Zobacz, jak AI może przekształcić nieostre wytyczne w architekturę gotową do produkcji: formułowanie wymagań, ujawnianie założeń, mapowanie kompromisów i walidacja projektów.
„Niejasny prompt” to normalny punkt wyjścia, bo większość pomysłów zaczyna się od intencji, a nie specyfikacji: „Zbuduj portal klienta”, „Dodaj wyszukiwanie AI” albo „Strumieniuj zdarzenia w czasie rzeczywistym”. Ludzie wiedzą, jaki efekt chcą osiągnąć, ale nie znają jeszcze granic, ryzyk ani wyborów technicznych, które to umożliwią.
„Od promptu do architektury” to proces przekształcania tej intencji w spójny plan: co zbudować, jak elementy pasują do siebie, gdzie płynie dane i co musi być prawdziwe, by działało to w produkcji.
Gotowość produkcyjna to nie „są diagramy”. To projekt, który wprost adresuje:
AI świetnie przyspiesza wczesne myślenie: generuje kandydackie architektury, sugeruje powszechne wzorce (kolejki, cache, granice serwisów), ujawnia brakujące wymagania niefunkcjonalne oraz szkicuje kontrakty interfejsów i listy kontrolne.
AI może jednak wprowadzać w błąd, jeśli wypowiada się z pewnością o szczegółach, których nie jest w stanie zweryfikować: wybiera technologie bez kontekstu, bagatelizuje złożoność operacyjną lub pomija ograniczenia znane tylko Twojej organizacji (zgodność, istniejące platformy, umiejętności zespołu). Traktuj wyniki jako propozycje do podważenia, nie gotowe odpowiedzi do akceptacji.
Ten tekst przedstawia praktyczny, powtarzalny workflow do przejścia od prompt → wymagania → założenia → opcje → decyzje, z kompromisami, które możesz prześledzić.
Nie zastąpi on wiedzy domenowej, szczegółowych obliczeń rozmiarowania ani przeglądu bezpieczeństwa — i nie zakłada, że istnieje jedna „poprawna” architektura dla każdego promptu.
Niejasny prompt zwykle miesza cele („zbuduj dashboard”), rozwiązania („użyj mikroserwisów”) i opinie („zadbaj, żeby było szybkie”). Zanim naszkicujesz komponenty, potrzebujesz sformułowania problemu wystarczająco konkretnego, by móc je testować i o nie dyskutować.
Napisz jedno lub dwa zdania, które nazwą głównego użytkownika, zadanie, które próbuje wykonać, i pilność.
Przykład: „Menadżerowie obsługi klienta potrzebują jednego widoku otwartych zgłoszeń i ryzyka SLA, aby codziennie priorytetyzować pracę i zmniejszyć liczbę przegapionych SLA w tym kwartale.”
Jeśli prompt nie identyfikuje realnego użytkownika, poproś o niego. Jeśli nie mówi, dlaczego to ważne teraz, nie będziesz mógł później ustalić priorytetów kompromisów.
Zamień „dobrze” w mierzalne rezultaty. Preferuj mieszankę sygnałów produktowych i operacyjnych.
Wybierz niewielki zestaw (3–5). Zbyt wiele metryk powoduje zamieszanie; za mało ukrywa ryzyka.
Opisz „happy path” prostym językiem, a potem wypisz przypadki brzegowe, które ukształtują architekturę.
Przykład happy path: użytkownik loguje się → wyszukuje klienta → widzi aktualny status → aktualizuje pole → zapis audytowy jest odnotowany.
Przypadki brzegowe do wczesnego ujawnienia: tryb offline/słabe połączenie, częściowe uprawnienia, duplikaty rekordów, importy dużej objętości, timeouty, retry i zachowanie przy niedostępności zależności.
Wskaż, czego nie budujesz w tej wersji: integracje, których jeszcze nie obsługujesz, zaawansowane analizy, multi-region, niestandardowe workflowy czy pełne narzędzia administratorskie. Jasne granice chronią harmonogramy i ułatwiają rozmowy o „Fazie 2”.
Gdy te cztery elementy są spisane, prompt staje się wspólnym kontraktem. AI może pomóc go dopracować, ale nie powinno go wymyślać za zespół.
Niejasny prompt często miesza cele („to ma być proste”), funkcje („wysyłaj powiadomienia”) i preferencje („użyj serverless”) w jednym zdaniu. Ten krok rozdziela je na listę wymagań, na które możesz projektować.
Zacznij od wydobycia konkretnych zachowań i powiązanych elementów:
Dobry test: czy możesz wskazać ekran, endpoint API lub zadanie tła dla każdego wymagania?
To one kształtują architekturę bardziej niż większość ludzi sądzi. Przekształć nieostre sformułowania w mierzalne cele:
Uchwyć granice wcześnie, żeby nie projektować idealnego systemu, którego nie da się wdrożyć:
Napisz kilka stwierdzeń „gotowe znaczy…”, które każdy może zweryfikować, np.:
Te wymagania i ograniczenia stanowią wejście do kandydackich architektur, które porównasz dalej.
Niejasny prompt rzadko zawodzi, bo technologia jest trudna — zazwyczaj zawodzi, bo każdy po cichu uzupełnia brakujące szczegóły inaczej. Zanim zaproponujesz jakąkolwiek architekturę, użyj AI, aby wyciągnąć te milczące założenia na jaw i oddzielić, co jest pewne, od tego, co jest zgadywanką.
Zacznij od zanotowania „domyślnych” rzeczy, które ludzie zwykle zakładają:
Te założenia mocno wpływają na decyzje jak caching, kolejki, magazynowanie, monitoring i koszty.
Poproś AI o stworzenie prostego podziału (albo trzech krótkich list):
To zapobiega traktowaniu przypuszczeń jako faktów.
Przydatne pytania to m.in.:
Spisuj założenia jawnie („Zakładamy szczyt 2 000 żądań/min”, „Zakładamy PII obecne”). Traktuj je jako wersje robocze do ponownego omówienia — najlepiej z informacją, kto i kiedy je potwierdził. To ułatwia późniejsze tłumaczenie kompromisów i zmiany architektury.
Niejasny prompt rzadko sugeruje jedną „poprawną” konstrukcję. Najszybsza droga do planu gotowego do produkcji to naszkicować kilka opcji, potem wybrać domyślną i jasno wytłumaczyć, co zmieni wybór.
Dla większości wczesnych produktów zacznij od jednego wdrażalnego backendu (API + logika biznesowa), jednej bazy danych i małego zestawu usług zarządzanych (auth, email, obiektowe przechowywanie). To upraszcza wdrożenia, debugowanie i zmiany.
Wybierz to, gdy: zespół jest mały, wymagania jeszcze się zmieniają, a ruch jest niepewny.
Ten sam jeden wdrażalny system, ale z wyraźnymi modułami wewnętrznymi (billing, użytkownicy, raportowanie) i workerem do zadań długotrwałych (importy, powiadomienia, wywołania AI). Dodaj kolejkę i polityki retry.
Wybierz to, gdy: masz zadania długotrwałe, okresowe skoki lub potrzebujesz wyraźnych granic odpowiedzialności — bez rozdzielania na usługi.
Rozdziel kilka komponentów na oddzielne usługi, gdy istnieje silny powód: ścisła izolacja (zgodność), niezależne skalowanie punktów zapalnych (np. przetwarzanie mediów) lub oddzielne cykle wydawnicze.
Wybierz to, gdy: potrafisz wskazać konkretne wzorce obciążenia, granice organizacyjne lub wymagania ryzyka, które uzasadniają dodatkowy koszt operacyjny.
Dla tych opcji wyraźnie wskaż różnice:
Dobry wynik wspierany przez AI to mała tabela decyzji: „Domyślnie = A, przejdź do B jeśli mamy zadania tła, przejdź do C jeśli X metryka/ograniczenie jest spełnione.” To zapobiega przedwczesnym mikrousługom i trzyma architekturę przy rzeczywistych wymaganiach.
Wiele „architektury” to w istocie uzgodnienie, czym są dane systemu, gdzie żyją i kto może je zmieniać. Jeśli to zrobisz wcześnie, dalsze kroki (komponenty, interfejsy, skalowanie, bezpieczeństwo) stają się mniej oparty na zgadywaniu.
Nazwij kilka obiektów, wokół których obraca się system — zwykle rzeczowniki z promptu: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event itd. Dla każdego określ własność:
Tu AI jest przydatne: może zaproponować początkowy model domeny z promptu, a ty potwierdzasz, co jest rzeczywiste, a co implikowane.
Zdecyduj, czy każdy obiekt jest przede wszystkim transakcyjny (OLTP) — dużo małych odczytów/zapisów wymagających spójności — czy analityczny (agregacje, trendy, raportowanie). Mieszanie tych potrzeb w jednej bazie często generuje napięcia.
Powszechny wzorzec: baza OLTP dla aplikacji oraz oddzielny magazyn analityczny zasilany zdarzeniami lub eksportami. Klucz to dopasowanie magazynowania do sposobu użycia danych, a nie ich „intuicyjnego” charakteru.
Naszkicuj drogę, jaką pokonują dane w systemie:
Wypisz ryzyka jawnie: PII i jego obsługa, zduplikowane rekordy, konfliktujące źródła (dwa systemy deklarujące prawdę) i niejasne semantyki usuwania. Te ryzyka definiują granice: co musi pozostać wewnętrzne, co może być udostępnione i co wymaga śledzenia/audytu.
Gdy masz granice i model danych, skonwertuj je na konkretną mapę komponentów: co istnieje, co posiada i jak komunikuje się ze światem. Tu AI jest bardzo użyteczne jako „generator diagramów opisanych słowami” — może zaproponować czyste separacje i wychwycić brakujące interfejsy.
Dąż do małej liczby komponentów z jasną własnością. Dobry test brzmi: „Jeśli to się zepsuje, kto to naprawia i jakie zmiany trzeba wprowadzić?” Na przykład:
Wybierz domyślny styl komunikacji i uzasadnij wyjątki:
AI może pomóc mapując każdy przypadek użycia do najprostszych interfejsów spełniających wymagania latencji i niezawodności.
Wypisz usługi zewnętrzne i zdecyduj, co się stanie, gdy zawiodą:
Zrób kompaktową „tabelę integracji”:
Ta mapa staje się trzonem dla ticketów implementacyjnych i dyskusji przeglądowych.
Projekt może wyglądać idealnie na tablicy, a i tak zawieść pierwszego dnia w produkcji. Zanim napiszesz kod, sformułuj „kontrakt produkcyjny”: co się dzieje pod obciążeniem, przy awarii i ataku — i jak to zauważysz.
Zacznij od opisania zachowania, gdy zależności będą wolne lub niedostępne. Dodaj timeouts, retries z jitterem i jasne reguły circuit-breakerów. Uczyń operacje idempotentnymi (bezpieczne do ponowienia) używając request ID lub idempotency keys.
Jeśli wywołujesz zewnętrzne API, załóż limity rate i zbuduj backpressure: kolejki, ograniczoną współbieżność i degradację (np. „spróbuj później” zamiast przeciążeń).
Określ uwierzytelnianie (jak użytkownicy potwierdzają tożsamość) i autoryzację (co mogą robić). Zanotuj najważniejsze scenariusze zagrożeń: skradzione tokeny, nadużycie publicznych endpointów, wstrzykiwanie przez wejścia czy eskalacja uprawnień.
Zdefiniuj też, jak będziesz zarządzać sekretami: gdzie są przechowywane, kto ma do nich dostęp, częstotliwość rotacji i ślady audytu.
Ustal cele pojemności i latencji (nawet przybliżone). Potem wybierz taktyki: cache (co, gdzie i TTL), batching dla rozmownych wywołań, praca asynchroniczna przez kolejki dla długich zadań oraz limity chroniące współdzielone zasoby.
Zdecyduj o strukturze logów, kluczowych metrykach (latencja, współczynnik błędów, głębokość kolejki), granicach trasowania rozproszonego i podstawowych alertach. Powiąż każdy alert z działaniem: kto reaguje, co sprawdzić i co oznacza „tryb bezpieczny”.
Traktuj te wybory jako elementy architektury równie ważne jak endpointy i bazy danych.
Architektura to zbiór wyborów pod ograniczeniami. AI potrafi szybko wypisać opcje, ale nadal musisz mieć jasny zapis dlaczego wybrałeś daną drogę, co poświęcono i co by spowodowało zmianę decyzji.
| Opcja | Koszt | Szybkość wdrożenia | Prostota | Główny zapas skalowania | Notatki / Kiedy przemyśleć ponownie |
|---|---|---|---|---|---|
| Managed services (DB, kolejki, auth) | Średnio–Wysoki | Wysoka | Wysoka | Wysoki | Przemyśl jeśli limity dostawcy blokują potrzeby |
| Self-hosted core components | Nisko–Średnio | Nisko–Średnio | Niska | Średnio–Wysoki | Przemyśl jeśli obciążenie operacyjne przekroczy możliwości zespołu |
| Monolit najpierw | Nisko | Wysoka | Wysoka | Średnio | Rozdziel, gdy częstotliwość wdrożeń lub wielkość zespołu tego zażąda |
| Mikroserwisy wcześnie | Średnio–Wysoki | Niska | Niska | Wysoki | Tylko gdy niezależne skalowanie/własność jest konieczna teraz |
Zapisz „akceptowalne awarie” (np. sporadyczne opóźnione e-maile) kontra obszary „nie dozwolone” (np. płatności, utrata danych). Wstaw zabezpieczenia tam, gdzie awarie są kosztowne: backupy, idempotencja, limity rate i jasne ścieżki rollback.
Niektóre projekty zwiększają obciążenie dyżuru i trudność debugowania (więcej komponentów, więcej retry, rozproszone logi). Wybieraj rozwiązania dopasowane do rzeczywistych możliwości wsparcia: mniej usług, lepsza obserwowalność i przewidywalne tryby awarii.
Ustal kryteria decyzji: potrzeby zgodności, możliwość dostosowania, latencja i kadry. Jeśli wybierasz self-hosted ze względów kosztowych, zanotuj ukryte koszty: łatanie, upgrade'y, planowanie pojemności i obsługa incydentów.
Dobre architektury to rezultat wielu małych wyborów. Jeśli te decyzje żyją tylko w czatach lub czyjejś pamięci, zespół powtarza dyskusje, wydaje niekonsekwentnie i ma trudności przy zmianach wymagań.
Stwórz Architecture Decision Record (ADR) dla każdej kluczowej decyzji (baza danych, wzorzec messagingu, model auth, podejście do wdrożeń). Niech będzie krótko i konsekwentnie:
AI jest tu przydatne: może streszczać opcje, wydobywać kompromisy z dyskusji i szkicować ADRy, które potem edytujesz pod kątem dokładności.
Założenia się zmieniają: ruch rośnie szybciej, zgodność zaostrza wymagania albo zewnętrzne API staje się zawodna. Dla każdego ważnego założenia dodaj exit room:
To sprawia, że przyszła zmiana staje się zaplanowanym ruchem, a nie pożarnym alarmem.
Do ryzykownych wyborów dołącz mierzalne kamienie milowe: spike'y, benchmarki, małe prototypy lub testy obciążeniowe. Zapisz oczekiwane wyniki i kryteria sukcesu.
Wreszcie wersjonuj ADRy wraz z ewolucją wymagań. Nie nadpisuj historii — dopisuj aktualizacje, żeby można było śledzić, co, kiedy i dlaczego się zmieniło. Jeśli potrzebujesz lekkiej struktury, odwołaj się do wewnętrznego szablonu np. /blog/adr-template.
Szkic architektury nie jest „gotowy”, gdy ładnie wygląda na diagramie. Jest gotowy, gdy osoby, które będą to budować, zabezpieczać, utrzymywać i za to płacić, zgadzają się, że to działa — i gdy masz dowody dla krytycznych elementów.
Użyj krótkiej listy kontrolnej, aby wcześnie wymusić ważne pytania:
Utrzymuj wynik przeglądu konkretny: „Co zrobimy?” i „Kto jest właścicielem?” zamiast ogólników.
Zamiast jednej prognozy przepustowości, przygotuj zakresy obciążenia i kosztów odzwierciedlające niepewność:
Poproś AI o pokazanie rachunku i założeń, potem sprawdź to z analityką lub porównywalnymi systemami.
Wypisz krytyczne zależności (dostawca LLM, vector DB, kolejka, serwis auth). Dla każdego zapisz:
Ustal przeglądy jasno, nie domyślnie:
Jeśli pozostają rozbieżności, zapisz je jako decyzje do podjęcia z właścicielami i terminami — potem idź naprzód z jasnością.
AI może być silnym partnerem projektowym, jeśli traktujesz go jak młodszego architekta: potrafi szybko generować opcje, ale potrzebuje klarownego kontekstu, kontroli i kierunku.
Zacznij od dania AI „pudełka” do pracy: cel biznesowy, użytkownicy, skala, budżet, terminy i niepodważalne elementy (stack, zgodność, hosting). Poproś najpierw o listę założeń i otwartych pytań, zanim zaproponuje rozwiązania.
Prosta zasada: jeśli ograniczenie ma znaczenie, napisz je jawnie — nie oczekuj, że model je wydedukuje.
Jeśli celem jest przejście z „planu architektonicznego” do „działającego systemu” bez utraty decyzji w przekazie, narzędzie workflowowe ma znaczenie. Platformy takie jak Koder.ai mogą być tu pomocne, ponieważ ta sama rozmowa, która pomaga doprecyzować wymagania, może też przenieść te ograniczenia do implementacji: tryb planowania, powtarzalne iteracje i możliwość eksportu kodu źródłowego, gdy chcesz przejąć pipeline.
To nie usuwa potrzeby przeglądów architektury — jeśli już, to podnosi poprzeczkę dokumentowania założeń i wymagań niefunkcjonalnych — bo możesz szybko przejść od propozycji do działającej aplikacji.
Używaj krótkich szablonów, które generują strukturalny wynik:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
(ten blok pozostaje nieprzetłumaczony — zachowaj dokładnie tak, jak w oryginale)
Poproś o wersję pierwszą, a potem od razu o krytykę:
To zapobiega zbyt wczesnemu przywiązaniu modelu do jednej ścieżki.
AI potrafi brzmieć pewnie, będąc w błędzie. Typowe problemy:
Jeśli chcesz, możesz zapisać wyniki jako lekkie ADRy i trzymać je obok repo.
Niejasny prompt: „Zbuduj system, który ostrzega klientów, gdy dostawa będzie spóźniona.”
AI pomaga przełożyć to na konkretne potrzeby:
Dwa wczesne pytania często decydują:
Spisanie tego zapobiega szybkiemu budowaniu niewłaściwego rozwiązania.
AI proponuje architektury:
Opcja 1: Synchronous API: webhook przewoźnika → serwis scoringowy → serwis powiadomień
Opcja 2: Oparte na kolejce: webhook → enqueue event → workerzy oceniają opóźnienia → powiadomienia
Decyzja kompromisowa: wybierz architekturę z kolejką, jeśli niezawodność przewoźnika i skoki ruchu są ryzykiem; wybierz synchronię, jeśli wolumen jest niski, a SLA przewoźnika silne.
Dostarcz, aby można było zbudować:
"Prompt to architecture" to proces przekształcania intencji (np. „zbuduj portal klienta”) w plan możliwy do zrealizowania: wymagania, założenia, kandydackie opcje, jawne decyzje oraz całościowy widok komponentów i przepływów danych.
Traktuj wynik od AI jako propozycję, którą możesz weryfikować i edytować — nie jako ostateczną odpowiedź.
Gotowość produkcyjna oznacza, że projekt wprost uwzględnia:
Diagramy pomagają, ale same w sobie nie definiują gotowości.
Napisz 1–2 zdania, które określają:
Jeśli prompt nie wskazuje realnego użytkownika lub pilności, poproś o to — inaczej nie będzie jak porównać kompromisów później.
Wybierz 3–5 mierzalnych metryk, łącząc produktowe i operacyjne, np.:
Unikaj „rozsypania metryk”: za dużo ich rozmywa priorytety; za mało ukrywa ryzyka.
Wypisz wcześniej domyślne założenia (ruch, jakość danych, tolerancję opóźnień użytkowników, dostępność zespołu na dyżur), a potem podziel na:
Dokumentuj założenia jawnie (kto i kiedy potwierdził), żeby można je było kwestionować i aktualizować.
Zacznij od kilku wykonalnych opcji i wybierz domyślną z jasnymi warunkami przejścia, np.:
Cel to śledzalne kompromisy, nie jedna „właściwa” odpowiedź.
Nazwij główne obiekty domenowe (rzeczywiste rzeczowniki jak User, Order, Ticket, Event) i dla każdego określ:
Dla każdego zależnego zewnętrznego systemu (płatności, messaging, LLMy, wewnętrzne API) określ zachowanie przy awarii:
Zakładaj limity przepustowości i projektuj backpressure, żeby nagłe skoki nie powodowały kaskadowych awarii.
Użyj Architecture Decision Records (ADR), aby zapisać:
Dodaj „exit roomy” powiązane z wyzwalaczami (np. „jeśli przekroczymy X RPS, dodaj repliki do odczytu”). Zachowuj ADRy wersjonowane i przeszukiwalne; możesz trzymać prosty szablon np. /blog/adr-template.
Daj AI wąskie granice: cel, użytkownicy, skala, budżet, terminy, niezbędne ograniczenia (stack, zgodność, rezydencja danych) i poproś, by:
Następnie rób pętle „krytyka i poprawa” (co jest kruche, czego brakuje, co uprościć). Uważaj na pewne twierdzenia bez dowodów i wymagaj jawnej niepewności tam, gdzie to potrzebne.
Dopasuj przechowywanie do wzorców dostępu (OLTP vs analityka) i naszkicuj przepływ danych (ingest → transformacja → retencja/usuwanie).