Как ИИ превращает текстовые требования в экраны и функции

Что именно ИИ «превращает» из текста в продукт

Когда говорят «ИИ превращает текст в продукт», обычно имеют в виду не магию, а понятную цепочку преобразований: из ваших описаний он собирает формальные артефакты (экраны, сценарии, модель данных, контракты API), по которым уже можно быстро собрать прототип или рабочую фичу.

Важно уточнение: современные «vibe-coding»‑платформы делают этот путь ещё короче. Например, в TakProsto.AI вы описываете задачу в чате, а платформа помогает превратить требования в связанный результат: интерфейс, серверную логику и данные — с возможностью итеративно править, откатываться (snapshots/rollback) и при необходимости экспортировать исходники.

Что значит «из текста — в работающую фичу»

На практике это выглядит так: вы описываете, что должен уметь пользователь (например, «оформить заказ», «сменить пароль», «получить уведомление»), а ИИ помогает разложить это на шаги, экраны, поля, проверки и реакции системы.

«Работающая» — это когда сценарий выполняется end-to-end (пусть даже в упрощённом виде), а не просто «нарисованы экраны». Готовность определяется тем, закрыты ли состояния, ошибки и правила.

Какие артефакты получаются из требований

Обычно на выходе из текстовых требований можно получить несколько типов результатов:

• Экраны и компоненты UI: структура страницы, формы, кнопки, таблицы, пустые состояния.
• Пользовательские сценарии: шаги «как пользователь достигает цели», включая альтернативные ветки.
• Логика поведения: что происходит при нажатиях, какие проверки выполняются, какие сообщения показываются.
• Модель данных: какие сущности нужны (пользователь, заказ, платёж), их поля и связи.
• Интеграции: какие внешние сервисы вызываем, какие данные отправляем/получаем, какие ошибки обрабатываем.

Чем точнее исходный текст (термины, ограничения, примеры), тем меньше «догадок» и переделок.

Где ИИ реально экономит время, а где — нет

ИИ особенно полезен там, где много рутинной детализации:

• быстро набросать каркас экранов и типовые состояния (загрузка, пусто, ошибка);
• превратить описание «как должно работать» в чек‑лист правил и пограничных случаев;
• подготовить черновики текстов для интерфейса и подсказок (с последующей редактурой).

Но есть зоны, где экономия меньше:

• согласование смысла с бизнесом (что именно считаем «успехом», какие исключения допускаем);
• неоднозначные требования («удобно», «быстро», «как у конкурентов») — без критериев ИИ не сможет быть точным;
• ответственность за решения: безопасность, соответствие политике компании, юридические ограничения.

Роль человека: кто за что отвечает

Человек остаётся владельцем результата:

• Постановка задачи: цель, контекст, ограничения, примеры.
• Проверка: соответствует ли выход требованиям, нет ли пропущенных сценариев.
• Принятие решений: что считаем правильным UX, какие правила «железные», а какие можно упростить.

ИИ ускоряет путь от «мы хотим вот так» к осязаемому прототипу/фиче, но качество определяется тем, насколько хорошо описана предметная область и насколько внимательно вы принимаете итоговые решения.

Как ИИ читает требования: намерения, сущности и правила

Чтобы превратить текст требований в работающие экраны и функции, ИИ сначала «разбирает» формулировки на строительные блоки. На этом этапе важнее не дизайн, а смысл: что пользователь хочет сделать, с какими данными работает и какие ограничения действуют.

1) Инструкция (промпт) → понимание намерения и контекста

ИИ начинает с определения намерения: какую задачу решает продукт или конкретная функция. Например, фраза «пользователь должен быстро оформить возврат» — это не про кнопку, а про сценарий и цель (возврат) с приоритетом (без лишних шагов).

Дальше считывается контекст: для кого функция (клиент, менеджер, администратор), где используется (веб/мобайл), какие есть соседние процессы (оплата, доставка, поддержка). Чем точнее контекст, тем меньше «догадок» будет в следующих шагах.

2) Выделение сущностей: пользователи, роли, объекты данных

Затем ИИ вычленяет сущности — то, что должно существовать в системе как данные или участники:

• Пользователи и роли: «клиент», «оператор», «руководитель отдела». Роль важна, потому что права и доступы почти всегда различаются.
• Объекты данных: «заказ», «возврат», «заявка», «товар», «документ», «комментарий».
• Атрибуты: какие поля у сущности обязательны (номер заказа, причина возврата, фото, сумма) и какие — опциональны.

Этот шаг напрямую влияет на то, какие поля появятся на экранах и какие сущности нужно хранить и связывать.

3) Определение действий и правил: что можно/нельзя, когда и кому

Дальше ИИ извлекает действия (создать, изменить, отменить, отправить, согласовать) и правила. Правила часто прячутся в словах «только», «не раньше», «если», «кроме», «должен», «запрещено».

Примеры того, как текст превращается в условия:

• «Оператор может одобрить возврат только после проверки фото» → проверка фото становится обязательным шагом, без него кнопка «Одобрить» неактивна.
• «Клиент не может отменить доставку после передачи курьеру» → появляется статусный барьер по статусу заказа.

4) Уточняющие вопросы при неполных или противоречивых требованиях

Если требования неполные или конфликтуют, ИИ должен задавать вопросы — иначе пробелы заполнятся предположениями. Типичные вопросы:

• Какие статусы у сущности и какие переходы разрешены?
• Что считать «проверкой» (чек‑лист, документ, ручная отметка)?
• Что делать в исключениях: нет фото, сумма не совпала, роль не определена?

Хороший признак качественного анализа — вопросы про границы и исключения, а не только про «как назвать кнопку».

От текста к сценариям и карте экранов

Когда у вас есть текстовые требования, ИИ не «рисует интерфейс из воздуха». Надёжнее всего он работает, когда сначала понимает путь пользователя: как тот достигнет цели шаг за шагом. Это превращение текста в сценарии — самый практичный мост между «хочу вот так» и конкретными экранами, кнопками и переходами.

Пользовательские сценарии: шаги, ветвления, исключения

Сценарий — это маршрут пользователя: что он делает, что видит, что система отвечает. Хороший сценарий описывает не только «счастливый путь», но и развилки.

Например, для «оформить заказ» обычно выделяют:

• Шаги: выбрать товар → открыть корзину → ввести адрес → выбрать доставку → оплатить → получить подтверждение.
• Ветвления: доставка недоступна по адресу → предложить самовывоз; оплата не прошла → повторить/сменить способ.
• Исключения: товар закончился в момент оплаты; пользователь не авторизован; отсутствуют обязательные данные.

Чем точнее описаны исключения, тем меньше сюрпризов на стадии генерации логики и тестов.

User story vs. сценарий: чем отличаются и как дополняют друг друга

User story отвечает на вопрос «зачем» и «какую ценность» получает пользователь:

«Как покупатель, я хочу сохранить несколько адресов доставки, чтобы быстрее оформлять повторные заказы».

Сценарий отвечает на вопрос «как именно это происходит»:

• где пользователь добавляет адрес;
• какие поля обязательны;
• что произойдёт при ошибке в индексе;
• как выбирается адрес по умолчанию.

ИИ обычно использует user story как ориентир по цели, а сценарии — как основу для экранов и переходов.

Критерии приёмки простыми словами

Критерии приёмки — это условия, по которым можно честно сказать: «сделано правильно». Они помогают не «додумывать» детали.

Пример в простом формате:

• Пользователь может добавить новый адрес, заполнив обязательные поля.
• Если поле пустое или формат неверный — показываем понятную подсказку и не сохраняем.
• Пользователь может выбрать адрес по умолчанию.
• Адреса доступны при оформлении заказа.

Такие формулировки легко превратить в проверки, а позже — в автотесты.

Карта экранов: какие страницы нужны и как между ними переходить

Когда сценарии готовы, ИИ собирает карту экранов: список страниц/состояний и связи между ними. Это похоже на схему метро: станции — экраны, линии — переходы.

Обычно в карте фиксируют:

• Основные экраны: список товаров, карточка товара, корзина, оформление, оплата, подтверждение.
• Вспомогательные: вход/регистрация, профиль, адреса, история заказов.
• Служебные состояния: пустая корзина, ошибка оплаты, недоступный товар, отсутствие сети.

Практичный приём: для каждого перехода добавляйте триггер («нажать кнопку “Оплатить”») и условие («если корзина не пуста и данные валидны»). Тогда ИИ сможет сгенерировать не только «какие экраны нужны», но и правила навигации.

Как рождаются экраны: структура, состояния и UX-логика

Когда ИИ получает текстовые требования, он старается «собрать» экран так же, как это сделал бы аналитик или дизайнер: выделить цель пользователя, понять, какие данные нужны, и разложить всё по понятным блокам. На практике это означает перевод фраз вроде «пользователь добавляет товар и оформляет заказ» в конкретные элементы интерфейса и их поведение.

Структура UI: страницы и компоненты

Сначала формируется каркас: какие страницы нужны, какие блоки на каждой странице, и что пользователь должен сделать шаг за шагом. ИИ обычно предлагает типовые элементы:

• Страницы (например, «Список», «Карточка», «Создание/Редактирование», «Настройки»).
• Блоки: фильтры, результаты, детали, история действий.
• Формы: поля, обязательность, подсказки, маски ввода.
• Таблицы/списки: колонки, сортировка, пагинация.
• Кнопки и действия: «Создать», «Сохранить», «Отменить», «Удалить», «Экспорт».

Если в требованиях явно указаны роли и права (например, «менеджер видит одно, оператор — другое»), это можно сразу разнести по вариантам экранов или состояниям.

Привязка компонентов к действиям пользователя

Дальше каждый компонент связывается с намерением пользователя: «нажать», «выбрать», «ввести», «подтвердить». По сути строится мини‑карта: какое действие запускает какое изменение.

Пример: поле «Email» → ввод → проверка формата → подсказка при ошибке → блокировка кнопки «Сохранить», пока ошибка не исправлена.

Если в требованиях есть сценарии (например, «пользователь ищет заказ по номеру»), ИИ превращает их в конкретную механику: строка поиска, кнопка, результаты, пустой ответ, переход в карточку.

Состояния интерфейса: загрузка, пусто, ошибка, успех

Чтобы экран выглядел «живым», нужно описать состояния. ИИ часто генерирует их автоматически, но качество заметно выше, если заранее уточнить ожидания:

• Загрузка: скелетон/спиннер, блокировка действий, текст «Загружаем…».
• Пусто: объяснение «Пока нет данных» + что сделать дальше (кнопка «Создать», ссылка на /help).
• Ошибка: понятная причина, что делать пользователю, возможность повторить.
• Успех: подтверждение, куда попали данные, что можно сделать дальше.

Доступность и понятные тексты

ИИ может предложить тексты интерфейса и валидации, но ему нужна опора: тон сообщений, терминология, ограничения. Хорошая практика — прямо в требованиях задавать шаблоны:

• Подсказки: «Введите номер без пробелов».
• Валидация: «Минимум 8 символов», «Только цифры».
• Сообщения: вместо «Ошибка 400» — «Не удалось сохранить: поле “Телефон” заполнено неверно».

Так экран получается не просто «собранным из компонентов», а предсказуемым в каждом сценарии.

Данные и бизнес-правила: что нужно описать заранее

ИИ может быстро накидать экраны и логику, но качество результата почти всегда упирается в то, насколько чётко описаны данные и правила. Если в требованиях нет ясной модели сущностей и ограничений, появятся лишние поля, спорные статусы и несовместимые проверки.

Модель данных: поля, типы, связи

Опишите ключевые сущности (например, «Заказ», «Клиент», «Оплата») и что именно хранится в каждой. Важно не только перечислить поля, но и указать типы и связи — это напрямую влияет на структуру форм, фильтров, таблиц и API.

Минимум, который стоит дать:

• Поле → тип → обязательность (например, email: string, required)
• Формат/маска (телефон, ИНН, дата)
• Связи (1–1, 1–N, N–N) и поведение удаления (что происходит с заказами при удалении клиента)
• Уникальность и ограничения (уникальный номер договора, диапазон значений)

Чем точнее задана связь, тем проще построить понятный UI: выбор из справочника, автодополнение, связанные списки, карточку сущности.

Правила валидации и бизнес-ограничения

Разделяйте «валидацию ввода» и «бизнес-правила». Первая ловит ошибки формата, вторая — запрещённые по смыслу операции.

Примеры формулировок, которые хорошо работают:

• «Сумма возврата не может превышать сумму оплаты»
• «Статус Оплачен возможен только при наличии транзакции»
• «Лимит: не более 5 активных заявок на клиента»
• «Нельзя редактировать адрес доставки после статуса Отгружен»

Такие правила помогают корректно сгенерировать состояния экрана (что доступно/заблокировано), сообщения об ошибках и серверные проверки.

Черновая схема БД или объектная модель

Не обязательно давать идеальную ER‑диаграмму. Достаточно черновика: перечень таблиц/объектов, ключи и связи. Это снижает риск, что будут созданы «две сущности для одного смысла» или начнётся хранение вычисляемых полей вместо источников.

Если у вас уже есть система, полезно указать: какие данные «истина», какие — кэш/расчёт, и где находится идентификатор (например, внешний customer_id).

Согласование терминов: один словарь для UI и данных

ИИ чувствителен к разъезжающимся названиям. Зафиксируйте словарь: как сущность называется в интерфейсе, в API и в базе.

Например: «Клиент» (UI) = Customer (API) = customers (таблица). Отдельно отметьте синонимы («покупатель», «контрагент») и выберите один основной термин — это уменьшит путаницу в подписях полей, фильтрах и документации.

Если нужно, в следующем разделе можно связать эту модель с конкретными действиями пользователя и переходами между экранами.

Генерация логики: от UI-действий до API и сервисов

Когда требования разобраны на сценарии и экраны, ИИ может «сшить» поведение: что происходит при нажатии кнопки, какие данные уходят на сервер, как обрабатываются ошибки и что показывается пользователю. Но бизнес‑логика берётся не «из воздуха» — она строится из явно описанных шагов, правил и ограничений.

Фронтенд: компоненты, маршруты, обработчики событий

На стороне интерфейса ИИ обычно раскладывает экран на компоненты (форма, список, модальное окно), а затем связывает их с действиями пользователя.

Например: «Пользователь заполняет форму и нажимает “Сохранить”» превращается в обработчик события, валидацию полей, состояния загрузки и переход по маршруту после успеха.

Чем точнее указаны состояния (пусто/загрузка/успех/ошибка) и тексты сообщений, тем меньше двусмысленности. Если есть правило «черновик можно сохранить без обязательных полей», оно напрямую влияет на валидацию и на то, какие кнопки активны.

Бэкенд: эндпоинты, сервисы, обработка ошибок

На сервере ИИ чаще всего генерирует каркас: маршруты API (эндпоинты), слой сервисов (где живут бизнес‑правила) и единый подход к ошибкам. Полезно заранее описать:

• какие ошибки возможны (например, «объект не найден», «нет прав», «конфликт версии»),
• как они возвращаются (коды и сообщения),
• что логировать для поддержки.

Тогда вместо «что-то пошло не так» пользователь увидит объяснение и следующий шаг.

Контракты API: поля, статусы, примеры

Чтобы фронтенд и бэкенд совпали, ИИ опирается на контракт API: входные/выходные поля, статусы и примеры.

Мини‑формат, который хорошо работает в требованиях:

• POST /api/orders
  • Вход: items[{sku, qty}], comment?
  • Успех: 201 + {orderId, status}
  • Ошибки: 400 (невалидные данные), 409 (товара нет на складе)
  • Пример: items: [{sku:"A1", qty:2}]

Учет авторизации: роли и проверки

Если написать «менеджер может редактировать, пользователь — только смотреть», это нужно отразить в двух местах: в UI (скрыть/заблокировать действия) и на сервере (проверка прав доступа). Критично фиксировать роли, права и исключения — например, «можно редактировать только свои заявки».

Чёткие контракты и явные правила доступа превращают генерацию логики из «примерно так» в предсказуемый результат.

Петля обратной связи: уточнения, правки и фиксация решений

ИИ лучше всего работает не с «красивым текстом», а с точным контекстом. Один и тот же абзац про «удобный личный кабинет» может привести к разным экранам и функциям, если не указаны роли пользователей, ограничения, источники данных и критерии готовности.

Почему контекст важнее формулировок

Чтобы ИИ стабильно выдавал полезный результат, ему нужны рамки:

• Цель: что пользователь должен суметь сделать в конце сценария.
• Роли и права: кто видит какие действия и поля.
• Ограничения: сроки, платформа (веб/мобайл), обязательные поля, юридические требования.
• Данные: откуда берутся значения, какие справочники и статусы существуют.
• Критерии приёмки: как понять, что экран/функция «правильные».

Чем больше таких якорей, тем меньше пространства для «додумывания».

Итерации: ИИ предлагает → вы уточняете → ИИ исправляет

Рабочий ритм обычно выглядит так:

1. Вы даёте требования и просите первый вариант: список экранов, поля, состояния, сценарии.

2. ИИ задаёт уточняющие вопросы или делает допущения. Ваша задача — быстро ответить и исправить то, что неверно, не переписывая всё целиком.

3. Вы просите внести изменения точечно: «на экране оплаты добавить поле ИНН для юрлиц», «ошибка валидации показывается под полем, а не всплывающим окном».

Важно: формулируйте правки как изменения к текущей версии («в версии 2 изменить…»), а не как новый текст «с нуля» — так меньше шанс потерять уже согласованное.

Если вы работаете в TakProsto.AI, такой итеративный цикл дополнительно упрощают «planning mode» (когда сначала фиксируется план изменений) и снимки состояния проекта с быстрым откатом — полезно, когда правок много и важно не сломать уже согласованный поток.

Как фиксировать решения: допущения и принятые варианты

Если модель делает допущение (например, «email уникален» или «статусы заказа: черновик/оплачен/отменён»), попросите оформить это отдельным блоком:

• Допущения (что считаем верным, пока не уточнили)
• Принятые решения (что утверждено и больше не меняем без причины)
• Открытые вопросы (что блокирует финализацию)

Так вы получаете «журнал решений», который можно переносить из итерации в итерацию.

Как избегать дрейфа требований при долгом диалоге

Дрейф появляется, когда в разговоре смешиваются новые идеи и старые договорённости. Помогают простые правила:

• В начале итерации просите ИИ кратко пересказать текущую спецификацию (1–2 абзаца).
• Любую новую просьбу маркируйте как изменение: «это новая фича», «это правка существующей», «это откат».
• Раз в несколько шагов просите собрать единый обновлённый документ (а не набор разрозненных ответов), сохранив блок «Принятые решения».

Эта дисциплина делает диалог предсказуемым: вы контролируете требования, а ИИ ускоряет оформление и переработку деталей.

Качество: тесты, крайние случаи и наблюдаемость

Когда ИИ генерирует экраны и функции по тексту требований, качество держится на двух опорах: понятных критериях приёмки и проверяемом поведении системы. Если в требованиях есть измеримые условия («что считается успехом»), их можно превратить в тест‑кейсы и даже в автотесты — а вы получите не только результат, но и способ убедиться, что он работает.

Базовые тест-кейсы из критериев приёмки

Самый простой путь — писать критерии приёмки так, чтобы их можно было проверить: входные данные → действие → ожидаемый результат. ИИ хорошо раскладывает такие фразы на сценарии вида:

• «Если пользователь не заполнил обязательное поле — показать сообщение и не отправлять форму»
• «После успешной оплаты — статус заказа меняется на “Оплачен”, отправляется чек, открывается экран подтверждения»

Чем конкретнее формулировка (тексты ошибок, ограничения, статусы), тем меньше домыслов в реализации и тестах.

Генерация автотестов: что проверить и где это хранить

Автотесты обычно делятся на три уровня: UI (проверяем экран), API (проверяем контракт запрос/ответ) и бизнес‑логика (правила без интерфейса). ИИ может сгенерировать черновики для каждого уровня, но важно заранее указать:

• где хранятся тесты (например, рядом с кодом в репозитории)
• какие окружения допустимы (стейджинг/тестовое)
• какие данные считаются тестовыми и как их создавать

Практичный подход: просить ИИ сначала выдать список автопроверок (чек‑лист), затем — код тестов только для самых критичных сценариев.

Проверка крайних случаев: пустые значения, большие числа, таймауты

Большинство дефектов появляются не в «среднем» сценарии, а на краях. Поэтому в требованиях полезно явно перечислить пограничные условия:

• пустые значения (не заполнено, пробелы, null)
• большие числа и длины строк (лимиты, округление, переполнение)
• дубликаты (двойной клик, повторная отправка формы)
• медленные ответы и таймауты (что показывает UI, можно ли повторить)

Если это не описать, ИИ выберет типичное поведение «по умолчанию», которое может не совпасть с ожиданиями бизнеса.

Логирование и наблюдаемость: что важно для отладки

Даже при хороших тестах нужны следы в системе, чтобы быстро разбирать инциденты. В требованиях стоит указать минимальный набор событий для логирования: вход пользователя в сценарий, ключевые решения правил (почему отказано), ошибки интеграций, длительность операций.

Также полезно договориться о корреляции: один идентификатор запроса/заказа проходит через клиент, сервер и внешние сервисы. Тогда, когда «что-то пошло не так», проблема ищется за минуты, а не дни.

Интеграции и безопасность: о чем помнить в требованиях

Когда ИИ генерирует экраны и функции по текстовым требованиям, интеграции часто становятся «точкой реальности»: именно на них ломаются красивые прототипы, если заранее не описать ограничения и правила безопасности.

Интеграции: как описывать, чтобы получилось с первого раза

Перечислите внешние сервисы и роль каждого из них: платежи, почта, SMS/пуш‑уведомления, аналитика, CRM, склад, доставка. Важно не только «подключить», но и зафиксировать сценарии.

Например, для платежей:

• какие статусы возможны (оплата успешна/отменена/в обработке),
• что показываем пользователю на каждом статусе,
• как обрабатываем возвраты и частичные списания,
• что делать, если провайдер прислал повторное уведомление.

Для почты и уведомлений:

• какие события отправляют письма/пуши,
• что делать при ошибке доставки,
• нужно ли хранить историю отправок в админке.

Для аналитики:

• какие события считаем (регистрация, первый заказ, отмена),
• какие параметры важны (канал, тариф, сумма),
• требования к приватности (не передавать персональные данные в события).

Секреты и ключи: базовые принципы

В требованиях стоит явно указать:

• ключи API и токены храним в переменных окружения/секрет‑хранилище, а не в коде и не в интерфейсе;
• доступы разделяем по средам: тест/стейдж/прод;
• у сервисных аккаунтов минимальные права (принцип наименьших привилегий);
• журналируем обращения к интеграциям без секретов (только идентификаторы запросов, статусы, время).

Если для вас принципиально, где обрабатываются данные, это тоже лучше зафиксировать в требованиях. Например, TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные и open‑source LLM‑модели, не отправляя данные за пределы страны — такие ограничения (география, классы данных, режимы доступа) стоит обозначать прямо, чтобы реализация и инфраструктура им соответствовали.

Основные риски, о которых нужно предупредить

ИИ лучше работает, когда риски названы прямо:

• утечки данных через логи, события аналитики или ошибки в настройках доступов;
• неправильные роли пользователей (например, клиент видит данные другого клиента);
• уязвимые зависимости и «слишком широкие» разрешения у API‑ключей;
• отсутствие проверок подлинности входящих вебхуков (платежи/уведомления).

Практика: что нельзя делать в запросах к ИИ

Никогда не вставляйте в промпт реальные пароли, токены, приватные ключи, выгрузки с персональными данными. Вместо этого используйте плейсхолдеры вида PAYMENT_API_KEY=*** и примеры с тестовыми данными.

Если нужно, заранее оговорите формат конфигурации: «ключи передаются через переменные окружения, а в примерах используем заглушки». Это простая фраза, но она резко снижает шанс небезопасной реализации.

Как писать инструкции, чтобы ИИ сделал нужный результат

ИИ быстрее генерирует экраны и функции, когда получает не «общие пожелания», а точные границы задачи: кто пользователь, что он делает, какие данные видит и какие исключения допустимы. Хорошая инструкция — это не длинный текст, а ясная структура.

Плохие и хорошие примеры требований

Плохо: «Сделайте удобную регистрацию и профиль пользователя».
Не ясно: какие поля, какие роли, какие ошибки, что считать «удобно».

Лучше: «Нужна регистрация по email + пароль. Поля: email, пароль, повтор пароля, согласие с условиями. Ошибки: email уже существует, слабый пароль, несовпадение паролей. После успешной регистрации — экран профиля с именем (можно пустым), email (только чтение) и кнопкой “Выйти”. Сессия хранится 30 дней. Для гостя профиль недоступен — показываем экран входа».

Ключевая разница — конкретика, границы и исключения.

Шаблон инструкции (можно копировать)

Опишите требования блоками:

1. Цель: что должно измениться для бизнеса/пользователя после релиза.

2. Пользователи и роли: кто будет пользоваться (гость/пользователь/админ) и чем они отличаются.

3. Сценарии: 3–7 основных шагов «пользователь → действие → результат». Добавьте 1–2 негативных сценария.

4. Данные: какие сущности есть (например, Заказ, Платёж), какие поля важны, что редактируется, что только читается.

5. Ограничения и правила: валидации, доступы, лимиты, статусы, сроки.

6. Критерии готовности: как вы поймёте, что результат подходит (например, «форма не отправляется без согласия», «ошибка отображается под полем», «админ видит список пользователей»).

Вопросы, на которые стоит ответить до генерации экранов

Чтобы первый прототип был ближе к реальности, заранее уточните:

• Какой минимальный набор экранов нужен для первой версии?
• Какие поля обязательны, а какие опциональны?
• Какие статусы бывают у сущности (черновик/активен/отменён)?
• Какие ошибки надо показывать пользователю и где?
• Что происходит после успешного действия (куда ведём, что обновляем)?
• Какие роли имеют разные права (кто может редактировать/удалять/просматривать)?

Мини-чеклист перед стартом

Перед тем как попросить ИИ «сгенерируй экраны», зафиксируйте:

• 1–2 главные пользовательские задачи для прототипа
• список экранов (названия достаточно)
• ключевые поля и примеры данных (2–3 примера)
• 3 основных правила (валидации/доступ/статусы)
• 2 исключения (ошибки/крайние случаи)
• критерии, по которым вы примете результат

Если дать ИИ эту опору, он будет меньше «додумывать» и чаще попадать в ожидаемый UX и логику. А если вы хотите пройти путь от текста до приложения быстрее, можно вести эти итерации прямо в TakProsto.AI: описывать требования в чате, собирать прототип, деплоить и при необходимости подключать свой домен — без лишней ручной склейки артефактов между разными инструментами.