Пару лет назад я бы посмеялся над идеей, что машина напишет за меня рабочий код. Сейчас я пишу программы с помощью ИИ каждый день. Это не шутка. За последние месяцы нейросети прошли путь от генераторов сниппетов до полноценных помощников, которые экономят мне по 3-4 часа ежедневно.
При этом большинство людей до сих пор не понимают, как правильно подойти к написанию программы с помощью ИИ. Они просто вбивают в чат «напиши сайт» и получают мусор. Потом говорят, что нейросети бесполезны. На самом деле проблема не в нейросетях, а в том, как с ними общаться.
Расскажу, как это работает на деле, покажу реальные примеры и поделюсь инструментами, которыми пользуюсь сам.
С чего начинается написание программы с помощью ИИ
ИИ не пишет программу сам по себе. Он решает задачу, которую ты перед ним поставил. Поэтому первый шаг: максимально четко сформулировать, что ты хочешь получить.
Часто люди пишут «сделай парсер сайтов» и ждут магию. А потом удивляются, что парсер не работает, потому что не указано, какой сайт, какие данные нужны, куда сохранять результат. Хороший запрос выглядит иначе.
Например: «Напиши на Python скрипт, который скачивает с сайта example.com все статьи с главной страницы и сохраняет заголовки и тексты в CSV. Нужно использовать requests и BeautifulSoup, с обработкой пагинации и задержкой в 2 секунды между запросами». Такой запрос уже дает 90% того, что нужно.
Почему важно разделять код на маленькие шаги
Одна из главных ошибок новичков: просить ИИ сделать все сразу. Лучше разбить задачу на мелкие куски. Сначала попросить написать функцию, потом другую, потом обернуть в основную логику.
Я как-то попросил ИИ написать Telegram-бота. Сначала мы сделали команду /start, потом добавили клавиатуру, потом подключили базу данных. Каждый шаг я проверял сам. Так мы нашли ошибки на ранних стадиях, а не пытались чинить простыню из 500 строк.
Представляйте, что ИИ - ваш стажер. Вы не сваливаете на стажера весь проект, а даете ему маленькое понятное задание. С нейросетью работает тот же принцип.
Как правильно формулировать промпты для написания кода
ИИ не умеет читать мысли. Чем подробнее опишешь контекст, тем лучше результат. Я всегда указываю:
- Язык программирования и библиотеки, например Python 3.11, aiogram 3.x, requests.
- Входные данные и ожидаемый результат: на вход список словарей, на выходе JSON-файл.
- Что делать в случае ошибки: логировать в файл, выводить в консоль, пропускать.
- Какой стиль кода предпочтителен: с комментариями, type hints, документацией.
Звучит как чек-лист, но именно такие детали превращают «кашу» в рабочий код. Если что-то пошло не так, не пиши просто «не работает». Копируй текст ошибки целиком. Нейросеть анализирует контекст, и трейсбек для нее находка.
Отладка кода вместе с нейросетью
Написать программу с помощью ИИ это полдела. Дальше начинается самое интересное, отладка. Я не помню ни одного проекта, который бы сразу заработал идеально. Всегда появляются странные баги: то не там стоит запятая, то кодировка сбивается, то API возвращает другой формат.
ИИ отлично справляется с поиском таких проблем. Кидаешь ему стектрейс, он находит ошибку и предлагает фикс. Иногда даже объясняет, почему так произошло. Это как иметь под рукой опытного наставника, который не устает и не раздражается.
Важный момент: не доверяй всему, что пишет ИИ. Он может ошибаться во время исправлений. Вноси правки отдельно, тестируй каждый шаг. Если сомневаешься, проси его обосновать решение.
Практический пример: пишем парсер за 20 минут
Покажу на реальном примере, как я пишу программы с помощью ИИ. Недавно понадобилось собрать данные о товарах из интернет-магазина. Раньше я бы сел и писал парсер вручную часа два. Теперь открыл чат с нейросетью и набрал запрос.
Первый запрос: «Напиши на Python скрипт, который получает HTML страницы по списку URL и извлекает название товара и цену из div с классом product-card». Нейросеть выдала код. Я запустил, но на странице была капча. Скопировал ошибку в чат.
ИИ предложил добавить заголовки и использовать selenium для обхода защиты. Я попросил заменить requests на selenium и добавить паузу. Код заработал. Потом я добавил логирование ошибок и запустил скрипт на ночь. Утром у меня был CSV с двумя тысячами товаров.
Итого: потратил 20 минут вместо половины дня. А ведь раньше я считал себя программистом, который все делает руками.
Какие нейросети подходят для написания кода
Сейчас на рынке несколько сильных моделей. ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, открытые модели вроде Llama. У каждой свои сильные стороны. ChatGPT хорош в Python и веб-разработке. Claude отлично справляется с рефакторингом и объяснением сложных концепций.
Но в России есть проблема: официальные сервисы блокируют доступ по российским IP и картам. Поэтому приходится искать обходные пути. Тут на помощь приходят роутеры доступа к нейросетям. Один из лучших вариантов, который я видел, это 3GPT от 3SELLER.
Сервис дает доступ к флагманским моделям: Chat GPT 6 Astra, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Chat GPT 6.1 Sol и другим. Включая генерацию изображений через Nano Banana и создание видео. Все это за 149 рублей в месяц, без иностранных карт. Оплатить можно российской картой, через СБП или криптой.
Мне нравится, что на 3GPT можно переключаться между моделями прямо в чате. Иногда я с одного и того же запроса получаю код от ChatGPT и от Claude, а потом выбираю лучший вариант. Это удобно, когда нужно сравнить подходы.
Получить доступ ко всем флагманским моделям нейросетей из России можно на официальном сайте 3GPT.
ИИ-агенты для разработки и не только
Еще одна фишка, которая меня зацепила, это готовые ИИ-агенты. Это заранее настроенные сценарии, где нейросеть уже играет роль профильного специалиста. Например, агент «Python-разработчик» сразу пишет код с учетом лучших практик. Или агент «Аналитик», который принимает данные и выдает отчеты.
На 3GPT есть целая коллекция таких агентов. Выбираешь нужного, начинаешь диалог, и модель можно менять прямо в процессе. Я часто использую агента для ревью кода: закидываю ему функции, и он находит потенциальные проблемы.
Посмотреть список агентов можно на странице https://3seller.com/ai/agents. Там есть готовые решения под разные задачи, от написания кода до создания контента. Модель агента можно менять прямо в чате, так что вы не привязаны к одной нейросети.
Ошибки, которые я совершал при написании программ с ИИ
Чтобы вы не наступали на те же грабли, перечислю свои грабли. Надеюсь, сэкономит вам время.
- Полагать, что код сразу заработает. ИИ может выдать несуществующие функции или устаревшие API. Код не запускается, и вы в недоумении.
- Слишком сложный первый запрос. Гигантские задания ИИ выполняет плохо. Разбивайте на этапы.
- Игнорировать контекст. Если не показать пример данных, нейросеть выдумает свою структуру, и она не совпадет с реальностью.
- Не задавать уточняющие вопросы. Если что-то непонятно, спросите ИИ. Он умеет объяснять.
На Reddit разработчики часто жалуются на такие же грабли: ИИ выдумывает несуществующие библиотеки, забывает про контекст или генерирует код с устаревшим API. Каждый из этих пунктов я прочувствовал на себе. Однажды попросил ИИ написать микросервис с Docker, и он нагенерировал кучу кода с несуществующими библиотеками. Пришлось все переписывать. Теперь всегда прошу показывать команды установки зависимостей.
Как ИИ помогает изучать программирование
Мне нравится использовать ИИ для обучения. Когда читаю чужой код и не понимаю, как работает какая-то конструкция, копирую ее в чат и прошу объяснить простыми словами. Это работает быстрее и нагляднее, чем учебник. ИИ может показать альтернативные варианты, сравнить подходы.
Если вы новичок, попросите ИИ провести вас через написание программы шаг за шагом. Сначала объяснить концепцию, потом написать пример, потом дать задачу для самостоятельного решения. Это индивидуальный учебник, доступный 24/7.
Нейросети хороши и для практики. Вы можете попросить придумать задачу по программированию, а потом проверить ваше решение. Это как тренажер, который генерирует бесконечное количество упражнений.
Когда ИИ бессилен
Бывают ситуации, когда лучше не полагаться на нейросети. Например, нужно писать код с использованием свежих внутренних библиотек компании. Или вопрос касается безопасности. ИИ может не знать, что в вашей системе определенные ограничения прав доступа. Он генерирует код в отрыве от реального окружения.
Еще один момент: если вы сами не понимаете, что делает код, лучше не внедрять его. ИИ не волшебник, он помогает, но ответственность лежит на вас. Если код сломал что-то в проде, нейросеть за это не ответит.
Важно сохранять критическое мышление. Всегда представляйте, что код пишет джуниор, который иногда выдумывает. Вы должны быть тем старшим инженером, который проверяет и принимает решение.
Будущее: писать код без программиста?
Многие боятся, что ИИ заменит программистов. Я так не думаю. ИИ отлично справляется с рутиной, генерирует шаблоны, помогает с отладкой. Но он не понимает бизнес-логику, не видит полную картину проекта и не несет ответственность за результат. Программист нужен, но его работа меняется. Теперь это скорее архитектор и редактор кода, чем просто писатель.
Если вы разработчик, учитесь работать в паре с ИИ. Если вы не разработчик, ИИ поможет автоматизировать простые задачи. Например, собрать данные из Excel, переименовать файлы, написать скрипт для резервного копирования. Это огромный шаг вперед.
Практический совет: возьмите одну простую задачу, которую вы делаете вручную каждый день, и попробуйте написать для нее программу с помощью ИИ. Пусть это будет что-то крошечное: переименовать 100 файлов или посчитать сумму в документе. Откройте чат с нейросетью, опишите задачу и посмотрите, что получится. Скорее всего, уже через час вы поймете, насколько это просто.
Если вы в России и вам нужен доступ к современным нейросетям без танцев с бубном, обратите внимание на 3GPT. Это самый простой способ получить доступ к Chat GPT, Claude и другим моделям за 149 рублей в месяц. Пополнить баланс можно российской картой, через СБП или криптой. Ссылка на сайт: https://3seller.com/3gpt