Как большие языковые модели превращают идеи на простом английском в веб‑, мобильные и бэкенд‑приложения: требования, UI‑потоки, модели данных, API, тестирование и деплой.
Идея продукта, выраженная простыми словами, обычно начинается как смесь намерения и надежды: для кого это, какую проблему решает и что считать успехом. Это может быть пара предложений («приложение для назначения выгулов собак»), примерный сценарий («клиент запрашивает → выгульщик принимает → оплата») и пара обязательных функций («push‑уведомления, рейтинги»). Этого достаточно, чтобы обсудить идею — но недостаточно, чтобы последовательно построить продукт.
Когда говорят, что LLM может «перевести» идею в приложение, полезный смысл таков: превратить размытые цели в конкретные, проверяемые решения. «Перевод» — это не просто перефразирование, это добавление структуры, чтобы вы могли просмотреть, поставить под сомнение и внедрить результаты.
LLM хорошо справляются с созданием первого черновика основных блоков:
Типичный «конечный результат» выглядит как чертёж полноценного продукта: веб‑интерфейс (часто для админов), мобильный интерфейс (для пользователей в пути), бэкенд‑сервисы (аутентификация, бизнес‑логика, уведомления) и хранилище данных (БД и файловое хранилище).
LLM не всегда может надёжно выбирать компромиссы, потому что правильные ответы зависят от контекста, который вы, возможно, не указали:
Рассматривайте модель как систему, предлагающую варианты и значения по‑умолчанию, а не как окончательную истину.
Наиболее распространённые ошибки предсказуемы:
Настоящая цель «перевода» — сделать предположения видимыми, чтобы вы могли подтвердить, пересмотреть или отвергнуть их до того, как они закрепятся в коде.
Прежде чем LLM сможет превратить «Сделай приложение для X» в экраны, API и модели данных, нужен продуктовый бриф, достаточный для проектирования. Этот шаг — о превращении расплывчатого намерения в общую цель.
Запишите формулировку проблемы в одно‑два предложения: кто испытывает трудности, с чем именно и почему это важно. Затем добавьте метрики успеха, которые можно наблюдать.
Например: «Сократить время, которое требуется клинике для назначения повторного приёма». Метрики: среднее время на назначение, процент неявок, доля пациентов, записавшихся самостоятельно.
Перечислите основные типы пользователей (не всех, кто может касаться системы). Для каждого укажите основную задачу и короткий сценарий.
Полезный шаблон подсказки: «Как [роль], я хочу [сделать что‑то], чтобы [получить выгоду]». Стремитесь к 3–7 ключевым сценариям, описывающим MVP.
Ограничения — это разница между чистым прототипом и продуктом, готовым к релизу. Укажите:
Будьте конкретны, что входит в первый релиз, а что откладывается. Простое правило: функции MVP должны поддерживать основные сценарии end‑to‑end без ручных обходных путей.
Если хотите, оформите это как одностраничный бриф и держите его как «источник правды» для следующих шагов (требования, UI‑потоки и архитектура).
Идея на простом языке обычно содержит цели («помочь людям записываться на занятия»), предположения («пользователи будут входить в систему») и расплывчатую область («сделать просто»). LLM полезен тем, что может превратить такой ввод в требования, которые вы проверите, исправите и утвердите.
Перепишите каждое предложение как user story. Это вынуждает уточнить, кто хочет что и почему:
Если история не указывает роль или выгоду, она, вероятно, всё ещё слишком расплывчата.
Сгруппируйте истории по функциям и отметьте каждую как must‑have или nice‑to‑have. Это помогает избежать расширения объёма работ до начала дизайна и разработки.
Например: «push‑уведомления» могут быть nice‑to‑have, а «отменить бронь» обычно — must‑have.
Добавьте простые, проверяемые правила под каждой историей. Хорошие критерии приёма конкретны и наблюдаемы:
LLM часто по‑умолчанию выдаёт «happy path», поэтому явно запросите крайние случаи, такие как:
Этот набор требований становится «источником правды», по которому вы будете оценивать дальнейшие выводы (UI‑потоки, API и тесты).
Идея становится пригодной к реализации, когда она превращается в пользовательские сценарии и экраны, соединённые понятной навигацией. На этом этапе не выбирают цвета — определяют, что пользователи могут делать, в каком порядке и что считать успехом.
Начните с путей, которые имеют наибольшее значение. Для многих продуктов структура выглядит так:
Модель может набросать эти потоки пошагово. Ваша задача — подтвердить, что обязательно, что опционально и где пользователь может безопасно выйти и вернуться.
Попросите два артефакта: инвентарь экранов и карту навигации.
Хороший результат даёт согласованность в наименованиях экранов (например, «Order Details» vs «Order Detail»), определяет точки входа и содержит состояния пустых списков (нет результатов, нет сохранённых элементов).
Преобразуйте требования в поля форм с правилами: обязателен/опционален, форматы, лимиты и дружелюбные сообщения об ошибках. Пример: правила для пароля, формат адреса оплаты или «дата должна быть в будущем». Убедитесь, что валидация есть и inline (по мере ввода), и при отправке.
Включите читаемые размеры текста, достаточный контраст, полную поддержку клавиатуры на вебе и сообщения об ошибках, которые объясняют, как исправить проблему (а не просто «Неверный ввод»). У каждого поля должна быть метка, а порядок фокуса — логичный.
Архитектура — это план приложения: какие части существуют, за что каждая отвечает и как они общаются. Когда LLM предлагает архитектуру, ваша задача — убедиться, что она достаточно проста для реализации сейчас и достаточно ясна для развития в будущем.
Для большинства новых продуктов правильный старт — единый бэкенд (монолит): один код‑репозиторий, один деплой, одна БД. Быстрее строить, проще отлаживать и дешевле эксплуатировать.
Часто оптимальным является модульный монолит: всё ещё один деплой, но код организован по модулям (Auth, Billing, Projects и т.д.) с чёткими границами. Разделение на сервисы откладывают до реальной нагрузки: большая посещаемость, команда, требующая независимых деплоев, или часть системы с иным масштабированием.
Если модель предлагает «микросервисы», попросите её аргументировать этот выбор конкретными потребностями, а не гипотетическими причинами.
Хороший план архитектуры перечисляет базовые элементы:
Модель также должна указать, где живёт каждая часть (бэкенд vs мобильный/веб) и как клиенты взаимодействуют с бэкендом (обычно REST или GraphQL).
Архитектура остаётся неясной, если не зафиксировать базовые вещи: фреймворк бэкенда, БД, хостинг и подход к мобильной части (нативная или кросс‑платформа). Попросите модель оформить это как «Предположения», чтобы все понимали, против чего проектируются решения.
Вместо больших переработок предпочитайте небольшие «аварийные выходы»: кэширование, очередь для фоновых задач и статeless‑серверы, чтобы можно было добавить инстансы. Лучшие архитектурные предложения объясняют эти опции, сохраняя v1 простым.
Идея продукта полна существительных: «пользователи», «проекты», «задачи», «платежи», «сообщения». Моделирование данных — это шаг, где LLM превращает эти сущности в общее представление того, что нужно хранить и как всё связано.
Начните с перечисления ключевых сущностей и задайте вопрос: что чему принадлежит?
Например:
Затем определите связи и ограничения: может ли задача существовать без проекта, можно ли редактировать комментарии, можно ли архивировать проекты и что происходит с задачами при удалении проекта.
Далее модель предлагает первичный скелет схемы (SQL‑таблицы или NoSQL‑коллекции). Держите модель простой и сфокусированной на принятиях решений, влияющих на поведение.
Типичный пример:
Важно: фиксируйте поля статуса, временные метки и уникальные ограничения (например, уникальный e‑mail). Эти детали определяют фильтры UI, уведомления и отчётность.
Реальные приложения нуждаются в ясных правилах доступа. LLM должен сделать владение явным (owner_user_id) и промоделировать доступ (членства/роли). Для мульти‑тенантных продуктов введите сущность tenant/organization и привяжите tenant_id к тем записям, которые нужно изолировать.
Также определите, как применяются права доступа: по ролям (admin/member/viewer), по владению или их комбинации.
Наконец, решите, что нужно логировать и что удалять. Примеры:
Эти решения предотвращают неприятные сюрпризы при требованиях соответствия, поддержке или вопросах по биллингу.
API — это место, где обещания приложения становятся реальными действиями: «сохранить профиль», «показать мои заказы», «поиск объявлений». Хороший вывод начинается с действий пользователя и превращает их в небольшой набор понятных эндпоинтов.
Перечислите основные элементы взаимодействия (Projects, Tasks, Messages). Для каждого определите, что пользователь может делать:
Обычно это отражается в эндпоинтах вида:
POST /api/v1/tasks (create)\n- GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)\n- GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)\n- PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)\n- DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)Создать задачу: пользователь отправляет title и due date.
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
Ответ возвращает сохранённую запись (включая поля, сгенерированные сервером):
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
(Обратите внимание: блоки кода выше не переводятся — это примеры запросов/ответов.)
Попросите модель производить согласованные ошибки:
Для повторных попыток используйте idempotency keys в POST и дайте ясные рекомендации вроде «retry after 5 seconds».
Мобильные клиенты обновляются медленно. Используйте версионированный базовый путь (/api/v1/...) и избегайте ломающих изменений:
GET /api/version)Безопасность — не задача «потом». Когда LLM превращает идею в спецификации, вы хотите, чтобы безопасные настройки были явными — чтобы первая версия не оказалась случайно уязвимой.
Попросите модель рекомендовать основной метод входа и резервный, а также что происходит при проблемах доступа (потеря доступа, подозрительная активность). Распространённые варианты:
Уточните политику сессий (короткоживущие access‑токены, refresh‑токены, выход на всех устройствах) и поддерживается ли MFA.
Аутентификация идентифицирует пользователя; авторизация ограничивает доступ. Побуждайте модель выбрать один понятный подход:
project:edit, invoice:export) — для гибкости\n- Доступ на уровне объектов (критично): пользователи видят/меняют только то, что им принадлежит или чем с ними поделилисьХороший вывод включает примерные правила: «Только владелец проекта может удалить проект; соучастники могут редактировать; зрители — комментировать».
Пусть модель перечислит конкретные меры, а не общие обещания:
Также запросите чек‑лист угроз: CSRF/XSS, безопасные cookie, безопасная обработка загрузок файлов.
По умолчанию собирайте минимально необходимый объём данных: только то, что реально нужно, и только на нужный срок.
Попросите LLM набросать текст простым языком для:
Если вы добавляете аналитику — обеспечьте отказ от трекинга (opt‑out) или явное согласие, где требуется, и задокументируйте это в настройках и политике конфиденциальности.
Хорошая LLM может превратить ваши требования в план тестирования, который окажется полезным — если вы привяжете всё к критериям приёма, а не к общим «должно работать».
Начните с передачи модели списка функций и критериев приёма, затем попросите её сгенерировать тесты по каждому критерию. Солидный вывод включает:
Если тест не ссылается на конкретный критерий — скорее всего, это лишнее.
LLM может также предложить фикстуры, отражающие реальные случаи: «грязные» имена, недостающие поля, часовые пояса, длинный текст, ненадёжные сети и «почти дубликаты».
Попросите:
Добавьте отдельный мобильный чек‑лист:
LLM хороши в создании каркасов тестов, но проверьте:
Рассматривайте модель как быстрого автора тестов, но не как окончательное QA‑утверждение.
Модель может сгенерировать много кода, но пользователи получают выгоду только тогда, когда это безопасно запущено и вы видите, что происходит после релиза. Этот шаг — про повторяемые релизы: одни и те же шаги каждый раз, с минимальными сюрпризами.
Настройте простой CI, который выполняется на каждом pull request и при слиянии в main:
Даже если код сгенерирован LLM, CI покажет, работает ли он после изменения.
Используйте три окружения с разными целями:
Конфигурация должна управляться через переменные окружения и секреты (не в коде). Правило: если изменение требует правки кода — это, вероятно, неправильная конфигурация.
Для типичного full‑stack приложения:
Планируйте три сигнала:
Здесь AI‑помощь в разработке становится операционной: вы не просто генерируете код — вы запускаете продукт.
LLM может превратить расплывчатую идею в нечто, что похоже на полноценный план — но отшлифованный текст может скрывать пробелы. Наиболее частые ошибки предсказуемы, и их можно предотвратить привычками.
Слабые выводы обычно связаны с четырьмя проблемами:
Дайте модели конкретику:
Попросите чек‑листы по результату. Например: требования считаются готовыми, если в них есть критерии приёма, состояния ошибок, роли/права и измеримые метрики успеха.
Выводы LLM рассыпаются, когда спецификации, заметки по API и идеи UI живут в разных местах. Поддерживайте один живой документ (простой markdown), где связаны:
При повторном промптинге вставляйте актуальный фрагмент и говорите: “Обнови только разделы X и Y; остальное не менять.”
Если вы внедряете по ходу, полезно использовать рабочий процесс с возможностью быстрого отката и снимков. Например, Koder.ai в режиме «planning mode» позволяет зафиксировать спецификацию (предположения, открытые вопросы, критерии приёма), сгенерировать каркасы web/mobile/backend из одной нити чата и полагаться на снапшоты/откат при регрессиях. Экспорт исходников полезен, чтобы архитектура и репозиторий оставались согласованными.
Вот как может выглядеть «перевод» LLM от начала до конца — и где человек должен замедлиться и принять решения.
Идея: «Маркетплейс сиделок для животных: владельцы публикуют запросы, сиделки откликаются, оплата удерживается до завершения работы.»
LLM может превратить это в черновик:
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviews.Это полезно — но ещё не «готово». Это структурированное предложение, требующее валидации.
Продуктовые решения: что делает «валидным» отклик? Может ли владелец пригласить сиделку напрямую? Когда запрос считается «закрытым»? Эти правила влияют на экраны и API.
Безопасность и приватность: подтвердите RBAC (владельцы не читают чужие чаты), защиту платежей и правила хранения данных (удалить чат через X месяцев). Добавьте меры против злоупотреблений: rate limiting, спам‑фильтры, аудит‑логи.
Торговля производительностью: решите, что должно быть быстро (поиск/фильтр запросов, чат). Это влияет на кэш, пагинацию, индексы и фоновые задачи.
После пилота пользователи могут попросить «повторить запрос» или «отменить с частичным возвратом». Вносите это в обновлённые требования, регенерируйте или патчьте затронутые потоки, затем прогоняйте тесты и проверки безопасности.
Фиксируйте «почему», а не только «что»: ключевые бизнес‑правила, матрицу прав, контракты API, коды ошибок, миграции БД и короткий runbook для релизов и инцидентов. Это поможет понять сгенерированный код через 6 месяцев.
В этом контексте «перевод» означает преобразование расплывчатой идеи в конкретные, проверяемые решения: роли, пользовательские пути, требования, данные, API и критерии успеха.
Это не просто перефразирование — это явная фиксация предположений, чтобы вы могли подтвердить или отклонить их до начала разработки.
Практическая первая версия обычно включает:
Рассматривайте это как черновой план, который нужно проверить, а не как окончательную спецификацию.
Потому что LLM не знает ваших реальных ограничений и компромиссов без явного указания. Люди должны принимать решения по:
Пусть модель предложит варианты — выбирайте их сознательно.
Дайте модели достаточно контекста, чтобы с ней можно было работать:
Если вы не можете дать этот бриф коллеге и получить ту же интерпретацию — он ещё не готов.
Сфокусируйтесь на превращении целей в пользовательские истории + критерии приёма.
Хороший пакет обычно содержит:
Это станет вашим «источником правды» для UI, API и тестов.
Попросите два артефакта:
Проверьте, что:
Вы проектируете поведение, а не визуалку.
Для большинства v1‑продуктов правильный старт — монолит или модульный монолит.
Если модель сразу предлагает микросервисы, попросите конкретные обоснования (нагрузка, независимые деплои, разные требования к масштабированию). Предпочитайте «аварийные выходы»:\n
Делайте v1 простым для выпуска и отладки.
Попросите модель явно указать:
Решения с данными влияют на фильтры UI, уведомления, отчётность и безопасность.
Требуйте согласованности и удобства для мобильных клиентов:
/api/v1/...)\n- Ясные CRUD + search/filter эндпоинты\n- Стабильные request/response примеры\n- Стандартный формат ошибок (400/401/403/404/409/429/500)\n- Idempotency‑ключи для повторяемых POSTНе вносите ломаюющие изменения: добавляйте новые поля как опциональные и держите окно депрекации.
Попросите модель составить план тестирования, а затем проверьте его по критериям приёма:
Требуйте реальные фикстуры: часовые пояса, длинные тексты, почти‑дубликаты, нестабильные сети. Генерируемые тесты — это старт, а не финальное QA‑решение.