Полгода без ручного кода: как я стал AI-диспетчером и научился большему, чем за предыдущие два года

Полгода назад я перестал писать код руками. Не потому что разлюбил программирование — наоборот, за это время я узнал больше новых паттернов, подходов и решений, чем за предыдущие два года активной разработки. Просто теперь я занимаюсь другим: планирую, верифицирую, мержу и проверяю результат. Я стал AI-диспетчером.

Кто я

Инди-хакер, фулстек-генералист. 8+ лет в IT, работал в Amazon, Сбере, стартапах от полутора до двадцати человек. Провёл менторство для 50+ человек. Начинал с фронтенда, дошёл до того, что берусь за веб, десктоп, мобилки, расширения и вообще любые неизведанные тропы.

Последние полгода я веду 5-6 проектов параллельно: real-time транскрибатор для продажников, ADHD-таймер с блокировкой экрана, видеогенератор на Remotion, Telegram-бот для монетизации контента. И всё это — практически без ручного написания кода.

Момент перелома

В какой-то момент я понял простую вещь: что бы я ни захотел сделать — функцию, рефакторинг, фикс — агент сделает это лучше, быстрее и надёжнее в 99% случаев. Если я выражу словами всё, что у меня в голове: ограничения, use cases, мотивацию, референсы.

Почему лучше? Потому что агент пойдёт читать доку, сравнит варианты, предложит альтернативы, напишет тестовый скрипт, проверит, добавит тесты. И всё это может происходить параллельно на нескольких задачах в разных проектах.

Вопрос ручного написания кода отошёл на второй план. Теперь я занимаюсь планированием задач, проверкой планов и верификацией результата.

8 из 10 планов — мираж

Главное открытие: планирование важнее кода, а верификация плана важнее самого плана.

Я называю это “Mirage Plans” — решения, которые выглядят логично на бумаге, но разваливаются при реализации. И вот статистика, которая меня самого удивила: 8-9 из 10 планов оказываются миражами на 40% или больше.

С первого раза план практически никогда не становится рабочим. Повторные прогоны, уточнения и допланирование — ключ к стабильному решению.

Мой стандартный промпт после любого плана:

Now please read it once again and evaluate how well this should work or it's a mirage plan

И дальше прошу агента:

• Проверить, что все предварительные условия выполнены

• Убедиться, что нет слепых пятен и невыясненных подробностей

• Найти места, где что-то упомянуто слишком поверхностно

После такой проверки план часто переписывается полностью. Иногда несколько раз подряд. И это нормально — лучше потратить 20 минут на планирование, чем 4 часа на переделку.

Кейс: от 15 секунд задержки до real-time

Конкретный пример. Я решил сделать десктопное приложение на Electron для real-time транскрипции — никогда раньше не работал ни с Electron, ни с захватом звука в реальном времени.

Первая версия начала накапливать задержку между речью и обработкой. Было очевидно, что где-то что-то течёт, но непонятно где.

Поскольку я не был погружён в технические детали реализации, пришлось крутить код с разных сторон вместе с агентом: искать bottleneck, разбирать по шагам, чинить.

В итоге получилось сделать транскрипцию быстрее, чем у конкурентов на рынке. И это при том, что я не знал технологию — Claude стал техническим партнёром, который компенсировал мои пробелы.

Самые дорогие ошибки

Интересно, что самые болезненные провалы случались не когда агент ошибался, а когда я сам пропускал верификацию.

Несколько примеров из практики:

OAuth внутри MCP-тула. Начал строить OAuth-флоу, агент подыгрывал, пока не выяснилось, что MCP-инструменты физически не могут открывать браузер и обрабатывать коллбэки. Пришлось выкинуть и делать отдельную CLI-утилиту.

Native module ABI mismatch. Раз за разом better-sqlite3 крашил приложение, потому что компилировался под системный Node, а не под внутренний Node в Electron. Стандартные советы electron-rebuild не работали. Пришлось выработать процедуру “nuke node_modules”.

“Edgy” icebreakers. Попросил оптимизировать LinkedIn-аутрич, чтобы был “более дерзким”. Агент понял слишком буквально и начал генерировать письма, где стартапы назывались “suicide mission”. Пришлось калибровать, что “дерзкий” — это не “токсичный”.

Вывод: человек остаётся последним рубежом контроля. Агент — инструмент, а не замена мозгу.

Параллельные агенты: как это работает

Сейчас Claude Code умеет запускать 3-5 субагентов параллельно для одной задачи. Раньше приходилось делать вручную через Git Worktrees.

Мой подход:

• Одна большая фича → разбиваю на независимые группы, запускаю параллельно

• Несколько фич в одном проекте → делаю последовательно, чтобы следующий агент учитывал контекст предыдущего

• Фичи без пересечений → параллельно в разных worktrees, потом аккуратно мержу

Для управления worktrees есть инструменты: Conductor, Vibe-Kanban и другие.

Самое сложное — не терять контекст между проектами. Задач много, они выполняются параллельно, и моя работа — последовательно переключаться, проверять планы, проверять код, проверять что не сломалось то, что не касается текущей фичи, тестировать end-to-end.

Это работа техлида или продакта, который видит всю техническую внутрянку, но сам код уже не пишет.

Практические советы

Если начинаете работать с Claude Code:

1. Всегда начинайте с режима планирования. Абсолютно всегда. Не “напиши функцию”, а “давай спланируем, как это сделать”.

2. Всегда просите перепроверить план. Используйте промпт:

Now please read it once again and evaluate how well this should work or it's a mirage plan

3. Просите уточняющие вопросы. Пусть агент предложит варианты решения, обсудите план до начала реализации.

4. Используйте TDD-подход. Добавьте в промпт:

ensure following TDD approach, use parallel subagents if needed

Сначала тесты, потом код. Тогда новые фичи не ломают старое.

5. Попробуйте агентские фреймворки. Oh My Claude Code, Super Powers и подобные — прокачивают планирование, дебаг, консенсус ролей.

Что я понял про будущее

Claude Code — это не только про код. За последние месяцы он помог мне:

• Дебажить по SSH

• Чистить Git-историю

• Собирать аналитику из базы

• Рендерить видео через Remotion

• Очистить 115 ГБ мусора на маке

• Искать работу и контракты

• Разбирать почту и писать ответы

И это не половина списка. Под рукой есть “умник”, который может помочь с невероятно широким спектром задач — если подвязать правильные инструменты и перестроить мышление.

Про профессию: не думаю, что программистов станет меньше. Но работа станет другой. Востребованы будут:

• Генералисты — широко разбираются в разных аспектах, могут с AI погрузиться в любую тему и быстро сделать прогресс

• Узкие специалисты — понимают тему глубже любой нейронки

Всё, что между — в зоне неопределённости. Задачи, которые раньше делала целая команда, теперь делает один человек с правильным подходом.

Когда AI-инструменты появляются у всех, это перестаёт быть преимуществом и становится новой реальностью. Чтобы двигаться быстрее конкурентов, нужно работать лучше уже с учётом этой реальности.

Пишу о пути инди-хакера, AI-инструментах и о том, как не сойти с ума, жонглируя пятью проектами — @malakhovdm