Claude помог собрать фитнес-приложение за $40 в месяц
Разработчик рассказал, как сделал собственный трекер тренировок с помощью ChatGPT, Claude и нескольких сервисов для вайбкодинга. Самым трудным в итоге оказался не сам код, а доведение продукта до удобного и красивого состояния.
От заметок в Notion к идее своего трекера
История началась в марте 2026 года, когда автор впервые попробовал вайбкодинг и решил собрать что-то своё. До этого он около трёх месяцев вел тренировки в Notion, но на практике это было неудобно: во время занятия в зале хотелось быстро записать вес и повторы, а не открывать таблицы и искать нужную строку.
При этом у такого подхода был полезный бонус. Данные можно было показать ИИ — например, отправить ChatGPT скриншот и попросить оценить прогресс, найти застой и подсказать, что менять в программе. Так и появилась идея сделать свой трекер тренировок, который можно использовать самому и при желании подключать к внешнему ИИ.
Сделать рабочую версию оказалось проще, чем ожидалось
Первые шаги автор сделал в Lovable. Он описывал, что хочет получить, а сервис собирал что-то похожее на приложение. Правда, из-за неопытности он часто отправлял слишком много изменений сразу, быстро упирался в лимиты и постоянно ждал сброса. Но даже с ошибками появился первый MVP, которым уже можно было пользоваться.
Потом проект переехал на GitHub, а разработка продолжилась в Cursor с расширением GPT. Это дало более привычный процесс: появились нормальная кодовая база, возможность смотреть изменения по файлам и откатывать неудачные шаги. Постепенно в приложение добавились личные рекорды, таймер отдыха, каталог упражнений, история тренировок и статистика прогресса. Позже автор купил подписку Claude за $20 и использовал Claude Design, чтобы привести интерфейс в более аккуратный вид. В итоге подписки на ChatGPT и Claude обходились ему примерно в $40 в месяц.
Самой сложной частью стали не функции, а доводка продукта
После нескольких месяцев разработка почти остановилась: автор продолжал пользоваться приложением сам, но не спешил превращать его в публичный продукт. Этот перерыв, как он сам пишет, оказался полезным — приложение использовалось не как набор багов для поиска, а как обычный инструмент для тренировок. Так стало понятнее, какие функции действительно нужны, а какие были добавлены просто потому, что их можно добавить.
Вернуться к проекту он решил в конце июля. Сначала пришлось доработать дизайн — за это время модели стали заметно лучше, и через Claude Design интерфейс удалось сильно улучшить. Затем автор сделал офлайн-режим, чтобы приложение не подводило в зале при плохой связи, и добавил синхронизацию, когда интернет возвращается. Для выхода в Google Play также понадобилось 14-дневное закрытое тестирование с 14 тестерами, и ради этого он заплатил 14$. За время теста вышло три обновления: исправили сбои таймера отдыха, добавили подтверждение перед выходом из приложения, добавили вес в фунтах и доработали синхронизацию.
MCP собрался быстрее, чем ожидалось
Отдельной задачей была интеграция MCP — протокола, который позволяет ChatGPT или Claude обращаться к инструментам приложения и работать с его данными. Автор хотел не встраивать чат внутрь трекера, а наоборот — дать возможность подключать Setlane к ИИ и задавать вопросы вроде анализа прогресса за несколько недель.
Самое неожиданное в этой части — она оказалась несложной. После обсуждения с GPT-5.6 Sol нужных данных, инструментов и авторизации модель составила план и начала писать код. Примерно через полчаса уже работал базовый MCP: не идеально, с мелкими багами, но основная схема заработала почти сразу. Для автора это стало главным открытием всей истории — сложной оказалась не архитектура, а доведение продукта до готового вида.