Android [Kotlin] для начинающих – Иван Ветров

Как устроен AI-редактор кода и почему я бросил его создание ИИ-редактор кода — это прежде всего редактор. Нужен инструмент, который позволяет редактировать файлы. Cursor для этой цели сделал форк VS Code — и это видно невооружённым глазом, и по структуре, и по внешнему виду. VS Code построен на Electron — фреймворке на базе Chromium. По сути, браузер. К сожалению, именно так строится подавляющее большинство кроссплатформенных десктопных приложений. Я решил не делать исключений. Грубо говоря задача делится на три части: правильный бэкенд, кастомизация клиента изнутри и их интеграция. Причём бэкенд — это не просто прослойка до API какой-то модели. Это отдельная система со своей инженерией, а не обёртка над нейросеткой. Если они смогли — значит, и я смогу. Весной 2025 года сделал форк VS Code и начал строить. Это был наивный оптимизм, от части. VS Code — это здоровенный проект: сотни тысяч строк, сложная архитектура, система расширений, терминал, отладчик и ещё куча всего. И он постоянно обновляется — Microsoft запустил свой Copilot и фигачит коммиты без остановки. Первое время я реально не понимал, за что хвататься. Читал исходники, разбирал архитектуру руками. AI тут помогает в основном анализом и объяснениями — надо самому понимать, как работает система из миллионов строк кода. В мае 2025 я просто бросил. Сейчас время быстрых. Есть гипотеза - сделал прототип, протестил и получил "фидбек от реальности". У меня ушло несколько месяцев, до рабочего MVP — ещё далеко, деньги утекают, результата нет. Но история на этом не закончилась.

В начале 2025 года попробовал Cursor. Поначалу это ощущалось как магия. В голове мысль: ща всё закодим. Подсаживаешься мгновенно — быстрые результаты, хочется ещё и ещё. Чистый дофамин. Пользовался им каждый день до конца года. В декабре Cursor прислал годовой саммари: топ-0.1% пользователей в мире. Оплатить Cursor рублями нельзя. Валютой — конвертация и наценки. За год суммарно на все AI-сервисы ушло порядка двух миллионов рублей. Cursor — основная статья, но были и другие инструменты, которые регулярно тестировал. Подобный инструментарий изменил продуктивность настолько, что вернуться назад было физически невозможно. Это как пересесть с машины обратно на велосипед — технически можно, но зачем. В какой-то момент просто осознал: это безумно дорого. И тогда я начал искать способы сделать аналогичный инструмент для себя — чтобы не переплачивать и не зависеть от западных капризов с оплатой. Ведь проблемы есть и по сей день. Это действительно дорого, чаще всего непрозрачная система подсчета использования, сценарий блокировки становится все реалистиченее. Ну и в конце концов при использовании инструментов много что хотелось переделать под свои нужды. Так я решил строить свой WorkAI. О том, как именно устроен AI-редактор изнутри — в следующей части.

Потратил 2 млн на Cursor, продал машину — и сделал свой AI-редактор кода За 2025 год я вошёл в топ-0.1% пользователей Cursor в мире, гонял деньги через биржу, бросил проект, продал машину — и в итоге выпустил рабочий MVP большого проекта. Рассказываю, как я дошёл до этого и зачем российским разработчикам свой AI IDE. Я начал ковырять машинное обучение ещё до появления ChatGPT. Не на уровне «посмотрел ролик на ютубе» — реально изучал, как устроены модели, пробовал применять в своих проектах. Тогда это казалось нишевой штукой для энтузиастов. Мало кто верил, что из этого вырастет что-то серьёзное. Когда вышел ChatGPT — ещё в самой первой веб-версии, без API, без плагинов — я среди первых начал тащить в него код. Буквально: открывал браузер, копировал куски, вставлял в чат, получал ответы, правил, переносил обратно. Топорно, медленно — но работало. Большинство разработчиков смотрели на это скептически. Модели тогда были откровенно слабые. GPT-3.5 путался в элементарных вещах, галлюцинировал, забывал контекст через пару сообщений. Но я всё равно чувствовал: за этим что-то есть. Пока в комментариях спорили, заменят ли нейросети программистов — я на них пытался строить реальные продукты. Мы с бизнес-партнёром Фридоном Данеляном построили школу AndroidSprint — три года обучаем Android-разработке на Kotlin. С самого начала AI-бума начали внедрять нейросети во всё: AI-ментор в Telegram, тренажёр для собеседований, обучающая платформа с ИИ-менторами. Отдельно собрал key-core.ru — сервис для работы с семантикой в Яндекс.Директ, полностью на AI. К моменту, когда я открыл Cursor, за плечами было больше десятка AI-продуктов и пара лет опыта — от первых кривых экспериментов с GPT-3.5 до продакшн-систем на сотни студентов. И это начало моей истории создания WorkAI (https://workai.su). Продолжение в постах.

Есть интересная вещь, которую я наблюдаю последний год. Действующие разработчики перестраиваются медленно. Не потому что глупы — просто у них есть устоявшиеся привычки, рабочие подходы, комфортные инструменты. Переучиваться болезненно когда уже умеешь. Когда у тебя есть работающий способ делать что-то — мозг сопротивляется менять его на другой, даже если другой лучше. Я сам через это прохожу. Есть паттерны которые я использую годами — и иногда ловлю себя на том что тяну старый подход туда где новый инструмент справится быстрее. А человек который начинает сейчас — у него нет этого груза. Он начинает сразу с новыми инструментами. Не "переучивается с Python на AI-assisted Python", а просто учится так как оно есть в 2026. Без привычки писать все руками когда это уже необязательно. Без рефлекса игнорировать подсказки IDE. Без снобизма "настоящий программист все пишет сам". Это реальное преимущество — не теоретическое. Мне не нравится слово "вайбкодинг" — оно обесценивает и звучит пренебрежительно, как будто речь о несерьезном баловстве. Подход к разработке действительно меняется, и это заслуживает нормального названия. Но суть верная: база нужна — чтобы понимать что инструмент тебе предлагает и уметь это проверить. А не как сама цель. Окно сейчас открыто. Пока те кто уже внутри еще не успели полностью перестроиться.

Вся история процессов обучения сводится к одному: как быстро вы узнаёте, что накосячили. В книге — листаете 40 страниц назад, перечитываете главу, сверяете с примером. В видео — перематываете, ставите на паузу, пересматриваете фрагмент. В тренажёре — отправляете решение и ждёте. Мы сделали так, чтобы ждать не пришлось. Фидбек по вашему коду — за секунды, персонально, с учётом того, где вы сейчас и что уже знаете. Агрегаторы курсов, площадки с записями уроков — хорошо упакованный контент. Видео, лекции, задачи — удобно, и мы сами так учились. Но мы сделали другое. Это не курс, а инструмент. → ИИ-менторы с характером — Порфирий Петрович разбирает ваш код сократическим методом: не даёт ответ, а задаёт вопросы, пока сами не дойдёте. Илья Ильич О. помогает выбрать карьерный трек. Оба видят ваш прогресс, задачи и контекст. 24/7, за секунды. → Дерево технологий — граф навыков с зависимостями, как дерево талантов в RPG. Открываете одну ветку — становятся доступны следующие. Видите путь целиком, делитесь своей Skills Map. → Канбан-доска заданий — как в настоящей команде: беклог, в работе, сделано. Фокус вместо хаоса. → Живые менторы + peer review — код-ревью от практикующих разработчиков. Плюс вы сами проверяете код сокурсников — учитесь видеть чужие ошибки, это ускоряет рост сильнее, чем туториалы. → Геймификация — стрики, достижения, еженедельные челленджи и фановые квесты типа «объясни задачу резиновой утке». Учиться каждый день становится привычкой. Открыть платформу: androidsprint.ru И самое интересное. Новый Kotlin Практикум — 140+ задач, IDE прямо в браузере, ИИ-проверка кода за секунды. Расширенные текстовые и видеоуроки, ежедневные квесты, рейтинги с наградами. Старт бесплатный, все функции доступны. Учить Kotlin с ИИ-ментором: androidsprint.ru/...kum