Dowiedz się, jak AI interpretuje instrukcje w prostym języku, planuje przepływy UX, generuje UI i kod oraz iteruje na podstawie informacji zwrotnej, aby dostarczyć działające funkcje i ekrany.
„Pisemne instrukcje” to słowa, których już używasz, żeby wyjaśnić, co chcesz zbudować — zapisane w formie, na którą AI (i zespół) mogą zareagować.
W praktyce celem nie jest perfekcyjna proza. To jasna intencja (jaki wynik chcesz osiągnąć) plus jasne granice (co jest dozwolone, a co nie), aby system nie musiał zgadywać.
Mogą być formalne lub nieformalne:
Kluczowe jest, żeby tekst opisywał wyniki i ograniczenia. Gdy obie części są obecne, AI może wiarygodnie zaproponować ekrany, przepływy i szczegóły implementacyjne bez wymyślania reguł biznesowych.
Działająca funkcja to coś więcej niż makieta. Zwykle obejmuje:
Na przykład „zapisane adresy” to nie tylko strona — to zestaw ekranów (lista, dodaj/edytuj), reguł (pola wymagane, adres domyślny) i powiązań (wywołania API, aktualizacje stanu).
Większość zespołów pracuje w prostym cyklu:
Opisz → wygeneruj → przejrzyj → popraw
Podajesz spec, AI proponuje UI/UX i implementację, przeglądasz pod kątem trafności i zgodności produktowej, potem doprecyzowujesz wymagania, aż efekt odpowiada temu, co miałeś na myśli.
Jeśli używasz platformy vibe-coding takiej jak Koder.ai, ta pętla często staje się jeszcze krótsza, bo możesz pozostać w jednym miejscu: opisać funkcję w czacie, wygenerować zmiany w aplikacji, a potem szybko iterować za pomocą ukierunkowanych follow-upów (i cofnąć zmiany, jeśli trzeba).
AI może przyspieszyć tworzenie szkiców ekranów, sugerowanie przepływów i generowanie kodu, ale ludzie nadal:
Myśl o AI jak o akceleratorze zamieniającym tekst w pierwszy (i drugi) szkic — ludzie odpowiadają za wynik końcowy.
AI jest elastyczne co do formatów, ale wybredne co do jasności. Może działać z pojedynczym akapitem, listą punktów, fragmentem PRD czy zestawem user story — pod warunkiem, że intencja i ograniczenia są jawne.
Najbardziej użyteczne punkty startowe zwykle zawierają:
Te elementy mówią AI, co budujesz i jak wyglądają ‘dobre’ rezultaty, co zmniejsza liczbę iteracji.
Gdy brakuje wymagań, AI wypełnia luki domyślnymi ustawieniami, które mogą nie pasować do twoich reguł. Dołącz:
Niejasne: „Dodaj ekran checkout i uprość go.”
Konkretne: „Dodaj przepływ checkout dla zalogowanych użytkowników. Kroki: Address → Shipping → Payment → Review. Obsługa karty + Apple Pay. Zapisz maks. 3 adresy na użytkownika. Pokaż podatek i wysyłkę przed płatnością. Jeśli płatność nie powiedzie się, zachowaj koszyk i pokaż opcję ponowienia płatności. Sukces = zamówienie utworzone, potwierdzenie wysłane e-mailem, stan magazynu zaktualizowany.”
Jasne wejścia pomagają AI wygenerować ekrany, copy, walidacje i logikę zgodne z realnymi ograniczeniami. Dostajesz mniej niezgodnych założeń, mniej iteracji projektowych i szybszą drogę od pierwszego szkicu do czegoś, co zespół może przetestować i wdrożyć.
Zanim AI wygeneruje ekrany czy kod, musi zrozumieć, co mieścisz w swojej specyfikacji, a nie tylko co napisałeś. Ten krok to odpowiednik „czytania” specu jak product manager: wyciąganie celów, uczestników i reguł, które czynią funkcję poprawną.
Większość specyfikacji zawiera kilka powtarzających się bloków konstrukcyjnych:
Gdy te elementy są jasne, AI potrafi przetłumaczyć tekst na ustrukturyzowane rozumienie, które kolejne kroki zamieniają w przepływy, ekrany, dane i logikę.
AI rozpoznaje też wzorce produktowe i tłumaczy potoczne sformułowania na elementy implementacyjne. Na przykład:
To mapowanie zamienia niejasne rzeczowniki w konkretne bloczki budulcowe, z których korzystają projektanci i inżynierowie.
Nawet dobre specy zostawiają luki. AI może wskazać, czego brakuje, i zaproponować pytania doprecyzowujące, np.:
Czasami chcesz posunąć się naprzód bez odpowiedzi na wszystko. AI może wybrać rozsądne domyślne ustawienia (np. standardowe reguły haseł), jednocześnie wymieniając założenia do weryfikacji.
Klucz to widoczność: założenia powinny być jasno wypisane, aby człowiek mógł je potwierdzić lub skorygować przed wdrożeniem.
Gdy intencja jest jasna, następny krok to przełożenie pisemnej specyfikacji na coś, co da się zbudować: plan funkcji. Nie chodzi jeszcze o kod — chodzi o strukturę.
Dobry plan zaczyna się od przetłumaczenia zdań na ekrany, nawigację i podróże użytkownika.
Na przykład: „Użytkownicy mogą zapisywać produkty na wishlistę i przeglądać ją później” zwykle implikuje (1) interakcję na stronie produktu, (2) ekran wishlisty, (3) sposób dotarcia do niego z głównej nawigacji.
Poproś AI o wypisanie ekranów, a potem opis „happy path” i kilka typowych odgałęzień (niezalogowany, element usunięty, pusty widok).
Następnie poproś AI o rozdzielenie funkcji na zadania zrozumiałe dla zespołów:
To również moment, w którym wyłaniają się niejasne wymagania. Jeśli spec nie mówi, co zrobić przy próbie zapisania tego samego elementu dwa razy, plan powinien to wyłuskać.
Trzymaj kryteria akceptacji w prostym języku. Przykład:
Poproś AI, żeby oznaczyło elementy jako must-have vs nice-to-have (np. „udostępnianie wishlisty” może być nice-to-have). To zapobiega cichemu rozszerzaniu zakresu poza oryginalny spec.
Mając plan funkcji, AI może pomóc przekształcić tekst w konkretny „mapę ekranów” i wstępny szkic UI. Cel nie jest od razu piksel-perfekt — to współdzielony, możliwy do przejrzenia model tego, co użytkownicy zobaczą i zrobią.
Zacznij od opisania happy path jako krótkiej historii: czego chce użytkownik, gdzie zaczyna, co klika i co oznacza sukces. Z tego AI może zaproponować minimalny zestaw ekranów (i co ma się na nich znajdować).
Potem poproś o typowe alternatywy: „A co jeśli nie jest zalogowany?”, „A co jeśli nie ma wyników?”, „A co jeśli przerwie w połowie?”. Dzięki temu nie zbudujesz UI działającego tylko w demo.
Jeśli spec zawiera wskazówki odnośnie układu (np. „nagłówek z wyszukiwarką, lista wyników z filtrami, główny CTA na dole”), AI może wygenerować uporządkowany szkic, np.:
Najlepsze prompti zawierają priorytety treści („pokaż cenę i dostępność nad opisem”), reguły interakcji („filtry zachowują się między sesjami”) i ograniczenia („mobile-first; obsługa jednego kciuka”).
Działający produkt potrzebuje więcej niż normalny ekran. Poproś AI o wyliczenie i zdefiniowanie stanów, które zaimplementujecie:
Decyzje o stanach wpływają bezpośrednio na wysiłek deweloperski i zaufanie użytkownika.
AI może pomóc wymusić spójność, proponując wielokrotnego użycia komponenty i reguły: skale typografii, spacing, tokeny, style przycisków i wzorce formularzy.
Jeśli macie już komponenty, odwołaj się do wewnętrznych wytycznych (np. /design-system) i poproś AI o ich ponowne użycie zamiast tworzenia nowych wzorców.
Następnie przetłumacz „co aplikacja powinna robić” na co aplikacja powinna przechowywać i co jej wolno robić. Tu pisemny spec staje się konkretnym modelem danych i zbiorem reguł biznesowych.
AI zwykle zaczyna od wyciągnięcia „rzeczowników” i traktuje je jak encje. Na przykład „Użytkownicy mogą tworzyć Projekty i dodawać Zadania, a menedżerowie zatwierdzają wpisy czasu” sugeruje encje: User, Project, Task, TimeEntry.
Dla każdej encji AI zasugeruje pola (i wskaże braki):
AI powinno też wskazać implikowane przypadki brzegowe, jak np. „Tylko jedna aktywna subskrypcja na konto” (unikat) lub „Suma pozycji musi równać się sumie linii” (walidacja obliczana).
Dobre wyjście jest czytelne, nie ukryte w kodzie. Przykłady:
Na koniec odwzoruj, jak rekordy zmieniają się w czasie: create, update, delete i co robić zamiast usuwania (soft delete). AI może też zaproponować śledzenie audytu (kto zmienił co i kiedy) i wersjonowanie, gdy spec wymaga śledzenia historii.
Teraz można wygenerować „pierwszy działający szkic” kodu: UI, którym użytkownicy klikają, i logikę, która sprawia, że zachowuje się poprawnie.
Jeśli używasz Koder.ai, zazwyczaj oznacza to, że platforma generuje spójną implementację full-stack (web, backend, baza) z poziomu czatu, z możliwością eksportu kodu, gdy chcesz kontynuować w tradycyjnym workflow.
Z takiego specu jak „Dodaj ekran ‘Utwórz projekt’ z name, owner i visibility” AI może wygenerować:
Może też stworzyć wielokrotnego użytku bloki (np. \u003cProjectForm /\u003e używany do create i edit), by kod pozostał spójny.
Po stronie serwera AI może naszkicować podstawowy „kontrakt” funkcji:
Klucz to powiązanie logiki backendu z regułami specu („Tylko admini mogą ustawić visibility na private”), a nie zapisywanie wszystkiego, co UI wyśle.
AI może połączyć UI z klientem API (fetch/Axios/React Query itp.), łącznie z cache’owaniem i retry gdzie właściwe. Powinno też wygenerować przyjazne obsługi błędów: komunikaty dla pól walidacyjnych i czytelne fallbacky przy problemach sieciowych.
// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
setStatus({ loading: true, error: null });
try {
await api.post('/api/projects', values);
router.push('/projects');
} catch (e) {
setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
}
}
(Zachowano blok kodu bez tłumaczenia.)
Generowany kod jest najbardziej użyteczny, gdy podąża za waszymi konwencjami: czytelne nazwy, przewidywalna struktura folderów, małe funkcje i wspólne narzędzia (walidatory, klient API, helpery do uprawnień).
Jeśli macie guide stylu lub preferowane wzorce, odwołajcie się do nich i podajcie wewnętrzne dokumenty, np. /engineering/frontend lub /engineering/api-guidelines.
Na tym etapie masz ekrany, komponenty UI, kształty danych i reguły biznesowe. „Połączenie” to moment, gdy te elementy zaczynają się ze sobą komunikować: przyciski wywołują akcje, akcje trafiają do endpointów, odpowiedzi aktualizują UI, a uprawnienia decydują, co użytkownicy widzą.
AI może połączyć ekrany zgodnie ze specem, tworząc trasy (URL lub ścieżki aplikacji), definiując zachowanie po kluczowych akcjach i przekazywanie kontekstu między stronami.
Na przykład: „Po zapisie wróć do listy i wyróżnij nowy element” staje się konkretnym flow — submit form → await success → navigate to list → show toast i focus na nowym wierszu.
Specy często wymienia role („Admin może edytować, Viewer tylko czyta”). Połączenie oznacza egzekwowanie tego w wielu miejscach:
AI pomaga wygenerować spójne checki w całej aplikacji (nie tylko na jednym ekranie), zmniejszając ryzyko, że „wygląda zablokowane, ale endpoint nadal działa”.
Wiele funkcji zależy od konfiguracji: base URL API, klucze analityki, flagi funkcji, buckety storage. AI może przygotować ustawienia dla dev/staging/prod, jednocześnie nie umieszczając sekretów w kodzie.
Typowe wyjścia to:
Cel to pełna pętla: „klik → żądanie → odpowiedź → aktualizacja UI.” AI może dodać brakujący glue code (stany ładowania, obsługa błędów, retry) i wygenerować proste sprawdzenia, np.:
To moment, gdy funkcja przestaje być makietą i zaczyna zachowywać się jak prawdziwy produkt.
Gdy funkcja „działa”, testuj ją tak, jak zrobi to realny użytkownik (i nieporządny, realny świat). AI pomaga przekształcić kryteria akceptacji w konkretne testy i przyspieszyć nudne części debugowania.
Jeśli spec mówi: „Użytkownik może zresetować hasło i widzi komunikat potwierdzający”, AI może zaproponować przypadki testowe na różnych poziomach:
Trick polega na tym, by podać AI dokładne kryteria akceptacji + minimalny kontekst: nazwa funkcji, kluczowe ekrany i istniejące konwencje testowe.
Specy zwykle opisują happy path. AI jest przydatne do wygenerowania „co jeśli” scenariuszy, które napędzają zgłoszenia do supportu:
Nie musisz od razu implementować wszystkich przypadków, ale warto zdecydować, które są krytyczne z punktu widzenia ryzyka.
Gdy test padnie, daj AI to, co developer i tak by zrobił: nieudane asercje, logi, stack trace i dokładne kroki reprodukcji.
AI może wtedy:
Traktuj te sugestie jak hipotezy — potwierdź je przez ponowne uruchomienie testu i sprawdzenie zachowania w UI.
Dla szybkich cykli przeglądowych trzymaj krótką listę:
Pierwszy szkic wygenerowany przez AI zwykle jest „na tyle dobry, by na niego zareagować”, a nie „gotowy do wydania”. Iteracja to proces, w którym z plausybilnej funkcji robisz niezawodną — poprzez doprecyzowanie wymagań, poprawianie przypadków brzegowych i wprowadzanie małych, przeglądowych zmian.
Zdrowa pętla wygląda: wygeneruj → przejrzyj → poproś o konkretną zmianę → porównaj, co się zmieniło → powtórz.
Zamiast ponownie prosić o cały produkt, celuj w ukierunkowane aktualizacje. Poproś AI, by zmodyfikowało tylko jedną część (ekran, komponent, regułę walidacji, zapytanie) i zwróciło diff lub wyraźnie oznaczony „przed/po”. To ułatwia potwierdzenie, że zmiana rozwiązała problem, nie psując niczego innego.
Jeśli workflow to wspiera, trzymaj zmiany w małych commitach i przeglądaj je jak pull request kolegi: skanuj diff, uruchom aplikację i zweryfikuj zachowanie.
Platformy takie jak Koder.ai też zyskują na tym podejściu: użyj trybu planowania, by najpierw uzgodnić zakres i przepływy, potem generuj, iteruj w wąskich kawałkach i polegaj na snapshotach/rollbacku, gdy eksperyment wymknie się spod kontroli.
Niejasne prośby („upewnij się, że wygląda lepiej”, „napraw flow”) dają niejasne wyniki. Mocne prośby odwołują się do:
Dodaj kryteria akceptacji, jeśli to możliwe: „Przycisk ‘Pay’ jest nieaktywny, dopóki wymagane pola nie będą poprawne” lub „Jeśli kraj wysyłki się zmieni, natychmiast przelicz podatek.”
Traktuj output AI jak kod, którego jesteś właścicielem. Wymagaj krótkich notek przy zmianach: co zmieniono, dlaczego i co przetestować.
Gdy AI proponuje refaktory, poproś o wyjaśnienie intencji i listę potencjalnych ryzyk (np. „to zmienia sposób walidacji” lub „to modyfikuje obsługę odpowiedzi API”).
Iteracja kończy się, gdy osiągniesz jasne kryteria wydania. Zdefiniuj granice:
Wtedy zamrażasz spec, wysyłasz i planujesz kolejną iterację jako nowe, ograniczone zadanie.
AI może przekształcić pisemne specyfikacje w zadziwiająco kompletne funkcje, ale nie zastępuje sądu ludzkiego. Traktuj wyjście AI jako draft wymagający przeglądu — szczególnie gdy dotyczy danych użytkowników, płatności lub uprawnień.
Zakładaj, że wszystko, co wklejasz do promptu, może być przechowywane lub przeglądane. Nie wklejaj:
Jeśli potrzebujesz realizmu, anonimizuj: zastąp nazwy placeholderami, poodwracaj ID i opisz wzorce („10k użytkowników, 3 role”) zamiast wklejać eksporty.
AI jest pomocne w generowaniu podstawowych checków bezpieczeństwa, ale trzeba je zweryfikować:
Przed poproszeniem o kod/ekrany dołącz:
Gdy masz prototyp, zaplanuj szybki przegląd: porównaj go z roadmapą, zdecyduj, co wypuszczacie teraz, a co odkładacie, i udokumentuj zmiany.
Jeśli chcesz pomocy w przełożeniu draftów na plan, zobacz /pricing lub przejrzyj powiązane przewodniki w /blog. Jeśli eksplorujesz rozwój napędzany czatem, Koder.ai jest zaprojektowany do tego workflow: zamieniaj pisemne specyfikacje w działające funkcje webowe, backend i mobilne, szybko iteruj i eksportuj źródła, gdy będziesz gotowy.
"Pisemne instrukcje" to dowolny tekst, który jasno określa intencję (wynik, który chcesz osiągnąć) oraz granice (ograniczenia, reguły i czego nie wolno). Może to być szybka wiadomość na Slacku, fragment PRD, user story, kryteria akceptacji lub lista przypadków brzegowych — liczy się jasność, nie formalność.
„Działająca” funkcja zwykle obejmuje więcej niż wygląd:
Makieta pokazuje wygląd; działająca funkcja zachowuje się poprawnie end-to-end.
Większość zespołów pracuje w prostym cyklu iteracyjnym:
Szybkość daje możliwość szybkich draftów; jakość — zdyscyplinowany przegląd i iteracja.
AI pójdzie dalej, jeśli czegoś nie określisz. Wymień więc:
Podanie tych informacji zmniejsza konieczność przeróbek i błędne „rozsądne” domyślne ustawienia.
Zacznij od czterech elementów:
To daje AI kierunek i poziom jakości, a nie tylko pomysł na funkcję.
Konkretny spec powinien określać:
Takie szczegóły przekładają się bezpośrednio na ekrany, reguły i zachowanie API.
Poproś AI o plan funkcji przed kodowaniem:
To ujawnia brakujące wymagania wcześnie, gdy zmiany są tanie.
Poproś o jawne definicje dla stanów każdego kluczowego ekranu:
Większość bugów produkcyjnych i problemów UX wynika z brakujących obsług stanów, nie z happy pathu.
AI zwykle wyciąga encje (rzeczowniki), a następnie proponuje:
Poproś też o opis cyklu życia danych: create/update/soft-delete oraz czy potrzebny jest audyt lub wersjonowanie.
Traktuj wynik AI jako draft i wprowadź zabezpieczenia:
Używaj AI do przyspieszania iteracji, ale ludzie odpowiadają za poprawność, bezpieczeństwo i jakość.