Найти в Дзене
Python Lab

Неделя с ИИ‑ассистентом: как я пытался заменить себя нейросетью и что из этого вышло

В какой‑то момент я поймал себя на том, что работаю «по‑старому»: открываю редактор, Telegram с заказчиком, таски в списке — и дальше просто сижу и руками пишу код.
При этом в ленте все орут: «ИИ заменит программистов, ассистенты пишут код лучше джунов».​ Вечером в воскресенье я открыл ноут и записал себе в заметках: «Неделя эксперимента. Максимум кода через ИИ, минимум — руками. Считаем, что будет быстрее, а что наоборот». Утро. Кофе, наушники, чистый рабочий стол. Ставлю себе связку: Cursor (или Codeium), ChatGPT/Claude для подсказок, плюс небольшой Python‑проект для теста.​ Пишу ассистенту простой запрос: «Сделай мне шаблон бота на aiogram, который отвечает “Привет” на /start». Он честно выдаёт код. Я копирую, запускаю — и вот тут первый «ах да»: Вместо обещанных «2 минут» вылезает полчаса: установить нужную версию, поправить импорты, проверить хендлеры.
Но вечером я всё‑таки фиксирую в дневнике: «Минус 20–30% времени на шаблон, если не веришь ассистенту на слово». На второй день б
Оглавление

День 0. Решение

В какой‑то момент я поймал себя на том, что работаю «по‑старому»: открываю редактор, Telegram с заказчиком, таски в списке — и дальше просто сижу и руками пишу код.
При этом в ленте все орут: «ИИ заменит программистов, ассистенты пишут код лучше джунов».​

Вечером в воскресенье я открыл ноут и записал себе в заметках:

«Неделя эксперимента. Максимум кода через ИИ, минимум — руками. Считаем, что будет быстрее, а что наоборот».

День 1. Первая настройка и первое разочарование

Утро. Кофе, наушники, чистый рабочий стол. Ставлю себе связку: Cursor (или Codeium), ChatGPT/Claude для подсказок, плюс небольшой Python‑проект для теста.​

Пишу ассистенту простой запрос:

«Сделай мне шаблон бота на aiogram, который отвечает “Привет” на /start».

Он честно выдаёт код. Я копирую, запускаю — и вот тут первый «ах да»:

  • версия aiogram не та, что в моём проекте;
  • пара импортов устарела;
  • придётся всё равно разбираться руками.

Вместо обещанных «2 минут» вылезает полчаса: установить нужную версию, поправить импорты, проверить хендлеры.
Но вечером я всё‑таки фиксирую в дневнике: «Минус 20–30% времени на шаблон, если не веришь ассистенту на слово».

День 2. Фриланс‑заказ и реальный стресс

На второй день беру реальную задачу с биржи: дописать функционал в уже существующем Python‑скрипте.
Классика: «код писал другой разработчик, документации нет, комментариев почти нет».

Я делаю то, чего раньше не делал:
не залезаю сразу переписывать, а копирую куски в ассистента:

  • «Объясни, что делает эта функция»;
  • «Есть ли тут очевидные баги?»;
  • «Можно ли это упростить?».

И вот тут ИИ впервые реально выручает.
Вместо того чтобы 40 минут глазами разбирать чужую логику, я получаю сносное объяснение и пару вариантов рефакторинга.​

Дальше включается старый рефлекс: всё равно просматриваю каждый if и цикл.
Но время на «въехать» сокращается примерно вдвое.
Заказчик в итоге пишет:

«Наконец это стало читаться, спасибо, если что — буду к тебе обращаться».

День 3. Любимый баг и ненавистный автодополненный код

На третий день я чуть не погорел.

Есть задача: добавить новый endpoint в небольшое API на FastAPI.
Раньше я бы просто открыл свой старый проект и по памяти накидал в том же стиле.

Сейчас я действую «по правилам эксперимента»:
описываю задачу ассистенту, получаю готовый обработчик, копирую в проект.

Тестирую — вроде всё работает. Уже тянусь к клавише «отправить заказчику», но решаю ради интереса посмотреть код ещё раз, глазами.
И нахожу классическую историю: ассистент в одном месте очень аккуратно «проглотил» одну проверку прав, потому что я не упомянул её в промпте.

Вот в этот момент я понимаю, почему многих бесит ИИ‑код: ошибка не выглядит как ошибка, он просто слишком уверенно делает «почти верно».

В дневнике делаю жирную пометку:

«ИИ — это не джун, которого можно потом научить, это калькулятор, которому нельзя доверять без проверки».

День 4. То, что ИИ делает лучше меня

На четвёртый день у меня был день документации.
Есть старый бот, наполненный patch’ами и хотфиксам, который никто никогда толком не описывал.

Честно скажу: писать доку всегда казалось мне чуть хуже наказания.
Но в этот раз я решил проверить: что если отдать черновую работу ассистенту.

Схема получилась такой:

  1. Копирую часть кода в диалог.
  2. Пишу: «Объясни, что делает этот модуль простыми словами для техподдержки».
  3. Беру текст, режу лишнюю воду, добавляю свои ремарки и реальные названия сущностей из проекта.

Вместо трёх часов мучений я провёл минут сорок.
При этом документация вышла не идеальной, но хотя бы существующей.
Заказчик потом отдельно поблагодарил именно за описание, а не за фиксы.

День 5. Перегореть тоже легко

Где‑то к пятому дню я поймал другую сторону эксперимента:
от постоянного переключения «написать промпт → ждать → править» тоже устаёшь.

Есть моменты, когда проще реально открыть пустой файл и за 15 минут набросать руками:
обычные циклы, простые вычисления, структуры данных, короткие скрипты.

Я прямо записал себе:

  • если задача занимает до 10–15 минут и ты точно знаешь, как её решать — писать самому;
  • если это повторяющаяся штука (тесты, одинаковые CRUD‑шаблоны, документация) — спокойно отдавать ИИ.

Попытка «всё делать через ассистента» приводит к тому, что ты становишься не разработчиком, а оператором по заполнению промптов.

День 6. День, когда ИИ принёс деньги

В субботу мне прилетел небольшой срочный заказ:
поднять и допилить парсер для выгрузки цен с сайта и выгрузки в Excel.

Если честно, такие задачи я раньше не любил:
много рутины, боевые дедлайны, куча мелких нюансов.

В этот раз я сделал так:

  • описал задачу ассистенту;
  • сгенерировал скелет на requests + BeautifulSoup;
  • отдельно попросил код для экспорта в pandas → Excel;
  • руками подправил селекторы и обработку ошибок.

Вся работа заняла около часа вместо привычных трёх–четырёх.
Чек был небольшой, но главное — я уложился в очень жёсткий срок и не умер по дороге.

Тут я впервые почувствовал, что ИИ‑ассистент — это реально инструмент для заработка, а не просто «игрушка для техноэнтузиастов».

День 7. Честные выводы, а не мотивация

За неделю я так и не смог «заменить себя нейросетью».
Зато смог разобраться, где она действительно делает меня сильнее, а где только мешает.

Если совсем честно, выводы получились такие:

  • ИИ выигрывает у меня в скорости на рутине. Шаблоны, тесты, документация, однотипные обработчики — да.
  • Я выигрываю у ИИ в понимании задачи. Любой заказчик приходит не с «описанием API», а с хаотичным голосовым — это всё равно приходится распаковывать самому.​
  • ИИ не умеет брать на себя ответственность. Он не будет спорить с заказчиком, менять ТЗ, думать о том, что будет через полгода поддержки.
  • Если пытаться «отдать ИИ всё» — выгораешь. Мозг превращается в прокладку между заказчиком и моделью, а не в специалиста.

Что бы я посоветовал себе год назад

Если бы я мог вернуться в 2024 год и дать себе тогдашнему небольшой конспект, он выглядел бы так:

  • Выбери одного ассистента и доведи до автоматизма промпты под свои типичные задачи (боты, парсеры, скрипты).
  • Не пытайся заменить себя — пытайся подрезать рутину тебе вчерашнему.
  • Обязательно оставляй себе задачи, где есть вкус: архитектура, сложная логика, разговоры с людьми.
  • И никогда не отправляй заказчику код, который ты не читал глазами, даже если его написал «суперумный ИИ».