Узнайте, как одна ИИ‑сгенерированная кодовая база может питать веб‑приложения, мобильные приложения и API с общей логикой, едиными моделями данных и более безопасными релизами.

«Одна кодовая база» редко означает один UI, который запускается везде. На практике это обычно значит один репозиторий и единый набор правил — с отдельными «поверхностями доставки» (веб‑приложение, мобильное приложение, API), которые все опираются на одни и те же бизнес‑решения.
Полезная модель мышления — это разделять то, что никогда не должно расходиться:
Между тем, обычно вы не делите UI целиком. У веба и мобильных приложений разные паттерны навигации, ожидания по доступности, ограничения по производительности и возможности платформ. Совместное использование UI может быть выигрышным в некоторых случаях, но это не определение «одной кодовой базы».
ИИ‑сгенерированный код может сильно ускорить:
Но ИИ не гарантирует цельную архитектуру. Без чётких границ он склонен дублировать логику между приложениями, смешивать ответственности (UI напрямую обращается к коду БД) и создавать «почти одинаковые» валидации в нескольких местах. Выигрыш приходит от предварительного определения структуры — затем используйте ИИ, чтобы заполнить повторяющиеся части.
Одна ИИ‑помогаемая кодовая база успешна, когда она обеспечивает:
Единая кодовая база работает только если вы понимаете, чего она должна добиваться — и чего не следует стандартизировать. Веб, мобильные и API обслуживают разные аудитории и паттерны использования, даже если они разделяют одни и те же бизнес‑правила.
Большинство продуктов имеют как минимум три «входные двери»:
Цель — согласованность в поведении (правила, разрешения, вычисления), а не идентичный UX.
Распространённая ошибка — воспринимать «одна кодовая база» как «один UI». Это обычно порождает веб‑подобное мобильное приложение или мобильное‑подобный веб — оба варианта раздражают.
Вместо этого стремитесь к:
Офлайн‑режим: мобильные приложения часто требуют чтения (а иногда и записи) без сети. Это подразумевает локальное хранилище, стратегии синхронизации, обработку конфликтов и чёткие правила «источника правды».
Производительность: веб волнует размер бандла и time‑to‑interactive; мобильные — время старта и эффективность сети; API — задержки и пропускная способность. Совместный код не должен означать отправку ненужных модулей каждому клиенту.
Безопасность и соответствие требованиям: аутентификация, авторизация, аудиторские треки, шифрование и хранение данных должны быть последовательны на всех поверхностях. Если вы работаете в регулируемых областях, заложите требования (логирование, согласие, принцип наименьших прав) с самого начала — не как латание дыр.
Единая кодовая база лучше работает, когда организована в чёткие слои с жёсткими обязанностями. Такая структура облегчает проверку, тестирование и замену ИИ‑сгенерированного кода без нарушения несвязанных частей.
Вот базовая форма, к которой сходятся большинство команд:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
Ключевая идея: пользовательские интерфейсы и транспортные детали находятся на краях, а бизнес‑правила — в центре.
«Делящийся ядро» — это всё, что должно вести себя одинаково везде:
Когда ИИ генерирует новые фичи, лучший результат — это обновить доменные правила один раз, и все клиенты автоматически получают обновление.
Некоторый код дорого или рискованно принуждать к общей абстракции:
Практическое правило: если пользователь это видит или ОС может это сломать, держите это специфичным для приложения. Если это бизнес‑решение — держите в домене.
Общий доменный слой должен быть «скучным» в лучшем смысле слова: предсказуемым, тестируемым и переиспользуемым везде. Если ИИ помогает строить систему, именно этот слой задаёт смысл проекта — веб‑экраны, мобильные потоки и эндпойнты API отражают одни и те же правила.
Определите ключевые концепции продукта как сущности (вещи с идентичностью во времени, например Account, Order, Subscription) и value objects (вещи, определяемые своим значением, например Money, EmailAddress, DateRange). Затем выразите поведение как use cases (иногда их называют application services): «Create order», «Cancel subscription», «Change email».
Такая структура делает домен понятным для неспециалистов: существительные описывают, что есть, глаголы — что система делает.
Доменная логика не должна знать, была ли она вызвана нажатием кнопки, отправкой формы на вебе или API‑запросом. На практике это значит:
Когда ИИ генерирует код, это разделение легко потерять — модели заполняются деталями UI. Рассматривайте это как триггер для рефактора, а не как норму.
Валидация — место, где продукты часто расходятся: веб позволяет то, что API отклоняет, или мобильная валидация отличается. Положите согласованную валидацию в доменный слой (или общий модуль валидации), чтобы все поверхности применяли одни и те же правила.
Примеры:
EmailAddress проверяет формат один раз и переиспользуется на вебе/мобиле/APIMoney не допускает отрицательных итогов вне зависимости от источникаЕсли вы это сделаете хорошо, API‑слой станет транслятором, а веб/мобайл — представителями, в то время как домен остаётся единственным источником правды.
API‑слой — это «публичное лицо» вашей системы — и в единой ИИ‑помогаемой кодовой базе он должен быть тем, что увязывает всё остальное. Если контракт ясен, веб‑приложение, мобильное приложение и внутренние сервисы можно генерировать и проверять по одному источнику правды.
Определите контракт до генерации хэндлеров или привязки UI:
/users, /orders/{id}), предсказуемая фильтрация и сортировка./v1/... или через заголовки) и задокументируйте правила депрекации.Используйте OpenAPI (или схему вроде GraphQL SDL) как канонический артефакт. Из него генерируйте:
Это важно для ИИ‑генерируемого кода: модель может быстро создавать много кода, но схема удерживает его в рамках.
Установите несколько безкомпромиссных правил:
snake_case или camelCase, но не оба; совпадение между JSON и сгенерированными типами.Idempotency‑Key для рискованных операций (платежи, создание заказа) и определяйте поведение при повторных запросах.Относитесь к API‑контракту как к продукту. Когда он стабилен, остальное проще генерировать, тестировать и выпускать.
Веб‑приложение выигрывает от общей бизнес‑логики и страдает, когда эта логика перепутана с UI‑вопросами. Ключ — считать общий домен «безголовым» движком: он знает правила, валидации и рабочие процессы, но ничего не знает о компонентах, роутинге или браузерных API.
Если вы используете SSR (server‑side rendering), общий код должен быть безопасен для запуска на сервере: никаких прямых window, document или обращений к браузерному хранилищу. Это хорошая принудительная мера: браузерозависимое поведение держите в тонком адаптере веб‑слоя.
С CSR (client‑side rendering) свободы больше, но та же дисциплина окупается. В проектах только CSR часто «по‑случаю» импортируют UI‑код в доменные модули, потому что всё выполняется в браузере — до тех пор, пока вы не добавите SSR, edge‑рендеринг или тесты в Node.
Практическое правило: общие модули должны быть детерминированными и независимыми от окружения; всё, что трогает cookies, localStorage или URL, — в веб‑слое.
Общая логика может предоставлять доменное состояние (например, итог заказа, права, вычисляемые флаги) через простые объекты и чистые функции. Веб‑приложение владеет UI‑состоянием: спиннерами загрузки, фокусом форм, оптимистичными анимациями, видимостью модалей.
Это позволяет менять библиотеки состояния React/Vue без переписывания бизнес‑правил.
Веб‑слой должен обрабатывать:
localStorage, кеширование)Думайте о веб‑приложении как об адаптере, который переводит взаимодействия пользователя в доменные команды и доменные результаты — в доступные экраны.
Мобильное приложение выигрывает от общего доменного слоя: правила ценообразования, права, валидация и рабочие процессы должны работать так же, как в вебе и API. Мобильный UI — это «оболочка» вокруг этой общей логики, оптимизированная под касания, периодическое подключение и возможности устройства.
Даже с общей бизнес‑логикой у мобильных есть паттерны, которые редко мапятся 1:1 на веб:
Если вы ожидаете реального мобильного использования, предполагайте офлайн:
Единая кодовая база быстро разваливается, если веб, мобильное приложение и API придумывают свои формы данных и правила безопасности. Исправление — рассматривать модели, аутентификацию и авторизацию как общие продуктовые решения и кодировать их один раз.
Выберите одно место, где живут модели, и пусть всё остальное выводится из него. Распространённые варианты:
Ключ не в инструменте, а в согласованности. Если у OrderStatus пять значений в одном клиенте и шесть в другом, ИИ‑сгенерированный код с радостью скомпилируется и всё равно доставит баги.
Аутентификация должна ощущаться одинаково для пользователя, но механика отличается по поверхностям:
Спроектируйте единый поток: логин → короткоживущий access → обновление при необходимости → логаут, инвалидирующий серверное состояние. На мобильных устройствах храните секреты в защищённом хранилище (Keychain/Keystore), не в простых настройках. В вебе отдавайте предпочтение httpOnly cookie, чтобы токены не были доступны JS.
Права доступа должны быть определены один раз — желательно близко к бизнес‑правилам — затем применяться везде:
canApproveInvoice(user, invoice)).Это предотвращает расхождения «работает на мобайле, но не на вебе» и даёт ИИ чёткие тестируемые контракты о том, кто что может делать.
Единая кодовая база остаётся единой только если сборки и релизы предсказуемы. Цель — позволить командам выпускать API, веб и мобильные приложения независимо, не форкая логику и не вводя «специальные случаи» для окружений.
Монорепо (один репозиторий, несколько пакетов/приложений) обычно лучше для единой кодовой базы, потому что общая доменная логика, контракты API и клиенты эволюционируют вместе. Вы получаете атомарные изменения (один PR обновляет контракт и всех потребителей) и проще рефакторить.
Мульти‑репо тоже может быть объединённым, но вы заплатите в плане координации: версионирование общих пакетов, публикация артефактов и синхронизация несовместимых изменений. Выбирайте мульти‑репо только если организационные границы, требования безопасности или масштаб делают монорепо непрактичным.
Рассматривайте каждую поверхность как отдельную сборочную цель, потребляющую общие пакеты:
Держите выходы сборки явными и воспроизводимыми (lockfiles, фиксированные toolchain‑ы, детерминированные сборки).
Типичный пайплайн: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy.
Отделяйте конфиг от кода: переменные окружения и секреты хранятся в CI/CD и менеджере секретов, а не в репозитории. Используйте оверлеи окружений (dev/stage/prod), чтобы один и тот же артефакт можно было продвигать между окружениями без пересборки — особенно для API и веб‑рантайма.
Когда веб, мобильные и API выходят из одной кодовой базы, тестирование перестаёт быть «ещё одной галочкой» и становится механизмом, который не даёт маленькой правке сломать три продукта одновременно. Цель — обнаруживать проблемы там, где их дешевле исправлять, и блокировать рискованные изменения до попадания к пользователям.
Начинайте с общего домена (бизнес‑логики), потому что он наиболее переиспользуем и его проще тестировать без медленной инфраструктуры.
Такая структура удерживает большую часть уверенности в общем коде, и при этом ловит ошибки интеграции между слоями.
Даже в монорепо легко изменить API так, что код скомпилируется, но UX сломается. Контрактные тесты предотвращают тихой дрейф.
Тесты важны, но важны и правила вокруг них.
С такими воротами ИИ‑помогаемые изменения могут быть частыми, не становясь хрупкими.
ИИ может ускорить единую кодовую базу, но лишь если вы относитесь к нему как к быстрому младшему инженеру: он отлично делает черновики, но небезопасен для прямого мерджа. Цель — использовать ИИ для скорости, а людям оставить ответственность за архитектуру, контракты и долгосрочную когерентность.
Используйте ИИ для генерации «первых версий», которые вы бы писали рутинно:
Хорошее правило: пусть ИИ генерирует код, который легко верифицировать чтением или прогоном тестов, а не код, который молча меняет смысл бизнеса.
Выход ИИ должен быть ограничен явными правилами, а не интуицией. Поместите эти правила туда, где код живёт:
Если ИИ предлагает обход, нарушающий границы, ответ — «нет», даже если это компилируется.
Риск — это не только плохой код, но и непрозрачные решения. Ведите аудиторский след:
ИИ наиболее полезен, когда его результаты повторяемы: команда видит почему что‑то было сгенерировано, может это проверить и безопасно пересоздать при изменении требований.
Если вы внедряете ИИ‑помощь на уровне системы (веб + API + мобайл), самая важная «фича» — не скорость генерации, а способность держать выходы в рамках ваших контрактов и слоёв.
Например, Koder.ai — это платформа типа vibe‑coding, которая помогает командам строить веб, сервер и мобильные приложения через чат‑интерфейс, при этом генерируя реальный, экспортируемый исходный код. На практике это удобно для описанного в статье рабочего процесса: вы определяете API‑контракт и доменные правила, затем быстро итеративно делаете React‑веб‑поверхности, Go + PostgreSQL бэкенды и Flutter‑мобайл‑приложения, не теряя возможности ревью, тестирования и принудительного соблюдения архитектурных границ. Фичи как planning mode, snapshots и rollback соотносятся с дисциплиной «generate → verify → promote» в единой кодовой базе.
Обычно это означает один репозиторий и единый набор правил, а не одно и то же приложение на всех платформах.
На практике веб, мобильные приложения и API разделяют доменный слой (бизнес‑правила, валидация, use cases) и часто единый API‑контракт, при этом каждая платформа сохраняет собственный UI и интеграции с платформой.
Делитесь тем, что не должно расходиться:
Оставляйте UI‑компоненты, навигацию и интеграции с устройством/браузером специфичными для платформы.
ИИ ускоряет рутинные и повторяющиеся задачи: генерацию каркасов, CRUD, клиентов и тестов, но не гарантирует хорошие архитектурные границы.
Без намеренной архитектуры ИИ‑сгенерированный код часто:
Используйте ИИ для заполнения заранее определённых слоёв, а не для придумывания слоёв.
Простой надёжный поток:
Это центрирует бизнес‑правила и упрощает тестирование и добавление ИИ‑сгенерированного кода.
Поместите валидацию в одно место (домен или общий модуль валидации) и переиспользуйте её повсюду.
Практики:
EmailAddress, Money) один разЭто предотвращает ситуацию «веб принимает, API отклоняет».
Используйте каноническую схему, например OpenAPI (или GraphQL SDL) и генерируйте из неё:
Добавьте контрактные тесты, чтобы изменения схемы ломали CI до слияния.
Проектируйте офлайн‑режим намеренно, а не надеясь, что кэш «как‑то» сработает:
Хранение и синхронизация локально остаются на мобильном слое; бизнес‑правила — в общем домене.
Используйте один концептуальный поток, реализованный по‑разному для разных поверхностей:
Правила авторизации должны быть определены централизованно (например, canApproveInvoice) и ; UI лишь скрывает/деактивирует действия.
Рассматривайте каждую поверхность как отдельную цель сборки, потребляющую общие пакеты:
В CI/CD: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy. Держите секреты вне репозитория.
Используйте ИИ как быстрого младшего инженера: хорошо для черновиков, небезопасно без проверок.
Хорошие ограждения:
Если выход ИИ нарушает архитектурные правила — отклоняйте, даже если код компилируется.