👨💻 Роль человека в эпоху нейросетей
Я действительно навайбкодил лендинг для своего мини-курса «AI: рабочий процесс».
Вот что получилось:
👉 https://lapits.ru/ai-course
Слово «навайбкодил» звучит легко. Написал несколько промптов, нейросеть бодро поработала — и готово.
Примерно так всё и было. Нейросети действительно сами принимали решения. Проблема только в том, что первые решения были очень далеки от нормального лендинга.
🔶 Как всё начиналось
Мне почти случайно попался разбор тестовых заданий на вакансию продакта-вайбкодера от Глеба Кудрявцева.
Одним из заданий там было создание лендинга. Я посмотрел разбор и понял, как вообще должен выглядеть нормальный лендинг. А заодно решил сделать такой для своего курса.
🔶 Сначала — спецификация
Я накидал идеи, показал нейросетям рабочий каталог с исходными материалами, свой сайт и новый курс. То есть применил всё по-взрослому: дал нормальный контекст, а не просто написал «сделай красиво».
На основе этих материалов нейросети составили спецификацию будущего лендинга. На первый взгляд она получилась вполне приличной.
Но потом выяснилось, что и спецификацию нужно серьёзно дорабатывать. Причём тоже с помощью разных нейросетей.
Только после этого ChatGPT бодро собрала первую версию страницы. Получился типичный нейрослоп-лендинг: нужные блоки вроде присутствовали, но нормальной страницей это назвать было сложно.
🔶 Волшебный навык не помог
Дальше я подключил навык Taste. Правда, довольно быстро выяснилось, что волшебной таблетки не получилось.
Taste помогает нейросети применять более правильные технологии и приёмы при написании фронтенда. Но он не знает, по каким принципам собирать хороший лендинг. И уж тем более не понимает маркетинг: как выстроить страницу, подвести человека к покупке и вообще что-то продать.
Код мог стать лучше. Лендинг — не обязательно.
После этого начался нейросетевой пинг-понг. Я перебрасывал страницу между ChatGPT и Claude Code. Каждая нейросеть находила, что исправить в работе предыдущей, и предлагала очередной улучшенный вариант.
🔶 Причём здесь архитектура 1С?
Со спецификацией всё оказалось очень похоже на проектирование в 1С.
Если вначале заложить кривую архитектуру, быстро написанный код ситуацию не спасёт. Нейросети тоже не всегда понимают, как правильно устроить решение. Поэтому корректировать их нужно уже во время подготовки спецификации, а не после того, как всё написано.
Получается, совет сначала согласовать спецификацию и только потом переходить к реализации пригодился мне даже при создании небольшого лендинга.
🔶 HTML-код я не читал
Я не эксперт по HTML, поэтому такое код-ревью создало бы только иллюзию контроля.
И я считаю, что сейчас человеку необязательно читать код на языках, которых он не понимает. Особенно если речь идёт о простой и проверяемой вещи вроде лендинга.
Для меня было важнее проверить сам результат: как выглядит страница, правильно ли она работает и выполняет ли свою задачу. С критичными системами разговор отдельный. Но для обычного лендинга изучать незнакомый язык только ради проверки сгенерированного кода я смысла не вижу.
Так в чём тогда роль человека?
Не обязательно вручную писать каждую строчку. Нужно дать контекст, определить критерии результата, заметить слабое решение и вернуть его на доработку.
Нейросети принимали решения. Я решал, какие из них можно оставить.
Так что «навайбкодил» — да. «Сделал одним промптом» — совсем нет.
А как вам итоговый лендинг?
#статья
Подписывайся на канал «Лапицкий, что не так с этим кодом?»
Я действительно навайбкодил лендинг для своего мини-курса «AI: рабочий процесс».
Вот что получилось:
👉 https://lapits.ru/ai-course
Слово «навайбкодил» звучит легко. Написал несколько промптов, нейросеть бодро поработала — и готово.
Примерно так всё и было. Нейросети действительно сами принимали решения. Проблема только в том, что первые решения были очень далеки от нормального лендинга.
🔶 Как всё начиналось
Мне почти случайно попался разбор тестовых заданий на вакансию продакта-вайбкодера от Глеба Кудрявцева.
Одним из заданий там было создание лендинга. Я посмотрел разбор и понял, как вообще должен выглядеть нормальный лендинг. А заодно решил сделать такой для своего курса.
🔶 Сначала — спецификация
Я накидал идеи, показал нейросетям рабочий каталог с исходными материалами, свой сайт и новый курс. То есть применил всё по-взрослому: дал нормальный контекст, а не просто написал «сделай красиво».
На основе этих материалов нейросети составили спецификацию будущего лендинга. На первый взгляд она получилась вполне приличной.
Но потом выяснилось, что и спецификацию нужно серьёзно дорабатывать. Причём тоже с помощью разных нейросетей.
Только после этого ChatGPT бодро собрала первую версию страницы. Получился типичный нейрослоп-лендинг: нужные блоки вроде присутствовали, но нормальной страницей это назвать было сложно.
🔶 Волшебный навык не помог
Дальше я подключил навык Taste. Правда, довольно быстро выяснилось, что волшебной таблетки не получилось.
Taste помогает нейросети применять более правильные технологии и приёмы при написании фронтенда. Но он не знает, по каким принципам собирать хороший лендинг. И уж тем более не понимает маркетинг: как выстроить страницу, подвести человека к покупке и вообще что-то продать.
Код мог стать лучше. Лендинг — не обязательно.
После этого начался нейросетевой пинг-понг. Я перебрасывал страницу между ChatGPT и Claude Code. Каждая нейросеть находила, что исправить в работе предыдущей, и предлагала очередной улучшенный вариант.
🔶 Причём здесь архитектура 1С?
Со спецификацией всё оказалось очень похоже на проектирование в 1С.
Если вначале заложить кривую архитектуру, быстро написанный код ситуацию не спасёт. Нейросети тоже не всегда понимают, как правильно устроить решение. Поэтому корректировать их нужно уже во время подготовки спецификации, а не после того, как всё написано.
Получается, совет сначала согласовать спецификацию и только потом переходить к реализации пригодился мне даже при создании небольшого лендинга.
🔶 HTML-код я не читал
Я не эксперт по HTML, поэтому такое код-ревью создало бы только иллюзию контроля.
И я считаю, что сейчас человеку необязательно читать код на языках, которых он не понимает. Особенно если речь идёт о простой и проверяемой вещи вроде лендинга.
Для меня было важнее проверить сам результат: как выглядит страница, правильно ли она работает и выполняет ли свою задачу. С критичными системами разговор отдельный. Но для обычного лендинга изучать незнакомый язык только ради проверки сгенерированного кода я смысла не вижу.
Так в чём тогда роль человека?
Не обязательно вручную писать каждую строчку. Нужно дать контекст, определить критерии результата, заметить слабое решение и вернуть его на доработку.
Нейросети принимали решения. Я решал, какие из них можно оставить.
Так что «навайбкодил» — да. «Сделал одним промптом» — совсем нет.
А как вам итоговый лендинг?
#статья
Подписывайся на канал «Лапицкий, что не так с этим кодом?»