У моей кошки Манишки диабет. Ей 13 лет, весит она всего 3 кг, и каждый день я меряю ей сахар глюкометром и колю инсулин. Первые месяцы записывал показания в блокнот на холодильнике - просто дата, время, цифра. Потом понял что так динамику не увидишь, перешёл на Excel с формулами и цветными ячейками. Потом написал Python-скрипт который рисовал графики и сохранял их картинками.

Всё это работало, но только для меня. Когда настало время идти к ветеринару с результатами за месяц, я принёс распечатку своего Excel. Пытался объяснить: "смотрите, тут утром было 25, я вколол полторы единицы, к вечеру упало до 8, потом опять взлетело...". Ветеринар кивал, щурился на мои маркеры — но было видно, что полной картины он не видит.

Подумал - а почему бы не сделать нормальное веб-приложение? Зашёл в App Store, погуглил. Приложений для мониторинга диабета у людей десятки, а для животных почти ничего. Те что есть - либо платная подписка по 500₽/месяц, либо заточены под американский рынок.

Написал пост на Пикабу, показал свой самопал. Люди начали отзываться - оказалось, все мучаются с блокнотами и таблицами. Одна девушка написала что у неё огромный Excel с формулами и она боится его потерять.

Решил: буду делать для всех.

День первый: быстрый прототип

Был вечер вторника, 12 ноября. Недавно получил от Anthropic грант на Claude Code на $250, решил попробовать. Открыл терминал и написал что мне нужно: веб-приложение для учёта глюкозы у кошки, с добавлением записей, графиком, статистикой, экспортом в CSV.

Честно ожидал что сейчас начнётся обсуждение требований, выбор технологий, составление плана. Вместо этого через две минуты получил готовую структуру проекта. Ещё через час собрал и запустил локально.

Открываю браузер - работает. Простая страница с формой: вводишь дату, время, уровень глюкозы, дозу инсулина. Жмёшь "Сохранить" - запись появляется в таблице ниже. Есть кнопка "Показать график" - выскакивает статичная картинка с линией. Базово, но работает.

К полуночи я уже вносил реальные данные Манишки за последнюю неделю. Смотрел как рисуется график, как считается средняя глюкоза, сколько процентов попадает в целевую зону. Понял что Excel больше не нужен.

Лёг спать с мыслью "надо бы ещё функций добавить".

День второй: улучшения и AI

Среда прошла в режиме постоянных дополнений. Утром решил добавить AI-анализ - пусть смотрит на данные за неделю и говорит, стабильная ли динамика, нет ли опасных трендов. Описал идею одним абзацем, получил готовую интеграцию с OpenRouter API. Даже промпт для AI был уже написан - с объяснением что такое диабет у кошек, какие нормы, на что обращать внимание.

Днём добавлял мелкие, но важные штуки. Несколько питомцев вместо одного (вдруг у кого-то две кошки). Импорт из CSV чтобы перенести старые записи. Проверку что человек вводит числа, а не всякую ерунду типа "кот123" в поле глюкозы.

График на телефоне был мелкий - попросил адаптировать под мобильные. Страница перезагружалась при каждом добавлении записи - попросил сделать плавно. Каждая правка занимала минут 10-15: описал проблему, получил код, проверил, закоммитил.

К вечеру среды приложение выглядело прилично. Показал жене - она сказала "удобно, давай я буду записывать измерения Манишки через это вместо блокнота".

День третий: осознание проблемы

Четверг, утро. Перечитываю комментарии на Пикабу. Люди интересуются когда можно будет зарегистрироваться, можно ли показывать данные ветеринару прямо с телефона.

Сижу с кофе, смотрю на код. И понимаю что для публичного использования всё не так.

Авторизация сделана на коленке. График - статичная картинка, нельзя зумить или кликать. Самое главное - как дать доступ ветеринару? Создавать ему аккаунт? Врач не будет регистрироваться ради одного пациента. И производительность - если придёт сотня человек одновременно, всё упадёт.

Полчаса думаю. Текущий код придётся серьёзно переделывать. Нужна нормальная архитектура - отдельные сервисы, современный фронт, интерактивные графики.

Описываю Claude все проблемы и что хочу изменить. Отправляю и жду ответа типа "это сложно, давайте постепенно". Получаю: "Согласен, это правильное решение. Начнём с новой структуры. Много логики можем переиспользовать."

Сошлись на такой архитектуре:

Окей. Переделываем.

Дни третий-четвёртый: большая переделка

Четверг после обеда началась переписывание. Вместо одного приложения стало несколько - одно отвечает за пользователей, другое за данные, третье красиво показывает на фронте.

Процесс был не такой гладкий как первые два дня. Чем сложнее код, тем больше мест где что-то идёт не так.

Четверг вечер. Переношу авторизацию - регистрация, вход, токены, обновление токенов. Тестирую: регистрируюсь, логинюсь, выхожу, снова логинюсь. Работает. Параллельно настраиваю базу данных в Docker, мучаюсь с настройками окружения.

Пятница утро. Мигрирую основную логику. Интересно что много кода из старой версии получилось перенести почти без изменений - расчёты статистики, работа с данными, генерация CSV. Переделывать пришлось только обёртки.

Пятница день. Пишем React фронтенд. Тут началось веселье с TypeScript - он периодически ругался на типы данных. Несколько раз проходили по кругу: ошибка компиляции → исправление → новая ошибка → исправление. Раза четыре повторили, пока всё не скомпилировалось.

Пятница вечер. Интерактивные графики на Plotly вместо статичных картинок. Запускаю, открываю страницу и... вау. Можно зумить колёсиком, можно выделить область, можно навести на точку и увидеть точное значение с датой. Совсем другой уровень.

К концу пятницы делаю полный тест: регистрируюсь, добавляю Манишку, вношу записи, смотрю график, запускаю AI анализ, экспортирую в CSV. Всё работает. За два дня почти сотня коммитов и полная переписывание приложения.

День пятый: финальный рывок

Суббота. Приложение отлично работает на ноутбуке, но до публичного запуска далеко.

Первым делом добавляю главную для меня фичу - шеринг с ветеринаром. Владелец создаёт ссылку, ветеринар открывает без регистрации, видит данные питомца. Ссылка истекает через выбранное время. Плюс QR-код для сканирования на приёме.

Описываю задачу, через пару часов получаю готовое решение. Тестирую: создаю ссылку для Манишки, выбираю срок 7 дней, получаю QR-код. Открываю в режиме инкогнито - вижу красивую публичную страницу с графиком, статистикой, таблицей измерений. Внизу надпись про сервис и кнопка регистрации.

Идеально! Представляю как на приёме достаю телефон, показываю QR-код - врач сканирует и сразу всё видит.

Но тут же ловлю себя на мысли: публичная страница доступна любому у кого есть ссылка. Боты могут найти, начать скрапить данные, нагрузить сервер. Прошу Claude добавить защиту - появляется CAPTCHA и лимит в 30 запросов с одного IP. Безопасно.

Следующая проблема - AI анализ. Он думает 5-30 секунд, пользователь не должен столько сидеть на крутящемся спиннере. Первое решение было простым - держать соединение открытым пока AI не ответит. Но это создавало проблему: если запустить несколько копий сервиса для нагрузки, у каждой своё состояние в памяти. Пользователь отправит запрос на один сервер, проверит статус на другом - ничего не найдёт.

Claude предлагает Redis - быструю базу которая хранит состояние и синхронизирует все копии сервиса. Добавляем, настраиваем. Теперь можно спокойно масштабировать.

К обеду настраиваю автотесты - пятнадцать минут на конфиг, ещё пять на секретные токены в GitHub. Теперь каждый коммит автоматически проверяется.

Вечером самое волнительное - реальный деплой. Арендую сервер за 1500 рублей в месяц, поднимаю на нём Docker, настраиваю домен diabnostic.ru, получаю бесплатный SSL от Let's Encrypt. Заливаю код, запускаю.

Пять минут ожидания. Открываю app.diabnostic.ru в браузере.

Работает. Просто работает. С первого раза.

Регистрируюсь как новый пользователь, добавляю Манишку, вношу данные за последний месяц, смотрю как рисуется график. Всё на месте, всё работает. Приложение в интернете, доступно всем.

Итоги

Пять дней работы:

• 12,500 строк кода

• 200+ коммитов

• ~30 часов чистого времени

• Потрачено $100 из гранта на Claude Code и 1500 рублей на сервер в Yandex Cloud

Как работал: Читал каждый кусок кода, тестировал, прогонял через SonarQube и Codex. Claude писал, инструменты проверяли, я решал. Типичная фича - 4 итерации по полчаса. Два часа вместо двух дней.

Что AI сделал отлично: Docker конфиги, тесты (покрытие 82%), интеграции с библиотеками, рефакторинг с Flask на микросервисы.

Что требовало меня: Архитектурные решения, бизнес-логика (нормы сахара, дозировки), безопасность, отладка на проде.

Результат: Приложение работает на diabnostic.ru. Люди могут регистрироваться, вносить данные питомцев. Ветеринары сканируют QR и видят полную картину.

Планы: Уведомления об уколах, мобильное приложение, интеграция с глюкометрами.

Вывод: AI - ускоритель для того кто умеет. Без хотя бы базовых знаний веб-разработки и DevOps не смог бы. Но с ними - 5 дней вместо месяца. Экономия 70-80% времени на рутине. Креативность и решения остались за мной, AI просто быстрее воплощает идеи в код.