Хватит гадать. Начни спрашивать правильно
Ты пишешь в ChatGPT "Сделай мне приложение для заметок". Получаешь 10 строчек кода на SwiftUI. Потом понимаешь, что забыл про синхронизацию, офлайн-режим и экспорт в PDF. Ищешь виноватых. ChatGPT? Нет. Твоё ТЗ.
Промпт-инжиниринг провалился не потому, что модели тупые. А потому что мы ленимся формулировать задачи. Перестань задавать вопросы ИИ как случайному прохожему. Начни писать техзадания.
Плохой промпт: "Напиши код для приложения заметок"
Хороший промпт: "Задай мне 20 уточняющих вопросов о приложении заметок, прежде чем предложить архитектуру"
Промпт, который работает вместо тебя
Вот секрет: ChatGPT отлично умеет задавать вопросы. Лучше нас. Потому что он видел тысячи проектов и знает, что забывают даже опытные разработчики.
Перестань мучить модель догадками. Дай ей роль системного аналитика. Скажи: "Ты младший коллега, который должен вытащить из меня все требования".
Ты - старший системный аналитик с 10-летним опытом. Твоя задача - помочь мне сформулировать идеальное техническое задание.
Контекст проекта: [Опиши в 2-3 предложениях, ЧТО ты хочешь сделать]
Инструкции для тебя:
1. Задавай мне уточняющие вопросы по одному
2. Не предлагай решения, пока не получишь ответы на все ключевые вопросы
3. Фокусируйся на: целевой аудитории, функциональных требованиях, нефункциональных требованиях, ограничениях, критериях успеха
4. После каждого моего ответа задавай следующий логичный вопрос
5. Когда соберешь достаточно информации - предложи структурированное ТЗ
Начни с первого вопроса.1 Сначала контекст, потом вопросы
Скопируй промпт выше. Вставь вместо [скобок] своё "хочу". Например: "Хочу мобильное приложение для трекинга привычек с геймификацией".
ChatGPT ответит примерно так: "Отлично. Первый вопрос: Какую целевую аудиторию вы видите для этого приложения? (возраст, занятость, техническая подкованность)"
2 Отвечай честно. Даже если стыдно
"Бюджет? Ну... небольшой". "Сроки? Вчера". ChatGPT не осудит. Но задаст следующий вопрос: "Что значит 'небольшой бюджет' в цифрах? И какие функции готовы отложить на второй этап?"
После 10-15 вопросов получишь не просто ТЗ. Получишь документ, который можно отдать разработчику. Или... другой ИИ.
Сравнение инструментов без фанфар
У тебя есть готовое ТЗ. Теперь нужно выбрать инструмент: писать с нуля на SwiftUI, использовать no-code платформу или адаптировать opensource решение.
Не ищи 4 нишевых ИИ-инструмента, которые делают то, что не могут ChatGPT и Gemini. Используй тот же ChatGPT, но с другим промптом:
У меня есть техническое задание:
[Вставь сюда готовое ТЗ из предыдущего шага]
Ты - эксперт по выбору технологий. Проанализируй мое ТЗ и предложи 3 варианта реализации:
1. Полная кастомная разработка (языки, фреймворки, оценка сложности)
2. Использование no-code/low-code платформ (конкретные платформы, ограничения)
3. Адаптация готовых opensource решений (ссылки на GitHub, оценка доработок)
Для каждого варианта укажи:
- Сроки реализации
- Оценочную стоимость (если возможно)
- Риски
- Что получится в итоге (какой % требований покроется)
Сравни варианты в таблице. В конце дай рекомендацию для моего случая.Получишь таблицу. Не рекламную. Конкретную. С цифрами. С рисками. Как ChatGPT и Gemini помогли написать код на Python, но для архитектурных решений.
| Критерий | SwiftUI с нуля | FlutterFlow | Adapt opensource |
|---|---|---|---|
| Сроки | 2-3 месяца | 2-4 недели | 1-2 месяца |
| Гибкость | 100% | 70% (ограничения платформы) | 85% (зависит от кода) |
| Главный риск | Сроки выходят за бюджет | Вендорлок, нельзя выйти | Поддержка чужого кода |
Что сломается первым
Исследование: Как ChatGPT изменил рабочие привычки в 2025 показывает — мы делегируем ИИ слишком много, но не то. Просим написать код, но не просим помочь подумать.
Этот метод работает, потому что:
- Ты формулируешь требования ДО написания кода (революция!)
- ChatGPT выступает как промпт для сравнения LLM, но для твоего проекта
- Ты избегаешь ситуации, когда нейросеть не верит Reuters, потому что изначально дал ей мало контекста
Попробуй на простом проекте. "Хочу бота, который напоминает пить воду". Пройди все вопросы. Удивись, сколько деталей ты не учёл (интеграция с календарём, статистика, ночные часы, исключения выходных).
Когда это не сработает
Если ты сам не знаешь, чего хочешь. Если боишься ответить "не знаю" на вопрос ChatGPT. Если ищешь волшебную кнопку "сделай всё за меня".
И ещё: это не заменит живого аналитика для сложных enterprise-проектов. Но для 80% личных и стартап-задач — лучше, чем твои текущие методы.
Держи финальный лайфхак: после того как ChatGPT сгенерирует ТЗ, скопируй его и скажи "Критикуй это ТЗ как заказчик, который хочет сэкономить". Получишь список уязвимостей до того, как их найдёт реальный клиент.
Теперь у тебя есть метод. Промпты. И понимание, что тёмные паттерны ИИ — это когда ты просишь льстить вместо того, чтобы задавать неудобные вопросы.
Иди формулируй. Потом сравнивай. Потом делай. В таком порядке.
