Пошаговый план: как превратить идею в мобильное приложение и довести до релиза, используя ИИ для генерации логики, прототипов, тестов и CI/CD.
«Логика, сгенерированная ИИ» — это не «приложение, написанное ИИ», а формализованные правила работы продукта, которые ИИ помогает быстрее описать и структурировать. Обычно речь про бизнес-правила и поведение: что происходит при нажатии кнопки, какие данные обязательны, когда показывать ошибку, как считать статус заказа, какие состояния возможны у экрана и какие переходы между ними допустимы.
ИИ хорошо справляется с переводом идеи на человеческом языке в более строгий формат:
Важно: ИИ ускоряет формализацию, но ответственность за решения остаётся на команде. Любая сгенерированная логика должна пройти проверку на соответствие продуктовой цели, законам, здравому смыслу и реальным возможностям разработки.
На старте, когда идея ещё «плавает»: ИИ помогает быстро собрать единый черновик логики, чтобы команда обсуждала одно и то же.
В MVP: можно заранее отрезать лишнее, оставив минимальные правила, без которых продукт не работает.
Между дизайном и разработкой: логика превращается в спецификацию — меньше спорных трактовок и переделок.
В тестировании и аналитике: из логики легко вывести чек-листы, события и ожидаемые результаты.
Дальше пройдём путь от идеи до публикации приложения и на каждом шаге соберём артефакты: чек-листы, спецификации, прототипы, задачи, тест-кейсы. Примеры будут универсальными — подходят для iOS, Android и кроссплатформенных решений.
На этом шаге вы превращаете «идею приложения» в чёткое описание того, для кого оно и какой измеримый результат даёт. Чем точнее формулировка, тем проще дальше генерировать требования и логику с помощью ИИ — и тем меньше лишних экранов и функций попадёт в MVP.
Начните с одной фразы по шаблону:
«Когда [контекст], я хочу [сделать действие], чтобы [получить результат]».
Пример: «Когда я выхожу из дома, я хочу быстро проверить список дел, чтобы ничего не забыть». Фиксируйте результат, а не решение («нужны пуши» — это уже реализация).
Опишите 1–2 основных сегмента: кто эти люди, что для них критично (скорость, цена, приватность, офлайн), где они будут пользоваться приложением (в транспорте, на работе, одной рукой). Контекст влияет на UX: длину форм, количество шагов, необходимость автосохранения.
Составьте 5–10 историй в формате: «Как роль, я хочу действие, чтобы ценность». Покройте:
Выберите 3–5 метрик, привязанных к ценности: доля пользователей, достигших «первого результата» в первый день, конверсия в ключевое действие, удержание D7/D30, время до результата, доля завершённых сценариев без ошибок.
Если сложно — зафиксируйте гипотезы и вернитесь к ним перед следующим шагом. Дальше это станет основой для требований и MVP (см. /blog/mvp).
Цель шага — зафиксировать «что именно делаем» так, чтобы команде (и ИИ) было легко превращать это в решения, а не в бесконечные созвоны. Документ может быть на 1–2 страницы: важна не длина текста, а однозначность.
Простой приём: выпишите функции и сразу отсортируйте.
ИИ удобно использовать, чтобы подсветить недостающие требования и предложить приоритеты — но финальное решение остаётся за вами.
Зафиксируйте:
Ограничения защищают от «скрытых» переработок, когда идея уже разрослась.
Составьте короткий список объектов, вокруг которых строится приложение: например, Пользователь, Заказ, Чат, Платёж, Подписка, Поддержка. Для каждой сущности достаточно: ключевые поля, связи (Пользователь → Заказы), жизненный цикл (создан/оплачен/отменён).
Зафиксируйте минимальные ожидания:
Эта «короткая спецификация» станет основой для следующего шага — проектирования UX и генерации логики без противоречий.
На этом шаге вы превращаете «идею» в понятный маршрут пользователя. Чем точнее описаны экраны и переходы, тем проще дальше генерировать логику, оценивать сроки и не переделывать дизайн.
Начните с минимального набора, который закрывает путь «впервые → пользуюсь регулярно → нужна помощь»:
Для каждого экрана зафиксируйте цель пользователя и один главный action (кнопка/следующий шаг).
Соберите карту навигации: какие экраны доступны из меню, какие — только по контексту. Затем добавьте переходы: откуда можно прийти и куда можно уйти.
Практичный формат — таблица «Экран → Возможные действия → Следующий экран». Она быстро показывает дыры: есть ли путь назад, что происходит при отмене, где пользователь «застревает».
Для каждого экрана заранее опишите состояния, которые часто забывают:
Сразу пометьте места, где требуется подтверждение действий (удаление, оплата, публикация) и где нужна модерация (контент пользователя, жалобы). Это влияет и на UX (диалоги, статусы «на проверке»), и на будущие правила приложения.
Здесь ИИ нужен не чтобы «придумать приложение за вас», а чтобы быстро разложить сценарии на конкретные правила: условия, проверки, исключения и реакции системы. Важно сразу договориться о формате вывода, иначе вы получите красивый текст, который сложно превратить в задачи.
Если вы работаете на платформе vibe-программирования вроде TakProsto.AI, этот шаг особенно удобен: правила можно использовать как «источник истины» для дальнейшей сборки продукта в чате (включая планирование, итерации и быстрые уточнения), а затем при необходимости выгрузить исходники и продолжить разработку уже классическими командами.
Дайте ИИ исходные сценарии (из шага 1): кто пользователь, что он делает, что считается успехом, какие данные вводит, какие статусы у сущностей (заказ, подписка, профиль).
Попросите строгий формат: таблица правил или JSON. Пример промпта:
Сгенерируй бизнес-логику для сценария "оформление заказа".
Входные данные: роли (гость/пользователь), поля (адрес, телефон, промокод), статусы заказа (черновик/оплачен/отменён).
Вывод: JSON-массив правил. Для каждого правила: id, trigger, preconditions, validations, actions, error_message, edge_cases.
Не добавляй UI, только правила и проверки.
Отдельно запросите:
Итог должен жить в одном месте: таблица правил (удобна для продукта/QA) или спецификация (удобна для разработки). Минимальная структура:
«триггер → условия → проверки → действия → ошибки/тексты → телеметрия (что логируем)».
Прогоните правила вопросами:
Если ИИ выявил спорные места — фиксируйте решение прямо в спецификации. Это сэкономит дни на реализации и тестировании.
Теперь вы «склеиваете» UX из экранов с бизнес-правилами: кто и что может сделать, в каком порядке, с какими проверками и где лежат данные. Хорошая архитектура на уровне MVP — не про сложность, а про ясные границы, чтобы изменения не ломали всё сразу.
Минимально полезное разбиение:
Так вы сможете менять дизайн или API, не переписывая правила целиком.
Выбирайте по рискам MVP: если важна скорость — чаще выигрывает кроссплатформа.
Опишите для каждой сущности (пользователь, заказ, карточка товара):
Зафиксируйте контракт:
GET /orders, POST /orders, PATCH /orders/{id};Idempotency-Key и серверная проверка.Результат шага — карта модулей + схема данных + черновик API. Это «мост» между экранами и правилами, который затем удобно превращать в задачи разработки.
Задача шага — быстро «пощупать» будущий продукт до того, как вы уйдёте в дизайн-полировку и разработку. Хороший прототип экономит недели: ошибки в логике и ожиданиях пользователей всплывают раньше.
Начните с простых серых экранов без украшательств: важны структура и смысл.
Прогоните по ним ключевые сценарии: вход/регистрация, основное действие, оплата/подписка (если есть), просмотр результата, ошибка, пустое состояние. Для каждого сценария проверьте:
Если у вас уже есть правила из шага 4, используйте их как чек-лист состояний: «успех/ошибка/нет данных/доступ запрещён».
Соберите минимальный UI-кит: кнопки (primary/secondary/disabled), поля ввода, переключатели, модальные окна, уведомления, базовую сетку.
Зафиксируйте:
Так вы избежите ситуации, когда каждый новый экран рисуется «с нуля».
Проверьте базовые вещи: размер шрифта (не мелочить), контраст текста, понятный фокус для элементов, кликабельные зоны. Если сценарий предполагает голосовой ввод — продумайте, как пользователь исправляет распознанный текст.
Составьте короткий план: 3–5 задач (например, «оформите заказ», «найдите отчёт за месяц») и вопросы после выполнения. Критерии простые: смог/не смог, время, где запутался, что ожидал увидеть. Результаты оформите списком правок — это и будет приоритет на следующий спринт.
На этом шаге «логика в документе» превращается в понятные задачи, ветки в репозитории и предсказуемые сборки. Цель — сделать так, чтобы разработчики могли работать параллельно, а вы — быстро проверять результат.
Если вы собираете продукт через TakProsto.AI, полезная практика — держать правила/критерии приёмки рядом с чатом проекта: так проще синхронизировать доменную логику, UI и серверные проверки, а также откатываться на стабильные версии через снимки и rollback, когда эксперимент не сработал.
Соберите короткий бэклог MVP из 10–30 задач. У каждой — один результат, который можно проверить.
Фильтр простой: «Без этого пользователь не достигнет ценности?» Если нет — в «после релиза». Типичные обязательные блоки MVP: вход/регистрация (или гостевой режим), ключевой сценарий 1–2, минимальные настройки, обработка ошибок/пустых состояний, базовая аналитика событий.
Отложить чаще всего можно: сложные роли и права, «умные» рекомендации, много интеграций, редкие экраны, расширенную кастомизацию.
Из каждой функции сделайте задачу в трекере по шаблону:
Пример criteria для экрана оплаты: «Если платёж отклонён — показываем причину, кнопка “Повторить”, заказ остаётся в статусе Pending; событие payment_failed отправлено один раз».
Чтобы не тормозить:
main (прод), develop (стейдж), feature/<кратко>.Сразу заведите разные конфиги: API URL, ключи аналитики, фичефлаги, режим логирования.
Так вы будете тестировать реальную бизнес-логику без риска «случайно выпустить dev».
Когда базовая логика и экраны уже собраны, самое рискованное — пропустить «края»: пустые значения, нестабильную сеть, неожиданные статусы и редкие пользовательские сценарии. Здесь ИИ полезен как генератор вариантов, а финальную валидацию и приоритеты задаёт команда.
Дайте ИИ вашу спецификацию правил (из шага 4) и попросите превратить её в набор тест-кейсов по шаблону: предусловия → шаги → ожидаемый результат. Сразу требуйте три категории:
После генерации быстро удалите дубли и добавьте реальные ограничения вашего продукта (например, политика возвратов или лимиты операций).
Автотесты уместны там, где результат однозначен и часто ломается незаметно:
Ручного тестирования обычно достаточно для:
Проверьте отдельно: производительность на слабых устройствах, расход батареи, работу офлайн, поведение при нестабильной сети (таймауты, повтор, очередь), корректные сообщения об ошибках.
Для каждого бага фиксируйте минимум: шаги воспроизведения, фактический/ожидаемый результат, устройство/версию ОС, логи/скрин. Затем: приоритизируем, заводим задачу, добавляем тест (авто или ручной чек), закрываем только после повторной проверки. Так регрессии не превращаются в бесконечный круг.
MVP — это не «сделаем быстро и потом подумаем». Исправлять ошибки безопасности после релиза дороже, чем заложить базовые меры сразу. Хорошая новость: минимум можно внедрить без большой бюрократии.
Начните с простого чек-листа:
Собирайте только то, что нужно для сценария. Для каждого типа данных ответьте: зачем, где хранится, сколько живёт, как удалить.
Добавьте понятное уведомление при первом запуске и ссылку на политику (/privacy). Если есть аналитика — дайте переключатель «не участвовать» там, где это уместно.
Логи нужны, чтобы чинить ошибки, но в них нельзя писать пароли, токены, номера документов, полные адреса, содержимое сообщений и файлы. Логируйте события и ошибки с техническими идентификаторами, а не с персональными данными.
Перед релизом пройдитесь по библиотекам и разрешениям: оставьте только необходимые. Любое лишнее разрешение — лишний риск и вопросы на модерации.
После первого релиза важно не «угадывать», что происходит в приложении, а видеть это в цифрах и логах. На уровне MVP достаточно базовой наблюдаемости: аналитика поведения, диагностика сбоев и понятный канал поддержки.
Начните с событий, которые отвечают на три вопроса: пользователь дошёл до ценности, вернулся ли, и где отвалился.
Практика: называйте события единообразно и добавляйте параметры (план, источник, тип контента). ИИ удобно использовать для черновика «карты событий», но финально проверьте, что каждое событие отвечает конкретной гипотезе.
Критично всё, что ломает базовый сценарий или приводит к потере данных. Настройте:
Заранее заведите «порог тревоги»: например, рост крашей выше X% на версии — повод остановить раскатку.
Если планируются спорные изменения, используйте feature flags: включайте функцию по сегментам (новые пользователи, 10% аудитории, сотрудники) и быстро откатывайте без нового релиза.
Сделайте короткую страницу помощи/FAQ прямо в приложении и добавьте заметную ссылку на /support. Хорошая поддержка — это ещё и диагностика: попросите пользователя приложить шаги, скриншот и номер версии, а для сложных случаев добавьте кнопку «Отправить отчёт».
Цель этапа простая: выпуск должен быть предсказуемым. Не «собрали на одном ноутбуке», а воспроизводимым процессом — с понятными версиями, проверками и артефактами.
Соберите минимальный конвейер:
ИИ полезен, чтобы быстро сформировать шаблон пайплайна и чек-лист переменных окружения, но финальные доступы и секреты задавайте вручную.
Практический момент: если вы собираете серверную часть и админку вместе с приложением, в TakProsto.AI удобно держать проект целиком (веб, бэкенд и мобильную часть), а затем экспортировать исходники. Это снижает риск «разъехавшихся» контрактов: API, статусы и тексты ошибок остаются согласованными с правилами из спецификации.
Подготовьте «витрину», без которой релиз тормозит:
Сделайте ступени обязательными: сначала закрытый тест (команда/приглашённые), затем открытый тест на ограниченный процент пользователей, и только потом — прод. Для каждой ступени зафиксируйте критерии «можно дальше»: отсутствие критических крашей, успешная авторизация, ключевой сценарий проходит.
Перед отправкой проверьте:
Это занимает час, но экономит дни переписки и отклонённых модераций.
Релиз — это старт новой фазы: теперь продукт «учится» на реальных пользователях. Цель — превратить поток сигналов (отзывы, метрики, ошибки) в понятный план улучшений, не утонув в хаосе запросов.
Сведите данные в один контур, чтобы решения опирались на факты:
Полезная практика: попросите ИИ разметить обращения по темам и сформировать 5–10 гипотез причин (например, «непонятно, что делать на первом экране»). Дальше вы подтверждаете это цифрами и короткими интервью.
Чтобы не разрываться между просьбами, заведите правило приоритизации: влияние на ключевую метрику × охват × трудоёмкость. Для каждого кандидата фиксируйте:
Так вы сможете объяснить «почему делаем это, а не то» — и команде, и стейкхолдерам.
Ведите реестр технического долга отдельным списком и задайте лимит: например, 15–25% времени спринта — на исправления, ускорение сборок, рефакторинг и устранение нестабильностей. Иначе скорость разработки начнёт падать незаметно.
Заранее готовьте коммуникации: короткие заметки о релизах, подсказки «что нового» внутри приложения и раз в несколько обновлений — пост в /blog с кейсами улучшений.
Если вы делаете продукт публично, можно превратить этот процесс в системный канал роста: например, у TakProsto.AI есть программы earn credits за контент и реферальные ссылки — это помогает частично компенсировать расходы на итерации, пока вы улучшаете MVP и наращиваете аудиторию.
Лучший способ понять возможности ТакПросто — попробовать самому.