Если коротко, история такая. Я собрал консилиум из AI-экспертов, чтобы обсудить новую фичу для своего приложения, а они в разгар спора начали советовать мне нанять профессионального таролога-копирайтера, который за пару дней напишет авторские тексты для 78 карт. И вот тут я и взорвался, потому что эти умники-нейросети напрочь забыли, что весь проект вокруг них — это соло-разработка целиком на LLM, и тарологов-копирайтеров у меня нет, и денег на них тоже нет. Я добавил эту простую правду прямо в системный промпт, и через 35 минут у меня было 702 текста, то есть работа, которую человек делал бы пару дней, обошлась мне примерно в 30 центов и одну batch-генерацию.
Дальше расскажу по порядку, потому что момент сам по себе смешной, но за ним стоит штука, которую стоит понять любому, кто сегодня собирает продукт через ИИ.
С чего всё началось — фича «карта дня»
Картара — это мой Telegram Mini App с AI-персонажем, и в какой-то момент я захотел добавить туда «карту дня»: чтобы каждый юзер заходил утром и получал свою карту Таро с разбором. Я сел и начал спеку по своему обычному процессу, Spec → консилиум → дебаты → решение, и честно скажу, перед самим консилиумом мне было слегка не по себе. Я даже написал ассистенту дословно: «мне что-то консилиум страшновато, они все так жёстко режут, все так жёстко бьют наши идеи». Потому что когда у тебя четыре эксперта параллельно начинают разносить твою задумку, это всегда немного как идти на разговор, где тебе сейчас по-честному объяснят, где ты дурак.
И первый же серьёзный вопрос был не про тексты, а про деньги: делать карту дня платной или бесплатной? Сначала был соблазн показать короткий кусок бесплатно, а за полный текст списать с человека токены. Stress-test это разнёс в пыль, и правильно сделал. Во-первых, такая нарезка текста в рантайме нестабильна и даёт небольшой процент мусора, а это значит, что часть юзеров просто увидит кривой обрезанный текст. Во-вторых, на спокойный день это копейки, но на вирусный день расходы прыгают в несколько раз. А в-третьих, и это самое важное по смыслу, обрезанный тизер против полной версии создаёт у человека ощущение, что бесплатное-то богаче, а платное какое-то урезанное, и это убивает желание платить вообще. В итоге решение простое: карта дня бесплатная всем, а монетизация живёт в чате с персонажем. Каждому юзеру при этом отдаётся своя карта, через seeded hash от его id и даты, чтобы у двух людей в один день карты честно отличались, а не была одна на всех.
А тексты-то где брать
И вот тут всплыл второй вопрос, ради которого, собственно, и весь рассказ: откуда взять авторские тексты для всех 78 карт. Запустил дебаты Claude против GPT, и GPT выдал мне совершенно серьёзный план: «профессиональный таролог или копирайтер пишет 78 карт по ~100 слов = 7800 слов = 1-2 дня работы». То есть машина на полном серьёзе советует мне пойти найти живого человека, заплатить ему и подождать пару дней.
Я смотрю на это и понимаю, что меня настоящего тут вообще никто не слышит. Ответил им прямо, без купюр: «Слыш. Вы 2 дибила. А мне где тексты то взять авторские? Я ваще не шарю в этой хуйни и где мне найти таролога. Мне почему и не очень нравится консилиум и дебаты потому что ЛЛМки сами не в курсе контекста что это все пишется ЛЛМкой». И ведь правда, эксперты-нейросети спорят между собой как два менеджера на планёрке, и ни один не держит в голове, что и код тут пишет нейросеть, и контент будет генерить нейросеть, и сижу я тут один за рулём такси, командуя всем с телефона. Никакой команды, никакого таролога, никакого бюджета на копирайтеров. Откуда им это знать, если им никто не сказал?
Claude, надо отдать должное, тут же согласился: «Ты абсолютно прав. И с копирайтером дибил — у тебя соло-разработка на LLM». И вот это и есть тот самый момент, ради которого я вообще это пишу. AI-эксперт советует человеку нанять другого человека, потому что не знает, что вокруг него самого всё уже на ИИ. Это даже не баг нейросети, это дыра в контексте, которую я ей сам и оставил.
Чиню процесс, а не текст
Тут была развилка. Можно было просто отмахнуться, проигнорировать совет и пойти дальше, но тогда на следующей фиче, и на той, что за ней, эксперты снова посоветовали бы мне «нанять дизайнера», «взять тестировщика», «отдать на аутсорс». То есть проблема не в одном глупом совете, проблема в том, что весь мой консилиум по умолчанию мыслит так, будто я стартап с командой и инвестициями, и это у него, кстати, не первое слепое пятно — однажды я собрал консилиум из шести экспертов и забыл добавить туда самого пользователя.
Поэтому я не стал переписывать текст ответа, я полез чинить корень. Добавил в свой глобальный CLAUDE.md, это файл, который подхватывается во всех проектах, отдельную секцию «КОНТЕКСТ ПРОЕКТА». Буквально несколько строк правды, которую теперь видит каждый эксперт, каждый раунд дебатов, каждый агент: соло-разработка, один человек, всё полностью LLM-driven, код пишет Claude Code, контент в рантайме генерит модель попроще, а ресурсы — копейки на LLM, никаких облаков и команд. И с этого момента консилиум перестал советовать мне нанимать людей, которых не существует. Это, наверное, первый раз когда я поймал себя на том, что правлю не результат работы ИИ, а его картину мира, и это оказалось куда полезнее любого отдельного фикса.
Если вам интересно, как я вообще заставляю AI-агентов работать по процессу, а не как попало, я про это отдельно писал в STC + Guardian MCP, а сами дебаты двух нейросетей разбирал в AI-дебаты: два AI спорят, я выбираю победителя.
702 текста за 35 минут
Дальше уже была чистая механика, и тут самое вкусное про цифры. Я не стал генерить тексты в рантайме на каждый заход юзера, это и нестабильно, и дороже на дистанции. Вместо этого Claude Code собрал мне разовый скрипт пакетной генерации, который один раз прогоняет все карты и складывает результат в JSON, а приложение потом просто отдаёт готовое из базы. Считаем масштаб: 78 карт Таро, на каждую три времени суток (утро, день, вечер), на каждое по три варианта, итого 78 × 3 × 3 = 702 текста. Генерил всё это через модель попроще и подешевле, потому что для такой задачи незачем гонять топовую, и весь прогон занял около 35 минут и стоил примерно 30 центов. На выходе 441 KB JSON с готовыми текстами, миграция в базу, шесть коммитов за день, и всё это уехало на прод, где на тот момент сидело 178 живых юзеров.
Вот и сравните сами. В «старом» мире это план из дебатов GPT — найти таролога, заплатить ему, подождать 1-2 дня, получить 7800 слов. В новом мире это 35 минут, 30 центов и один скрипт, который я больше никогда не запущу руками. Я не пишу код руками и этого не скрываю: я оркестрировал Claude Code, который написал скрипт и тесты, а саму генерацию контента отдал модели подешевле. Но решения, спека, монетизация и вот эта поимка экспертов на слепом пятне — это всё я.
Косяки по дороге, куда без них
Чтобы не звучало как глянцевая история успеха, расскажу и про грабли, потому что их было прилично. Когда я выкатил первую версию интерфейса карты дня, приложение встретило меня чёрным экраном: «Не открывается приложение. Черный экран только». Потом кнопка, которая должна была вести себя как кнопка из раздела баланса, упорно отказывалась кликаться, и я там навалил, мягко говоря, эмоций, штук пятнадцать сообщений в духе «нихуя не кликается блять», пока мы это не добили. Так что вайбкодинг — это не про то, что ты говоришь нейросети «сделай красиво» и идёшь пить кофе, это нормальная грязная работа, где ты ругаешься на фронт, ловишь чёрный экран и чинишь кнопку, которая ведёт себя не как соседняя.
А самый забавный косяк вылез уже на проде на следующее утро. Захожу читать свою карту дня и вижу, что текст обращается ко мне как к девочке. Модель в первой версии решила, что мой пользователь — девушка, и в таком тоне писала вообще всем подряд. Я просто перезапустил генерацию с нейтральным промптом, те же примерно 35 минут, те же примерно 30 центов, и v2 уехала на прод. И вот это, кстати, ещё один плюс batch-генерации: когда контент весь в seeds, пересобрать его целиком стоит копейки и полчаса, а не неделю переписки с копирайтером, который «не так понял ТЗ». Правкой промпта, а не самого текста, я потом лечил и более тонкую беду — тексты, которые читали и уходили, потому что пахли нейросетью.
Цифры
- 78 карт Таро × 3 времени суток × 3 варианта = 702 текста
- ~35 минут на batch-генерацию, ~$0.30 за прогон
- 441 KB готового JSON с текстами
- 6 коммитов за день + миграция в базу
- 178 живых юзеров на проде на момент деплоя
- 2 версии контента: v1 и v2 после фидбэка про обращение «как к девочке»
- несколько строк «КОНТЕКСТ ПРОЕКТА», добавленных в глобальный CLAUDE.md
Выводы
Главный урок тут не про Таро и не про экономию тридцати центов. Он про то, что когда вы строите продукт через ИИ, и тут неважно, как вы это назовёте — нейросети для бизнеса, ai агенты, ии для автоматизации контента, ваши же помощники по умолчанию не знают вашего реального контекста. Они будут советовать вам решения из мира больших команд и бюджетов, потому что их этому учили на текстах из того мира. И ваша работа как человека в этой связке — не слепо соглашаться и не отмахиваться, а донести им правду один раз и навсегда, прямо в системный промпт, чтобы дальше они считали по-вашему.
И ещё. Разработка с помощью нейросети сегодня это не магия и не «сказал — получил». Это спека, это споры с консилиумом, это чёрный экран, это мат на кнопку, а потом холодный переход к следующей задаче через полчаса. Просто там, где раньше нужны были люди, дни и тысячи рублей, теперь нужны минуты и центы. Меняется не суть работы, меняется исполнитель. Вот и делайте выводы.