Мой первый опыт вайб-кодинга проекта с нуля: от идеи до рабочего бота за 10 часов разработки

Как фрилансер и маркетолог, я привык использовать нейросети для решения рабочих задач. Но до недавнего времени мой опыт программирования ограничивался правкой готовых скриптов через Cursor. Пока не решил попробовать что-то новое — полноценный вайб-кодинг с помощью Amazon Kiro.

Спойлер: простая идея превратилась в полноценного телеграм-бота с 8,745 строками кода, системой безопасности и автоматизированным деплоем. И да, я до сих пор не умею программировать в классическом понимании.

В последнее время я активно изучал тему вайб-кодинга: смотрел обучающие видео, читал статьи, участвовал в тематических чатах. Как человек, который постоянно автоматизирует процессы и интегрирует сервисы через API, мне было интересно попробовать создать что-то с нуля.

Я думал, что разработка получится быстрее и проще — ведь идея простая: Telegram-бот для генерации паролей. Но как оказалось, ИИ видит проект совсем по-другому...

Почему выбрал именно Kiro от Amazon? Он показался мне проще для освоения с нуля по сравнению с Cursor. В Kiro заложен принцип, что ИИ-агент сначала собирает требования, создает спецификации, дизайн и план проекта, а только потом начинает кодить. То есть управляет процессом разработки — отличная помощь для тех, кто раньше не программировал.

Если проводить аналогию с автомобилями: Kiro — это автоматическая коробка передач, а Cursor — механическая. Cursor лучше подойдет опытным разработчикам, которым нужно ручное управление процессом.

Первым делом составил ТЗ с помощью GPT o3. Казалось бы, простая задача: генерировать 5 паролей длиной от 8 до 20 символов с возможностью включения спецсимволов.

Но o3 предложил неожиданные требования:

На тот момент я думал: "Зачем такие сложности для простого бота?" Позже понял — ИИ сразу закладывает best practices, даже если проект кажется элементарным.

Kiro работает по своей логике: создает таски, выполняет их, помечает как завершенные и резюмирует проделанную работу. Очень удобно для новичков — не нужно думать о последовательности действий.

Ограничения Kiro: примерно 1,5-2 часа активной работы в день. После этого запросы заканчиваются. В итоге проект занял 5 дней по 2 часа в день.

Что получилось в итоге:

Для "простого бота" вышло довольно солидно, не правда ли?

Самая неожиданная сложность — деплой проекта. Я разрабатывал на ноутбуке, загружал код в GitHub и публиковал на VPS в Docker-контейнере. Казалось простым...

Реальность оказалась жестче:

Вывод: если не понимаешь процесс деплоя, ИИ может галлюцинировать, а ты даже не поймешь, почему "исправленные" баги никуда не исчезают.

Помните про Throttling middleware из ТЗ? В итоге ИИ создал систему лимитов на количество нажатий кнопок в минуту. Звучит разумно для продакшена, но...

Я не планировал запускать бота в массы — это была просто практика. В результате во время тестирования постоянно попадал на собственные лимиты. Пришлось убирать эту "защиту от перегрузок".

Урок: ИИ по умолчанию делает всё "как положено", даже если твоя задача намного проще.

После завершения всех тасков пришлось делать рефакторинг — убирать ненужные и дублирующиеся функции. ИИ создал избыточную архитектуру, которая была явно оверинжинирингом для моего случая.

Но с другой стороны, теперь у меня есть полноценное приложение с:

Время: 5 дней по 2 часа = 10 часов Бюджет: 55 рублей за VPS (Kiro пока бесплатный) Результат: Рабочий бот, которым пользуюсь для генерации паролей

Не самый дорогой способ получить практический опыт и рабочий инструмент.

1. Деплой — это отдельная наука. Понимание этого процесса сэкономит кучу времени, когда ИИ начнет галлюцинировать с конфигурационными файлами.
2. ИИ думает масштабно. Даже для простой задачи он создаст enterprise-решение со всеми best practices.
3. Learning by doing работает. Теперь хочется браться за более сложные проекты.
4. Вайб-кодинг — это не "настоящее" программирование, но результат вполне настоящий.

Бот работает без ошибок, я использую его по назначению. Следующий шаг — более амбициозный проект, чтобы изучить возможности вайб-кодинга глубже.

Главное понимание: современные ИИ-инструменты позволяют создавать реальные продукты, даже если ты не умеешь программировать. Но базовое понимание процессов разработки все равно необходимо.

А вы уже пробовали вайб-кодинг? Какие нейросети для разработки, написания кода и автоматизации используете? Поделитесь опытом в комментариях!

Больше практических кейсов из моей работы с ИИ и автоматизацией — в моем Telegram-канале.

#вайбкодинг #нейросети #разработка #искусственный_интеллект #ии #kiro #cursor #опыт