Як ми скоротили час розробки на 35% для Biote Medical завдяки Cursor AI

Знайома ситуація: завдання звучить максимально просто, але варто зазирнути під капот, як воно миттєво перетворюється на серйозний технічний квест. Саме так сталося у нашого клієнта Biote Medical на Magento. Нам потрібно було реалізувати логіку застосування знижок лише для конкретних SKU з терміном придатності, що добігає кінця.

Здавалося б, стандартна штука? На практиці це вимагало набагато більше, ніж базові налаштування Magento.

У чому полягав виклик?

Стандартна корзина Magento не вміє гнучко працювати з такими обмеженнями «з коробки». Перед нами стояв чіткий перелік технічних вимог:

• Ліміти на рівні SKU: Потрібно було обмежити знижки в межах одного правила кошика для окремих SKU.
• Трекінг кількості: Система мала відстежувати загальний ліміт кількості товарів («Limit Quantity») та вже використану кількість («Used Quantity») для кожного купона.
• Автодеактивація: Щойно ліміт за SKU вичерпується — купон має автоматично вимикатися.
• API та звітність: Необхідно було додати extension attributes в Order API та створити адмін-звіт на бекенді для повної видимості використання купонів.

Наш підхід: ШІ як напарник, а не заміна інженеру

Щоб пришвидшити процес, ми залучили Cursor AI як асистента для парного програмування. Проте ми чітко розділили зони відповідальності.

Рутинну, передбачувану та структурну роботу ми доручили ШІ. Cursor AI взяв на себе:

• Генерацію структури модуля (Module scaffolding) та db_schema.xml.
• Створення CRUD-компонентів та класів репозиторіїв (Repository classes).
• Написання перших чернеток логіки (Initial logic drafts) та документації.

Але де починається складна логіка, там ШІ поступається людині. Вся критична робота залишилася суто за нашими девелоперами:

• Логіка чекауту Magento (Magento checkout logic) та видалення товарів із кошика.
• Поведінка REST API та сервісні контракти (Service contracts).
• Рефакторинг, фінальна архітектура та етап QA.

Результати для Biote Medical

Завдяки правильному тандему розробників та ШІ ми отримали круті цифри:

• На 35% скоротили час розробки, повністю зберігши 100% архітектурну точність.
• 0 помилок інтеграції з обліковими системами (accounting) та сервісами виконання замовлень (order fulfillment).

Після деплою клієнт отримав повністю автоматизоване керування запасами для товарів із терміном придатності, окремі бекенд-звіти для відстеження купонів на рівні SKU та звільнив свою внутрішню команду від рутинної ручної роботи.

Висновок

Цей кейс — ідеальний приклад того, як насправді варто використовувати штучний інтелект в IT. Не як заміну інженерам і не як спосіб зекономити на якості. ШІ — це крутий інструмент для автоматизації шаблонного коду. Поки він бере на себе рутину, розробники можуть фокусуватися на архітектурі, складній бізнес-логіці та крайових випадках (edge cases).