Я создал одно и то же приложение для ивентов с помощью пяти AI-инструментов, и только два меня не подвели

Введение: Эпоха Vibe Coding и суровая реальность

Если вы следите за миром разработки, то наверняка слышали термин vibe coding — подход, при котором вы описываете приложение на естественном языке, а искусственный интеллект генерирует код. Звучит как магия. В 2026 году рынок AI-инструментов для кодинга перегрет: десятки стартапов обещают «заменить программиста» и «написать приложение за 5 минут». Но что происходит, когда вы даете этим инструментам одну и ту же задачу?

Я провел эксперимент. Взял пять популярных AI-инструментов для разработки (Bolt.new, Lovable, Cursor, Replit Agent и Claude с Artifacts) и попросил каждый создать одно и то же приложение: простой прототип приложения для управления событиями (event app). Никаких хитростей — стандартный функционал: список мероприятий, создание нового события, форма регистрации участников и базовое API.

Результат меня удивил. Только два инструмента из пяти справились с задачей без критических ошибок и с работающим кодом. Остальные либо сгенерировали «красивую картинку» без логики, либо выдали код, который не запускался, либо потребовали столько ручных правок, что проще было написать с нуля.

Эта статья — разбор моего эксперимента. Я расскажу, какие инструменты провалились и почему, а какие показали себя достойно. Материал будет полезен как начинающим разработчикам, которые хотят понять, стоит ли доверять AI-кодингу, так и продактам и предпринимателям, оценивающим возможность быстрого прототипирования.

Контекст эксперимента

Дата проведения: июнь 2026 года. Все инструменты использовались в их последних на тот момент версиях. Я тестировал их на macOS, браузер Chrome. Задача была сформулирована одинаково для всех:

«Создай простое веб-приложение для управления событиями. Должна быть главная страница со списком событий (карточки с названием, датой, описанием), страница создания нового события (форма с полями: название, дата, описание, город), страница регистрации участника на событие (поле email и имя). Все данные должны сохраняться в localStorage. Дизайн — минималистичный, адаптивный, на Tailwind CSS. Код должен быть на React с TypeScript.

Я оценивал инструменты по четырем критериям:
1. Запускаемость — код должен запускаться без правок с первого раза.
2. Функциональность — все три страницы должны работать.
3. Качество кода — читаемость, структура, отсутствие дублирования.
4. Соответствие запросу — выполнение всех пунктов промпта.

Инструменты, которые провалились

1. Bolt.new — красивая обложка, пустая внутри

Bolt.new — один из самых разрекламированных инструментов 2025-2026 годов. Его позиционируют как «AI, который пишет production-ready код». В моем эксперименте он занял последнее место.

Проблема: Bolt.new сгенерировал визуально приятный интерфейс. Карточки событий были красивыми, анимации плавными. Но когда я нажал «Создать событие» — ничего не произошло. Форма отображалась, но кнопка «Сохранить» не имела обработчика. Код был сгенерирован с ошибкой: импорт useState отсутствовал в компоненте формы, а сам useState использовался без объявления. При попытке запустить проект локально (скачав код) — сборка падала с ошибкой.

Вывод: Bolt.new хорош для создания статичных лендингов, где не нужна логика. Для динамических приложений — не подходит.

2. Replit Agent — слишком много свободы

Replit Agent — это AI-агент внутри среды Replit. Он обещает «автономную разработку»: вы даете задачу, а он сам создает файлы, устанавливает зависимости и деплоит.

Проблема: Агент начал действовать, но через 3 минуты я получил сообщение «Timeout — задача слишком сложная». После перезапуска он создал проект, но выбрал не React, а vanilla JavaScript с jQuery (что не соответствовало запросу). Данные сохранялись не в localStorage, а в глобальной переменной, которая сбрасывалась при перезагрузке. Код был спагетти: 500 строк в одном файле index.html. Форма регистрации отображалась, но при отправке выдавала ошибку в консоли.

Вывод: Replit Agent подходит для простых скриптов и прототипов на Python. Для React-приложений он пока «сырой».

3. Claude (Artifacts) + Sonnet 4 — отличный код, но не приложение

Claude с режимом Artifacts часто хвалят за качество генерируемого кода. Я использовал модель Claude Sonnet 4 (июнь 2026).

Проблема: Claude сгенерировал идеальный код. Чистый, структурированный, с комментариями. Но он создал только один файл — App.tsx, в котором было всё: и список событий, и форма создания, и регистрация. Это не было приложением с роутингом. Страницы не переключались — всё было на одной странице, скрыто через стейт. Формально — функционал работал. Но это не то, что я просил. Я хотел отдельные страницы (/events, /create, /register), а получил монолит.

Вывод: Claude отлично пишет отдельные функции и компоненты, но не умеет проектировать архитектуру приложения. Если вы знаете, что хотите — Claude помощник. Если нет — он сделает «как проще», а не «как правильно».

Инструменты, которые не подвели

4. Cursor с Claude 3.5 Sonnet — золотая середина

Cursor — это AI-first IDE, которая встраивает AI прямо в редактор. Я использовал модель Claude 3.5 Sonnet (не путать с Claude 4).

Результат: Cursor сгенерировал проект с правильной структурой: отдельные файлы для компонентов, маршрутизация через react-router-dom, стили через Tailwind. После команды npm run dev приложение запустилось с первого раза. Все три страницы работали: список событий загружался из localStorage, форма создания добавляла новое событие, регистрация сохраняла email участника.

Единственный минус — Cursor не создал автоматически package.json и конфигурацию. Пришлось вручную инициализировать проект (npm create vite@latest), а уже потом использовать AI для написания кода. Но это, скорее, особенность инструмента: он не про «создай проект с нуля», а про «напиши код в существующем проекте».

Вывод: Cursor — лучший выбор для разработчиков, которые уже умеют настраивать окружение. AI помогает писать код быстрее, но не заменяет понимания архитектуры.

5. Lovable — AI для продактов и дизайнеров

Lovable (ранее GPT Engineer) — это инструмент, который генерирует полноценное приложение по описанию, включая деплой.

Результат: Я дал Lovable тот же промпт. Через 2 минуты он создал проект, задеплоил его на свой поддомен и прислал ссылку. Приложение работало. Все страницы были, данные сохранялись, дизайн был симпатичным (с отличным адаптивом). Код я скачал и проверил — он был на React с TypeScript, с нормальной структурой.

Единственное замечание: Lovable использовал useContext для глобального состояния, хотя для такого маленького приложения это избыточно. Но это вопрос стиля, не критично.

Вывод: Lovable — лучший инструмент для быстрого прототипирования. Он идеален для продактов, дизайнеров и предпринимателей, которые хотят «пощупать» идею за 5 минут. Код не идеален, но рабочий.

Сравнительная таблица

Почему только два инструмента справились? Глубинный анализ

Мой эксперимент показал важную вещь: AI-инструменты для кодинга находятся на разных стадиях зрелости.

1. Проблема «красивый интерфейс — пустая логика» (Bolt.new, Replit Agent). Эти инструменты обучены на больших объемах визуальных данных (скриншоты, Figma-макеты). Они хорошо генерируют CSS и HTML, но плохо понимают бизнес-логику. Они видят, что кнопка должна быть синей и иметь тень, но не понимают, что при клике на неё нужно вызвать функцию.

2. Проблема «отличный код, плохая архитектура» (Claude). Модели вроде Claude отлично пишут отдельные функции и компоненты, но не умеют проектировать систему. Они не «видят» картину целиком: роутинг, управление состоянием, разделение ответственности. Это как попросить отличного плотника построить дом — он сделает красивую дверь, но забудет про фундамент.

3. Почему Cursor и Lovable справились?

4. Cursor — это не просто AI, а IDE с AI. Он использует контекст всего проекта, понимает структуру файлов, видит импорты. Он не генерирует код «в вакууме», а встраивает его в уже существующую кодовую базу. Это даёт ему преимущество в архитектуре.
5. Lovable — специализированный инструмент, который «заточен» под создание целых приложений. Он не просто генерирует код, а использует шаблоны и паттерны, проверенные на тысячах проектов. Он знает, что для приложения нужен роутинг, и добавляет его по умолчанию.

Практические советы: как выбрать AI-инструмент для кодинга в 2026 году

На основе моего эксперимента и опыта работы с AI-инструментами, вот мои рекомендации:

1. Для быстрого прототипирования (MVP за час) — используйте Lovable. Он идеально подходит, если вам нужно показать идею инвестору или проверить гипотезу. Вы получите рабочий прототип, который можно показывать пользователям. Минус: код может быть «грязным», не подходит для продакшена без доработки.

2. Для написания production-кода — используйте Cursor (с Claude 3.5 Sonnet или GPT-4o). Вы всё равно должны понимать архитектуру и уметь настраивать проект, но AI ускорит написание компонентов, типов, API-запросов в 2-3 раза.

3. Для написания отдельных функций или рефакторинга — используйте Claude (через веб-интерфейс или API). Он отлично справляется с изолированными задачами: написать хук, переписать класс на функцию, добавить типизацию.

4. Избегайте инструментов, которые обещают «создать приложение по картинке» (Bolt.new). Пока что это маркетинг. Они хороши для лендингов, но не для логики.

5. Всегда проверяйте сгенерированный код. Даже лучшие AI-инструменты допускают ошибки. Никогда не деплойте код, не прочитав его хотя бы по диагонали.

Связь с платформой ASI Biont

Если вы разрабатываете приложения для мероприятий или другие сервисы, которые требуют интеграции с популярными платформами (например, для отправки уведомлений участникам через Telegram или синхронизации данных с CRM), важно, чтобы ваша инфраструктура поддерживала такие подключения. ASI Biont поддерживает подключение к Telegram через API — подробнее на asibiont.com. Это позволяет автоматизировать коммуникацию с участниками событий, не отвлекаясь на рутинные задачи.

Заключение

Мой эксперимент показал, что vibe coding — это реальность, но с оговорками. Из пяти популярных AI-инструментов только два (Cursor и Lovable) смогли создать рабочее приложение для управления событиями без критических ошибок. Остальные либо провалились на этапе запуска, либо не соответствовали запросу.

Главный вывод: AI не заменяет разработчика, но может сделать его в 2-3 раза продуктивнее. Если вы продакт или предприниматель — используйте Lovable для быстрых прототипов. Если вы разработчик — используйте Cursor для ускорения рутины. Но не ждите, что AI напишет production-ready приложение по одному промпту. Пока что это миф.

В 2026 году лучший подход — гибридный: человек проектирует архитектуру и проверяет код, AI пишет рутину. И, как показал эксперимент, только инструменты, которые понимают этот принцип (Cursor, Lovable), дают реальный результат.

Дата актуальности информации: июнь 2026 года.