Всем привет, друзья!
Недавно я закончил свой первый полноценный IT-проект — онлайн-сервис для мониторинга фандингов на криптобиржах. И сделал я его практически с нуля, при этом практически полностью при помощи ChatGPT. Расскажу, как всё это происходило — от идеи до запуска сайта.
Откуда появилась идея
После того как я прочитал книги Ждана Стерлинга о раннем прогнозировании криптотрендов по динамике фандингов (комиссий, которые трейдеры платят друг другу за использование кредитного плеча), я загорелся идеей:
а почему бы не отслеживать фандинги разных бирж в реальном времени?
Так родилась идея создать онлайн-сервис, который собирает данные о фандингах с разных площадок, отображает их текущие значения, период начисления и даже строит графики динамики за последние 60 дней.
Смысл стратегии в том, чтобы находить монеты с коротким фандинг-периодом (1 час) и отрицательным фандингом, скажем, −2% или даже −4% в час. В таких случаях можно открывать лонг-позиции и зарабатывать не только на возможном росте цены, но и на самих выплатах фандинга.
Как всё начиналось
Идея была, но как её реализовать — непонятно.
Когда-то я уже пробовал изучать Python, даже проходил курс по FastAPI на Stepik, но всё забросил. Решил, что этот проект станет отличной возможностью вернуться в разработку и набраться практики.
Первым делом — открыл ChatGPT.
Как ChatGPT стал моим тимлидом
Я набросал в блокноте короткое описание проекта и вставил его в ChatGPT с просьбой:
«Напиши техническое задание для разработчика по этому описанию».
Он выдал вполне приличное ТЗ. Я немного подправил и решил: идём по шагам.
Дальше всё шло так:
- Вставляю ТЗ в новый чат.
- Прошу ChatGPT: «Давай делать проект по шагам, начиная с самого начала».
- Он пишет код — я копирую в PyCharm.
- Проверяю, что работает.
- И так — снова и снова.
Реалии работы с ИИ-разработчиком
Если честно — легко не было. ChatGPT часто косячил, усложнял и забывал, что уже делал.
Иногда при изменениях в CSS он внезапно предлагал править main.py, ломая уже работающую логику. Приходилось постоянно держать его под контролем, чтобы новый функционал не ломал старый.
Плюс лимиты на сообщения. Когда чат переполнялся, приходилось начинать новый диалог. Чтобы не потерять контекст, я просил ChatGPT самому написать краткую инструкцию — что уже сделано и что осталось. Эту инструкцию я потом загружал в новый чат, и работа продолжалась.
К концу дня глаза реально дергались, особенно после ночных сессий до двух часов. Но было интересно.
Итоги: 7 дней нон-стопа
На весь проект ушло ровно 7 дней — с утра до вечера, без выходных.
Получился вполне рабочий сервис:
👉 fundrates.net — скринер фандингов, который собирает данные с разных бирж, отображает их в реальном времени и строит графики средних значений.
Сервис полностью бесплатный, даже рекламы пока нет. Есть мобильная версия — можно смотреть фандинги прямо с телефона.
Чему я научился
Прокачался ли я как айтишник? Наверное, не слишком. Но теперь я хотя бы понимаю, что такое эндпоинты, Docker, деплой и структура API. И самое главное — понял, что с помощью ChatGPT реально можно сделать полноценный проект, даже если ты новичок.
Конечно, это не заменит системного обучения, но даёт мощный старт и уверенность, что теперь всё возможно.
💡 Вывод: если у вас есть идея — не ждите идеального момента.
Откройте ChatGPT, сформулируйте задачу и начинайте делать. Пусть даже будет сложно и не идеально, но шаг за шагом получится результат.