Давно экспериментирую с созданием небольших приложений с Loveable и несмотря на огромный прогресс, процесс разработки часто буксует: слишком много времени уходит на то, чтобы заставить приложение работать так, как нужно.
На днях по совету Сергея Булаева попробовал Claude Code и за меньше чем один час написал приложение, которое разбирает выписки из Crypto.com, анализирует портфолио и готовит отчёт для налоговой.
Claude Code невероятно умный: при минимальных инструкциях он гораздо точнее и лучше пишет код и делает интерфейс.
Серьёзно задумался о том, что нужно пересаживать нашу продуктовую команду на Claude - это даст очень быстрый эффект.
И тут прочитал статью про Coinbase.
Брайан Армстронг рассказал, что уволил часть инженеров, которые не захотели даже онбордиться в AI-инструменты после того, как компания купила корпоративные лицензии на GitHub Copilot и Cursor.
Он лично написал в общем Slack: за неделю минимум подключиться; в субботу созвон с теми, кто не сделал. У кого не было внятной причины - расстались. Сам Армстронг признаёт: подход тяжёлый, но сигнал однозначный - AI в Coinbase не опция, а стандарт работы.
Дальше системное внедрение: ежемесячные встречи, на которых команды показывают, как ускоряют задачи с помощью AI.
Параллельно он обозначил метрику: сейчас около 33% нового кода пишется с помощью AI, цель 50% к концу квартала. Это не замена людей, а требование к скорости обучения и культуре эксперимента.
Важно, что и красные линии проговорены: критичные финсистемы нельзя vibe-кодить, нужен ревью и human-in-the-loop. То есть речь не про слепую автоматизацию, а про дисциплину и ответственность.
Что здесь главное для руководителя:
1. Минимум обязателен: не верьте в AI, а обязан подключиться и уметь пользоваться базово. Это фильтр на любопытство и готовность учиться.
2. Темп задают метрики: публичная цель по доле AI-кода, время от идеи до PR, репозиторий практик.
3. Безопасность по умолчанию: чек-листы, код-ревью, запрет на AI в чувствительных блоках без допконтролей.
Мой вывод простой: в 2025 году скорость обучения такая же хард-скилл, как алгоритмы.
Не пробовать тоже выбор, только он несовместим с компаниями, где конкурентное преимущество строится на темпе.
@maxvotek