Промт-инжиниринг мертв. Да здравствует контекст-инжиниринг!

Мы все видели эту магию ✨: приложение рождается из одной строки текста. Но эйфория быстро проходит. Легко начать — невозможно развивать и поддерживать. Знакомо?

Проблема не в ИИ. Проблема в подходе. Мы используем самый мощный инструмент в мире самым примитивным способом.

Мы пытаемся быть «капризными заказчиками», а нужно становиться «мудрыми тимлидами».

Хорошая новость в том, что в этом нам тоже поможет ИИ.

Рынок инструментов для вайбкодинга растёт как на дрожжах. Кажется, логично — использовать специализированные платформы, которые всё сделают за нас. Replit, Bolt, v0, Lovable и другие обещают нам мечту: пишешь промт — получаешь готовое приложение.

Нам продают это как идеальное решение. Но если копнуть глубже, всё не так радужно.

Главная проблема этих платформ в том, что они поощряют подход «всё и сразу». Вы пытаетесь построить целое приложение одним большим промтом. Вы не контролируете, какой фреймворк будет выбран, какие библиотеки подключены, какой будет архитектура сервиса. Вся структура и логика вашего будущего приложения будет выбрана за вас каким-то случайным образом.

В итоге вы получаете не инженерную систему, а хрупкий монолит, который невозможно ни понять, ни изменить, не сломав его. Это продукт одноразового использования, а не фундамент для будущего бизнеса.

Ваш код, логика и данные оказываются намертво привязаны к экосистеме платформы. Захотите переехать на свой сервер, чтобы сэкономить? Подключить кастомную библиотеку? Удачи в попытках вырваться из этих «дружелюбных» объятий.

Вам нужна интеграция с ЮKassa, а не со Stripe. Вам нужен хостинг в РФ, а не Vercel с его ограничениями. Платформы, которые позиционируют себя как решения «всё-в-одном», почти всегда ориентированы на западный рынок, игнорируя наши реалии.

Это — корень проблемы. Эти инструменты учат вас быть заказчиком, который пытается угадать «волшебный промт». Они не учат быть архитектором, который управляет процессом. Они поощряют поверхностный промт-инжиниринг, а не глубокий и осознанный подход.

Приговор: для игрушек, прототипов и демо — это отличные инструменты. Но для реального продукта, который вы хотите растить, кастомизировать и монетизировать — это ловушка, которая отнимает у вас контроль и загоняет в тупик.

Ок, мы поняли, что попытка создать приложение одним общим запросом к ИИ это как прийти к строителям со словами «постройте мне дом» . Результат будет случайным, хрупким и неконтролируемым.

Проблема в том, что при таком подходе мы пропускаем самый важный этап. Мы идем сразу к исполнителям, минуя архитектора.

💡 А решение в том, что нам нужно самим стать этим архитектором.

Работа архитектора заключается не в укладке кирпичей. Он задает вопросы, проектирует инженерные системы и создает детальный чертеж 📝. Только с этим чертежом он обращается к исполнителям, давая им точные и выполнимые задачи.

Контекст-инжиниринг это практическое применение такого архитектурного подхода. Это ядро методологии SDD (spec-driven development), где вы используете ИИ и как помощника для создания чертежа (спецификации), и как команду исполнителей (агентов) для его реализации. Вы управляете процессом на каждом этапе.

Основной принцип заключается в последовательной передаче контекста от одного этапа к другому.

Рассмотрим конкретный сценарий: работа над совершенно новой идеей приложения.

Все начинается с вашей общей идеи, например, «платформа для обмена навыками между соседями». Вместо того чтобы сразу просить ИИ написать код, вы вступаете с ним в диалог в роли бизнес-аналитика. Вы описываете концепцию, а ИИ задает уточняющие вопросы: «Кто целевая аудитория? Какую основную проблему мы решаем? Какие будут ключевые сценарии использования?». Результатом этого этапа становится структурированный документ: определены пользовательские персоны, сформулированы пользовательские истории (User Stories) и четкие критерии их приемки (Acceptance Criteria).

Контекстом для следующего шага является утвержденный вами продуктовый документ.

Вы передаете продуктовый документ, полученный на первом этапе, своему AI-агенту в роли системного архитектора. Пример: «На основе этих требований, предложи высокоуровневую архитектуру приложения. Какой технологический стек лучше подойдет? Какая будет структура базы данных? Какие основные сервисы нам понадобятся и как они будут взаимодействовать?». Вы обсуждаете и утверждаете предложенные решения.

Контекстом для следующего этапа становится детальная техническая спецификация, включающая схемы баз данных и API.

Теперь, имея на руках и продуктовые требования, и техническую архитектуру, вы поручаете AI-агенту в роли тимлида декомпозировать проект на конкретные, выполнимые задачи. Он анализирует спецификации и создает подробный план реализации: «Сначала реализуем модуль аутентификации. Вот задачи: создать таблицы в БД, написать эндпоинты API, сверстать UI компоненты».

Результатом этого этапа является готовый к исполнению бэклог задач, где каждая задача имеет четкое описание и критерии выполнения. Только после этого начинается этап генерации кода.

Вместо случайно сгенерированного, хрупкого кода мы имеем надежное приложение, построенное по нашему собственному проекту.

✅ Полный контроль. Вы выбираете технологический стек и лично проектируете всю архитектуру системы.

✅ Качество и предсказуемость. Полученный код является модульным, надежным и выполняет ровно то, что вы заложили в спецификацию.

✅ Глубокое понимание. Вы не просто получаете работающий продукт. Вы понимаете его структуру и логику, потому что сами провели ИИ по всему пути его создания.

👉 В последующих статьях мы рассмотрим, как эта философия формализуется в конкретных фреймворках (BMAD, Github Speckit и др.) чтобы сделать процесс разработки еще более структурированным.
Если вам интересна эта тема — присоединяйтесь к сообществу вайбкодеров. Я пишу обо всем, что я узнаю на собственной практике. Моя цель — ваша экономия времени и денег, рост мастерства и создание увлеченного комьюнити, где мы сможем обмениваться опытом.

#контекст_инжиниринг #вайбкодинг