Как инструменты ИИ позволяют создавать ПО, проговаривая идеи

Что такое «разговорное» создание ПО на самом деле

Разговорное создание ПО — это использование естественного языка (чат, голос или письменное техническое задание) как основного способа «программировать». Вместо того чтобы сразу писать код, вы описываете, чего хотите, просите первую версию, проверяете результат и уточняете через диалог.

Практическая смена парадигмы в том, что ваши слова становятся входом, который формирует требования, интерфейс, структуру данных и даже код. Вы по-прежнему выполняете продуктовую работу — уточняете цели, строите компромиссы и проверяете результат — но инструмент берет на себя больше черновой работы.

Как это выглядит на практике

Типичная сессия чередует описание намерения и реакцию на вывод:

• «Мне нужен простой инструмент для учёта счетов.»
• ИИ предлагает экраны, поля и базовый рабочий процесс.
• Вы корректируете детали: налоги, сроки, права доступа, экспорт.
• ИИ обновляет прототип, код или автоматизацию.

Ключ в том, что вы рулите, а не просто заказываете. Хорошее разговорное создание больше похоже на руководство младшим коллегой с частыми проверками, чем на выбор из меню.

Где это работает лучше всего

Это особенно полезно, когда задача понятна, а правила просты:

• Простые внутренние приложения (формы, дашборды, трекеры)
• Автоматизации (перемещение данных между инструментами, уведомления, отчёты)
• Прототипы для проверки идеи до вложения инженерных ресурсов

Преимущество — скорость: быстро можно получить кликабельный или рабочий прототип и решить, стоит ли его доводить.

Где возникают сложности

Ситуация ухудшается, когда предметная область содержит много крайних случаев или строгие ограничения:

• Сложные бизнес‑правила (выставление счетов, планирование, инвентарь, права доступа)
• Тяжёлые интеграции с нестандартными API
• Задачи с требованием соответствия (здоровье, финансы, регламентированные данные)

В таких случаях ИИ может сгенерировать то, что выглядит правильно, но упускает важные исключения.

Ожидания: скорость vs корректность vs контроль

Разговорное создание обычно оптимизирует в первую очередь скорость. Если вам нужна корректность, придётся больше времени тратить на спецификации и тесты. Если нужен контроль (архитектура, поддерживаемость, аудит), подключите инженера раньше — или рассматривайте вывод ИИ как черновик, а не финальный продукт.

Краткий обзор инструментов ИИ, которые используют люди

Когда говорят «я собрал это приложение, общаясь с ИИ», обычно задействуют несколько категорий инструментов. Каждая решает свою часть: превращает слова в экраны, логику, коннекторы данных или реальный код, который можно выпускать в продакшен.

Ассистенты в IDE vs веб‑билдеры

Ассистенты в IDE работают там, где разработчики пишут код (VS Code, JetBrains и др.). Они полезны, если у вас уже есть или вы хотите кодовую базу: генерируют функции, объясняют ошибки, рефакторят и пишут тесты.

Веб‑билдеры работают в браузере и ориентированы на быструю сборку: формы, дашборды, простые рабочие процессы и хостинг. Они часто ближе к опыту «опиши — и увидь», особенно для внутренних инструментов.

Полезная модель: ассистенты в IDE оптимизируют качество кода и контроль; веб‑билдеры — скорость и удобство.

Агенты vs копилоты: кто что делает

Копилот помогает с ближайшим шагом: «Напиши этот запрос», «Сверстай этот UI‑компонент», «Резюмируй требования». Вы остаётесь за рулём.

Агент ближе к делегированному работнику: «Собери рабочий прототип с логином и админ‑страницей», после чего он планирует задачи, генерирует файлы и итеративно работает. Агенты экономят время, но вам нужны контрольные точки, чтобы одобрять направление до большого объёма изменений.

Инструменты вроде Koder.ai делают ставку на такие агентные рабочие процессы: вы описываете результат в чате, платформа планирует и генерирует рабочее приложение, а вы итеративно управляете планом (режим планирования, снимки состояния, откат), чтобы изменения не «плыли».

Шаблоны, коннекторы и сгенерированный код

Многие «разговорные» инструменты работают на основе:

• Шаблонов (стартеры для CRM, бронирований, согласований)
• Коннекторов (готовые связи с Google Sheets, Slack, Stripe, БД)
• Сгенерированного кода (реальные исходники, которые можно экспортировать, версионировать и поддерживать)

Шаблоны и коннекторы сокращают то, что вам нужно описывать. Сгенерированный код определяет переносимость и поддерживаемость результата.

Если вам важно владеть тем, что вы построили, выбирайте платформы, которые генерируют обычный стек и позволяют экспортировать код. Например, Koder.ai ориентируется на React в вебе, Go + PostgreSQL на бэке и Flutter для мобайла — так результат выглядит и ведёт себя как типичный проект, а не как закрытая конфигурация.

Как выбирать инструменты под цель

Для прототипа приоритезируйте скорость: веб‑билдеры, шаблоны, агенты.

Для внутреннего инструмента важнее коннекторы, права доступа и аудитируемость.

Для продакшена приоритет — владение кодом, тестирование, варианты деплоя и возможность ревью изменений. Часто безопаснее использовать ассистент в IDE + фреймворк — если только ваш билдер не даёт мощные инструменты контроля (экспорт, окружения, откат).

Начните с формулировки проблемы, а не списка фич

Когда вы просите ИИ «построить приложение», он охотно сгенерирует длинный список фич. Проблема в том, что список фич не объясняет, зачем приложение существует, кто им пользуется и как понять, работает ли оно. Чёткая формулировка проблемы делает это.

Простая шаблонная формулировка

Напишите проблему так:

Для [основной пользователь], который [столкнулся с X], мы [доставим результат Y] чтобы [измеримая выгода Z].

Пример:

Для администратора небольшой клиники, который тратит много времени на звонки пациентам для подтверждения приёма, мы отправим автоматические SMS‑подтверждения, чтобы количество неявок упало на 20% за 30 дней.

Один абзац даёт ИИ (и вам) цель. Фичи становятся «возможными способами» достижения цели, а не целью сами по себе.

Держите цель узкой специально

Начните с одной узкой пользовательской проблемы и одного основного пользователя. Если смешивать аудитории («клиенты и админы и финансы»), ИИ сгенерирует общий набор, который тяжело довести до ума.

Опишите успех в одном предложении — если вы не можете это измерить, вы не сможете спроектировать компромиссы.

Превратите проблему в минимальное техническое задание

Добавьте немного структуры, чтобы ИИ мог собрать что‑то связное:

• Входы/выходы: какая информация поступает и какой результат должен выходить?
• Минимальный полезный набор функций: что нужно для создания ценности в первый день?
• Реальные примеры: 2–3 примера (данные, скриншоты, формы), показывающие реальность.

Если вы это сделаете заранее, ваши подсказки станут яснее («построй минимальное, что достигает Z»), и прототип будет ближе к реальной задаче.

Как описать идею, чтобы ИИ смог её реализовать

Если вы можете объяснить идею коллеге, вы обычно сможете объяснить её ИИ — с небольшим добавлением структуры. Цель не в хитром «prompt engineering», а в том, чтобы дать модели достаточно контекста для хороших решений и сделать эти решения видимыми, чтобы вы могли их корректировать.

Простой формат спецификации, который работает

Начните подсказку с четырёх блоков:

• Цель: как выглядит «готово» (одно предложение).
• Пользователи: кто использует и что они хотят достичь.
• Правила: что всегда должно быть верно (права, крайние случаи, критерии успеха).
• Примеры: 3–6 реалистичных входов и ожидаемых выходов.

Это сокращает лишние итерации, потому что ИИ сможет сопоставить вашу идею с потоками, экранами, полями данных и валидациями.

Делайте ограничения явными (иначе ИИ будет угадывать)

Добавьте блок «Ограничения», в котором ответьте на вопросы:

• Платформы: web, iOS/Android, Slack, таблица и т. п.
• Источники данных: существующая база данных, Google Sheets, загрузка CSV, API.
• Потребности по приватности: какие данные чувствительны, что нельзя хранить, правила хранения.
• Что не делать: явно укажите, чего вы не хотите.

Даже одна строчка вроде «Личные данные не покидают внутренние инструменты» может изменить предложения ИИ.

Попросите вопросы перед генерацией результата

Заканчивайте подсказку: «Прежде чем что‑то генерировать, задайте мне 5–10 уточняющих вопросов.» Это предотвращает уверенный, но неверный первый черновик и выносит скрытые решения на ранние этапы.

Ведите журнал решений

Отвечая на вопросы, попросите ИИ вести короткий Журнал решений в чате:

• Решение
• Почему оно выбрано
• Открытые вопросы

Тогда каждый раз, когда вы говорите «поменяй X», ИИ может обновлять журнал и держать сборку в рамках, а не «уходить в сторону».

Повторяемый рабочий цикл: от чата к рабочему прототипу

Если вы относитесь к ИИ как к одноразовому генератору, вы часто получите что‑то, что выглядит правильно, но ломается в реальных сценариях. Лучше использовать маленький повторяемый цикл: описать, сгенерировать, попробовать, исправить.

Шаг 1: набросайте экраны и пользовательский поток простыми словами

Начните с самого простого пути, который должен пройти пользователь (happy path). Опишите его как короткую историю:

• Кто пользователь?
• Что он видит первым?
• Какое действие он делает дальше?
• Что считается успехом?

Попросите ИИ превратить историю в список экранов и кнопок/полей на каждом экране. Будьте конкретны: «Экран входа с email + паролем + сообщением об ошибке», а не «безопасная аутентификация».

Шаг 2: попросите ИИ предложить поля данных и правила валидации

Когда экраны ясны, переключитесь на информацию, которую прототип должен хранить.

Подсказка: «На основе этих экранов предложи поля данных, примеры значений и правила валидации.» Ищите конкретику:

• обязательные vs опциональные поля
• форматы (email, дата, валюта)
• ограничения (максимальная длина, минимальное значение)
• базовые бизнес‑правила (например, дата окончания не может быть раньше даты начала)

Этот шаг предотвращает распространённую проблему: интерфейс есть, а модель данных расплывчата.

Шаг 3: сгенерируйте простой UI и свяжите основной поток

Теперь попросите рабочий срез, а не весь продукт. Укажите один поток, который нужно провести от конца до конца (например: «Создать запись → сохранить → увидеть подтверждение»). Если платформа поддерживает — запросите заполненные примерными данными варианты, чтобы сразу можно было кликать.

Если вы используете платформу вроде Koder.ai, тут же проявляются преимущества встроенного хостинга, деплоя и экспорта кода: вы можете валидировать поток в живой среде, а затем решить, оставаться в платформе или передать инженерам.

Шаг 4: итерации короткими тестовыми циклами

Прогоняйте прототип как пользователь и держите заметки короткими и проверяемыми:

• «Если оставить поле телефона пустым, запись всё равно сохраняется — должно быть обязательным.»
• «После отправки хочу попасть на страницу деталей, а не на список.»

Отдавайте ИИ небольшие пачки таких замечаний. Цель — стабильный прогресс: одна ясная правка, одно обновление, один повторный тест. Именно такой ритм превращает «разговорные идеи» в прототип, который можно оценить.

Практические примеры, которые можно скопировать

Ниже три небольших сборки, которые можно начать в одном чате. Скопируйте текст «Что вы говорите», потом подставьте имена, поля и правила под свою ситуацию.

Пример A: Лёгкий персональный трекер (поля, представления, фильтры)

Что вы говорите: «Собери лёгкий "Трекер привычек + настроения". Поля: дата (обязательно), привычка (список: Сон, Прогулка, Чтение), сделал(ся) (да/нет), настроение (1–5), заметки (опционально). Представления: (1) Сегодня, (2) Эта неделя группировкой по привычке, (3) Тренды настроения. Фильтры: показать только 'сделал = нет' для текущей недели. Сгенерируй модель данных и простой UI.»

Что ИИ выдаст: предложенную таблицу/схему, базовую верстку экранов и готовый конфиг/код (в зависимости от инструмента) для трёх представлений и фильтров.

Что вы проверяете: типы полей (дата vs текст), значения по умолчанию (сегодняшняя дата) и корректность временного окна для фильтра (неделя с понедельника или воскресенья).

Пример B: Форма приёма клиентов + email‑уведомления

Что вы говорите: «Собери форму 'Приём клиента' с полями: имя, email, телефон, требуемая услуга, предпочтительная дата, диапазон бюджета, чекбокс согласия. При отправке: сохранить в таблицу/список и отправить мне уведомление по почте и автоответ клиенту. Включи шаблоны темы и тела письма.»

Что ИИ выдаст: форму, место хранения и два шаблона писем с переменными‑заполнителями.

Что вы проверяете: доставляемость почты (from/reply‑to), текст согласия и что уведомления отправляются один раз на отправку.

Пример C: Скрипт очистки данных или автоматизация в таблице

Что вы говорите: «У меня CSV с колонками: Full Name, Phone, State. Нормализуй телефон в E.164, убери лишние пробелы, преобразуй имена в Title Case и сопоставь названия штатов в 2‑буквенные коды. Выведи очищенный CSV и сводку изменённых строк.»

Что ИИ выдаст: скрипт (например, на Python) или шаги для таблицы, плюс идею 'отчёта об изменениях'.

Что вы проверяете: прогон на 20 строках, граничные случаи (отсутствующий телефон, добавочные номера), и что столбцы не перезаписываются непреднамеренно.

Качество и безопасность: как избежать «работает на моей подсказке»

ИИ может быстро дать рабочую демо‑версию — но демо часто хрупко. Обычная ошибка — сборка, которая работает только при точных входных данных. Чтобы выпустить надёжный продукт, рассматривайте любой вывод ИИ как первый черновик и намеренно ищите баги.

Считайте вывод ИИ черновиком (потому что он им и является)

Даже если код «запускается», логика может быть неполной. Попросите ИИ объяснить допущения и перечислить крайние случаи: пустые поля, очень длинные входы, отсутствие записей, часовые пояса, округление валют, тайм‑ауты сети и конкурентные правки.

Полезная привычка: после генерации функционала запросите чек‑лист «что может пойти не так», а затем проверьте каждый пункт сами.

Базовые требования безопасности, которые нельзя пропускать

Большинство проблем у ИИ‑сборок возникают на базовом уровне, а не в изощрённых атаках. Явно проверьте:

• Аутентификация и права доступа: кто что видит и что происходит, если пользователь не в системе.
• Обращение с секретами: API‑ключи и креденшиалы не должны быть в фронте или в публичных репозиториях.
• Границы данных: валидация входов и избегание паттернов, допускающих инъекции.

Если сомневаетесь, спросите ИИ: «Покажи, где выполняется проверка прав, где хранятся секреты и как валидируются входы.» Если он не укажет конкретные файлы/строки — задача не завершена.

Тестируйте на реальных данных и неожиданных входах

Happy path скрывает баги. Создайте небольшой набор «жёстких» тестов: пустые значения, необычные символы, огромные числа, дубли, файлы неправильного типа. Если есть доступ к реалистичным (и допустимым) образцам данных — используйте их.

Делайте видимыми ошибки через логирование

Молчаливые ошибки дорого обходятся. Добавьте понятные сообщения для пользователей («Платёж не прошёл — попробуйте ещё раз») и подробные логи для вас (ID запроса, метки времени, шаг, где упало). Когда просите ИИ добавить логирование, уточняйте, что вам нужно для отладки: очищенные входы, принятые решения и ответы внешних API.

Если цель — качество, вы не просто "лучше формулируете подсказки" — вы строите страховочную сетку.

Дебаг и итерации: работайте с ИИ как с напарником

ИИ быстро генерирует код, но реальное ускорение даёт подход: краткий контекст, план действий, ревью изменений и история, к которой можно откатиться.

Держите подсказки короткими — и версионируйте

Длинные подсказки прячут важное. Привыкайте к «v1, v2, v3»:

• Формулируйте короткую задачу («Исправь ошибку логина при пробелах в пароле — v3»).
• Вставляйте текущие требования (или критерии приёмки) в чат, чтобы модель не гадала.
• Включайте точный текст ошибки и где он появляется (консоль, серверные логи, расшифровка скриншота).

Так проще сравнивать попытки и не сваливаться в новые фичи.

Просите допущения и сводку изменений

Перед правкой пусть ИИ перечислит, что он считает верным:

• «Перечисли ваши допущения о среде и входах.»
• «Объясни, что ты изменишь и почему.»

После правки запросите чек‑лист: файлы, которые тронулись, функции, что поменялись, и какое поведение теперь должно быть другим.

Используйте контрольные точки, как с человеком‑разработчиком

Итерации проходят легче, если можно откатиться:

• Коммитьте часто (даже маленькие фиксы).
• Предпочитайте диффы вместо перезаписи файлов: «Выводи единый diff.»
• Ревьюте мелкими шагами, затем запускайте приложение.

Если ваш билдер поддерживает снимки состояния и откат (Koder.ai, например), используйте их как Git‑снимки: делайте небольшие обратимые изменения и держите «последнюю рабочую» версию под рукой.

Когда застряли — сузьте проблему и попросите диагностику

Вместо «Не работает» уменьшите масштаб:

• Приведите один падающий пример входа и ожидаемый выход.
• Потребуйте таргетированную диагностику: «Добавь логирование вокруг X и покажи, какие значения мы должны увидеть.»
• Если правка уходит в бесконечность, заморозьте фичи и добейтесь минимального воспроизводимого бага.

Так вы превращаете размытые проблемы в выполнимую задачу, которую ИИ сможет надежно исправить.

Понимание ограничений (и когда эскалировать)

Разговорные билдеры отлично превращают ясные описания в рабочие экраны, базовую логику и простые модели данных. Но есть граница между «полезным прототипом» и «настоящим продуктом», и тогда нужна большая структура — иногда человеческий разработчик.

Что лучше оставить под ручное управление

Некоторые области слишком важны, чтобы полностью доверять генерируемой логике без тщательного ревью:

• Платежи: правила ценообразования, возвраты, расчёт налогов, повторные попытки, спорные списания.
• Права и доступ: роли, кто что видит, журналы аудита.
• Критические бизнес‑правила: всё, что может привести к финансовым потерям, юридическому риску или вреду клиенту при неточности.

Хорошее правило: если ошибка потребует общения с клиентами или бухгалтерских исправлений — делайте этот участок «человеческим» с ИИ в роли помощника, а не решающего.

Когда привлекать разработчика

Эскалируйте раньше, чтобы сэкономить время, когда встречаете:

• Интеграции с внешними системами (ERP/CRM, SSO, вебхуки, платёжные шлюзы), где нужна надёжность.
• Требования по производительности (большие объёмы данных, много пользователей, медленные запросы, кэширование).
• Требования соответствия и безопасности (SOC 2, HIPAA, GDPR, правила хранения данных).

Если вы часто переписываете одну и ту же подсказку, вероятно, это дизайн‑ или архитектурная проблема, а не проблема подсказок.

Признаки, что прототип превращается в продукт

Вы уже не экспериментируете — вы эксплуатируете:

• Люди зависят от него ежедневно или еженедельно.
• Вы учитываете права, платежи или чувствительные данные.
• Баги имеют реальные последствия.
• Нужны мониторинг, бэкапы и контроль изменений.

Простой чек‑лист для передачи разработчику

Когда подключаете инженера, передайте:

• Требования: роли пользователей, ключевые потоки, крайние случаи, «что нельзя».
• Архитектурные заметки: сущности данных, интеграции, где живут данные.
• Тест‑кейсы: 10–20 реальных сценариев (happy path + случаи ошибок), которые определяют «готово».

Так вы превратите разговорный прогресс в инженерно выполнимую задачу, не потеряв исходного смысла.

Приватность, IP и ответственное использование

Создавать софт, «проговаривая» его, удобно, но как только вы вставляете реальные данные или внутренние документы в ИИ‑инструмент, вы принимаете юридические и безопасные решения.

Не вставляйте чувствительные данные в подсказки

Считайте подсказки сообщениями, которые могут сохраняться, просматриваться или случайно стать общими. Не загружайте записи клиентов, данные сотрудников, секреты, креденшиалы или что‑то регулируемое.

Практический подход:

• Редактированные фрагменты (уберите имена, ID, адреса, токены)
• Синтетические примеры (выдуманные данные, сохраняющие структуру и крайние случаи)
• Схемы вместо строк (определения таблиц, типы полей, диапазоны примеров)

Если нужно сгенерировать безопасные мок‑данные, попросите модель создать их по вашей схеме, а не копировать продовые выгрузки.

Проверьте настройки хранения и доступа

Не все ИИ‑инструменты одинаково работают с данными. Перед использованием уточните:

• Хранение данных: сохраняется ли контент? как долго? можно ли удалить?
• Использование для обучения: используется ли ваш контент для улучшения моделей по умолчанию?
• Контроль доступа: кто в организации видит чаты, проекты и общие рабочие области?

При возможности выбирайте бизнес‑тарифы с админ‑контролями и опцией отключения использования данных для обучения.

Уважайте права на IP и лицензии

ИИ может суммаризировать или трансформировать текст, но он не даёт прав, которых у вас нет. Будьте аккуратны, когда вставляете:

• Код из репозиториев с жёсткими лицензиями
• Проприетарную документацию или платные курсы
• Внутренние материалы, которые вы не уполномочены переиспользовать

Если код генерируется «на основе» чего‑то, зафиксируйте источник и проверьте лицензию.

Введите лёгкий шаг ревью

Для внутренних инструментов заведите простое правило: один человек проверяет обращение с данными, права доступа и внешние зависимости, прежде чем расширять доступ. Короткий шаблон в вики команды (или /blog/ai-tooling-guidelines) обычно предотвращает большинство ошибок.

Деплой и измерение результатов

Деплой — это момент, когда «крутой прототип» становится чем‑то, чему можно доверять. С ИИ‑сборками хочется постоянно шлифовать подсказки, поэтому рассматривайте релиз как чёткую веху, а не как ощущение готовности.

Определите "готово" до деплоя

Опишите definition of done так, чтобы нетехнический коллега мог проверить. Сопряжите с простыми приёмочными тестами.

Пример:

• Готово значит: форма собирает запросы, отправляет подтверждение по e‑mail и логирует запрос в таблицу.
• Приёмочные тесты: отправить запрос с валидными данными → письмо приходит в течение 1 минуты; отправить с пустыми обязательными полями → пользователь видит понятную ошибку; строка в таблице соответствует отправленным данным.

Это не даёт шанса выпустить «кажется, что работает».

Отслеживайте, что просили и что выпустили

ИИ‑инструменты легко менять поведением при небольших правках. Ведите короткий журнал изменений:

• Что вы просили построить (одно предложение)
• Что фактически выпустили (одно предложение)
• Известные пробелы или крайние случаи

Это облегчает ревью и предотвращает тихое расширение объёма работ — особенно когда возвращаетесь к проекту позже.

Измеряйте эффект реальными метриками

Выберите 2–3 метрики, связанные с исходной проблемой:

• Сэкономленное время: минуты на задачу до/после
• Снижение ошибок: меньше опечаток, неполных заявок
• Удовлетворённость пользователей: однократный рейтинг после использования

Если нельзя измерить — нельзя понять, улучшает ли решение ситуацию.

План следующей итерации по данным, а не догадкам

Через неделю‑две посмотрите, что реально произошло: где пользователи уходят, какие запросы падают, какие шаги пропускаются.

Потом приоритезируйте одну итерацию: сначала исправить самую болезненную проблему, потом добавить одну маленькую функцию, а «приятные мелочи» отложить. Так разговорное создание остаётся практичным, а не бесконечным экспериментом с подсказками.

Простой чек‑лист, чтобы сделать это привычкой

Чтобы разговорное создание не было разовым экспериментом, стандартизируйте повторяющиеся элементы: одностраничный PRD, библиотеку подсказок и лёгкие защитные меры. Тогда вы сможете запускать этот плейбук регулярно.

Одностраничный PRD, который можно переиспользовать

Скопируйте в документ и заполните перед использованием ИИ‑инструмента:

• Проблема (1–2 предложения): что не так сейчас?
• Для кого: основной пользователь + как выглядит успех.
• Use case (happy path): короткая история от начала до конца.
• Входы: данные, которые даёт пользователь (формы, файлы, интеграции).
• Выходы: что получает пользователь (экран, отчёт, письмо, экспорт).
• Правила/ограничения: политики, обязательные пункты, «не делать».
• Крайние случаи: 3–5 «что если».
• Критерии приёмки: 5–10 проверяемых утверждений.
• Риски: приватность, точность, утверждения, зависимости.

Ваша библиотека подсказок (маленькая, но мощная)

Создайте общую заметку с подсказками, которые будут полезны в проектах:

• Уточнитель: «Задай до 10 вопросов, чтобы сделать этот PRD тестируемым, затем предложи допущения.»
• Генератор спецификации: «Преобразуй этот PRD в пользовательские истории + критерии приёмки + простую модель данных.»
• Планировщик прототипа: «Предложи план прототипа в 3 итерации; итерация 1 — не более 2 часов.»
• Писатель тестов: «Составь чек‑лист тестов из критериев приёмки, включая крайние случаи.»

Храните примеры хороших ответов рядом с каждой подсказкой, чтобы коллегам было проще ориентироваться.

Защитные правила, которые сохранят вас в безопасности

Запишите это один раз и используйте постоянно:

• Список одобренных инструментов: какие ИИ‑инструменты разрешены для работы.
• Правила по данным: что никогда нельзя вставлять (PII клиентов, секреты, контракты). Используйте плейсхолдеры.
• Шаги проверки: кто подписывает PRD, кто ревьюит логику/код, кто тестирует.
• Правило релиза: когда что считается «прототипом», а что — «готовым к выпуску».

Еженедельный чек‑лист привычек

Перед началом работы:

• PRD заполнен и шарится
• Классификация данных проверена
• Выбрана метрика успеха (время, ошибки, конверсия и т. п.)

Во время работы:

• Подсказки и ответы сохраняются в журнал проекта
• Допущения явно перечислены

Перед релизом:

• Критерии приёмки пройдены
• Проведено взаимное ревью
• План отката записан

Следующее чтение: смотрите другие практические руководства на /blog. Если сравниваете тарифы для индивидуального использования и для команд — см. /pricing. Если хотите попробовать агентный рабочий процесс «чат → сборка → деплой → экспорт», Koder.ai — один из вариантов для оценки вместе с вашими текущими инструментами.