Да, я из этих. Но прежде чем кидать тапками, расскажу, как всё было. Когда-то, ещё до всей этой ИИ-движухи, я решил «стать программистом». Открыл PyCharm, радостно создал первый проект и завис на полчаса на сообщении *No Python interpreter selected*. Что за interpreter, зачем он нужен и почему у всех в интернете «всё просто», а у меня нет? Следующая мысль: «Похоже, я попал. Писать опытным коллегам страшно, а вдруг засмеют». В общем, стресс. Пару скриптов я, конечно, в итоге наклепал, но времени сожрало несоизмеримо с результатом. Мне хотелось «здесь и сейчас», а не «когда-нибудь потом». Кодинг не зашёл.

Зато зашёл мир «кубиков», low/no-code платформ. Не LEGO, а настоящие конструкторы для взрослых, вроде n8n. Их вообще море, у каждой свой порог входа. Лет пять назад я впервые попробовал Nirvana, low-code платформу внутри Яндекса, и реально залип. Простой инструмент, с которым я автоматизировал кучу рутины: автоматические выгрузки данных, распределение приоритетов у задач, чтобы сотрудник не гадал, за что браться первым. Важность считали по тематике: если пользователь не может оформить заказ, это приоритет повыше, чем «не получается сменить номер телефона». Система жила у нас до прошлого месяца, только сейчас решили переписать. Для low-code это, на минуточку, отличный срок службы.

Вообще я ленивый менеджер: люблю автоматизировать и анализировать всё подряд, но программировать не горю желанием. И вот именно с этой «ленивой» точки зрения возвращаемся к нашей проблеме. На входе каждое обращение приходится размечать по трёхуровневой схеме:

1. Приложение — «Я Еда».
2. Раздел приложения — «Заказ».
3. Конкретная проблема — «Стоимость заказа».

На бумаге красиво, а в жизни… Разметку делают операторы. Они торопятся, не любят три лишних поля и периодически ставят ерунду. Классика жанра: у пользователя не прошла оплата, а в системе это выбирают «заказ не доставлен». Итог, кривые данные и внутренняя аналитика теряет смысл, цифрам верить нельзя.

Логичный ход, попробовать отдать классификацию ИИ. Прогнали тяжёлые модели, DeepSeek и GPT. Работают неплохо, но промахи всё равно есть. Решили взять нашу внутреннюю модель, которую можно дообучать под свои кейсы. Первая итерация, обучили её на тех данных, что размечали операторы, и дружно поняли: сами данные слишком «грязные». Значит, сначала наводим порядок с разметкой.

Вариант номер один, «олдскул». Выгружаем задачи в Excel, отдаём техсаппорту на ручную разметку, потом вносим обратно. Работает, но очень медленно . И тут вспоминаю ночную поддержку Такси (моя первая работа в Яндексе). Сидим в офисе (да, ночью), ~~пьем пиво~~ плотно работаем. У ребят из клиентского отдела была «модерка», удобное окно тикета и горячие клавиши для распределения. В Excel пять кликов мышью, в модерке одна кнопка. Скорость космическая. Вот что нам нужно для качественных данных.

Открываю Cursor и говорю: «Сделай веб-морду, которая загружает Excel с задачами и даёт удобно их размечать». Минут через десять у меня на ноутбуке уже открывается локальный интерфейс, базовый, но рабочий. Первый фичреквест, тёмная тема. Ночью белые окна враг. Cursor делает переключатель, который, правда, работал в одну сторону: нажал и вечная ночь. Обратно никак. Уточнили, поправили. Отдаём интерфейс «разметчикам», объясняем, что они тут первооткрыватели, и если эксперимент взлетит, будет премия. И я со спокойной душой ухожу на выходные.

Утром меня прошибает очевидное: а зачем вообще Excel, если есть API трекера? Пишу Cursor’у, как правильно с ним разговаривать, авторизацию делаем по токену сотрудника перед запуском. Личная ответственность сохраняется, и СИБ, информационная безопасность, не придерётся. Ещё десять-пятнадцать минут, и готова новая версия. Теперь оператор пишет запрос на языке трекера прямо в интерфейсе, получает пачку задач, размечает, и эта разметка сразу улетает обратно в трекер. Субъективно стало в разы легче и быстрее. Для меня чистое «вау».

Суммарно за день у нас появился сервис для разметки задач. Он разворачивается локально, и для наших задач этого хватает. Не вижу смысла городить деплой и поддерживать боевую инфраструктуру, если через пару месяцев сервис может перестать быть актуальным.

И да, без ИИ я бы за такое даже не взялся. С ИИ MVP за день. Я не собираюсь становиться разработчиком и прекрасно понимаю, что такой вайбкод поддерживать тяжеловато, но у меня и нет цели гнать на него тысячи пользователей. Нужен рабочий инструмент для команды, мы его получили быстро и без того, чтобы отвлекать разработчиков от их задач. Для меня вайбкодинг это еще один инструмент, который принёс пользу здесь и сейчас. И да, я правда считаю, что в будущем любой менеджер должен хотя бы раз собрать свой маленький MVP с помощью ИИ, чисто чтобы самим побывать в шкуре разработчика.