Poznaj sprawdzone wzorce promptów, które prowadzą AI w stronę jaśniejszych wymagań, modularnych projektów i testowalnego kodu — zmniejszając potrzebę refaktoringu i przepisów.
„Czystsza architektura” w tym wpisie nie oznacza konkretnego frameworka ani idealnego diagramu. Chodzi o to, żebyś potrafił prosto wyjaśnić system, zmieniać go bez łamania niezwiązanych fragmentów oraz weryfikować zachowanie bez heroicznych testów.
Jasność oznacza, że cel i kształt systemu są oczywiste z krótkiego opisu: co robi, kto go używa, jakimi danymi operuje i czego absolutnie nie powinien robić. W pracy wspomaganej AI jasność to także zdolność modelu do przeformułowania wymagań w sposób, który mógłbyś zatwierdzić.
Modularność oznacza, że odpowiedzialności mają wyraźne granice. Każdy moduł ma zadanie, wejścia/wyjścia i minimalną wiedzę o wnętrzu innych modułów. Kiedy AI generuje kod, modularność zatrzymuje rozprzestrzenianie się reguł biznesowych po kontrolerach, UI i dostępie do danych.
Testowalność oznacza, że architektura sprawia, iż „udowodnij, że działa” jest tanie. Reguły biznesowe można testować bez uruchamiania całego systemu, a testy integracyjne skupiają się na kilku kontraktach zamiast na każdej ścieżce kodu.
Przepisywania rzadko wynikają z samego „złego kodu” — zazwyczaj są efektem braku ograniczeń, niejasnego zakresu i ukrytych założeń. Przykłady:
AI może przyspieszyć ten tryb porażki, generując przekonujące wyniki szybko — łatwo wtedy zbudować na chwiejnych podstawach.
Przedstawione wzorce to szablony do adaptacji, a nie magiczne prompty. Ich prawdziwy cel to wywołanie właściwych rozmów wcześnie: doprecyzować ograniczenia, porównać opcje, udokumentować założenia i zdefiniować kontrakty. Jeżeli pominiesz to myślenie, model z chęcią wypełni luki — a później zapłacisz za to przebudowami.
Będziesz ich używać w całym cyklu dostarczania:
Jeśli korzystasz z workflow opartego na vibe-coding (gdzie system generuje i iteruje się przez chat), te checkpointy są jeszcze ważniejsze. Na przykład w Koder.ai możesz uruchomić tryb „planning mode”, aby zamknąć wymagania i kontrakty przed wygenerowaniem kodu React/Go/PostgreSQL, a potem użyć snapshotów/rollbacku, by bezpiecznie iterować, gdy założenia się zmieniają — bez przekształcania każdej zmiany w przepisywanie.
Wzorce promptów są najbardziej wartościowe, gdy zmniejszają liczbę decyzji do podjęcia. Sztuczka to wykorzystywać je jako krótkie, powtarzalne checkpointy — przed kodowaniem, podczas projektowania i w trakcie przeglądu — tak, żeby AI produkowało artefakty, które można ponownie użyć, a nie dodatkowy tekst do przesiać.
Przed kodowaniem: przeprowadź jedną pętlę „alignment”, aby potwierdzić cele, użytkowników, ograniczenia i metryki sukcesu.
W trakcie projektowania: stosuj wzorce wymuszające jawne kompromisy (np. alternatywy, ryzyka, granice danych) zanim zaczniesz implementować.
Podczas przeglądu: użyj promptu w formie checklisty, aby wychwycić luki (przypadki brzegowe, monitoring, bezpieczeństwo, wydajność) póki zmiany są tanie.
Uzyskasz lepsze wyniki z małym, spójnym pakietem wejściowym:
Jeśli czegoś nie wiesz, powiedz to jawnie i poproś AI o wylistowanie założeń.
Zamiast „wyjaśnij projekt”, poproś o artefakty, które możesz wkleić do dokumentów lub ticketów:
Rób 10–15 minutowe pętle: prompt → przejrzenie → doprecyzowanie. Zawsze dołącz kryteria akceptacji (co musi być prawdą, żeby projekt był akceptowalny), a potem poproś AI, by samooceniło wynik względem nich. To zapobiega niekończącym się redesignom i sprawia, że wzorce z kolejnych sekcji są szybkie do zastosowania.
Większość „przebudów architektury” nie wynika z błędnych diagramów — wynika z budowania właściwej rzeczy dla niewłaściwego (lub niepełnego) problemu. Gdy używasz LLM na wczesnym etapie, nie proś od razu o architekturę. Poproś, żeby ujawnił niejasności.
Użyj modelu jako ankietera wymagań. Twoim celem jest krótka, priorytetyzowana specyfikacja, którą możesz potwierdzić zanim ktokolwiek zaprojektuje komponenty, wybierze bazy danych czy zatwierdzi API.
Poniżej szablon do kopiowania:
You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:
1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
- Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.
2) Produce a prioritized scope list:
- Must-have
- Nice-to-have
- Explicitly out-of-scope
3) List constraints I must confirm:
- Performance (latency/throughput targets)
- Cost limits
- Security/privacy
- Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
- Timeline and team size
4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”
Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):
Chcesz pytań, które wymuszają decyzje (nie ogólnego „powiedz więcej”), oraz listy must-have, którą da się faktycznie zrealizować w wyznaczonym czasie. Traktuj 10-punktowe podsumowanie jako kontrakt: wklej je do ticketu/PRD, zdobądź szybkie tak/nie od interesariuszy i dopiero wtedy przejdź do architektury. Ten jeden krok zapobiega najczęstszej przyczynie późnych refaktoringów: budowaniu funkcji, które nigdy nie były naprawdę wymagane.
Kiedy zaczynasz od narzędzi („Czy użyć event sourcingu?”) często projektujesz dla architektury zamiast dla użytkownika. Szybszą drogą do czystej struktury jest poprosić AI o opisanie ścieżek użytkownika w prostym języku, a dopiero potem przetłumaczyć je na komponenty, dane i API.
Użyj tego jako punktu wyjścia do kopiowania:
Następnie poproś:
„Opisz krok po kroku przepływ dla każdej akcji w prostym języku.”
„Podaj prosty diagram stanów lub listę stanów (np. Draft → Submitted → Approved → Archived).”
„Wymień scenariusze poza happy-path: timeouts, retries, duplicate requests, cancellations i invalid inputs.”
Gdy przepływy są jasne, poproś AI o mapowanie ich na wybory techniczne:
Na koniec poproś AI, aby przekształciło każdą podróż w kryteria akceptacji, które możesz przetestować:
Większość przebudów architektury nie wynika z „złego projektu”, lecz z ukrytych założeń, które okazują się fałszywe. Kiedy prosisz LLM o architekturę, często uzupełni luki prawdopodobnymi domysłami. Dziennik założeń odsłania te domysły wcześnie, gdy zmiany są tanie.
Celem jest wymusić jasny podział między faktami, które podałeś, a założeniami, które model wymyślił.
Użyj tego szablonu promptu:
Template prompt\n> "Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design."
Trzymaj go krótko, żeby ludzie go używali:
Dodaj jedną linię, która zmusi model do określenia punktów przełomowych:
Ten wzorzec zmienia architekturę w zbiór decyzji warunkowych. Nie dostajesz tylko diagramu — otrzymujesz mapę tego, co trzeba potwierdzić, zanim się zobowiążesz.
Narzędzia AI świetnie generują pojedynczy „najlepszy” projekt — ale to często tylko pierwsza sensowna opcja. Czystsza architektura zwykle pojawia się, gdy wymusisz porównanie wcześnie, gdy zmiany są tanie.
Użyj promptu, który wymaga wielu architektur i ustrukturyzowanej tabeli kompromisów:
Propose 2–3 viable architectures for this project.
Compare them in a table with criteria: complexity, reliability, time-to-ship, scalability, cost.
Then recommend one option for our constraints and explain why it wins.
Finally, list “what we are NOT building” in this iteration to keep scope stable.
Context:
- Users and key journeys:
- Constraints (team size, deadlines, budget, compliance):
- Expected load and growth:
- Current systems we must integrate with:
Porównanie zmusza model (i Ciebie) do ujawnienia ukrytych założeń: gdzie przechowywany jest stan, jak usługi komunikują się ze sobą, co musi być synchroniczne, a co może być opóźnione.
Tabela kryteriów ma znaczenie, bo zatrzymuje dyskusje typu „microservices vs monolith” przed staniem się debatą opartą na opiniach. Anchoring decyzji do tego, co naprawdę Cię obchodzi — szybkie wypuszczenie, obniżenie kosztu operacyjnego czy poprawa niezawodności — pomaga uniknąć nieuzasadnionych zmian.
Nie akceptuj „to zależy”. Poproś o jasną rekomendację i konkretne ograniczenia, które ona optymalizuje.
Również nalegaj na listę „co w tej iteracji nie budujemy”. Przykłady: „Brak failover multi-region”, „Brak systemu wtyczek”, „Brak powiadomień w czasie rzeczywistym”. To utrzymuje architekturę od rozrastania się o funkcje, na które nie przeznaczyliście zasobów — i zapobiega niespodziewanym przepisaniom, gdy zakres się zmieni.
Większość przebudów następuje, bo granice były niejasne: wszystko „dotyka wszystkiego”, a mała zmiana rozlewa się po całej bazie kodu. Ten wzorzec używa promptów, które wymuszają jasne właśności modułów zanim ktoś zacznie debatować o frameworkach czy diagramach klas.
Poproś AI o zdefiniowanie modułów i odpowiedzialności, oraz czego wyraźnie nie powinny robić. Następnie poproś o interfejsy (wejścia/wyjścia) i reguły zależności, nie o plan budowy czy szczegóły implementacyjne.
Użyj tego, gdy szkicujesz nową funkcję lub refaktoryzujesz zagraconą część:
Wypisz moduły z:
Dla każdego modułu zdefiniuj tylko interfejsy:
Reguły zależności:
Test przyszłych zmian: Dla tych prawdopodobnych zmian: <wypisz 3>, pokaż, który pojedynczy moduł powinien przejąć każdą zmianę i dlaczego.
Celujesz w moduły, które potrafisz opisać współpracownikowi w mniej niż minutę. Jeśli AI proponuje moduł „Utils” albo wkłada reguły biznesowe do kontrolerów, naciskaj: „Przenieś podejmowanie decyzji do modułu domenowego i utrzymaj adaptery cienkie.”
Po wykonaniu masz granice, które przetrwają nowe wymagania — bo zmiany mają jasne miejsce, a reguły zależności zapobiegają przypadkowemu sprzęganiu.
Prace integracyjne często nie wynikają z „złego kodu” — wynikają z niejasnych kontraktów. Jeśli model kształt danych i API decydujecie późno, każdy zespół wypełnia luki inaczej i spędzacie kolejny sprint na godzeniu niezgodnych założeń.
Zacznij od promptu o kontraktach zanim porozmawiasz o frameworkach, bazach danych czy mikroserwisach. Jasny kontrakt staje się wspólnym odniesieniem, które trzyma UI, backend i pipeline danych w zgodzie.
Użyj tego wczesnego promptu z asystentem AI:
Następnie natychmiast poproś o:
Chcesz konkretne artefakty, nie tylko prozę. Na przykład:
Subscription\n - Właściciel: Billing service\n - Lifecycle: created on checkout → active → past_due → canceled (soft-delete after 90 days)\n - Source of truth: billing DB; other services cache read-only copiesA szkic API:
POST /v1/subscriptions
{
"customer_id": "cus_123",
"plan_id": "pro_monthly",
"start_date": "2026-01-01"
}
201 Created
{
"id": "sub_456",
"status": "active",
"current_period_end": "2026-02-01"
}
422 Unprocessable Entity
{
"error": {
"code": "VALIDATION_ERROR",
"message": "start_date must be today or later",
"fields": {"start_date": "in_past"}
}
}
Niech AI sformułuje reguły typu: „Pola addytywne są dozwolone bez bumpa wersji; zmiany nazw wymagają /v2; klienci powinni ignorować nieznane pola.” Ten pojedynczy krok zapobiega cichym breaking changes — i powstałym potem przepisaniom.
Architektury bywają przepisywane, gdy projekty dla „happy path” spotykają rzeczywisty ruch, zawodzące zależności i nieoczekiwane zachowania użytkowników. Ten wzorzec sprawia, że niezawodność staje się jawnym outputem projektowym, a nie paniką po uruchomieniu.
Użyj tego z opisem wybranej architektury:
List failure modes; propose mitigations; define observability signals.\n> \n> For each failure mode:\n> - What triggers it?\n> - User impact (what the user experiences)\n> - Mitigation (design + operational)\n> - Retries, idempotency, rate limits, timeouts considerations\n> - Observability: logs/metrics/traces + alert thresholds
Skoncentruj odpowiedź, wymieniając interfejsy, które mogą zawieść: zewnętrzne API, baza danych, kolejki, provider auth i background jobs. Następnie wymagaj konkretnych decyzji:
Zakończ prompt: „Zwróć prostą checklistę, którą można przejrzeć w 2 minuty.” Dobra checklista zawiera elementy typu: ustawione timeouty zależności, ograniczone retrysy, idempotencja dla akcji create/charge, obecność backpressure/rate limiting, zdefiniowana ścieżka degradacji.
Poproś o zdarzenia wokół momentów użytkownika (nie tylko wewnętrzne metryki): „user_signed_up”, „checkout_submitted”, „payment_confirmed”, „report_generated”. Dla każdego wymagaj:
To zamienia niezawodność w artefakt projektowy, który możesz zweryfikować zanim powstanie kod.
Częstym sposobem, w jaki projekt wspomagany AI powoduje przepisywania, jest zachęcanie do „kompletnej” architektury zbyt wcześnie. Naprawa jest prosta: zmusz plan, by zacząć od najmniejszego użytecznego kawałka — takiego, który dostarcza wartość, sprawdza projekt i pozostawia opcje otwarte.
Użyj tego, gdy rozwiązanie rozrasta się szybciej niż wymagania:
Template: „Propose the smallest usable slice; define success metrics; list follow-ups.”
Poproś model o odpowiedź zawierającą:
Dodaj instrukcję: „Daj fazową roadmapę: MVP → v1 → v2 i wyjaśnij, jakie ryzyko redukuje każda faza.” To trzyma późniejsze pomysły widocznymi, ale nie zmusza do ich wdrożenia w pierwszym release.
Przykładowe rezultaty, których oczekujesz:
Najbardziej efektywny wiersz to: „Wypisz, co jest wyraźnie poza zakresem MVP.” Wyłączenia chronią decyzje architektoniczne przed przedwczesną komplikacją.
Dobre wyłączenia wyglądają tak:
Na koniec: „Przekonwertuj MVP na tickety, każdy z kryteriami akceptacji i zależnościami.” To wymusza jasność i ujawnia ukryte sprzężenia.
Solidny breakdown tiketa zwykle zawiera:
Jeśli chcesz, poproś model, by output był w formacie twojego zespołu (np. pola w stylu Jira) i trzymaj późniejsze fazy jako oddzielny backlog.
Prosty sposób, by zatrzymać dryf architektury, to wymusić jasność przez testy zanim poprosisz o projekt. Gdy promptujesz LLM, żeby najpierw napisał testy akceptacyjne, musi nazwać zachowania, wejścia, wyjścia i przypadki brzegowe. To naturalnie ujawnia brakujące wymagania i popycha implementację w stronę czystych granic modułów.
Użyj tego jako "bramki" za każdym razem, gdy zamierzasz zaprojektować komponent:
Dopowiedz: „Pogrupuj testy według odpowiedzialności modułów (warstwa API, logika domenowa, persistence, integracje zewnętrzne). Dla każdej grupy sprecyzuj, co jest mockowane, a co realne.”
To odsuwa LLM od splątanych projektów, gdzie wszystko dotyka wszystkiego. Jeśli nie potrafi wyjaśnić, gdzie zaczynają się testy integracyjne, architektura prawdopodobnie nie jest jeszcze jasna.
Poproś: „Zaproponuj plan danych testowych: fixtures vs factories, jak generować przypadki brzegowe i jak utrzymać deterministyczność testów. Wymień zależności, które można zastąpić fałszywkami w pamięci i które wymagają realnych usług w CI.”
Często odkryjesz, że „prosta” funkcja potrzebuje kontraktu, danych startowych lub stabilnych ID — lepiej znaleźć to teraz niż w trakcie przepisywania.
Zakończ lekką checklistą:
Przeglądy projektu nie powinny zdarzać się dopiero po napisaniu kodu. Z AI możesz przeprowadzić „pre-mortem review” twojego szkicu architektury (nawet jeśli to tylko kilka akapitów i opis diagramu) i otrzymać konkretną listę słabości zanim staną się przepisań.
Zacznij od stanowiska surowego recenzenta i wymagaj konkretów:
Prompt: „Act as a reviewer; list risks, inconsistencies, and missing details in this design. Be concrete. If you can’t evaluate something, say what information is missing.”
Wklej swój skrót projektu, ograniczenia (budżet, harmonogram, umiejętności zespołu) oraz wymagania niefunkcjonalne (latencja, dostępność, zgodność).
Przeglądy zawodzą, gdy feedback jest niejasny. Poproś o uszeregowaną listę poprawek:
Prompt: „Give me a prioritized punch list. For each item: severity (Blocker/High/Medium/Low), why it matters, suggested fix, and the smallest validation step.”
To generuje zestaw zadań gotowych do decyzji, zamiast debaty.
Przydatnym wymuszeniem jest prosty wynik:
Prompt: „Assign a rewrite risk score from 1–10. Explain the top 3 drivers. What would reduce the score by 2 points with minimal effort?”
Nie chodzi o precyzję, tylko o ujawnienie najbardziej podatnych na przepisanie założeń.
Na koniec zapobiegaj rozszerzaniu zakresu przeglądu:
Prompt: „Provide a diff plan: minimal changes needed to reach the target design. List what stays the same, what changes, and any breaking impacts.”
Gdy powtarzasz ten wzorzec przy każdej iteracji, architektura ewoluuje przez małe, odwracalne kroki — a poważne problemy są wychwytywane wcześnie.
Użyj tego pakietu jako lekkiego workflow, który możesz powtarzać przy każdej funkcji. Pomysł to połączenie promptów tak, by każdy krok produkował artefakt, który następny krok może ponownie wykorzystać — zmniejszając "zgubiony kontekst" i niespodziewane przepisywania.
W praktyce zespoły często implementują ten łańcuch jako powtarzalną „receptę na funkcję”. Jeśli budujesz z Koder.ai, ta sama struktura mapuje się naturalnie na chat-driven build: zapisz artefakty w jednym miejscu, wygeneruj pierwszą działającą część, a potem iteruj ze snapshotami, żeby eksperymenty były odwracalne. Gdy MVP będzie gotowe, możesz eksportować kod źródłowy lub wdrożyć/hostować z własną domeną — przydatne, jeśli chcesz szybkość dostarczania AI bez uzależniania się od jednego środowiska.
SYSTEM (optional)
You are a software architecture assistant. Be practical and concise.
Guardrail: When you make a recommendation, cite the specific lines from *my input* you relied on by quoting them verbatim under “Input citations”. Do not cite external sources or general industry claims.
If something is unknown, ask targeted questions.
1) REQUIREMENTS CLARIFIER
Context: <product/system overview>
Feature: <feature name>
My notes: <paste bullets, tickets, constraints>
Task:
- Produce: (a) clarified requirements, (b) non-goals, (c) constraints, (d) open questions.
- Include “Input citations” quoting the exact parts of my notes you used.
2) ARCHITECTURE OPTIONS
Using the clarified requirements above, propose 3 architecture options.
For each: tradeoffs, complexity, risks, and when to choose it.
End with a recommendation + “Input citations”.
3) MODULAR BOUNDARIES
Chosen option: <option name>
Define modules/components and their responsibilities.
- What each module owns (and does NOT own)
- Key interfaces between modules
- “Input citations”
4) DATA & API CONTRACTS
For each interface, define a contract:
- Request/response schema (or events)
- Validation rules
- Versioning strategy
- Error shapes
- “Input citations”
5) TEST-FIRST ACCEPTANCE
Write:
- Acceptance criteria (Given/When/Then)
- 5–10 critical tests (unit/integration)
- What to mock vs not mock
- “Input citations”
6) RELIABILITY + DESIGN REVIEW
Create:
- Failure modes list (timeouts, partial failure, bad data, retries)
- Observability plan (logs/metrics/traces)
- Review checklist tailored to this feature
- “Input citations”
Jeśli chcesz głębszego opracowania, zobacz /blog/prompting-for-code-reviews. Jeśli oceniasz narzędzia lub wdrożenie zespołowe, /pricing jest praktycznym następnym krokiem.
"Czystsza architektura" tutaj oznacza, że możesz:
W pracy wspomaganej AI oznacza to także, że model potrafi przeformułować wymagania w sposób, który możesz zatwierdzić.
AI potrafi szybko wygenerować przekonujący kod i projekty, co ułatwia budowanie na słabych fundamentach — a to potęguje przyczyny przepisań, takie jak brakujące ograniczenia i ukryte założenia. Przykłady przyczyn późnych zmian:
Rozwiązanie to nie „mniej AI”, lecz stosowanie promptów, które wymuszają ujawnienie ograniczeń, kontraktów i założeń już na wczesnym etapie.
Używaj wzorców jako krótkich checkpointów, które produkują artefakty nadające się do ponownego użycia (nie dodatkowe, długie wyjaśnienia):
Trzymaj iteracje do : prompt → przejrzenie → doprecyzowanie → samosprawdzenie według kryteriów akceptacji.
Przygotuj mały, stały zestaw danych wejściowych:
Jeśli czegoś nie wiesz, powiedz to i poproś model o wylistowanie założeń zamiast domyślnych uzupełnień.
Żądaj artefaktów, które można wkleić do dokumentacji, ticketów lub PR-ów:
To sprawia, że output AI jest praktyczny i zmniejsza ryzyko kosztownych poprawek spowodowanych „zgubionym kontekstem”.
Wykorzystaj model jako ankietera wymagań. Niech:
Traktuj to 10-punktowe podsumowanie jako kontrakt do walidacji ze stakeholderami przed rozpoczęciem projektowania.
Zacznij od ról i działań użytkowników, a dopiero potem przejdź do decyzji technicznych. Poproś o:
Dopiero mając jasne przepływy, mapuj je na decyzje: gdzie leży walidacja, gdzie reguły biznesowe, gdzie potrzebna jest idempotencja i co trzeba przechowywać vs wyprowadzać. Na koniec zamień te przepływy na testowalne kryteria akceptacji Given/When/Then.
Ponieważ modele LLM chętnie wypełniają luki domysłami, wymuś rozróżnienie między:
Poproś o dziennik założeń, oznaczając każdy jako validated (potwierdzone) lub unknown (wywnioskowane). Dla każdego niepotwierdzonego założenia podaj szybki sposób weryfikacji (pytanie, metryka, eksperyment) oraz co się zmieni w projekcie, jeśli założenie okaże się fałszywe. Dodaj też listę triggerów: „co zmieni odpowiedź?” (np. wolumen użytkowników, wymagania dotyczące latencji, zgodność, polityka retencji).
Wymuś od modelu zaproponowanie 2–3 realnych architektur i porównaj je w tabeli według kryteriów: złożoność, niezawodność, czas wdrożenia, skalowalność, koszt. Potem poproś o jasną rekomendację dopasowaną do Twoich ograniczeń oraz listę „czego NIE budujemy” w tej iteracji. To zapobiega wybieraniu pierwszej możliwej opcji jako domyślnej i ogranicza ciche rozszerzanie zakresu, które często prowadzi do przepisań.
Podejście "contract-first" zmniejsza prace integracyjne przez jawne określenie kształtów danych i zasad kompatybilności. Poproś o:
Gdy UI, backend i integracje odwołują się do tego samego artefaktu kontraktu, spędzasz mniej czasu na uzgadnianiu niezgodności później.