Интересует, как работают генераторы приложений на базе ИИ? Посмотрите реальный рабочий процесс: требования, планирование, генерация кода, тестирование, проверки безопасности, развёртывание и итерации.
Когда говорят «ИИ строит приложение», обычно имеют в виду, что система на базе ИИ может сгенерировать большую часть рабочего результата — экраны, шаблонный код, таблицы БД, API‑эндпоинты и даже тесты — на основе подсказок и нескольких высокоуровневых решений.
Это не значит, что вы опишете расплывчатую идею и получите готовое к production приложение с идеальным UX, корректными бизнес‑правилами, безопасной обработкой данных и нулевым обслуживанием. ИИ умеет быстро чертить наброски, но он не знает ваших клиентов, политик, граничных случаев или уровня допустимого риска.
ИИ особенно хорош там, где задачи рутинны, но повторяются:
На практике это может сократить недели начальной подготовки до часов или дней — особенно если вы чётко понимаете, что хотите построить.
За приложение отвечают люди, которые:
ИИ может предложить; человек должен утвердить.
Вместо одного шага думайте об «ИИ, строящем приложение», как о пайплайне: идея → требования → спецификация → архитектурные решения → сгенерированный каркас и модель данных → сборка UI → аутентификация и права → интеграции → тестирование → проверка безопасности → развёртывание → итерации.
Дальше статья пройдёт по каждому шагу, чтобы вы понимали, чего ожидать, что проверять и где держать руку на пульсе.
Прежде чем генератор приложений на базе ИИ сможет что‑то полезное сгенерировать, ему нужны входные данные, похожие на требования. Этот этап — превращение «хочу приложение» в «вот что приложение должно делать, для кого и где оно будет работать».
Начните с четырёх опор:
Расплывчато: «Сделай мне фитнес‑приложение.»
Чётко: «Сделайте мобильное приложение для начинающих бегунов. Пользователи создают аккаунты, выбирают план 5K, логируют пробежки и видят еженедельный прогресс. Отправлять пуш‑напоминания в 7:00 по местному времени. Админ может редактировать планы. iOS + Android.»
Расплывчато: «Сделай как Uber, но для уборщиков.»
Чётко: «Двухсторонний маркетплейс: клиенты заказывают уборку, выбирают дату/время и платят картой; уборщики принимают заказы, общаются с клиентами и отмечают выполнение. Платформа: веб + мобильное приложение. Зона обслуживания: Лондон.»
Большинство «отсутствующих функций» попадают в одни и те же корзины:
Часто scope creep стартует с «А ещё можно…» в середине сборки. Избегайте этого, определив границы MVP заранее: список того, что входит, что исключено и что считается «фаза 2». Если функция не поддерживает основную цель — отложите её.
Когда идея захвачена, следующий шаг — превратить «что вы хотите» во что‑то, что строитель (человек или машина) может исполнить без домыслов. Здесь требования становятся выполнимой спецификацией.
ИИ обычно переписывает ваши цели как user stories: кто чего хочет и почему. Затем добавляет критерии приёма — чёткие тестируемые утверждения, определяющие «готово».
Например: «Пользователи могут бронировать встречи» превращается в критерии: пользователь может выбрать дату/время, увидеть доступные слоты, подтвердить бронь и получить подтверждение.
Выполнимая спецификация должна иметь структуру. ИИ должен сопоставить каждую функцию с:
Это предотвращает поздние сюрпризы вроде «мы не определили, какая информация у встречи» или «кто может редактировать бронь?»
Хорошие рабочие процессы генерации не притворяются, что всё известно. ИИ должен помечать отсутствующие решения и задавать конкретные вопросы, например:
Эти вопросы формируют правила приложения.
К концу этого шага у вас должны быть два результата:
Если чего‑то нет, вы идёте в разработку с предположениями, а не решениями.
После прояснения требований ИИ должен сделать проект «собирательным»: выбрать тип приложения, единый стек технологий и высокоуровневую архитектуру, которую модель сможет надёжно генерировать по множеству файлов.
Это решение влияет на всё: навигацию, потоки аутентификации, офлайн‑поведение и развёртывание.
Веб‑приложение часто быстрее, потому что одна база кода работает в любом браузере. Мобильное приложение ощущается более нативным, но добавляет сложностей (публикация в сторах, тестирование устройств, пуш‑уведомления). «Оба» обычно значит либо:
В рабочем процессе с ИИ важно избегать противоречивых предположений — например, проектирования мобильных жестов для десктопного продукта.
Генерация кода LLM работает лучше, когда стек предсказуем. Смешение паттернов (два UI‑фреймворка, несколько менеджеров состояния, непоследовательный стиль API) увеличивает расхождение в коде и усложняет автоматические тесты.
Типичный современный веб‑стек может выглядеть так:
Некоторые платформы стандартизируют это дальше, чтобы генерация оставалась согласованной по всему репозиторию. Например, Koder.ai опирается на единое окружение — React для веба, Go для бэкенда и PostgreSQL для данных — так ИИ может генерировать и рефакторить экраны, эндпоинты и миграции без расхождений.
Минимум — чёткие границы:
Многие команды выбирают API‑first структуру (REST или GraphQL). Важно, чтобы «требование → код» корректно маппилось: каждая фича должна давать набор эндпоинтов, UI‑экранов и таблиц.
Постоянный конфлікт — скорость против гибкости. Управляемые сервисы (провайдеры аутентификации, хост‑БД, serverless) ускоряют конвейер развёртывания, но ограничивают кастомизацию позже. Собственный код даёт контроль, но увеличивает поддержку и требует человека в петле для проверки граничных случаев и производительности.
Практический чек‑поинт: запишите «что должно быть легко поменять на третьем месяце?» и выберите стек, делающий эти изменения дешёвыми.
Здесь ИИ перестаёт говорить абстрактно и начинает отдавать кодовую базу, с которой можно работать. Скелет — это первый проход превращения концепта в работающий каркас: папки, экраны, навигация и первая версия модели данных.
Инструменты обычно начинают с предсказуемой структуры проекта (где живут UI, API и конфиги), затем настраивают маршрутизацию (как переходят экраны), а потом генерируют каркас UI (базовая верстка, хедер/сайдбар, пустые состояния).
Хотя это кажется косметикой, это основа: решения по маршрутизации определяют URL, deep links и то, как экраны разделяют контекст (выбранный рабочий простор, клиент или проект).
Далее ИИ конвертирует доменные сущности в таблицы/коллекции и связи. Если приложение про встречи, вы увидите сущности User, Appointment, Service и, возможно, Location.
Два аспекта, которые сильно влияют дальше:
Client vs Customer повлияет на поля БД, маршруты API, метки UI и события аналитики.fullName vs firstName + lastName, хранить status как свободный текст или enum — это меняет валидацию, фильтрацию и отчётность.Когда модели заданы, ИИ обычно создаёт базовые CRUD‑эндпоинты и подключает их к экранам: списки, детали и формы.
Именно на этом этапе проявляются несогласованности: поле phoneNumber в UI и phone в API ведут к багам и дополнительному «клею». Проверьте имена моделей, обязательные поля и связи сейчас — это самое дешёвое время исправить терминологию и форму данных.
Когда модель данных и скелет готовы, UI‑работа переходит от «нарисовать экраны» к «собрать набор предсказуемых связных страниц». Большинство генераторов UI на основе ИИ интерпретируют пользовательские потоки и маппят их на общие паттерны экранов.
Обычный поток вроде «управление клиентами» превращается в набор экранов:
За кулисами ИИ в основном «склеивает» повторяемые блоки: получить данные → отрисовать компонент → обработать загрузку/ошибки → отправить форму → показать успех → навигация.
Хорошие генераторы привязывают каждый экран к простой дизайн‑системе, чтобы приложение выглядело согласованно. Обычно это:
Если инструмент поддерживает это, закрепление этих выборов рано уменьшает количество «почти одинаковых» экранов, которые потом приходится править.
Генерация UI должна по умолчанию включать базовые проверки доступности:
Это не только про соответствие — это сокращает обращения в поддержку и улучшает удобство.
Используйте шаблоны для стандартных CRUD‑экранов, дашбордов и админ‑функций — они быстрее и проще в поддержке. Переходите к кастомному дизайну только там, где UI — часть ценности продукта (например, уникальный onboarding или специализированный визуальный рабочий поток).
Практический подход: начать с шаблонов, проверить поток с реальными пользователями, затем кастомизировать только действительно критичные экраны.
Аутентификация — то место, где приложение перестаёт быть демкой и начинает вести себя как продукт. Когда генератор «добавляет логин», он обычно создаёт набор экранов, таблиц и серверных правил, определяющих, кто пользователь и что он может делать.
Большинство генераторов предлагают стандартные пути:
ИИ может сгенерировать все три, но выбор зависит от аудитории и требований соответствия.
После идентичности идёт авторизация. ИИ обычно создаёт модель ролей, например:
Важнее названий ролей — уровень их реализации. Хорошая сборка применяет права в двух местах:
Просите (или проверьте) следующие настройки в сгенерированном коде:
Аутентификация усложняется на стыках: связывание аккаунтов (OAuth + email), сбросы пароля, приглашения в команду и смена email. Обращайте на это внимание как на критерии приёма и тестируйте рано — эти сценарии формируют объём поддержки позже.
На этом этапе приложение перестаёт быть отшлифованной демкой и начинает вести себя как настоящий продукт. Интеграции соединяют экраны и БД с сервисами, которые вы не хотите строить сами — платежи, email, карты, аналитика, CRM и т. д.
ИИ может предложить привычные интеграции по вашему кейсу (например, Stripe для платежей или SendGrid для transactional email). Но вам нужно подтвердить требования, которые влияют на реализацию:
Небольшие ответы здесь приводят к разным API‑вызовам, полям данных и требованиям соответствия.
На заднем плане процесс должен аккуратно подцепить учётные данные API:
Интеграции часто расширяют модель данных: добавление stripeCustomerId, хранение событий webhook или статус доставки писем. По мере изменений нужны миграции — безопасные поэтапные изменения БД. Хороший рабочий процесс избегает ломающих изменений: сначала добавляйте новые колонки, затем заполняйте данные, переключайте код на новый формат и только потом удаляйте старое.
Сюда также приходят webhooks и фоновые задачи, чтобы реальные события (платёж, bounce email, геокод) обновляли приложение надёжно.
Когда ИИ генерирует код, он может получить рабочую версию, которая всё же ломается на граничных случаях, плохо обрабатывает данные или падает после маленького изменения. Тесты — это страховочная сетка, превращающая «один раз заработало» в «будет работать дальше».
Unit‑тесты проверяют одну маленькую часть в изоляции — например, правильно ли считает калькулятор цен. Они быстрые и точно показывают, что именно сломалось.
Integration‑тесты проверяют взаимодействие частей — например, при сохранении заказа он записывается в БД и возвращает ожидаемый ответ. Они ловят проблемы «склейки» и несоответствия данных.
End‑to‑end (E2E) симулируют путь реального пользователя — например, «зарегистрироваться → войти → создать проект → пригласить коллегу». Они медленнее, но показывают ошибки, которые реально ощущают пользователи.
ИИ обычно хорошо генерирует:
Но сгенерированные тесты часто пропускают реальное поведение: грязные входные данные, таймауты, ошибки прав доступа и «странные» данные в продакшне.
Не гонитесь за процентом покрытия. Сфокусируйтесь на критических потоках и регрессиях:
Даже маленьким приложениям полезен простой CI: каждый пуш запускает одни и те же проверки автоматически. Типичный набор:
Здесь ИИ снова помогает: он может набросать первоначальные тест‑скрипты и конфиг CI, а вы решаете, какие ошибки критичны и держите набор в соответствии с реальным использованием.
Проверка безопасности — это момент, когда «работает» ставится под вопрос «как этим можно злоупотребить». Быстрая генерация кода ИИ может быстро воспроизвести распространённые ошибки — особенно по границам доверия, авторизации и работе с чувствительными данными.
Инъекции остаются классикой: SQL‑инъекции, инъекции команд и prompt‑инъекции, когда пользовательский ввод попадает в LLM‑запрос. Если ввод может менять запрос, путь к файлу или инструкцию — кто‑то это попытается использовать.
Нарушение контроля доступа проявляется как «в UI кнопка скрыта, значит всё безопасно». Нет. Каждый API‑маршрут должен проверять права на сервере, а каждое действие на уровне объекта (просмотр/редактирование/удаление) — проверять владельца или роль.
Утечки секретов происходят, когда ключи вшиты в код, логируются или случайно коммитятся. ИИ может скопировать небезопасные примеры из обучающих данных, вроде хранения токенов в localStorage или вывода секретов в debug‑лог.
ИИ может сканировать код на шаблоны (небезопасная конкатенация строк в запросах, пропущенные проверки auth, слишком широкие IAM‑права) и предлагать исправления. Он также может сгенерировать чек‑лист и базовую модель угроз.
Но ему часто не хватает контекста: какие эндпоинты публичны, какие поля чувствительны, что в вашем бизнесе значит «админ», как третья сторона ведёт себя при ошибках. Безопасность — про поведение системы, а не только стиль кода.
Начните с валидации ввода: определите, что значит «валидно» (типы, диапазоны, форматы) и отвергайте всё остальное. Добавьте кодирование вывода в веб‑UI, чтобы снизить XSS. Введите аудит‑логи для критичных действий (входы, смена прав, экспорты, удаления). Логи должны фиксировать кто/что/когда, но не хранить пароли, токены или полные платёжные данные.
Следите за зависимостями и используйте автоматический скан уязвимостей в CI — многие реальные утечки происходят из‑за устаревших библиотек.
Придерживайтесь минимизации данных: собирайте только нужное, держите только нужное время и избегайте хранения «на всякий случай». Добавьте лог доступа к чувствительным записям, чтобы можно было ответить: кто и зачем получил доступ к данным клиента?
Когда приложение работает у вас локально, это ещё не значит, что оно готово для реальных пользователей. Развёртывание — контролируемый процесс превращения кода в доступный сервис и поддержание стабильности при обновлениях.
Большинство команд используют конвейер релизов, чтобы сделать выпуски повторяемыми. Вкратце он:
Когда ИИ помогает, он может сгенерировать конфиги пайплайна, скрипты развёртывания и чек‑листы — но вы всё равно хотите, чтобы человек проверял, что именно выполняется и какие права задействованы.
Если вы используете платформу вроде Koder.ai, этот этап часто упрощается, потому что развёртывание и хостинг встроены в workflow, и при этом вы можете экспортировать исходники, если захотите запускать их в другом месте.
Окружения снижают риски:
Типичная ошибка — пропуск staging; там вы проверяете, что «запускается» также «запускается с реальными настройками».
Приложения требуют конфигурации: ключи API, пароли БД, почтовые данные и токены. Они не должны быть в репозитории. Обычно используют переменные окружения и хранилище секретов. Хорошая практика — регулярная ротация ключей и ограничение доступа, чтобы утечка одного ключа не оборачивалась полномасштабным компромиссом.
После релиза нужны сигналы раннего предупреждения:
Мониторинг превращает развёртывание из одноразового события в непрерывную обратную связь.
Запуск — это только начало: пользователи сообщают об ошибках, приоритеты меняются, и «маленькие правки» превращаются в новые фичи. С генератором на базе ИИ итерации могут быть быстрыми — но только при наличии ограничений на изменения.
Большинство изменений начинаются коротким сообщением: «кнопка оплаты иногда падает» или «добавьте теги». ИИ быстро отвечает, но быстрые фиксы могут ломать смежное поведение.
Рассматривайте каждое изменение — исправление бага, правка копирайта, новое поле — как маленький проект с ясной целью и способом проверки.
За время работы в проекте накапливаются решения: соглашения по именам, граничные случаи, роли пользователей, интеграции и компромиссы. Если ИИ не помнит эти решения, он может вернуть старые баги, дублировать логику или рефакторить в конфликтующих направлениях.
Решение — не в бесконечных подсказках, а в источнике истины: спецификации, архитектурных заметках, контрактах API и тестовых ожиданиях, которым ИИ должен следовать. Инструменты с поддержкой структурированного планирования помогают сохранять согласованность со временем.
Простая рутина помогает:
Платформы вроде Koder.ai помогают снижать риски: снимки и откаты делают итерации безопасными, особенно если LLM меняет много файлов сразу.
Оставаться в контроле значит требовать видимости, повторяемых проверок и простой обратной дороги, когда что‑то пошло не так.
Если вы оцениваете генераторы приложений на базе ИИ, смотрите дальше демо и спрашивайте, как обрабатывается полный пайплайн: трассируемость требований до кода, согласованная архитектура, генерация тестов, безопасные настройки по умолчанию и реальные пути отката. Именно это превращает «ИИ строит приложение» в повторяемый инженерный процесс, а не в разовую кучу кода.
(И если хотите практическую эталонную среду для сравнения, бесплатный тариф Koder.ai — удобный способ посмотреть, как далеко может зайти vibe‑кодинг: от режима планирования до развёртывания — прежде чем решать, сколько вы хотите кастомизировать или экспортировать в существующий пайплайн.)
Обычно это означает, что ИИ может сгенерировать первый черновик приложения: структуру проекта, базовые экраны, CRUD-эндпоинты, стартовую модель данных и иногда тесты.
Вам всё равно нужно сформировать требования, подтвердить обработку граничных случаев, проверить безопасность/конфиденциальность и итеративно доводить UX и корректность до уровня production.
Дайте четыре опоры:
Чем конкретнее вы опишете сценарии и правила, тем меньше ИИ будет догадываться.
Чёткий prompt должен указывать:
Если идея превращается в несколько конкретных пользовательских сценариев, качество результата заметно повышается.
Часто забывают следующие категории:
Определите границы MVP до генерации:
Если идея появляется в процессе работы, отложите её в фазу 2, если она прямо не поддерживает основную цель.
Ожидайте следующие результаты:
Если чего‑то не хватает, сгенерированный код будет основан на догадках.
Стабильность стека уменьшает расхождения в коде. Выберите единый подход для каждого слоя:
Избегайте смешения менеджеров состояния, конкурирующих библиотек компонентов или непоследовательной номенклатуры — ИИ генерирует связный код, когда правила стабильны.
Проверьте это как можно раньше:
Customer vs повлияют на БД, API, UI и аналитикуКак минимум, применяйте проверки прав в двух слоях:
Также убедитесь в безопасных настройках по умолчанию: хэширование паролей, разумное время сессий и ограничение частоты запросов на вход/сброс пароля.
Рассматривайте развёртывание как повторяемый конвейер:
Даже если ИИ генерирует скрипты и конфиг, проверяйте, какие права им выдаются и что выполняется автоматически.
Включите эти пункты в спецификацию, чтобы избежать сюрпризов на поздних этапах.
ClientfullName vs firstName/lastName, enum vs свободный текстИсправление имен и формы данных позже повлечёт за собой каскадные правки в эндпоинтах, формах и тестах.