Подготовка проекта с помощью ИИ: от идеи до документации

Самый важный этап: Подготовка проекта

Цель этапа
Обеспечить точное соответствие генерируемого кода исходному замыслу, минимизировать количество итераций и предотвратить неконтролируемое разрастание функциональности.

Проблема при отсутствии подготовки

• Запросы вида «сделай интернет-магазин» приводят к генерации типового решения на основе наиболее частых паттернов в обучающих данных ИИ.
• Отсутствие контекста → ИИ применяет «стандартный» стек и архитектуру, игнорируя ограничения проекта.
• Результат: 5–15 итераций уточнений, потеря времени, отклонение от MVP, снижение мотивации.

Решение: Автоматизированная подготовка через ИИ
В 2026 году весь этап анализа и документирования можно делегировать ИИ в автономном режиме.
Один запрос позволяет получить:

• анализ рынка и ниши
• сравнение конкурентов
• определение целевой аудитории
• спецификацию MVP
• готовые Markdown-документы

Рекомендуемый стартовый запрос (шаблон)

Задача: полностью автономная подготовка проекта «[краткое название]».

Выполни следующие шаги:

1. Анализ ниши:
   - объём рынка (глобальный / РФ / СНГ, прогноз на 2026–2030)
   - ключевые тренды и драйверы роста
   - сезонность, риски, барьеры входа

2. Конкурентный анализ:
   - 5–8 основных игроков (локальные + глобальные)
   - сильные стороны, слабые стороны, уникальные фичи
   - UX/UI особенности, которые можно взять / улучшить

3. Целевая аудитория:
   - демография, психография, боли, платёжеспособность

4. MVP-спецификация:
   - обязательные страницы/экраны
   - must-have функции
   - explicit exclusions (чего НЕ делать в v1)

5. Технические ограничения и предпочтения:
   - приоритет мобильной версии
   - допустимый стек (или пожелания)
   - бюджетные/временные рамки

6. Сгенерируй файлы в формате Markdown:
   - PROJECT.md (структура по шаблону ниже)
   - COMPETITORS.md
   - FEATURES.md (шаблоны для 3–5 ключевых фич)
   - AGENTS.md (правила работы ИИ: стиль кода, запреты, лимиты)

Формат PROJECT.md:
# [Название проекта]

## Описание
...

## Целевая аудитория
...

## MVP-функциональность
...

## Исключения v1
...

## Технические требования
...

Структура базовых документов (рекомендуемый набор)

• docs/PROJECT.md — основной документ проекта
• docs/COMPETITORS.md — анализ рынка и конкурентов
• docs/FEATURES.md — спецификации фич (по одной на раздел)
• docs/AGENTS.md — правила генерации кода (ограничения, стиль, запреты)
• docs/ARCHITECTURE.md — структура директорий и стек (генерируется позже)
• README.md — инструкция по запуску и окружению

Процесс после получения документов от ИИ

1. Прочитать и внести уточнения (например: «убрать регистрацию», «добавить поддержку русского языка в принтах»).
2. Попросить ИИ обновить файлы по уточнениям.
3. Сохранить в репозиторий в папку docs/.

   Контекст: PROJECT.md и AGENTS.md прилагаю.
   [вставка содержимого или ссылка на файлы]
   Задача: ...

Результаты автоматизированного подхода

• Снижение итераций с 8–15 до 1–3 на фичу
• Фиксация MVP-границ → предотвращение scope creep
• Полный контекст для ИИ → генерация кода, соответствующего замыслу
• Возможность вернуться к проекту через месяцы без потери знаний

Вывод
Подготовка проекта (анализ + документация) — этап, который в 2026 году можно почти полностью автоматизировать.

Это даёт максимальный ROI от использования ИИ: меньше времени на уточнения, больше на реализацию и итерации по сути.