Краш‑тест клона корпоративной аналитической платформы, написанного ИИ за 48 часов
ИИ создал рабочий прототип сложной аналитической системы за два дня. Мы протестировали его, сравнили с оригиналом и оценили текущие возможности генеративного кода.
В начале недели один из известных российских апологетов ИИ заявил, что нейросети способны полностью клонировать корпоративные продукты за пару недель, и программисты в итоге станут излишними. Чтобы проверить эту гипотезу, я предложил ему более серьёзный вызов: вместо простых игр – нашу собственную аналитическую платформу, включающую сложные ETL‑процессы, визуализацию KPI и модуль прав доступа.
Что делали
- Заказали генерацию кода у крупной LLM (использовалась модель семейства Claude, детали не раскрыты).
- Дали модели полное ТЗ, схему БД, примеры API‑запросов и UI‑мокапы.
- Ограничили время разработки 48 часами, после чего получили первый рабочий прототип.
Тестирование
- Запустили автоматические юнит‑тесты: покрытие кода составило 62 % (по сравнению с 89 % у оригинала).
- Производительность запросов к базе данных оказалась в среднем на 30 % медленнее, а некоторые сложные отчёты вовсе не генерировались.
- UI‑компоненты работали, но требовали доработки стилистики и исправления багов валидации форм.
Итоги
- За 48 часов ИИ смог собрать почти полностью функциональный скелет продукта, включающий основные модули ввода‑вывода и базовую бизнес‑логику.
- Однако для достижения уровня продакшн‑готовности потребовалось бы ещё от 1 до 2 недель ручной доработки, тестирования и оптимизации.
Подробный разбор доступен в статье на Habr AI: https://habr.com/ru/articles/1085382/
Эксперимент показывает, что генеративные модели уже способны быстро собрать прототипы сложных систем, но полностью заменить разработчиков пока нельзя. Для студентов это шанс ускорить MVP‑этап, а для компаний – возможность ускорить исследовательские проекты, при условии, что они готовы инвестировать в последующий код‑ревью и оптимизацию.
