Узнайте, как ИИ интерпретирует инструкции на простом языке, планирует UX‑потоки, генерирует интерфейсы и код и итеративно дорабатывает результат с учётом обратной связи, чтобы получить рабочие фичи и экраны.
«Письменные инструкции» — это слова, которыми вы уже объясняете, что хотите построить — оформленные так, чтобы на них могли опереться ИИ (и команда).
На практике цель не в идеальном слоге. Важно ясное намерение (какой результат вы хотите) и чёткие границы (что разрешено, а что нет), чтобы системе не приходилось догадываться.
Это может быть что угодно — формально или неформально:
Ключ в том, что текст описывает результаты и ограничения. Когда есть и то, и другое, ИИ может надёжно предложить экраны, потоки и детали реализации без выдумывания бизнес‑правил.
Рабочая функция — это больше, чем мокап. Обычно она включает:
Например, «сохранённые адреса» — это не просто страница: это набор экранов (список, добавление/редактирование), правил (обязательные поля, адрес по умолчанию) и связки (API‑вызовы, обновление состояния).
Большинство команд приходят к простому циклу:
Опиши → сгенерируй → проверь → уточни
Вы даёте спецификацию, ИИ предлагает UI/UX и реализацию, вы проверяете точность и соответствие продукту, затем уточняете требования, пока результат не станет тем, что вы имели в виду.
Если вы используете vibe-coding‑платформу вроде Koder.ai, этот цикл часто становиться ещё плотнее: вы остаетесь в одном месте — описываете фичу в чате, генерируете изменения в приложении и быстро итеративно дорабатываете (с возможностью отката).
ИИ ускоряет наброски экранов, предложения потоков и производство кода, но люди всё ещё:
Думайте о ИИ как об ускорителе превращения текста в первый (и второй) черновик — при этом люди остаются ответственными за финальный результат.
ИИ гибок по форматам, но привередлив к ясности. Он может работать с одним абзацем, списком, фрагментом PRD или набором user story — если намерение и ограничения явны.
Самые полезные отправные точки обычно включают:
Эти элементы говорят ИИ, что вы строите и что считается «хорошо», что сокращает лишние итерации.
Если требования отсутствуют, ИИ заполнит пробелы значениями по умолчанию, которые могут не соответствовать вашим правилам. Укажите:
Расплывчато: «Добавьте экран оформления и сделайте его простым.»
Конкретно: «Добавьте поток оформления для залогиненных пользователей. Шаги: Адрес → Доставка → Оплата → Проверка. Поддержать карту + Apple Pay. Сохранять до 3 адресов на пользователя. Показывать налог и доставку перед оплатой. Если оплата неудачна — сохранить корзину и показать опцию повтора. Успех = заказ создан, квитанция отправлена на почту, инвентарь уменьшен.»
Чёткие входные данные помогают ИИ сгенерировать экраны, тексты, валидацию и логику в соответствии с реальными ограничениями. Вы получаете меньше несовпадающих предположений, меньше переработок и более быстрый путь от первого черновика до того, что команда может рецензировать, тестировать и выпускать.
Прежде чем ИИ начнёт генерировать экраны или писать код, ему нужно понять, что вы имеете в виду, а не только что написали. Этот шаг по сути «прочитывает» вашу спецификацию как продакт‑менеджер: извлекает цели, вовлечённых людей и правила, делающие фичу корректной.
Большинство спецификаций содержат повторяющиеся строительные блоки:
Когда эти элементы ясны, ИИ переводит текст в структурированное понимание, которое последующие шаги превращают в потоки, экраны, данные и логику.
ИИ также распознаёт распространённые продуктовые паттерны и сопоставляет бытовые формулировки с концептами реализации. Например:
Это отображение полезно, потому что превращает расплывчатые существительные в конкретные строительные блоки, которыми пользуются дизайнеры и инженеры.
Даже хорошие спецификации оставляют пробелы. ИИ может отметить, чего не хватает, и предложить вопросы для уточнения, например:
Иногда хочется двигаться дальше даже без всех ответов. ИИ может выбрать разумные значения по умолчанию (например, стандартные правила паролей), одновременно пометив допущения для проверки.
Ключ — видимость: допущения должны быть явно перечислены, чтобы человек мог подтвердить или исправить их до релиза.
Когда намерение расшифровано, следующий шаг — превратить письменную спецификацию в то, что можно построить: план функции. Пока не код — сначала структура.
Хороший план начинается с перевода предложений в экраны, навигацию и пользовательские пути.
Например: «Пользователи могут сохранять товары в вишлист и просматривать его позже» обычно подразумевает (1) взаимодействие на странице товара, (2) экран вишлиста, (3) доступ к нему из основной навигации.
Попросите ИИ перечислить экраны и затем описать «happy path», плюс пару типичных отклонений (не авторизован, товар удалён, пустой список).
Далее ИИ должен разделить фичу на задачи, понятные командам:
Здесь же обнаруживаются расплывчатые требования: если не сказано, что делать при попытке сохранить тот же товар дважды, план должен вынести этот вопрос.
Держите критерии приёмки простыми и понятными. Пример:
Попросите ИИ помечать элементы как must-have vs nice-to-have (например «поделиться вишлистом» может быть nice‑to‑have). Это предотвращает тихое расширение объёма за пределы первоначальной спецификации.
С планом функции ИИ может помочь превратить текст в конкретную «карту экранов» и ранний набросок интерфейса. Цель — не идеальный пиксель‑дизайн, а общий, проверяемый модель того, что увидит пользователь.
Начните с описания happy path в виде короткого рассказа: чего хочет пользователь, где он начинает, что нажимает и что считается успехом. На этой основе ИИ предложит минимальный набор экранов (и что должно быть на каждом).
Попросите также общие альтернативы: «Что если пользователь не залогинен?», «Что если нет результатов?», «Что если пользователь бросает процесс на половине пути?». Так вы избежите UI, который работает лишь в демо.
Если в спецификации есть намёки на раскладку (например: «хедер с поиском, список результатов с фильтрами, основной CTA внизу»), ИИ может выдать структурный черновик:
Лучшие промпты включают приоритеты контента («показывать цену и наличие выше описания»), правила взаимодействия («фильтры сохраняются между сессиями») и ограничения («mobile‑first; управлять одной рукой»).
Рабочий продукт нуждается не только в «нормальном» экране. Попросите ИИ перечислить и определить состояния, которые вы будете реализовывать:
Эти решения по состояниям напрямую влияют на объём разработки и доверие пользователей.
ИИ может помочь поддерживать согласованность, предложив переиспользуемые компоненты и правила: типографика, сетки отступов, стили кнопок и паттерны форм.
Если у вас уже есть компоненты, дайте ссылку на внутренние руководства (например, /design-system) и попросите ИИ переиспользовать их вместо изобретения новых паттернов.
Далее переводим «что приложение должно делать» в «что приложение должно хранить» и «что оно должно позволять». Здесь текстовая спецификация превращается в модель данных и набор бизнес‑правил.
ИИ начинает с того, что вычленяет «существительные» в тексте и рассматривает их как сущности. Например, «Пользователи могут создавать Проекты и добавлять Задачи, менеджеры утверждают табели» даёт сущности: User, Project, Task, TimeEntry.
Для каждой сущности ИИ предлагает поля и отмечает, что отсутствует:
Он также должен отметить косвенные крайние случаи: «Только одна активная подписка на аккаунт» (ограничение уникальности) или «Сумма заказа должна равняться сумме позиций» (вычисляемая валидация).
Хороший результат сохраняет правила читаемыми, не спрятанными в коде. Примеры:
Наконец, постройте карту того, как записи меняются со временем: create, update, delete и что делать вместо удаления (soft delete). ИИ также может предложить аудит‑трейлы (кто что и когда изменил) и версионирование, когда спецификация требует прослеживаемости.
Теперь можно сгенерировать «первый рабочий» код: UI, которым кликают люди, и логику, делающую его корректным.
Если вы используете Koder.ai, платформа обычно создаёт связную full‑stack реализацию (веб, бэкенд, база) из чат‑спецификации с возможностью экспортировать исходники для дальнейшей работы.
По спецификации типа «Добавить экран «Создать проект» с полями name, owner и visibility» ИИ может сгенерировать:
Он также может сгенерировать переиспользуемые блоки (например, <ProjectForm />), чтобы код оставался согласованным.
На сервере ИИ может набросать базовый «контракт» фичи:
Важно связать бэкенд‑логику с правилами спецификации («Только админы могут ставить видимость private»), а не просто сохранять всё, что UI присылает.
ИИ может подключить UI к вашему API‑клиенту (fetch/Axios/React Query и т.д.), включая кеширование и повторы там, где это уместно. Он также должен сгенерировать удобную обработку ошибок: сообщения на уровне полей для ошибок валидации и явный запасной план при сетевых сбоях.
// 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.' });
}
}
(Блок кода выше не переводится — оставлен в оригинале.)
Генерируемый код полезен, когда он следует вашим соглашениям: понятные имена, предсказуемая структура папок, небольшие функции и общие утилиты (валидаторы, API‑клиент, хелперы по правам).
Если у вас есть стиль‑гайд или предпочтительные паттерны, укажите их явно и дайте ссылки на внутренние документы, например /engineering/frontend или /engineering/api-guidelines.
К этому моменту у вас есть экраны, UI‑компоненты, структуры данных и бизнес‑правила. «Связывание» — это когда эти части действительно начинают взаимодействовать: кнопки запускают действия, действия делают запросы на бэкенд, ответы обновляют UI, а права определяют, что видно пользователю.
ИИ может соединить экраны согласно спецификации: создать маршруты (URL или пути приложения), определить, что происходит после ключевых действий, и передавать контекст между страницами.
Например: «После сохранения вернуться к списку и подсветить новый элемент» становится конкретным потоком — submit → await success → navigate to list → показать toast и фокус на новой строке.
Спецификации часто упоминают роли («Admin может редактировать, Viewer только смотреть»). Связывание значит принудить это в нескольких местах:
ИИ полезен здесь тем, что может генерировать согласованные проверки по всему приложению (не только на одном экране), снижая риск «выглядит заблокированным, а эндпоинт всё же работает».
Большинство фич зависят от конфигураций: базовый URL API, ключи аналитики, feature flags, бакеты хранения и т.д. ИИ может настроить отдельные параметры для dev/staging/prod, не раскрывая секретов в коде.
Типичные артефакты:
Цель — полный цикл: «нажать → запрос → ответ → обновление UI». ИИ может добавить недостающий связующий код (стейты загрузки, обработку ошибок, повторы) и сгенерировать простые проверки типа:
Именно здесь фича перестаёт быть мокапом и начинает вести себя как реальный продукт.
Когда фича «работает», тестируйте её так, как это сделает реальный пользователь (и хаотичный реальный мир). ИИ помогает превращать критерии приёмки в конкретные проверки и ускорять скучные части отладки.
Если ваша спецификация говорит: «Пользователь может сбросить пароль и видит сообщение подтверждения», ИИ может предложить тест‑кейсы на нескольких уровнях:
Важно давать ИИ точные критерии приёмки и контекст: название фичи, ключевые экраны и существующие тестовые соглашения.
Спецификации обычно описывают счастливый путь. ИИ полезен для мозгового штурма «а что если», чтобы найти сценарии, породившие бы тикеты:
Не обязательно исправлять всё сразу, но важно решить, какие случаи критичны для вашего риска.
Когда тест падает, дайте ИИ то, что запросил бы разработчик: упавшую проверку, логи, stack traces и точные шаги воспроизведения.
ИИ может:
Рассматривайте его предложения как гипотезы и подтверждайте их прогоном теста и проверкой поведения в UI.
Первый сгенерированный ИИ черновик обычно «хорош для реакции», но не «готов к релизу». Итерация — это процесс превращения правдоподобной фичи в надёжную: уточнение требований, исправление крайних случаев и внесение изменений маленькими, проверяемыми шагами.
Здоровый цикл выглядит так: сгенерировал → проверил → попросил конкретное изменение → сравнил изменения → повторил.
Вместо переспрашивания всего приложения, стремитесь к таргетированным обновлениям. Попросите ИИ изменить только одну часть (экран, компонент, правило валидации, запрос) и вернуть дифф или явно помеченное «до/после». Так легче подтвердить, что изменение решило проблему, не сломав что‑то ещё.
Если ваш рабочий процесс это поддерживает, держите изменения в маленьких коммитах и ревьюйте их как pull request коллеги: просмотрите дифф, запустите приложение и проверьте поведение.
Платформы вроде Koder.ai выигрывают от такого подхода: используйте «planning mode», чтобы согласовать объём и потоки, затем генерируйте и итеративно меняйте узкими кусками, опираясь на снапшоты/откат при экспериментах.
Расплывчатые просьбы («сделай красивее», «почини флоу») дают расплывчатые результаты. Сильный запрос указывает:
Добавьте критерии приёмки, когда это возможно: «Кнопка «Оплатить» дизейблена, пока обязательные поля не валидны» или «При смене страны доставки налог пересчитывается сразу».
Обращайтесь с выводом ИИ как с кодом, которым вы владеете. Требуйте коротких заметок к изменениям: что поменялось, почему и что проверить.
Когда ИИ предлагает рефакторинг, попросите объяснить цель и перечислить возможные риски (например, «изменяет момент валидации» или «меняет обработку ответа API»).
Итерация заканчивается, когда вы достигаете чётких критериев релиза. Определите границы:
На этом этапе фиксируйте спецификацию, выпускайте и планируйте следующий релиз как новую, ограниченную задачу.
ИИ может превратить письменные спецификации в удивительно полные фичи, но он не заменит человеческого суждения. Рассматривайте вывод как черновик, требующий проверки — особенно если он касается пользовательских данных, оплат или прав доступа.
Предположите, что всё, что вы вставляете в промпт, может быть сохранено или просмотрено. Не включайте:
Если нужен реализм — анонимизируйте: замените имена плейсхолдерами, перемешайте ID и опишите паттерны («10k пользователей, 3 роли») вместо живых экспортов.
ИИ полезен для генерации базовых проверок безопасности, но их нужно проверить вручную.
Перед тем как просить код или экраны, включите:
Когда у вас есть прототип, договоритесь о быстром ревью: сравните его с дорожной картой, решите, что идёт в релиз сейчас, а что откладывается, и задокументируйте изменения.
Если хотите помочь с превращением черновиков в план — посмотрите /pricing или связанные руководства в /blog. Если исследуете чат‑управляемую разработку, Koder.ai создан для такого рабочего процесса: превращайте письменные спецификации в рабочие веб/бэкенд/мобильные фичи, быстро итерайте и экспортируйте исходники, когда будете готовы.
"Письменные инструкции" — это любой текст, который чётко указывает намерение (какой результат вы хотите получить) и ограничения (правила, что разрешено и что нет). Это может быть короткое сообщение в Slack, фрагмент PRD, user story, критерии приёмки или список крайних случаев — важна не формальность, а ясность.
«Рабочая» функция обычно включает в себя больше, чем визуализацию:
Макет показывает внешний вид; рабочая функция корректно работает end-to-end.
Обычно команды используют простой цикл итераций:
Скорость даёт быстрый черновик; качество — дисциплинированный обзор и итерация.
ИИ быстро среагирует, но будет подставлять свои допущения, если вы не укажете:
Чем больше таких деталей — тем меньше доработок и неожиданных «разумных значений», не подходящих бизнесу.
Начните с четырёх элементов:
Это даёт ИИ направление и эталон качества, а не только идею функции.
Конкретные спецификации описывают:
Такие подробности переводятся напрямую в экраны, правила и API‑поведение.
Попросите ИИ подготовить план функции перед кодом:
Это выявляет пропуски в требованиях на раннем этапе, когда правки дешёвые.
Попросите явные определения для каждого ключевого состояния экрана:
Большая часть проблем в продакшене — не в счастливом пути, а в отсутствии проработки этих состояний.
ИИ обычно извлекает сущности (существительные) и предлагает:
Попросите также описать жизненный цикл данных: create/update/soft-delete и нужна ли аудиторская трассировка или версионирование.
Считать вывод ИИ черновиком и ввести защитные меры:
Используйте ИИ для ускорения итераций, но оставляйте людям ответственность за корректность, безопасность и качество.