Ideja je bila jednostavna: interni alat za praćenje troškova po projektima. Nešto što bih inače procijenio na tjedan-dva posla — baza, autentikacija, par formi, tablica s filtriranjem, izvoz. Odlučio sam probati eksperiment: cijelu aplikaciju napraviti u jednom danu, koristeći AI agente za sve što se može, a vlastite ruke samo tamo gdje moram. Evo kako je to izgledalo, sat po sat, i što sam naučio.

Postavke eksperimenta

Alati: Claude Code kao glavni agent u terminalu, Next.js s App Routerom, PostgreSQL, deploy na Vercel. Pravilo: ne pišem kod ručno osim ako agent zapne — ali svaki generirani dio moram pročitati i razumjeti prije nego što ide dalje.

Kako je tekao dan

08:00 – 09:00 — Specifikacija umjesto kodiranja. Najkorisniji sat dana. Umjesto da krenem s "napravi mi aplikaciju", napisao sam agentu detaljan opis: entiteti, tko što smije, kako izgledaju glavni ekrani, što je izvan opsega (bez multi-tenancy, bez mobilne verzije). Naučeno ranije na teži način: sat uložen u specifikaciju štedi tri sata ispravljanja krivih pretpostavki.

09:00 – 11:00 — Kostur aplikacije. Agent je postavio projekt, shemu baze, migracije, autentikaciju i osnovni layout. Moja uloga: čitanje diff-ova i par korekcija smjera ("sesije drži u bazi, ne u JWT-u", "novčane iznose spremaj u centima kao integer"). Ovdje je AI neusporedivo brz — boilerplate koji bih ručno slagao pola dana nastao je za manje od dva sata.

11:00 – 13:00 — Poslovna logika. Unos troškova, kategorije, dodjela projektima, validacija. Prvi ozbiljniji sudar sa stvarnošću: agent je zaokruživanje PDV-a riješio "otprilike" — matematički uredno, knjigovodstveno pogrešno. Da nisam pročitao kod, greška bi tiho živjela u produkciji. Lekcija koja se ponavljala cijeli dan: AI građevinski radovi, ljudski nadzor gradilišta.

14:00 – 16:00 — Sučelje. Tablica s filtriranjem i sortiranjem, grafovi potrošnje po mjesecima, obrasci. Ovdje sam najviše mijenjao generirano: AI dizajnira "prosječno" sučelje koje izgleda kao svako drugo. Funkcionalno savršeno, karakterno nikakvo. Za interni alat — sasvim dobro.

16:00 – 17:30 — Testovi i rubni slučajevi. Tražio sam agenta da sam napiše testove za vlastiti kod, pa ih pokrene. Našao je tri vlastite greške (prazna stanja, timezone kod datuma, dupli submit forme). Zanimljivo: agent je stroži recenzent vlastitog koda nego što očekujete — ako ga eksplicitno tražite.

17:30 – 19:00 — Deploy i šminka. Vercel deploy, environment varijable, seed podaci, kratke upute za kolege. Aplikacija živa, kolege dobile linkove.

Što je stvarno nastalo u jednom danu

Radna aplikacija koju tim od pet ljudi koristi svaki dan: prijava, unos i kategorizacija troškova, pregledi po projektu i mjesecu, CSV izvoz. Nije savršena — dizajn je generičan, nema naprednih ovlasti, izvještaji su osnovni. Ali radi, u produkciji je, i riješila je stvaran problem.

Tri stvari koje bih rekao svakome tko ovo želi ponoviti

  1. Dan nije bio "AI radi, ja gledam". Bio je to najintenzivniji radni dan u mjesecu — čitanje koda, odlučivanje, korekcije smjera, svakih deset minuta procjena "je li ovo dobro". Umor je stvaran, samo je druge vrste.
  2. Znanje se nije prestalo isplaćivati — naprotiv. Svaka od ključnih intervencija (centi umjesto decimala, PDV, sesije) dolazila je iz iskustva. Netko bez tog iskustva dobio bi aplikaciju koja izgleda jednako, a lomi se drugačije.
  3. Jedan dan vrijedi za jednodnevne aplikacije. Interni alat s poznatim obrascima — idealno. Proizvod s tisućama korisnika, plaćanjima i regulativom — i dalje projekt, ne eksperiment. Razlika između "radi" i "izdržava stvarnost" nije nestala, samo se pomaknula.

Zaključak

Prije pet godina ova aplikacija bila bi dva tjedna posla. Danas je jedan intenzivan dan — pod uvjetom da za tipkovnicom sjedi netko tko zna što gleda. AI nije skratio put do softvera; skratio je put do softvera za one koji znaju kamo idu. To je razlika koju vrijedi razumjeti prije nego što krenete u vlastiti jednodnevni eksperiment.