Tres semanas de la frustración al SaaS: cómo Claude escribió el 90% del código de un servicio de búsqueda de pasajes aéreos

Лучшие продукты рождаются из личной боли. Эта фраза давно превратилась в стартаперское клише, но иногда реальность подбрасывает кейсы, которые возвращают ей первоначальный смысл. Разработчик из России за три недели превратил раздражение от поиска авиабилетов в полноценный SaaS-сервис, а языковая модель Claude при этом написала девяносто процентов кода.

Исходная задача звучала банально: найти билеты на Бали для пяти человек с гибкими датами вылета и определённой продолжительностью поездки. Любой, кто пытался проделать нечто подобное, знает ощущение: агрегаторы вроде Aviasales или Skyscanner отлично работают, когда вы летите один и точно знаете даты. Но стоит добавить переменных — группу путешественников, плавающий диапазон дат, требование к длительности — и интерфейс начинает буксовать. Приходится вручную перебирать десятки комбинаций, открывая вкладку за вкладкой. Именно в этот момент у автора проекта щёлкнул переключатель: вместо того чтобы тратить часы на ручной поиск, он решил автоматизировать процесс.

Результат — Telegram-бот, способный проверять более тысячи комбинаций маршрутов в час и находить варианты с экономией до пятидесяти двух процентов относительно стандартного поиска. Один из ключевых инсайтов, обнаруженных в процессе: билет «туда-обратно» может оказаться на сорок процентов дешевле суммы двух билетов в одну сторону. Казалось бы, очевидный факт, но агрегаторы далеко не всегда показывают эту разницу наглядно, особенно при сложных маршрутах с пересадками.

Техническая сторона проекта заслуживает отдельного внимания. Автор сознательно выбрал подход «весь код пишет AI» и доверил основную часть разработки Claude. По его оценке, модель справилась с девяноста процентами задач — от backend-логики до DevOps-конфигурации. Это не просто генерация бойлерплейта: речь идёт о комплексной архитектуре, включающей реверс-инжиниринг закрытых API авиакомпаний и агрегаторов, обход антибот-систем, построение аналитической инфраструктуры с метриками CTR, retention и воронками конверсии. Три недели от нуля до работающего продукта с реальными пользователями — темп, который ещё пару лет назад потребовал бы небольшой команды и пары месяцев работы.

Впрочем, стоит оговориться: кейс поднимает и неудобные вопросы. Реверс-инжиниринг чужих API и обход защитных механизмов — практика, которая балансирует на грани легальности. Большинство авиационных агрегаторов явно запрещают автоматизированный сбор данных в своих условиях использования. Это не значит, что подобные проекты не имеют права на существование, но масштабирование такого сервиса неизбежно столкнётся с юридическими и техническими барьерами. Компании регулярно обновляют защиту, а судебная практика по скрейпингу остаётся противоречивой.

Гораздо интереснее здесь другой аспект — скорость, с которой языковые модели позволяют одиночке создавать продукты уровня, ранее доступного только командам. Когда Claude берёт на себя рутину написания кода, разработчик может сосредоточиться на продуктовом мышлении: что именно строить, для кого и как измерять успех. Автор подчёркивает, что параллельно думал о backend, DevOps, UX и бизнес-метриках — и именно эта способность держать в голове всю картину отличает успешный проект от технической демонстрации.

Этот кейс вписывается в набирающий силу тренд «one-person SaaS», где AI-инструменты становятся мультипликатором возможностей для индивидуальных разработчиков. Мы видим всё больше историй, когда один человек с чётким пониманием проблемы и доступом к современным языковым моделям выпускает продукт быстрее, чем корпоративная команда проходит цикл согласований. Это не отменяет необходимости в командах для масштабных проектов, но радикально снижает порог входа для проверки гипотез.

Три недели, один разработчик, языковая модель в роли соавтора и живой сервис на выходе. Формула, которая год назад казалась экзотикой, сегодня становится новой нормой. Вопрос уже не в том, может ли AI помочь писать код, а в том, хватит ли у разработчика продуктового чутья, чтобы направить эту мощь в нужное русло.