Вайб‑кодинг без дизайн‑доков: промпты, итерации, рефакторинг

Ключевое изменение — перенос ясности из больших документов в более лёгкие артефакты: промпт, критерии готовности, список допущений, тесты и автоматические проверки. Вместо длинного описания системы вы фиксируете:

• что именно должно получиться (результат и ограничения);
• как проверить корректность (кейсы, тестовые данные, метрики);
• какие решения уже приняты (например, стек, формат API, источники данных).

Парадоксально, но ясности может стать больше: промпт заставляет формулировать задачу конкретно, а итерации быстро выявляют пробелы в требованиях.

Где подход выигрывает — и где опасен

Вайб‑кодинг лучше всего работает для задач с высокой неопределённостью и быстрым циклом обратной связи: прототипирование, внутренние инструменты, автоматизация рутины, небольшие фичи с понятными границами.

Опасен он там, где цена ошибки высока или много скрытых зависимостей: платежи, безопасность, соответствие регуляторике, миграции данных, сложные распределённые системы. В таких случаях «быстро нагенерировать» легко превращается в незаметный технический долг.

Что вы получите из этой статьи

Дальше разберём, как заменять дизайн‑доки сильными промптами, двигаться итерациями без хаоса, использовать рефакторинг вместо попытки угадать «идеальную архитектуру» заранее, и как удерживать качество и риски под контролем — даже когда больших документов нет.

Зачем нужны дизайн‑доки в классической разработке

Дизайн‑док (design doc) — это не «бумажка ради галочки», а способ заранее зафиксировать, что именно команда собирается построить и почему выбран именно такой путь. В классической разработке он особенно полезен там, где цена ошибки высока: много участников, длинный горизонт проекта, сложные зависимости и требования к поддержке.

Роль дизайн‑дока: цели, ограничения, риски, решения

Хороший дизайн‑док отвечает на несколько практичных вопросов.

Во‑первых, цели: какую проблему решаем, какие метрики/критерии успеха, что точно не входит в объём. Это снижает «расползание» задач.

Во‑вторых, ограничения: сроки, бюджет, совместимость, безопасность, требования регуляторов, SLA, ограничения платформы. Часто именно ограничения формируют архитектуру сильнее, чем «идеальные» технические предпочтения.

В‑третьих, риски и компромиссы: где возможны сбои, что будет узким местом, что сложнее всего тестировать и поддерживать, какие решения откладывают проблемы в будущее (например, технический долг).

И наконец, принятые решения и альтернативы: что выбрали, что отвергли и по какой причине. Это помогает не возвращаться к одним и тем же спорам каждые две недели и облегчает онбординг новых людей.

Почему это работает в больших командах и долгих проектах

Когда над системой работают десятки людей, коммуникация становится основной «стоимостью». Дизайн‑док даёт общий контекст для инженеров, тестировщиков, продукта и эксплуатации: все читают один источник истины и обсуждают конкретные формулировки.

Кроме того, документ полезен как след решений: спустя полгода проще понять, почему API выглядит странно, чем поднимать переписки и догадки. Это ускоряет ревью, планирование и оценку изменений.

Где дизайн‑доки тормозят

Слабое место — скорость. Часто появляется очередь согласований: пока документ «пройдёт круги», реальность уже меняется.

Второй тормоз — устаревание: система эволюционирует, а текст остаётся прежним. В итоге документ перестаёт быть опорой.

Какие части сложнее всего поддерживать

Больше всего «гниют» разделы с диаграммами потоков, деталями интеграций, точными контрактами и оценками производительности: они быстро меняются при итерациях. Сложно поддерживать и большие списки edge cases — по мере появления новых сценариев они расползаются и теряют структуру.

В вайб‑кодинге часть этих функций берут на себя промпты, итерации и рефакторинг — но важно помнить, какие задачи дизайн‑док решал изначально, чтобы не потерять контроль.

Промпт как замена спецификации: что фиксировать текстом

В вайб‑кодинге промпт — это не «вопрос к ИИ», а живая спецификация, которую можно быстро уточнять по мере появления новых фактов. Он должен быть достаточно конкретным, чтобы у команды и у модели не было разных трактовок результата.

Что обязательно зафиксировать в промпте

Начните с цели и ожидаемого эффекта простыми словами: какую проблему пользователя решаем и как поймём, что получилось.

Дальше добавьте контекст: где будет жить фича, какие части продукта рядом, какие данные уже есть (или отсутствуют). Важно описывать не архитектурными терминами, а «входами и выходами»: откуда берём данные, что показываем/сохраняем, какие ошибки возможны.

Отдельным блоком — ограничения и границы:

• поддерживаемые платформы/браузеры/версии API;
• требования к безопасности и приватности (что нельзя логировать, где хранить токены);
• производительность (например, «ответ до 200 мс при 100 RPS»);
• запреты: «не менять схему БД», «не трогать публичные эндпойнты».

И, наконец, критерии приёмки: короткий чек‑лист в стиле «если… то…». Это связывает бизнес‑задачу и код без тяжёлой «спецификации требований»: команда видит, какие сценарии обязаны пройти, а ИИ получает рамки для генерации решения.

Как хранить промпты как артефакт проекта

Чтобы промпт не исчезал в чате, храните его рядом с работой:

• в таск‑трекере — как описание задачи + история уточнений;
• в репозитории — в виде файлов (например, /docs/prompts/feature-x.md) вместе с принятыми решениями и ссылками на PR.

Так промпт становится проверяемым документом: его можно ревьюить, обновлять и использовать при регрессии.

Если вы работаете в платформе вайб‑кодинга вроде TakProsto.AI, имеет смысл дополнительно фиксировать «снимок состояния» итерации (что именно было сгенерировано и принято), чтобы проще сравнивать версии, откатываться и воспроизводить результат.

Одноразовый запрос vs промпт‑шаблон

Одноразовый запрос просит «сделай фичу», промпт‑шаблон задаёт повторяемую структуру: цель → контекст → ограничения → критерии приёмки → формат ответа. Шаблон снижает хаос и помогает быстро стартовать новые задачи без долгих согласований.

Шаблон сильного промпта для задачи разработки

Сильный промпт — это маленькая «спецификация», которую удобно читать ИИ и человеку. Он фиксирует смысл задачи так, чтобы модель не додумывала важные детали и не уезжала в сторону при генерации кода.

Базовая структура промпта

Ниже — шаблон, который можно копировать и заполнять. Он держит фокус на цели, сценарии и проверяемом результате.

Роль/контекст:
Ты — помощник по программированию. Проект: <кратко>. Стек: <язык/фреймворк>. Ограничения: <важное>.

Цель:
Сделать <что именно>, чтобы пользователь мог <ценность>.

Пользовательский сценарий:
1) Пользователь <действие>
2) Система <реакция>
3) Пользователь <результат>

Входы/выходы:
- Вход: <поля, форматы, примеры>
- Выход: <что возвращаем/показываем, формат>

Ограничения и правила:
- Производительность: <лимиты>
- Безопасность: <например, валидация, права>
- Совместимость: <версии>
- Нельзя менять: <контракты, публичные API>

Критерии готовности (DoD):
- <пункт 1>
- <пункт 2>
- <пункт 3>

Негативные сценарии и пограничные случаи:
- Если <ошибка/пусто/слишком много>, то <ожидаемое поведение>
- Если <неверный формат>, то <сообщение/код ошибки>

Формат ответа:
Сначала короткий план, затем изменения по файлам, затем код. Если есть неопределённость — задай вопросы.

DoD простыми пунктами

Держите DoD проверяемым: «есть валидация», «есть тест на X», «логирование ошибок добавлено», «не ломает текущий эндпоинт», «описаны переменные окружения».

Чек‑лист перед генерацией кода

• Названы файлы/модули, которые можно менять, и которые трогать нельзя.
• Даны 1–2 примера входных данных и ожидаемого результата.
• Указаны требования к ошибкам: тексты сообщений/коды/HTTP‑статусы.
• Перечислены пограничные случаи (пустое значение, дубликаты, лимиты, таймауты).
• Зафиксированы нефункциональные ограничения (скорость, память, безопасность).
• Запрошен план и вопросы перед кодом (чтобы остановить «галлюцинации» на раннем шаге).

Итерации вместо согласований: как двигаться быстро и не терять курс

Главная замена длинным согласованиям — короткий повторяемый цикл: прототип → проверка → корректировка → улучшение. В вайб‑кодинге это особенно важно: вы быстрее видите реальный результат, а не обсуждаете его на уровне предположений.

Как выглядит рабочий итерационный цикл

1–2 часа делаете минимальный прототип, который уже можно «пощупать» (даже если он кривой и частично заглушечный).

Дальше — проверка по заранее записанным критериям (пусть даже в промпте или заметке). Затем точечная корректировка и следующая версия. Одна итерация должна отвечать на один главный вопрос: «мы движемся в правильную сторону?»

Как задавать измеримые ожидания, чтобы итерации не стали бесконечными

Сильная итерация всегда ограничена рамками:

• Цель: что именно должно заработать (например, «по кнопке создаётся задача и появляется в списке»).
• Критерий готовности: как понять, что получилось (например, «3 тестовых сценария проходят без ошибок»).
• Ограничения: время/перфоманс/совместимость (например, «ответ API < 300 мс на тестовых данных»).
• Что не делаем сейчас: сознательно откладываем (например, «без ролей и прав, только один пользователь»).

Если критерии нельзя проверить — это не критерии, а пожелания. Переформулируйте.

Методы быстрой проверки: от ручного теста до мини‑демо

Самые быстрые способы понять качество итерации:

• Ручной тест по чек‑листу: 5–10 шагов, которые повторяются в каждой версии.
• Мини‑демо: 2 минуты показать поток «вход → действие → результат».
• Пример данных: один «хороший» кейс и один «плохой» (пустые поля, неверный формат), чтобы ловить углы.

Когда останавливать итерации и укреплять решение

Останавливайтесь, когда:

• критерии готовности выполняются стабильно;
• новые правки дают всё меньше ценности;
• появляются повторяющиеся баги «из‑за спешки».

Это сигнал перейти от гонки за функциональностью к укреплению: подчистить края, добавить проверки, привести код в порядок — и только потом расширять scope.

Пошаговая декомпозиция: от идеи к рабочему коду

В вайб‑кодинге легко «залипнуть» в общий замысел и перескочить к сложной реализации. Рабочий выход — декомпозиция на шаги, которые можно завершать за 20–60 минут и сразу проверять.

Разбейте задачу на 4 слоя

Начинайте не с «сделай фичу целиком», а с последовательности:

• Интерфейс: что пользователь видит и нажимает (экраны, состояния, тексты ошибок).
• Данные: какие сущности нужны (поля, форматы, где хранятся, что обязательно).
• Логика: правила и сценарии (валидация, расчёты, разрешения, ограничения).
• UI/поведение: микро‑детали (загрузка, пустые состояния, ретраи, уведомления).

Так вы заранее ограничиваете «область фантазии» ИИ и уменьшаете количество неожиданных решений.

Запросы к ИИ: сначала минимально рабочее

Делайте промпты ступенчато. Пример подхода:

1. «Собери минимально рабочий вертикальный срез: один сценарий, один экран, мок‑данные, без оптимизаций».

2. «Теперь добавь реальное хранилище/эндпоинт, сохрани интерфейсы, не меняй API без причины».

3. «Расширь: обработка ошибок, валидация, тесты на критичный сценарий».

Ключевой приём — каждый шаг должен заканчиваться состоянием, которое можно запустить и проверить.

Журнал решений: коротко «почему так»

Без дизайн‑дока всё равно нужны следы решений. Введите мини‑журнал (в README разделом или в описаниях PR): 3–6 строк на решение.

Формат: контекст → выбор → почему → альтернатива, которую отложили. Это спасает, когда через неделю вы (или коллега) не помните, зачем выбрали именно эту структуру данных или ограничение.

Привяжите шаги к задачам и изменениям в коде

Чтобы не потерять курс, каждый мини‑шаг связывайте с артефактами разработки:

• осмысленные названия веток/PR (например, feature/auth-mvp, auth-errors-ui);
• описание PR в 3–5 строк: что сделано, как проверить, что намеренно не делали;
• коммиты, которые отражают шаги: «MVP», «подключил данные», «добавил валидацию», «тесты».

Так декомпозиция превращается в навигацию: видно прогресс, проще ревьюить и легче откатывать спорные решения.

Рефакторинг заменяет «идеальную архитектуру заранее»

В вайб‑кодинге первый рабочий набросок почти всегда «грязный» — и это нормально. Он нужен не для демонстрации красоты, а чтобы быстро проверить идею, собрать обратную связь и понять, где реальные границы задачи. Рефакторинг здесь становится этапом прояснения: после серии быстрых итераций вы превращаете удачное решение в поддерживаемый код.

Рефакторинг как момент ясности

Когда прототип уже подтверждает ценность, появляется новая информация: какие сценарии используются чаще, где узкие места, какие данные реально приходят. Именно теперь можно (и нужно) улучшать структуру: выделять слои, нормализовать интерфейсы, убирать лишние зависимости. Архитектура «выплывает» из наблюдений, а не из предположений.

Признаки, что пора

Если вы узнаёте хотя бы пару пунктов — закладывайте рефакторинг в ближайшую итерацию:

• Дублирование логики в нескольких местах (особенно в обработке ошибок и валидации).
• Функции/методы стали слишком длинными или делают сразу всё.
• Названия переменных и модулей перестали объяснять, что происходит.
• Появились «магические» значения, разрозненные правила и частные случаи.
• Каждое новое изменение ломает что-то неожиданное.

Как просить ИИ о рефакторинге

Просьба «сделай код лучше» почти всегда даёт хаотичный результат. Сильнее работает промпт с ограничениями:

1. Зафиксируйте правило: меняем структуру, не меняем внешнее поведение.

2. Дайте контекст: цель модуля, публичные функции/эндпоинты, примеры входов/выходов.

3. Ограничьте изменения: «не трогай схему БД», «не добавляй новые зависимости», «не меняй публичные сигнатуры».

4. Привяжите к тестам: «сначала добавь/обнови тесты, затем рефакторь; все тесты должны пройти».

5. Попросите формат отчёта: список изменённых файлов и краткое объяснение, зачем каждое изменение.

Так рефакторинг становится управляемым инструментом: вы ускоряетесь прототипами, а качество и читаемость добираете тогда, когда уже ясно, что именно стоит «цементировать».

Качество без дизайн‑дока: тесты и автоматические проверки

Отказ от дизайн‑дока не означает отказ от качества. Просто роль «страховочной сетки» смещается с документа на исполняемые артефакты: тесты, линтеры, форматтеры и CI. Они фиксируют ожидания не словами, а проверками, которые срабатывают каждый раз.

Минимум тестов, который держит решение

Практичный базовый набор выглядит так:

• Unit‑тесты для чистой логики: функции преобразований, правила, расчёты, парсинг. Они быстро запускаются и сразу ловят регрессии при рефакторинге.
• Интеграционные для стыков: база данных, API, очереди, файловая система. Их меньше, но они проверяют реальные контуры поведения.
• Smoke‑тесты для «жив ли сервис»: старт приложения, ключевой эндпоинт, критический пользовательский сценарий. Это особенно полезно при частых итерациях.

Если ресурсов мало, лучше иметь 10 точных проверок ключевых рисков, чем 100 формальных.

Генерация тестов с ИИ: как задавать примеры и крайние случаи

Чтобы ИИ написал тесты, ему нужны входы/выходы и границы. В промпте фиксируйте:

• 3–5 типовых примеров (как «должно быть»);
• крайние случаи: пустые значения, максимальные размеры, неожиданный формат, повторы;
• негативные сценарии: ошибки, таймауты, недоступные зависимости.

Полезная формулировка: «Сгенерируй тесты, которые сломаются, если изменится контракт функции/эндпоинта». Это превращает тест в живую спецификацию.

Статический анализ и форматирование как «страховка» от хаоса

Линтеры, типизация и автоформатирование убирают классы ошибок, которые не должны обсуждаться на ревью: стиль, очевидные баги, неиспользуемые переменные, подозрительные конструкции. В результате code review фокусируется на смысле, а не на мелочах.

Как оформить проверки в CI без усложнения

Держите пайплайн коротким и предсказуемым: форматирование → линтер/типизация → быстрые unit → smoke/интеграционные (по необходимости). Главное правило: CI должен быть достаточно быстрым, чтобы не тормозить итерации, но достаточно строгим, чтобы не пропускать «тихие» поломки.

В практическом вайб‑кодинге также полезны быстрые механики отката: например, если платформа поддерживает снапшоты и rollback (как в TakProsto.AI), вы снижаете стоимость эксперимента и рефакторинга — особенно на ранних итерациях.

Управление рисками: что нельзя терять при отказе от документов

Отказ от дизайн‑доков не должен означать отказ от управления рисками. В классической разработке документ часто «ловит» проблемы ещё до того, как они превратятся в дорогое исправление. В вайб‑потоке эту функцию нужно перенести в процесс — быстро, но системно.

Какие риски обычно закрывает дизайн‑док

Чаще всего дизайн‑док выявляет три группы рисков:

• Безопасность: где хранятся секреты, как устроена аутентификация/авторизация, какие данные могут утечь через логи, ошибки или интеграции.
• Производительность и масштабирование: какие места станут узкими при росте нагрузки, как ведут себя запросы к БД, есть ли кэширование, какие таймауты и лимиты.
• Данные и целостность: миграции, обратная совместимость, потеря/дублирование записей, конкурирующие обновления, требования к аудиту.

Как перенести это в вайб‑кодинг: промпт «риск‑ревью»

Практика: после каждой заметной итерации (новая интеграция, изменения схемы данных, публичный API) запускайте отдельный короткий диалог с ИИ — не про фичу, а про риски.

Пример структуры промпта:

• Контекст: что изменили и зачем.
• Ограничения: данные пользователей, SLA/лимиты, окружения.
• Запрос: перечисли риски по безопасности/производительности/данным, предложи проверки и минимальные правки.
• Выход: список «что проверить» + приоритет (высокий/средний/низкий).

Короткие таблицы решений вместо длинных описаний

Чтобы решения не «терялись в чате», фиксируйте 3–5 строк:

Этого обычно достаточно для будущего рефакторинга и ревью.

Стоп‑сигналы: когда нужен полноценный документ

Полный дизайн‑док всё же стоит написать, если:

• затрагиваете платежи, персональные данные или юридические требования;
• меняете контракт API для внешних клиентов;
• делаете миграцию данных без простого отката;
• ожидаете существенный рост нагрузки или дорогостоящие инфраструктурные изменения;
• в задаче участвуют несколько команд и цена рассинхронизации высокая.

Так вы сохраняете скорость вайб‑кодинга, но не платите за неё безопасностью и качеством.

Командная работа: как синхронизироваться без больших документов

Отказ от дизайн‑доков не означает «каждый делает как хочет». В вайб‑кодинге синхронизация переносится в более лёгкие артефакты: промпты, PR‑описания, короткие решения по архитектуре и регулярный ритм ревью.

Роли и ответственность

Чтобы не было размытых ожиданий, полезно закрепить простое разделение ролей (формально или по умолчанию):

• Автор промпта (часто разработчик или тимлид) формулирует задачу, контекст и ограничения.
• Владелец требований (продакт/доменный эксперт) подтверждает критерии готовности и «что считается правильным».
• Ревьюер PR (техлид/сеньор/пара из команды) проверяет изменения по чек‑листу: поведение, тесты, читаемость, риски.

Важно: критерии готовности утверждаются до того, как ИИ начнёт генерировать код — иначе вы будете бесконечно уточнять цель по ходу.

Как договориться о стиле без большого гайда

Вместо толстого документа держите «живые» договорённости в виде короткого README в репозитории и закрепляйте их через ревью:

• единые термины и названия (например, сущности домена, имена сервисов, DTO);
• структура модулей и точка входа (где бизнес‑логика, где интеграции);
• стандарты ошибок/логирования и формат ответов API.

Если стиль меняется — фиксируйте в одном месте и просите ИИ следовать этому (вставляя выдержку в промпт или ссылаясь на файл).

Коммуникация через PR и микро‑ADR

PR‑описание становится «мини‑спецификацией» на один шаг итерации. Хорошая структура:

1. цель и контекст,
2. что изменилось,
3. как проверить,
4. риски/компромиссы,
5. что отложено.

А для решений, которые важно помнить дольше одного PR (например, выбор библиотеки или контракт между сервисами), заведите короткие ADR‑заметки: 10–20 строк с форматом «контекст → решение → последствия». Это заменяет огромные дизайн‑доки, но сохраняет память команды.

Где уместны ссылки на внутренние материалы

Ссылки помогают не раздувать текст: в PR и ADR можно указывать относительные страницы, например на внутренние разборы в /blog/… или на условия и ограничения из /pricing — без доменов и лишнего шума.

Когда дизайн‑док всё же нужен и как сочетать подходы

Вайб‑кодинг хорошо работает там, где цена ошибки низкая, а контекст легко держать в голове. Но есть ситуации, когда «всё решим в промптах и правках» начинает регулярно ломаться — и тогда короткий дизайн‑док возвращает предсказуемость.

Сигналы масштаба: когда без документации больно

Дизайн‑док почти неизбежен, если совпадают хотя бы 2–3 признака:

• Несколько команд или много стейкхолдеров: решения нужно синхронизировать, иначе вы получите несовместимые реализации.
• Критичные данные (платежи, персональные данные, безопасность): важно заранее зафиксировать ограничения, модели доступа, аудит.
• Долгий срок поддержки: через 6–12 месяцев «почему мы так сделали» важнее, чем «как быстро мы так сделали».
• Сложные интеграции/миграции: высокий риск необратимых шагов.

Когда достаточно дизайн‑дока «лайт» (1–2 страницы)

Вместо большого документа часто хватает мини‑дока, который отвечает на 5 вопросов:

1. цель и неграницы (что НЕ делаем),
2. ключевые решения и варианты,
3. риски и как их поймать,
4. план релиза/миграции,
5. что измеряем после запуска.

Это не бюрократия, а страховка от «мы быстро сделали не то».

Комбинированный подход: промпты + ADR + короткая диаграмма

Практичная связка:

• Промпты — как живое ТЗ для конкретной итерации (включая примеры входов/выходов и критерии готовности).
• ADR (Architecture Decision Record) — 1 файл на решение: контекст → решение → последствия. Это помогает, когда решение нужно помнить годами.
• Одна диаграмма (контекст или потоки данных) — чтобы каждый одинаково понимал границы системы.

Чек‑лист внедрения и следующий шаг

• Определите «триггеры», при которых пишется лайт‑док.
• Введите ADR как обязательный артефакт для решений, которые сложно откатить.
• Договоритесь, где хранятся промпты/итоги итераций (репозиторий, /docs, wiki) и кто обновляет.

Следующий шаг: выберите один текущий проект и попробуйте режим «промпт + ADR + 1 диаграмма» на ближайшей фиче — это даст скорость вайб‑кодинга, но сохранит управляемость.

Чем больше неопределённости, тем важнее примеры входных данных и ожидаемого поведения.