Дисклаймер: описанные техники мы применяем на своих собственных проектах. Клиентские проекты подобным образом не делаем (пока что).
Обещал практические кейсы — вот первый. Расскажу, как у нас устроен пайплайн разработки нашего B2B-продукта.
Сетап такой:
— Lovable для дизайна и фронтенда. Он хорошо работает с интерфейсом, удобно быстро накидать UI. Первую версию интерфейса сделали целиком в нём. Но потом поняли, что разворачивать весь проект в Ловебл это слишком много кредитов.
Наш дизайнер сжег $100 за пару дней. Поэтому после первого прототипа интерфейса мы переключились на другой инструментарий.
— Supabase как бекенд. Там много готового, быстро поднимается, агенты хорошо умеют с ним работать. Работают с Supabase через MCP и через консольные команды.
— Кодинг-агенты инструменты (тут целая коллекция)
1. AntiGravity - для Gemini 3 Pro - практически бесконечные лимиты. Хорошо для фронтендовых задач, сам Antigravity их как-то даже может тестировать;
2. Claude Code для Opus - для задач со сложной логикой;
3. OpenCode c Codex xhigh - для всего остального.
Работаем параллельно в нескольких: расходуешь рейт-лимит в одной — идёшь в другую, чтобы не тормозиться.
Все три решения на фиксированной подписке, не на кредитах. Это позволяет как-то контроллировать бюджет.
— Linear для управления задачами.
Описали MVP, декомпозировали на задачи, загрузили в Linear через MCP.
Подключили Linear ко всем инструментам через MCP.
Это позволило держать задачи по проекту в одном месте, там же их редактировать и дополнять менеджеру в привычном интерфейсе.
Выглядит примерно так:
Агент заходит в Linear, видит список задач по приоритетам.
Говоришь ему: бери вот эту.
Он работает 20–30 минут, сам ходит в Supabase по MCP если нужно, сам коммитит.
Если нужны визуальные правки - можно их сделать в Lovable.
Итого пайплайн:
Декомпозиция MVP на задачи → Linear
↓
Агенты берут задачи из Linear через MCP
↓
Кодят в AntiGravity / ClaudeCode / OpenCode (Codex)
↓
Запускают всевозможные тесты
↓
Пушат в GitHub → деплой
↓
Ручное тестирование перед релизом
↓
Баги → обратно агентам
В следующих постах расскажу что пока не получилось, сколько на всё это ушло денег, человеко-часов и какая команда всё это тянет.
Пишите, если хотите подробности по какому-то из этапов — разберу отдельным постом.
P.S. Картинку сделал НаноБананой.
#Продукт #Знание