Как ясность промпта влияет на архитектуру, модель данных и поддерживаемость

Что означает ясность промпта (и почему это важно)

«Ясность промпта» — это формулировка того, что вы хотите, таким образом, чтобы оставалось как можно меньше места для конкурирующих интерпретаций. В продуктовых терминах это выглядит как чёткие результаты, пользователи, ограничения и метрики успеха. В инженерных терминах это превращается в явные требования: входы, выходы, правила данных, поведение при ошибках и нефункциональные ожидания (производительность, безопасность, соответствие нормативам).

Цепная реакция: промпт → код

Промпт — это не просто текст, который вы отдаёте ИИ или коллеге. Это семя всей системы:

• Промпт выражает намерение (какую проблему решаем и почему).
• Требования переводят намерение в проверяемые утверждения.
• Архитектурные решения превращают требования в выбор компонентов (сервисы, границы, API, хранилища данных).
• Код реализует эти решения — включая сделанные по ходу предположения.

Когда промпт точен, артефакты дальше по цепочке, как правило, согласованы: меньше споров о «что имелось в виду», меньше срочных изменений и меньше сюрпризов в крайних случаях.

Почему неоднозначность дорого обходится

Неоднозначные промпты вынуждают людей (и ИИ) заполнять пробелы предположениями — и эти предположения редко совпадают у разных ролей. Один человек считает «быстро» как отклик <1с, другой думает, что достаточно для еженедельного отчёта. Кто-то включает пробных пользователей в «клиента», кто-то — исключает.

Это несоответствие ведёт к переработкам: дизайн пересматривают после начала имплементации, модели данных мигрируют, API получают несовместимые изменения, тесты не покрывают реальные критерии приёмки.

Ясность помогает, но это не магия

Чёткие промпты существенно повышают шансы получить чистую архитектуру, корректные модели данных и поддерживаемый код — но не гарантируют их. Всё ещё нужны ревью, компромиссы и итерации. Разница в том, что ясность делает эти разговоры конкретными (и дешевле), пока предположения ещё не превратились в технический долг.

Как ясность распространяется на качество архитектуры

Если промпт расплывчат, команда (человеческая или ИИ) заполняет пробелы предположениями. Эти предположения закрепляются в компонентах, границах сервисов и потоках данных — часто прежде, чем кто-то осознаёт, что решение уже принято.

Нечёткие промпты создают несоответствия в границах

Если промпт не указывает кто за что отвечает, архитектура склонна дрейфовать в сторону «что сейчас сработает». Вы увидите ad‑hoc сервисы, созданные ради одного экрана или срочной интеграции, без стабильной модели ответственности.

Например, промпт «добавить подписки» может тихо смешать биллинг, право доступа и статус клиента в один универсальный модуль. Позже каждая новая фича его затрагивает, и границы перестают отражать реальную предметную область.

Ранние выборы дорого отматывать назад

Архитектура зависит от пути. Как только вы выбрали границы, вы также выбрали:

• где выполняется валидация
• где выполняются бизнес‑правила
• как данные дублируются или разделяются

Если исходный промпт не уточнял ограничения (например, «должна поддерживаться отмена платежа», «несколько планов на аккаунт», «правила прората»), вы можете построить упрощённую модель, которая не сможет масштабироваться. Исправление позже часто требует миграций, изменения контрактов и повторного тестирования интеграций.

Ясность сокращает ветвление вариантов

Каждое уточнение сужает дерево возможных дизайнов. Это хорошо: меньше «возможно» путей — меньше случайных архитектур.

Точный промпт не только упрощает реализацию — он делает видимыми компромиссы. Когда требования явны, команда может намеренно выбирать границы (и документировать почему), а не наследовать их от первой интерпретации, которая скомпилировалась.

Общие симптомы неоднозначности

Неоднозначность промпта проявляется быстро:

• раздувание объёма («пока здесь — можно ещё…?»)
• хрупкие интеграции (партнёры полагаются на недокументированное поведение)
• дублирование логики (одни и те же правила реализованы в нескольких службах)
• запутанная ответственность (никто не знает, где правило должно жить)

Чёткие промпты не гарантируют идеальную архитектуру, но значительно повышают шансы, что структура системы будет соответствовать реальной проблеме и останется поддерживаемой по мере роста.

От промпта к границам системы и обязанностям

Чёткие промпты не просто помогают «получить ответ» — они заставляют вас декларировать, за что система отвечает. Это отличает чистую архитектуру от набора фич, которые не могут решить, где им принадлежать.

Цели и non‑goals определяют границы сервисов

Если в промпте указана цель «пользователи могут экспортировать счета в PDF в течение 30 секунд», это сразу даёт подсказки об обязанностях (генерация PDF, отслеживание задач, хранение, уведомления). Non‑goal вроде «в v1 — без реального времени» предотвращает преждевременное введение websockets, shared locks и разрешения конфликтов.

Когда цели измеримы, а non‑goals явны, вы сможете прочнее разделить:

• что должно быть синхронным (UI ждёт) vs асинхронным (фоновые воркеры)
• какие данные должны быть строго согласованными vs «eventual consistency»
• что должно жить в отдельном сервисе vs модуле внутри API

Соотнесите акторов и рабочие процессы с компонентами

Хороший промпт определяет акторов (клиент, админ, поддержка, автоматический планировщик) и ключевые рабочие процессы, которые они запускают. Эти потоки ясно мапятся на компоненты:

• UI: формы, дашборды, загрузка/скачивание, представления статуса
• API: валидация, оркестрация, принудительные проверки политик, агрегация
• Workers: долгие задачи, ретраи, пакетная обработка
• Storage: таблицы источников правды, файловое/объектное хранилище, аудит‑логи

Поперечные требования, которые стоит назвать заранее

Часто промпты пропускают «вездесущие» требования, которые определяют архитектуру: аутентификация/авторизация, аудит, лимиты запросов, идемпотентность, Повторы/таймауты, обработка PII и наблюдаемость (логи/метрики/трейсы). Если их не задать, они реализуются непоследовательно.

Быстрый чеклист: архитектурно ли полон ваш промпт?

• Чёткие цели + явные non‑goals
• Перечислены акторы и ключевые потоки
• Ожидаемая нагрузка/латентность и ожидания при сбоях
• Владение данными (источник правды) и правила хранения
• Поперечные требования: auth, audit, лимиты, ретраи
• Критерии «Готово» (acceptance criteria) для каждого рабочего процесса

Ясность промпта и корректность модели данных

Модель данных часто ломается ещё до написания SQL — когда в промпте используются расплывчатые существительные, которые кажутся «очевидными». Слова вроде customer, account, user могут означать несколько разных вещей, и каждая интерпретация порождает свою схему.

Как расплывчатые существительные создают «грязные» схемы

Если в промпте написано «хранить клиентов и их аккаунты», быстро возникают вопросы, на которые промпт не ответил:

• Является ли customer человеком, компанией или тем и другим?
• Является ли account платёжным профилем, логином, банковским счётом или подпиской?
• Совпадает ли user с customer или это сотрудник, управляющий клиентами?

Без определений команды компенсируют это nullable‑полями, универсальными таблицами и перегруженными полями типа type, notes или metadata, которые постепенно становятся «местом, куда кладут всё».

Точные определения улучшают ключи, связи и ограничения

Чёткие промпты превращают существительные в явные сущности с правилами. Например: «Customer — это организация. User — логин, который может принадлежать одной организации. Account — платёжный аккаунт для организации.» Теперь можно проектировать уверенно:

• Ключи: customer_id vs user_id не взаимозаменяемы
• Связи: один‑ко‑многим vs многие‑ко‑многим определены, а не угаданы
• Ограничения: уникальность (email в рамках org), обязательные поля, валидные состояния

Жизненный цикл данных предотвращает «бессмертные» записи

Ясность промпта должна также охватывать жизненный цикл: как записи создаются, обновляются, деактивируются, удаляются и хранятся. «Удалить клиента» может означать жёсткое удаление, мягкое удаление или юридическое хранение с ограниченным доступом. Задание этого заранее избегает битых внешних ключей, сиротских данных и неконсистентных отчётов.

Согласованность имен и избегание перегруженных полей

Используйте согласованные имена для одной и той же концепции в таблицах и API (например, всегда customer_id, а не иногда org_id). Предпочтительнее моделировать разные понятия раздельно, чем перегружать колонки — отдельно billing_status и account_status, вместо одного неоднозначного status, означающего пять разных вещей.

Что указать для сильной модели данных

Модель данных хороша ровно настолько, насколько подробно вы её описали заранее. Если промпт говорит «хранить клиентов и заказы», вы, скорее всего, получите схему, подходящую для демо, но не готовую к реальным условиям: дубликатам, импортам и частичным записям.

Основные сущности и идентификаторы

Назовите сущности явно (например, Customer, Order, Payment) и определите, как каждая идентифицируется.

• Первичные идентификаторы: UUID, email, номер счёта или составной ключ?
• Внешние идентификаторы: будут ли записи синхронизироваться из других систем (CRM ID)? Может ли существовать несколько внешних ID?
• Правила уникальности: email уникален глобально, в рамках арендатора или вовсе не уникален?

Состояния, переходы и правила жизненного цикла

Многие модели ломаются из‑за неуказанных состояний. Уточните:

• Разрешённые состояния (Draft → Submitted → Paid → Refunded)
• Переходы, которые допускаются, и что их триггерит
• Можно ли менять состояния (может ли «Paid» откатиться?) и как вы аудируете изменения

Валидация, обязательные поля и форматирование

Опишите, что должно присутствовать, а что может отсутствовать.

Примеры:

• Обязательные vs необязательные поля (например, телефон — опционален, платежный адрес — обязателен для выставления счета)
• Ограничения по полям (min/max длины, допустимые символы)
• Время валидации (при создании, при обновлении или на этапах workflow)

Время, валюта, локаль и часовой пояс

Уточните это рано, чтобы избежать скрытых несоответствий.

• Хранить временные метки в UTC? Также хранить исходный часовой пояс?
• Валюта как ISO 4217 (USD/EUR) с минорами? Правила округления?
• Форматирование, зависящее от локали, vs нормализованное хранение

Крайние случаи: дубликаты, слияния, импорты, частичные данные

Реальные системы должны уметь работать с «грязной» реальностью. Уточните, как обрабатывать:

• Детекцию дубликатов и правила слияния (какие поля «выигрывают», что сохраняется)
• Импортированные записи с пропущенными полями (допускаются как «неполные»?)
• Конфликтующие обновления из нескольких источников и требования к аудиту

Контракты API: где ясность промпта окупается быстрее всего

Контракты API — одно из мест, где эффект от ясности промпта ощущается быстро: когда требования явны, API сложнее использовать неправильно, его легче версионировать и реже происходят ломкие изменения.

Предотвращение ломающих изменений за счёт конкретики

Расплывчатые промпты вроде «добавить endpoint для обновления заказов» оставляют место для несовместимых интерпретаций (частичное vs полное обновление, имена полей, значения по умолчанию, async vs sync). Явные контрактные требования заставляют принять решения заранее:

• какие поля записываемы, обязательны или неизменяемы
• будут ли обновления PUT (замена) или PATCH (частичное)
• правила обратной совместимости (напр., «новые поля — опциональны; никогда не менять смысл существующих полей»)

Обработка ошибок: сделайте режимы отказа частью дизайна

Опишите, как выглядят «хорошие ошибки». Минимум:

• коды статусов для сценариев (400 валидация, 401/403 авторизация, 404 не найдено, 409 конфликт, 429 лимит)
• согласованное тело ошибки (машинный код, человекочитаемое сообщение, детальное поле, correlation/request ID)
• ожидания по ретраям: какие ошибки безопасно повторять и рекомендуемый backoff

Пагинация, фильтрация, сортировка и идемпотентность

Неоднозначность тут порождает баги на стороне клиента и непредсказуемую производительность. Пропишите правила:

• стиль пагинации (cursor vs offset), лимиты и гарантии стабильного порядка
• поддерживаемые фильтры и их типы (точное совпадение, диапазоны, enum)
• поля для сортировки и сортировка по умолчанию
• идемпотентность для записей (ключи, окно дедупликации, поведение при дубликатах)

Документируйте с примерами и ограничениями

Включите конкретные примеры request/response и ограничения (min/max длины, допустимые значения, форматы дат). Несколько примеров часто предотвращают больше недопониманий, чем страница разъяснений.

Поддерживаемость: долгосрочная стоимость неоднозначности

Неоднозначные промпты создают не просто «неправильные ответы». Они рождают скрытые предположения — мелкие, недокументированные решения, которые распространяются по кодовым путям, полям базы и ответам API. В результате ПО работает только в рамках предположений строителя и ломается при реальном использовании.

Скрытые предположения превращаются в хрупкий код

Когда промпт оставляет место для интерпретации (например, «поддерживать возвраты» без правил), команды по‑разному заполняют пробелы: один сервис считает возврат отменой, другой — отдельной транзакцией, третий разрешает частичные возвраты без ограничений.

Чёткие промпты уменьшают догадки, задавая инварианты («возвраты разрешены в течение 30 дней», «частичные возвраты допустимы», «товар не возвращается в инвентарь для цифровых товаров»). Эти утверждения диктуют предсказуемое поведение по всей системе.

Ясность упрощает код и тесты

Поддерживаемые системы легче понимать. Ясность промпта помогает:

• Читаемый код: меньше defensive‑ветвей, потому что входы и состояния определены.
• Проще тесты: кейсы тестов напрямую соответствуют критериям приёмки, а не охоте за «что если».
• Безопасные рефакторы: если поведение специфицировано, можно менять внутренности с уверенностью, проверяя исходы.

Если вы используете ИИ для разработки, чёткие требования также помогут модели генерировать согласованные реализации вместо правдоподобных, но несовместимых фрагментов.

Эксплуатируемость: логи и метрики не являются опцией

Поддерживаемость включает запуск системы. Промпты должны задавать ожидания по наблюдаемости: что логировать (и что не логировать), какие метрики важны (ошибки, латентность, ретраи) и как должны сигнализироваться отказы. Без этого команды узнают о проблемах только после жалоб клиентов.

Индикаторы поддерживаемости

Неоднозначность часто проявляется как низкая когезия и высокая связанность: несвязанные обязанности слиты вместе, «helper»‑модули трогают всё, поведение зависит от вызывающего. Чёткие промпты поощряют когезивные компоненты, узкие интерфейсы и предсказуемые результаты — это делает последующие изменения дешевле. Для практической реализации см. /blog/review-workflow-catch-gaps-before-building.

Примеры «до» и «после» — как улучшить промпт

Расплывчатые промпты не просто дают расплывчатый текст — они толкают дизайн к «generic CRUD» по умолчанию. Ясный промпт заставляет принять решения заранее: границы, владение данными и то, что должно быть правдой в БД.

До: расплывчатый промпт

“Design a simple system to manage items. Users can create, update, and share items. It should be fast and scalable, with a clean API. Keep history of changes.”

Что строителю (человеку или ИИ) надёжно неясно:

• что такое «item» (поля, жизненный цикл, уникальность)?
• что означает «share» (публичная ссылка vs конкретные пользователи vs команды)?
• что такое «history» (полные снапшоты vs диффы, кто менял что, срок хранения)?

После: уточнённый промпт с ограничениями

“Design a REST API for managing generic items with these rules: items have title (required, max 120), description (optional), status (draft|active|archived), tags (0–10). Each item belongs to exactly one owner (user). Sharing is per-item access for specific users with roles viewer|editor; no public links. Every change must be auditable: store who changed what and when, and allow retrieving the last 50 changes per item. Non-functional: 95th percentile API latency < 200ms for reads; write throughput is low. Provide data model entities and endpoints; include error cases and permissions.”

Теперь архитектура и схема меняются сразу:

• Архитектура: выделенный компонент Authorization (проверки ролей) и путь записи в Audit Log; если запись невысока, сложное кеширование не требуется.
• Схема: items, item_shares (many‑to‑many с ролью), item_audit_events (append‑only). status — enum, тэги — отдельная связующая таблица с ограничением на 10 тэгов.

Короткая таблица перевода

Практичный шаблон промпта для лучших дизайнов

Чёткий промпт не обязан быть длинным — он должен быть структурирован. Цель — дать достаточно контекста, чтобы архитектурные и модельно‑данные решения стали очевидны, а не догадывались.

Шаблон для копирования/вставки

1) Goal
- What are we building, and why now?
- Success looks like: <measurable outcome>

2) Users & roles
- Primary users:
- Admin/support roles:
- Permissions/entitlements assumptions:

3) Key flows (happy path + edge cases)
- Flow A:
- Flow B:
- What can go wrong (timeouts, missing data, retries, cancellations)?

4) Data (source of truth)
- Core entities (with examples):
- Relationships (1:N, N:N):
- Data lifecycle (create/update/delete/audit):
- Integrations/data imports (if any):

5) Constraints & preferences
- Must use / cannot use:
- Budget/time constraints:
- Deployment environment:

6) Non-functional requirements (NFRs)
- Performance: target latency/throughput, peak load assumptions
- Uptime: SLA/SLO, maintenance windows
- Privacy/security: PII fields, retention, encryption, access logs
- Compliance: (if relevant)

7) Risks & open questions
- Known unknowns:
- Decisions needed from stakeholders:

8) Acceptance criteria + Definition of Done
- AC: Given/When/Then statements
- DoD: tests, monitoring, docs, migrations, rollout plan

9) References
- Link existing internal pages: /docs/<...>, /pricing, /blog/<...>

Примечание: блок выше — пример форматированного шаблона; содержимое в нём оставлено без перевода как блок‑текст.

Как эффективно им пользоваться

Заполните разделы 1–4 в первую очередь. Если вы не можете назвать основные сущности и источник правды, дизайн обычно смещается в сторону «что возвращает API», что позже вызывает грязные миграции и неопределённость владения.

Для NFR избегайте расплывчатых слов («быстро», «безопасно»). Заменяйте их числами, порогами и явными правилами обработки данных. Даже приблизительная оценка (напр., «p95 < 300ms при 200 RPS») более действенна, чем молчание.

В критериях приёмки добавьте как минимум один негативный кейс (например, некорректный ввод, отказ в доступе) и один операционный (например, как отображается ошибка). Это удерживает дизайн в реальности, а не только на диаграммах.

Использование Koder.ai чтобы превратить ясные промпты в последовательные сборки

Ясность промпта особенно важна, когда вы строите с ИИ end‑to‑end — не только генерируете фрагменты кода. В vibe‑coding потоке (когда промпты управляют требованиями, дизайном и реализацией) мелкие неоднозначности распространяются в выборе схемы, контрактах API и поведении UI.

Koder.ai заточен под такой стиль разработки: вы можете итеративно редактировать структурированный промпт в чате, использовать Planning Mode чтобы явно зафиксировать предположения и открытые вопросы до генерации кода, а затем выпустить рабочий стек (React для фронта, Go + PostgreSQL для бэка, Flutter для мобильных). Практичные функции вроде snapshots и отката дают безопасный экспериментальный простор при изменении требований, а экспорт исходников помогает командам сохранить владение и избегать «чёрного ящика».

Если вы делитесь промптами с коллегами, трактование шаблона как живого спецификационного документа (и версионирование его вместе с приложением) обычно даёт более чистые границы и меньше случайных ломких изменений.

Рабочий процесс проверки: поймайте пробелы до начала сборки

Чёткий промпт не «готов», когда он просто читаемый. Он готов, когда два разных человека примерно одинаково спроектируют систему по нему. Лёгкий рабочий процесс проверки помогает найти неоднозначности заранее — прежде, чем они превратятся в архитектурный шум, переписывание схем и ломание API.

Шаг 1: Read‑back (2 минуты)

Попросите одного человека (PM, инженера или ИИ) пересказать промпт как: цели, non‑goals, входы/выходы и ограничения. Сравните это пересказ с вашим намерением. Любое несоответствие — это требование, которое вы не прописали явно.

Шаг 2: Вынудите всплытие недостающих вопросов

До начала разработки выпишите «неизвестные, меняющие дизайн» вопросы. Примеры:

• Кто источник правды для поля (пользователь vs система vs внешний API)?
• Что происходит, когда данные отсутствуют, запаздывают, дублируются или ошибочны?
• Какие ожидаемые нагрузки и масштабы (приблизительные числа)?

Запишите вопросы прямо в промпт как короткий раздел «Open questions».

Шаг 3: Ведите список предположений — и переводите их

Предположения допустимы, но только если они видны. Для каждого предположения выберите одно:

• Decision: зафиксировать (например, «Email уникален в рамках пользователя; изменение требует подтверждения»).
• TODO: пометить как задачу с владельцем и сроком (например, «TODO: подтвердить политику хранения с юристами до релиза»).

Шаг 4: Итерации малыми шагами

Вместо одного большого промпта сделайте 2–3 короткие итерации: сначала уточните границы, затем модель данных, затем контракт API. Каждая итерация должна убирать неоднозначности, а не добавлять объём.

Короткий чеклист согласования (PM + инженер)

• Метрики успеха и критерии приёмки записаны
• Non‑goals явны
• Границы системы и обязанности названы
• Ключевые сущности/поля и их владение определены
• Описаны кейсы ошибок и крайние случаи
• Предположения переведены в решения или TODO

Частые ошибки и как их исправлять

Даже сильные команды теряют ясность по мелким и повторяемым причинам. Хорошая новость: большинство проблем легко заметить и исправить до того, как начнётся кодирование.

Убийцы ясности, за которыми стоит следить

Расплывчатые глаголы скрывают решения. Слова вроде «поддерживать», «обрабатывать», «оптимизировать», «облегчить» не говорят, как выглядит успех.

Неопределённые акторы создают пробелы в ответственности. «Система уведомляет пользователя» ставит вопрос: какая часть системы, какой тип пользователя и через какой канал?

Отсутствие ограничений ведёт к случайной архитектуре. Если вы не укажете масштаб, латентность, правила конфиденциальности, потребности в аудите или границы деплоя — реализация будет угадывать, и вы заплатите позже.

Не специфицируйте внутренности слишком рано

Частая ловушка — предписывать инструменты и внутришние решения («использовать микросервисы», «хранить в MongoDB», «использовать event sourcing»), когда вы на самом деле имеете в виду результат («независимые деплои», «гибкая схема», «аудит‑трейл»). Сначала укажите почему это нужно, затем измеримые требования.

Пример: вместо «Использовать Kafka» напишите «События должны быть долговечными 7 дней и воспроизводимыми для перестройки проекций».

Избегайте противоречий заранее

Противоречия часто выглядят как «должно быть в реальном времени» и одновременно «пакетная обработка допустима», или «не хранить PII» и одновременно «отправлять электронные письма с профилем». Решайте путём приоритизации (must/should/could) и добавляйте критерии, которые нельзя одновременно выполнить.

Антипаттерны и исправления

• Антипаттерн: «Сделать онбординг простым.» Исправление: «Новый пользователь завершает онбординг меньше чем за 3 минуты; максимум 6 полей; поддержка сохранения и возобновления.»

• Антипаттерн: «Админы могут управлять аккаунтами.» Исправление: определите действия (suspend, reset MFA, change plan), права и аудитирование.

• Антипаттерн: «Обеспечить высокую производительность.» Исправление: «P95 API latency < 300ms при 200 RPS; деградация при нагрузке с грациозными ограничениями.»

• Антипаттерн: Смешанные термины (“customer”, “user”, “account”). Исправление: добавьте небольшой глоссарий и придерживайтесь его везде.

Чеклист и следующие шаги

Ясные промпты не просто помогают ассистенту «понять вас». Они уменьшают домыслы, что сразу даёт чище границы системы, меньше сюрпризов в модели данных и API, которые проще развивать. Неоднозначность же превращается в переработки: незапланированные миграции, эндпойнты, не соответствующие реальным рабочим процессам, и повторяющиеся задачи по поддержке.

Одностраничный чеклист, который можно переиспользовать

Перед тем как просить архитектуру, схему или дизайн API, проверьте:

• Цель: Какой пользовательский результат должен произойти? Как выглядит «готово»?
• Объём: Что включено, что исключено, что может подождать?
• Акторы и точки входа: Кто запускает поток (пользователь, админ, системная задача)?
• Ключевые рабочие процессы: 2–5 шагов счастливого пути + топ кейсы отказа.
• Определения данных: важные сущности, обязательные поля, ID и связи.
• Ограничения: цели по производительности, правила конфиденциальности, хранение, аудит.
• Интеграции: внешние системы, события, очереди и границы владения.
• Ожидания по API: входы/выходы, поведение при ошибках, идемпотентность, пагинация.
• Критерии приёмки: тестируемые утверждения (включая крайние случаи).
• Non‑goals: явно укажите, чего система делать не должна.
• Предположения: что вы считаете верным, но не подтвердили.
• Открытые вопросы: всё, что нужно решить до разработки.

Следующие шаги

1. Выберите реальную фичу, которую планируете на этой неделе.
2. Напишите промпт, используя вышеуказанный чеклист.
3. Сгенерируйте два дизайна: по старому промпту и по уточнённому промпту.
4. Сравните результаты по трём линзам: границы системы, модель данных, контракт API.
5. Держите уточнённый промпт как часть вашей спецификации (он становится живой документацией).

Если хотите больше практических шаблонов, просмотрите /blog или дополнительные руководства в /docs.