Это серия постов про вайб-кодинг, где я в том числе дам несколько советов, которые упростят вам разработку и сэкономят много десятков баксов.
“Build a working prototype of a feature that helps remote teams feel more connected. You have 45 minutes.”
Можете почитать про кейс из Google на Medium. Мысль в том, что умение работать с AI-коробкой для решения продуктовых задач скоро станет таким же обычным требованием к вакансии, как знание SQL-запросов для аналитики или базовое понимание, как работать в Figma. Это для продактов. Допускаю, что для дизайнеров ситуация может стать аналогичной.
На рынке уже много софта для самостоятельной разработки продукта, у меня на слуху следующие: Replit, Cursor, Lovable. Я знал, что Replit предлагает разработку под ключ, поэтому решил попробовать именно его. До этого уже был опыт относительно успешной "разработки" телеграм-чат бота с ChatGPT4, поэтому +- я представлял, на какие костыли я могу наткнуться.
Вот первая пачка советов с моей стороны:
1. Replit стоит $25 в месяц, но фишка в том, что вы очень быстро потратите внутренние токены и вам придется доплачивать за разработку сверх подписки. Обычное такое случается, когда вы начинаете работать с Replit в "творческом" режиме: сделай мне это, а теперь сделай мне то. С таким подходом далеко пойти не получится, и придется много платить.
2. Чтобы Replit начал отрабатывать свои деньги, нужно в буквальном смысле проработать с ним бизнес требования: подавать ему на вход ТЗ и архитектуру приложения. Очень похоже на то, как во времена системной аналитики я продумывал требования для разработчиков. В случае с AI рекомендую связку ChatGPT - коробку от OpenAI нужно просить:
- Расписать требования и постановку для back-end и в целом серверной части. Чем больше вы засунете деталей в GPT про ваши хотелки (в идеале - User Story Mapping, USM), тем лучше GPT справится с задачей проработки архитектуры приложения и, в частности, базы данных. Это сэкономит вам минимум несколько десятков $ в будущем.
- Расписать требования по accesability и нефункциональные требования.
- Расписать требования к дизайну, сгенерировать макеты (картинки) и на базе этих артефактов поставить технические требования для front-end. Говорят, Replit хорошо работает с макетами в Figma, но я не пробовал.
Все результаты можно засовывать в Replit в режиме Plan, чтобы он сформировал свой план работ и, что важно, сформулировал вопросы по реализации. Зачастую вопросы от Replit бывают очень правильные, глобально влияющие на дизайн или архитектуру, поэтому не стоит безумно жать кнопку "Исполняй".
Получили вопросы от Replit - ответили сами или переслали их в ChatGPT - переслали ответ в Replit для дальнейшего анализа. Такими итерациями вы постепенно выйдете на реализацию.
3. Вместе с тем из Youtube я стащил противоположный совет: сначала сгенерировать с AI UI/UX, который работает на данных-заглушках: нет никакого сервера, нет никаких реальных данных. Только экранные формы и ui-элемененты. Затем, когда целевой внешний вид будет готов, уже просить AI сгененировать архитектуру под него.
С Replit я такое упражнение не пробовал, но, в целом, это тоже похоже на проработку продукта в реальной жизни: сначала вы работаете с дизайном над макетами, а потом приходите к разработке и шокируете ее своими хотелками. Однако в случае с Replit мне больше нравится подход из пункта 2, базирующийся на USM. В таком случае процесс разработки легче разбить на итерации и контролировать сроки/цену разработки.
Кстати, я приучил себя рассказывать разработчикам про наши с дизайнером discovery-процессы и показывать прототипы задолго до разработки, что в конечном итоге сильно помогало контролировать те же сроки. Про пользу вовлечения разработки можно почитать в Empowered Марти Кагана.
Во второй части расскажу, сколько стоит разработать более-менее рабочий апп с Replit и что еще нужно знать, чтобы разработка прошла относительно безболезненно для кошелька.
👍 - интересно, продолжай
#вайбкодинг #ai