Первый пост здесь, и начну не с рассказа о себе, а с кейса, так интереснее)

В феврале, в очередной раз анализируя диалоги с клиентами, увидел паттерн запроса. Главный продукт у нас репрайсер для маркетплейсов, который управляет ценами. Так вот, запросы в среднем звучали так: «а можно просто цены собирать?» Не аналитика, не репрайсинг. Просто сбор цен.

9 февраля я начал делать под это отдельный продукт, 25 февраля мы выложили пост о запуске, и в тот же день подключился и оплатил первый клиент.

Ограничение было не в деньгах и не в сроках: я не мог выпасть из основного направления, свободных рук не было. Поэтому почти всё, что обычно отдаёшь людям, я сначала пробовал отдать разным LLM. Дальше по шагам, с цифрами и с тем, что не получилось.

Сначала проверил, не придумал ли я себе задачу. Запустил глубокий анализ в ChatGPT: он сам собирает план исследования, согласовывает его и потом полчаса ходит по сайтам, чатам и пабликам. Отчёт прочитал целиком, хотя соблазн пролистать был. Потом закинул туда же три файла (свой список задач, этот отчёт и выгрузку клиентских запросов) и спросил, чего я не увидел. Полтора часа от первого сообщения до внятного плана продукта, о котором говорят клиенты.

Для MVP нужен минимальный дизайн. Дизайнер назвал неделю плюс правки и цену, которая, наверное, была честной, просто у меня не было недели :) Я решил взять паузу и вечером полез рисовать сам через LLM. Выгрузил страницы нашего репрайсера из Figma, попросил Claude разобрать их на кнопки, блоки и формы, сложил всё в папки в Cursor. Туда же накидал скрины и чужие интерфейсы, которые мне нравились. Дальше просто описывал словами, что хочу видеть на странице. Из десяти предложенных вариантов принял семь: мои идеи оказались хуже. К утру дизайн был готов, со страницами, окнами и блоками данных. Через пару дней понадобились правки, ушло 30 минут. Вот это до сих пор кажется мне главным выигрышем: не хватает кнопки, открыл папку с референсами, сгенерировал.

Я не UX/UI-дизайнер и не мог оценить свой интерфейс, поэтому пошёл со скринами в ChatGPT и DeepSeek, которые в создании этого дизайна не участвовали: «мой дизайнер сделал интерфейс, куда ты нажмёшь, чтобы создать проверку?» и так далее. Тут ложь во благо) К своей работе модель мягче, к вашей тоже, а про третье лицо говорит прямее. Мне посоветовали переработать страницу создания проверок и нашли ещё пару неочевидных переходов.

Дизайн был голым html/css/js, нужна была обёртка, функциональность и безопасность. ТЗ фронтенд-разработчикам я также собрал через Cursor, дальше они работали с Codex и валидаторами: модель сделала, сторонний агент проверил, и так по кругу. Страницы ожили за 6 часов. А вот по коду соотношение честное: около 40% написала модель, 60% руки. Банк, оплаты, интеграции она за них не сделала.

Далее описание функционала, собранное тоже через ChatGPT, я отдал маркетологу. Она через Cursor разобрала конкурентов и позиционирование, из этого выросла посадочная страница. Заодно нашлись сервисы дешевле нас, которых я пропустил. Расчёт прайса и запуск продукта тут делали ручками.

По цифрам: 14 дней вместо оценочных двух месяцев, 113 человеко-часов на четверых против оценочных 400–500. Пять инструментов: ChatGPT, Cursor, Claude, DeepSeek, Codex.

Если собрать это всё в пройденный опыт, то делюсь такими мыслями: не пишите жёсткий промт там, где вы не эксперт. В дизайне я отпустил контроль и получил результат лучше своих формулировок. В коде наоборот, без валидаторов и проверок модель уверенно делает ерунду.

А у вас где ИИ реально сэкономил время, а где вы попробовали и вернулись к людям? Возможно, у вас были подобные кейсы, буду рад прочитать о них :)

P.S. Получилось длинно, знаю. Пока проверяю формат)

Ссылка на продукт, о котором этот пост: https://imprice.ru/parser