Разбираем, что происходит внутри, когда ИИ «делает приложение»: от требований и макетов до кода, тестов, деплоя, безопасности и контроля качества.
Фраза «ИИ построит приложение» обычно означает не то, что система сама «придумала» продукт и выпустила его без участия людей, а то, что она автоматизирует ряд шагов разработки: предлагает структуру проекта, генерирует код, связывает экраны с данными, настраивает сборку и помогает довести результат до рабочего состояния.
На практике это чаще всего выглядит как итеративный процесс: вы описываете цель и сценарии, система уточняет требования, собирает каркас, а дальше вы вместе доводите решение до нужного уровня качества.
Генерация — это создание исходников: экранов, компонентов, моделей данных, запросов к API, тестов, конфигураций.
Сборка — превращение исходников в запускаемое приложение: зависимости, версии, окружения, команды сборки.
Настройка — адаптация под ваш контекст: роли пользователей, бизнес-правила, тексты, интеграции, ограничения безопасности.
ИИ хорошо ускоряет рутину: типовые экраны, формы, таблицы, CRUD-логику, шаблоны авторизации, черновики тестов и документации.
Человек всё равно нужен там, где важны смысл и ответственность: уточнить требования, выбрать приоритеты, проверить безопасность и юридические риски, принять продуктовые решения и провести финальную проверку качества.
По срокам ИИ часто даёт быстрый «первый прототип», но доведение до продакшена может занять время из‑за нюансов данных, интеграций и требований к качеству.
По качеству результат обычно неоднородный: часть кода выглядит аккуратно, а часть требует рефакторинга.
По поддержке важно понимать: сгенерированное приложение придётся сопровождать — обновлять зависимости, чинить баги, развивать функциональность.
Качество результата напрямую зависит от входных данных: описания пользователей и сценариев, примеров экранов, правил обработки данных, ограничений (платформы, сроки, бюджет), а также того, что можно/нельзя отправлять в сервис (персональные данные, коммерческие секреты). Чем точнее исходная рамка, тем меньше «догадок» в логике и структуре.
Отдельно имеет значение, где и как работает платформа: например, TakProsto.AI ориентирован на российский рынок, работает на серверах в России и использует локализованные и open-source LLM-модели — это упрощает соблюдение требований к данным и внутренним политикам в компаниях.
ИИ не «угадывает» приложение по одной фразе. Его цель на этапе сбора требований — сузить неопределённость так, чтобы из идеи получилась проверяемая спецификация: что делаем, для кого, где работает и как понять, что готово.
Уточняющие вопросы — это не формальность. Система пытается выяснить:
Чем точнее ответы, тем меньше переделок на следующих шагах.
Обычно ИИ раскладывает запрос на структуру ТЗ:
Роли (например: гость, клиент, администратор).
Экраны (каталог, карточка товара, корзина, оплата, панель админа).
Сценарии (регистрация, поиск, оформление заказа, возврат, уведомления).
Правила (валидации, статусы, ограничения по складу, логика скидок).
На выходе получается список пользовательских историй и критериев приёмки, по которым можно тестировать результат.
ИИ отдельно уточняет рамки: сроки, бюджет, платформа (веб/мобайл), технологические предпочтения, интеграции (оплаты, доставка, CRM), а также нефункциональные требования: производительность, доступность, требования к хранению данных.
Плохое: «сделайте быстрый вход». Хорошее: «вход по email+код, код действителен 10 минут, 5 попыток в час, после — блокировка на 30 минут».
Плохое: «нужны уведомления». Хорошее: «push и email: подтверждение заказа, смена статуса доставки; пользователь может отключить каждую категорию в настройках».
Плохое: «должно быть безопасно». Хорошее: «2FA для админов, роли RBAC, аудит действий (кто/что/когда), шифрование токенов и секретов, логирование без персональных данных».
Так формулировки превращаются в конкретные требования, которые ИИ может реализовать и проверить.
Когда вы просите ИИ «сделать приложение», одна из первых задач — выбрать архитектуру: как разложить идею на понятные части и как они будут общаться. Без этого генерация превращается в набор несвязанных файлов.
ИИ обычно делит проект на несколько слоёв, чтобы изменения в одном не ломали всё сразу:
На этом этапе формируется «контракт» между частями: какие эндпоинты нужны, какие поля и форматы данных передаются, где хранится состояние пользователя.
Решение о технологиях ИИ принимает не «по вкусу», а по набору сигналов: тип приложения (веб/мобайл), требования к скорости разработки, хостинг, навыки команды, ограничения по лицензиям и корпоративным стандартам. Часто используются готовые шаблоны проекта: типовая структура папок, настроенный линтер, базовая авторизация, конфигурации окружений. Это ускоряет старт и снижает количество ручных ошибок.
Если вы используете TakProsto.AI, стек обычно предсказуемый: веб — React, бэкенд — Go + PostgreSQL, мобильные приложения — Flutter. Это помогает заранее согласовать требования (например, про миграции, роли, фоновые задачи) в рамках понятного технологического «коридора».
Перед планом работ ИИ помечает зоны повышенного риска — там важно заранее договориться о правилах:
Чем точнее описаны эти места, тем меньше переделок на поздних этапах.
Обычно порядок такой: сначала модель данных и API-контракты, затем каркас бэкенда, после — базовые экраны фронтенда, и только потом «полировка» (валидации, роли, ошибки, пустые состояния). Так ИИ быстрее получает работающий сквозной сценарий (например, «создать запись → увидеть её в списке»), на который проще наращивать детали.
Когда вы просите ИИ «собрать приложение», важная часть работы — превратить идею в набор экранов и понятный пользовательский путь. На этом этапе цель — не «красота ради красоты», а фиксация действий пользователя, решений и переходов между состояниями.
Обычно ИИ начинает с карты экранов: вход/регистрация, главный экран, список сущностей (заказы, задачи, товары), экран детали, создание/редактирование, настройки, служебные состояния (пусто, ошибка, загрузка).
Дальше выбирается тип навигации — вкладки, боковое меню, мастер-шаги, поиск+фильтры. Выбор зависит от того, что важнее: быстрый доступ к разделам или последовательный сценарий (например, оформление заказа).
Первый вариант — это «проволочный» макет: блоки, подписи, основные элементы управления. В хорошем черновике уже должны быть:
Если этого нет, позже будет много переделок — не из‑за кода, а из‑за неверно угаданного поведения.
Чтобы интерфейс выглядел единообразно, ИИ стремится разложить экраны на компоненты: кнопки, поля ввода, карточки, таблицы, модальные окна, тосты/уведомления. Чем раньше вы утвердите библиотеку компонентов (размеры, отступы, типографика, цвета, правила для ошибок), тем меньше «случайных» вариаций появится в реализации.
До генерации кода стоит согласовать минимум: список экранов, навигацию, состав полей в формах, тексты и статусы (loading/error/empty), а также правила доступа (что видит гость, что видит авторизованный пользователь). Это не про пиксель‑перфект — это про то, чтобы логика интерфейса совпала с логикой продукта.
Когда говорят «ИИ сгенерировал приложение», обычно речь не про один большой файл. ИИ создаёт набор связанных артефактов: структуру проекта, базовые экраны, слой логики, конфигурации сборки и «клей», который связывает всё вместе. На выходе получается стартовая версия, которую уже можно запускать и постепенно уточнять.
Сначала создаётся каркас: папки, конфигурационные файлы, маршруты (переходы между страницами), базовые страницы/экраны. Часто добавляются шаблонные компоненты (кнопки, формы, таблицы), чтобы не дублировать одно и то же.
Важно: «каркас» зависит от выбранного стека. Для веба это обычно отдельные папки под страницы, компоненты, стили, утилиты и тесты; для мобильных — экраны, навигация, ресурсы.
ИИ редко «придумывает всё сразу». Он идёт шагами:
Чем точнее контекст (названия сущностей, форматы дат, сценарии), тем меньше случайностей в логике.
Помимо кода, ИИ подключает зависимости: библиотеки для UI, запросов к серверу, валидации, хранения данных. Типичная зона риска — несовместимые версии и дублирующие пакеты. Хорошая генерация включает фиксацию версий и короткое объяснение, зачем нужна каждая зависимость.
Чтобы код был поддерживаемым, ИИ может добавить типы (где это принято), комментарии к публичным функциям и небольшие примеры: как вызвать метод, какие поля обязательны, что вернётся при ошибке. Это ускоряет проверку человеком и облегчает дальнейшие правки.
Красивые экраны сами по себе ничего не делают: им нужны данные и правила, по которым эти данные создаются, меняются и проверяются. На этом этапе ИИ «переводит» интерфейс в понятные системе сущности, а затем строит API — набор запросов, через которые фронтенд общается с логикой.
Обычно ИИ начинает с выделения сущностей: например, «Пользователь», «Заказ», «Позиция заказа», «Платёж». Для каждой сущности он предлагает поля (email, статус, сумма, дата) и связи (один-ко-многим, многие-ко-многим).
Важно уточнить смысл полей и ограничения: что считается уникальным, какие статусы возможны, можно ли удалять записи или только «архивировать». Без этого ИИ часто делает слишком «общую» модель, которая потом мешает отчётам и фильтрам.
Когда структура данных меняется, это фиксируется миграциями — пошаговыми изменениями схемы базы (добавили поле, изменили тип, завели индекс). Хороший процесс может генерировать миграции автоматически, но здесь критичны детали:
Дальше ИИ строит эндпоинты: получить список, создать, обновить, удалить, плюс «нестандартные» действия (например, «оплатить», «подтвердить», «выгрузить»).
Ключевые элементы качества здесь — валидация и обработка ошибок. ИИ должен явно описать, что будет при неверном формате, конфликте (уже существует), отсутствии прав или когда объект не найден. Иначе фронтенд получает «непонятную ошибку», а пользователю нечего показать.
Почта, загрузка файлов и платежи почти всегда требуют дополнительных решений, которые ИИ не угадает без вводных: какие шаблоны писем, где хранить файлы и как ограничивать доступ, какие статусы платежей считаются успешными, что делать с возвратами и вебхуками. Чем точнее правила (и примеры сценариев), тем меньше сюрпризов в работе приложения.
ИИ-генератор обычно умеет создавать «скелет» безопасности: базовую аутентификацию, проверки на стороне сервера, примеры конфигурации. Но безопасность — это не галочка в шаблоне. Сгенерированный код нужно проверить на корректность именно в вашем контексте: кто атакующий, какие данные ценные, где хранятся секреты, какие интеграции подключены.
Хороший AI app builder добавит проверки формата (email, телефон), длины строк, обязательных полей, ограничений по числам. Важно убедиться, что валидация есть на сервере, а не только в интерфейсе.
Проверьте также:
ИИ часто предлагает JWT/сессии и роль «admin/user». Риск — неправильные проверки доступа: например, эндпоинт «обновить профиль» принимает userId из запроса и позволяет менять чужие данные.
Минимальный чек:
ИИ может сгенерировать .env.example и подсказки по настройке. Но вы должны проконтролировать, что:
Попросите ИИ добавить автоматические проверки зависимостей и минимальные заголовки безопасности. Затем проверьте настройки вручную: CORS (не * для приватных API), HTTPS, строгие cookie-флаги, отключённые debug-режимы.
Полезно включить в pipeline шаги вроде npm audit и базовые статические проверки — и зафиксировать это в вашем чеклисте релиза.
Даже если ИИ быстро собрал экраны, API и логику, без тестов вы получаете «работает у меня» вместо предсказуемого продукта. Хорошая новость: тесты тоже можно частично генерировать. Плохая: автоматизация не заменяет здравый смысл и проверку на реальных сценариях.
Юнит‑тесты проверяют маленькие куски логики (функции, расчёты, валидации). Они быстрые и помогают ловить регрессии при правках.
Интеграционные тесты смотрят на связку модулей: например, сервис + база данных или контроллер + внешний API. Они отвечают на вопрос «компоненты дружат между собой?».
E2E (end‑to‑end) тесты прогоняют пользовательский путь целиком: вход, создание сущности, оплата, письмо, статус в кабинете. Их меньше, они медленнее, зато ближе всего к реальности.
Обычно ИИ берёт:
Из этого он собирает «набор утверждений»: что должно быть на входе, что ожидается на выходе, какие ошибки допустимы. Важно: если требования расплывчатые, тесты будут такими же.
Автотесты редко выявляют проблемы с качеством данных (битые справочники, дубликаты, неожиданные форматы), с правами доступа в нестандартных ролях, с UX‑мелочами (не тот текст, непонятное состояние загрузки), а также с интеграциями, которые ведут себя иначе в продакшене (лимиты, таймауты, нестабильные ответы).
После генерации «первой версии» приложение почти всегда нуждается в доводке. Значительную часть контроля качества можно автоматизировать — но важно понимать, что именно проверяется машиной, а что остаётся на вашей ответственности.
ИИ может написать рабочий код, но стиль и единообразие часто «плавают»: разные имена переменных, непоследовательные отступы, смешение подходов. Поэтому в pipeline обычно добавляют:
Это не улучшает продукт автоматически, но резко повышает читаемость — а значит, скорость дальнейших изменений.
Сгенерированный код часто содержит дубликаты: одинаковые функции в разных местах, повторяющуюся валидацию, похожие запросы к API. Рефакторинг обычно включает:
Цель — не «сделать красиво», а снизить стоимость поддержки.
ИИ нередко обрабатывает ошибки формально: try/catch без полезного контекста или сообщение пользователю «что-то пошло не так». Минимальный стандарт — чтобы по логам можно было восстановить цепочку событий:
Модель может недооценивать цену операций: лишние запросы к API, отсутствие кеширования, тяжёлые вычисления в UI, N+1 запросы к базе. Поэтому производительность проверяют измерениями: профилированием, нагрузочными тестами, метриками времени ответа.
Если вам важно, чтобы это было предусмотрено заранее, полезно зафиксировать требования в ТЗ (см. /blog/kak-sostavit-tz-dlya-ii).
Даже если ИИ сгенерировал экраны, логику и тесты, пользователю важно одно: приложение должно стабильно открываться по ссылке, обновляться без боли и не «падать» после каждого релиза. За это отвечает деплой — упаковка и публикация — и эксплуатация, то есть жизнь сервиса после запуска.
Обычно пайплайн выглядит так: берётся конкретная версия кода (коммит), прогоняются тесты, затем собирается артефакт (например, Docker‑образ или статическая сборка фронтенда). После этого артефакт выкатывается на серверы/платформу, обновляются конфигурации, запускаются проверки «живости» (health checks), и трафик постепенно переводится на новую версию.
ИИ может подготовить конфиги CI/CD, скрипты сборки, шаблоны контейнеризации и рекомендации по стратегии релиза (rolling update, blue/green). Но решение, где именно размещать (VPS, облако, PaaS), и кто имеет доступ к ключам — всегда на стороне команды.
На платформах вроде TakProsto.AI часто помогает то, что рядом с генерацией есть практичные вещи «для жизни»: деплой и хостинг, подключение кастомных доменов, снапшоты, а также откат (rollback), если релиз пошёл не так.
Частая причина сбоев — смешение настроек. Нормальная практика: отдельные окружения для разработки (dev), предпросмотра (stage) и боевого использования (prod). Отличаются они адресами API, ключами, режимами логирования и иногда ресурсами.
Важно, чтобы секреты (токены, пароли, ключи) не попадали в репозиторий. ИИ может сгенерировать шаблоны .env и подсказать переменные, но хранить секреты нужно в менеджере секретов или настройках платформы.
При обновлениях меняется схема данных: добавляются поля, таблицы, индексы. Это делается миграциями. Хороший процесс: миграции выполняются автоматически в рамках релиза, но с возможностью отката и с резервной копией перед изменениями.
Критично избегать «ломающих» миграций в один шаг (например, удалить колонку, которую ещё читает старая версия). Практика — двухфазные изменения: сначала добавить новое, потом переключить код, затем удалить старое.
После выката начинается эксплуатация: собираются метрики (ошибки, время ответа, нагрузка), логи запросов и событий, настраиваются алерты. ИИ может предложить базовый набор показателей и фильтры логов, но пороги тревог и ответственность за реагирование — человеческая часть процесса.
Если деплой и наблюдаемость продуманы заранее, обновления становятся регулярной, предсказуемой операцией, а не «ночным приключением».
ИИ действительно ускоряет разработку, но он не «понимает» проект так, как команда: он делает выводы по контексту. Поэтому важно знать типовые сбои и иметь понятный способ их исправлять.
Самая частая проблема — уверенно сгенерированные, но несуществующие сущности: методы, поля, параметры, события, URL эндпоинтов. Например, ИИ может вызвать userService.getProfileV2() или передать параметр includeArchived=true, которых нет в вашем API. В UI похожая история: «придуманные» компоненты или свойства, которые выглядят правдоподобно, но не поддерживаются выбранной библиотекой.
Как лечится: возвращайтесь к источнику правды (документация API, контракт, схема БД, список компонентов) и просите ИИ переписать участок кода строго по ним.
Когда ИИ видит только кусок проекта, он делает неверные допущения: не те типы данных, неправильные названия ролей, пропущенные состояния (загрузка/ошибка/пусто), игнорирование локализации или валют. Это выглядит как «почти работает», но ломается на краях: не тот формат даты, падение на null, бесконечная загрузка.
Давайте правки маленькими, проверяемыми шагами:
Если правки начинают «расползаться» по проекту, появляются регрессии, затрагиваются безопасность/платежи/персональные данные или нужна сложная оптимизация — лучше подключить разработчика. Он быстрее локализует причину, настроит проверки и вернёт процесс в управляемое русло.
ИИ может сильно ускорить разработку, но качество результата почти всегда зависит от входных данных и того, как вы ведёте итерации. Ниже — практичный чеклист, который помогает получить предсказуемое приложение, а не «набор экранов».
Чем меньше «догадок», тем меньше переделок.
Хороший запрос описывает поведение и критерии готовности.
ИИ хорошо работает в коротких циклах, если вы фиксируете договорённости.
После первой версии обычно идут: аналитика событий, A/B‑варианты экранов, ускорение загрузки, новые интеграции, расширение ролей, подготовка к росту пользователей.
Если вы планируете сопровождение и развитие, заранее обсудите формат поддержки и следующий спринт — детали и варианты можно посмотреть на /pricing.
Дополнительно проверьте важный «практический» пункт: доступ к исходникам и переносимость. Например, TakProsto.AI поддерживает экспорт исходного кода и режим планирования (planning mode) — это помогает и быстрее стартовать, и при необходимости перейти к классическому процессу разработки без потери наработок.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.
