Интеграция карты ПВЗ за 3 дня и 40 000 рублей вместо 2 месяцев и бюджета 500 000+ рублей
Для крупной компании разработка функционала выбора пунктов выдачи заказов обычно требует участия целой команды: менеджера проекта, backend- и frontend-разработчиков. Первая рабочая версия подобной системы может разрабатываться около двух месяцев, а бюджет превышать 500 000 рублей и это не просто числа, а реальный проект для крупного интернет-магазина в котором мы участвовали длительный период времени.
В текущем кейсе удалось реализовать сопоставимый функционал значительно быстрее и дешевле.
Что требовалось сделать
Нужно было добавить на страницу корзины карту с пунктами выдачи заказов от нескольких служб доставки:
• 5Post;
• СДЭК;
• выбор типа пункта: ПВЗ, постамат и другие варианты;
• поиск по городу и адресу;
• отображение точек в заданном радиусе;
• кластеризацию точек на карте;
• карточки ПВЗ с адресом, режимом работы и дополнительными условиями;
• сохранение выбранного пункта в заказе;
• регулярное обновление данных через cron;
• деактивацию точек, которые больше не возвращаются в API.
Что реализовано
В результате появилась полноценная интеграция:
• подключены API 5Post и СДЭК;
• создана единая таблица ПВЗ;
• добавлена поэтапная синхронизация большого количества точек;
• реализовано хранение режима работы, типа ПВЗ, координат, способов оплаты и других параметров;
• добавлена карта с поиском, радиусом, фильтрами и кластеризацией;
• реализованы компактный и полноэкранный варианты интерфейса;
• выбранный ПВЗ сохраняется в сессии и передается в заказ;
• предусмотрено кеширование данных и обновление через cron;
• существующая структура оформления заказа сохранена.
Стек AI-разработки
PhpStorm + Codex. GPT-5.6 Sol использовалась преимущественно для проектирования архитектуры и code review, GPT-5.6 Luna - для основной работы с кодом. Разработчик определял архитектурные решения, контролировал изменения и проверял результат перед интеграцией.
При этом ключевым фактором был не конкретный набор моделей, а сам процесс AI-assisted разработки: анализ существующего кода, проектирование, реализация и последующая проверка изменений.
Результат
Разработка первой рабочей версии заняла 3 дня, а бюджет составил около 40 000 рублей.
Показатель | Проект из нашей практики | Текущий кейс |
|---|
Команда | PM(Менеджер) + backend + frontend | Один разработчик с AI-инструментами |
Первая версия | Около 2 месяцев | 3 дня |
Бюджет MVP | Более 500 000 рублей | Около 40 000 рублей |
Таким образом, затраты удалось сократить более чем в 10 раз, а срок разработки MVP - примерно в 15-20 раз.
Главный вывод
Современные AI-инструменты не отменяют необходимость технической экспертизы, но позволяют одному специалисту быстрее разобраться в legacy-коде, API внешних сервисов, базе данных и пользовательском интерфейсе.
В результате небольшая команда или даже один разработчик могут реализовать функциональность, которая раньше требовала отдельного менеджера и нескольких узкопрофильных специалистов, существенно быстрее и с меньшим бюджетом.