Разбираем, как ясный промпт превращается в точные требования и улучшает архитектуру, модели данных и поддерживаемость. Чек‑листы и примеры.
Ясность промпта — это не «красиво сформулировать запрос», а зафиксировать что именно должно получиться и по каким правилам. Для проектирования ПО это напрямую влияет на качество архитектуры, модели данных и поддерживаемость: чем меньше домыслов, тем меньше случайных решений, которые потом трудно откатить.
Важно и то, что сегодня промпт часто становится входом не только для обсуждений в команде, но и для инструментов, которые помогают быстро собирать прототипы и даже целые приложения. В таких сценариях ясность запроса работает как «предохранитель»: она снижает риск, что система начнёт развиваться в неверном направлении из‑за неявных допущений.
Хорошо прояснённый запрос обычно содержит четыре опоры:
В терминах команды это и есть первичная спецификация — мини‑ТЗ, из которого дальше вырастают требования к системе.
ИИ‑инструменты и люди читают промпт одинаково прагматично: как список ожиданий. Если ожидания не названы, их придётся придумать. Тогда решение начинает отражать не потребности бизнеса, а случайный набор допущений автора, аналитика или модели.
Эта проблема особенно заметна, когда вы используете «быстрые» подходы к разработке: например, собираете веб‑, серверные или мобильные приложения через диалог с платформой. В таких случаях промпт фактически становится первым документом проекта — и лучше, если он будет ближе к мини‑ТЗ, чем к общей идее.
Фразы вроде «сделайте быстро», «должно быть удобно», «нужна интеграция» неизбежно порождают скрытые вопросы: сколько пользователей одновременно, какие роли, какие источники данных, какая цена ошибки? Ответы по умолчанию превращаются в архитектурные решения: выбор хранилища, границы контекстов, формат событий, контракты API. Позже это проявляется техдолгом и конфликтами ожиданий.
Когда промпт ясен, из него можно почти автоматически получить:
Это ускоряет проектирование ПО и снижает цену ошибок требований ещё до начала разработки.
Практически это удобно закреплять в процессе: например, в TakProsto.AI можно начинать с «планирования» (planning mode), чтобы сначала стабилизировать требования, границы и артефакты, а уже потом переходить к сборке приложения. Это снижает вероятность, что прототип быстро «уедет» в архитектуру, которую сложно поддерживать.
Хороший промпт для проектирования системы работает как короткое техническое задание: он фиксирует смысл задачи так, чтобы команда (или ИИ) не додумывала за вас. Главное — описывать не «как сделать», а «что нужно получить» и в каких условиях это должно работать.
Начните с четырёх опорных вопросов.
Такой блок сразу сужает пространство решений: становится понятно, что важнее — скорость вывода фичи, соответствие регуляторике или минимальные изменения в текущей платформе.
Дальше зафиксируйте «математику данных»:
Это напрямую влияет на модель данных: ключи, связи, индексы, версии схем, хранение истории.
Даже одним абзацем: целевые задержки, доступность, восстановление, аудит, безопасность (роли, журналирование, шифрование), требования к логам и мониторингу.
Чётко разделите, что делает система, а что остаётся за человеком или внешним сервисом: кто валидирует данные, кто подтверждает операции, где «истина» (источник мастер‑данных), кто владеет справочниками.
Если все четыре блока есть в промпте, он превращается в мини‑ТЗ, которое стабилизирует архитектурные решения и снижает количество переделок.
Неясный запрос редко выглядит «плохим» с первого взгляда — чаще он кажется просто коротким или «гибким». Проблема в том, что такая гибкость почти всегда превращается в неопределённость, а дальше — в архитектурные компромиссы, которые дорого исправлять.
Когда в одном запросе одновременно «сделать регистрацию», «добавить роли», «настроить оплату» и «отчёты для бухгалтерии», команда неизбежно строит модуль‑«комбайн». В нём смешиваются разные причины изменений, растёт связность, а границы контекстов размываются.
Цена:
Фразы вроде «пользователь оформляет заказ» без уточнений скрывают десятки решений: кто именно пользователь (гость, сотрудник, партнёр), может ли он действовать от имени компании, что считается «оформлением» и когда оно завершено.
Цена:
Если не закрепить словарь, один участник под «клиентом» понимает компанию, другой — контактное лицо, третий — аккаунт в системе. Аналогично с «заказом», «сделкой», «подпиской».
Цена:
Если не определено, как понять «готово», решения становятся спорными: бесконечные правки, плавающий объём, конфликты между ожиданиями бизнеса и тем, что реализовано.
Цена:
Ясный промпт для проектирования — это не «вежливо сформулированная просьба», а зафиксированная логика: что именно должно быть построено, для кого и при каких ограничениях. Когда эта логика выражена явно, архитектурные решения перестают быть угадыванием и превращаются в последовательный выбор.
Начинайте не с технологий, а с предметной области: какие доменные сущности существуют (Клиент, Заказ, Платёж, Доставка), какие у них жизненные циклы и кто «владеет правдой» по каждой сущности.
Если промпт прямо спрашивает: «Какие сущности ключевые и где проходят границы ответственности?», модель (и команда) быстрее обнаружит конфликтные места: например, Платёж не должен жить внутри сервиса Заказов, если он имеет собственные статусы, провайдера и требования безопасности.
Дальше — движение данных: откуда они приходят, что меняют, куда уходят, где нужен аудит.
По этим потокам естественно выделяются подсистемы:
Такое разбиение проще защищать: оно опирается на ответственность и маршруты данных, а не на «как привычнее».
Неясный промпт часто приводит к одному большому сервису, который «делает всё»: и пишет в БД, и общается с внешними API, и считает скидки, и рассылает письма.
Ясный промпт фиксирует разделение: какие решения принимаются где (бизнес‑логика), какие данные где хранятся (источник истины), кто инициатор событий (оркестрация), кто только реагирует (подписчики). Это подталкивает к модульности и снижает связность.
Хороший промпт привязывает архитектуру к реальности: сроки, бюджет, нагрузка, регуляторика, требования к хранению персональных данных.
Например, при жёстких сроках разумнее выбрать более простую топологию и отложить сложные паттерны; при регуляторных требованиях — заранее предусмотреть аудит, разграничение доступа и хранение чувствительных полей. В итоге цепочка выглядит так: ясно сформулированные цели и ограничения → выделенные доменные границы → потоки данных → подсистемы → минимально необходимая сложность.
Когда промпт описывает систему «в целом», команда начинает смешивать разные смыслы одних и тех же терминов. В результате архитектура расползается: данные дублируются, правила живут в нескольких местах, а изменения становятся дорогими.
Контекст — это участок системы, где слова имеют один и тот же смысл, а правила согласованы. Хороший промпт помогает провести границу там, где меняется бизнес‑цель или «источник истины». Например, «оформление заказа» и «выставление счёта» могут выглядеть как один поток, но часто это разные контексты: у них разные статусы, владельцы данных и сроки жизни объектов.
Практический тест: если два процесса требуют разных правил валидации для одного поля (например, адреса), это сигнал, что вы смешали контексты.
Чтобы границы не были формальными, в промпте стоит явно назвать типы взаимодействий:
Так вы заранее фиксируете, кто имеет право менять данные, а кто только реагирует.
Признак проблемы: один модуль одновременно «владеет» сущностью и обслуживает чужие правила (например, сервис заказов рассчитывает налог по правилам бухгалтерии). В промпте это проявляется фразами вроде «а ещё пусть он…» без уточнения владельца.
Хорошая модель данных редко рождается «из головы архитектора». Чаще она получается как прямое отражение чётко сформулированных требований: что именно хранить, зачем, кто этим пользуется и какие решения на этом будут приниматься.
Ясный промпт помогает быстро ответить на базовые вопросы моделирования:
Если в запросе есть роли и сценарии («менеджер отменяет заказ», «клиент возвращает товар»), становится ясно, где нужны отдельные сущности (например, «Возврат»), а где достаточно поля статуса.
Один и тот же термин в бизнесе часто означает разное. Поэтому сильный промпт включает мини‑глоссарий:
new, paid, shipped, cancelled.Это снижает риск сделать «правильную таблицу для неправильного смысла».
Чётко озвученные правила превращаются в ограничения и проверки: «сумма платежей не может превышать сумму заказа», «у отменённого заказа не может быть новых отгрузок», «валюта заказа неизменна после оплаты». Такие инварианты помогают выбрать транзакционные границы и даже типы данных.
Если промпт заранее признаёт изменения («появятся подписки», «статусы расширятся», «нужно хранить историю изменений»), модель данных можно подготовить: добавить аудит (кто/когда изменил), справочники вместо жёстких перечислений, стратегию миграций и версионирование схемы. Это дешевле, чем «ломать» базу после запуска и переписывать интеграции.
API‑контракт — это место, где «неясный промпт» превращается в реальную ломку интеграций. Чем точнее вы заранее проговариваете ожидания (форматы, статусы, ошибки, гарантии), тем стабильнее получается интерфейс между командами и сервисами — и тем меньше «внезапных» изменений в продакшене.
Стабильный контракт появляется не из красивой схемы, а из ответов на простые вопросы: кто вызывает API, в каких сценариях, какие данные обязательны, что считается успехом, а что — ошибкой.
Например, если в промпте звучит «отдавай список заказов», этого мало. Нужно уточнить: пагинация обязательна? сортировка фиксированная? какие поля всегда есть, а какие могут отсутствовать? поддерживаются ли частичные обновления? Без этих деталей API часто «растёт» хаотично, а клиенты вынуждены подстраиваться под каждую итерацию.
Много проблем рождается на уровне форматов, потому что они кажутся очевидными.
Эти уточнения в промпте напрямую формируют модель данных и снижают количество «костылей» в интеграциях.
Если клиент будет повторять запросы (а он будет — из‑за таймаутов и сетевых сбоев), контракт должен это выдерживать.
Уточните заранее:
Хороший промпт фиксирует «готово» измеримо:
Если эти пункты записаны до начала разработки, архитектурные решения (кэширование, очереди, ретраи, версионирование) становятся следствием требований, а не реакцией на инциденты.
Когда промпт описывает только «что должно получиться», архитектура почти неизбежно игнорирует «как это будет жить в реальности». Эксплуатационные требования редко звучат в первых обсуждениях, но именно они определяют, какие компоненты нужны, как хранить данные и где закладывать защиту от сбоев.
В промпте полезно фиксировать измеримые ожидания: сколько пользователей и операций одновременно, какая допустимая задержка, какие окна обслуживания возможны.
Не менее важно заранее назвать требования по отказоустойчивости: сколько минут простоя приемлемо, нужен ли резервный контур, что считать «частичной деградацией» (например, поиск временно недоступен, но оформление заказа работает).
По безопасности лучше не ограничиваться фразой «должно быть безопасно». Уточняйте: какие роли и уровни доступа, где нужна двухфакторная аутентификация, какие данные должны шифроваться «на диске» и «в пути», как долго хранить ключи и кто ими управляет.
Чтобы система была управляемой, в запросе на проектирование стоит спросить:
Эти ответы напрямую влияют на выбор технологий, структуру логов, формат идентификаторов и даже модель данных.
Ясный промпт должен перечислять категории данных (персональные, финансовые, технические), сроки хранения, требования к удалению и восстановлению, а также правила доступа: кто может читать, кто — изменять, и какие действия должны оставлять след в аудите.
Для российского рынка это часто включает и инфраструктурные ограничения: где физически размещаются данные и что недопустимо отправлять за пределы страны. Если вы работаете в подобных условиях, имеет смысл фиксировать это в «ограничениях» промпта сразу. Например, TakProsto.AI строится на инфраструктуре в России и использует локализованные/opensource LLM‑модели, поэтому требования к размещению данных и суверенности можно заложить как часть спецификации ещё до проектирования.
Попросите модель предложить поведение при сбоях: таймауты и повторы, очереди вместо прямых вызовов, «заглушки» и кэш, режимы деградации. Например: «если платёжный провайдер недоступен — заказ создаётся со статусом “ожидает оплаты”, клиент получает понятное сообщение, повтор оплаты возможен позже без потери данных».
Чем точнее эти условия сказаны в промпте, тем меньше сюрпризов на продакшене — и тем меньше дорогих «пожарных» переделок.
Ясный промпт полезен не только для генерации решений, но и для проверки результата. Если в запросе заранее зафиксированы критерии готовности, архитектура становится «проверяемой»: появляются понятные границы модулей, измеримые результаты и меньше спорных трактовок на приёмке.
Хороший промпт содержит не «сделай удобно», а наблюдаемое поведение.
Given пользователь авторизован
When он создаёт заказ с пустым адресом доставки
Then система возвращает ошибку VALIDATION_ERROR и список полей
Такие формулировки заставляют заранее решить: где происходит валидация, как выглядит ошибка, какие коды/типы используются, что логируется. Если вместо этого оставить «валидация должна быть», вы получите разный формат ошибок в разных местах — и хаос в тестах.
В промпте полезно перечислить 6–10 сценариев, которые покрывают основную логику:
Важно: это не «полный план тестирования», а минимальные маяки, от которых зависят модель данных и контракты API.
Если требование сформулировано чётко, его легко связать цепочкой:
Так вы заранее понимаете, что «готово» — это не только «работает у меня», но и наблюдается в эксплуатации.
Примеры данных (fixtures) полезны, когда важно договориться о форматах и краевых случаях: валюты, даты, статусы, локали, вложенные структуры.
{
"order_id": "ord_123",
"items": [{"sku": "A-1", "qty": 2, "price": 199.90}],
"currency": "RUB",
"delivery": {"address": "", "slot": "2025-01-10T10:00:00+03:00"}
}
Один такой пример часто экономит часы обсуждений и делает архитектурные решения проверяемыми с первого дня.
Поддерживаемость — это не «красивый кодинг», а способность системы меняться без постоянных аварий и переписываний. И начинается она раньше программирования: с того, насколько ясно сформулированы требования к системе и что именно вы попросили спроектировать.
Когда промпт размытый (например, «сделай удобный кабинет пользователя»), архитектура часто выбирается по принципу «лишь бы работало»: добавляются поля «на всякий случай», в модель данных попадают дубли, а бизнес‑правила размазываются между слоями.
Такие решения дают быстрый результат, но делают изменения дорогими: каждое новое требование ломает старые допущения, тесты становятся хрупкими, а контракты API меняются хаотично. В итоге неясность промпта превращается в предсказуемые ошибки требований и накопленный техдолг.
Допустимые компромиссы — те, что ограничены по времени и явно описаны: временная таблица, упрощённая валидация, одно интеграционное событие вместо шины.
Опасные компромиссы — те, что меняют смысл данных и границы контекстов: хранить несколько источников истины, смешивать статусы разных процессов в одном поле, «протаскивать» внутренние сущности наружу через контракты API. Это почти гарантированно бьёт по поддерживаемости и качеству архитектуры.
Чтобы система оставалась понятной через полгода, фиксируйте ключевые решения в ADR (Architecture Decision Record): что решили, какие альтернативы были, почему выбрали именно так, какие последствия приняли.
Даже 10–15 строк про «почему эта модель данных такая» или «почему интеграция асинхронная» экономят часы обсуждений и уменьшают риск тихих поломок при изменениях.
Полезно измерять не абстрактное «качество», а наблюдаемые признаки:
Чем точнее промпт как мини‑техническое задание, тем проще удерживать эти метрики в здоровых пределах — и тем дольше архитектура остаётся «живой», а не обрастает вынужденными костылями.
Хороший промпт для проектирования — это не «попросить архитектуру», а дать модели (и команде) мини‑ТЗ, чтобы ответы были проверяемыми и приводили к конкретным решениям: границы контекстов, сущности, события, интеграции и критерии готовности.
Скопируйте и заполняйте как форму — это экономит часы уточнений и снижает риск разъехавшихся ожиданий.
Если вы используете vibe‑coding платформу, имеет смысл добавить ещё один пункт:
Это важно, потому что способ поставки влияет на архитектурные решения не меньше, чем стек. Например, в TakProsto.AI доступны экспорт исходного кода, деплой/хостинг, подключение кастомных доменов, а также снапшоты и rollback — и эти возможности удобно заранее обозначить в «ограничениях» и «приёмке».
Плохо: «Спроектируй систему бронирования и базу данных для сервиса аренды.»
Хорошо: «Нужно спроектировать сервис аренды переговорных для компании на 2 000 сотрудников. Роли: сотрудник, офис‑менеджер, админ. Сценарии: поиск комнат по вместимости и оборудованию, бронирование с подтверждением, отмена, конфликт бронирований, отчёт по загрузке. Данные: комнаты, оборудование, бронирования, пользователи, правила доступа. Интеграции: календарь компании (двусторонняя синхронизация раз в минуту), SSO. Ограничения: 10 000 запросов/мин в пике, аудит действий обязателен, хранение данных 3 года. Приёмка: диаграмма доменных сущностей, границы контекстов, список API‑эндпоинтов и событий, риски и допущения.»
Проводите совместную сессию уточнения (продукт + аналитик + архитектор) на 30–60 минут, затем фиксируйте артефакты: заполненный шаблон промпта, список допущений, вопросы без ответа и критерии приёмки. Это превращает «разговор с моделью» в управляемый процесс, а не в лотерею.
В командах, которые активно прототипируют, полезно дополнительно договориться о «точках фиксации»: после первого рабочего прототипа зафиксировать допущения и решения, а затем двигаться итерациями. Здесь хорошо помогает дисциплина снапшотов/откатов: когда можно вернуть состояние системы к стабильной версии, проще экспериментировать без накопления хаоса.
Ясность промпта — это не «красивый текст», а способ заранее зафиксировать решения, которые потом неизбежно проявятся в архитектуре: границы модулей, модель данных, контракты интеграций и правила эксплуатации. Чем точнее формулировка, тем меньше скрытых допущений у команды — и тем ниже риск переделок.
Больше всего на качество архитектуры обычно влияют четыре элемента промпта:
Проверьте, что в запросе явно указано:
Следующий шаг — перевести промпт в короткое, проверяемое ТЗ: таблица требований, список допущений, риски и план оценки (спайк/прототип).
Если вам нужно быстро прикинуть стоимость и варианты реализации, полезно заранее обсудить рамки на /pricing.
Больше практических материалов и шаблонов можно найти в /blog.
Ясный промпт фиксирует ожидания: цель, контекст, ограничения и критерии качества. Если эти вещи не названы, команда/модель заполняют пробелы допущениями, которые потом превращаются в дорогие архитектурные решения (границы сервисов, формат событий, контракты API).
Используйте структуру «мини‑ТЗ»:
На выходе просите конкретные артефакты: список сущностей, API‑контракты, допущения и открытые вопросы.
Сделайте требования проверяемыми:
Если чисел пока нет — явно пишите «временно» и просите модель предложить диапазоны и риски.
Добавьте мини‑глоссарий прямо в промпт:
И попросите выявить конфликтные термины и предложить единые определения. Это снижает риск дублирования сущностей и «полей на всякий случай».
Опишите:
Полезная формулировка: «перечисли сущности, атрибуты, связи и инварианты (что всегда должно быть истинно)».
Явно назовите границы:
Попросите результат в виде таблицы ответственности (RACI или простой список «владелец/читатель/инициатор»).
Попросите описать взаимодействия тремя типами:
И добавьте правило: «событие не даёт права менять чужие данные назад». Так проще избегать «всемогущего сервиса» и размытых границ.
Зафиксируйте в промпте:
Отдельно попросите указать стратегию версионирования (например, /v1/... или заголовки).
Укажите:
Idempotency-Key), сколько хранится;Это сразу влияет на уникальные индексы, транзакционные границы и обработку повторов.
Добавьте эксплуатационные ожидания:
Полезно просить результат как чек‑лист «логирование/метрики/алерты» и перечень рисков. См. также: /blog.