Будущее разработки мобильных приложений, когда ИИ пишет код
Узнайте, как ИИ‑сгенерированный код изменит разработку мобильных приложений: планирование, UX, архитектура, тестирование, безопасность, роли и как подготовиться уже сейчас.
Что на самом деле значит «ИИ пишет большую часть кода»
Когда говорят «ИИ напишет большую часть кода», редко имеют в виду, что исчезнут сложные продуктовые решения. Чаще подразумевают, что значительная доля рутинной производственной работы станет машинной: экраны, связки между слоями, повторяющаяся обработка данных и каркас, который превращает идею в компилирующийся проект.
Что обычно входит в «большую часть кода»
В мобильных командах самые простые выигрыши обычно в:
UI и код раскладки: иерархии представлений, виджеты, стили и атрибуты доступности как первый проход.
Связующий код: обёртки сетевых вызовов, маппинг JSON, проводка состояния, маршруты навигации и установка DI.
Тесты и фикстуры: скелеты unit‑тестов, мок‑данные и базовые интеграционные тесты, покрывающие happy path.
Документы и комментарии: README, заметки по использованию API и inline‑объяснения — полезно, но требует верификации.
Автодополнение vs чат vs агентный кодинг
Автодополнение ускоряет то, что вы уже знаете, что хотите написать. Оно локальное, инкрементальное и обычно самое безопасное.
Чат‑генерация лучше для создания черновика по описанию ("построй экран настроек с переключателями"), но может упустить ограничения приложения.
Агентные системы пытаются выполнить многошаговые задачи (изменить несколько файлов, запустить тесты, исправить ошибки). Они могут сэкономить время, но повышают риск непреднамеренных изменений.
Реалистичные ожидания
ИИ отлично создаёт хорошие черновики быстро и слабо — попадает во все детали: пограничные случаи, странности платформы и продуктовые нюансы. Ожидайте, что придётся править, удалять и переписывать части — часто.
Что люди всё ещё должны решать
Люди остаются ответственными за решения, формирующие приложение: требования, границы приватности, бюджеты производительности, офлайн‑поведение, стандарты доступности и компромиссы между скоростью, качеством и поддерживаемостью. ИИ может предлагать варианты, но не может выбрать, что подходяще для ваших пользователей или бизнеса.
Новый мобильный рабочий процесс: от промптов до релизов
Мобильные команды по‑прежнему стартуют с брифа — но передача меняется. Вместо «написать экраны A–D» вы превращаете намерение в структурированные входные данные, которые ИИ надежно превращает в pull request'ы.
Будущий end‑to‑end цикл
Обычный поток выглядит так:
Бриф: короткое повествование (кто пользователь, что он пытается сделать, критерии успеха).
Спецификация: структурированные требования (user stories, acceptance criteria, события аналитики, состояния ошибок, заметки по доступности).
Выход ИИ редко «один раз и готово». Здоровые команды рассматривают генерацию как итеративный цикл:
Регенирация небольших срезов, когда что‑то не так (один экран, один редуктор, один вызов API).
Сравнение альтернатив (два PR на одну фичу) и выбор более чистого подхода.
Валидация с автоматическими проверками: unit‑тесты, snapshot‑тесты, линтеры и короткий ручной прогон на реальных устройствах.
Это быстрее, чем переписывать, но только когда промпты ограничены, а набор тестов строг.
Поддержание единого источника правды
Без дисциплины промпты, чаты, тикеты и код расходятся. Исправление простое: выберите систему записи и соблюдайте её.
Тикеты (Jira/Linear и т.п.) содержат требования и acceptance criteria.
Спецификации живут рядом с репозиторием (например, /docs/specs/...) и ссылаются в PR.
ADR записывают «почему», чтобы будущая генерация следовала тем же правилам.
Каждый AI‑сгенерированный PR должен ссылаться на тикет и спецификацию. Если код меняет поведение — меняется и спецификация, чтобы следующий промпт стартовал из правды, а не из памяти.
Выбор AI‑инструментов для мобильных команд (чтобы избежать хаоса)
Инструменты кажутся взаимозаменяемыми, пока вы не попытаетесь выпустить реальный iOS/Android релиз — тогда выясняется, как они меняют работу людей, какие данные покидают организацию и насколько предсказуем вывод.
Цель — не «больше ИИ», а меньше сюрпризов.
Знайте типы инструментов (и их сильные стороны)
IDE‑ассистенты: inline‑дополнения и рефакторы в Xcode/Android Studio/VS Code. Отлично для мелких правок, повторяющихся паттернов и изучения чужих API.
Чат‑инструменты: разговорная помощь в отладке, архитектуре и генерации сниппетов. Удобно, но легко терять контекст.
Агенты, понимающие кодовую базу: могут искать по репозиторию, предлагать мультифайловые изменения и открывать PR. Высокий эффект, но их нужно ограничивать стандартами.
CI‑боты: работают в пайплайне, предлагают исправления, генерируют changelog или суммируют падение тестов.
Критерии выбора, которые действительно важны
Ставьте в приоритет операционные контролы над маркетингом модели:
Режим приватности (нет обучения на ваших данных, опции редактирования, прозрачность хранения)
Ограничения контекста (может ли инструмент прочитать достаточно репозитория, чтобы не галлюцинировать?)
Аудит‑логи (кто что запрашивал, какой код сгенерирован и что было вмерджено)
Контроль затрат (лимиты, оповещения и прогнозируемая модель ценообразования)
Если нужен пример «workflow‑first» подхода, платформы вроде Koder.ai фокусируются на превращении структурированных чатов в реальный код — web, backend и mobile — сохраняя ограждения для планирования и отката. Даже если вы не примете платформу целиком, эти возможности стоит бенчмаркировать.
Где запускать: локально, в облаке или self‑hosted
Локально: самый быстрый фидбек, лучше для чувствительного кода, но ограничения по размерам моделей.
Облако: обычно сильнее модели и проще в настройке, но требует доверия и управления данными.
Self‑hosted: максимальный контроль и соответствие требованиям, но вы отвечаете за uptime и масштабирование.
Сделайте небольшой «AI playbook»: стартовые шаблоны проектов, утверждённые гайдлайны промптов (например, «сгенерируй Flutter‑виджет с заметками по доступности») и принудительные стандарты кодирования (линтеры, архитектурные соглашения и чеклист PR). Введите обязательный шаг человеческого ревью и ссылку на это в командных документах (например, /engineering/mobile-standards).
Архитектура и дизайн: точка рычага, когда код дешев
Когда ИИ может генерировать экраны, view models и API‑клиенты за минуты, узким местом становятся решения, которые всё это формируют: структура приложения, распределение ответственности и поток изменений.
Сделайте границы явными (чтобы ИИ оставался внутри них)
ИИ отлично заполняет паттерны; он менее надёжен, когда паттерн подразумевается. Явные границы предотвращают «полезный» код, который просачивает чужие ответственности по приложению.
Думайте в терминах:
Модули: отдельные фичи (Payments, Profile) и общий платформенный код (Networking, Design System).
Слои: UI, доменная/бизнес‑логика и доступ к данным. Держите публичные API каждого слоя небольшими.
Навигация: определите маршруты и владение (навигация, управляемая фичей, vs центральный роутер). Избегайте ad‑hoc deep links.
Управление состоянием: выберите один основной подход и документируйте его. Смешение паттернов (немного Redux тут, немного MVVM там) приводит к неконсистентному сгенерированному коду.
Цель — не «больше архитектуры», а меньше мест, где может происходить всё что угодно.
Используйте скелеты и генераторы, чтобы ограничить вывод
Если хотите согласованный AI‑код, дайте ему рельсы:
Скелет фичи (структура папок, соглашения по неймингу, базовые классы/интерфейсы)
Шаблоны для экранов, тестов и вызовов API
Пакет дизайн‑системы с переиспользуемыми компонентами
С таким скелетом ИИ сможет сгенерировать «ещё один экран FeatureX», который будет выглядеть и вести себя как остальная часть приложения — без повторного объяснения решений.
Лёгкая документация, которая действительно используется
Держите документацию короткой и сфокусированной:
Одна диаграмма архитектуры на приложение (или на крупный домен)
ADRs для ключевых решений (навигация, состояние, офлайн‑стратегия)
Короткая страница конвенций: нейминг, расположение файлов, обработка ошибок, логирование, события аналитики
Эта документация становится справочником для команды — и для ИИ — при ревью кода, делая сгенерированный код предсказуемым.
UX и продуктовые решения — главные различия
Когда ИИ генерирует компетентные экраны, сетевой код и управление состоянием по требованию, «иметь приложение» перестаёт быть сложной задачей. Отличие смещается в то, что вы строите, зачем и как быстро учитесь: UX‑выборы, продуктовые инсайты и скорость превращения реальной обратной связи в улучшения.
Переводите обратную связь в задачи, готовые для ИИ
Обратная связь часто расплывчата («это запутанно», «слишком много шагов»). Продуктовая задача — перевести это в точные рабочие элементы, которые ИИ сможет выполнить без догадок. Полезная структура:
Пример: вместо «улучшить онбординг» пишите: «Сократить time‑to‑first‑success с 90с до 45с, убрав создание аккаунта из шага 1; добавить "Continue as guest"; обеспечить VoiceOver‑метки для всех контролов; отслеживать событие onboarding_completed с длительностью.» Такая ясность делает AI‑код гораздо надёжнее и ускоряет ревью.
Дизайн‑система как набор переиспользуемых ограничений
Когда код дешев, согласованность становится дорогой. Хорошо определённая дизайн‑система (компоненты, отступы, типографика, правила анимации, контент‑гайдлайны) служит общим контрактом между продуктом, дизайном и инженерами — и как мощный набор ограничений для промптов ИИ.
Доступность: токены контрастности, минимальные размеры касания, правила динамического шрифта, состояния фокуса и имена для экранных читалок. Если эти правила стандартны, ИИ сможет генерировать UI, соответствующий требованиям по‑умолчанию.
Аналитика и эксперименты — первоклассные элементы работы
В AI‑рабочем процессе инструментирование — не опция, а способ учиться. Обращайтесь с событиями, воронками и экспериментами как с основными фичами:
Определяйте имена событий, свойства и тайминги вместе с UI‑требованиями
Указывайте варианты экспериментов как явные UX‑изменения
Привязывайте каждое изменение к решению: какой результат приведёт к сохранению, откату или итерации?
Так команды опережают конкурентов не количеством кода, а качеством гипотез и скоростью проверки.
FAQ
Когда говорят «ИИ напишет большую часть кода», что на самом деле имеют в виду?
"Большая часть кода" обычно означает, что рутинная производственная работа генерируется машинами: UI/раскладка, связующий код между слоями, повторяющаяся обработка данных, каркас и первичные тесты/документация.
Это не означает, что исчезают продуктовые решения, архитектурные выборы, оценка рисков или проверка.
Какие типы мобильного кода ИИ обычно генерирует лучше всего?
Связующий код (обёртки сетевых вызовов, маппинг JSON, DI, навигация)
Скелеты тестов и фикстур (покрытие «счастливого пути")
Документация и комментарии (README, примеры использования)
Но поведение, пограничные случаи и специфичные для приложения ограничения всё ещё нужно проверять.
В чём разница между автодополнением, чат-генерацией и агентными инструментами?
Автодополнение — это локально и инкрементально: удобно, когда вы уже знаете, что хотите набрать; ускоряет набор и рефакторинг.
Чат-ассистенты удобны для чернового генератора по описанию («сделай экран настроек»), но могут упустить ограничения конкретного приложения.
Агентные инструменты пытаются выполнить многошаговые задачи (изменить несколько файлов, прогнать тесты, исправить ошибки). Могут сэкономить время, но повышают риск непреднамеренных изменений.
Какие реалистичные ожидания от ИИ при генерации кода?
Работает отлично для быстрого создания хороших черновиков, но хуже с доведением до идеала: пограничные случаи, особенности платформ и продуктовые нюансы часто нуждаются в ручной правке. Готовьтесь править, удалять и переписывать части — часто.
Что по-прежнему должны решать люди?
Люди всё ещё принимают решения, которые формируют приложение: требования, границы приватности, бюджеты производительности, офлайн‑поведение, стандарты доступности и компромиссы между скоростью, качеством и поддерживаемостью. ИИ может предложить варианты, но не может выбрать, что приемлемо для ваших пользователей или бизнеса.
Как выглядит новый мобильный рабочий процесс: от промпта до релиза?
Команды по‑прежнему начинают с брифа, но способ передачи меняется. Вместо «напиши экраны A–D» вы превращаете намерение в структурированный вход, который ИИ может надёжно превратить в PR.
Простой сквозной цикл выглядит так:
Как устроен цикл итерации над сгенерированным кодом?
Генерация редко бывает «единожды и навсегда». Здоровые команды рассматривают генерацию как итеративный цикл:
Регенирация небольших срезов, когда что-то не так (один экран, один редуктор, один API-вызов).
Сравнение альтернатив (два PR для одной и той же фичи) и выбор более чистого решения.
Валидация автоматическими проверками: unit, snapshot, линтеры и короткий ручной прогон на реальных устройствах.
Это быстрее, чем переписывать, но только если промпты ограничены, а тесты строгие.
Как предотвратить рассинхрон между промптами, тикетами и кодом?
Без дисциплины промпты, чаты, тикеты и код расходятся. Решение простое: выбрать систему записи и соблюдать её.
Тикеты (Jira/Linear и т.п.) содержат требования и acceptance criteria.
Спецификации хранятся рядом с репозиторием (например, /docs/specs/...) и ссылаются в PR.
Каждый AI‑сгенерированный PR должен ссылаться на тикет и спецификацию. Если поведение кода меняется, меняется и спецификация — так следующий промпт стартует из правды, а не из памяти.
Как выбирать инструменты ИИ для мобильных команд, чтобы не допустить хаоса?
Инструменты кажутся взаимозаменяемыми, пока не придёт время выпускать реальный iOS/Android релиз: каждый меняет рабочие привычки, что покидает из организации, и насколько предсказуем результат. Цель — не «больше ИИ», а меньше сюрпризов.
Типы инструментов:
IDE-ассистенты: автодополнения и рефакторинги в Xcode/Android Studio/VS Code — отлично для мелких правок и изучения API.
Где должны запускаться инструменты и как не допустить их разрастания?
Где запускаются модели:
Локально: самый быстрый фидбек, лучше для чувствительного кода, но ограничение по размеру моделей.
В облаке: обычно сильнее модели и проще настроить, но требуется доверие и управление данными.
Self-hosted: максимальный контроль и соответствие требованиям, но вы отвечаете за аптайм и масштабирование.
Онбординг против разрастания набора инструментов:
Сделайте небольшой «AI playbook»: стартовые , утверждённые (например, «сгенерируй Flutter‑виджет с заметками по доступности») и принудительные (линт‑правила, архитектурные соглашения, чеклисты PR). Обязательное ревью человеком и ссылка на это в командных документах (например, ).
Как должна измениться архитектура, когда код стало дешёвее генерировать?
Когда ИИ генерирует экраны и API‑клиенты за минуты, узким местом становятся решения, которые всё это формируют: структура приложения, распределение ответственности и безопасный поток изменений.
Сделайте границы явными, чтобы ИИ оставался внутри них:
Модули: отдельные фичи (Payments, Profile) и общий платформенный код (Networking, Design System).
: UI, доменная/бизнес‑логика и доступ к данным. Держите публичные API слоёв компактными.
Как использовать скеллоны и генераторы, чтобы ограничить результат ИИ?
Дайте ИИ направляющие—рельсы:
Скелет фичи (структура папок, соглашения по наименованию, базовые классы/интерфейсы)
Шаблоны для экранов, тестов и вызовов API
Пакет дизайн-системы с переиспользуемыми компонентами
С таким каркасом ИИ сможет создать «ещё один экран FeatureX», который будет выглядеть и вести себя как остальные — без необходимости объяснять те же решения снова и снова.
Какая документация будет реально использована?
Держите документацию маленькой и сфокусированной:
Одна диаграмма архитектуры на приложение (или крупный домен)
ADRs для ключевых выборов (навигация, состояние, офлайн‑стратегия)
Короткая страница с конвенциями: нейминг, расположение файлов, обработка ошибок, логирование, события аналитики
Эти документы становятся справочником для команды и для ИИ во время ревью, делая сгенерированный код предсказуемым вместо удивительного.
Как UX и продуктовые решения станут главным отличием?
Когда ИИ умеет генерировать конкурентоспособные экраны и связующий код по запросу, «иметь приложение» перестаёт быть главным барьером. Конкуренция перемещается в то, что вы строите, почему и как быстро учитесь — UX‑выборы, продуктовые инсайты и скорость превращения обратной связи в улучшения.
Переводите обратную связь в задачи, готовые для ИИ:
Как роль дизайн-системы изменится в эпоху ИИ?
Дизайн‑система становится контрактом между продуктом, дизайном и инженерией и — важнее — набором ограничений для промптов ИИ: компоненты, отступы, типографика, правила анимации и контент‑гайдлайны.
Доступность интегрируется: токены контрастности, минимальные размеры касания, правила динамического шрифта, состояния фокуса и имена для экранных читалок. Если эти правила стандартизированы, ИИ сможет генерировать UI, соответствующий требованиям, по умолчанию.
Как аналитика и эксперименты интегрируются в AI‑рабочий процесс?
Инструментарий аналитики и экспериментов становится обязательным: это не «добавить событие», а способ учиться.
Определяйте имена событий, свойства и тайминги вместе с UI‑требованиями
Формулируйте варианты экспериментов как явные UX‑изменения
Связывайте каждый эксперимент с решением: при каком результате вы оставляете, откатываете или итератируете?
Команды опережают конкурентов не количеством сгенерированного кода, а качеством вопросов, которые они задают, и скоростью, с какой получают ответ на них.
Как тестирование и QA должны меняться, когда код в основном генерируется ИИ?
Риск — не «плохие разработчики», а объём непроверенных изменений. Больше изменений в неделю означает больше шансов на тонкие регрессии, поэтому нужны строже автоматические проверки.
Сбалансированный стек тестов:
Какие риски безопасности и приватности характерны для AI-сгенерированного мобильного кода?
ИИ не автоматизирует безопасность и приватность по‑умолчанию; часто он расходует безопасные настройки. Обращайтесь с сгенерированным кодом как с кодом нового подрядчика: полезный и быстрый, но подлежащий верификации.
Типичные риски:
Небезопасные дефолты: широкие сетевые настройки, слабая валидация TLS, отсутствие pinning'а
Утечки секретов: ключи в коде, в логах, в аналитике
Ненадёжные зависимости: неаудированные пакеты или транзитивные CVE
Ошибки в аутентификации и обработке данных: токены в открытом виде, неграмотная обработка refresh
Политика: никогда не вставляйте реальные данные пользователей, креды или приватные ключи в промпты. Для регуляторных приложений используйте инструменты с корпоративными контролями (удаление данных, аудит, opt-out обучения).
Где ИИ‑генерированный код обычно портит производительность и надёжность мобильных приложений?
ИИ может генерировать корректный код, который всё равно тормозит на трёхлетнем Android или быстро садит батарею. Модели оптимизируются под корректность и распространённые паттерны, а не под ограничения старых устройств, троттлинг и особенности вендоров.
Неограниченные списки, агрессивный polling, парсинг больших JSON в основном потоке
Библиотеки «для удобства», которые увеличивают время старта или размер бинарника
Профайлить каждую сборку по минимуму:
Какие юридические и лицензионные вопросы возникают при использовании AI‑сгенерированного кода?
Юридический риск чаще приходит не от «прав на код», а от неаккуратных внутренних практик. Относитесь к AI‑сгенерированному коду как к стороннему вкладу: ревью, трекинг и явная ответственность.
Кто владеет кодом? Внутри компании практично считать, что компания владеет кодом, созданным сотрудниками/контракторами в рамках работы, независимо от того, был ли он набран вручную или с помощью ИИ. Пропишите в инженерном хэнкбуке: инструменты разрешены, но разработчик остаётся автором и ответственным за то, что отправляется в прод.
Рекомендуйте:
Политика, что все AI‑сгенерированные изменения проходят обычное PR‑ревью
Атрибуция коммитов на человека (не общий бот), с пометкой «сгенерировано с ассистентом», если нужно
Риски лицензирования OSS:
Как изменятся роли разработчиков и карьеры?
Разработчики не исчезают — их роль смещается от «набираться кода» к «направлению результата». Больше времени уходит на точное задание поведения, проверку результатов и верификацию на реальных устройствах.
Что меняется в практике:
Писать точные требования и пограничные случаи
Ревьюить диффы как редактор: поддерживаемость, скрытая сложность
Верифицировать через тесты, устройства, логи и отчёты аварий
Ценность перемещается в принятие решений о том, что строить дальше и в ловле тонких проблем до публикации.
Системное мышление (как приложение взаимодействует с бэкендом, аналитикой и ОС)
Коммуникация (перевод продуктовых намерений в однозначные спецификации)
Управление рисками (безопасность, приватность, надёжность и стратегия релизов)
Используйте ИИ, чтобы учиться быстрее, но не пропускайте фундаментальные навыки: Swift/Kotlin (или Flutter/React Native), сеть, управление состоянием и отладка.
Как должны измениться стандарты код-ревью?
Если «корректно выглядящий» код стал дешёвым, ревью должны повышать планку и смотреть на более сложные вещи:
Интенция: соответствует ли код требованиям и UX‑намерению?
Тесты: есть ли осмысленные unit/integration тесты и реальные пограничные случаи?
Угрозы: утечки приватности, небезопасное хранение данных, небезопасные разрешения, инъекции?
Обновите чеклисты ревью: «ИИ сказал, что всё в порядке» — не годится как аргумент.
Какие рекомендации для младших разработчиков?
Для джуниоров: используйте ИИ, чтобы учиться быстрее, но не заменяйте практику. Пишите руками небольшие фрагменты, добавляйте тесты, проходите ревью с сеньором. Цель — стать тем, кто может оценивать код, особенно если вы его не писали.
Как выбирать между билдом, покупкой и low-code в мире, где ИИ пишет код?
ИИ ускоряет строительство, но не отменяет выбор модели доставки. Вопрос теперь: «какой подход минимизирует риск при поставке и эволюции?»
Нативные iOS/Android по‑прежнему для топовой производительности и глубокой интеграции. AI ускоряет генерацию, но вам всё равно платить налог «двух приложений».
Кроссплатформенные решения (Flutter/React Native) выигрывают сильнее — единая база кода, и ИИ‑изменения распространяются сразу на обе платформы.
Low‑code становится привлекательнее для внутренних инструментов, CRUD‑приложений и быстрых прототипов, но у него остаются ограничения по кастомному офлайн‑синку, мультимедиа и real‑time.
Проверяйте риск блокировки:
Как практично внедрять ИИ в мобильную команду?
Относитесь к ИИ как к новой зависимости в production: задайте правила, измеряйте эффект и запускайте поэтапно.
90‑дневный план:
Дни 1–30: пилот с ограждениями. Одна небольшая фича или отряд; обязательные PR‑ревью и сохранение "промпт + результат" в описании PR для трассируемости. Начните с read‑only доступа инструмента к репозиторию.
Дни 31–60: стандарты и security review. Опишите предпочтительную архитектуру, обработку ошибок, логирование, события аналитики и базовые требования по доступности. Проверьте настройки инструмента (retention, обучение, обработка секретов).
Дни 61–90: CI‑ворота и обучение. Внедрите автоматические проверки: линт, скан зависимостей, пороги покрытия, обнаружение секретов. Проведите практические занятия по паттернам промптов, чеклистам ревью и распознанию галлюцинаций API.
Постройте маленькое reference‑app, демонстрирующее утверждённые паттерны (навигация, сеть, состояние, офлайн) и библиотеку промптов, чтобы ассистент стабильно генерировал согласованный код.
Какой практический план внедрения ИИ‑кодинга безопасно и поэтапно?
Коротко:
Пилотируйте в узкой области
Зафиксируйте стандарты архитектуры и безопасности
Поставьте CI‑ворота и измеряйте реальные метрики качества
Обучите команду писать промпты и ревьюить сгенерированный код
Тогда ИИ станет ускорителем, а не источником сюрпризов.
Бриф: короткое повествование (кто пользователь, что он хочет сделать, критерии успеха).
Спецификация: структурированные требования (user stories, acceptance criteria, аналитика, состояния ошибок, заметки по доступности).
Чат-инструменты: помощь в отладке, архитектуре и генерации сниппетов.
Агенты, знакомые с кодовой базой: могут искать по репозиторию, предлагать изменения в нескольких файлах и открывать PR. Большой эффект, но нужны ограничения.
CI‑боты: работают в пайплайне, предлагают исправления, генерируют changelogs или суммируют падения тестов.
Критерии выбора, которые действительно важны:
Режим приватности (без обучения на ваших данных, опции редактирования, прозрачность хранения)
Ограничения контекста (может ли инструмент прочитать достаточно репозитория, чтобы не галлюцинировать?)
Аудит‑логи (кто что запрашивал, какой код сгенерирован и что вмерджено)
Контроль затрат (лимиты, оповещения, предсказуемая модель ценообразования)
Если нужен пример workflow-first подхода, платформы вроде Koder.ai фокусируются на превращении структурированных чатов в реальный код — веб, бэкенд и мобильные — с ограждениями для планирования и отката. Даже если вы не возьмёте такую платформу, эти возможности стоит учитывать при бенчмаркинге.
шаблоны проектов
гайдлайны промптов
стандарты кодирования
/engineering/mobile-standards
Слои
Навигация: определите маршруты и владение (владелец фичи vs центральный роутер).
Управление состоянием: выберите один подход и документируйте его.
Цель — не «больше архитектуры», а меньше мест, где может происходить всё что угодно.
Пример: вместо «улучшить онбординг» напишите: «Сократить время до первого успеха с 90с до 45с, убрав создание аккаунта из шага 1; добавить "Continue as guest"; обеспечить VoiceOver-метки для всех контролов; отслеживать событие onboarding_completed с длительностью.» Такое описание делает генерацию ИИ гораздо надёжнее и ускоряет ревью.
Unit‑тесты: дешёвый страховой полис для мелких правил (форматирование цен, валидация форм, маппинг полей)
Интеграционные тесты: защищают стыки: сеть + кэш, аутентификация, офлайн‑поведение и флаги функций
UI‑тесты: проверяют ключевые пользовательские сценарии на устройствах/эмуляторах; фокус на высокоценностных потоках
Снапшот‑тесты: полезны для стабильных компонентов, но шумны для динамичных экранов; предпочитайте семантические утверждения
ИИ помогает генерировать тесты, но их нужно проверять:
Тест должен утверждать поведение, а не детали реализации
Убедитесь, что тест падает при намеренном ломании фичи
Удаляйте бессмысленные ассерты (например, просто "не null" без контекста)
Автоматические ворота в CI:
Линтинг и форматирование
Тайп‑чеки
Пороги покрытия для критичных модулей
Выбор тестов (smoke vs полный набор)
QA смещается от ручной выборочной проверки к проектированию ограждений, которые делают ошибки трудно выпустить в прод.
Мобильные специфические подводные камни:
Используйте Keychain/Keystore для токенов, а не SharedPreferences или файлы
Валидируйте входящие URL‑ы, защищайте от open‑redirect и не показывайте чувствительные экраны без проверки
Для OAuth используйте системные браузеры (ASWebAuthenticationSession / Custom Tabs), обрабатывайте state/nonce и закрепляйте redirect URI
Практики безопасности:
Лёгкое threat modeling для каждой фичи
SAST в CI
DAST для API и аутентики в staging сборках
Сканы зависимостей и allowlists
ИИ ускоряет код, ваши контроли должны ускорять уверенность.
Время старта (cold/warm)
Память: рост, кэширование изображений, утечки
Батарея: фоновые задачи, геолокация, wakelocks
Сеть: объём запросов, retries, размер payload, таймауты
Профайлить на репрезентативных устройствах: low‑end Android и старые iPhone, а не только на флагманах.
Установите бюджеты производительности (max cold start, max RAM, max background wakeups) и включите автоматические регрессии в CI. Пусть PR падает с отчётом, если метрика выросла — «ИИ написал» не повод пропускать регрессии.
ИИ может воспроизводить узнаваемые фрагменты из популярных репозиториев. Это может создать вопросы с лицензиями (GPL/AGPL и т.п.). Практика: если блок выглядит слишком специфичным — выполните поиск (или попросите ИИ указать источник). При совпадении либо замените, либо соблюдайте лицензионные требования и атрибуцию.
Инвентарь зависимостей и approval workflow:
Поддерживайте SBOM
Автоматические сканы зависимостей в CI
Процесс одобрения новой зависимости (лицензия, поддержка, платформа)
Сторонние SDK и сниппеты:
Добавляйте SDK только из утверждённого списка или требуйте security+legal sign‑off
Используйте официальную документацию интеграции и храните ссылки в /docs
Не вставляйте непроверенные сниппеты в прод — относитесь к ним как к зависимостям
Для шаблонов отката укажите ссылку на /security и применяйте проверки в PR.
Портируемость данных
Возможность писать кастомную логику
Поведение на старых устройствах и в плохих сетях
Кривая стоимости при росте
ИИ ускоряет варианты, но не отменяет компромиссы.
Измеряйте результаты: cycle time (идея→merge), defect rate (ошибки QA на релиз), incident rate (краши) и время ревью PR, чтобы скорость не становилась просто переносом работы вниз по цепочке.
Ранние сигналы тревоги: флейковые тесты, несогласованные паттерны по модулям, скрытая сложность (сверхабстракции, большие сгенерированные файлы, ненужные зависимости). Если появилось — приостановите расширение и ужесточите стандарты и CI‑ворота.
Будущее разработки мобильных приложений, когда ИИ пишет код | Koder.ai
