експорти для інвесторів за секунди. Оцінка термінів? Три тижні до MVP. Я був впевнений.

Але я був зовсім неправий.

Перші уроки прийшли швидко і дорого. Коли я давав AI кілька інструкцій одночасно — «Додати темний режим», «Виправити баг», «Покращити продуктивність» — він не обробляв їх послідовно. Замість цього він зависав, плутався і створював Frankenstein-версію, яка не виконувала жодне з трьох завдань. Одна така помилка коштувала мені шести відкатів, трьох витрачених годин і $23 в обчислювальних кредитах.

Складність UI зруйнувала моє друге припущення. Одна проста команда — «Додати нічний режим» — викликала 47 окремих змін. Результат: білий текст на білому фоні, невидимі кнопки, повний провал інтерфейсу. Виправлення шрифтів і фонових кольорів забрало ще три дні.

Реальний прорив стався, коли я перестав говорити розпливчасті речі типу «зроби більш інтуїтивно» і почав бути точним у командах. Замість «покращити панель управління» я навчився говорити: «Змінити колір кнопки Calculate на #0066CC, збільшити шрифт до 16px, додати відступ 8px». Точність усунула втрати.

Дорога дорогою: коли AI зустрічається з фінансовою математикою

До другого тижня я витратив $93 в кредитах Replit. Витрати зростали, а не зменшувалися. Кожна ітерація коштувала від $2 до $5 залежно від складності. Шаблон був ясним: швидке ітеративне прототипування зжирало мій бюджет.

Але справжня криза настала, коли я виявив, що фінансові обчислення AI відхиляються на 20%. Вартість залучення клієнта засновника показувала $47 коли вона мала бути $58.75. Ця помилка могла зірвати презентацію Series A.

Причина? Я дав AI розпливчасті інструкції і дозволив йому робити припущення щодо методології. Коли я попросив його «обчислити LTV», він інтерпретував змінні непослідовно — іноді використовуючи місячний відтік, іноді річний, іноді вигадуючи власний розрахунок.

Я витратив шість годин на налагодження однієї формули. Виправлення вимагало відмовитися від природної мови і перейти до точності:

Замість: «Обчислити LTV»

Мені потрібно було написати: «Обчислити LTV як (Average Revenue Per User × Gross Margin) / Monthly Churn Rate, де ARPU = Total MRR / Active Customers; Gross Margin = (Revenue - COGS) / Revenue; Monthly Churn = Churned Customers This Month / Active Customers at Month Start. Показати роботу крок за кроком.»

Ця конкретика змінила все. Після цього AI робив все правильно кожного разу.

Переломний момент: слухати користувачів дійсно працює

Після трьох тижнів у мене було три тестери і дві завершені фінансові моделі. Відгуки були дуже принизливими.

Один засновник розбив всю складність одним реченням: «Я не хочу ще одного конструктора фінансових моделей. Мені просто потрібно запитати: “Як продовжити runway ще на 3 місяці?” і отримати відповідь.»

Я створював неправильний продукт.

Ціннісна пропозиція повністю змінилася: від інструменту до радника. Замість ще однієї фабрики таблиць, засновники хотіли валідацію — когось, хто скаже, чи мають їхні цифри сенс, вкаже нереалістичні припущення, запропонує покращення і відповідатиме на «що якби» у реальному часі.

Цей інсайт прийшов на 21-й день. Залишалося дев’ять днів на перепланування.

Проблема масштабування: коли vibe coding досягає меж

Не все витримує цей підхід. Коли засновники запитували «Чи можу я синхронізувати з QuickBooks?», я зрозумів жорстоку правду: OAuth 2.0, webhook, мапінг даних, обробка rate limit, логіка оновлення токенів — це не territory vibe coding. Це професійна розробка.

Я обрав TypeScript, думаючи, що це сучасна практика. Виявилося, що коли ти не знаєш мову, ти платиш «податок на навчання» у часі налагодження. Два години на виправлення типу TypeScript — (Тип ‘number | undefined’ не може бути присвоєний типу ‘number’) — нагадали мені, що вибір мови, яку ти розумієш, краще за трендову.

Кнопка відкату стала священною. Я натискав її 73 рази за 30 днів. На 27-й день я зламав всю систему, намагаючись додати «розумні за замовчуванням» — пошкоджені обчислення, функціонал експорту, автентифікація користувачів, все. Замість годин налагодження, один клік відновлював стабільність.

Іноді найкращий код — це той, що ти не пишеш.

Числа: валідація у найчистішій формі

Після 30 днів:

Метрики розробки: $127 витратив, 3500 рядків коду (переважно згенерованих AI), 73 відкатів, один мовний навик, здобутий через біль

Залучення користувачів: 23 зацікавлених засновники, 12 реальних реєстрацій, 3 завершені onboarding, 1, хто справді платить

Той один засновник, що пропонує $50/місяць? Це стала єдина метрика, яка має значення.

Жорстка реальність: створити щось, що людям цікаво, — зовсім не те саме, що створити щось, що вони використовують. Мій конверсійний канал був: 23 зацікавлених → 2 залучених → 0 завершених onboarding. До останнього повороту, який привів засновника, що сказав: «Це перший раз, коли я зрозумів свої юніт-економіки без фінансової освіти.»

Що таке vibe coding і що ні (І що я зробив би інакше)

Де він сильний:

• Швидке прототипування (ідей у тестовий MVP за два тижні)
• Низькі початкові капітальні витрати ($127 проти $20K для розробників)
• Швидкі цикли невдачі (спробуй, зламай, відкат, навчись за хвилини)
• Генерація boilerplate і стандартних шаблонів
• Відсутність складнощів з наймом

Де він руйнується:

• Точні обчислення, що вимагають послідовної методології
• Інтеграція з API підприємств з OAuth і webhook
• Багатоплатформна безпека
• Обробка фонових задач для синхронізації даних
• Складні фінансові формули (когортний аналіз, NPV)
• Функції реального часу для співпраці

Момент зрілості настає, коли у вас є 10+ платних клієнтів, які вимагають функцій, що vibe coding принципово не може забезпечити.

Що я б зробив інакше (І що пропустив)

Якби я починав знову завтра, я б провів інтерв’ю з 50 засновниками перед тим, як написати бодай один рядок коду. Не 5. Не 10. П’ятдесят. Я б запитав, що найдовше оновлюється, які питання інвестори ставлять найчастіше, що вони справді готові платити. Це зекономило б мені два тижні і значні зусилля.

Я б обрав Python замість TypeScript. Я б встановив жорсткий $200 бюджет кредитів. Спершу зробив би ручний процес, перш ніж автоматизувати. Я б пропустив нічний режим, який ніхто не просив, ідеальний UI, який нікому не був потрібен, і обіцянки інтеграцій, які не можна було виконати.

Найголовніше — я б зрозумів цю істину з перших днів: спілкування з потенційними клієнтами — це не крок до створення, а основа створення.