Разработчик создал быстрый PostgreSQL-клиент за две недели с помощью Claude Code — и опубликовал его в Microsoft Store

В начале июля разработчик сидел в отпуске в Альпах — без ноутбука, только с телефоном. За выходные, не написав руками ни строчки кода, он получил рабочую версию нативного PostgreSQL-клиента с подключением к базе, деревом схемы и редактором запросов. Ещё две недели ушло на полировку, и pgNimbus появился в Microsoft Store. История наглядно показывает, как выглядит vibe coding — разработка, где AI-агент пишет код, а человек ставит задачи и проверяет результат.

Может ли AI написать за вас полноценное приложение — и чем это заканчивается

На Хабре появился развёрнутый отчёт разработчика с десятилетним опытом в .NET-разработке. В отпуске он использовал облачный Claude Code — веб-клиент, где агент работает в песочнице с полным репозиторием, а пользователь описывает задачи в чате. Первый коммит за два дня: скаффолд решения на .NET и Avalonia, два проекта — PgNimbus.Core (движок) и PgNimbus.App (весь UI). В тот же день появились дерево схемы, менеджер подключений и инлайн-редактирование в гриде.

Агент самостоятельно разворачивал окружение с нуля: ставил .NET, поднимал виртуальный дисплей, запускал тестовый Postgres и по скриншотам отлаживал приложение. Тесты гонялись автоматически, регрессии находились без участия человека. Подобным образом AI-агенты используются всё шире — как автономные помощники, выполняющие задачи без постоянного контроля человека. Результат — первая рабочая версия за два дня, полноценный клиент для PostgreSQL.

Что реально умеет делать агент — и где он бессилен

По словам автора, главная проблема AI-агента — отсутствие мнения о приоритетах. Модель с одинаковым энтузиазмом делает нужную фичу и ненужную, предлагает кнопку в тулбаре на каждую мелочь. Первая половина реплик в чате — «нет», «проще», «убери кнопку». Из этого выросли письменные правила проекта в CLAUDE.md: «каждая новая видимая кнопка по умолчанию отклоняется», «двойной клик выполняет основное действие».

Агент не видит того, что требует живого пикселя. Иконка приложения на панели задач Windows 11 выглядела как «мутное пятно» — починил только человек. macOS-специфичные баги (скроллбар двигался, но не контент) тоже не обнаружились в песочнице. AI-агент не может запустить приложение на реальной машине и увидеть, как оно выглядит по-настоящему.

Как Avalonia и NativeAOT делают кроссплатформенность почти бесплатной

Avalonia — это фреймворк для построения нативного UI на .NET, аналог Qt, но со своей моделью. Рендеринг идёт через Skia, один XAML-код работает на Windows, macOS и Linux. По словам автора, 95% кода действительно общие, остальное — мелкие OS-адаптации.

Всю работу по скорости делает NativeAOT: .NET-код компилируется сразу в машинный, без JIT-компилятора и без рантайма в комплекте. MSI-установщик весит 19 МБ. Холодный старт pgNimbus — около 100 миллисекунд против ~700 мс у обычной JIT-сборки. Для сравнения: pgAdmin, стандартный GUI для PostgreSQL, требует тридцать секунд на запуск, когда надо быстро проверить запрос.

Мы подробно разбирали, что такое vibe coding — разработка с помощью AI. pgNimbus — наглядный пример: за две недели автор выпустил продукт, конкурирующий с тяжёлыми pgAdmin и DBeaver, не написав строчки кода руками.

Зачем нужен ещё один PostgreSQL-клиент — и какой от него толк

Ниша «быстрый + открытый + современный GUI» для PostgreSQL действительно пустовата: pgAdmin и DBeaver мощные, но тяжёлые; TablePlus быстрый и красивый, но закрытый и платный; HeidiSQL открытый, но MySQL-first по архитектуре. pgNimbus занимает промежуточную позицию: опенсорс, кроссплатформенность и скорость.

Сейчас у проекта больше сотни коммитов, 17 релизов за две недели, установщик в Microsoft Store и бета для macOS. Это не демонстрационный прототип — это продукт, который реально используется. И это, пожалуй, главный вывод: AI-агенты уже сейчас способны создавать то, что раньше требовало команды разработчиков.