Я не пишу код. Но я строю финтех-продукт.

Я строю финтех-продукт. И не пишу ни строки кода. Звучит странно. Но в 2026-м код — не узкое место. Его пишет AI. Узкое место — решения. Что строить, какая архитектура, где риск, что первым. Вот это я держу за собой. Это мой опыт рынка, его не делегируешь. А дальше: я ставлю задачу → AI пишет код → я ревьюю его через другую модель → запуск. Меня всё время спрашивают: «как ты используешь AI?» Вот честный ответ. Не демо. Живой продукт, который я веду от идеи до релиза через AI. Если это может один человек — твой бизнес тем более.

Хук: Я не профессиональный разработчик. Но я веду финтех-продукт от решения до релиза. Расскажу как — без магии. Принцип: Раньше узким местом был код. Кто напишет, как быстро, сколько стоит час. Сейчас код пишет AI. Узкое место сместилось в решения: что строить, какая архитектура, какой риск, что делать первым. Мой цикл из 4 шагов: 1. Решение. Я формулирую на языке продукта и рисков — что и зачем строим. 2. Код. AI генерирует реализацию, часто в нескольких вариантах. 3. Ревью. И вот ключевое: ревью я тоже делаю через AI. Беру вторую модель как независимого проверяющего — безопасность, тесты, edge-кейсы. Два агента ловят то, что один пропустил. 4. Запуск и итерация. Почему это работает: Я не пытаюсь стать программистом. Я остаюсь тем, кто принимает решения и несёт за них ответственность. AI — это производство и контроль качества. Скорость теперь — это скорость сборки правильного продукта, а не скорость набора текста. Честно про границы: AI ошибается, выдумывает, отстаёт по свежим данным. Поэтому ревью через вторую модель, тесты и моё финальное решение — обязательны. Я не доверяю слепо. Я доверяю процессу из проверок. CTA: Если хочешь так же в своём деле — начни не с «купить подписку», а с одного процесса: что отдать AI и как проверять результат. С этого начинается AI-native.

Хук: В 2026-м один человек с AI делает то, что вчера требовало команды. Я покажу это на себе — не теорией, а живым финтех-продуктом. Часть 1. Почему код перестал быть узким местом. AI удешевил средний код. Но подорожал тот, кто умеет ставить задачу, выбирать архитектуру и проверять результат. Ценность сместилась с «рук» на «решения». Часть 2. Мой реальный цикл. Решение → код от AI → ревью через вторую модель → запуск. Я держу решения и риск, AI держит производство и проверку. Cross-check между агентами — моя страховка от ошибок. Часть 3. Стек, которым я реально работаю. Голосовой pipeline (созвоны → транскрипты), мульти-агент из двух моделей, ~80 кастомных скиллов, scheduled-задачи, память между сессиями. Это операционка одного оператора уровня небольшой команды. Часть 4. Честно про ограничения. AI галлюцинирует, усредняет, отстаёт по свежим данным. Поэтому: ревью второй моделью, тесты, evidence, и финальное решение всегда за человеком. Доверяю не модели — доверяю процессу проверок. Часть 5. Куда движется рынок. Тул vs архитектура: подписка даёт +10-30%, пересборка процессов — ×10. Лестница L0→L5. Флот агентов снимает потолок найма. Принцип «построй сервис, за который платишь». Часть 6. Что с этого тебе. Если один человек ведёт финтех через AI, твой бизнес может пересобрать вокруг AI любой свой процесс. Начни с одного: что отдать AI и как проверять. Дальше — масштаб. CTA: Принеси свой процесс — разберём, что в нём можно отдать AI и как контролировать качество.