Разбираем, как ИИ читает текстовые инструкции, строит сценарии и макеты экранов, генерирует логику и помогает довести фичу до рабочего результата.
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.
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.
Обычно на выходе из текстовых требований можно получить несколько типов результатов:
Чем точнее исходный текст (термины, ограничения, примеры), тем меньше «догадок» и переделок.
ИИ особенно полезен там, где много рутинной детализации:
Но есть зоны, где экономия меньше:
Человек остаётся владельцем результата:
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.
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.
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.
Затем ИИ вычленяет сущности — то, что должно существовать в системе как данные или участники:
Этот шаг напрямую влияет на то, какие поля появятся на экранах и какие сущности нужно хранить и связывать.
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:
Если требования неполные или конфликтуют, ИИ должен задавать вопросы — иначе пробелы заполнятся предположениями. Типичные вопросы:
Хороший признак качественного анализа — вопросы про границы и исключения, а не только про «как назвать кнопку».
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.
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:
Чем точнее описаны исключения, тем меньше сюрпризов на стадии генерации логики и тестов.
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»:
ИИ обычно использует user story как ориентир по цели, а сценарии — как основу для экранов и переходов.
Критерии приёмки — это условия, по которым можно честно сказать: «сделано правильно». Они помогают не «додумывать» детали.
Пример в простом формате:
Такие формулировки легко превратить в проверки, а позже — в автотесты.
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:
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.
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.
Сначала формируется каркас: какие страницы нужны, какие блоки на каждой странице, и что пользователь должен сделать шаг за шагом. ИИ обычно предлагает типовые элементы:
Если в требованиях явно указаны роли и права (например, «менеджер видит одно, оператор — другое»), это можно сразу разнести по вариантам экранов или состояниям.
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.
Чтобы экран выглядел «живым», нужно описать состояния. ИИ часто генерирует их автоматически, но качество заметно выше, если заранее уточнить ожидания:
ИИ может предложить тексты интерфейса и валидации, но ему нужна опора: тон сообщений, терминология, ограничения. Хорошая практика — прямо в требованиях задавать шаблоны:
Так экран получается не просто «собранным из компонентов», а предсказуемым в каждом сценарии.
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.
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:
email: string, required)Чем точнее задана связь, тем проще построить понятный UI: выбор из справочника, автодополнение, связанные списки, карточку сущности.
Разделяйте «валидацию ввода» и «бизнес-правила». Первая ловит ошибки формата, вторая — запрещённые по смыслу операции.
Примеры формулировок, которые хорошо работают:
Оплачен возможен только при наличии транзакции»Отгружен»Такие правила помогают корректно сгенерировать состояния экрана (что доступно/заблокировано), сообщения об ошибках и серверные проверки.
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).
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.
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.
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.
На сервере ИИ чаще всего генерирует каркас: маршруты API (эндпоинты), слой сервисов (где живут бизнес‑правила) и единый подход к ошибкам. Полезно заранее описать:
Тогда вместо «что-то пошло не так» пользователь увидит объяснение и следующий шаг.
Чтобы фронтенд и бэкенд совпали, ИИ опирается на контракт API: входные/выходные поля, статусы и примеры.
Мини‑формат, который хорошо работает в требованиях:
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.
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.
Чтобы ИИ стабильно выдавал полезный результат, ему нужны рамки:
Чем больше таких якорей, тем меньше пространства для «додумывания».
Рабочий ритм обычно выглядит так:
Вы даёте требования и просите первый вариант: список экранов, поля, состояния, сценарии.
ИИ задаёт уточняющие вопросы или делает допущения. Ваша задача — быстро ответить и исправить то, что неверно, не переписывая всё целиком.
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.
Если модель делает допущение (например, «email уникален» или «статусы заказа: черновик/оплачен/отменён»), попросите оформить это отдельным блоком:
Так вы получаете «журнал решений», который можно переносить из итерации в итерацию.
Дрейф появляется, когда в разговоре смешиваются новые идеи и старые договорённости. Помогают простые правила:
Эта дисциплина делает диалог предсказуемым: вы контролируете требования, а ИИ ускоряет оформление и переработку деталей.
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.
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:
Чем конкретнее формулировка (тексты ошибок, ограничения, статусы), тем меньше домыслов в реализации и тестах.
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:
Практичный подход: просить ИИ сначала выдать список автопроверок (чек‑лист), затем — код тестов только для самых критичных сценариев.
Большинство дефектов появляются не в «среднем» сценарии, а на краях. Поэтому в требованиях полезно явно перечислить пограничные условия:
Если это не описать, ИИ выберет типичное поведение «по умолчанию», которое может не совпасть с ожиданиями бизнеса.
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.
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.
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:
Для почты и уведомлений:
Для аналитики:
В требованиях стоит явно указать:
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.
ИИ лучше работает, когда риски названы прямо:
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.
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.
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.
Опишите требования блоками:
Цель: что должно измениться для бизнеса/пользователя после релиза.
Пользователи и роли: кто будет пользоваться (гость/пользователь/админ) и чем они отличаются.
Сценарии: 3–7 основных шагов «пользователь → действие → результат». Добавьте 1–2 негативных сценария.
Данные: какие сущности есть (например, Заказ, Платёж), какие поля важны, что редактируется, что только читается.
Ограничения и правила: валидации, доступы, лимиты, статусы, сроки.
Критерии готовности: как вы поймёте, что результат подходит (например, «форма не отправляется без согласия», «ошибка отображается под полем», «админ видит список пользователей»).
Чтобы первый прототип был ближе к реальности, заранее уточните:
Перед тем как попросить ИИ «сгенерируй экраны», зафиксируйте:
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.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.