Что за Cursor? Это среда разработки с AI-помощником, который может не просто советовать код, а сразу создавать файлы, папки и редактировать проекты. В отличие от обычных AI-ассистентов, тут можно сказать "сделай приложение" — и оно реально появится. Подробнее о Cursor у них на сайте.
Делимся кейсом продакта Максима Шведенко, который решил проверить на практике модного зверя - вайбкодинг. Поставил себе задачу: создать планировщик проектов с диаграммой Ганта, используя только Cursor, и вообще не писать код.
Почему это важно: обычно на создание такого инструмента для квартального планирования команды у продакта уходил целый спринт — рисовать диаграммы в Draw.io, двигать задачи, учитывать отпуска сотрудников.
Условия эксперимента: проверить вайбкодинг в двух режимах — когда ты шаришь в программировании и можешь поправить AI, и когда вообще не понимаешь в коде, а AI делает все сам.
!!! Больше кейсов? Переходите на наш канал “AI для продакта”.
Как шел эксперимент: 3 дня от кайфа до боли
День 1: "Вау, это же работает!"
Cursor схватил задачу с первого раза, сам выбрал стек (vanilla JS + HTML + CSS + JSON), создал рабочий планировщик из трех файлов. Приложение умело добавлять задачи, строить связи между этапами, раскидывать все по спринтам. Максим был в шоке: "Я реально ни разу не писал код!"
День 2: "Первый облом"
При добавлении новых фишек (цвета задач, перетаскивание, экспорт) AI стал чаще ломать то, что уже работало. Появились зацикленные баги: исправил одно — сломал другое, потом вернул первое. Начал игнорить четкие требования и переписывать код по 20 раз подряд. С экспортом в PDF вообще не справился — пришлось согласиться на PNG. А еще Cursor начал направлять сам себя — вносил правки без запроса, думал, потом снова что-то менял.
Тут Максим впервые нарушил правила эксперимента и указал AI, где конкретно в коде нужно поправить.
День 3: "Полный крах"
При попытке масштабирования Cursor окончательно поехал крышей. Добавляя создание команды, снес возможность добавления спринтов. Файл разросся до 2000+ строк, AI начал удалять рабочий функционал, пытаясь создать новый. Попытка разбить на модули провалилась — система начала переписывать проект с нуля.
Итог дня: никаких новых фишек не закрепилось, остался только старый функционал.
8 ключевых выводов из реального опыта
1. Вайбкодинг работает, но есть лимиты
AI правда может создать рабочее приложение без разработчика, но только для проектов средней сложности. Чем сложнее архитектура, тем больше нужно понимать, куда направлять AI.
2. Архитектуру надо планировать сразу
Главный косяк — весь код писался в одном файле. Когда проект вырос до 2000+ строк, AI потерял контроль над кодбазой. Структуру нужно продумывать с самого начала, а не когда все уже развалилось.
3. Тестируй постоянно
AI любит ломать рабочие части при добавлении новых фишек. Без регулярных проверок можно остаться с нерабочим проектом. Хорошо, что в Cursor есть откат к предыдущему состоянию.
4. Промпты решают все
Размытые инструкции не работают. AI нужно давать четкое техзадание, объяснять не только ЧТО делать, но и КАК это должно работать.
5. Экономия времени — огонь
Рабочий инструмент создали за 2 дня вместо обычных двух недель — экономия в разы. Для прототипов и MVP это просто находка.
6. Техника влияет на результат
Cursor зависит от качества VPN и состояния серверов OpenAI. Лагает интернет — лагает AI.
7. AI может зациклиться на ровном месте
Важная проблема: Cursor может начать переписывать сам себя без пользовательского запроса, делать одни и те же правки, игнорируя логику пользователя. Иногда это продолжается до срабатывания внутренних ограничений.
8. С дизайном все плохо
AI делает то, что просишь, но дизайн получается так себе. Нужно очень точно и конкретно формулировать требования к UI.
Практические рекомендации
Где вайбкодинг зашел:
- Прототипы и MVP
- Простые веб-приложения
- Автоматизация рутины
- Изучение программирования
Что нужно для успеха:
- Нормальный VPN
- Четкое техзадание
- Понимание принципов архитектуры
- Готовность много тестировать
Где точно не зайдет:
- Сложные enterprise-решения
- Высоконагруженные системы
- Проекты с жесткими требованиями к безопасности
Что показал эксперимент
Опыт демонстрирует: AI-инструменты уже сейчас могут значительно ускорить разработку, но успех зависит от правильного подхода к их использованию. Ключ не в том, чтобы полностью исключить человека из процесса, а в том, чтобы эффективно направлять возможности AI.
Подробную хронику эксперимента со всеми техническими деталями, примерами промптов и анализом ошибок читайте в полной статье Максима Шведенко. Готовое приложение доступно для тестирования: http://test.amalora.ru
!!! Больше кейсов? Переходите на наш канал “AI для продакта”.