Я перестал писать код руками на месяц — результаты шокируют

1 января 2026 года я принял радикальное решение: месяц не писать код вручную. Вообще.

Всё — только через ИИ. Cursor, ChatGPT, Claude. Ни одной строки руками.

Правила эксперимента:

  • Все задачи делаю только через промпты
  • Редактировать можно — писать с нуля нельзя
  • Засекаю время на каждую задачу
  • Считаю ошибки и переделки

Сегодня 1 февраля. Эксперимент закончен.

Результаты шокировали даже меня.

Все промпты, которые использовал в эксперименте — в канале:

Неделя 1: Эйфория

Первая неделя была невероятной.

Задача: Создать CRUD-приложение с аутентификацией, БД, админкой.

Раньше делал: 3-4 дня С ИИ сделал: 6 часов

Я просто описывал что нужно — Cursor генерировал код. Я проверял, запускал, правил если что-то не работало.

Промпт выглядел так:

*"Создай REST API на Node.js + Express с:

  • Регистрация/логин через JWT
  • CRUD для пользователей
  • PostgreSQL
  • Middleware для проверки прав
  • Swagger документация"*

Cursor выдал рабочий код за 10 минут. Я потратил ещё 2 часа на правки и тестирование.

Производительность выросла в 6 раз.

Я был в эйфории. Думал: "Я больше никогда не буду писать код руками!"

Неделя 2: Первые проблемы

Вторая неделя показала ограничения.

Задача: Оптимизировать медленный SQL-запрос (обрабатывал 100k записей за 8 секунд).

Промпт для Claude:

"Оптимизируй этот SQL-запрос: [вставил код]"

Claude предложил добавить индексы и переписать JOIN. Я применил — стало хуже. 12 секунд вместо 8.

Попробовал ChatGPT — он предложил другое решение. Тоже не сработало.

Потратил 4 часа на попытки через ИИ. Результат: ноль.

Потом сел сам, посмотрел execution plan, нашёл проблему за 20 минут. Переписал запрос вручную (нарушил правила эксперимента) — получил 2 секунды.

Вывод: ИИ плох в оптимизации сложных запросов. Он не видит контекст БД, нагрузки, индексов.

Неделя 3: Проваленный дедлайн

Третья неделя была катастрофой.

Задача: Исправить критический баг в продакшне (платежи не проходили).

Я попытался сделать через ИИ. Описывал проблему, получал решения, применял — не работало.

За 3 часа ИИ предложил 7 разных вариантов. Ни один не сработал.

Клиент звонил каждые 30 минут: "Ну что, исправил?"

Я сидел и думал: что я делаю? Почему не чиню сам?

В итоге забил на эксперимент, залез в код, нашёл проблему (race condition в асинхронной логике), пофиксил за 15 минут.

Сорвал дедлайн на 3 часа. Потерял $500 за это.

Неделя 4: Новая стратегия

На четвёртой неделе я изменил подход.

Перестал делать ВСЁ через ИИ. Начал использовать его избирательно:

ИИ для:

  • Новые фичи с нуля
  • Рефакторинг
  • Написание тестов
  • Генерация документации
  • Рутинный код (формы, CRUD, валидация)

Сам делаю:

  • Оптимизация производительности
  • Дебаг критических багов
  • Архитектурные решения
  • Работа с legacy-кодом

Результат: Скорость выросла в 4 раза по сравнению с обычной работой. Без провалов как в неделю 3.

Как правильно комбинировать ИИ и ручной код — разбираю в канале:

→ t.me/danya_big_tech

Цифры за месяц

Считал всё скрупулёзно.

Задач выполнено: 47 Баги из-за ИИ-кода: 12 (26%) Задач где ИИ был быстрее: 34 (72%) Задач где ИИ провалился: 13 (28%)

Средняя скорость:

  • Простые задачи: +800% (в 8 раз быстрее)
  • Средние задачи: +300% (в 3 раза быстрее)
  • Сложные задачи: -50% (в 2 раза медленнее)

Экономия времени: ~80 часов за месяц Потери из-за провалов: ~15 часов Чистая выгода: 65 часов

Где ИИ гениален

1. Рутинный код

CRUD, формы, валидация, API endpoints — ИИ пишет идеально. Быстрее в 10 раз.

2. Тесты

Cursor генерит unit-тесты лучше меня. Покрытие выше, edge cases учтены.

3. Рефакторинг

Дал legacy-код на 500 строк — получил чистый рефакторинг за 5 минут.

4. Документация

JSDoc, README, API docs — ИИ делает это идеально и мгновенно.

Где ИИ провалился

1. Оптимизация

SQL, производительность, memory leaks — ИИ предлагает стандартные решения, которые не работают.

2. Критические баги

Race conditions, edge cases, сложная логика — ИИ теряется.

3. Архитектура

ИИ может написать код, но не может спроектировать систему с нуля.

4. Legacy-код

В старом коде с костылями ИИ путается. Предлагает переписать всё (а это невозможно).

Главный урок

ИИ не заменяет разработчика. Он делает разработчика быстрее.

Если ты используешь ИИ как "пиши всё за меня" — проиграешь.

Если используешь как "ускорь меня в рутине" — выиграешь.

Правильная формула:

  • ИИ делает 70% работы (рутина, шаблоны, стандарт)
  • Ты делаешь 30% (сложное, уникальное, критичное)

Результат: ты в 3-5 раз продуктивнее.

Продолжу ли эксперимент?

Нет. Но изменю подход к работе навсегда.

Теперь я:

  • Пишу рутинный код только через ИИ
  • Сложные задачи делаю сам
  • Всегда проверяю что генерит ИИ

Скорость выросла в 4 раза. Качество не упало.

Вместо заключения

Месяц без ручного кода научил меня: ИИ — невероятный инструмент. Но это инструмент, а не замена.

Если ты ещё не используешь ИИ в разработке — ты проигрываешь конкуренцию тем, кто использует.

Но если ты слепо доверяешь ИИ — ты проигрываешь качеству.

Золотая середина: ИИ для скорости, ты для качества.

В канале разбираю:

  • Какие задачи делегировать ИИ, какие делать самому
  • Промпты которые экономят часы
  • Ошибки которые дорого обходятся

Без воды, только практика.

1
Начать дискуссию