Мой опыт с AI до челленджа и как выбирал инструменты перед стартом

Последние месяцы про AI не говорит разве что мой ёж. Коллеги обсуждают его на работе, однокурсники - в чатах магистратуры, друзья скидывают мемы про то, как DeepSeek написал за них диплом. Я не был исключением: тоже пользовался - местами от скуки, местами потому что реально помогало. Но всерьёз я задумался об этом только когда начал баловаться пет-проектами и заметил, насколько сильно AI меняет скорость работы, если использовать его не как поисковик, а как полноценного помощника в разработке. Вот тогда и родилась идея - собрать 12 проектов за 12 месяцев и по максимуму опереться на AI, чтобы это вообще было реально при full-time работе и магистратуре.

До челленджа AI у меня жил в трёх разных ролях, и почти везде - в режиме «быстро спросить», а не «сделать за меня». На основной работе - классический бэкенд на Java и Spring - я решал через Gemini и ChatGPT в основном баги: закинуть стектрейс, описать поведение, получить гипотезу, откуда растут ноги. Экономило время на рутинных случаях, но было скорее удобной заменой поиску по Stack Overflow или Baeldung, чем полноценной частью процесса разработки. В магистратуре - та же история, только вместо багов лабораторные и практические работы. Разобрать задание, накидать черновик, свериться с решением - тот же паттерн «спросил-получил-применил руками». В быту AI тоже прижился - в основном Gemini, для чего угодно: от спросить рецепт до как сделать вытяжку на кухне. А вот пет-проекты - это оказалось совсем другое дело. Там я впервые попробовал не просто спрашивать, а реально делегировать куски работы, и именно там почувствовал разницу - не «немного быстрее», а сильно другой темп. Задачи, на которые раньше уходил вечер, закрывались за час. Вот это ощущение и стало решающим: если AI настолько ускоряет разработку, то формат «12 проектов за 12 месяцев» перестаёт быть красивой, но нереалистичной идеей и становится вполне достижимой целью - даже с работой 5/2 и учёбой в фоне.

Для самого челленджа я развёл инструменты по ролям, а не выбирал что-то одно универсальное. А вот пет-проекты - это оказалось совсем другое дело. Там я впервые попробовал не просто спрашивать, а реально делегировать куски работы, и именно там почувствовал разницу - не «немного быстрее», а сильно другой темп. Задачи, на которые раньше уходил вечер, закрывались за час. Вот это ощущение и стало решающим: если AI настолько ускоряет разработку, то формат «12 проектов за 12 месяцев» перестаёт быть красивой, но нереалистичной идеей и становится вполне достижимой целью - даже с работой 5/2 и учёбой в фоне. Какие инструменты выбрал на старте Claude - основной инструмент для агентной разработки. Это то, что будет реально собирать проекты вместе со мной: не разовые подсказки, а рабочий процесс, где AI ведёт задачу от начала до конца, а я корректирую и проверяю. Gemini остаётся рядом - но уже в более узкой роли: бытовые и просто быстрые вопросы по коду, где не нужен полноценный агентный процесс, а нужен короткий и точный ответ здесь и сейчас. Разделение получилось само собой, по факту того, как я их использовал всё это время до челленджа - просто теперь оно стало осознанным выбором, а не привычкой. Дальше - план на все 12 проектов: какие площадки, какая логика отбора идей и что будет первым. Но об этом в следующий раз.