Как я создал платформу автоматизации для бизнеса с помощью Vibe Coding

Введение

Создание сложного ПО обычно требует большой команды разработчиков, месяцы работы и огромные инвестиции. Но что если я скажу вам, что в 2026 году один человек может создать полнофункциональную платформу для бизнеса, используя только AI и современные инструменты Vibe Coding?

Меня зовут Евгений, и я создал Synthix — облачную платформу, которая помогает бизнесам автоматизировать рутину, получать отчеты, управлять напоминаниями, анализировать данные и многое другое. На создание уходило обычно месяцы работы команды из 5+ человек. Я создал полностью работающую систему за несколько недель практически без написания кода вручную.

В этой статье я расскажу, как я это сделал, какие инструменты использовал, и почему это революционно меняет подход к разработке для малого и среднего бизнеса.

Инструменты, которые я использовал

1. Cursor — главный редактор

Cursor — это IDE (редактор кода), встроенный на основе VS Code, но с мощной AI помощью. Это был основной инструмент для создания Synthix.

Почему именно Cursor?

• Agent Mode: Можно дать один большой промпт, и AI автоматически создаст всю архитектуру проекта
• Context-aware: Cursor понимает весь ваш кодовый базис и может делать правки, учитывая контекст
• Встроенный чат: Не нужно переходить в браузер — весь процесс в одном окне
• Git интеграция: Видно все изменения, легко отменять ошибки

2. Antigravity Google — мощная альтернатива

Google запустила Antigravity — платформу нового поколения для Vibe Coding, которая работает с Gemini 3.0.

Как я использовал Antigravity:

• Для генерации сложной бизнес-логики и алгоритмов
• Для взаимодействия с Google Cloud (BigQuery, Cloud SQL)
• Для параллельной разработки — разные агенты работали на разных задачах одновременно
• Для интеграции с внешними данными и аналитикой

Преимущество: Antigravity может напрямую подключаться к базам данных через MCP (Model Context Protocol) и выполнять SQL запросы, чтобы AI понимал структуру данных.

3. Кастомный MCP сервер для ревью кода

Стандартная проверка кода — это узкое место. Я создал собственный MCP сервер на основе Claude Code Review, который интегрировался с моим рабочим процессом.

Что делал мой MCP сервер:

Разработчик пишет код - Git diff отправляется на MCP сервер - AI (Claude/Gemini) проверяет изменения - Сервер выдаёт детальный отчёт о проблемах, уязвимостях, улучшениях - Cursor показывает рекомендации в IDE - Разработчик принимает/отклоняет изменения

Результат: 40% тестирования и проверки кода делал AI автоматически, без моего участия.

Как я создавал Synthix: Процесс Vibe Coding

Фаза 1: Планирование (1-2 часа)

Я открыл Cursor и описал требование:

"Создай архитектуру облачной платформы для бизнеса, которая:

Tech stack: NestJS, React, PostgreSQL, Redis, Docker
Используй best practices, микросервисную архитектуру, API-first подход"

Что произошло: Cursor (в Agent Mode) за 15 минут:

• Создал структуру папок проекта
• Генерировал базовую архитектуру (микросервисов)
• Написал docker-compose для локальной разработки
• Создал README с инструкциями по запуску

Фаза 2: Генерация кода (60% — AI)

Вместо того чтобы писать API endpoints вручную, я:

1. Для каждого модуля описывал требования на русском:

"Создай REST API для управления задачами с эндпоинтами:

Используй TypeORM, добавь валидацию через class-validator"

Результат: ~15,000 строк production-ready кода за 2 недели. В нормальной разработке это заняло бы 2-3 месяца для команды из 3 человек.

Фаза 3: Тестирование и ревью (40% — AI)

Здесь в работу включился мой кастомный MCP сервер.

Вместо того чтобы вручную писать 100+ тестов, я:AI генерировал тесты, а MCP сервер:

• Запускал их локально
• Проверял покрытие кода (нужно >80%)
• Искал потенциальные баги
• Проверял соответствие лучшим практикам

1. Я фокусировался только на бизнес-логике, которая требовала моего внимания

Результат:

• Написано 400+ автоматических тестов
• Покрытие кода: 92%
• Найдено и исправлено 50+ потенциальных проблем
• 0 критических уязвимостей в кода

Архитектура Synthix: Что он умеет?

Модуль 1: Управление задачами и рабочими процессами

Компания может создавать задачи, назначать их сотрудникам, отслеживать прогресс. AI автоматизирует тривиальные задачи — например, распределяет работу на основе загруженности или исторических данных.

Бизнес-выгода: Экономия 5-10 часов в неделю на управление проектами.

Модуль 2: Отчеты и аналитика в реальном времени

Вместо того чтобы собирать отчеты вручную, Synthix:

• Анализирует данные из CRM, Google Sheets, баз данных
• Генерирует insights (тренды, аномалии, рекомендации)
• Выдает визуальные дашборды
• Отправляет еженедельные сводки автоматически

Бизнес-выгода: Данные для принятия решений в режиме реального времени, вместо ручного анализа.

Модуль 3: Умные напоминания

Интеграция с Telegram и email для:

• Напоминаний о дедлайнах
• Уведомлений о важных событиях
• Запроса на одобрения
• Отправки результатов анализа

Бизнес-выгода: Ничего не забывается, все всегда в курсе.

Модуль 4: Анализ данных и поиск информации

Компания может загрузить данные (CSV, JSON, из API), и Synthix:

• Очищает данные
• Находит закономерности
• Отвечает на вопросы на естественном языке ("Сколько продаж было в марте?" → AI найдет ответ)
• Прогнозирует тренды
• Ищет и анализирует информацию в интернет

Бизнес-выгода: Бизнес-аналитика без аналитика.

Модуль 5: Генератор сайтов

"Создай лендинг для фитнес-студии: блок с услугами, отзывы, форма записи, интеграция Calendly"

Synthix:

• Генерирует HTML/CSS/JS код
• Интегрирует платежные системы (Yookassa)
• Подключает аналитику (Google Analytics)
• Оптимизирует под мобильные устройства

Бизнес-выгода: Сайт за часы, а не за месяцы и десятки тысяч рублей.

Модуль 6: Автоматизация постинга в соцсети

Компания может:

• Описать контент-календарь на месяц
• Написать идеи для постов
• Synthix генерирует текст, подбирает картинки (через AI Image Generation)
• Автоматически постит в VK, Telegram по расписанию

Бизнес-выгода: Маркетинг работает пока вы занимаетесь основным бизнесом.

Практические примеры использования

Пример 1: Компания по управлению проектами

Ситуация: Агентство разработки тратит 10 часов в неделю на составление отчётов для клиентов.

С Synthix:

1. Данные о проекте автоматически собираются из Bitrix24, AmoCRM, и другие.
2. AI генерирует отчёт: "На этой неделе завершено 8 задач, осталось 12, задержка по одному модулю из-за..."
3. Дашборд показывает в реальном времени статус всех проектов
4. Каждый пятница отчёт автоматически отправляется клиенту

Результат: Экономия 40 часов в месяц, клиент всегда в курсе, нет конфликтов.

Пример 2: E-commerce магазин

Ситуация: Нужно анализировать продажи, но нет аналитика.

С Synthix:

1. Загружаются данные из Shopify/WooCommerce в платформу
2. AI автоматически анализирует:

• Какие товары продаются лучше?
• В какое время дня больше покупок?
• Какие клиенты готовы потратить больше?
• На какие товары нужна скидка, чтобы они продались?

1. Рекомендация: "Снизь цену на пижамы на 15% — это увеличит продажи на 23%"
2. Каждый день рассылка с ключевыми метриками

Результат: Увеличение продаж на 15-20%, лучшее понимание клиентов.

Пример 3: Маркетинг агентство

Ситуация: Нужно создавать 20+ постов в месяц для разных клиентов в социальных сетях.

С Synthix:

1. Маркетолог задаёт контент-календарь: "5 постов про фитнес, 5 про здоровье, 5 про новости индустрии"
2. AI генерирует текст, подбирает стиль, создаёт картинки
3. Все посты автоматически публикуются в VK, Telegram, Instagram по расписанию
4. Аналитика показывает, какие посты работают лучше

Результат: Маркетолог может обслуживать в 2-3 раза больше клиентов, контент консистентный и полностью на бренд.

Почему это важно для бизнеса?

Для предпринимателей

Раньше создание собственной SaaS платформы требовало:

• Инвестиции 500k-2M RUB
• Найм команды разработчиков
• 3-6 месяцев до первой версии

Теперь:

• 100-200k RUB на инструменты и облако
• 1-2 человека (можно даже самому)
• 2-4 недели до MVP

Практические советы для Vibe Coding

Если вы хотите начать разрабатывать свой проект с Vibe Coding, вот мои советы:

1. Начните с простого

Не пытайтесь сразу создать сложную систему. Начните с одного простого модуля — например, "TODO приложение с API". Привыкните к процессу.

2. Пишите хорошие промпты

Плохой промпт:

"Создай API для задач"

Хороший промпт:

"Создай REST API для управления задачами на NestJS.
Endpoints: POST /tasks, GET /tasks (с пагинацией),
PUT /tasks/:id, DELETE /tasks/:id. Используй TypeORM,
добавь валидацию через class-validator, обработку ошибок,
логирование. Структура папок: src/tasks/{controller, service, entity}"

3. Используйте MCP для проверки

Не рассчитывайте только на встроенные чекеры Cursor. Создайте (или используйте существующие) MCP серверы для:

• Автоматического тестирования
• Security сканирования
• Проверки стиля кода
• Интеграции с вашими инструментами

4. Версионируйте всё в Git

Если AI сделает ошибку, вы сможете откатиться назад. Git history помогает также отслеживать изменения и понимать, как эволюционировал проект.

5. Человек проверяет, AI исправляет

Всегда проверяйте код AI, но не переделывайте вручную. Если есть проблема — дайте AI инструкцию исправить её. Это быстрее.

6. Документируйте для AI

Создайте документ с описанием:

• Архитектуры вашего проекта
• Правил кодирования
• Примеров интеграций
• Ограничений

Заключение

Synthix — это не просто приложение. Это доказательство того, что способ разработки ПО кардинально меняется.

Что получилось:

• ✅ Полнофункциональная MVP за 2-3 недели
• ✅ Один разработчик вместо команды из 5+
• ✅ 60% кода написано AI, 40% проверки AI
• ✅ Качество кода выше, чем при ручном написании
• ✅ Стоимость в 5-10 раз ниже традиционной разработки

Главный вывод: Если вы всё ещё разрабатываете так же, как 5 лет назад (пишете весь код вручную), вы отстаёте от рынка. Vibe Coding — не будущее. Это настоящее.

Еще больше интересного в нашем телеграмм канале. Шаблоны n8n, практические советы, обучение.