Всем привет, на связи Ринат! За последние несколько лет искусственный интеллект прошёл путь от любопытного инструмента с сомнительными результатами до полноценного помощника, способного писать код, понимать контекст проекта и даже работать автономно. Однако вместе с ростом возможностей пришло и разочарование: многие разработчики по-прежнему получают слабые результаты и делают вывод, что «ИИ не работает». Проблема здесь не в технологиях. Она в подходе.
Почему ИИ не оправдывает ожиданий
Главная ошибка, которую допускает большинство — это попытка переложить мышление на модель. Возникает соблазн: написать короткий запрос, откинуться в кресле и ждать, пока агент «сам всё сделает». На практике это приводит к обратному эффекту.
ИИ начинает генерировать код без понимания архитектуры, нарушает структуру проекта, добавляет лишние зависимости и создаёт технический долг. В результате время, якобы сэкономленное на разработке, тратится на исправление ошибок. ИИ не заменяет разработчика. Он усиливает его. Но только в том случае, если человек продолжает думать.
🌟Хочешь начать зарабатывать на нейросетях?
У тебя есть возможность забрать мой БЕСПЛАТНЫЙ КУРС. С ним ты пройдешь по короткому пути к созданию AI-ботов + поймешь как их продать их продавать. А также получишь свои первые заявки уже в первую неделю!
В курсе тебя ждёт:
- Система монетизации AI-ботов в 2026 году: что именно продавать, кому, за какие деньги и почему это покупают
- Разбор лучших инструментов и рабочей сборки: как быстро собирать AI-решения, чтобы результат можно было повторять под разных клиентов
- Соберёшь персонального ИИ-бота как готовый демо-кейс + получишь базовую упаковку под продажу (оффер, структура услуги, что показывать клиенту)
Это практика, после которой у тебя будет 3 готовых результата: понятная схема монетизации, собранный кейс для портфолио и упаковка, с которой можно спокойно идти в продажи и закрывать первые сделки.
Забирай ДОСТУП, пока такая возможность есть 👉 https://clck.ru/3SmDNT
А мы продолжаем!
Основа работы
Важно зафиксировать простое правило: агент может писать код, но не должен принимать архитектурные решения.
Проектирование системы, выбор подходов, логика взаимодействия компонентов — это зона ответственности человека. Если передать это ИИ, результат будет случайным и нестабильным. Хороший сценарий работы выглядит иначе: разработчик формирует решение, а агент помогает реализовать его быстрее.
Качество ответа ИИ напрямую зависит от качества входных данных. Короткие и размытые запросы практически гарантируют плохой результат. Если задача звучит как «сделай API для интернет-магазина», агенту просто не на что опереться. В этом случае он начинает «угадывать», что именно нужно — и почти всегда ошибается. Совсем другой результат даёт подробное техническое задание. Когда указаны:
- стек технологий,
- архитектура,
- структура проекта,
- примеры,
- ограничения,
модель начинает работать значительно точнее. Она не додумывает — она следует заданному контексту.
Новый подход к промтам
Один из ключевых инсайтов — не писать сложные технические промты вручную. Гораздо эффективнее сначала описать задачу на уровне бизнеса и требований, а затем попросить сам ИИ сформировать подробный технический промт. Такой подход даёт более структурированный и полный результат. Фактически, модель лучше справляется с формализацией задачи, чем человек.
Крупные задачи редко решаются за один шаг. Без разбиения на этапы ИИ начинает теряться, пропускать детали и делать ошибки. Поэтому перед началом работы важно либо самостоятельно разбить задачу на части, либо проверить план, который предлагает агент. Этот этап даёт сразу два преимущества:
- становится понятно, как ИИ интерпретировал задачу;
- появляется контроль над процессом выполнения.
Без декомпозиции работа быстро выходит из-под контроля.
Ограничения важнее, чем инструкции
Одна из самых недооценённых практик — явно указывать, чего делать нельзя. Обычно разработчики формулируют только требования: «добавь функцию», «измени модуль». Но не говорят, какие части системы трогать запрещено.
В результате ИИ может изменить критически важные файлы, сломать конфигурацию или нарушить архитектуру. Добавление блока ограничений резко снижает количество ошибок. Агент начинает «понимать границы» проекта и ведёт себя более предсказуемо.
Постоянный контекст: файл Agent.md
Ещё одна проблема — потеря контекста между сессиями. Каждый новый чат с ИИ фактически начинается с нуля. Решение — создание отдельного файла с правилами проекта. В нём фиксируются:
- используемый стек,
- структура проекта,
- архитектурные принципы,
- соглашения по коду,
- ограничения.
Современные инструменты умеют автоматически учитывать такие файлы. Это позволяет агенту сразу работать в нужном контексте без повторных объяснений. ИИ хорошо пишет код, но плохо гарантирует его корректность без дополнительных инструкций. Поэтому важно встроить цикл проверки:
- написание кода,
- запуск тестов,
- исправление ошибок.
Дополнительно можно подключать линтеры, компиляторы и даже инструменты визуальной проверки интерфейса. Это превращает ИИ из генератора кода в полноценного помощника разработки. Без этого этапа неизбежно накапливается технический долг.
Главный навык — коммуникация
Вся работа с ИИ в итоге сводится к одному навыку — умению чётко формулировать задачи. Разработчик больше не просто пишет код. Он:
- объясняет,
- делегирует,
- контролирует,
- уточняет.
Это и есть новые требования к профессии. Софт-скиллы становятся не менее важными, чем технические знания.
ИИ-агенты действительно могут кардинально ускорить разработку. Но только при правильном подходе. Они не заменяют мышление, не принимают решения и не несут ответственности за результат. Их сила — в исполнении.
Тот, кто научится грамотно ставить задачи, контролировать процесс и использовать ИИ как инструмент, получит серьёзное преимущество. Остальные продолжат считать, что «нейросети не работают».
Сейчас на нейросетях зарабатывают разными способами. Кто-то продаёт AI-внедрения в бизнес: ассистенты, боты, автоматизации, которые разгружают отдел продаж/поддержку и экономят компании десятки часов в месяц. И такие решения спокойно продаются от 70 000 ₽ и выше. А кто-то собирает более “тяжёлые” связки под процессы — и там чеки доходят до 200 000 ₽ за проект, потому что это уже про результат, а не про инструмент.
Я понимаю, что во всём этом легко запутаться: не понятно что продавать, кому продавать, как продавать и не хочется терять время, потому что есть сомнение в том что это покупают. Особенно если ты технарь: сделать можешь, а вот что именно продавать, кому и как упаковать - главная проблема.
Поэтому я и сделал бесплатный курс, где ты просто повторяешь за мной. Я показываю, как собирать AI-ботов/ассистентов под реальные задачи бизнеса и как упаковать это в понятный продукт: оффер, структура услуги и логика, как доводить до сделки. То есть готовая систему которую можно продавать
В нём ты получишь самые востребованные навыки 2026 года и соберёшь себе основу под AI-профессию: готовый кейс в портфолио + упаковка, с которой можно выходить к клиентам и продавать на БОЛЬШОЙ ЧЕК.
Забирай ДОСТУП, пока он открыт 👉 https://clck.ru/3SmDNT
И да, подробнее про рынок нейросетей рассказываю в своем Telegram канале 👉 https://t.me/+1Ix1gvELfdc3NzFi
Ринат Сулейманов отзывы -> https://t.me/+tno3nI_eY4ZlYjUy