Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?

Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?

Если вам интересно следить за ходом эксперимента в реальном времени, заглядывайте в мой Telegram-канал и читайте посты по хэштегу #СНуляGPT.

Зачем я это затеял?

Все мы слышали истории про то, как гениальные программисты запускают успешные проекты за одну ночь. Я же задался вопросом: возможно ли, вообще ничего не понимая в программировании, создать что-то полезное? Именно такую задачу я поставил перед собой: с нуля и только с помощью ИИ разработать MVP — минимально жизнеспособный продукт. По сути, это мой эксперимент: можно ли войти в IT и сделать что-то полезное, не будучи экспертом в коде, а опираясь только на помощь ИИ.

Что за проект я создаю?

Идея родилась из моего опыта работы с контентом. Часто, читая статьи, мы встречаем непонятные термины, и приходится отвлекаться на поиски пояснений. Так и появился сервис под рабочим названием Glossary. Его суть проста: когда пользователь читает текст на сайте, сложные термины подсвечиваются, и при наведении на них появляется всплывающее пояснение. Примерно как в Википедии, но без перехода по ссылкам — просто краткая подсказка.

Как будет работать Glossary:

  1. Скрипт подключается к сайту и анализирует текст.

  2. Находит слова, которые нужно объяснить, и оборачивает их в тег с описанием.

  3. Пользователь видит подчеркнутые термины, а при наведении получает пояснения.

  4. Все термины и их определения можно настроить через личный кабинет.

Целевая аудитория — это владельцы узкотематических сайтов, которые хотят сделать контент понятнее для своих читателей. Аналогов я не нашёл (возможно, плохо искал), так что решил проверить свою гипотезу на практике.

Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?

Можно ли всё сделать силами ChatGPT?

Моя задача — проверить, получится ли создать весь проект с помощью ChatGPT, не углубляясь в детали кода самостоятельно. Конечно, какие-то базовые манипуляции с файлами и перенос кода придётся делать вручную, но всю логику и функциональность я реализую исключительно через запросы к ИИ.

Идея не в том, чтобы просто закидывать код в проект, а в том, чтобы найти баланс: ИИ пишет код, а я проверяю его сразу же в реальном времени. Если что-то не работает, я стараюсь переформулировать запрос или предложить другой путь решения задачи.

Подготовка к разработке

В рамках рубрики #СНуляGPT я начал подготовительные работы: отправил GPT описание сервиса, попросил определить целевую аудиторию, предложить дополнительный функционал, а также предупредить о возможных сложностях реализации.

ИИ с энтузиазмом отнесся к идее и предложил несколько интересных мыслей:

  • Целевая аудитория: Помимо обычных информационных сайтов, GPT упомянул и государственные порталы, что оказалось неожиданным, но логичным.
  • Функциональные рекомендации: Некоторые из них я предполагал с самого начала, но были и интересные идеи, которые взял на заметку.

  • Риски: Возможные проблемы с производительностью и нагрузкой на сервер — эти моменты придется учесть в процессе разработки.

Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?
Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?

Выбор технологий

Совместно с ChatGPT я определился с основным стеком технологий. Изначально GPT предлагал решения, ориентируясь на мои базовые знания JavaScript, но я скорректировал запрос и попросил учитывать только требования к функционалу.

Итоговый стек: Python + Django + PostgreSQL + Elasticsearch.

Изначально я рассматривал и другие варианты, такие как Node.js и MongoDB, но решил следовать рекомендациям ИИ. Хотя, признаюсь, хотел попробовать Laravel, но GPT даже не упомянул его.

Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?
Создание IT-продукта с нуля с помощью ChatGPT: возможно ли разработать проект, не зная кода?

Ход разработки

Первый этап разработки оставил неоднозначные впечатления. С одной стороны, рабочий прототип был готов уже спустя пару часов общения с ИИ. С другой — пока я всё это делал, не могу сказать, что глубоко понял каждый шаг.

Вот что уже сделано:

  • Развёрнут локальный сервер на Django.

  • Созданы несколько API-эндпоинтов для работы с пользователями и проектами.

  • Написан JavaScript-скрипт, который находит термины и добавляет к ним пояснения на сайте.

Конечно, все это реализовывал ChatGPT, а я лишь переносил его решения в проект, иногда уточняя запросы и исправляя недочеты.

Сложности и подводные камни

Бывают моменты, когда ChatGPT "тупит" — например, повторяет одно и то же решение, даже если очевидно, что изменения необходимы. Приходится обходить эти моменты, подавая запросы по-другому. Но это тоже часть эксперимента: как работать с ИИ, когда он ошибается или зависает.

Кроме того, качество генерируемого кода не всегда идеальное. Но я специально решил играть роль новичка: не проверяю код на все стандарты безопасности и оптимизации. Я просто копирую его и тестирую сразу. Иногда это приводит к ошибкам, но задача не в том, чтобы сразу создать идеальный продукт, а в том, чтобы проверить возможность работы исключительно с ИИ.

На пути возникло несколько проблем:

  • Настройка PostgreSQL: Я долго не мог развернуть phpPgAdmin и в итоге установил pgAdmin по совету GPT.

  • Ошибки в структуре проекта: Иногда команды запускались в неверных директориях из-за недостаточно подробных инструкций GPT.

  • Мелкие баги: Например, проблемы с кодировкой, которые пришлось исправлять вручную.

Несмотря на сложности, проект движется вперёд, и уже через 4 часа работы с GPT был развернут рабочий прототип локальной среде.

Промежуточные выводы:

  • ChatGPT реально упрощает многие задачи – даже новичку доступна возможность создавать работающие фрагменты кода.
  • Однако базовые знания в программировании всё же нужны: без минимального понимания кода трудно разобраться в ошибках ИИ и дорабатывать его решения.
  • Общая скорость разработки выше, чем я ожидал, хотя и остаются вопросы к качеству и безопасности кода.

Что дальше?

На данный момент я планирую завершить MVP в ближайшие пару недель, но точных сроков пока дать не могу. Всё зависит от того, какие трудности возникнут в дальнейшем. Если удастся довести до MVP, попробую внедрить Glossary на реальные сайты.

Этот эксперимент — моя попытка проверить, может ли ИИ стать полноценным помощником в разработке. Финальные выводы делать ещё рано, но опыт оказался крайне интересным и полезным. Если вы хотите следить за ходом проекта и узнать больше, заглядывайте в мой Telegram-канал и читайте посты по хэштегу #СНуляGPT.

Следите за обновлениями — дальше будет ещё интереснее!

22
Начать дискуссию