От хаоса к структуре: как я внедрил ИИ-систему, которая ускорила разработку волейбольного сервиса
Практический опыт создания системы ролей для нейросетей, которая ускорила разработку MVP и помогла избежать типичных ошибок стартапов.
💡 Контекст: почему обычного ChatGPT не хватило
Сегодня у каждого разработчика открыт ChatGPT, но далеко не каждый превращает его в полноценного члена команды.
Я разрабатываю сервис-агрегатор для волейбольного сообщества — комплексный продукт, который включает Telegram-бота, бэкенд на Node.js, систему рейтингов и аналитику.
Проблема: как фронтенд-разработчик, я столкнулся с необходимостью одновременно:
- Проектировать архитектуру микросервисов
- Писать код на незнакомых участках стека
- Проводить пользовательские исследования
- Создавать документацию и контент
- Управлять проектом в одиночку
Осознание: традиционный подход «задал вопрос — получил ответ» не работает для сложных задач. Нужна система, где каждая нейросеть выполняет конкретную роль, как в настоящей команде разработки.
⚙ Первые шаги: эксперименты с моделями
Всё началось с привычного хаоса экспериментов с ИИ. При разработке волейбольного агрегатора я параллельно использовал:
- GPT-4o — для кода Telegram-бота
- Claude — для проектирования архитектуры микросервисов
- Gemini — для анализа результатов опроса
- Mistral — для проектирования API и схем базы данных
Конкретные проблемы при разработке:
- Архитектурные решения ChatGPT противоречили логике, предложенной Claude
- Аналитика опроса терялась между разными моделями
- Контекст разработки постоянно «сбрасывался»
- Технические ограничения (VPN, региональные блокировки) затягивали сроки
Пример: при проектировании системы рейтингов я получил три разных подхода от трёх моделей — и постоянно терял контекст.
🔁 OpenRouter — точка унификации
Решением стал OpenRouter — агрегатор, который позволяет подключать десятки моделей через один API-ключ. Это решило ключевые проблемы:
Что это дало:
- Единое API для всех экспериментов
- Централизованный контроль расходов на токены
- Возможность подключения VS Code через KiloCode
- Стабильность без VPN и региональных ограничений
Технически:
- Пополнение баланса через криптокошелёк
- Настройка отдельных профилей под разные задачи
- Интеграция с IDE для непрерывного workflow
💡 OpenRouter стал не просто инструментом, а инфраструктурным слоем, который позволил управлять ИИ как системой, а не набором отдельных чатов.
💸 Работа с криптой: от первого пополнения до стабильного биллинга
Когда я подключил OpenRouter, появилось новое препятствие — как оплачивать баланс. Он позволяет использовать крипту (я выбрал USDC), а значит, нужно разобраться с сетями, комиссиями и безопасностью перевода.
🪙 Выбор сети
USDC существует в разных блокчейнах — от этого зависит комиссия.
Самые рациональные сети:
Ethereum (ERC-20) - cамая стабильная, но дорогая ($3–10). Не подходит для микроплатежей
Polygon (MATIC) - быстрая и дешёвая (<$0.02). ✅ Оптимальный выбор
Base - экспериментальная сеть от Coinbase (~$0.01). ⚠ Для опытных пользователей
Для себя я выбрал Polygon — она стабильно работает с OpenRouter и даёт минимальные комиссии.
🔐 Кошельки и безопасность
Для операций использую MetaMask. Главное правило — всегда совпадение сети и монеты.
USDC (Polygon) ≠ USDC (Ethereum) — это разные токены. Ошибочный перевод может “застрять” навсегда.
💡 Перед первой транзакцией всегда делаю тестовый перевод на $1.
⛽ Что такое "газ"
«Газ» — это комиссия сети за выполнение транзакции. Даже если переводишь $5, сеть берёт пару центов.
- В Polygon — газ оплачивается в MATIC (~0.001 MATIC)
- В Arbitrum — в ETH (~0.0001 ETH)
- В Ethereum — до $10
Важно иметь немного «газа» в кошельке, иначе перевод не пройдёт.
📤 Пополнение OpenRouter
Мой рабочий алгоритм:
- Покупаю USDC на Bybit или Binance, выбираю сеть Polygon.
- Перевожу в Metamask, оставляя немного MATIC на газ.
- В OpenRouter → Billing → Add Funds → копирую адрес кошелька.
- Перевожу сумму с запасом на комиссию.
- Через 5–15 минут баланс появляется на аккаунте.
Средняя комиссия — $0.03, подтверждение — 3–7 минут.
💡 Советы для новичков
- Делайте первый перевод на $1.
- Проверяйте сеть — USDC (Polygon) ≠ USDC (Ethereum).
- Держите 0.1 MATIC “на газ”.
- Если перевод не отобразился — проверьте адрес через Polygonscan.
Теперь система оплаты работает автономно:
- Баланс пополняю раз в месяц.
- Все операции видны в Metamask.
- Блокировок и отказов карт — больше нет.
- Крипта стала обычной частью dev-инфраструктуры, как CI/CD.
🧩 Построение системы ролей для разработки
Как ИИ превратился в мою команду
Вместо одного «всезнающего» ассистента я создал систему ролей — девять виртуальных специалистов, каждый со своей зоной ответственности.
Architect - Claude Sonnet: Архитектура микросервисов агрегатора
Code - GPT-4o: Разработка ядра (Node.js + TypeScript)
Fast Fix - GPT-4o Mini: Быстрые правки, юнит-тесты
Backend Logic - Mistral Large: API и схемы данных
Product Research - Gemini Pro: Анализ опросов, MVP-гипотезы
Team Ops - Claude Sonnet: Управление проектом, ретро
Writing / Docs - GPT-4o: Документация и статьи
Content / Telegram - GPT-4o Mini: Посты, контент-стратегия
Каждая роль имеет:
- System Prompt с контекстом проекта,
- Температуру (ниже для кода, выше для креатива),
- Отдельный профиль в KiloCode с историей диалогов.
⚡ Практические результаты
MVP: 2 недели -> 3 дня
Реализация фичи “уровни игроков”: 1 месяц -> 1 неделя
Анализ пользовательских данных: 7 дней -> 2 дня
Качество решений:
- Архитектура стала согласованнее.
- Код проходит дополнительное ревью у “ИИ-код-ревьюера”.
- Гипотезы проверяются до реализации.
Пример workflow:
- Product Research анализирует боли.
- Architect проектирует решение.
- Backend Logic создаёт API.
- Code пишет реализацию.
- Fast Fix тестирует.
- Writing / Docs документирует.
⚠ Подводные камни и решения
1. Несовместимость форматов. Mistral Large “залипал” на сложных JSON. → Решение: стандартизировал входные данные по шаблону.
2. Экономика токенов. 10 сложных промптов стоили $5. → Решение: разграничил модели — дешёвые для рутины, дорогие для стратегии.
3. Непредсказуемое поведение. Одинаковые промпты давали разные ответы. → Решение: создал библиотеку промптов (API, код-ревью, фидбек).
💬 Ошибка на старте — ожидание, что ИИ сам “догадается”. На деле — ему нужна формализация, как и любому разработчику.
📊 Итоги внедрения системы
Для проекта:
- MVP будет готов на 2 месяца раньше.
- Архитектура стала масштабируемой.
- Документация ведётся параллельно с кодом.
Для меня лично:
- +15 часов в неделю продуктивности.
- Больше уверенности в архитектуре.
- Меньше рутины, больше фокуса на смысле.
- ИИ стал полноценным коллегой, а не просто “чатом”.
🚀 Выводы
ИИ — это не “чатик для генерации текста”, а экосистема инструментов. Важно не выбрать одну “лучшую модель”, а выстроить архитектуру их взаимодействия.
Мои инсайты:
- Специализация побеждает универсальность.
- Контекст — король.
- Инструменты важны (OpenRouter + KiloCode).
- Процесс — это продукт.
Сейчас эта система помогает мне довести MVP волейбольного агрегатора до тестирования. Если у вас есть опыт внедрения ИИ в команду — поделитесь им в комментариях 👇