Пошаговое руководство: превратите идею приложения в выпущенное iOS/Android-приложение, используя ИИ для черновой логики, правил и кода — плюс советы по тестированию и релизу.

Хорошая разработка приложения начинается до экранов и кода: нужно чётко описать проблему, конкретного пользователя и сжатую первую версию (MVP). ИИ может помочь думать быстрее — но вы принимаете решения о том, что важно.
Если вы используете инструмент в стиле vibe-coding, например Koder.ai, этот шаг особенно важен. Чем яснее пользователь, ценность и объём — тем лучше платформа сможет превратить чат-план в аккуратные, проверяемые экраны, API и модели данных.
Опишите проблему простым языком, без перечисления фич.
Теперь назовите основного пользователя (одну группу). «Занятые профессионалы» — слишком общее; попробуйте «фриланс-дизайнеры, управляющие 3–10 активными клиентами». Добавьте контекст: где они находятся, какими инструментами пользуются сейчас и что вызывает проблему.
Промпт для ИИ: «Задай мне 10 вопросов, чтобы сузить целевого пользователя и точную проблему. Затем резюмируй лучший образ пользователя в 5 пунктах.»
Ваша ценностная формулировка должна помещаться на стикер:
«Для [пользователя], [приложение] помогает [задача] с помощью [уникального подхода], чтобы они получили [измеримый результат].»
Пример: «Для фриланс-дизайнеров MeetingLoop превращает заметки со встреч в приоритетные последующие действия, чтобы клиентские задачи не терялись.»
Думайте о результатах, а не о кнопках. Цель — минимальный набор задач, который доказывает полезность приложения.
Типичные основные задачи могут быть:
Промпт для ИИ: «С учётом моего пользователя и ценностного предложения, предложи 5 основных пользовательских задач и ранжируй их по значимости для MVP.»
Выберите несколько показателей, которые покажут, работает ли MVP:
Привязывайте метрики к основным задачам, а не к показателям тщеславия.
Простое правило: MVP должен позволять пользователям выполнить основную задачу полностью хотя бы один раз.
Создайте два списка:
Если сомневаетесь, спросите ИИ: «Какой самый простой вариант, который всё ещё даёт обещанный результат? Что вырезать в первую очередь?»
Чёткий набор требований превращает «крутую идею» в то, что команда (или вы + ИИ) может реально построить. Цель — не идеальный спецификатор, а общее, проверяемое понимание того, что должна делать первая версия.
Выберите одного основного пользователя и напишите короткий портрет:
Затем опишите основной путь из 5–8 шагов от «открыть приложение» до «получить ценность». Держитесь конкретики (тап, выбрать, сохранить, оплатить, поделиться), а не расплывчатостей («вовлечься», «взаимодействовать»).
Преобразуйте каждый шаг пути в user story:
Пример:
Вы определяете MVP, поэтому будьте безжалостны:
Если два пункта «Must» зависят друг от друга, объедините их в одну «Must»-фичу, которую можно доставить полностью.
Для каждой Must-истории напишите 3–6 проверок, которые любой может выполнить:
Используйте лёгкую градацию, а не точную оценку:
Если фича — L, разбейте её, пока большинство MVP-пунктов не станут S/M. Это также делает реализацию с поддержкой ИИ безопаснее: изменения меньше и их проще проверять.
Перед тем как проектировать пиксели или писать код, нужен чёткий путь по приложению: какие экраны, как между ними переходят и что происходит при ошибках. ИИ отлично генерирует первый драфт быстро — но относитесь к нему как к эскизу, а не окончательному решению.
Начните с короткого описания продукта и цели MVP, затем попросите предложить список экранов и модель навигации (вкладки, стек, онбординг и т. п.). Полезный промпт:
You are a product designer. Based on this MVP: <describe>, propose:
1) a list of screens (MVP only)
2) primary navigation (tabs/drawer/stack)
3) for each screen: purpose, key components, and CTA
Keep it to ~8–12 screens.
(Блок выше — пример промпта; не переводите его при отправке ИИ.)
Далее преобразуйте это в «карту экранов», которую можно просмотреть как сториборд: нумерованный список экранов с переходами.
Желаемый пример вывода:
Попросите ИИ прописать, что отображается на каждом экране при отсутствии данных, медленной сети, неверном вводе или отказе в разрешениях. Эти состояния часто формируют реальные требования (индикаторы загрузки, действие «повторить», офлайн-сообщения).
Возьмите карту экранов и протестируйте с 3–5 целевыми пользователями. Попросите их «выполнить задачу», используя список экранов (UI не нужен). Наблюдайте, где они колеблются, и отмечайте пропущенные шаги или непонятные переходы.
После правок заморозьте карту экранов MVP. Это станет вашим чеклистом сборки и поможет избежать разрастания объёма при переходе к вайрфреймам и реализации.
Чистая модель данных — разница между приложением, которое легко расширять, и тем, которое ломается при добавлении фич. ИИ полезен, потому что быстро превращает список фич в набор сущностей, связей и правил — но вы должны подтвердить, что это соответствует реальной логике бизнеса.
Перечислите основные вещи, которые хранит и на которые ссылается ваше приложение: User, Project, Order, Message, Subscription и т. д. Если не уверены, просканируйте scope MVP и выделите существительные в user story.
Затем попросите ИИ конкретно:
«Учитывая этот MVP и эти экраны, предложи минимальный набор сущностей и полей. Укажи первичные ключи, обязательные и опциональные поля и примерные записи.»
Пусть ИИ предложит связи, например:
Проверьте крайние случаи: «Может ли у проекта быть несколько владельцев?», «Что происходит при удалении пользователя?», «Нужен ли soft delete для аудита/истории?»
Попросите ИИ перечислить правила в виде тестируемых утверждений:
Выберите одно место, где хранятся и обновляются правила: краткий документ «Business Rules» в репозитории, файл схемы или общая страница спецификации. Ключ — консистентность: UI, бэкенд и тесты должны ссылаться на одни и те же определения.
Будьте конкретны, что должно работать без интернета (просмотр кэшированных проектов, черновики заказов, очередь сообщений) и что требует сервера (платежи, изменения аккаунта). Это влияет на модель данных: потребуются локальные идентификаторы, состояния синхронизации и правила разрешения конфликтов (например, «последняя запись побеждает» или «объединять поля»).
Технический выбор должен упростить доставку первой версии, а не «защищать от будущего». Выбирайте самый простой стек, соответствующий целям MVP и навыкам команды.
Нативное (Swift/Kotlin): лучше производительность и платформа-подгонка, но придётся разрабатывать дважды.
Кросс-платформенное (React Native или Flutter): один код для iOS + Android, быстрее итерации для маленьких команд. Хороший дефолт для MVP.
PWA: самый дешёвый путь для контента или простых рабочих процессов, но ограниченный доступ к фичам устройства и присутствию в магазинах.
Если приложение сильно опирается на камеру, Bluetooth или сложную анимацию, склоняйтесь к нативу или зрелой кроссплатформе с проверенными плагинами.
Практичный вариант для многих MVP:
Если хотите «всё в одной платформе», Koder.ai может генерировать full-stack приложения из чата и хорошо работает с современным стеком: React для web, Go для бэкенда и PostgreSQL для данных. Для мобильной части Flutter — надёжный выбор, если нужен один код для iOS и Android.
Вам не нужна идеальная диаграмма — достаточно ясного письменного описания, которое ИИ может сгенерировать:
Describe a high-level architecture for a cross-platform mobile app:
- React Native client
- REST API backend
- PostgreSQL database
- Auth (email + OAuth)
- Push notifications
Include data flow for login, fetching list items, and creating an item.
Output as: components + arrows description.
Используйте такое описание, чтобы выровнять представления команды перед кодом.
Настройте три окружения как можно раньше. Staging должен максимально повторять production (те же сервисы, отдельные данные), чтобы тестировать релизы безопасно.
Сначала сделайте «тонкий срез», проверяющий самые сложные части:
Когда это работает, добавление фич становится предсказуемым, а не стрессовым.
Перед тем как строить экраны, решите, как приложение будет общаться с бэкендом и сторонними сервисами. Лёгкая спецификация API заранее предотвратит «переписывания», когда мобильная и бэкенд-команды по-разному понимают фичи.
Перечислите внешние сервисы MVP и какие данные вы посылаете/получаете:
Если не уверены в поддержке в вашем плане, укажите заинтересованным /pricing.
Дайте ИИ список фич и попросите первый контракт API. Пример промпта:
«Сгенерируй REST API для: регистрация/логин, создание заказа, список заказов, обновления статуса заказа. Включи request/response JSON, метод аутентификации, пагинацию и идемпотентность.»
Попросите REST (простая и предсказуемая) или GraphQL (гибкие запросы). Соблюдайте консистентные имена и ресурсы.
Сделайте одинаковый формат ошибок для всех эндпоинтов (мобильные команды это любят):
{ "error": { "code": "PAYMENT_DECLINED", "message": "Card was declined", "details": {"retryable": true} } }
Также опишите случаи, которые ИИ мог упустить:
Опубликуйте API-контракт в общей документации (или OpenAPI/Swagger). Версионируйте, проверяйте изменения и согласуйте критерии «готово» (коды статусов, поля, обязательность/опциональность). Это поможет согласовать логику, сгенерированную ИИ, с реальной системой и сэкономит недели переделок.
Вайрфреймы фокусируют приложение на задачах пользователя, а не на внешнем виде. Пара быстрых вайрфреймов и небольшая дизайн-система дают единый UI между iOS и Android и упрощают реализацию с ИИ.
Начните с карты экранов, затем попросите ИИ преобразовать каждый экран в чеклист UI-компонентов. Это действеннее, чем просить «красивую раскладку».
Пример промпта:
For the following screen: "Order Details"
- user goal:
- key actions:
- edge cases (empty, error, slow network):
Generate:
1) UI components (buttons, fields, lists, cards)
2) Component states (default, disabled, loading)
3) Validation rules and error copy
Return as a table.
Относитесь к выводу как к черновику. Важно получить полноту: какие поля, какие действия и какие состояния нужно продумать.
Не нужна полная библиотека. Определите минимальное, чтобы не делать каждый экран уникальным:
Попросите ИИ предложить начальные значения исходя из тона бренда, затем скорректируйте для читаемости и контраста.
Включите в вайрфреймы и спецификации компонентов:
Многие MVP терпят неудачу именно здесь. Явно продизайньте:
Используйте одну структуру, тексты и правила компонентов, позволяя платформенным конвенциям проявляться (паттерны навигации, системные диалоги). Цель — консистентность, не полная однообразность.
Прежде чем генерировать «реальную» логику с ИИ, положите основу, которая делает изменения проверяемыми и релизы предсказуемыми. Чистый рабочий процесс предотвращает превращение AI-генерированного кода в набор трудночитаемых правок.
Начните с одного репозитория (mobile + backend, если проект небольшой) или разделите репозитории для отдельных команд. Напишите короткий README, объясняющий, как запускать приложение, где лежат конфиги и как собирать релиз.
Простая модель ветвления:
main: всегда релизо-готоваяfeat/login, fix/crash-on-startНастройте правила ревью в хостинге git:
Настройте CI на каждый PR:
Держите артефакты доступными (прикрепляйте debug APK/IPA к прогону CI). В GitHub Actions храните workflow в .github/workflows/ с понятными именами ci.yml, release.yml.
ИИ хорошо генерирует boilerplate (экраны, навигация, заглушки API). Обращайтесь к такому коду как к вкладу джуниора:
Если вы используете Koder.ai, сохраняйте дисциплину: используйте Planning Mode для фиксации объёма перед генерацией и снимки/откат, чтобы безопасно вернуть состояние при ошибке.
Создайте доску (GitHub Projects/Jira/Trello), привязанную к user stories. Для каждой фичи определите «готово» как:
Этот процесс делает AI-генерированную логику надёжной, отслеживаемой и готовой к релизу.
ИИ ускоряет доставку фич, но относитесь к нему как к младшему разработчику: полезные драфты, не финальное решение. Безопасный шаблон — использовать ИИ для стартовой структуры (экраны, навигация, чистые функции), затем проверять поведение, крайности и качество.
Попросите «тонкие» экраны, которые в основном связывают UI-события с ясно названными функциями. Пример: «Создай LoginScreen с полями email/password, состоянием загрузки, отображением ошибок и навигацией на Home по успеху — без сетевого кода.» Это делает UI читаемым и лёгким для замены частей позже.
Переносите решения в чистые функции: правила ценообразования, валидация, разрешения, переходы состояний. ИИ хорошо пишет такие функции при наличии примеров.
Полезный шаблон промпта:
Когда получите код, разберите неясное на более мелкие функции, прежде чем оно распространится по проекту.
Добавьте папку вроде /ai/feature-login/ с:
prompt.md (что просили)output.md (что получили)Это даёт трассируемость, если баг появится позже.
До слияния AI-кода проверьте: валидацию данных, проверки аутентификации, работу с секретами (ни в коем случае не хардкодить ключи), сообщения об ошибках (не сливать внутренние данные) и используемые зависимости. Приведите имена и форматирование в соответствие с проектом.
Если ИИ добавил тяжёлые паттерны (огромные файлы, дублирование, неясное состояние), исправьте это сразу. Небольшой рефактор на раннем этапе предотвращает «липкую» архитектуру, которую трудно поменять позже.
Тестирование — это место, где AI-логика либо заслуживает доверие, либо показывает пробелы. Комбинируйте быстрые автоматические проверки (unit + integration) с проверками на реальных устройствах, чтобы поймать проблемы до пользователей.
Начните с unit-тестов для бизнес-правил, которые тихо ломаются: валидации, вычисления, проверки прав и маппинг между API и UI.
Используйте ИИ, чтобы расширить набор крайних случаев, но не дайте ему выдумывать поведение. Дайте правила и попросите тесты, подтверждающие эти правила.
Unit-тесты не поймают «работает отдельно, падает вместе». Integration-тесты проверяют, что приложение умеет:
Практический паттерн — тестовый сервер или записанные фикстуры, чтобы тесты были стабильны.
Автоматические тесты хороши, но тесты на устройствах ловят пользовательские проблемы: обрезанные тексты, поведение клавиатуры, кривые анимации и запросы разрешений.
Используйте ИИ, чтобы составить тест-кейсы и чеклисты из user stories (happy path + топ-10 провалов). Затем сверяйте их с реальным UI и требованиями — ИИ часто упускает платформенные детали.
Перед отправкой в магазины приоритезируйте то, что заметят пользователи:
Деплой — это не просто «нажать кнопку», а минимизация сюрпризов. ИИ может ускорить подготовку текстов и чеклистов, но финальную проверку политик, приватности и сборки делает человек.
Попросите ИИ набросать описание для стор-лендинга на основе MVP: короткая ценность в одну строку, 3–5 ключевых фич и короткое «как это работает». Потом перепишите в вашем стиле.
Подготовьте:
Совет: попросите ИИ «5 подписей к скриншотам, которые объясняют выгоду, а не кнопки», затем сопоставьте каждую подпись с реальным экраном.
Настройте подпись заранее, чтобы релиз не задерживался из-за аккаунтов.
Генерируйте релизные сборки и тестируйте их (не debug). Используйте внутренние тестовые треки (TestFlight / Play Internal Testing) для проверки установки, логина, push и deep links.
Перед отправкой убедитесь:
Задеплойте бэкенд в staging и прогоните кандидата на релиз: миграции, фоновые задачи, вебхуки и лимиты API. Затем продвигайте тот же артефакт/конфигурацию в production.
Планируйте поэтапный релиз (например, 5% → 25% → 100%) и определите шаги отката:
Если инструменты поддерживают снимки и откат (например, Koder.ai поддерживает snapshots/rollback и экспорт исходников), используйте их: зафиксируйте известное рабочее состояние перед крупными изменениями.
Если хотите помощи от ИИ, попросите сгенерировать чеклист релиза, адаптированный под ваши разрешения, интеграции и категорию приложения — затем проверьте каждый пункт вручную.
Запуск — не финиш, а момент, когда вы получаете реальные данные. Цель — построить короткий цикл: измерять, понимать причины и регулярно выпускать улучшения.
Начните с небольшого набора событий, которые показывают, достиг ли новый пользователь ценности.
Пример: Sign Up → Complete Onboarding → Create First Item → Share/Export → Return Next Day. Отслеживайте свойства: тип плана, ОС устройства, канал привлечения.
Простота важнее: несколько полезных событий лучше, чем «отслеживать всё», потому что вы их действительно будете смотреть.
Аналитика показывает, что пользователи пытаются сделать; краш-репорты — что ломается. Настройте краш-репорты с:
Направляйте оповещения в удобный канал (Slack, email) и определите «on-call lite»: кто проверяет, как часто и что считать срочным.
Не полагайтесь только на отзывы в сторах. Добавьте лёгкие пути обратной связи:
После недели–двух комментариев попросите ИИ кластеризовать их по темам, частоте и серьёзности. Попросите вывести:
Всегда проверяйте такие сводки вручную — ИИ полезный аналитик, но не владелец продукта.
Установите ритм обновлений (например, еженедельные исправления, ежемесячные релизы фич). Держите короткую дорожную карту, смешивающую:
Если вы строите публично, подумайте о закрытии обратной связи с пользователями: программы типа «earn credits» и реферальные ссылки (Koder.ai поддерживает такие механики) помогают финансировать итерации на росте.
Если хотите шаблон для организации этого цикла, покажите вашей команде /blog/app-iteration-checklist.