Even a Mediocre Prompt Can Build Pretty Good Software Today
Jason Lemkin из SaaStr рассказывает, как за пять минут создал полноценную фичу для сайта конференции — генератор карточек спикеров — с помощью одного небрежного промпта в Replit. Он утверждает, что эпоха промпт-инжиниринга закончилась: современные модели научились понимать намерение пользователя даже из неряшливого, неструктурированного запроса. По его мнению, теперь важны не навыки составления промптов, а продуктовое видение, вкус и умение итерировать. SaaStr работает силами 3 сотрудников и более 20 ИИ-агентов, а сам Lemkin за последний год выпустил более 10 продакшн-приложений на Replit, включая игру-симулятор стартапа на 47 000+ строк кода. Количество людей, способных создавать продакшн-софт, по его оценке, выросло с нескольких миллионов до нескольких сотен миллионов. Главный тезис: промпты могут быть посредственными, а вот вкус — нет.
Even a Mediocre Prompt Can Build Pretty Good Software Today
Даже посредственный промпт сегодня позволяет создать вполне хороший софт
by | Artificial Intelligence (AI), Blog Posts, SaaStr.Ai
Jason Lemkin | Artificial Intelligence (AI), Blog Posts, SaaStr.Ai
Here’s the exact prompt I typed into Replit the other day
Вот точный промпт, который я на днях набрал в Replit
“ok i have an idea where we built a new speaker card page, where if you upload a headshot, we build you a 1080×1080 card on a background you pick from (one is attached) and show your headshot and ‘I’ll Be at SaaStr AI 2026’ or can tweak text”
«ок у меня есть идея — мы делаем новую страницу с карточкой спикера, куда если загрузить фото, мы генерим карточку 1080×1080 на фоне, который выбираешь из предложенных (один прикрепляю), и показываем фото и надпись 'I'll Be at SaaStr AI 2026', ну или текст можно поменять»
That’s it. One run-on sentence. No capitalization. No structure. I attached a background image and hit send.
Вот и всё. Одно предложение без точек. Без заглавных букв. Без структуры. Я прикрепил фоновое изображение и нажал «Отправить».
Five minutes later, the AI agent had built the full page — headshot upload, circular crop with a glowing border, three background options, editable text, 1080×1080 PNG export — wired it into the site router, added a footer link, verified the build was clean, and deployed it to production.
Через пять минут ИИ-агент собрал полную страницу — загрузку фото, круговую обрезку со светящейся рамкой, три варианта фона, редактируемый текст, экспорт PNG 1080×1080 — подключил её к роутеру сайта, добавил ссылку в футер, убедился, что сборка чистая, и задеплоил в продакшн.
The app is live right now at saastrannual.com/attendee-card. Thousands of attendees will use it to generate LinkedIn cards for SaaStr Annual. It’s a real product feature on a real website, built from a prompt I wouldn’t have given a passing grade in a middle school writing class.
Приложение прямо сейчас работает на saastrannual.com/attendee-card. Тысячи участников будут использовать его, чтобы создавать карточки для LinkedIn к SaaStr Annual. Это настоящая продуктовая фича на настоящем сайте, созданная по промпту, за который я бы не поставил тройку на уроке русского языка.
I think we’re past prompt engineering. And I don’t think most people have caught up to that yet.
Я думаю, мы уже прошли эпоху промпт-инжиниринга. И мне кажется, большинство людей этого ещё не осознали.
Yes, the agent and I spend the next 20 minutes fixing bugs and getting it into production. But a mediocre prompt by me didn’t stop us. Not one bit.
Да, мы с агентом потратили ещё 20 минут на исправление багов и доведение до продакшна. Но посредственный промпт нам ничуть не помешал. Ни капли.
The Prompt Engineering Era Is Already Over
Эпоха промпт-инжиниринга уже закончилась
For the last two years, there’s been an entire cottage industry built around prompt engineering. Courses. Certifications. Job titles. LinkedIn influencers posting about “the perfect prompt framework” with acronyms like C.R.E.A.T.E. or R.I.S.E.
Последние два года вокруг промпт-инжиниринга выросла целая кустарная индустрия. Курсы. Сертификации. Должности. LinkedIn-инфлюенсеры, публикующие посты про «идеальный фреймворк для промптов» с аббревиатурами вроде C.R.E.A.T.E. или R.I.S.E.
That advice wasn’t wrong at the time. Early LLMs were brittle. You had to coax them into useful output. The difference between a bad prompt and a good prompt was often the difference between garbage and something usable.
Эти советы не были ошибочными на тот момент. Ранние LLM были хрупкими. Приходилось уговаривать их выдать полезный результат. Разница между плохим и хорошим промптом часто означала разницу между мусором и чем-то пригодным.
That gap has collapsed.
Этот разрыв схлопнулся.
The models got dramatically better at inferring intent from messy, casual, incomplete input. You don’t have to structure your prompt perfectly. You don’t have to specify every constraint upfront. You don’t have to use magic words. You just have to say roughly what you want, in whatever way you’d naturally say it, and the AI fills in the rest.
Модели стали радикально лучше распознавать намерение из сумбурного, небрежного, неполного ввода. Не нужно идеально структурировать промпт. Не нужно заранее указывать все ограничения. Не нужно использовать магические слова. Достаточно примерно описать, чего хочешь, так, как вы бы это сказали естественным образом, — а ИИ дополнит остальное.
My prompt didn’t specify Canvas 2D API rendering. It didn’t mention CORS proxy endpoints. It didn’t describe the headshot cropping algorithm. It didn’t say “wire it into the Next.js router and add a footer link.” I said “build a card page where you upload a headshot” and the agent figured out every implementation detail on its own.
В моём промпте не было Canvas 2D API. Не было упоминания CORS-прокси. Не было описания алгоритма обрезки фото. Не было фразы «подключи это к роутеру Next.js и добавь ссылку в футер». Я сказал «сделай страницу с карточкой, куда загружаешь фото» — и агент сам разобрался со всеми деталями реализации.
What Actually Matters Now
Что на самом деле важно сейчас
If prompt engineering is dead, what replaced it?
Если промпт-инжиниринг мёртв, что пришло ему на смену?
Понимание того, что ты хочешь создать. Узким местом никогда не были правильные слова в правильном порядке. Узким местом была чёткая продуктовая идея. Я точно знал, что должен делать этот генератор карточек, потому что десять лет думаю о вовлечении участников. ИИ не может дать вам это. Способность увидеть, когда результат неправильный. В первой версии генератора не работала загрузка — логотип SaaStr не отображался в экспортированном PNG из-за проблемы с кросс-доменной безопасностью браузера. Мне не нужно было знать, что такое CORS. Достаточно было посмотреть на результат и сказать: «логотип не отображается в скачанном изображении». ИИ сам диагностировал и исправил проблему. Вкус. Я выбрал фоны. Я решил, какого размера должен быть круг с фото. Я выбрал эффект голубого свечения. Я решил, что текст по умолчанию будет «I'll Be at SaaStr AI 2026» с лимитом в 50 символов. Это продуктовые решения. Дизайнерские решения. ИИ хорошо их исполняет, но не принимает за вас. Готовность итерировать. В первой версии было 3 фона. Позже мы добавили ещё 2. Первая обрезка фото центрировалась по середине изображения, из-за чего у людей обрезались лица. Я сказал «лица обрезаются» — и ИИ сместил точку привязки к верху изображения. Два раунда обратной связи. Не два спринта. Два предложения.
None of this requires prompt engineering. It requires the same skills that made someone a good product manager or founder in 2015. The difference is you don’t need a team of engineers between your idea and the shipped product anymore.
Ничего из этого не требует промпт-инжиниринга. Требуются те же навыки, которые делали человека хорошим продакт-менеджером или основателем в 2015 году. Разница в том, что между вашей идеей и выпущенным продуктом больше не нужна команда инженеров.
This Further Changes Who Can Build Software
Это дополнительно меняет то, кто может создавать софт
The uncomfortable implication: if you don’t need to be a prompt engineer, and you don’t need to be a software engineer, then the number of people who can ship production software just went from a few million to a few hundred million.
Неудобный вывод: если не нужно быть промпт-инженером и не нужно быть программистом, то количество людей, способных выпускать продакшн-софт, только что выросло с нескольких миллионов до нескольких сотен миллионов.
We’re already seeing this at SaaStr. We run the entire company with 3 humans and 20+ AI agents. I’m not an engineer. I took CS classes in college, but I haven’t written production code professionally in over 15 years. In the last year, I’ve shipped 10+ production apps on Replit — including internal tools, public-facing features, and a startup simulation game that hit 47,000+ lines of code.
Мы уже видим это в SaaStr. Мы управляем всей компанией силами 3 человек и более 20 ИИ-агентов. Я не инженер. Я изучал информатику в колледже, но не писал продакшн-код профессионально более 15 лет. За последний год я выпустил более 10 продакшн-приложений на Replit — включая внутренние инструменты, публичные фичи и игру-симулятор стартапа, которая доросла до 47 000+ строк кода.
I’m not prompt engineering my way through any of this. I’m describing what I want in plain English and course-correcting when the output misses. That’s it.
Я не занимаюсь промпт-инжинирингом ни в одном из этих случаев. Я описываю, что хочу, простым языком и корректирую курс, когда результат не попадает в цель. Вот и всё.
The skill that matters in 2026 isn’t writing good prompts. It’s having good ideas and good judgment about what to ship.
Навык, который важен в 2026 году, — это не умение писать хорошие промпты. Это наличие хороших идей и хорошего чутья, что стоит выпускать.
The prompts can be mediocre. The taste can’t be.
Промпты могут быть посредственными. Вкус — нет.
The Real Test
Настоящая проверка
Here’s how you know prompt engineering is over: go build something. Don’t watch a tutorial on prompt structure. Don’t use a framework. Don’t optimize your wording. Just open Replit or Cursor or Claude and describe what you want like you’re texting a friend.
Вот как понять, что промпт-инжиниринг закончился: пойдите и создайте что-нибудь. Не смотрите туториалы по структуре промптов. Не используйте фреймворки. Не оптимизируйте формулировки. Просто откройте Replit, Cursor или Claude и опишите, что хотите, как если бы писали сообщение другу.
If the output isn’t right, say what’s wrong. Not in technical terms. Just “the logo isn’t showing up” or “the text is too small” or “it should look more like this.”
Если результат неправильный — скажите, что не так. Не техническим языком. Просто «логотип не отображается», или «текст слишком мелкий», или «должно выглядеть больше вот так».
You will be surprised how far you get. And the gap between what you can build with a “perfect” prompt versus a casual one-sentence description? It’s almost nothing now.
Вы удивитесь, как далеко зайдёте. А разрыв между тем, что можно создать «идеальным» промптом, и тем, что получится из небрежного описания в одно предложение? Он сейчас почти нулевой.
We spent two years treating prompts like incantations — as if the exact arrangement of words was the secret. It wasn’t. The models just needed to get good enough to understand what we actually meant.
Два года мы относились к промптам как к заклинаниям — будто точная расстановка слов и есть секрет. Это было не так. Моделям просто нужно было стать достаточно умными, чтобы понимать, что мы на самом деле имеем в виду.
They’re good enough now.
Теперь они достаточно умны.