Как полностью перейти на AI-кодинг: философия, страхи и экономика фрилансера без ручного написания кода

Когда я нажал Ctrl+Shift+K в Cursor и не написал ни строчки вручную

Это случилось в ноябре. Дедлайн через 3 дня, клиент ждет MVP финансового трекера на FastAPI. Я открыл проект, посмотрел на пустой экран и подумал: "А что если сегодня я вообще не буду писать код?"

Не просто использовать Copilot для автодополнения. Не просто спросить у ChatGPT "как сделать X". А полностью делегировать генерацию. От архитектуры до тестов. От промптов до рефакторинга.

Через 72 часа проект был готов. Клиент заплатил 250 тысяч рублей. Мой обычный чек на такие задачи раньше был 40-50 тысяч. Разница в 5 раз. И я не написал ни одной строки Python.

Психология отказа от ручного труда: почему это так сложно

Мы, разработчики, десятилетиями строили идентичность на умении "писать код". Это наш craft, наше ремесло. Отказаться от ручного кодинга — все равно что скрипачу перестать водить смычком и начать дирижировать оркестром роботов.

Страхи идут слоями:

• Страх потери контроля: "Я не понимаю, что происходит в коде"
• Страх обесценивания навыков: "Зачем тогда учить Python, если ИИ все делает?"
• Экономический страх: "Меня заменят дешевым джуном с Cursor"
• Технический страх: "А если в продакшене все сломается?"

Проблема в том, что эти страхи — зеркальное отражение страхов каллиграфов в XV веке, когда появился печатный станок. "Настоящее письмо должно быть ручным!" — говорили они. И были правы. Но печатный станок победил.

Экономика фрилансера: от 40к к 250к в месяц

Цифры из моего кейса:

Как это работает? Раньше я продавал время. 100 часов работы = 100 часов оплаты. Теперь я продаю результат. Клиенту все равно, потратил я на проект 100 часов или 20. Ему нужен работающий код.

AI-кодинг дает магическую возможность: делать в 5 раз больше за то же время. Но ключевая ошибка — продолжать брать почасовую оплату. Нужно переходить на фиксированную стоимость проекта.

Пример: раньше на разработку REST API для банковского сервиса я тратил 120 часов. Брал 60 000 рублей (500 руб/час). Теперь я делаю то же самое за 25 часов. Но беру не 12 500 рублей (25 × 500), а 250 000 рублей — потому что результат для клиента имеет ту же ценность.

Методология: как работать, когда твои пальцы не касаются клавиатуры

1 Архитектура через диалог

Первые 2 часа проекта я не пишу код. Я разговариваю с Cursor. Открываю файл architecture.md и начинаю промпт:

# Архитектура проекта: FinTech Dashboard

## Контекст
Клиенту нужен дашборд для трекинга транзакций с:
- Авторизацией через OAuth2
- WebSocket для live-updates
- PDF-экспортом отчетов
- Интеграцией с 3 банками

## Вопросы перед началом
1. Какую структуру папок использовать?
2. FastAPI или Django?
3. Какие библиотеки для WebSocket?
4. Как организовать тесты?

Напиши подробный план на 500 слов.

ИИ генерирует план. Я его критикую. "Нет, WebSocket не нужен, клиент сказал, что обновления раз в час". "Добавь кэширование Redis". "Вынеси конфиги в .env".

Это не программирование. Это дизайн-сессия с очень умным, но немного наивным junior-архитектором.

2 Итеративная генерация с немедленной проверкой

Ошибка новичков: дать ИИ задание "сделай весь бэкенд" и уйти пить кофе. Так не работает.

Правильный подход:

1. Попросить создать models.py с 3-4 основными моделями
2. Немедленно запустить тесты (да, ИИ должен сгенерировать и тесты тоже)
3. Если тесты падают — отправить ошибку обратно в ИИ: "Вот traceback, почини"
4. Повторять для каждого микросервиса

Это похоже на vibe-coding, но с жестким циклом обратной связи. Вы не просто "настраиваетесь на вибрацию" — вы строите конвейер.

3 Рефакторинг как диалог о качестве

Когда базовый код работает, начинается самое интересное. Вы говорите ИИ:

Посмотри на код в services/transaction_service.py.
Оцени его по критериям:
1. SOLID принципы
2. Тестируемость
3. Читаемость
4. Производительность

Предложи 3 варианта рефакторинга с разными trade-off.

ИИ не просто "улучшает код". Он объясняет, почему один вариант лучше для масштабирования, другой — для поддержки, третий — для скорости разработки.

Ваша роль — принимать архитектурные решения на основе его анализа.

Инструменты: что кроме Cursor?

Cursor — мой основной инструмент. Но экосистема шире:

• Claude Code — для сложных архитектурных задач. Умеет думать "шагами", как описано в секретах создателя Claude Code
• Локальные модели 8B параметров — для экспериментов без интернета. Мой фаворит — DeepSeek-Coder. Обзор в топ-5 локальных LLM
• CodeAct — когда нужен агент, который не просто генерирует код, а исполняет его. Как в финансовом трейдере на Python

Опасности и подводные камни

Полный переход на AI-кодинг — это не утопия. Есть реальные проблемы:

Технический долг на стероидах. ИИ генерирует код с невероятной скоростью. Если не ставить жесткие рамки, через неделю получаете монолит с 50 взаимозависимыми модулями. Решение: устанавливайте лимиты с самого начала. "Не больше 10 файлов в core модуле". "Каждый сервис — отдельная папка".

Потеря глубины понимания. Вы можете перестать понимать, как работает ваш же код. Особенно с магией вроде Google Antigravity. Решение: заставляйте ИИ объяснять сложные места. "Распиши этот алгоритм по шагам для junior-разработчика".

Зависимость от облаков. GPT-4 падает — ваша продуктивность обнуляется. Решение: иметь fallback в виде локальных моделей. Или, что еще лучше, свой небольшой кластер, как в гайде по аренде H200.

Что будет через год?

Сейчас мы в золотом веке AI-кодинга. Рынок еще не осознал полностью потенциал. Клиенты платят по старым ставкам, не понимая, что вы делаете в 5 раз быстрее.

Но этот окончится. Уже в 2026 году ваш босс заменит вас на AI, если вы останетесь просто кодером.

Мой прогноз: через 12 месяцев сформируется два класса разработчиков:

1. Промпт-инженеры высокого уровня — те, кто умеет ставить задачи ИИ, проверять результат, интегрировать в сложные системы. Зарплаты будут расти.
2. Бывшие middle-разработчики — те, кто продолжает писать код вручную, потому что "так надежнее". Их заменят либо ИИ, либо джуны с Cursor.

Фриланс-экономика изменится радикально. Клиенты начнут требовать скидку за использование ИИ ("Вы же не тратите время!"). Нужно будет либо скрывать методологию еще тщательнее, либо переходить на value-based pricing — плата не за время, а за бизнес-результат.

С чего начать завтра утром

Не пытайтесь перейти на 100% за один день. Это путь к выгоранию и плохому коду.

План на первую неделю:

1. Понедельник: Установите Cursor. Создайте тестовый проект. Попросите сделать простой CRUD на FastAPI с одним endpoint.
2. Вторник: Добавьте к этому CRUD аутентификацию. Не пишите код — только промпты. Сравните время с ручной разработкой.
3. Среда: Попросите ИИ написать тесты для вашего кода. Потом попросите покрыть edge cases.
4. Четверг: Возьмите реальную задачу с работы/фриланса. Попробуйте сделать 50% через ИИ.
5. Пятница: Проанализируйте результаты. Что получилось лучше? Что хуже? Где ИИ ошибся?

Через месяц вы обнаружите, что 80% кода генерируете через ИИ. Через два — что забыли, как пишется декоратор в Python без автодополнения.

И это нормально. Вы не забыли программировать. Вы научились программировать на мета-уровне.

Цифра 250 000 рублей в месяц — не предел. Это только начало. Когда вы освоите агентный ИИ для финансов и новые архитектуры после RAG, чек вырастет до 500 000 и выше.

Но стартовать нужно сегодня. Пока другие спорят, нужно ли это делать, вы уже будете получать первые 250к.