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.
Даже посредственный промпт сегодня позволяет создать вполне хороший софт
Вот точный промпт, который я на днях набрал в Replit
«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»
Вот и всё. Одно предложение без точек. Без заглавных букв. Без структуры. Я прикрепил фоновое изображение и нажал «Отправить».
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.
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.
Я думаю, мы уже прошли эпоху промпт-инжиниринга. И мне кажется, большинство людей этого ещё не осознали.
Да, мы с агентом потратили ещё 20 минут на исправление багов и доведение до продакшна. Но посредственный промпт нам ничуть не помешал. Ни капли.
Эпоха промпт-инжиниринга уже закончилась
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.
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.
Этот разрыв схлопнулся.
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.
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.
Что на самом деле важно сейчас
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.
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.
Это дополнительно меняет то, кто может создавать софт
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.
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.
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.
Навык, который важен в 2026 году, — это не умение писать хорошие промпты. Это наличие хороших идей и хорошего чутья, что стоит выпускать.
Промпты могут быть посредственными. Вкус — нет.
Настоящая проверка
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.
Если результат неправильный — скажите, что не так. Не техническим языком. Просто «логотип не отображается», или «текст слишком мелкий», или «должно выглядеть больше вот так».
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.
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.
Теперь они достаточно умны.