Решения
Я собрал приложение через ИИ, но оно не готово к реальным пользователям
AI-инструменты быстро доводят до рабочего демо — а затем застревают ровно на том, что делает продукт настоящим: безопасные платежи, корректные данные, контроль доступа и код, который можно развивать. Это нормально и чинится без старта с нуля.
Инструменты вроде Lovable, v0, Bolt и Cursor правда впечатляют на старте. Вы описываете, что хотите, и за день у вас есть что-то, что можно прокликать и показать людям. Эта скорость реальна, и именно поэтому столько хороших продуктов сегодня начинается так. Но демо — это лёгкие 80%. В тот момент, когда нужно списать деньги с карты, разделить данные двух пользователей, задать, кто что видит, или поверить, что число в базе действительно корректно, почва становится куда сложнее — и ровно тут эти инструменты обычно застревают.
Есть и более тихий риск. Исследования AI-кода стабильно показывают, что в нём больше уязвимостей, чем в коде опытного инженера — открытые API-ключи, отсутствие проверок доступа, дыры под инъекции — потому что модель оптимизирует то, что запускается, а не то, что безопасно. Ничего из этого не значит, что ваша работа пропала. Prototype доказал идею и интерфейс; ему не хватает инженерии под низом. Не нужно начинать с нуля — нужно построить фундамент, который демо пропустило.
01 / Analysis
Признаки, что это про вас
- 01Работает в демо, но ломается, когда приходят реальные пользователи или реальные данные
- 02Вам страшно принимать через него платежи — и правильно
- 03Добавление функции заставляет AI-инструмент зацикливаться, ломать другое или жечь кредиты
- 04Никто на самом деле не проверял код на безопасность и корректность
02 / Analysis
Почему так происходит
- 01AI-код несёт больше серьёзных проблем, чем человеческий — открытые ключи, инъекции, сломанный контроль доступа
- 02Инструменты отлично делают первые 80% и застревают на платежах, кастомной логике и интеграциях
- 03Под низом нет настоящей архитектуры, поэтому каждое изменение всё рискованнее
- 04Это никогда не проверял инженер, прежде чем к этому отнеслись как к продакшену
03 / Analysis
Как я это чиню
- 01Провожу аудит AI-кода и даю честный вердикт, что сохранить
- 02Кладу под низ настоящий фундамент: модель данных, авторизацию, роли и архитектуру
- 03Чиню дыры в безопасности, которые ИИ пропускает, и добавляю тесты на важных сценариях
- 04Подключаю настоящие платежи и интеграции, затем правильно деплою
Как я бы к этому подошёл
Я начинаю с честного аудита, а не с переписывания. Я прохожу по AI-коду и прямо говорю, что стоит сохранить — обычно интерфейс, сценарии и хорошую часть продуктовой логики — а что придётся заменить, потому что этому нельзя доверить реальных пользователей. Вы получаете ясный вердикт, а не продажную презентацию, так что точно знаете, за что платите и почему.
Дальше я кладу настоящий фундамент под те части, что остаются: нормальную модель данных, реальный auth и роли, и архитектуру, при которой следующая фича становится проще, а не страшнее. Я закрываю дыры в безопасности, которые AI-инструменты оставляют открытыми, добавляю автоматические тесты на сценариях, которые действительно важны — платежи, регистрация, всё, что касается денег или приватных данных — затем подключаю реальных провайдеров платежей и интеграций и деплою так, как и должно деплоиться production-приложение. Смысл в том, чтобы сохранить импульс, набранный прототипом, а не выбросить его и потерять месяцы.
Результат
Продукт, который сохраняет импульс вашего AI-прототипа, но теперь безопасен, корректен и готов к тому, чтобы брать за него деньги — на фундаменте, который можно развивать.
Доказательство из связанной работы
AI-инструменты быстро доводят до рабочего демо — а затем застревают ровно на том, что делает продукт настоящим: безопасные платежи, корректные данные, контроль доступа и код, который можно развивать. Это нормально и чинится без старта с нуля.
Частые вопросы
Вы выбросите мой прототип и начнёте с нуля?
Почти никогда. Прототип уже сделал трудную творческую работу — доказал идею и сформировал интерфейс, и это стоит сохранить. Я оставляю то, что здорово, заменяю только те части, которые нельзя безопасно вывести в production, и покажу вам, что есть что, ещё до начала работы.
Мой AI-код вообще можно спасти?
В большинстве случаев да. Фронтенд и продуктовые сценарии обычно в порядке или близко к тому; не хватает обычно слоя под низом — целостности данных, контроля доступа, безопасности и тестов. Сначала я его аудирую и даю прямой ответ, так что если начать заново реально дешевле, я так и скажу, а не буду брать деньги за латание сломанного.
Безопасно ли принимать платежи через приложение как оно есть сейчас?
Если его не смотрел ни один инженер, я бы подождал. Платёжные сценарии — это место, где мелкие ошибки становятся дорогими: неверные списания, сорванные webhook-и, данные, которые не сходятся, — а AI-инструменты редко делают их полностью правильно. Я подключаю платежи через реального провайдера, добавляю тесты вокруг денежных путей и слежу, чтобы списания и записи оставались согласованными до запуска.
Как вы разбираетесь с проблемами безопасности в AI-коде?
Я целенаправленно ищу типичные для этих инструментов провалы: открытые ключи и секреты, отсутствующий или сломанный контроль доступа и точки инъекций, где ввод пользователя доходит до базы. Я их чиню, добавляю настоящий auth и проверку ролей и закрываю то, что осталось открытым — чтобы любопытный пользователь или бот не добрался до данных и действий, которые ему не принадлежат.
Услуга, которая это решает
AI-прототип в продакшен →
Vlad Sedenko
Web Product Developer · 10+ лет
Я лично оцениваю задачу, делаю и внедряю решение — без аккаунт-менеджеров и передачи между людьми. Вы работаете напрямую с разработчиком, который выполняет работу.
LinkedIn →