О клиенте
Наш клиент — транспортная компания из США, которая хотела быстро проверить жизнеспособность новой идеи маркетплейса с минимальными первоначальными затратами. Концепция заключалась в создании специализированной цифровой платформы для взаимодействия бригад грузчиков с водителями грузового транспорта.
Вместо традиционного этапа предпроектного анализа, клиент самостоятельно создал первую версию продукта с помощью Famous.ai, за короткий срок получив работающее приложение с ключевыми функциями маркетплейса и публичным доступом.
Прототип успешно подтвердил жизнеспособность концепции, однако следующий этап оказался значительно сложнее. Клиент хотел расширить функциональность и превратить приложение в удобный для сопровождения и масштабирования SaaS-продукт, но дальнейшая разработка в рамках существующей архитектуры на основе ИИ становилась все более сложной и рискованной.
Задача
Клиент обратился в СКЭНД с работающим ИИ-прототипом, но без спецификаций, архитектурной документации, материалов предпроектного анализа, дизайн-документации и бэклога разработки. Фактически единственным источником информации о продукте и его бизнес-логике было само приложение.
Перед началом дальнейшей разработки команде СКЭНД необходимо было детально изучить продукт. Вместо длительного сбора требований с нуля инженеры проанализировали существующий прототип, восстановили бизнес-процессы, изучили сгенерированный код и архитектуру, а также выявили ключевые технические ограничения.
Анализ выявил ряд ограничений, которые препятствовали дальнейшему развитию продукта:
- Даже небольшие изменения могли вызывать новые ошибки, которые уже нельзя было устранить с помощью промптов.
- Реализация новой функциональности становилась все сложнее.
- Приложение оставалось тесно связано с ИИ-платформой.
- В коде и архитектуре накопились проблемы, повышающие риски дальнейшей разработки.
- Отсутствовал стандартизированный инженерный процесс сопровождения и развития продукта.
Таким образом, требовалось не просто исправить отдельные проблемы, а сформировать надежную техническую основу для дальнейшего развития, сохранив проверенную бизнес-логику и пользовательский опыт.
Краткий обзор проекта
СКЭНД превратила прототип, созданный в Famous.ai, в самостоятельный SaaS MVP-продукт, готовый к запуску и дальнейшему развитию. При этом мы сохранили проверенную бизнес-логику, пользовательские сценарии и основные функции продукта.
За 10 рабочих дней команда перенесла приложение в стандартную среду разработки, разместила исходный код в GitHub, устранила зависимость от ИИ-платформы, стабилизировала архитектуру, внедрила автоматизированное тестирование и выстроила процесс разработки. После этого решение было развернуто в рабочей среде.
В результате клиент получил надежную и масштабируемую техническую основу для дальнейшего развития продукта. Теперь приложение можно последовательно дорабатывать и расширять новой функциональностью, сохраняя независимость от Famous.ai.
Наш подход
В отличие от традиционного подхода к разработке, в этом проекте использовалась иная модель работы. Вместо длительного предпроектного анализа и подготовки спецификаций команда взяла за основу существующее приложение, созданное с помощью искусственного интеллекта, и использовала его как основной источник информации о продукте, его бизнес-логике и пользовательских сценариях.
Этап 1: Анализ продукта с использованием ИИ-инструментов
В первые дни проекта команда провела комплексный анализ прототипа с использованием ИИ-инструментов разработки. Клиенту не потребовалось заранее готовить подробные спецификации или документировать бизнес-процессы. На основе существующего приложения команда смогла:
- Восстановить и описать ключевые бизнес-процессы;
- Выявить недостающую функциональность;
- Определить архитектурные ограничения и технические риски;
- Оценить объем необходимых работ;
- Сформировать стратегию миграции.
Таким образом, существующий прототип стал фактической основой для значительной части предпроектного анализа, позволив существенно сократить время на подготовку к разработке.
Этап 2: Миграция проекта
После завершения анализа команда сосредоточилась на устранении зависимости приложения от ИИ-платформы. На этом этапе мы:
- Извлекли полный исходный код приложения;
- Перенесли проект в GitHub;
- Устранили зависимости от исходной платформы;
- Настроили локальные среды разработки;
- Выстроили полноценный процесс разработки;
- Внедрили инженерные практики и стандарты.
В результате клиент получил самостоятельный программный продукт с независимой кодовой базой и инфраструктурой разработки, не привязанный к сторонней ИИ-платформе.
Этап 3: Стабилизация проекта
После завершения миграции команда провела технический аудит сгенерированного кода, устранила проблемы, унаследованные от реализации на Famous.ai, и сформировала надежную основу для дальнейшего развития продукта. На этом этапе мы:
- Исправили выявленные ошибки и дефекты;
- Оптимизировали структуру и качество кода;
- Проверили стабильность работы приложения;
- Стабилизировали архитектуру;
- Подготовили проект к непрерывной разработке и дальнейшему расширению функциональности.
Этап 4: Разработка с использованием ИИ-инструментов
После формирования надежной технической основы команда перешла к развитию функциональности и дальнейшей стабилизации продукта. Вместо полной генерации приложения с помощью ИИ мы использовали модель разработки с применением ИИ-инструментов: разработчики контролировали архитектуру, реализацию и ключевые технические решения, а ИИ использовался для ускорения отдельных задач разработки. За оставшееся время команда:
- Проанализировала существующие пользовательские сценарии;
- Устранила накопившиеся проблемы, которые клиент не мог решить в рамках сторонней платформы;
- Повысила стабильность приложения;
- Внедрила автоматизированное тестирование;
- Усовершенствовала процесс разработки;
- Развернула решение в рабочей среде.
Технологический стек
Для разработки и развертывания решения использовались следующие технологии и инженерные инструменты:
- Клиентская часть: React
- Серверная часть: Node.js
- База данных: Supabase / PostgreSQL
- Аутентификация: Supabase Auth
- Инфраструктура: DigitalOcean
- Система контроля версий: GitHub
- Тестирование: Автоматизированное тестирование
- Развертывание: CI/CD-конвейер для рабочей среды
Результаты
Всего за 10 рабочих дней СКЭНД преобразовала ИИ-прототип клиента в MVP, готовый к промышленной эксплуатации. В результате клиент получил:
- Независимый исходный код, размещенный в GitHub;
- Полное отсутствие зависимости от исходной ИИ-платформы;
- Стабильную архитектуру, удобную для дальнейшего сопровождения;
- Настроенную локальную среду разработки;
- Автоматизированное тестирование;
- Выстроенный инженерный процесс разработки;
- Развернутое в рабочей среде приложение;
- Масштабируемый MVP, готовый к дальнейшему развитию.
При этом удалось сохранить проверенные бизнес-процессы и пользовательский опыт исходного прототипа, сформировав надежную техническую основу для долгосрочного развития продукта.