Больше не переживаю за горящие дедлайны

Привет! На связи Леша Шамшур, разработчик ПО LiSeller. Недавно мой хороший знакомый Паша устроился джуниор-разработчиком в отдел бэкенд-разработки Debex: компания продает просроченные долги.

После пришел ко мне и захотел поделиться уже своим опытом работы с low-код-инструментами. Решили, что будет круто выложить инсайты на Хабр. Начнем 👇

В первый месяц я успевал закрывать одну задачу за другой: и исправить нерабочую форму регистрации, и автоматизировать пересылку уведомлений в Slack. Со временем задач становилось все больше и больше, и решать их было трудно, душно, скучно: рутина задушила.

Сначала подключил на помощь нейронку. Но с ней не вышло: приходилось частенько править код, и работа еще сильнее растягивалась. Покопавшись на форумах, узнал, что некоторые разрабы юзают low-code как раз для ситуаций ASAP. Что ж, была не была, решил тоже потестить. А теперь делюсь результатами с вами.

UPD от Леши: статья будет точно полезна для таких же новичков, как и Паша, которые тоже хотят выполнять рутинные задачи быстрее.

Какую платформу выбрал для работы

Первым делом обратил внимание на популярные зарубежные платформы типа Microsoft Power Apps. А потом увидел ценники на них. Посчитав свои деньги, понял, что игра не стоит свеч: просто не смогу позволить себе подписку на крупные зарубежные сервисы. Пошел копать дальше и узнал про low-code-платформу Nodul. Изучил ее и выяснил вот что:

— Вся платформа работает на Go, а управление сервисами в облаке — на Kubernetes.

— Можно внутри написать свою API в визуальном редакторе платформы. Например, сделать так, чтобы лид с веб-сайта сразу падал в Slack или CRM-систему.

Начать тестировать решил с реально простеньких задачек — формы для сбора отзывов и кое-чего с помощью умного AI-ассистента.

Интеграция формы обратной связи и облачной таблички

Пару недель назад ко мне в джиру прилетела таска от маркетолога: «Паша, я тут хочу собрать обратную связь с клиентов и загнать в одну табличку в Airtable. Сделай, пожалуйста, форму и интеграцию с нашей системой, чтобы мы собирали обратку от наших клиентов». Понято, принято, приступаю.

Сначала обращаюсь к любой ИИ и пишу простенький HTML-код для таблички с нужными мне данными. Затем иду в Nodul и добавляю WebHook: он и будет ссылкой на мой опрос.

Привязываю WebHook к сгенерированной табличке и добавляю два узла WebHook Response: с этими узлами при переходе по ссылке юзер увидит саму форму и окошко, которое уведомит его об успешном заполнении этой формы. А затем уже ставлю кубик Airtable и настраиваю автоматическую пересылку данных. Вот и все.

По времени базовая настройка и интеграция могут у меня занять от 1,5 до 3 часов. А вместе с тестом и доработкой багов — и до 4 часов. А с этим я сделал работу буквально за 15 минут.

*Примерно такой простой HTML-код нужно будет набросать, с этим поможет AI-ассистент на той же платформе*

По времени базовая настройка и интеграция могут у меня занять от 1 до 2 часов. А вместе с тестом и доработкой багов — и до 2,5 часа.

Если хочется быстро и без особых хлопот сделать рабочий прототип или небольшое приложение, то low-code-платформа, такая как Nodul, будет проще и быстрее. Это удобно, если нет времени на отладку кода.

Если хочется больше контроля и не боишься потратить время на написание и отладку кода, то можно и самому. Но я предпочитаю low-code: самое то для такой простенькой задачки.

И да, кидаю вам темплейт: посмотрите, как это работает на практике, или можете утащить к себе :)

Обработка обратной связи от клиентов с помощью ИИ

Когда клиент заполняет форму обратной связи выше и ответ попадает в Airtable, хорошо бы сразу понять, отзыв хороший или не очень. Чтобы маркетологу не пришлось прочитывать каждый ответ и ручками отмечать теги, я автоматизировал категоризацию отзывов через Nodul.

*Первый кубик — это ручной запуск сценария, или Run once*

*Второй — выгружает все ответы из таблички Airtable в виде массива данных*

После этого запускается итерация всех записей. То есть платформа проведет каждый элемент массива (ответ) клиента по сценарию и оценит его, «хороший» или «плохой»

*После заполняем еще одно поле в Airtable со средним значением отзыва, то есть насколько он хороший или плохой*

Чтобы было понятно, сколько времени я потратил на всю эту красоту, специально засек и записал. Сравните с цифрами, как если бы ручками делали:

интеграция таблички Airtable с Nodul — 30 минут;
подключение блока с AI-анализом — 60 минут;
тестирование и отладка — 30 минут.

У меня вышло управиться за час, но понимаю, что новичкам может потребоваться до 3 часов. Ручками бы заняло примерно до 6 часов (ага, да!).

Темплейт тоже скидываю. Посмотрите на него, потыкайте, можете тоже утащить к себе, если вам нужен такой функционал вотпрямщас. :)

А что, если нужно писать код самостоятельно? Как мы автоматически рассылаем нашим арендаторам инфу об актуальном курсе

Даже если придется писать небольшой скрипт, а время тратить не хочется — есть AI-ассистент. Под капотом, как я понял, там зашили и ChatGPT, и кучу других нейронок. Сама возможность, как по мне, имба:

можно за пару секунд написать простенький код и поправить его, если вдруг;
с кодом справится даже тот, кто в жизни даже hello world не писал;
автоматизировать с этим можно почти что угодно, возможностей масса.

Решил прямо с вами опробовать эту фичу и посмотреть, как справиться с кодом.

Недавно мне прилетела задачка: мы хотели настроить автоматическую рассылку нашим арендаторам за бугром, чтобы уведомлять их об актуальном курсе валют. Для этого надо придумать несложный код на Node.js и зашить его в рассылку. Посмотрим, как с этим справится low-code.

Запускаем ассистента и в поле переписки прямо по-русски пишем запрос

AI сразу предлагает вариант решения и уже готовый код, даже говорит, куда его надо добавить, чтобы заработало

*А ниже объясняет, как работает этот код. Блин, похоже, очень полезная штука*

*Как только запускаем наш сценарий с курсом — вуаля, сразу выдает результат*

Теперь каждый день они получают актуальную информацию о курсе доллара и евро. Триггер — конкретное время, в нашем случае это полдень по Москве. Action — рассылка. На эту задачку мне потребовалось не больше полутора часов. Автоматизация задачки получилась всего в три этапа: запуск по расписанию, получение актуального курса, рассылка писем по базе.

Что в итоге?

Мне как джуну low-code экономит точно 75% рабочего времени. Платформа берет на себя почти всю скучную рутину. Например, надо создать ПО для аналитики сентимента? Проходит два часа, и оно лежит на столе заказчика. Работа превратилась в мечту, хотя порой я наталкиваюсь на мысли о ее сути.

Часто спрашиваю себя, насколько сейчас нужны джуны, если low-code покрывает большую часть их задач. Прихожу к выводу, что все-таки нужны. Но и джунам надо активно прокачивать скилы, чтобы такие платформы даже не думали наступать им на пятки.

А по поводу платформы Nodul — классная штука, которая изи встраивается в проекты и позволяет вынести большинство бизнес-процессов: от самых простых до полной автоматизации бизнеса. В плюсах — удобный интерфейс, можно делегировать настройки аналитику или заказчику.

Как относитесь к low-кодерам и всей этой движухе? Поделитесь в комментах. В некоторых статьях про low-code-инструменты видел мнение, что вообще это жесть как нестабильно, придется постоянно чинить ошибки и единственный плюс — это реально скорость разработки.

Я с этим не согласен, но хочу узнать мнение других и, может, даже поспорить:)

Frontender`s Spectre

Как я свалил рутинные задачи на low-code-платформу и не пожалел