← Все заметки
// КОНСПЕКТ ЗАМЕТКИ // AI-СИСТЕМЫ · КОНСПЕКТ НА 30 СЕК · ПОЛНЫЙ ТЕКСТ 2 МИН

Сначала документация для AI-ассистента, а не хитрые промпты

Сначала напишите продуктовую, функциональную и архитектурную спеки, и только потом просите AI-ассистента генерировать код, версионируя каждый релиз.

“Секрет не в лучших промптах, а в том, чтобы скармливать AI-ассистенту 50KB+ подробной документации.”

  • Глеб написал продуктовую, функциональную и архитектурную спеки и README для каждого из 4 агентов, а затем передал их в Cursor AI как контекст.
  • Он работал по циклу «документ → контекст → генерация → ревью → итерация», получая из спеков FastAPI-маршруты, React-компоненты, тесты и Docker-оркестрацию.
  • Версии с v1.0.0 по v1.2.0 и CHANGELOG.md сделали работу с AI систематичной и прослеживаемой.

Хватит слепо промптить AI. Вот как я построил production-ready систему на CrewAI с разработкой, управляемой документацией.

Работа над DungeonMancer научила меня одной вещи: секрет не в лучших промптах, а в том, чтобы скармливать AI-ассистенту 50KB+ подробной документации. Cursor AI стал моим партнёром по разработке.

Документация прежде всего

Чему меня научил курс Эда Доннера: сначала опишите систему, а потом пусть AI строит её систематически.

Что я сделал: 1. Написал product-spec, functional-spec и architecture-spec. 2. Подробный README для каждого из 4 агентов с roadmap реализации. 3. Передал спеки в Cursor AI как контекст. 4. Версионировал разработку: v1.0 → v1.1 → v1.2.

Cursor AI как партнёр по разработке

Ключевой паттерн: документ → контекст → генерация → ревью → итерация.

Cursor AI помог с: - превращением спеков в рабочие маршруты FastAPI; - генерацией React-компонентов по UI-спецификациям; - созданием полноценных тестов по функциональным спекам; - реализацией Docker-оркестрации по архитектурным документам.

Результаты

Разработка по версиям дала: - v1.0.0: ядро CrewAI + архитектура на FastAPI; - v1.1.0: фронтенд на NextJS + Docker-оркестрация; - v1.2.0: WebSocket с фолбэком на polling, автообновление UI.

Какие практики я использовал: - CHANGELOG.md с подробными release notes; - тесты с нормальными фикстурами; - OpenAI API с контролем расходов и биллингом; - хаб документации для стабильной работы AI-ассистента.

Итог: от документации до production-системы с паттернами надёжности.

Ключевой вывод

Документация первой + Cursor AI + систематическое версионирование = production-ready AI-системы.

Что это дало: - Богатый контекст: 50KB+ документации в AI-ассистенте. - Стабильное качество: структурированные промпты дают предсказуемый код. - Быстрые итерации: от спеков до работающих фич за часы, а не дни.

Что будет в части 3

Roadmap версии v1.3.0 с улучшенными агентами и практические советы по AI-проектам, управляемым документацией.

Вопрос разработчикам: как вы организуете разработку с AI? Сначала документация или сразу код?

Эд Доннер, ваш систематический подход изменил то, как я думаю о разработке!

Курс: https://lnkd.in/duSqq2DB

#CrewAI#Documentation#Cursor AI
ТАКЖЕ В LINKEDIN ↗
СКОПИРОВАНО