Дэвид Уилсон написал пост, который разошёлся в профессиональных кругах: он насчитал у себя 16+ проектов, запущенных с помощью ИИ-инструментов за относительно короткое время. Большинство заброшены. Большинство начинались с «напиши быстрый скрипт», а заканчивались часом потраченного времени и нерешённой исходной задачей. Симон Уиллисон, один из ключевых публичных наблюдателей за LLM-индустрией, назвал это «очень реальной проблемой» и признался, что видит её у себя.
Контекст
Coding agents — инструменты вроде Claude, Cursor, Devin и их аналогов — достигли точки, где за один сеанс можно получить рабочее приложение с тестами и документацией. Раньше на это уходили недели. Теперь — меньше часа. Это не преувеличение: Уиллисон прямо пишет, что код бывает «rock solid», архитектурно зрелый, с виду — результат долгой итерации.
Проблема не в качестве кода. Проблема в том, что порог входа в новый проект обнулился. Когда создать что-то стоит ноль усилий и ноль времени, это неизбежно меняет отношение к тому, что создаётся. Уилсон описывает знакомых, работающих одновременно на трёх экранах над несвязанными «проектами» — с минимальной приверженностью к результату.
Его вывод жёсткий:
«Инструмент, производящий дешёвое вознаграждение с минимальным вложением и без трения, может быть только обязательством. И осознание этого — вероятно, единственный реальный вклад ИИ на сегодняшний день.»
Аналитика
Это не просто личная история. Это структурный вызов для любого, кто использует ИИ в работе. Дешёвые действия меняют поведение сильнее, чем мы думаем. Когда стоимость запуска нового проекта приближается к нулю, человеческий мозг начинает воспринимать этот запуск как самоцель — не как средство достижения результата. Это хорошо задокументированный паттерн в поведенческой экономике: низкий барьер входа снижает ценность, которую мы приписываем действию.
Интересно, что тред на Hacker News дал противоположные данные: несколько человек с диагностированным ADHD написали, что ИИ-агенты стали для них не усилителем рассеянности, а наоборот — инструментом фокуса. «Я впервые в жизни заканчиваю побочные проекты, потому что успеваю довести до рабочего состояния до того, как потеряю интерес». Это важное разделение: одни и те же свойства инструмента работают противоположно в зависимости от когнитивного профиля пользователя.
Уиллисон называет ключевым навыком дисциплину — и признаётся, что сам над ней работает десятилетиями. Это честно. Но дисциплина — не решение системного дизайна. Если инструмент по своей природе подталкивает к избыточному запуску, вопрос к инструменту, а не только к пользователю.
Кейсы применения в бизнесе
B2B-SaaS стартап. Команда из 3-5 человек легко попадает в ловушку: за месяц запускают 7 «внутренних инструментов», каждый из которых выглядит как полноценный продукт. Через квартал — технический долг из заброшенных скриптов и микросервисов, которые «работают, но никто не знает как». Решение: ввести WIP-лимит на AI-инициированные проекты — не более 2 активных экспериментов одновременно. Каждый новый требует закрытия предыдущего.
Корпорация с legacy. Здесь обратная ситуация: AI-coding-агенты могут помочь командам наконец закрыть накопленные «когда-нибудь» задачи — автоматизацию отчётности, миграцию данных, скрипты интеграции. Но нужна явная политика: каждый AI-генерированный скрипт проходит через code review и попадает в реестр. Иначе через год никто не знает, что где крутится.
SMB / локальный бизнес в КР/СНГ. Для небольшого бизнеса — бухгалтерия, логистика, CRM — AI-агенты дают реальную возможность автоматизировать процессы без найма разработчика. Риск тот же: запустили 10 скриптов, из которых 2 реально используются. Совет: сначала определить одну боль, которая стоит денег, автоматизировать только её, измерить результат.
Кейсы в личной жизни
Разработчик. Самый уязвимый профиль. Легко превратить вечера в серию незавершённых pet-проектов. Работающий подход: перед стартом Claude-сессии написать в первом сообщении цель и критерий завершения. Например: «Задача закончена, когда скрипт делает X и я его использовал хотя бы раз». Это создаёт минимальное трение, которого не хватает по умолчанию.
Контент-мейкер / фрилансер. AI-агенты отлично помогают с рутиной: шаблоны, переработка форматов, структурирование идей. Риск — уйти в генерацию контента ради генерации, без стратегии. Совет: использовать AI для выполнения конкретного списка задач на неделю, а не как «поговорить и посмотреть что выйдет».
Студент / человек с ADHD. Здесь данные из треда показывают реальный потенциал: если классическая прокрастинация связана с тем, что задача кажется слишком большой, AI снижает её до «просто начни разговор». Для части людей это работает как scaffolding — опора, которую потом убирают. Попробовать стоит.
Как применить сегодня
- Перед запуском новой AI-сессии запишите одно предложение: какую конкретную проблему вы решаете и как поймёте, что она решена.
- Введите личный WIP-лимит: не более 2-3 активных AI-инициированных проектов. Новый — только после закрытия старого.
- Раз в две недели делайте ревизию: какие скрипты и проекты реально используются. Остальное — в архив или удалить.
- Если работаете в команде — создайте простой реестр AI-генерированных инструментов (даже Google Sheet): название, автор, статус, последнее использование.
- Попробуйте противоположный подход: вместо «напиши скрипт» — «объясни мне, как я мог бы это решить». Иногда понимание важнее готового кода.