Создание полноценного приложения с Lovable + Claude + Gemini: пример из практики
Инженер-программист без опыта в fullstack/frontend создал Earnest — бесплатное приложение для отслеживания банковских бонусов (открой счет, выполни условия, получи бонус, закрой счет, повтори). Стек включал Lovable, Claude и Gemini, что позволило получить работающий продукт с более чем 100 реальными пользователями.
Стек и неожиданные выводы
- Lovable отвечал за UI и каркас — позволил разработчику перейти от нуля до реального приложения «до неприличия быстро».
- Claude гораздо лучше понимал намерение, когда описывался полный пользовательский поток, а не отдельные функции.
- Gemini оказался полезным вторым мнением, когда разработчик застревал.
- Самым сложным был не сам AI — а знание того, что спрашивать.
Результаты
- Отслеживается 19+ активных акций
- Отслежено бонусов на сумму $9 700+
- 100+ реальных пользователей
- Пользователи заработали $5 000+ в бонусах на данный момент
Приложение доступно по адресу earnest.lovable.app. Разработчик готов поделиться конкретными успешными промптами, теми, что полностью провалились, и тем, как он отлаживал приложение, не умея читать код.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Использование Claude Opus 4 для оркестрации ИИ на ограниченном оборудовании
Изучение Claude Opus 4 как движка аргументации на Mac Mini 2014 года, используя API Claude для обработки сложных задач оркестрации.
Создание пиксель-арт JRPG с помощью Claude Code: Рабочий процесс и стек технологий разработчика
Разработчик использовал Claude Code (Opus 4.6) для создания Bakemachi — JRPG в пиксель-арте для изучения японского языка с игровым демо. Стек технологий включает Vite, React, Phaser 3, TypeScript и Zustand, причём большая часть кода была реализована с помощью Claude.
Конвейер TDD с ИИ: Как плохие инструкции породили 3 400 тестов и что это исправило
Разработчик создал многокомпонентный конвейер TDD с использованием Claude Code, где разные агенты занимаются тестированием, написанием кода и ревью. Исходная инструкция «написать тесты для всего» привела к созданию 3400 тестов, из которых только 44% были валидными, что вылилось в «театр покрытия», где тесты не выявляли реальные ошибки.
Запуск OpenClaw с полными учетными данными облака вместо выделенной машины
Разработчик делится своим опытом предоставления OpenClaw полностью изолированного аккаунта в GCP с полными учетными данными, что позволило ему работать с более чем 40 проектами на GitHub, запускать около 30 контейнеров Docker, а также управлять хранилищами, базами данных и вспомогательной инфраструктурой.