В августе я начал делать сервис поиска работы. Не прототип и не демку для портфолио, а рабочий продукт с оплатой, живыми пользователями и поддержкой. Делаю его один. Второй участник это Клод, с ним мы работаем два месяца. Про вайб-кодинг говорят одно и то же. Любой соберёт проект с ИИ, было бы желание. Я решил проверить это на себе.

Что получилось

Сервис собирает вакансии из открытых источников, убирает дубли и объясняет, насколько человек подходит под вакансию. Готовит досье на компанию и вопросы к собеседованию. Ищет контакт того, кто ведёт найм, и если не нашёл, говорит прямо, а не подставляет выдуманный адрес. Пишет письмо под вакансию, переписывает резюме под должность, отправляет с почты человека и только после его подтверждения.

Плюс та сторона, которой обычно не хвастаются, кабинет и админка, оплата с балансом и возвратами, редактор лендингов и писем с историей и откатом, копии на отдельную машину. Деньги копируются каждые пятнадцать минут, баланс без списка владельцев не восстановить. Склад открытых вакансий весил 2,57 гигабайта и разобрался за 121 секунду, это 480 тысяч вакансий. Первый вариант грузил всё в память и был убит ядром, переписал на поток, память упала до пятидесяти мегабайт. Данные беру только с источников, правила которых это позволяют. Другая часть вакансий приходит из Telegram, там всё иначе. Структуры нет, вакансию часто публикует сам нанимающий. Заголовком норовила стать вывеска канала вместо должности, так было у 405 карточек. Резюме соискателей приходили как вакансии, 68 из 128 в одной проверке. Признак «оклад» находился внутри слова «доклад». Каждое правило приходилось сужать, первое же съедало настоящие названия.

Что здесь делал Клод

Код набирает Клод. Без него два месяца превратились бы в два года. Остальное делаю я. Схему придумываю я, что считать готовым решаю я, как проверить, что это работает, тоже я. И это оказалось самым трудным. Заставить модель написать функцию легко, труднее поймать случай, когда она молча врёт.

Придирчивость

Под каждую правку пишется проверка, и она обязана краснеть с двух сторон. Верну старое поведение, падает. Уберу то, что она проверяет, тоже падает. Проверка, которая зеленеет всегда, не проверяет ничего. Дальше важнее. Если проверка написана той же рукой, что и код, она подтверждает только, что ошибся я дважды одинаково. Проверять надо на живом результате. Замер без второй проверки, где ответ известен заранее, не доказывает ничего. Три раза я собирался сделать вывод, а мерил неправильно. Пару раз падал прод. Поиск однажды отдавал пустую выдачу по частому запросу, моё правило отсева выбрасывало чужие названия заодно с нужными. Каждый раз это находилось и чинилось.

Данные и площадки

Отдельным заходом я взламывал свой же сервис, одиннадцать проверок против живого сайта. Что нашлось, то и починилось. Пароли и ключи зашифрованы, ключ привязан к машине. Статистику собираю без слежки, связать человека между днями нечем.

Не любую площадку можно взять в работу, не потому что трудно, а потому что нельзя. У каждой есть правила, и там написано, можно ли забирать данные автоматически, а читать их лучше до того, как начнёшь писать код. Для таких только один вариант - договариваться. Это не подвиг. Это то, без чего нельзя выпускать продукт, где чужие деньги и чужие данные.

Так это собрал бы ребёнок

Собрать за вечер приложение, которое что-то делает на экране, ребёнок сможет. НО между этим и готовым продуктом есть пропасть, и заполнена она не кодом. Код почти ничего не стоит. Дорого другое, понять, что нужно людям. Придумать, как проверить, что сделанное работает. Снять то, что уже сделано, потому что оно врёт. Ответить за результат, когда он окажется плохим.

Модель ничего из этого не делает. Она не отвечает за результат, а человек отвечает. Идея стоит дешевле, чем кажется, а проверка идеи несравнимо дороже. Здесь опять таки правило - “Замерил не значит посмотрел”.

Вывод: c ИИ ты перестаёшь торговать кодом, и начинаешь торговать качеством решения.

Проект здесь: https://lispost.ru #вайбкодинг #нейросети #ии #разработка #сервис #тестирование #поискработы #кейс