Практическое пошаговое руководство для соло-основателей: где ИИ экономит больше всего времени при разработке приложений и где человеческое суждение остаётся критичным.
Ваша цель как соло-основателя проста: выпускать быстрее без скрытого снижения качества продукта. Это руководство помогает решить, где ИИ безопасно убирает рутинную работу — и где он может создать дополнительную уборку.
Думайте об ИИ как о гибком помощнике для черновиков и проверок, а не как о замене вашего суждения. В этой статье «ИИ-помощь» включает:
Если вы будете относиться к ИИ как к быстрому младшему коллеге — хорошему в производстве материалов, несовершенному в решениях о том, что правильно — результаты будут наилучшими.
Каждый раздел этого руководства призван помочь вам разделить задачи на три корзины:
Практическое правило: используйте ИИ, когда работа повторяема, а стоимость ошибки мала (или её легко поймать). Будьте осторожнее, когда ошибки дорогие, видны пользователям или трудно детектируются.
ИИ обычно не выдаст идеальный окончательный ответ. Он, однако, даст приличную отправную точку за считанные минуты — чтобы вы могли потратить ограниченную энергию на приоритеты вроде продуктовой стратегии, ключевых компромиссов и доверия пользователей.
Это руководство по приоритизации, а не рекомендация одного конкретного инструмента. Важнее шаблоны, а не бренд.
Соло-основатели не проваливаются из-за нехватки идей — они проваливаются из-за исчерпания пропускной способности. Прежде чем просить ИИ «помочь с приложением», ясно обозначьте, чего именно вам не хватает.
Запишите сейчас самые большие ограничения: время, деньги, навыки и внимание. «Внимание» важно, потому что переключение контекста (поддержка, маркетинг, починка багов, переделка спецификаций) может тихо съесть вашу неделю.
После того как вы их назвали, выберите одну основную бутылочную точку для атаки. Частые из них:
Сначала используйте ИИ для работы, которая часта и повторяема, и где ошибка не сломает продакшен и не подорвет доверие. Думайте о черновиках, сводках, чеклистах или «первом проходе» кода — не о финальных решениях.
Если автоматизировать самые распространённые низкорисковые задачи, вы выиграете время для высокодоходных человеческих частей: продуктового суждения, звонков с клиентами и приоритизации.
Используйте быструю шкалу 1–5 для каждой кандидатной задачи:
| Фактор | Что значит «5» |
|---|---|
| Сэкономленное время | Часы в неделю, а не минуты |
| Риск | Если ИИ ошибается, эффект мал и обратим |
| Скорость обратной связи | Вы можете верифицировать быстро (в тот же день) |
| Стоимость | Низкая стоимость инструмента и дороботки |
Сложите баллы. Начинайте с самых высоких сумм, и только потом переходите к более рискованной работе (ядро логики или чувствительные изменения по безопасности).
Прежде чем что-то строить, используйте ИИ, чтобы сделать «смутную идею» достаточно конкретной для тестирования. Цель — не доказать, что вы правы, а быстро выяснить, что не так, неясно или не достаточно болезненно.
Попросите ИИ перевести вашу концепцию в гипотезы, которые можно проверить за неделю:
Делайте каждую гипотезу измеримой (чтобы можно было подтвердить или отвергнуть интервью, лэндингом или прототипом).
ИИ отлично справляется с первичным набором интервью и опросов — но вы должны убрать наводящие формулировки.
Пример промпта, который можно переиспользовать:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
Потом перепишите всё, что звучит как «Не было бы круто, если…» в нейтральные вопросы вроде «Как вы решаете это сейчас?». (Содержимое блоков кода сохраняйте без перевода.)
После каждого звонка вставьте свои заметки и попросите ИИ выделить:
Также запросите дословные цитаты. Они превращаются в копию, а не только в инсайты.
Наконец, попросите ИИ предложить чёткий целевой профиль пользователя и JTBD-утверждение, которым можно делиться:
«Когда ___, я хочу ___, чтобы я мог ___.»
Относитесь к этому как к рабочему черновику. Если он не совпадает с языком реальных интервью — правьте, пока не станет соответствовать.
Самый быстрый способ потерять месяцы как соло-основатель — добавить «ещё немного» везде. ИИ отлично превращает смутную идею в структурированный объём — а затем помогает выжать его до действительно необходимого минимума.
Попросите ИИ составить список фич для MVP на основе целевого пользователя и основного JTBD. Потом попросите сократить список до минимального набора, который всё ещё даёт завершённый результат.
Практический подход:
Список не-целей особенно мощный: позволяет проще говорить «не в v0» без дебатов.
Когда у вас есть 3–7 фич для MVP, попросите ИИ конвертировать каждую в user story и критерии приёма. Это даст ясность, что значит «сделано», и чеклист для разработки и QA.
Ваш обзор — критичный шаг. Проверьте на наличие:
ИИ может помочь вам разложить работу по релизам, ориентируясь на вопросы обучения, а не на списки желаний.
Примеры измеримых результатов: «10 пользователей завершили онбординг», «30% создали первый проект», или «<5% ошибок на чекауте». Привяжите каждый релиз к одному вопросу обучения — так вы будете выпускать меньше, быстрее и с понятными решениями.
Хорошее UX-планирование — это в основном умение быстро принимать ясные решения: какие экраны нужны, как люди перемещаются между ними и что происходит, когда что-то идёт не так. ИИ может ускорить фазу «мышления на бумаге» — особенно если давать жёсткие ограничения (цель пользователя, ключевые действия и что должно быть выполнено для успеха).
Попросите ИИ предложить несколько альтернатив: вкладки vs боковое меню vs единый направляемый поток. Это помогает заметить сложность на раннем этапе.
Пример промпта: «Для приложения трекинга привычек предложи 3 информационные архитектуры. Включи основную навигацию, ключевые экраны и где хранятся настройки. Оптимизируй для использования одной рукой на мобильном устройстве.»
Вместо просьбы «нарисуй вайрфреймы», попросите пошаговые описания экранов, которые можно зарисовать за минуты.
Пример промпта: «Опиши макет экрана “Создать привычку”: секции, поля, кнопки, вспомогательный текст и что над складкой. Держи минимально.»
Попросите ИИ сгенерировать чеклист состояний пустоты/ошибки/загрузки для каждого экрана, чтобы вы не обнаружили пропущенные состояния во время разработки.
Попросите:
Дайте ИИ ваш текущий поток (даже в виде буллетов) и попросите указать точки трения.
Пример промпта: «Вот поток онбординга. Укажи запутанные шаги, ненужные решения и предложи короткую версию без потери существенной информации.»
Используйте выводы ИИ как варианты — потом выбирайте самый простой поток, который вы можете защитить.
Копирайт — одно из самых высокодоходных мест для использования ИИ: итерации быстрые, а вам легко судить о качестве. Вам не нужен идеальный текст — нужна ясность, согласованность и минимум моментов, где пользователь растеряется.
Попросите ИИ написать опыт первого запуска: welcome-скрин, пустые состояния и подсказки «что дальше». Дайте цель продукта, цель пользователя и первые 3 действия, которые вы хотите от него. Попросите две версии: ультра-короткую и немного направляющую.
Правило: каждый экран онбординга должен отвечать на один вопрос — «Что это?», «Почему мне это важно?» или «Что делать дальше?».
Пусть ИИ сгенерирует варианты тона (дружелюбный vs формальный) для одного набора UI-строк, затем выберите стиль и закрепите его. После выбора голоса используйте его во всех кнопках, тултипах, подтверждениях и пустых состояниях.
Пример запроса, который можно переиспользовать:
Попросите ИИ превратить решения в правила, которые можно вставить в проектный документ:
Это предотвращает «дрейф» UI по мере релизов.
ИИ особенно полезен для переформулирования ошибок — чтобы они были действенными. Лучшая структура: что случилось + что делать + что было (или не было) сохранено.
Плохо: “Invalid input.”
Лучше: “Email выглядит неполным. Добавьте ‘@’ и попробуйте снова.”
Пишите сначала на одном языке. Когда будете готовы, используйте ИИ для первичного перевода, но делайте человеческий ревью для критичных потоков (платежи, юридические тексты, безопасность). Держите строки короткими и избегайте идиом, чтобы перевод был чище.
Хороший UI-дизайн для соло-основателя — это не идеальные пиксели, а консистентность. ИИ полезен, потому что быстро предлагает «достаточно хороший» старт и помогает аудитить работу по мере роста продукта.
Попросите ИИ предложить базовую дизайн-систему для имплементации в Figma (или прямо в CSS-переменных): маленькая палитра, типографическая шкала, шаги отступов, радиусы и правила для теней. Цель — набор дефолтов для повсеместного использования.
Держите её намеренно малой:
ИИ также может предложить нейминг (color.text.primary, space.3), чтобы UI оставался цельным при рефакторинге.
Используйте ИИ для создания чеклистов «готовности» на компонент: default/hover/pressed/disabled/loading, пустые состояния, ошибки и заметки по доступности: минимальный размер тап-зоны, требования к фокусу и где нужны ARIA-метки.
Создайте шаблонный промпт, который вы запускаете для каждого нового экрана:
Предложения ИИ — это отправная точка, не финальный одобрительный акт. Всегда проверяйте контраст с реальным чекером, подтверждайте размеры тап-зон на устройстве и проводите быстрый юзабилити-проход. Консистентность измеряема; юзабилити по‑прежнему требует вашего суждения.
ИИ наиболее ценен при кодинге, если вы относитесь к нему как к быстрому парному программисту: отлично для первичных набросков, повторений и перевода — всё ещё требуется ваше суждение по архитектуре и продуктовым решениям.
Если хотите глубже влиться в такой рабочий процесс, платформы, ориентированные на кодинг, такие как Koder.ai, полезны для соло-основателей: вы описываете, что хотите в чате, и платформа скелетирует реальные приложения (веб, бэкенд и мобильные), которые можно быстро итератировать — затем экспортировать исходники, когда нужен более глубокий контроль.
Используйте ИИ для генерации «скучных, но нужных» заготовок: структура папок, скелеты маршрутизации, конфиги линтера, шаблоны переменных окружения и несколько типовых экранов (логин, настройки, пустые состояния). Это даст вам работающее приложение быстро, и каждое следующее решение станет проще.
Будьте явны в соглашениях (нейминг, расположение файлов, стейт-менеджмент). Попросите вывести минимум файлов и объяснить, где каждый файл должен лежать.
Сладкая точка — изменения размера PR: хелпер-функция, рефактор одного модуля или один эндпоинт с валидацией. Просите:
Если ИИ выдаёт массивный многофайловый рефактор, остановитесь и перескопируйте задачу.
Когда читаете код, который не ваш (или который вы написали месяцы назад), ИИ может перевести его на простой язык, выделить рисковые допущения и предложить более простые паттерны.
Рабочие промпты:
Перед мерджем просите ИИ сгенерировать чеклист для данного диффа:
Трактуйте чеклист как контракт на завершение работы, а не как необязательную рекомендацию.
Тестирование — это то место, где ИИ быстро окупается для соло-основателей: вы уже знаете, что «должно» происходить, но написание покрытия и охота за падениями забирает время. Используйте ИИ для ускорения рутинных частей, при этом оставайтесь ответственными за смысл корректности.
Если у вас есть хотя бы лёгкие acceptance criteria (или user stories), вы можете превратить их в стартовый тестовый набор. Вставьте:
и попросите unit-тесты под ваш фреймворк.
Два совета, которые делают вывод полезным:
ИИ отлично генерирует реалистичные, но анонимные фикстуры: пользователи, заказы, счета, настройки и «странные» данные (длинные имена, спецсимволы, таймзоны). Также просите мок-ответы для распространённых API (аутха, платежи, почта, карты) включая ошибочные полезные нагрузки.
Небольшое правило: каждый мок должен включать ответ успеха и как минимум два варианта ошибок (например, 401 unauthorized, 429 rate limited). Эта привычка выявляет поведение на краях рано.
Когда тест падает, вставьте падающий тест, вывод ошибки и связанный код. Попросите ИИ:
Это превращает отладку в короткий чеклист гипотез, а не в долгую блуждающую сессию.
Перед каждым релизом генерируйте краткий ручной smoke-чеклист: логин, основные потоки, права, критические настройки и пути «не должен ломаться» вроде платежей и экспорта данных. Держите 10–20 пунктов и обновляйте при каждом багфиксе — ваш чеклист становится вашей памятью.
Если хотите повторяемую рутину, свяжите этот раздел с процессом релизов в /blog/safer-releases.
Аналитика — идеальная зона для «ИИ-помощи», потому что это в основном структурированное письмо: давать единообразные имена, перевести продуктовые вопросы в события и заметить пробелы. Ваша цель — не отслеживать всё, а ответить на несколько решений, которые вы примете в ближайшие 2–4 недели.
Напишите 5–8 вопросов, которые действительно нужно решить, например:
Попросите ИИ предложить имена событий и свойства, привязанные к этим вопросам. Например:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)Потом проверьте здравый смысл: поймёте ли вы, что означает событие через шесть месяцев?
Даже если вы не будете реализовывать дашборды сейчас, попросите ИИ описать «готовые к решению» виды:
upgrade_clicked) до покупкиЭто даёт цель, чтобы не инструментировать всё подряд.
Попросите ИИ сгенерировать простой шаблон для Notion:
Попросите ИИ проверить список событий на минимизацию данных: избегайте полных текстовых вводов, контактов, точного местоположения и всего, что не нужно. Отдавайте предпочтение enum-полям (например, error_type) вместо сырых сообщений и думайте о хешировании ID, если не нужно идентифицировать человека.
Доставка — место, где мелкие упущения превращаются в большие инциденты. ИИ особенно полезен здесь: оперативная работа повторяема, текстоёмка и легко стандартизируема. Ваша задача — проверить детали (имена, регионы, лимиты), а не начинать с пустой страницы.
Попросите ИИ создать «pre-flight» чеклист, адаптированный под ваш стек (Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe и т.д.). Держите его достаточно коротким, чтобы прогонять каждый раз.
Включите пункты вроде:
Если вы используете платформу с возможностями снапшотов и отката (например, Koder.ai поддерживает снапшоты и откат вместе с экспортом исходников), вы можете включить эти механики в чеклист, чтобы процесс релиза был консистентным и повторяемым.
Попросите ИИ набросать рукбук, по которому вы сможете действовать в 2 утра. Промпт: хостинг-провайдер, метод деплоя, тип БД, очереди, cron и feature flags.
Хороший рукбук содержит:
Подготовьте шаблон документа инцидента заранее:
Если хотите, ИИ поможет превратить это в переиспользуемые шаблоны для вашего приложения и стека — см. /pricing.
ИИ хорош в черновиках, вариантах и ускорении — но он не несёт ответственности. Когда решение может навредить пользователям, раскрыть данные или зафиксировать вас в неверной бизнес-модели, держите человека в петле.
Некоторые вещи — это скорее «основательское суждение», чем генерация вывода. Делегируйте рутинную работу (сводки, альтернативы), но не финальное решение.
Обращайтесь с промптами как с надписью на доске в коворкинге.
ИИ ускорит подготовку, но некоторым областям нужны ответственные люди:
Остановите делегирование и переключитесь на человеческий обзор, когда чувствуете:
Используйте ИИ, чтобы сгенерировать варианты и подсветить подводные камни — затем принимайте решение сами.
Используйте ИИ, когда задача повторяема, а цена ошибки мала, обратима или легко заметна. Простой тест:
Рассматривайте ИИ как инструмент для черновой работы и проверки, а не как окончательное решение.
Оцените каждую кандидатную задачу по шкале 1–5 для:
Сложите баллы и начните с задач с наивысшей суммой. Это обычно приводит к черновикам, сводкам и чеклистам прежде, чем вы возьмётесь за ядро логики или чувствительные вещи по безопасности.
Попросите ИИ превратить идею в 3–5 проверяемых гипотез (проблема, ценность, поведение), затем сгенерируйте 20-минутное интервью.
Перед использованием вопросов отредактируйте их, чтобы убрать предвзятость:
После звонков вставьте заметки в ИИ и попросите выделить , и , плюс несколько дословных цитат.
Переходите от «смутной идеи» к структуре с помощью ИИ:
Затем превратите каждую фичу в user story и acceptance criteria, вручную проверив права доступа, пустые состояния и случаи ошибок.
Дайте ИИ ваш поток в виде буллетов (или списка экранов) и попросите:
Используйте полученные варианты как опции и выберите самый простой поток, который вы можете обосновать для целевого пользователя и основного JTBD.
Поручайте ИИ составление двух версий ключовых экранов:
Потом попросите варианты микро-копирайта в едином тоне и зафиксируйте небольшое style guide:
Попросите ИИ предложить небольшой набор токенов для повторного использования:
Затем сгенерируйте «done»-чеклисты для компонентов (hover/disabled/loading/focus + заметки по доступности). Всегда проверяйте контраст и размеры тап-зоны реальными инструментами и устройствами.
Оптимально — мелкие, релизные изменения:
Если ИИ выдаёт большой многофайловый рефактор — остановитесь и разбейте задачу на PR-размеры, которые вы действительно сможете ревьюить и тестировать.
Преобразуйте acceptance criteria в стартовый набор тестов:
ИИ полезен и для фикстур и моков API (включайте успех и как минимум два типа ошибок, например 401/429). При отладке вставьте падающий тест + ошибку + связанный код и попросите список наиболее вероятных причин с одним минимальным диагностическим шагом для каждой.
Не делегируйте задачи, где нужна ответственность или глубокий контекст:
Никогда не вставляйте в промпты секреты или персональные/конфиденциальные данные (API-ключи, токены, логи с PII). Для безопасности и правовых вопросов привлекайте профильных экспертов.
Для ошибок используйте шаблон: что случилось + что делать + что было сохранено.