Разработка сайта через ИИ: как мы создали с экономией 80% времени и бюджета
Сегодня мы хотелибы говорить об нашем эксперименете на реальном проекте, в котором мы отказались от стандартной разщработки сайта и решили попробовать создать сайт с использованием ИИ (GPT-4, Stable Diffusion, DeepSeek). ИИ сократил сроки на 80% и заменил работу junior-специалистов.
Почему ИИ — не будущее, а настоящее веб-разработки
Когда клиент предоставил бриф для сайта автосервиса, мы решили провести эксперимент: максимально автоматизировать процесс с помощью ИИ. Результат превзошёл ожидания — готовый сайт был создан за 1/5 стандартного времени при сокращении бюджета на 80%. И это не футуристическая фантазия — реальный кейс разработки gtk-auto.ru.
Пошаговая реализация проекта с ИИ
Этап 1: От брифа — к техническому заданию
Исходный бриф клиента был обработан через Llama 3, которая:
- Сгенерировала детальное ТЗ для дизайна и разработки
- Определила необходимый функционал (онлайн-запись, каталог услуг)
- Рассчитала оптимальные серверные характеристики
На этом этапе специалист лишь корректировал выводы ИИ, экономя 3-4 дня работы аналитика.
Этап 2: Визуализация прототипов
Для создания прототипов использовались:
- Stable Diffusion — генерация концептов страниц
- Midjourney — визуализация интерфейсных элементов
- DALL-E — отрисовка уникальных иконок
ИИ создал 12 вариантов прототипов за 2 часа вместо стандартных 2-3 дней работы дизайнера.
Этап 3: Создание финальных макетов
В Figma с помощью плагинов на базе ИИ:
- Google Stitch объединил элементы прототипов
- Kombai адаптировал сетки под мобильные устройства
- ИИ-ассистент предложил оптимальные цветовые сочетания
Дизайнер внёс точечные правки, сократив время работы на 75%.
Этап 4: Верстка и программирование
Ключевые инструменты:
- Builder.io — конвертация макетов в HTML/CSS
- DeepSeek Coder — оптимизация кода и исправление ошибок
- GPT-4 и Claude 3 — генерация JS-скриптов
Фронтенд, который обычно разрабатывается 2-3 недели, был готов за 4 дня.
Результаты и наблюдения
Итоговая статистика проекта:
| Параметр | Традиционный подход | С ИИ |
|---|---|---|
| Срок разработки | 6 недель | 8 дней |
| Участие дизайнера | 35 часов | 8 часов |
| Участие разработчика | 50 часов | 12 часов |
| Стоимость | 150 000₽ | 30 000₽ |
Ключевые наблюдения:
- ИИ идеально справляется с рутинными задачами (верстка типовых блоков, базовый JS)
- Требуется точное ТЗ и грамотные промты
- 25% времени ушло на исправление ошибок ИИ
- Качество соответствует работе junior-разработчика
Технические преимущества
При разработке gtk-auto.ru мы достигли показателей, недоступных шаблонным решениям:
- Скорость загрузки 0.8 сек против 2-5 сек у конструкторов (Google PageSpeed)
- 100/100 баллов производительности за счёт отсутствия лишних зависимостей
- Автоматическая адаптивность без медиа-запросов благодаря Kombai
- Zero технического долга — весь код генерировался под конкретные задачи
"Конструкторы работают по принципу 'одно лекало на всех'. Наш ИИ-подход — это пошив премиального костюма вместо покупки готового пиджака в масс-маркете"
Преимущества перед конструкторами сайтов
В отличие от ограниченных возможностей конструкторов вроде Tilda или WordPress-шаблонов, наш ИИ-подход обеспечил:
- 100% уникальный дизайн — Stable Diffusion создавал визуал с нуля под конкретный бриф, а не использовал типовые блоки
- Точную техническую реализацию — функционал (фильтры, заказ онлайн) разрабатывался под специфичные требования бизнеса
- Оптимизированную архитектуру — DeepSeek Coder сгенерировал чистый код без "мусора" конструкторов
Ключевые отличия от шаблонных решений
| Критерий | Шаблон/Конструктор | ИИ-разработка |
|---|---|---|
| Скорость создания | 1-3 дня | 3-8 дней |
| Уникальность дизайна | 10-20% | 100% |
| Гибкость функционала | Ограничена платформой | Полная кастомизация |
| Оптимизация кода | Высокая "раздутость" | Чистый W3C-валидный код |
| SEO-базовая оптимизация | Требует доп. плагинов | Встроена на архитектурном уровне |
| Стоимость доработок | Дорого из-за ограничений CMS | В 3-5 раз дешевле |
Недостатки, с которыми мы столкнулись
Несмотря на впечатляющие результаты, процесс разработки через ИИ имеет существенные ограничения:
- Критическая зависимость от качества вводных данных — ИИ требует детально проработанного брифа и ТЗ. Нечеткие формулировки приводят к неожиданным результатам
- "Промт-инженерия как отдельная профессия" — 40% времени ушло на подбор точных формулировок для нейросетей
- Ограниченная креативность — ИИ склонен к шаблонным решениям без человеческого контроля
- Проблемы с контекстом — нейросети "забывают" предыдущие инструкции при длинных сессиях
Типичные ошибки ИИ в нашем проекте
| Этап | Ошибка ИИ | Решение специалиста | Потеря времени |
|---|---|---|---|
| Дизайн | Некорректная цветовая схема | Ручная коррекция палитры | 3 часа |
| Верстка | Неправильная адаптивность | Доработка медиа-запросов | 5 часов |
| Программирование | Ошибки в логике формы записи | Переписывание скрипта | 8 часов |
| Контент | Повторы в текстах услуг | Редактура разделов | 4 часа |
Итог: 20 часов ручных правок вместо ожидаемых 5-6
Ключевые ограничения текущих моделей
-
Непонимание контекста
ИИ не различает нюансы бизнес-процессов. Например, для формы записи потребовалось 12 итераций промтов, чтобы объяснить разницу между "запись клиента" и "бронирование времени мастера"
-
Проблемы с брендингом
Stable Diffusion игнорировал фирменные цвета клиента, несмотря на явные указания в брифе. Потребовалась ручная цветокоррекция всех макетов
-
Ошибки в логике
Сгенерированный GPT-4 код калькулятора услуг содержал ошибки в формуле расчета скидок. Ошибку обнаружил только QA-специалист
"ИИ — мощный инструмент, но не волшебная палочка. Без участия специалиста результат будет напоминать 'франкенштейна' из красивых, но не работающих вместе элементов"
Почему ИИ изменит индустрию веб-разработки
Наш эксперимент доказал: ИИ уже сегодня способен заменить начинающих специалистов. Ожидаем в ближайшие 2-3 года:
- Сокращение спроса на junior-специалистов
- Рост требований к навыкам управления ИИ
- Увеличение сложности проектов, реализуемых малыми командами
- Снижение стоимости типовой разработки сайтов на 40-60%
Как показал кейс gtk-auto.ru, будущее наступило — веб-специалистам нужно не бояться ИИ, а учиться эффективно им управлять.
Когда ИИ-разработка НЕ подходит
На основе нашего опыта, не рекомендуем ИИ-подход для:
- Комплексных SaaS-платформ — слишком сложная логика
- Высоконагруженных систем — ИИ не оптимизирует под масштабирование
- Проектов с уникальной анимацией — текущие модели генерируют базовые решения
- Сайтов со строгими требованиями к безопасности — ИИ не учитывает уязвимости
