Посмотрите, как ИИ превращает размытые промпты в архитектуры, готовые к продакшену: формирование требований, выявление допущений, соотнесение компромиссов и валидация дизайна.
«Размытый prompt» — нормальная отправная точка, потому что большинство идей начинаются как намерение, а не как спецификация: «Сделайте портал для клиентов», «Добавьте AI-поиск» или «Транслируйте события в реальном времени». Люди знают, какой результат хотят, но ещё не определили границы, риски или инженерные решения, которые делают это выполнимым.
«Prompt to architecture» — это рабочий процесс превращения такого намерения в последовательный план: что строить, как части взаимодействуют, где проходят потоки данных и что должно быть выполнено, чтобы всё работало в продакшене.
Готовая к продакшену архитектура — это не «есть диаграммы». Это проект, который явно отвечает на:
ИИ хорошо ускоряет раннее мышление: генерирует кандидаты архитектур, предлагает распространённые паттерны (очереди, кэши, границы сервисов), выявляет пропущенные нефункциональные требования и набрасывает контракты интерфейсов или чеклисты.
ИИ может ввести в заблуждение, когда уверенно говорит о деталях, которые не может проверить: выбор технологий без контекста, недооценка сложности эксплуатации или пропуск ограничений, известных только вашей организации (комплаенс, существующие платформы, навыки команды). Относитесь к выводам как к предложениям для обсуждения, а не к окончательным ответам.
Этот пост описывает практичный, повторяемый рабочий процесс от prompt → требования → допущения → варианты → решения с прослеживаемыми компромиссами.
Он не заменит отраслевой опыт, детальный расчёт ёмкостей или проверку безопасности — и не будет утверждать, что для каждого prompt есть единственная «правильная» архитектура.
Размытый prompt часто смешивает цели («сделать дашборд»), решения («использовать микросервисы») и мнения («сделать быстро»). Прежде чем набрасывать компоненты, нужно сформулировать проблему настолько конкретно, чтобы её можно было проверить и аргументировать.
Напишите одно-два предложения, которые называют основного пользователя, задачу, которую он пытается выполнить, и срочность.
Пример: «Менеджерам поддержки нужно единое представление по открытым тикетам и риску SLA, чтобы они могли приоритизировать работу ежедневно и снизить пропуски SLA в этом квартале.»
Если prompt не определяет реального пользователя — запросите его. Если не указана причина срочности — вы не сможете позже ранжировать компромиссы.
Преобразуйте „хорошо“ в измеримые результаты. Предпочитайте смесь продуктовых и операционных сигналов.
Выберите небольшой набор (3–5). Слишком много метрик создаёт путаницу; слишком мало скрывает риск.
Опишите «счастливый путь» простым языком, затем перечислите кейсы на краях, которые повлияют на архитектуру.
Пример счастливого пути: пользователь входит → ищет клиента → видит текущий статус → обновляет поле → запись аудита сохранена.
Краевые случаи, которые нужно выявить рано: офлайн/плохое соединение, частичные права доступа, дубликаты, импорты больших объёмов, таймауты, повторные попытки и поведение при недоступной зависимости.
Укажите, что вы не будете строить в этой версии: интеграции, которые не поддерживаются, продвинутую аналитику, мульти-региональность, кастомные рабочие процессы или полный набор инструментов администрирования. Чёткие границы защищают сроки и упрощают разговоры о «Фазе 2».
После того как эти четыре части оформлены, prompt становится общим контрактом. ИИ может помочь его уточнить, но не должен его выдумывать.
Размытый prompt часто смешивает цели («сделать просто»), функции («посылать уведомления») и предпочтения («использовать serverless»). Этот шаг разделяет их на список требований, на который можно опираться при проектировании.
В начале вынесите конкретные поведения и затронутые элементы:
Хорошая проверка: можно ли указать экран, API-эндпоинт или background-job для каждого требования?
Они формируют архитектуру сильнее, чем многие ожидают. Переводите расплывчатые формулировки в измеримые показатели:
Зафиксируйте границы, чтобы не проектировать идеальную систему, которую нельзя внедрить:
Напишите несколько «done means…» утверждений, которые любой сможет проверить, например:
Эти требования и ограничения станут входными данными для кандидатов архитектур, которые вы будете сравнивать дальше.
Размытый prompt редко терпит неудачу из-за технической сложности — он терпит неудачу потому, что все молча заполняют недостающие детали по-разному. Прежде чем предлагать архитектуру, используйте ИИ, чтобы вынести эти молчаливые допущения наверх и отделить факты от предположений.
Начните с «дефолтов», которые люди обычно подразумевают:
Эти допущения сильно влияют на выборы кэша, очередей, хранилищ, мониторинга и стоимости.
Попросите ИИ составить простую таблицу (или три коротких списка):
Это предотвращает то, чтобы ИИ (и команда) принимали предположения за факты.
Полезные вопросы включают:
Записывайте допущения явно («Предположим пик 2 000 запросов/мин», «Предположим наличие PII»). Обращайтесь к ним как к черновым входным данным для пересмотра — по возможности связав каждое допущение с тем, кто его подтвердил и когда. Это упрощает объяснение и изменение компромиссов в будущем.
Размытый prompt редко подразумевает единственно «правильный» дизайн. Самый быстрый путь к производственному плану — набросать несколько рабочих вариантов, затем выбрать дефолт и чётко объяснить, при каких условиях вы смените выбор.
Для большинства ранних продуктов начните с одного деплойного бэкенда (API + бизнес-логика), одной базы данных и небольшого набора управляемых сервисов (auth, email, object storage). Это упрощает деплой, отладку и изменения.
Выбирайте этот подход, когда: команда небольшая, требования меняются, трафик непредсказуем.
То же единое деплойное приложение, но с явными модулями (billing, users, reporting) и background worker для медленных задач (импорты, уведомления, вызовы AI). Добавьте очередь и политики повторных попыток.
Выбирайте это, когда: есть долгие задачи, периодические всплески или нужна более чёткая ответственность — без разделения на отдельные сервисы.
Выделяйте отдельные компоненты в сервисы, когда есть весомая причина: строгая изоляция (комплаенс), необходимость независимо масштабируемого горячего узла (например, обработка медиа) или отдельные циклы релиза.
Выбирайте это, когда: у вас есть конкретные паттерны нагрузки, организационные границы или риски, которые оправдывают дополнительную операционную сложность.
По этим опциям явно указывайте различия:
Полезный выход от ИИ — небольшая таблица решений: «Дефолт = A, перейти на B если есть фоновые задачи, перейти на C если выполнено условие X». Это предотвращает преждевременный переход на микросервисы и держит архитектуру привязанной к реальным требованиям.
Удивительно, сколько в архитектуре сводится к согласию по тому, что такое данные системы, где они хранятся и кто их может менять. Если смоделировать это рано, последующие шаги (компоненты, интерфейсы, масштабирование, безопасность) станут гораздо менее догадочными.
Начните с перечисления нескольких объектов, вокруг которых вращается система — обычно это существительные из prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event и т. п. Для каждого объекта укажите владение:
Здесь ИИ полезен: он может предложить начальную доменную модель по prompt, а вы подтверждаете, что реально, а что подразумевается.
Решите, является ли объект преимущественно транзакционным (OLTP) — много мелких чтений/записей, требующих согласованности, — или аналитическим (агрегации, тренды, отчёты). Смешение этих потребностей в одной БД часто создаёт напряжение.
Обычный паттерн: OLTP‑база для приложения + отдельное аналитическое хранилище, заполняемое событиями или выгрузками. Важно согласовать хранение с тем, как используются данные, а не только с их семантикой.
Набросайте путь, который проходят данные через систему:
Явно укажите риски: PII-данные, дублированные записи, конфликтующие источники (две системы претендуют на истину) и неясные семантики удаления. Эти риски определяют границы: что должно оставаться внутренним, что можно шарить и что требует аудита или контроля доступа.
Когда границы и данные согласованы, превратите это в конкретную карту компонентов: что существует, кто за что отвечает и как они общаются. Здесь ИИ наиболее полезен как «генератор диаграмм словами» — он может предложить чистые разделения и заметить пропущенные интерфейсы.
Стремитесь к небольшому набору компонентов с чёткой ответственностью. Хорошая проверка: «Если это сломалось, кто это починит и что нужно поменять?» Например:
Выберите базовый стиль общения и обоснуйте исключения:
ИИ может помочь соотнести каждый кейс с самым простым интерфейсом, отвечающим требованиям по задержкам и надёжности.
Перечислите сторонние сервисы и решите, что делать при их сбоях:
Напишите компактную «таблицу интеграций»:
Эта карта становится основой для тасков на реализацию и для ревью.
Архитектура может выглядеть идеально на диаграмме и провалиться в первый же день продакшена. До того как писать код, сделайте «продакшен-контракт» явным: что происходит при нагрузке, при сбоях и при атаках — и как вы будете это диагностировать.
Опишите, как система ведёт себя, когда зависимости медленные или упали. Добавьте таймауты, ретраи с джиттером и чёткие правила circuit-breaker. Делайте операции идемпотентными, используя request IDs или idempotency keys.
Если вы обращаетесь к внешним API, предполагайте rate limits и стройте backpressure: очереди, ограничение конкурентности и градуированную деградацию (например, ответы «попробуйте позже» вместо накопления задач).
Опишите схему аутентификации (как пользователи доказывают свою личность) и авторизации (что им доступно). Выпишите топовые сценарии угроз: украденные токены, злоупотребление публичными эндпоинтами, инъекции через входные данные или эскалация привилегий.
Также опишите работу с секретами: где хранятся, кто имеет доступ, частота ротации и трейлы аудита.
Задайте цели по пропускной способности и задержке (даже грубые). Затем выберите тактики: кэширование (что, где, TTL), батчинг для разговорчивых вызовов, асинхронная обработка через очереди для долгих задач и ограничения для защиты общих ресурсов.
Решите про структурированные логи, ключевые метрики (latency, error rate, глубина очереди), границы распределённого трейсинга и базовые алерты. Привяжите каждый алерт к действию: кто реагирует, что проверять и как выглядит «безопасный режим».
Считайте эти решения элементами архитектуры не менее важными, чем эндпоинты и базы данных.
Архитектура — это не единый «лучший» ответ, а набор решений в условиях ограничений. ИИ полезен тем, что быстро перечисляет опции, но вам нужно чёткое объяснение почему выбран тот или иной путь, что было отдано взамен и что может изменить выбор в будущем.
| Option | Cost | Speed to ship | Simplicity | Scale headroom | Notes / When to revisit |
|---|---|---|---|---|---|
| Managed services (DB, queues, auth) | Medium–High | High | High | High | Revisit if vendor limits/features block needs |
| Self-hosted core components | Low–Medium | Low–Medium | Low | Medium–High | Revisit if ops burden exceeds team capacity |
| Monolith first | Low | High | High | Medium | Split when deploy frequency or team size demands |
| Microservices early | Medium–High | Low | Low | High | Only if independent scaling/ownership is required now |
Опишите «приемлемые отказы» (например, периодическая задержка писем) и области, которые «не должны падать» (платежи, потеря данных). Ставьте защитные слои там, где ошибки дороги: бэкапы, идемпотентность, rate limits и чёткие пути отката.
Некоторые дизайны увеличивают нагрузку на on-call и сложность отладки (больше движущихся частей, больше ретраев, распределённые логи). Отдавайте предпочтение решениям, которые соответствуют реальности поддержки: меньше сервисов, ясная наблюдаемость и предсказуемые сценарии отказа.
Сделайте критерии выбора явными: требования комплаенса, кастомизация, задержки и наличие персонала. Если выбирать self-hosted ради экономии, зафиксируйте скрытую цену: патчи, апгрейды, планирование ёмкости и реагирование на инциденты.
Отличные архитектуры — результат множества небольших выборов. Если решения живут только в диалогах или памяти, команды будут повторять дебаты, выпускать непоследовательные решения и испытывать трудности при изменениях требований.
Создавайте Architecture Decision Record (ADR) для каждого ключевого выбора (БД, паттерн сообщений, модель аутентификации, подход к деплою). Держите их короткими и однообразными:
ИИ особенно полезен здесь: он может суммировать варианты, извлечь компромиссы из обсуждений и набросать ADR, который вы дополняете деталями.
Допущения меняются: трафик может вырасти, комплаенс ужесточиться или внешний API стать ненадёжным. Для каждого ключевого допущения добавьте exit ramp:
Это превращает будущие изменения в запланированные шаги, а не в пожарные работы.
Привяжите рисковые решения к тестируемым этапам: spikes, бенчмарки, небольшие прототипы или нагрузочные тесты. Запишите ожидаемые результаты и критерии успеха.
Наконец, версионируйте ADR по мере изменения требований. Не перезаписывайте историю — добавляйте обновления, чтобы проследить, что изменилось, когда и почему. Если вам нужен лёгкий формат, свяжите с внутренним шаблоном по относительному URL, например /blog/adr-template.
Черновая архитектура не «готова», когда аккуратно выглядит на диаграмме. Она готова, когда люди, которые будут её строить, защищать, эксплуатировать и оплачивать, согласны с ней — и когда есть доказательства, подтверждающие рискованные места.
Используйте короткий чеклист, чтобы вынести важные вопросы на поверхность рано:
Держите вывод конкретным: «Что мы сделаем?» и «Кто за это отвечает?», а не общие намерения.
Вместо единственной оценки пропускной способности предоставьте диапазоны нагрузки и затрат, отражающие неопределённость:
Попросите ИИ показать расчёты и допущения, а затем сопоставьте их с текущей аналитикой или похожими системами.
Перечислите критические зависимости (провайдер LLM, vector DB, очередь, сервис auth). Для каждой зафиксируйте:
Зафиксируйте ревью, а не полагайтесь на молчаливое согласие:
Если остаются разногласия — запишите их как решения, которые нужно принять, с владельцами и датами, и двигайтесь вперёд с ясностью.
ИИ может быть сильным партнёром по дизайну, если вы относитесь к нему как к младшему архитектору: он быстро генерирует варианты, но ему нужны контекст, проверки и направление.
Начните с того, чтобы дать ИИ «коробку» для работы: бизнес‑цель, пользователи, масштаб, бюджет, дедлайны и любые непреложные условия (стек, комплаенс, хостинг, задержка). Затем попросите его сначала перечислить допущения и открытые вопросы, прежде чем предлагать решения.
Простое правило: если ограничение важно — укажите его явно. Не ожидайте, что модель сама его выведет.
Если цель — пройти путь от «плана архитектуры» к «работающей системе», не теряя принятия решений при передаче, важен рабочий инструмент. Платформы вроде Koder.ai могут быть полезными, потому что тот же диалог, который помогает уточнить требования, способен перенести эти ограничения в реализацию: планирование, повторяемые итерации и экспорт кода, когда вы готовы владеть пайплайном.
Это не отменяет архитектурных ревью — скорее, повышает планку документации допущений и нефункциональных требований, потому что вы быстрее переходите от предложения к работающему приложению.
Используйте короткие шаблоны, дающие структурированный вывод:
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)
(Этот блок кода оставлен без перевода — он должен оставаться как шаблон примера.)
Попросите сначала первый вариант, затем сразу запросите критику:
Это мешает модели застревать на одном пути слишком рано.
ИИ может звучать уверенно, но ошибаться. Частые проблемы:
Если хотите, вы можете сохранить выводы как лёгкие ADR и держать их рядом с репозиторием (см. /blog/architecture-decision-records).
Размытый prompt: «Постройте систему, которая оповещает клиентов, когда доставка задерживается.»
ИИ помогает перевести это в конкретные потребности:
Два ранних вопроса часто переворачивают дизайн:
Запись таких допущений предотвращает быстрое строительство неправильного решения.
ИИ предлагает архитектуры:
Option 1: Синхронный API: carrier webhook → delay scoring service → notification service
Option 2: На основе очереди: webhook → enqueue event → workers score delays → notifications
Решение: выбирать на основе очереди, если надёжность перевозчика и всплески трафика — риски; выбирать синхронно, если объёмы малы и SLA перевозчика строгое.
Артефакты, делающие план реально исполнимым:
"Prompt to architecture" — это рабочий процесс превращения намерения (например, «постройте клиентский портал») в план, пригодный для реализации: требования, допущения, варианты, явные решения и сквозной обзор компонентов и потоков данных.
Относитесь к результатам AI как к предложению, которое нужно проверить и отредактировать, а не как к окончательному ответу.
Под «готовой к продакшену архитектурой» понимают проект, который явно покрывает:
Диаграммы помогают, но они не определяют готовность к продакшену.
Напишите 1–2 предложения, которые указывают:
Если в запросе нет реального пользователя или срочности, запросите эти данные — иначе вы не сможете корректно ранжировать компромиссы.
Выберите 3–5 измеримых метрик, смешивая продуктовые и операционные показатели, например:
Избегайте «разбухания» метрик: их слишком много делает приоритеты неясными; слишком мало — скрывает риски.
Ранние скрытые допущения перечисляйте явно (трафик, качество данных, терпимость пользователей к задержкам, наличие on-call), затем разнесите по категориям:
Документируйте допущения явно (кто/когда подтвердил), чтобы их можно было оспорить и обновить.
Начните с нескольких рабочих вариантов и выберите дефолт с явными «условиями смены», например:
Цель — отслеживаемые компромиссы, а не единственно «правильное» решение.
Назовите ключевые доменные объекты (сущности) — User, Order, Ticket, Event и т. п., и для каждой укажите:
Для каждой внешней зависимости (платёжный провайдер, messaging, LLM, внутренняя API) опишите поведение при сбоях:
Предполагаем, что у всех поставщиков есть rate limits, и проектируйте backpressure, чтобы всплески не приводили к каскадным отказам.
Используйте ADR, чтобы зафиксировать:
Добавляйте «exit ramps», привязанные к триггерам (например, «если > X RPS — вводим read replicas»). Храните ADRы в поиске и версионируйте; лёгкий шаблон можно положить по относительной ссылке, например /blog/adr-template.
Дайте AI узкий «ящик»: цель, пользователи, масштаб, ограничения (бюджет, сроки, комплаенс, стек) и попросите:
Затем прогоняйте циклы «критика и доработка» (что хрупко, что не покрыто, что упростить). Следите за уверенными, но непроверенными утверждениями модели и требуйте явной неопределённости там, где она есть.
Сопоставьте хранилище с шаблонами доступа (OLTP vs аналитика) и набросайте сквозной поток данных (ингест → валидация/обогащение → хранение/удаление).