90% процесса проектирования вашего ИИ-агента мертво.

Описание: Попробуйте Warp бесплатно сегодня → https://oz.dev/ai-labsyt

Рабочие процессы с использованием ИИ-агентов заменяют старый подход «от дизайна к коду». Мы разбираем полный конвейер сборки: PRD, прототип и бэкенд — следуя принципам, применимым к инструментам Claude Code, Codex, Cursor AI и Antigravity.

Ссылка на навык фронтенд-дизайна: https://claude.com/blog/improving-fro...

Что заменили ИИ-агенты в процессе сборки

Дженни Вэнь (руководитель отдела дизайна в Claude, ранее директор по дизайну в Figma) изложила это в подкасте Ленни: старый конвейер проектирования существовал для защиты от дорогостоящих ошибок. ИИ сделал эти ошибки дешевыми. Ритуал рухнул.

Мы подробно разбираем, что именно изменилось, и пошаговый процесс, который пришел ему на смену.


Почему существовал старый процесс
Требования, макет Figma, передача фронтенда, параллельный бэкенд: каждый шаг защищен от создания неправильного продукта в масштабе
Ключевая идея Саймона Уиллисона: ИИ значительно снижает стоимость создания неправильного продукта, поэтому защита стала ненужной дополнительной нагрузкой
Скорость разработки изменилась в первую очередь — Дженни сократила время, затрачиваемое на прототипирование, с 60-70% до 30-40%
Сроки реализации концепции сократились с 2-5 лет до 3-6 месяцев

Конвейер замены (поэтапно)
Начинайте с акторов, а не с функций — кто использует систему, определяет ее потребности
Для каждого актора: как он попадает в систему, что он видит по прибытии, что он пытается сделать, чего он не может сделать
Запрос PRD: вопросы в стиле интервью, которые создают структурированный файл требований
Запрос Layer: преобразует PRD в страницы, модальные окна и пользовательские потоки (architecture.md)
Прототип фронтенда в Next.js с использованием универсального навыка фронтенда — только фиктивные данные, без бэкенда Тем не менее
Покажите клиенту что-то реальное и получите одобрение, прежде чем писать хоть одну строку кода бэкенда
Список задач, сгенерированный из architecture.md, помогает агенту оставаться на правильном пути
Спецификация API: агент считывает код фронтенда, PRD и файл архитектуры для его написания
Схема базы данных: генерируется из тех же трех документов
Supabase MCP: автоматизирует создание проекта, запросы к схеме и миграции — без ручного SQL
Последний добавленный слой бэкенда: платежи, уведомления, ограничение скорости запросов, аналитика

Как создать прототип ИИ-агента — кому это подходит

Это полное руководство и курс по ИИ-агентам для команд, переходящих от старой модели передачи задач через Figma. Если вы пытаетесь понять, что такое конвейер сборки ИИ-агента, как создать ИИ-агента с нуля или как интегрировать рабочие процессы ИИ-агента в процесс работы с клиентом, это ваш ответ.


Принцип "первым актором" напрямую применим к конвейерам агентов ИИ n8n и настройкам обучающих материалов по агентам ИИ n8n — определите, кто взаимодействует с системой, прежде чем определять, что нужно построить.

Разработчики, использующие среды агентов ИИ Claude, узнают шаблон architecture.md из рабочих процессов кода Claude. Та же последовательность действий применима независимо от того, используете ли вы ChatGPT, Google AI Studio или Gemini в качестве базовой модели.

Для настроек агентов ИИ Voice и Manus AI действует тот же принцип: требования и структура до выполнения.

Приложения, не зависящие от инструментов
Конструкторы кода Vibe: тот же процесс, меньше формальностей — сначала прототип, затем подключение сервисов
Команды Claude Cowork: файл PRD и architecture.md полностью заменяют старый способ передачи проекта в Figma
Эти рабочие процессы отражают тенденции в сфере ИИ, касающиеся агентных сборок — передача проекта от проектирования к коду рушится в масштабах всей отрасли
Подсказки, отображаемые на экране, доступны в виде пошагового рабочего процесса в AI Labs Pro

Хэштеги:
#ai #ClaudeCode #n8n #claudeCowork #claude #Gemini #vibeCoding #ChatGPT #GoogleAIStudio #aiNews