4 месяца, 213 коммитов и 6 отказов модерации: как я сделал мобильное приложение с помощью AI

Я не программист. Я зам. директора строительной компании. Но в марте 2026-го моё приложение появилось в RuStore — бесплатный инструмент для приёмки квартир в новостройках. 447 unit-тестов, 13 E2E-сценариев, 220 нормативных чекпоинтов по СП и ГОСТ. Всё это написал AI-агент, а я говорил ему, что делать.

Вот как это было на самом деле — с застоем, багами и пятью отклонениями модерации.

В 2024-м я принимал квартиру в новостройке. Подготовился, как мне казалось, основательно: распечатал чек-лист из интернета, взял фонарик, уровень, рулетку. Прошёл по комнатам, поставил галочки, подписал акт.

Через две недели обнаружил трещину в стяжке пола под ламинатом. Потом — неработающую вентиляцию в санузле. Потом — перепад высот на балконной плите, который зимой превратился в лужу у двери.

Всё это были вещи, которые я мог бы заметить при приёмке, если бы знал, куда смотреть. Бумажный чек-лист из интернета — это 20 общих пунктов типа «проверить окна» и «проверить розетки». А реальных точек контроля по строительным нормам — сотни.

Профессиональные приёмщики квартир берут 5-10 тысяч рублей за визит. Для одной квартиры это терпимо. Но я работаю в строительстве, я вижу, как принимают объекты — и понимаю, что половина этих «экспертов» ходят с тем же распечатанным чек-листом, только в красивой папке.

Мне нужен был инструмент, который содержит полный перечень проверок по актуальным нормативам, работает на телефоне прямо на объекте, формирует готовые документы — акт осмотра, претензию застройщику, и не требует интернета.

Такого приложения на русском я не нашёл. Решил сделать сам.

Ноябрь 2025 года. Я уже полгода использовал AI для рабочих задач — генерация отчётов, анализ смет, обработка документации. Логичный следующий шаг — попробовать написать приложение.

Выбрал GLM 4.7 от ZhipuAI — китайскую модель с длинным контекстом. Работал через веб-чат: описывал задачу, получал код, вставлял в проект, запускал, описывал ошибки, получал исправления.

Первые два дня были эйфорией. 25 коммитов за 48 часов. Базовая структура приложения, экраны, навигация, первые чек-листы. React Native + Expo, TypeScript.

Декабрь 2025 — 16 активных дней разработки. Приложение выглядело готовым процентов на 70. Были экраны, были чек-листы, была генерация PDF. Казалось, что до публикации — пара недель.

А потом начались баги. Не те баги, которые находишь и чинишь. А те, которые множатся. Исправляешь навигацию — ломается сохранение данных. Чинишь сохранение — перестаёт работать генерация документов.

Проблема была не в модели, а в методе работы. Чат-бот видит только тот фрагмент кода, который ты ему скопировал. Он не знает про остальные 50 файлов в проекте. Каждое исправление — это выстрел вслепую.

Ноль. За весь месяц — ни одного коммита.

Проект лежал в папке. Я периодически открывал его, смотрел на код, понимал, что не знаю, как распутать клубок взаимных зависимостей, и закрывал.

Если вы когда-нибудь начинали pet-проект, вы знаете это чувство. Первая неделя — огонь, вторая — нормально, третья — «завтра продолжу», четвёртая — «надо переписать с нуля». А потом папка тихо умирает в углу жёсткого диска.

У меня было ровно это. С поправкой на то, что 70% работы уже было сделано, и выбрасывать её было жалко.

В феврале я попробовал Claude Code — AI-агент от Anthropic, который работает в терминале. Не чат-бот, а именно агент: он видит файловую систему проекта, читает любые файлы, пишет код, запускает команды, видит ошибки и исправляет их сам.

20 коммитов за первые два дня. Но не потому что агент быстрее печатает код. А потому что он работает иначе:

1. Видит весь проект. Перед тем как исправить баг, агент читает связанные файлы.

2. Запускает тесты и сборку. Написал код → собрал → увидел ошибку → исправил → собрал снова. Без моего участия.

3. Работает фазами. Я давал задачу на уровне «переработай систему навигации», а не «вот кусок кода, почини строку 47».

За февраль я прошёл 7 фаз разработки: рефакторинг архитектуры, нормативная база, система категорий, генерация документов, офлайн-режим, локализация, UI/UX. То, что не двигалось месяц, заработало за неделю.

Март 2026 — финальная прямая. Claude Code написал 447 unit-тестов и 13 E2E-сценариев.

Зачем столько тестов приложению для приёмки квартир? Потому что приложение генерирует юридические документы — акт осмотра, претензию застройщику, жалобу в жилинспекцию. Тесты гарантируют, что документы формируются корректно.

Собрал APK, загрузил в RuStore. Первый отказ: описание не соответствует требованиям. Второй: скриншоты не отражают функционал. Третий: неправильная категория. Четвёртый и пятый: мелкие несоответствия.

Каждый цикл модерации — это 2-3 дня ожидания ради одной строчки текста. Шесть попыток — почти три недели.

29 марта 2026 года — приложение опубликовано в RuStore.

Чек-листы: было бумажные — стало 220 чекпоинтов по СП и ГОСТ.

Категории: было ничего — стало 9 категорий (полы, стены, окна, двери, электрика, сантехника, вентиляция, отделка, общедомовые).

Документы: было ручные фото + Word — стало 7 PDF-шаблонов.

Тесты: было 0 — стало 447 unit + 13 E2E.

Стоимость: было 5-10 тыс. за приёмщика — стало бесплатно, без рекламы.

Интернет: был нужен — теперь работает полностью офлайн.

Данные: отправлялись на сервер — теперь не собирает, не передаёт, хранит только на устройстве.

AI-агент не заменяет понимание задачи. Мне помогло то, что я инженер-строитель и знаю, что такое СП 71.13330. Без экспертизы в предметной области получится красивое приложение, которое делает не то.

Claude Code стоит денег. Подписка — около $100 в месяц. Для pet-проекта это ощутимо.

Только Android. iOS-версия технически возможна, но у меня нет Mac и аккаунта Apple Developer ($99/год).

Нет облачной синхронизации. Данные хранятся на устройстве. Плюс для приватности, минус при потере телефона.

Дизайн утилитарный. Минимальный UI, никаких анимаций. Для стройплощадки нормально, в магазине проигрывает визуально.

Модель — это инструмент, а не разработчик. GLM 4.7 в чате — как отвёртка. Claude Code в терминале — как шуруповёрт: тот же крепёж, но в 10 раз быстрее.

Агент vs чат-бот — принципиальная разница. Чат-бот видит фрагмент. Агент видит проект. Когда у тебя 100+ файлов — эта разница критическая.

Pet-проекты умирают не от сложности, а от потери контекста. AI-агент не теряет контекст — он перечитывает проект каждый раз заново.

Тесты — не роскошь, а необходимость. 447 тестов позволили за два дня переработать архитектуру, не сломав то, что работало.

Модерация магазинов — отдельный квест. 6 попыток, 5 отклонений. Закладывайте на модерацию минимум 2-3 недели.

Если ваш pet-проект застрял. Попробуйте AI-агента — не чат-бот, а именно агента, который видит весь проект.

Если вы не программист, но понимаете задачу. Предметная экспертиза + AI-агент = рабочий продукт.

Если вы принимаете квартиру в новостройке. Скачайте бесплатно, пройдитесь по чек-листу, сформируйте акт.

4 месяца от первой строчки кода до публикации. 213 коммитов за 22 активных дня. 220 чекпоинтов по строительным нормам. 9 категорий проверки, 45 типов материалов. 7 PDF-шаблонов юридических документов. 447 unit-тестов + 13 E2E. 6 попыток модерации RuStore. $0 — стоимость для пользователя.

Приложение: Аудитор квартир в RuStore — бесплатно, без рекламы, без сбора данных.

Telegram-канал: @ai_vibes_coding_ru — пишу о том, как использую AI в строительстве и разработке.

Telegram проекта: @ApartmentAuditor

Денис Лавров — зам. директора строительной компании, 250+ сессий Claude Code