В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и его внедрения в повседневные технологии многие разработчики и блогеры обращаются к ИИ для помощи в создании сайтов и приложений. Казалось бы, попросить алгоритм написать простой личный блог – задача нехитрая. Однако опыт показывает, что результат далеко не всегда оправдывает ожидания. Рассмотрим ситуацию, когда использование современных генераторов кода и больших языковых моделей (LLM) превратило простой сайт с минимальными требованиями в сложнейшую систему из 81 файла и 83 внешних зависимостей. Началось все с обычного запроса «сделай мне персональный сайт с терминальным стилем».
ИИ-система Replit показала самый интересный и стильный дизайн из предложенных вариантов. Радость быстро сменилась замешательством. Вместо лаконичного блога, являющегося простой витриной автора и его контента, в проекте обнаружилась огромная кодовая база с тысячами строк, множеством фреймворков, ORM и серверными технологиями, которых на самом деле не требовалось. Почему ИИ так поступил? Ответ кроется в особенности генеративных моделей: они склонны решать каждую часть задачи локально, не учитывая глобальную оптимизацию и конечные цели пользователя. Для ИИ защита от взлома — это включить проверенную систему аутентификации с готовой библиотекой, даже если блог ею никогда не воспользоваться.
Для стилизации подбирается множество CSS-решений одновременно — Tailwind, шадcn/ui и множество кастомных классов, создавая конфликтующие стили и усложняя поддержку. Совсем запутанными стали базы данных. Зачем один простейший блог нуждается в Postgres и сложной ORM, когда контент может храниться в простых Markdown-файлах? Вместо одного стойкого автомобиля получился грузовик с прицепом, который сложно парковать и заправлять. Эти «двухсот велосипедов» — метафора избыточного кода, который делает продукт громоздким, усложняет развитие, увеличение доли багов и снижает скорость работы. Однако ситуация не безнадежна.
С помощью современных инструментов и правильного подхода удается кардинально уменьшить размер проекта и количество зависимостей. Использование редакторов кода с поддержкой ИИ, таких как Cursor в связке с Claude Code, позволило за минимальное время удалить 63 файла и закрыть возможности серверного кода. Перевод базы данных на SQLite и в итоге полный отказ от необходимости в СУБД значительно упростили архитектуру, при этом сохранив надежность и функционал. При очистке кода и отказе от избыточных стилей остались только Tailwind-утилиты, что уменьшило количество CSS в 280 строк, избавив проект от смешения разных методологий и непредсказуемых конфликтов. Результатом стала база с 9193 строками кода против прежних почти 15 тысяч, а список зависимостей уменьшился с 83 до 22, из них только 13 необходимых в продакшене.
Вывод из такого опыта многогранен. Во-первых, ИИ пока что ориентирован на местные оптимизации и предпочитает «решение всех задач по отдельности», а не интегрированную архитектуру. Во-вторых, роль человека в проектировании систем не исчезла, наоборот – стала еще важнее. Прежде чем вести проект в кодировку с помощью ИИ, необходимо тщательно продумать структуру и требования, чтобы не получить раздутый и сложный в поддержке продукт. Ключевой урок касается баланса между использованием возможностей ИИ и профессиональной редактурой полученного кода.
Самостоятельное создание и слепое доверие AI приводит к увеличению технического долга и замедлению развития. Ручное удаление лишних функций, объединение и оптимизация позволяют создать не только более компактный, но и более понятный, быстрый и устойчивый проект. Наконец, нельзя не отметить улучшение пользовательского интерфейса и внешний вид сайта после чистки. Это подтверждает, что эффективное взаимодействие с ИИ и правильное структурирование результатов способно не просто сохранить, но и улучшить качество конечного продукта. В перспективе ИИ наверняка научится лучше распознавать конечные цели и выстраивать комплексные решения, минимизируя избыточность.
Пока же сейчас очень важно сохранить роль архитектора системы в человеческих руках, использовать ИИ как мощный инструмент, но не как самостоятельного создателя без оглядки на общую картину. Семьдесят три процента сокращения кода и значительное уменьшение зависимостей – это яркий пример того, как умелая работа и редактура позволяют контролировать и оптимизировать процесс разработки. Для всех, кто задумывается о внедрении ИИ в свои проекты, этот опыт служит напоминанием: успех зависит не только от технологий, но и от мудрого подхода к архитектуре и постоянного контроля качества.
