Я УВОЛИЛ ФРОНТЕНДЕРА: ИИ заменил его за 0$ и сгенерировал 300 строк чистого кода

Я УВОЛИЛ ФРОНТЕНДЕРА. Его заменил ИИ за 0$. Звучит как кликбейт, но это реальность, с которой столкнулся я, и, возможно, скоро столкнетесь вы. Моя нелюбовь к современному фронтенду — со всеми этими бесконечными зависимостями, фреймворками, которые устаревают быстрее, чем вы успеваете их освоить, и, конечно, вездесущим вебпаком — привела меня к радикальному решению. Мой идеал — чистый HTML/CSS/JS. И я решил проверить, сможет ли ИИ стать моим новым фронтендером.

ЭКСПЕРИМЕНТ: ИИ ПРОТИВ ФРОНТЕНДЕРА

Я взял три популярных ИИ-сервиса, обещающих генерацию UI: lovable.dev, v0.dev и bolt.new. Задача была простая, но показательная: создать веб-приложение для превращения изображений в ASCII-арт. С ползунками, интерактивом и, главное, чтобы выглядело «прилично».

РАУНД 1: БАЗОВЫЙ ФУНКЦИОНАЛ

На этом этапе lovable.dev и v0.dev показали себя отлично, сгенерировав рабочий прототип. А вот bolt.new даже не смог запуститься. «Первый звоночек» для тех, кто ищет готовые решения.

РАУНД 2: ЦВЕТНОЙ ASCII-АРТ

Я усложнил задачу, попросив добавить возможность создания цветного ASCII-арта. И снова lovable.dev и v0.dev справились на ура, продемонстрировав примерно одинаковый уровень качества.

ИНТЕГРАЦИЯ: ГДЕ СОБАКА ЗАРЫТА?

Вот тут и началось самое интересное. Интеграция сгенерированного кода в мой проект выявила ключевое различие между лидерами. lovable.dev выдал мне полноценный REACT-проект: десятки файлов, куча зависимостей, сложная структура. Это, конечно, «по-взрослому», но для быстрой задачи — избыточно.

А v0.dev? Он просто дал мне ОДИН ФАЙЛ на 300 строк. Чистый, понятный, легко встраиваемый. Разница не в качестве кода, а в «цене интеграции». И это, как мне кажется, новый ключевой показатель для оценки ИИ-инструментов. v0.dev здесь оказался абсолютным чемпионом.

РЕЗУЛЬТАТ И ВЫВОДЫ

Я допилил эти 300 строк, и вот живой результат: https://optifyhub.ru/ascii_creator. Он работает, он интерактивен, и он был создан с минимальными усилиями.

Мой вывод: ИИ пока не заменит архитектора фронтенда, способного проектировать сложные системы. Но он уже «отлично заменяет джуна для типовых задач». Главный скилл теперь — не писать код с нуля, а «быстро оценивать и перебирать варианты», адаптировать сгенерированный результат, отсеивая весь мусор. Это требует другого набора компетенций: понимания архитектуры, умения быстро дебажить и адаптировать чужой (пусть и сгенерированный) код.

БУДУЩЕЕ ДЖУНОВ: ЕСТЬ ЛИ ОНО?

И тут возникает главный вопрос, который меня мучает: как джунам устраиваться на работу и набираться опыта в мире, где ИИ справляется с их задачами быстрее и дешевле? Они больше не нужны? Или им придется осваивать новые роли, становясь «операторами ИИ» и «адаптерами кода»? Что думаете вы? Делитесь своими мыслями в комментариях!

Если вы хотите первыми узнавать о таких экспериментах, получать инсайты из мира AI и обсуждать будущее разработки в живом комьюнити, где нет места скучным новостям, а только реальный опыт и острые дискуссии — подписывайтесь на мой Telegram-канал: https://t.me/optifyhub. Там я делюсь тем, что не попадает в статьи, и отвечаю на ваши вопросы в режиме реального времени.