Искать программистов сложно и больно. Даже при наличии хорошего бюджета.

Обычно отвечают кратко — не интересно или просто не возьмусь, а фриланс биржи заполонили писатели скриптов на 200 строк кода, если вы понимаете о чем я.

Но поскольку живём мы в удивительное время нейросетей, то с очередной задачей потратив пару вечеров на поиски исполнителя, плюнул и сел писать сам. До полноценного видео как всегда не доходят руки, но возможно пригодится мой опыт уже года нейпрограммирования в текстовом виде, чтобы писать почти что угодно самому. Без шуток, на скрине — комбайн в телеграме на тысячи строк кода, который жонглирует пол дюжиной апишек для получения того результата, который нужен мне.

Правда чтобы его написать, пришлось пройти тернистый путь, где я прочувствовал на себе что такое техдолг, а раньше о нем только слышал. Начинал писать с одного файла, файл разрастался, ответа в 300 строк кода (а ровно столько может в одном сообщении написать ИИ) быстро стало не хватать, расширение функционала громоздило огромные файлы, которые в какой-то момент стало невозможно обновлять и поддерживать.

Чтобы не повторять моих ошибок можно придерживаться следующих правил:

• Никакого ChatGPT, платно или бесплатно он творит дичь, лучший и единственный Claude.ai
• Сразу создаём проект (у GPT ограничение 20 файлов, тут ограничений пока не встретил). Проект — это набор файлов из будущей разработки. В настройках указываем как давать ответ: кратко, без комментариев в коде, чтобы экономить токены, в одном ответе — один файл, если планируется исправление нескольких файлов — сначала указать каких.
• В зависимости от языка программирование и типа проекта, очень рекомендую предварительно создать чат и спросить про структуру будущего проекта. Если бы я так сделал, то узнал сразу что в telegram ботах существуют хендлеры, кнопки клавиатуры хранятся в отдельном файле, а каждый модуль надо писать в отдельном файле.
• Главное правило — никогда не писать сразу большой функционал, один чат +1 простая функция. Уже сейчас, я могу понять, где стоит дать задачу в несколько функций, но по началу крайне сложно отследить что и где ломается, или работает не так.
• Для работы с API достаточно показать пример запроса и пример ответа (чаще всего json), а они почти всегда есть в документации.
• Чтобы получить хороший результат, надо четко понимать какие этапы есть в процессе и что за чем следует. Не знаете? Даём вводные и спрашиваем у ИИ как бы он решал задачу.

Пару недель практики и будете писать автоматизацию любой сложности, да еще и на любом языке, ни один курс вас такому не научит 🙂