Сергей Фомин: теперь разрабатываю всё в нейронках, а заодно подсадил на ИИ весь отдел
В кейсе рассказываем, как разработчик внедрил нейронки в свою работу, и теперь выполняет задачи примерно в 8 раз быстрее. Теперь он программирует из интереса на незнакомом языке, повышает продуктивность своей команды и выигрывает в настолки при помощи ИИ. Подробности — в статье.
Опыт с нейросетями: раньше я вообще не использовал нейросети. Разве что спрашивал всякое у DeepSeek, но в эти моменты он просто заменял мне поисковик — я не могу назвать это опытом с ИИ. Больше ничего не использовал.
Сейчас я использую нейросети почти во всех рабочих задачах — около 90% времени. Через GPT-5 Codex пишу и рефакторю код, создю архитектурные схемы, юнит-тесты и документацию. Нейронки превращают для меня технические задания в задачи для трекера, формируют API-контракты, Postman-коллекции и схемы данных. Теперь даже настолки я анализирую с помощью ИИ.
Пишу код при помощи Codex
Я использую GPT-5 Codex как основного помощника по коду. Объясняю задачу в промпте и уточняю приоритеты: скорость, безопасность или архитектурная чистота. Запускаю — и Codex за полторы минуты генерирует готовый модуль на сотни строк, который я просматриваю и при необходимости уточняю.
Благодаря опыту я обычно пишу код быстрее, чем мои товарищи. Но нейронки выводят программировании на новый уровень: по моим прикидкам, получается примерно в восемь раз быстрее, чем при ручном написании. Просто описываю задачу за пятнадцать минут, а ещё через десять получаю рабочий код на пятьсот строк.
Даже когда я работаю с незнакомыми языками, вроде Go, нейронка полностью компенсирует незнание синтаксиса. Я понимаю архитектуру и логику, но не знаю конкретных функций или методов — это берёт на себя Codex. Когда код готов, я просто читаю его наискось, и убеждаюсь, что он написан хорошо — затем беру в работу.
Сейчас я использую Go для своего собственного проекта. Но думаю, что при помощи нейронок мог бы писать не незнакомых языках и для основной работы.
Готовый код я анализирую и рефакторю в том же Codex. Нейронка сама проверяет архитектуру и безопасность, пишет план доработок и по нему вносит изменения, пока я пью кофе. Получается, что одна нейросеть пишет код, и она же его затем анализирует и исправляет под моим чутким надзором.
Решаю менеджерские задачи при помощи ИИ
Я тимлид, поэтому на мне лежат ещё и административные задачи, нужно управлять отделом. Например, я много работаю с ТЗ по работе: забираю входящее ТЗ, анонимизирую его и раскручиваю в веб-чате GPT до набора готовых артефактов.
Из одного документа с ТЗ я получает схемы данных, API-контракты, JSON-ответы и сопроводиловку — всё в Markdown. Потом я складываю это в git, и уже от этих артефактов стартует разработка.
Дальше я автоматизирую постановку задач: GPT собирает задачи для трекера и прикладывает к ним всё нужное для исполнения. В пакет обычно входят схемы, Postman-коллекции и окружения, иногда — готовые примеры запросов и ответов. Разрабу остаётся только брать карточку и делать.
Обычно все ТЗ у нас разбирает системный аналитик. Он и сейчас занимается этой работой, но на одном из проектов я провожу свой эксперимент — пока успешно. Так что, судя по всему, будем масштабировать практику.
Отчётность и управленческая рутина тоже ушли в ИИ: регулярные отчёты наверх, консолидация статусов — всё готовит модель, а я только переставляю буквы местами и правлю формулировки. Это куда легче, чем по крупицам собирать информацию о проделанной работе за весь срок.
Внедрил нейронки в повседневную жизнь
Теперь с нейронками я делаю личные пет-проекты и веду «домашний девопс». Я уже говорил, что делаю небольшой сервис на Go — хочу посмотреть, что получится. Ещё использую ChatGPT как гуру по Linux и сервакам: теперь вместо долгой гуглёжки прошу пошаговые инструкции — и сразу запускаю в работу.
Попробовал ИИ даже в играх — я большой фанат серии 18xx. Правда, правила нейронка подтягивает слабо, видимо, путается в разных версиях. Зато хорошо анализирует игру: как-то я сгружал скриншоты из настолки в ИИ и просил подсказок — с их помощью выигрывал у своего друга.
В целом алгоритм у меня теперь такой: если не знаю, с чего начать, то прямо так и пишу модели и прошу варианты действий. Во многих сферах это сильно облегчает старт, ведь больше не нужно часами разбираться до того, как приступить к задаче.
Нейронки заметно увеличили мою продуктивность
После внедрения нейросетей я полностью пересобрал свой рабочий процесс — теперь около 90% времени провожу с ИИ. Codex пишет за меня модули, тесты и документацию, а GPT помогает с отчётами, трекером и техническими заданиями.
Всё, что раньше требовало часов или дней ручной работы, теперь занимает считанные минуты. Прирост скорости примерно в восемь–десять раз: за то же время теперь делаю в несколько раз больше задач.
Самое ощутимое изменение — исчезновение дедлайнового стресса. Если раньше сдвиг сроков на полтора-два месяца иногда казался неизбежным, то теперь все проекты укладываются в график. При этом нагрузка не ощущается тяжелее: ИИ взял на себя монотонную и формальную часть, оставив мне контроль и архитектурные решения. Я просто начал делать сильно больше, чем делал раньше.
«Нейроцех» позволил мне стартовать в нейросетях
Я пришёл в «Нейроцех» без какого-либо опыта работы с нейросетями — буквально с нуля. До этого максимум использовал DeepSeek, чтобы спросить значение термина, но не более того. Основной мотив был простой: понять, как всё устроено и «с чем это едят». После вступления пообщался в чате и посмотрел пару вебинаров, которых мне оказалось достаточно, чтобы выстроить собственную траекторию обучения.
Дальше пошёл самостоятельно: вдохновился идеями из сообщества, быстро нащупал путь и погрузился в эксперименты. Честно говоря, я почти не успеваю следить за всеми новинками, но одним глазом подглядываю новости и идеи из чата, чтобы оставаться в контексте. По сути, Нейроцех стал для меня стартовой площадкой и ориентиром, после которого я уже уверенно развиваюсь в работе с ИИ.