Освойте проверенные шаблоны подсказок, которые направляют ИИ на ясные требования, модульные дизайны и тестируемый код — снижая необходимость рефакторинга и переписок.
«Чистая архитектура» в этом материале — не обозначение конкретного фреймворка или идеальной диаграммы. Это то, когда систему можно просто объяснить, менять её части без ломки несвязанных областей и проверять поведение без героических усилий по тестированию.
Ясность означает, что назначение и форма системы очевидны из короткого описания: что она делает, кто её использует, какие данные обрабатывает и чего она ни в коем случае не должна делать. В работе с ИИ ясность также значит, что модель может переформулировать требования так, как вы готовы их утвердить.
Модульность значит, что обязанности имеют чёткие границы. Каждый модуль выполняет свою задачу, имеет входы/выходы и минимальное знание внутренних деталей других модулей. Когда ИИ генерирует код, модульность предотвращает разброс бизнес-правил по контроллерам, UI и доступу к данным.
Тестируемость означает, что архитектура делает «доказательство работоспособности» дешёвым. Бизнес-правила можно тестировать без полного запущенного окружения, а интеграционные тесты фокусируются на нескольких контрактах, а не на каждом кодовом пути.
Переписывания чаще вызваны не «плохим кодом», а отсутствием ограничений, смазанными границами области и скрытыми предпосылками. Примеры:
ИИ ускоряет этот сценарий, генерируя убедительный результат быстро — легко опираться на шаткую основу.
Паттерны — это шаблоны для адаптации, а не волшебные подсказки. Их цель — вынудить нужные разговоры на ранней стадии: прояснить ограничения, сравнить варианты, задокументировать предположения и определить контракты. Если вы пропустите это мышление, модель охотно заполнит пробелы — и потом вы за это заплатите.
Вы будете применять их на всём цикле доставки:
Если вы используете vibe-кодинг (где система генерируется и итерируется через чат), эти контрольные точки особенно важны. Например, в Koder.ai можно запустить «режим планирования», чтобы зафиксировать требования и контракты до генерации React/Go/PostgreSQL кода, а затем использовать снимки/откат для безопасной итерации при изменении предположений — без превращения каждого изменения в переписывание.
Шаблоны подсказок наиболее полезны, когда они уменьшают число принятия решений и возвратов. Секрет — использовать их как короткие, повторяемые чекпоинты: перед кодингом, во время дизайна и при обзоре — чтобы ИИ генерировал артефакты, которые можно переиспользовать, а не дополнительный текст, через который придётся продираться.
До кодинга: проведите один цикл выравнивания, чтобы подтвердить цели, пользователей, ограничения и метрики успеха.
Во время дизайна: применяйте паттерны, которые требуют явных компромиссов (альтернативы, риски, границы данных), прежде чем начинать реализацию.
На ревью: используйте чеклист-подсказку, чтобы заметить пробелы (пограничные случаи, мониторинг, безопасность, производительность), пока изменения ещё дешёвы.
Вы получите лучше результаты с небольшим, согласованным набором входных данных:
Если что-то неизвестно, скажите об этом явно и попросите ИИ перечислить предположения.
Вместо «объясни дизайн» просите артефакты, которые можно вставить в документацию или тикеты:
Делайте 10–15 минутные циклы: подсказка → беглый просмотр → уточнение. Всегда добавляйте acceptance criteria (что должно быть верно для принятия дизайна), затем просите ИИ самопроверить результат по ним. Это предотвращает бесконечные редизайны и делает паттерны из следующих разделов быстрыми в применении.
Большинство «архитектурных переписок» вызваны не плохими диаграммами, а тем, что строят правильную вещь для неправильной (или неполной) проблемы. Когда вы используете LLM рано, не просите сначала архитектуру. Попросите его выявить неоднозначности.
Используйте модель как аналитика требований. Цель — короткая приоритетная спецификация, которую можно подтвердить до того, как кто-то начнёт проектировать компоненты, выбирать базы данных или фиксировать API.
Вот шаблон для копирования и вставки:
You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:
1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
- Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.
2) Produce a prioritized scope list:
- Must-have
- Nice-to-have
- Explicitly out-of-scope
3) List constraints I must confirm:
- Performance (latency/throughput targets)
- Cost limits
- Security/privacy
- Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
- Timeline and team size
4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”
Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):
Вам нужны вопросы, которые вынуждают принять решения (а не общие «расскажите подробнее») и список must-have, который реально влезает в ваш таймлайн.
Относитесь к «10 пунктам» как к контракту: вставьте их в тикет/PR, получите быстрое да/нет от стейкхолдеров и только потом переходите к архитектуре. Этот шаг предотвращает наиболее частую причину поздних рефакторингов: создание фич, которые на самом деле не были нужны.
Если вы начинаете с инструментов («нам нужен event sourcing?»), то часто проектируете под архитектуру, а не под пользователя. Быстрый путь к чистой структуре — заставить ИИ сначала описать пользовательские пути простым языком, а затем переводить их в компоненты, данные и API.
Затем попросите:
«Опишите пошаговый поток для каждого действия простым языком.»
«Дайте простой список/диаграмму состояний (например, Draft → Submitted → Approved → Archived).»
«Перечислите не-хэппи-пасс сценарии: таймауты, повторы, дубликаты запросов, отмены и неверный ввод.»
Когда потоки ясны, можно попросить ИИ сопоставить их с техническими решениями:
Только после этого просите скетч архитектуры (сервисы/модули, границы и ответственности), прямо привязанный к шагам потока.
Завершите тем, что ИИ конвертирует каждый путь в acceptance criteria, которые можно протестировать:
Этот паттерн уменьшает переписывания, потому что архитектура растёт из поведения пользователей, а не из технологических предположений.
Большинство переработок вызваны скрытыми предположениями, которые оказываются неверными. Когда вы просите LLM спроектировать архитектуру, он часто заполняет пробелы правдоподобными догадками. Журнал предположений делает эти догадки видимыми и проверяемыми, пока изменения ещё дешёвые.
Цель — вынудить чёткое разделение между фактами, которые вы задали, и предположениями, которые она вывела.
Используйте такой шаблон подсказки:
Template prompt “Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design.”
Держите его коротким, чтобы им реально пользовались:
Добавьте строку, заставляющую модель назвать точки перелома:
Этот паттерн превращает архитектуру в набор условных решений. Вы получаете не просто диаграмму — а карту того, что нужно подтвердить прежде, чем фиксировать выбор.
Инструменты на базе ИИ отлично генерируют одиночный «лучший» дизайн — но это часто просто первая правдоподобная опция. Чистая архитектура чаще рождается, когда вы заставляете сравнить варианты на ранней, дешёвой стадии.
Попросите шаблон, который требует несколько архитектур и структурированную таблицу компромиссов:
Propose 2–3 viable architectures for this project.
Compare them in a table with criteria: complexity, reliability, time-to-ship, scalability, cost.
Then recommend one option for our constraints and explain why it wins.
Finally, list “what we are NOT building” in this iteration to keep scope stable.
Context:
- Users and key journeys:
- Constraints (team size, deadlines, budget, compliance):
- Expected load and growth:
- Current systems we must integrate with:
Сравнение заставляет модель (и вас) выявить скрытые предположения: где хранится состояние, как службы общаются, что должно быть синхронно, а что можно отложить.
Таблица критериев останавливает обсуждения типа «микросервисы против монолита» от перехода в сферу мнений и привязывает выбор к тому, что вам действительно важно — быстро выпустить, снизить операционные расходы или повысить надёжность.
Не принимайте «зависит». Попросите ясную рекомендацию и конкретные ограничения, которые она оптимизирует.
Также настаивайте на списке «что мы не строим». Примеры: «Нет multi-region failover», «Нет plugin-системы», «Нет real-time notification'ов». Это предохраняет архитектуру от тихого расширения ради фич, к которым вы ещё не готовы — и предотвращает неожиданные переписывания при изменении объёма.
Большинство переписок происходят из-за смазанных границ: всё «трогает» всё, и малое изменение рябит по всему коду. Этот паттерн заставляет чётко определить владельцев модулей до обсуждения фреймворков или классов.
Попросите ИИ определить модули и ответственности, а также что категорически не принадлежит каждому модулю. Затем запросите только интерфейсы (входы/выходы) и правила зависимостей, а не план сборки или детали реализации.
Используйте это при скетчинге новой фичи или рефакторинге запутанной области:
Перечислите модули с:
Для каждого модуля определите только интерфейсы:
Правила зависимостей:
Тест на будущие изменения: Для трёх вероятных изменений: <list 3>, покажите, какой модуль должен принять изменение и почему.
Цель — модули, которые можно описать коллеге за минуту. Если ИИ предлагает «Utils» или помещает бизнес-логику в контроллеры — надавите: «Перенесите принятие решений в доменный модуль, а адаптеры держите тонкими.»
В итоге у вас будут границы, которые переживут новые требования — потому что у изменений есть очевидный дом, а правила зависимостей препятствуют случайной связанности.
Переработки интеграций чаще вызваны не плохим кодом, а неясными контрактами. Если модель данных и форма API решаются поздно, каждая команда/модуль заполняет пробелы по‑своему, и в следующем спринте вы тратите время на согласование.
Начинайте с запроса контрактов до разговоров о фреймворках, БД или микросервисах. Чёткий контракт становится общей ссылкой, которая держит UI, бэкенд и пайплайны данных в одной плоскости.
Используйте раннюю подсказку:
Затем обязательно попросите:
Хороший вывод — конкретные артефакты, а не рассуждения. Например:
Subscription
И эскиз API:
POST /v1/subscriptions
{
"customer_id": "cus_123",
"plan_id": "pro_monthly",
"start_date": "2026-01-01"
}
201 Created
{
"id": "sub_456",
"status": "active",
"current_period_end": "2026-02-01"
}
422 Unprocessable Entity
{
"error": {
"code": "VALIDATION_ERROR",
"message": "start_date must be today or later",
"fields": {"start_date": "in_past"}
}
}
Попросите модель задать правила, например: «Добавочные поля допускаются без версии; переименования требуют /v2; клиенты должны игнорировать неизвестные поля.» Этот шаг предотвращает тихие несовместимости и последующие переписывания.
Архитектуры переписывают, когда дизайн под счастливый путь сталкивается с реальным трафиком, ненадёжными зависимостями и неожиданным поведением пользователей. Этот паттерн делает надёжность явным результатом проектирования, а не пост‑релизной паникой.
Используйте этот запрос с описанной архитектурой:
List failure modes; propose mitigations; define observability signals.
For each failure mode:
- What triggers it?
- User impact (what the user experiences)
- Mitigation (design + operational)
- Retries, idempotency, rate limits, timeouts considerations
- Observability: logs/metrics/traces + alert thresholds
Сфокусируйте ответ, назвав интерфейсы, которые могут падать: внешние API, БД, очереди, провайдер аутентификации и фоновые задачи. Затем требуйте конкретных решений:
Завершите тем: «Вернуть простой чеклист, который можно просмотреть за 2 минуты.» Хороший чеклист содержит пункты вроде: таймауты зависимостей установлены, повторы ограничены, идемпотентность для create/charge операций реализована, есть backpressure/лимиты, определён graceful degradation.
Попросите евенты вокруг пользовательских моментов (не только системные): «user_signed_up», «checkout_submitted», «payment_confirmed», «report_generated». Для каждого попросите:
Это превращает надёжность в проектный артефакт, который можно валидировать ещё до написания кода.
Частый сценарий, когда AI‑проектирование создаёт переписку — это стремление «всё предусмотреть» слишком рано. Решение простое: требуйте самый маленький полезный срез, который доставляет ценность, подтверждает дизайн и оставляет опции открытыми.
Используйте это, когда решение начинает разрастаться:
Template: “Propose the smallest usable slice; define success metrics; list follow-ups.”
Попросите модель ответить:
Добавьте: «Дайте фазовый роадмап: MVP → v1 → v2 и объясните, какой риск сглаживает каждая фаза.» Это держит идеи на виду, но не врезает их в первый релиз.
Желательные результаты:
Сильная строка: «Перечислите, что явно вне объёма MVP.» Исключения защищают архитектуру от преждевременной сложности.
Примеры:
Наконец: «Конвертируй MVP в тикеты, каждый с acceptance criteria и зависимостями.» Это заставляет понять и явные, и скрытые coupling'и.
Типичный набор тикетов:
Если нужно, попросите вывод в формате вашей команды (например, поля в стиле Jira) и держите последующие фазы как отдельный бэклог.
Простой способ не дать архитектуре расползаться — требовать тесты до проектирования. Когда вы просите LLM сначала написать acceptance tests, он вынужден назвать поведение, входы/выходы и крайние случаи. Это естественно выявляет пропущенные требования и толкает реализацию к чистым модульным границам.
Используйте это как «ворота» перед проектированием компонента:
Далее: «Группируй тесты по ответственности модулей (API, доменная логика, персистенс, внешние интеграции). Для каждой группы указывай, что мокать, а что держать реальным.»
Это отталкивает LLM от спутанных дизайнов. Если модель не может объяснить границы интеграционных тестов — архитектура, вероятно, ещё не ясна.
Попросите: «Предложи стратегию тестовых данных: фиксы vs фабрики, как генерировать крайние случаи и как сохранить детерминизм. Какие зависимости можно подменять in-memory, а какие требуют реального сервиса в CI.»
Часто «простая» фича требует контракта, seed‑набора или стабильных идентификаторов — лучше обнаружить это сейчас, чем во время переписывания.
Завершите лёгким чеклистом:
Ревью дизайна не должны происходить только после написания кода. С ИИ вы можете провести «пре‑мортем» ревью по черновой архитектуре (даже если это пара абзацев и диаграмма‑в‑словах) и получить конкретный список слабых мест до переписываний.
Начните с жёсткой позиции ревьюера и требуйте конкретики:
Prompt: “Act as a reviewer; list risks, inconsistencies, and missing details in this design. Be concrete. If you can’t evaluate something, say what information is missing.”
Вставьте сводку дизайна, ограничения (бюджет, сроки, навыки команды) и нефункциональные требования (латентность, доступность, соответствие).
Ревью проваливаются, когда фидбек размытый. Попросите ранжированный набор исправлений:
Prompt: “Give me a prioritized punch list. For each item: severity (Blocker/High/Medium/Low), why it matters, suggested fix, and the smallest validation step.”
Это даст задачи, готовые к решению, а не споры.
Полезный приём — простой скор:
Prompt: “Assign a rewrite risk score from 1–10. Explain the top 3 drivers. What would reduce the score by 2 points with minimal effort?”
Не нужна точность; важно выявить самые рискованные предположения.
И наконец, предупредите расширение scope:
Prompt: “Provide a diff plan: minimal changes needed to reach the target design. List what stays the same, what changes, and any breaking impacts.”
Повторяя этот паттерн на каждой итерации, архитектура эволюционирует малыми обратимыми шагами, а крупные проблемы ловятся рано.
Используйте этот набор как лёгкий рабочий процесс, который можно повторять для каждой фичи. Идея — сцеплять подсказки так, чтобы каждый шаг создавал артефакт для следующего — это снижает «потерянный контекст» и неожиданные переписывания.
На практике команды часто реализуют эту цепочку как повторяемый «рецепт фичи». Если вы строите с Koder.ai, та же структура хорошо ложится в chat-driven процесс: сохраняйте артефакты в одном месте, генерируйте первую рабочую срез и итерируйте со снимками, чтобы эксперименты были обратимы. Когда MVP готов — экспортируйте исходники или деплойте с кастомным доменом — полезно, когда хотите скорость AI‑помощи, но без привязки к единой среде.
SYSTEM (optional)
You are a software architecture assistant. Be practical and concise.
Guardrail: When you make a recommendation, cite the specific lines from *my input* you relied on by quoting them verbatim under “Input citations”. Do not cite external sources or general industry claims.
If something is unknown, ask targeted questions.
1) REQUIREMENTS CLARIFIER
Context: <product/system overview>
Feature: <feature name>
My notes: <paste bullets, tickets, constraints>
Task:
- Produce: (a) clarified requirements, (b) non-goals, (c) constraints, (d) open questions.
- Include “Input citations” quoting the exact parts of my notes you used.
2) ARCHITECTURE OPTIONS
Using the clarified requirements above, propose 3 architecture options.
For each: tradeoffs, complexity, risks, and when to choose it.
End with a recommendation + “Input citations”.
3) MODULAR BOUNDARIES
Chosen option: <option name>
Define modules/components and their responsibilities.
- What each module owns (and does NOT own)
- Key interfaces between modules
- “Input citations”
4) DATA & API CONTRACTS
For each interface, define a contract:
- Request/response schema (or events)
- Validation rules
- Versioning strategy
- Error shapes
- “Input citations”
5) TEST-FIRST ACCEPTANCE
Write:
- Acceptance criteria (Given/When/Then)
- 5–10 critical tests (unit/integration)
- What to mock vs not mock
- “Input citations”
6) RELIABILITY + DESIGN REVIEW
Create:
- Failure modes list (timeouts, partial failure, bad data, retries)
- Observability plan (logs/metrics/traces)
- Review checklist tailored to this feature
- “Input citations”
Если нужен более глубокий материал, см. /blog/prompting-for-code-reviews. Если оцениваете инструменты или развёртывание в команде — /pricing будет практичным следующим шагом.
"Чистая архитектура" здесь означает, что вы можете:
В работе с ИИ это также значит, что модель может переформулировать требования так, чтобы вы были готовы их утвердить.
ИИ может быстро генерировать убедительный код и дизайны, что облегчает строительство поверх неустойчивых предпосылок. Это ускоряет появление триггеров для переписок, например:
Решение — не «меньше ИИ», а использование подсказок, которые явно выводят ограничения, контракты и предположения на ранней стадии.
Используйте паттерны как короткие контрольные точки, дающие переиспользуемые артефакты (а не лишний текст):
Держите итерации 10–15 минут: запрос → быстрая проверка → уточнение → самопроверка по acceptance criteria.
Подготовьте небольшой, согласованный набор входных данных:
Если что-то неизвестно — скажите об этом явно и попросите модель перечислить предположения вместо того, чтобы она делала скрытые догадки.
Просите артефакты, которые можно вставить в документы, тикеты и PR:
Это делает выводы ИИ действующими и уменьшает переработки из-за «потерянного контекста».
Используйте модель как интервьюера по требованиям. Попросите её:
Начинайте с ролей и действий, затем просите:
Только после ясных потоков мапьте их на решения: где валидация, где бизнес-правила, где нужна идемпотентность и что хранится vs вычисляется. Переведите потоки в тестируемые Given/When/Then acceptance criteria.
LLM склонна заполнять пробелы правдоподобными догадками, пока вы этого не остановите. Журнал предположений делает эти догадки видимыми и дешёвыми для проверки. Попросите лог предположений, где для каждого пункта указано:
Заставьте модель предложить 2–3 архитектурных варианта и сравните их в таблице по критериям: сложность, надёжность, время до релиза, масштабируемость, стоимость. Затем требуйте:
Это предотвращает превращение первого правдоподобного варианта в стандартное решение и сокращает скрытое расширение объёма — частую причину переписок.
Стратегия «контракт сначала» снимает большинство проблем интеграции: формы данных и API решаются до обсуждения фреймворков. Попросите:
Когда UI, бэкенд и интеграции опираются на один контракт, меньше времени уходит на согласование несовпадающих предположений.
Относитесь к этим 10 пунктам как к контракту: вставьте в тикет/PRD, получите быстрый да/нет от стейкхолдеров и только потом переходите к дизайну.
Добавьте триггеры «что изменит ответ?» (объём, целевые латентности, требования по соответствию, правила хранения), чтобы дизайн стал условным и менее склонным к перепискам.