Разберём, как ИИ‑генерация кода помогает на старте быстрее проверять гипотезы и при этом уменьшать привязку к фреймворку, упрощая будущую миграцию.
Привязка к фреймворку (framework lock-in) — это ситуация, когда ключевая бизнес-логика продукта оказывается «вшита» в конкретный фреймворк: его контроллеры, ORM, систему зависимостей, события, шаблоны, специфичные объекты запроса/ответа. В результате фреймворк перестаёт быть заменяемой деталью — он становится частью домена, хотя по смыслу должен быть лишь инструментом доставки логики в мир HTTP, БД и очередей.
На ранней стадии решения принимаются быстро: нужно выпустить MVP, собрать обратную связь, часто менять направления. Если в этот момент команда случайно «приклеивает» доменную логику к фреймворку, то каждое изменение требований становится дороже — потому что правки приходится делать одновременно в бизнес‑правилах и в инфраструктурных слоях.
Обычно это выглядит так:
Чаще всего команду привязывают: выбор ORM как центра модели, использование специфичных декораторов/аннотаций в домене, прямые вызовы контейнера зависимостей внутри логики, «магия» автогенерации схем и миграций без явных контрактов.
Короткий критерий: можно ли заменить фреймворк, не переписывая бизнес‑логику — то есть оставив правила, сценарии и модели, поменяв только внешние адаптеры (HTTP, БД, очередь). Если ответ «нет», lock-in уже мешает развитию.
На ранней стадии продукт почти всегда живёт в режиме «докажем, что это работает». Именно в этот момент легче всего незаметно «прикрутиться» к конкретному фреймворку, ORM или облачному сервису так, что потом смена стека превращается в дорогой проект.
Когда важнее скорость, чем аккуратность, команда берёт самый быстрый путь: готовые модули авторизации, админки, миграции БД, фоновые задачи «как в примере». Это разумно для проверки гипотезы, но часто эти решения сразу пронизывают доменную логику: модели начинают наследоваться от классов фреймворка, а бизнес‑правила прячутся внутри контроллеров.
Если у команды мало времени и мало архитектурной практики, выбор выглядит как набор «правильных» технологий, которые «все используют». В итоге границы между бизнес‑частью и инфраструктурой не проговариваются, а значит — и не фиксируются.
Шаблоны стартера и статьи учат «как запустить», но редко объясняют, что именно вы теперь должны фреймворку. Копипаст часто тащит за собой специфичные паттерны (например, активную запись, магические хуки, аннотации), после чего проект уже трудно перенести без переписывания.
Самые липкие зависимости появляются не в UI, а в данных и интеграциях. Схема БД под конкретный ORM, транзакции, миграции, способы пагинации, формат событий в очереди — всё это незаметно становится частью бизнес‑логики. Чем раньше эти решения «протекли» внутрь домена, тем дороже будет миграция и тем больше технический долг накопится к моменту роста.
Раньше выбор фреймворка на старте часто становился «точкой невозврата»: чтобы проверить гипотезу, команда быстро обрастала кодом вокруг одного стека, а переписать потом казалось слишком дорого. ИИ‑генерация кода сдвигает баланс: стоимость эксперимента снижается, а значит, можно дольше оставаться гибкими.
Важно, что скорость теперь можно получать без «цементирования» архитектуры. Например, в vibe‑coding платформе TakProsto.AI удобно сначала описать домен и сценарии, а затем попросить платформу собрать внешний слой (web/server/mobile) как заменяемые адаптеры: вы быстрее получаете прототип, не превращая фреймворк в центр модели.
ИИ позволяет быстро получить 2–3 варианта одной и той же функции (например, оформление заказа или расписание уведомлений) в разных стилях: «по‑быстрому внутри фреймворка», «через отдельный сервис», «через чистые функции и DTO». Это не про механическое копирование, а про быстрый просмотр архитектурных траекторий и их последствий.
Когда варианты есть на руках, их проще оценивать по критериям переносимости:
ИИ ускоряет такое сравнение: он может подсветить точки сцепления и предложить альтернативы с меньшим количеством зависимостей.
Самое выгодное применение ИИ — генерировать рутинные части: CRUD, обвязку API, сериализацию, валидацию, маппинг. Тогда ручная работа команды концентрируется на домене.
При этом важно поддерживать тонкий интеграционный слой: адаптеры к БД/очередям/вебу лежат отдельно и не смешиваются с доменными правилами. ИИ может быстро собрать этот слой и так же быстро заменить его при смене технологий, не трогая ядро продукта.
Когда вы просите ИИ «сделай приложение на Django/Next/Spring», вы заранее покупаете привязку: модель данных, структура папок и даже термины в проекте начинают повторять выбранный фреймворк. На ранней стадии это удобно, но потом превращается в «невидимые наручники» — менять стек становится дорого, потому что вместе с транспортом и UI у вас перемешан сам смысл продукта.
Лучший запрос к ИИ на старте звучит не как «сгенерируй проект на X», а как «выдели доменную модель и интерфейсы». Начните со сценариев и данных:
Затем попросите ИИ предложить границы модулей: домен, приложение (use cases), инфраструктура (БД, очередь), транспорт (HTTP/CLI). И только после этого — варианты реализации адаптеров под конкретный стек.
Вместо: «Сделай REST-сервис на FastAPI для заказов»
Попросите:
«Опиши доменную модель заказов (сущности, значения, правила) и минимальные интерфейсы репозиториев.»
«Опиши use cases и входные/выходные DTO, не привязываясь к HTTP.»
«Сгенерируй два адаптера: HTTP‑транспорт и репозиторий для Postgres. Каждый — отдельным модулем, чтобы их можно было заменить.»
Так прототип собирается как набор заменяемых модулей: вы меняете транспорт (например, HTTP → gRPC) или хранилище, не переписывая правила расчёта и сценарии.
Чтобы ИИ не «расползался» по архитектуре в следующих итерациях, фиксируйте ключевые решения в виде коротких ADR (записей о решениях): что вынесено в домен, где границы, почему выбран такой контракт. Это занимает 10–15 минут, но экономит часы на объяснениях и снижает риск незаметного возврата к фреймворк‑центричному коду.
Идея простая: бизнес‑правила должны жить отдельно от веб‑фреймворка, ORM и очередей. Тогда смена стека — это замена «обвязки», а не переписывание всего продукта. ИИ‑генерация кода здесь помогает особенно хорошо: ему можно поручить быстро сделать внешние адаптеры под выбранные технологии, не затрагивая домен.
В домене остаются сущности, правила, сервисы и сценарии использования (use cases). Важно правило: никаких импортов фреймворка и минимум инфраструктурных деталей.
Например, вместо «контроллер сразу пишет в БД» домен выражает намерение: «сохранить пользователя», «отправить чек», «уведомить».
Чтобы домен мог «разговаривать» с внешним миром, вводятся порты (интерфейсы). Это контракт, а не реализация:
ИИ можно использовать, чтобы быстро сгенерировать заготовки портов и аккуратные типы данных/DTO — но сами правила домена должны быть написаны и проверены вами.
Всё «фреймворк‑специфичное» живёт снаружи домена:
Полезный приём: пусть ИИ генерирует адаптеры по чётким входам/выходам портов. Тогда при смене, скажем, ORM вы трогаете только модуль адаптера, а не бизнес‑логику.
Аннотации, декораторы, «магия» DI‑контейнера и валидация запросов удобны, но тянут зависимости внутрь ядра. В домене лучше оставлять явные вызовы и простые структуры данных, а декораторы — на уровне HTTP‑слоя или инфраструктуры.
Быстрый тест на отсутствие привязки: доменные сценарии должны выполняться в юнит‑тестах без поднятия веб‑сервера, БД и очередей — с фейковыми реализациями портов.
Если для запуска домена требуется стартовать приложение фреймворка, значит граница размыта и lock‑in уже растёт.
ИИ сильнее всего помогает там, где много «рутинного клея»: интерфейсы, контракты данных, адаптеры к внешним системам. Если эту прослойку сделать аккуратно, продукт проще переносить между фреймворками и библиотеками, потому что бизнес‑логика (use cases) не знает, чем именно вы ходите в базу или дергаете платежи.
Попросите ИИ сначала описать порты: интерфейсы репозиториев/клиентов и DTO (контракты данных), не привязываясь к ORM, HTTP‑клиенту или SDK.
Например, UserRepository с методами getById, save, и DTO вроде UserDTO, CreateUserRequest, CreateUserResponse. Важно: контракты должны отражать доменные потребности, а не структуру конкретной таблицы или ответа стороннего API.
Попросите ИИ написать две реализации каждого порта:
Так вы сразу проверяете, что use cases опираются на интерфейс, а не на детали фреймворка. Если in-memory реализацию трудно подставить, значит границы проведены плохо.
Отдельно поручите ИИ создать слой преобразований и держать маппинг в одном месте (например, UserMapper). Это снижает «размазывание» преобразований по контроллерам и репозиториям, которое потом мешает миграции.
Сформулируйте ИИ явное условие: «должно быть возможно заменить ORM/SDK без изменений в use cases». Попросите сгенерировать пример замены: та же логика, другой адаптер. Если замена требует правок в бизнес‑логике — вы уже в lock‑in, просто не заметили.
API-first — это когда вы сначала фиксируете «что именно умеет система», а уже потом решаете «на чём это поднять». Для ранней стадии продукта это особенно выгодно: вы сохраняете свободу сменить веб‑фреймворк или даже язык, не переписывая бизнес‑логику и не ломая интеграции.
Начните с описания внешнего поведения: какие ресурсы есть, какие поля обязательны, какие форматы дат/денег используются, какие коды ошибок возвращаются и как выглядит пагинация.
Важно сразу заложить версионирование (например, /v1) и правила обратной совместимости: что можно добавлять без боли, а что считается breaking change. Эта дисциплина снижает риск «случайных» зависимостей от особенностей конкретного фреймворка (например, его сериализации или обработки ошибок).
ИИ‑генерация кода полезнее всего на этапе формализации:
Попросите ИИ преобразовать описание API в спецификацию OpenAPI: схемы, примеры, ошибки, security.
Затем — сгенерировать серверные заглушки (handlers/controllers) и клиентские SDK.
Ключевой момент: заглушки должны быть минимальными и не содержать бизнес‑логики. Пусть они только валидируют входные данные, маппят их в доменные команды и превращают результат в ответ.
Если контроллеры «толстеют» (ORM-запросы, транзакции, правила, формирование DTO), вы быстро попадаете в зависимость от фреймворка и его расширений. Гораздо безопаснее держать это в отдельном слое (use cases / сервисы), а контроллеру оставить роль адаптера.
Закрепите договор тестами на уровне контракта: проверяйте, что эндпоинты соответствуют OpenAPI (статусы, схемы, заголовки), и что ошибки формируются по правилам. Тогда смена фреймворка превращается в замену адаптера, а не в «переписать всё».
Если нужно, спецификацию удобно хранить рядом с проектом и обсуждать через PR — это дисциплинирует команду и делает изменения API прозрачными.
Тесты — это самый практичный способ «отвязать» продукт от конкретного фреймворка. Пока реализация может меняться (особенно если её быстро нагенерировал ИИ), тесты фиксируют поведение как контракт: что именно должно работать и как система реагирует на ошибки.
Хороший приём: сначала описать ожидаемое поведение словами (или примерами запрос/ответ), а затем попросить ИИ написать набор тестов. Просите именно модульные и контрактные тесты:
Чтобы ИИ не «подстроился» под текущий стек, формулируйте задания нейтрально: «проверь, что при неверном email возвращается ошибка валидации X», а не «сделай это через middleware фреймворка Y».
Когда придёт время миграции, вы сможете переписать внешний слой (роутинг, ORM, очереди), а затем прогнать тесты и быстро увидеть, что поведение сохранилось. Это снижает риск незаметно изменить продуктовую логику при переносе.
ИИ‑логика чаще всего «сыпется» на мелочах: пустые значения, дубли, неверные форматы, таймауты, повторы запросов. Попросите тесты специально покрыть:
Даже на ранней стадии подключите автоформатирование и статический анализ (линтер). ИИ может сгенерировать конфиги и правила под вашу команду — это быстро выравнивает стиль, уменьшает «скрытые» ошибки и облегчает последующую замену библиотек, потому что проект становится предсказуемее и проще сравнивать в ревью.
ИИ может быстро нагенерировать рабочий кусок приложения, но «по умолчанию» он часто копирует типовые паттерны конкретного фреймворка. Это ускоряет первый запуск и одновременно фиксирует архитектуру так, что смена стека позже становится дороже.
Самый частый сигнал — бизнес‑логика уезжает туда, где ей не место.
ИИ нередко предлагает «красивое» решение через автосканирование, глобальные синглтоны, декораторы и неявную инъекцию зависимостей. Это удобно, пока вы внутри одного фреймворка, но плохо переносится.
Признак проблемы: чтобы понять, откуда берётся зависимость и когда вызывается логика, нужно знать внутренние механизмы фреймворка, а не читать ваш проект.
Ещё один типичный промах — решение строится вокруг текущей схемы «как есть», без плана изменений:
В итоге любое изменение таблицы превращается в цепочку правок по всему приложению.
Плохой запрос: «Сгенерируй CRUD для заказов на Framework X с ORM Y».
Лучше задать рамки и потребовать разделение:
«Сгенерируй реализацию функции оформления заказа так, чтобы бизнес‑правила были в отдельном модуле без зависимостей от веб‑фреймворка и ORM. Опиши интерфейсы репозитория и сервиса, DTO/модели домена как простые структуры. Внешний слой (HTTP) и слой хранения сделай адаптерами, которые можно заменить. Добавь примеры тестов на бизнес‑правила без поднятия БД.»
Так вы направляете ИИ не к “магии фреймворка”, а к коду, который легче переносить и развивать.
Смена стека проще, когда заранее известно, что именно вы переносите: бизнес‑смысл, правила и данные — или «особенности» конкретного фреймворка. Ниже — практичный сценарий, который можно сделать ещё до того, как миграция стала срочной.
Если эти элементы описаны и изолированы, вы меняете технологию, а не продукт:
Выпишите 5–10 ключевых сценариев и оформите их как функции/классы уровня приложения.
Определите «порты» (интерфейсы) на границе: репозитории, очередь, платежи, отправка писем, внешний API.
Переместите доменную логику внутрь: ей нельзя «знать» про контроллеры, ORM и конкретные типы фреймворка.
Вынесите текущую инфраструктуру в адаптеры: один адаптер на одну внешнюю технологию.
ИИ здесь ускоряет рутину: по вашему описанию он может сгенерировать заготовки интерфейсов, каркасы модулей, прокинуть зависимости и создать минимальные тестовые заглушки.
Чтобы не делать «большой взрыв», добавьте второй адаптер рядом с текущим (например, новый репозиторий или новый HTTP‑клиент) и переключайте выбор через конфигурацию/фичефлаг.
Практика: сначала запускайте «двойную запись» (старый + новый), затем сравнивайте чтение, и только потом переключайте основной путь. ИИ можно попросить:
Подготовьте миграцию как отдельный продуктовый артефакт:
ИИ полезен для генерации шаблонов миграционных скриптов, маппинга полей и тестов на корректность переноса — но обязательно задавайте входные/выходные форматы и ограничения (что нельзя менять в данных).
Давайте ИИ не абстрактное «перепиши на X», а пакет задач:
Так вы переносите систему частями, контролируя риски и сохраняя неизменным главное — поведение продукта.
Привязка к фреймворку (или поставщику) не всегда зло. На ранней стадии продукта иногда выгоднее сознательно «заплатить» lock‑in ради скорости, понятных шаблонов и меньшего количества решений. Проблема начинается, когда привязка возникает случайно и расползается по проекту.
Имеет смысл соглашаться на привязку, если она ускоряет проверку гипотезы и снижает вероятность не выпустить продукт вообще. Например: готовая админка, стандартный ORM, типовой UI‑kit, «батарейки в комплекте» для аутентификации. Здесь ИИ помогает быстро собрать каркас, но важно сразу определить: это временная опора или стратегический выбор.
Полностью «без привязки» не бывает: хостинг/облако, почтовые провайдеры, платежи, аналитика, очереди, CDN — всё это внешние зависимости. Задача не в том, чтобы их избегать, а в том, чтобы не размазывать детали интеграции по доменной логике.
Оценка выхода — это не только часы разработки. Смотрите на:
Практичный приём: попросите ИИ составить «план миграции» и список затронутых точек, но финальную оценку подтвердите руками.
Договоритесь: у каждой зависимости есть «точка привязки» — один модуль/пакет, где живёт интеграция. Всё остальное общается с ней через интерфейс. ИИ особенно полезен, чтобы быстро сгенерировать адаптеры и заглушки, а затем закрепить поведение тестами. Так lock‑in остаётся управляемым: вы знаете, что именно придётся менять, когда придёт время.
Главная мысль: ИИ ускоряет старт, но свобода выбора появляется не сама по себе — её нужно «зашить» в границы системы, контракты и тесты. Тогда сгенерированный код остаётся заменяемой деталью, а не цементом, который намертво связывает продукт с одним фреймворком.
Если вы работаете в российском контуре и хотите ускорять прототипирование без потери управляемости, TakProsto.AI может быть удобным вариантом: платформа помогает собирать приложения через чат, поддерживает планирование (planning mode), снапшоты и откат, экспорт исходников и раздельную генерацию фронтенда (React), бэкенда (Go + PostgreSQL) и мобильных клиентов (Flutter). Это хорошо сочетается с подходом «домен в центре»: домен фиксируете вы, а внешние адаптеры можно быстро пересобирать.
Домен и правила — отдельно от инфраструктуры: бизнес‑логика живёт в чистых модулях, без импортов веб‑фреймворка/ORM.
Контракты раньше реализации (API-first): сначала схемы запросов/ответов и события, потом контроллеры и хранилища.
Интерфейсы на границах: репозитории, очереди, внешние API описаны интерфейсами; реализации — адаптеры.
Тесты фиксируют поведение, а не технологию: больше контрактных и доменных тестов, меньше тестов «как устроен фреймворк».
ИИ используют как ускоритель шаблонов: генерируем каркас (адаптеры, маппинг, валидаторы), но правила и зависимости утверждаем заранее.
Храните то, что переживёт смену стека:
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.
