Як я використовую AI як full-stack розробниця: мій реальний стек автоматизації

Мене питають, по суті, одне й те саме: "ти будуєш сайти й AI-рішення — то скільки твоєї власної роботи насправді робить AI?" Чесна відповідь — багатошарова. AI пише значну частину чорнового коду. Жодного рішення "як має бути" він не приймає. Він виконує цілі пайплайни в цьому проєкті без нагляду. І ніколи не торкається продакшену без людини, яка прочитала diff. Нижче — реальний стек, а не рекламна версія.

1. Код: парне програмування, а не автопілот

Більшість щоденного використання AI в мене — це Claude Code поруч у терміналі, просто в цьому репозиторії. Я описую компонент, баг, рефакторинг у семи мовних папках під src/app — і він готує чернетку зміни. Я читаю кожен diff перед тим, як він потрапляє в код, так само, як переглядала б PR джуніора. AI справді добре справляється з "застосуй цей патерн консистентно до 40 файлів" і помітно гірше з "вирішити, чи цей патерн взагалі має існувати". Тож другу роботу лишаю собі.

Конкретні виграші: один раз розписати фабрику сторінок і дати AI підключити з неї всі мовні варіанти, написати перший чернетковий Vitest-набір для нової функції в lib, перекласти stack trace у зрозумілу причину помилки ще до того, як я сама туди полізу, згенерувати текст коміту з diff, щоб не витріщатись на порожній курсор.

2. Контент- та i18n-пайплайни, що працюють без мене

Цей сайт публікує кожну статтю блогу до семи мов: en, ua, de, fr, es, it, tr. Англійську та українську версії я пишу вручну — цю частину лишаю за собою, бо тон і технічна точність важливі, і я не хочу, щоб мій голос звучав як машинний переклад. Решту мов заповнюють скрипти в scripts/, які обходять дерево локалізованого контенту, викликають API перекладу для кожного поля без локалі, кешують результат, щоб повторний запуск не "переоплачував" уже перекладені рядки, і голосно падають, а не мовчки пишуть порожній рядок у сторінку.

Той самий інстинкт автоматизації проявляється й поза блогом: sitemap.ts перегенеровує всі маршрути в усіх локалях під час білду замість того, щоб я вручну підтримувала список, RSS-стрічка і файли llms.txt / llms-full.txt виводяться з тих самих даних постів, тож не можуть розійтися з тим, що реально опубліковано, а CI на кожен push прогонює повний набір тестів і лінт до того, як щось потрапляє в деплой-воркфлоу nextjs.yml.

3. AI усередині продукту, а не лише навколо нього

Друга половина "AI в моєму робочому процесі" — це те, що я роблю для GEO: generative engine optimization, тобто робота над тим, щоб сайт був зрозумілим для LLM так само, як SEO робить його зрозумілим для пошукового краулера. Конкретно: llms.txt і llms-full.txt, які описують сайт у форматі, зрозумілому агенту напряму, JSON-LD структуровані дані на сторінках послуг і блогу, щоб модель могла витягти факти, а не вгадувати їх із прози, і компонент розмітки схем, синхронізований з реальним вмістом сторінки, а не статичний блок, який хтось забув оновити.

Це і є межа, яка мене справді цікавить: AI, що допомагає мені будувати сайт, — невидимий для відвідувача. AI, що допомагає самому сайту бути зрозумілим для інших AI, — це фіча, яку я свідомо будую і тестую: для GEO-функцій є окремий Vitest-набір, саме щоб це непомітно не зіпсувалося, як зрештою псується будь-яка непокрита тестами інтеграція.

4. Де я лишаю місце для людини

Ніщо з цього не означає, що AI вирішує, що йде в реліз. Він не обирає інформаційну архітектуру, не вирішує, які сторінки послуг мають існувати, не вирішує, чи контактній формі потрібне ще одне правило валідації замість трьох менших полів — це судження і є справжньою роботою, і саме за неї платять клієнти, наймаючи розробника, а не генератор. AI пише чернетку — я мерджу. AI перекладає — я пишу оригінал. AI пропонує рефакторинг — я вирішую, чи абстракція заслуговує на місце, дотримуючись того самого правила: не додавати структуру, яка коду ще не потрібна.

Якщо ви намагаєтесь зрозуміти, де AI справді економить час у реальному продукті, а де просто переносить навантаження перевірки в інше місце — саме це варто запитати перед тим, як щось автоматизувати: яке рішення я насправді забираю в людини, і чи я готова, щоб це рішення ухвалював скрипт?

Хочете таку саму систему у своєму проєкті?

Я налаштовую такий AI-асистований, орієнтований на автоматизацію робочий процес і в клієнтських проєктах — від деплоїв під контролем CI до GEO-готової структури контенту. Напишіть через контактну форму, яка саме частина вашого процесу досі з'їдає весь тиждень.