Как я за 2 дня создал дофаминовый трекер привычек с помощью ИИ, не зная программирования

Я всегда любил приложения для задач, но с трекерами привычек не складывалось. Однажды вечером, слушая приятные звуки Duolingo моей девушки, я понял: мне нужен трекер привычек, который дает дофамин, как в Duolingo.

Claude 20 минут искал подходящие варианты, но ни один не подошел идеально. Тогда я решил создать свой.

Утром сел за ноутбук и описал Claude, что должно быть в приложении. За один запрос получил HTML-страницу с базовым функционалом.

Дальше работал итеративно: по одному запросу улучшал, добавлял или убирал функции.

Claude сам подсказал, как подключить базу данных и хостинг, добавить аккаунты и восстановление паролей. Когда возникли проблемы с попапами (6 итераций!), ИИ прокидывал логи для дебага и объяснял, куда смотреть.

Первый урок: когда я в новом чате спросил о безопасности (почта админа была в коде), Claude признал это серьезной проблемой. Тот же ИИ, который час назад так и реализовал функционал. Важно перепроверять решения.

К вечеру код разросся до 1700 строк в одном HTML-файле. Claude начал захлебываться: переписывал большие блоки с нуля вместо точечных правок, не мог выдать код полностью. Лимиты запросов заканчивались быстро.

Переключился на Deepseek для оптимизации кода. Он тоже писал с нуля, но медленнее. После его правок появились баги и пустая страница. Попробовал Gemini — результат тот же.

Второй урок: проявил самостоятельность, открыл консоль браузера и увидел ошибку в логах. Gemini быстро объяснил решение проблемы.

Забавный момент: Claude и Deepseek дали противоположные оценки нагрузки на базу данных по одному скриншоту. Claude сказал "оптимизируй", Deepseek - "все нормально".

Утром попросил Claude разбить код на отдельные файлы. Несколько продолжений диалога и получил структурированный проект с инструкцией по развертыванию.

Настроил билды с разных веток в Netlify по совету Claude. Простая инструкция и можно тестировать изменения безопасно.

Третий урок: обнаружил критичный баг после оптимизации Deepseek — при перелогине очищались все привычки пользователей и удалялись из базы данных. ИИ легко может сломать то, что работало.

Когда снова спросил про нагрузку на БД с новыми графиками, Claude сказал "все ок". Но когда уточнил, что это за пару минут использования, он прозрел и предложил оптимизацию.

Claude предложил большой список улучшений — от функционала до текстов. Технические доработки прошли хорошо, но с визуальными креативами получилась искрящаяся лагающая бурда.

За 2 дня без знания веб-разработки я создал полноценный трекер привычек под свои нужды.

ИИ не научил меня программированию, но дал возможность создать инструмент под свои нужды вместо поиска компромиссов на рынке. Для небольших проектов это невероятно мощный подход.

P.S. Теперь думаю сделать из сайта PWA или мобильное приложение, но пока и в браузере отлично работает.

Ссылка на приложение, вдруг кому-то зайдет такой же подход к поддержанию привычек.