Google Jules: КОНЕЦ профессии программиста или пустая трата времени?

Насколько реально сегодня поручить ИИ-агенту написать с нуля работающее приложение? В этом видео я ставлю эксперимент над Google Jules — продвинутым AI-агентом для разработки. Задача: создать MCP-сервер для интеграции с Google Календарём. Я пройду весь путь от постановки задачи с помощью ChatGPT до попытки запустить готовый код. Вы увидите, как AI планирует разработку, выбирает стек технологий, пишет код, сталкивается с ошибками, пытается их исправить и что из этого получается в итоге. Сможет ли Google Jules самостоятельно справиться с задачей, или без вмешательства человека не обойтись? Сколько времени и нервов это займёт? Смотрите до конца, чтобы узнать! Тайм-коды: 00:00 — Вступление: Обзор AI-агента Google Jules 00:33 — Постановка задачи: Создание MCP-сервера для Google Календаря 01:33 — Подготовка: Написание ТЗ (PRD) с помощью ChatGPT 02:05 — Начало работы: Подключение GitHub репозитория к Jules 02:55 — Создание плана: Jules анализирует ТЗ и предлагает план разработки 03:21 — Выбор стека: Jules выбирает технологии (TypeScript, Node.js, Docker) 04:33 — Первый этап: AI начинает создавать файлы проекта 05:50 — Первая проблема: Ошибка при установке зависимостей (NPM install) 05:59 — Самодиагностика: Jules запускает Code Review и находит уязвимости 06:14 — Неудача: AI не может исправить собственные ошибки 06:43 — Публикация кода: Готовый (но нерабочий) код публикуется в GitHub 07:34 — Ручная работа: Анализ кода и файлов конфигурации локально 07:50 — Ключевая ошибка...