Не разработчик. За 4 месяца собрал AI-систему проверки перевозчиков — аналог решения за 1,3 млн. Один, с командой из 8 AI-агентов.

31 декабря 2025 года я подписал договор с логистической компанией ATS 360. В тот же день перевёл аванс опытному разработчику, который должен был делать проект. Он оказался мошенником — аванс вернуть не удалось. Новогодний подарок.

Через четыре месяца проект работал в продакшене. Я писал его сам — не профессиональный разработчик, базовый уровень программирования. Без AI этот проект не был бы возможен. С AI получилась система проверки перевозчиков, которая делает за 47 секунд то, на что у менеджера уходит два часа. Стоимость одной такой проверки — 15 рублей вместо 300 рыночных. По моему обзору 4 классов конкурентов на рынке РФ ни один не сочетает email-вход, OCR-разбор всех документов перевозчика и Telegram-выдачу в одном продукте.

Расскажу как, что узнал и зачем это, если у вас в бизнесе ручная проверка контрагентов.

Норик, владелец ATS 360, не верил в идею. У него были веские причины — и личные, и подкреплённые внешними экспертами.

Начнём с личных. До этого проекта мы с ним уже работали вместе. Мой предыдущий проект в сфере такси пошёл ко дну — и утянул его деньги. Он не был доволен результатом нашего взаимодействия и наверняка считал, что я как организатор вряд ли могу теперь дать ему качественный продукт. На новый договор он шёл не за результатом — это была бартерная сделка, чтобы закрыть старые обязательства между нами.

Когда мы обсуждали саму идею, он отнёсся скептически по конкретным причинам. Он не из тех, кто верит на слово — спросил у двух людей, которым доверял.

Первое мнение пришло от владельцев другой логистической компании из Ульяновска. У них уже было сделано подобное решение. Они сказали: «собрали аналог за 1,3 миллиона рублей». Большая сумма, серьёзная разработка.

Январь я начал на n8n. Логика была простая: я раньше делал автоматизации на этом инструменте, более-менее знал его, в ТЗ прописал использование. OCR в первой версии не было — договорились с заказчиком, что менеджер будет присылать Word-файл со всей информацией про водителя, машину и компанию. Моя задача — научить агента читать все эти форматы и стучаться в API проверок.

Так прошёл январь, февраль и пол марта.

Каждая правка занимала много времени. Постоянно что-то вылетало, приходилось чинить. Если вы работали с n8n на сложных пайплайнах — знаете: визуальный no-code красив для презентаций и плох, когда у тебя десятки шагов, ветвлений и нужно отлаживаться.

Я буксовал.

Про Claude Code я знал и раньше. Тех-ютуб-блогеры периодически про него восторженно рассказывали, я смотрел. Но думал: это сложный инструмент только для супер-программистов. И ещё одна классическая ошибка: не хотел менять инструмент в середине разработки. Sunk cost — три месяца на n8n уже потрачены, обидно бросать.

В марте я сделал нелогичный для самого себя ход. Не стал переделывать существующий n8n-флоу через Claude. Вместо этого открыл параллельный контейнер на чистом коде — и попробовал собрать тот же проект с нуля в паре с Claude Code.

Через 3–4 дня активной работы то, что я в n8n делал 3,5 месяца, было готово на чистом TypeScript. С агентами, со структурой, с реальными API-вызовами.

Это был момент, когда я понял: дальше так. Старый контейнер выключил. n8n как инструмент остался прекрасным для своих задач — но не для этой. Один день в коде с AI равен двум месяцам в no-code на сложной логике. Это правило я записал и не нарушаю.

В апреле показал первое демо Норику. До этого, по его словам, «особо не верил». На демо он сказал: «нравится, есть небольшие правки». Дальше мы вместе накидали список идей — что докрутить, что поправить. Стандартный feedback-цикл.

Через неделю я написал ему: готовы к демо-два. Всё, что обсудили — уже реализовано.

По его реакции было видно, что это приятная неожиданность. Он ждал классический темп — между демо пройдёт месяц-два, как у обычной команды. А прошла неделя. За четыре дня спринта мы закрыли 12 багов и доработали все обсуждённые идеи. На втором демо он сказал одно слово:

После эпизода с мошенником я не пошёл искать новую команду. Вместо этого построил систему из восьми AI-агентов — каждый со своей ролью, своим контекстом, своими правилами. Они работают параллельно. Нет коммуникационного оверхеда, разногласий по архитектуре, отпусков и больничных.

Это и есть то, что в 2026 году называют agentic engineering. Один человек плюс восемь специализированных агентов — команда. И это не магия и не вакансия для тех, кто не хочет разбираться. Claude Code, на котором я строил эту систему, — инструмент, не волшебная палочка.

И это конкретная статья расходов: я работаю на тарифе Claude Max за $200 в месяц. Тариф Pro за $20 я закончил за пару недель — лимитов не хватало по объёму запросов. На полноценную работу с восемью агентами и постоянными прогонами реальных дампов писем нужен Max. О таких вещах редко рассказывают, когда продают идею «AI заменит команду».

Без четырёх месяцев боли с конкретной нишей — лог-компаниями, документами перевозчика, реальными менеджерами на пилоте — никакие агенты сами по себе не работают.

Когда код был готов и проект запустили в пилот, начался этап, который многие недооценивают.

В любой автоматизации 80% боли — не разработка, а адаптация людей. Идеальный продукт лежит без использования, если менеджеры воспримут его в штыки.

Для Норика я подготовил подробные инструкции — как правильно вводить новый продукт в команду. Один из ключевых шагов: создать в Telegram отдельную группу, добавить туда самых лояльных и опытных менеджеров — тех, кто не отвергнет нововведение из-за принципа и при этом достаточно опытен, чтобы понажимать на все края и найти дыры.

Норик отлично включился — сделал ровно так. Создал чат, добавил двух менеджеров и меня. Мы начали коммуницировать вместе с ними.

Сейчас идёт вторая неделя боевого тестирования. Поначалу были баги: письма от перевозчиков попадали в спам, сервер падал. Причём:

Классическое «works on my machine», только в проде. Каждый разработчик это узнаёт.

Наладили реакцию бота на каждого конкретного менеджера. Менеджеры скидывают обратную связь в общий чат. Последние два дня сообщений о багах нет — стабилизировались. Следующий этап — раскатка на всю команду и сбор обратной связи от остальных.

Многие разработчики-технари прекрасно понимают, как работают инструменты в коде. И при этом очень слабо понимают, как устроен бизнес. Какие в нём принципы. Как работает команда. Какой ценный конечный продукт у каждого отдела и как его сформулировать.

Мне в этом плане проще — я пошёл от предпринимательства. Накопил опыт в разных сферах. Научился чётко видеть и формулировать ценный конечный продукт компании и каждого её подразделения. Когда на эти знания накладывается техническая составляющая — она становится довольно лёгкой.

Для меня очевидно: автоматизация должна решать реальную боль проекта или удешевлять процесс по издержкам. Время, деньги, эффективность сотрудников. Если этого нет — это игрушка, не инструмент.

Claude Code пишет код. Но он не знает реальной рутины менеджера логистической компании — как устроен его рабочий день, что он решает за тридцать секунд просмотра отчёта, чего у него реально нет в этом ритме. Он не знает, что для владельца компании главная боль — не код, а текучка опытных людей, которых перегружают однотипной работой. Он не знает конкретных правил сверки документов перевозчика, которые мы наработали — тех самых косвенных признаков подделки, которые менеджер пропустит, если не научен искать.

Это понимание самого бизнеса — какие у него боли, как работают люди, на что они смотрят и чего боятся. AI этого не даёт и не даст ещё долго. И это единственная защита от того, что любой возьмёт Claude Code и сделает то же самое за неделю.

Я думал об этом сейчас, перечитывая собственный кейс.

Когда я брался за этот проект, я не понимал как достигну результата. Не делал ничего подобного раньше. У меня была надежда на full-stack разработчика уровня Senior, который должен был всё закрыть. Я взялся всё равно. Это был первый прыжок веры — в неизвестное, без понимания пути, с пустыми руками после того как мошенник забрал аванс.

В марте я сделал второй прыжок. Сменил инструмент в середине разработки, после трёх месяцев работы — то, чего любой профессионал избегает по умолчанию.

Оба прыжка привели к результату. Я закрыл старые обязательства перед заказчиком — те, что висели на мне после провального такси-проекта. Денег на этом проекте я не заработал — но вышел в небольшой плюс, несмотря на потерянный мошеннику аванс.

Это и есть главный урок четырёх месяцев.

Пилот идёт. Менеджеры ATS 360 используют бот в боевом режиме. У Норика в планах — вывести этот продукт как подписку для других логистических компаний и брокеров грузоперевозок.

Если у вас в компании сейчас ручная проверка контрагентов — таксопарк, банк, страховая, лизинг, лог-компания, что угодно — могу разобрать ваш процесс и помочь собрать проверку контрагентов.

30-минутная диагностика, бесплатно. За полчаса в видео или текстом, как удобнее, смотрим где вы теряете время и деньги на рутине проверок, какие куски можно автоматизировать в первую очередь и за какой примерный срок. На выходе — карта боли с приоритетами, можно сразу нести команде. Напишите мне в личку слово «диагностика» — назначим время.

И отдельно — про ATS 360. Это действующая логистическая компания. Если вам нужны грузоперевозки по России — напишите мне в личку слово «перевозки», познакомлю с Нориком и его командой напрямую. Кейс — заодно и про работающий бизнес, не только про AI.

Если хотите увидеть реальные цифры внедрения — сколько времени сэкономили, сколько проверок прошло, чем эта автоматизация помогла компании в боевом режиме — подписывайтесь на канал : @dim_ai_life_biz Там скоро появится отзыв самого Норика и продолжение этой истории.

#искусственныйинтеллект #автоматизация #стартапы #нокод #логистика #перевозки #aiагенты