Почему фраза «я не пользуюсь ИИ» теперь звучит как повод для дополнительных вопросов на собеседовании? Евгений Домнушкин, основатель Студии «Арбуз», рассказывает, как вайбкодинг вернул ему драйв создателя и изменил экономику агентства.

Полгода назад я только управлял: ставил задачи, ждал результата, контролировал бюджеты. Сегодня я сам сажусь и за вечер собираю то, на что раньше уходили недели согласований. Я сам вырос из дизайнера и долго был просто «менеджером» для других людей, но вайбкодинг вернул мне ощущение, что я снова что-то создаю руками. И вместе с этим выяснилось: один человек с нейронками делает то, на что раньше требовалась целая команда.

Как появился свой трекер

Мы долго платили по 10 $ за каждого человека в популярном зарубежном трекере. Пока команда была маленькой, это списывали на расходы, но когда штат вырос и ежемесячный счёт дополз до $200 — включился здравый смысл. Платить 2400 $ в год за обычную фиксацию времени? Слишком много.

Меня особенно бесило, что в нашей Asana этот трекер и так встроен. Данные там копятся, но лежат бесполезным грузом — штатной системы отчётов разработчики не предусмотрели. Раньше я бы пошёл по классике: поставил задачу техлиду, выделил бюджет и ждал MVP месяц-другой. В этот раз решил вспомнить, каково это — делать что-нибудь самому. Залез в «вайбкодинг» и начал собирать систему, используя нейронки как рабочие руки.

Делали это поэтапно. Сначала собрали минимальный вариант: скрипт забирает данные из Asana, сохраняет их и считает суммы. Дальше начали усложнять логику — и поняли, что можем зашить туда то, чего нет в платных сервисах. Мы строили софт под свои внутренние процессы, а не под абстрактный рынок.

Интерфейс нашей системы отчётности. Вместо ручного сбора данных автоматическая выгрузка из Asana со всеми расчётами по проектам и исполнителям

Сейчас это полноценный рабочий инструмент. Раньше проектный менеджер тратил часы на фильтры и выгрузку таблиц, а сейчас жмёт одну кнопку. Подготовка документов для самозанятых тоже заскриптована: акты формируются автоматически на основе трекинга. Ошибиться в цифрах теперь невозможно. Вместо $200 в месяц мы платим около $30 за инфраструктуру.

Но дело даже не в деньгах. Мы вырезали тупую механическую работу, на которой люди раньше просто выгорали. Для фаундера это был мощный возврат к ремеслу. Когда ты за вечер собираешь то, на что раньше уходили недели согласований — это дает бешёный заряд.

Главное теперь — точное ТЗ

Я залез в нейронки ещё когда они умели только писать формулы для Excel и простые скрипты в Google Apps Script. С появлением инструментов вроде Cursor и Windsurf процесс перешёл в полноценный вайбкодинг.

Главный инсайт такой: умение ставить задачу теперь стоит дороже, чем умение кодить. Раньше мы набрасывали ТЗ и подолгу дописывали и переписывали код. Теперь схема другая. Код пишется мгновенно, поэтому 80% времени я трачу на исследование и планирование.

Нейронка понимает слова буквально. Она не считывает ваши мысли и не ищет смысл между строк. Дадите размытое задание — получите галлюцинации и кривые костыли. Без чёткой конфигурации агента это происходит постоянно.

Процесс программирования в 2026 году: я обсуждаю с агентом архитектуру и логику задачи, проверяя каждый шаг

Мои правила работы в новой реальности.

1. Исследование вместо правок. Я подолгу «простукиваю» задачу перед тем, как агент напишет хоть строчку. Ищу баги в логике, прописываю жёсткие ограничения и правила. Если у нейронки нет пространства для импровизации, результат будет предсказуемым.

2. Настройка агентов. Я перестал объяснять базу с нуля. Под каждую задачу настроены конкретные скиллы и промпты. Часть пишу сам, часть забираю в сообществах, где ребята делятся готовыми конфигами.

3. Перекрестная проверка. Мой любимый метод: один агент проверяет работу другого. Они гоняют задачу между собой, пока не вычистят все косяки и не дойдут до финала.

Как теперь выглядит постановка задачи

Для рутины в знакомом процессе мне хватает пары слов, но если мы делаем что-то принципиально новое, я снова становлюсь проектировщиком. Это и есть тектонический сдвиг в управлении. Фаундеру больше не нужно контролировать чужие руки. Нужно системное мышление: вы должны понимать, как работает программа, чтобы правильно её описать.

У нас разные типы клиентов, и встречи с ними по-прежнему ведутся по-разному. Но в одном процессы теперь похожи: мы автоматически транскрибируем каждый созвон и сразу делаем саммари. Долго перебирали готовые сервисы, я пробовал писать свои. Сейчас менеджеры используют готовое решение, а я под свои задачи — собственного агента. Мне важно вытаскивать из разговора конкретные договорённости для CRM и сразу нарезать задачи.

AI-агент сам транскрибирует встречу, выцепляет принятые решения и нарезает задачи, которые улетают в работу сразу после звонка

Как это было раньше

Процесс был длиннее и кривее, чем казалось. Я тратил минут пять на постановку задачи, дизайнер — ещё час на презентацию и цифры. Причём дизайнеры уже тогда по-тихому использовали ChatGPT, чтобы распределить бюджет по этапам проекта.

КП уходило клиенту через день-два, потому что задача стояла в очереди. Плюс я банально забывал детали. Когда у тебя три встречи подряд, к вечеру подробности первой просто вылетают из головы.

Как это работает сейчас

Весь пайплайн настроен до самого запуска. Все договорённости — даже если созвон был месяц назад — лежат в задачах и в «паспорте проекта».

Коммерческое предложение агент собирает сам на основе моего текста. Человек в этом процессе больше не участвует. Скорость бешеная: клиент может получить КП через 5 минут после встречи. Но важнее другое — система помнит всё за меня. Человеческий фактор больше не мешает, и детали не теряются.

Зачем теперь нужна команда?

Вся эта система — и трекер, и обработка созвонов — работает почти без участия человека. Логичный вопрос: зачем тогда команда? Тут и зарыт главный сдвиг в моей голове.

1. SEO-копирайтинг: было 10 человек, остался 1. Первое, что мы перестали закрывать классическим наймом — это рутина. Подготовка документов, сбор данных, написание типовых текстов. Это низкоквалифицированный труд, который AI съедает первым.

Раньше для объёма в 100 SEO-статей нам нужна была целая команда. Сейчас тексты пишет не человек. Копирайтер остался, но его роль изменилась. Теперь его задача — задать тон и проверить результат. Людей под эту работу нужно в 10 раз меньше, чем раньше.

2. Ассистент, который оказался промптом. Недавно я всерьёз решил нанять ассистента — задачи копились, я перестал успевать, но прежде чем выходить на рынок, решил прототипировать его функции через AI-агента.

Выяснилось, что почти все задачи, которые я хотел отдать человеку, агент закрывает уже сейчас — кое-что пока приходится доделывать самому, но в основном справляется сам. Сотрудника я в итоге не нанял — и дело не в экономии: агент просто не ошибается в цифрах и не забывает мои указания через пять минут.

3. Главный тезис: мы платим за мышление. Раньше мы платили за «руки» — за умение верстать, кодить или рисовать. Сейчас владение инструментом обесценивается. Мы платим оператору.

Человеческое участие всё ещё критично, но это работа другого уровня. Одно дело — собрать пару страниц для демо, и совсем другое — поддерживать сложную дизайн-систему на большом проекте. AI может выдать фрагмент кода, но он пока не видит архитектуру целиком, поэтому мне нужны люди, которые умеют грамотно поставить задачу, принять результат и встроить его в общую логику.

4. Отказ от AI: повод для дополнительных вопросов на собеседовании. Иногда на собеседованиях я слышу: «Я принципиально не использую AI». Многое здесь зависит от позиции, на которую претендует человек. Если перенести такую логику на программиста, дизайнера или копирайтера, абсурд становится очевиден: представьте дизайнера, который принципиально не использует Figma, а рисует сайты в Photoshop. Или бухгалтера, который отказывается от Excel и считает на бумаге, потому что это «настоящий труд».

Для по-настоящему творческих профессий — скажем, художника — у меня нет однозначного ответа. Но в диджитал-профессиях я не могу представить должность, где отказ от AI — это плюс. Нейронка не заменит человека сама по себе, но человек с AI обгонит того, кто работает по старинке, мгновенно.

Эндорфины от того, что делаешь сам

Если уж совсем честно, я залез во всё это не только ради экономии. Есть ещё один момент — я снова начал делать что-то руками. Для фаундера, который годами только менеджерски упорядочивал других, это крутой возврат в состояние создателя. Ты за вечер собираешь то, на что раньше уходили недели согласований и ожидания. Это даёт мощное ощущение: теперь ты один можешь делать в 10 раз больше. Нужно это рынку или нет — вопрос второй, но процесс даёт очень много эндорфинов.

Что всё это значит для индустрии

Во-первых, порог входа в веб-разработку резко снижается: то, что раньше требовало серьёзной экспертизы, сегодня делается проще и дешевле. Это неизбежно перетряхнёт экономику агентств: сайт, который стоил 3 миллиона, теперь будет стоить миллион. Цены меняются не потому, что мы демпингуем, а потому что команда теперь делает в разы больше при меньшем составе.

Во-вторых, меняется само взаимодействие с вебом. Пользовательский интерфейс становится другим — общение с сервисами всё больше происходит через агентов. Сейчас пророчат смерть сайтам и приложениям, говорят, что всё заменят AI-агенты. Я на это смотрю проще.

Когда-то появление App Store тоже называли смертью интернета. Говорили: «Зачем сайты, если есть приложения?». Но сайты, как видно, никуда не делись — они просто адаптировались под новую реальность. С нейронками будет так же.

Я не знаю точно, во что это превратится через пару лет. Но я точно знаю, что сейчас — лучшее время, чтобы перестать быть просто заказчиком и снова стать тем, кто реально что-то собирает. Инструменты стали настолько мощными, что нас ограничивает только чёткость нашего собственного понимания: чего мы на самом деле хотим.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.