Архитектура и функциональная логика: переход от прототипа к production
DeepSeek: KI-Primitive — новое легаси, Claude не согласен
Вторая часть серии PRODYNA о переходе от прототипа к production описывает, как подготовить архитектуру для стандартных AI-агентов, таких как GitHub Copilot и Claude Code. Чтобы не генерировать неподдерживаемый «slop»-код, нужно заранее задать рамки: использовать Monorepo, переводить корпоративные документы и дизайн-системы в структурированные форматы, применять «KI-Primitive» как Lego-блоки и централизованно хранить конфигурации агентов в приватных репозиториях. Это значительно ускоряет разработку, сохраняя качество кода и снижая потенциальные риски безопасности, например нежелательной утечки данных при отправке промптов во внешние модели.
Эта статья — вторая часть серии о создании AI-продуктов. После этапа быстрого прототипирования, где главное — скорость и проверка идеи на пользователях, наступает момент, когда нужно превратить прототип в production-систему. Авторы подчёркивают: прежде чем команды начнут генерировать код с помощью стандартных AI-агентов, таких как GitHub Copilot или Claude Code, необходимо строго определить архитектурные и функциональные рамки. Без такой подготовки агенты, не обладающие корпоративным контекстом, рискуют создавать некачественный и неподдерживаемый код, который не переживёт переход в production. Одно из ключевых решений — использование Monorepo. Backend, frontend, инфраструктура и OpenAPI-спецификации остаются функционально изолированными, но хранятся в одном репозитории, чтобы агенты не теряли контекст при генерации кода, затрагивающего несколько частей системы. В практическом примере агенты работают в VS Code и привязаны к конкретному стеку: Java, Spring Boot, Maven для backend, React и TypeScript для frontend, PostgreSQL для данных. Важно, что технические решения не принимаются в вакууме: нужно учитывать существующие ограничения, архитектурные правила, требования безопасности и доступности, будь то новый проект или доработка существующего. Главная архитектурная задача — перевести документы заинтересованных сторон и манифесты дизайн-систем в структурированные форматы, которые AI-агенты могут читать, искать и применять. Для этого используются так называемые KI-Primitive — фундаментальные строительные блоки, которые подобно Lego собираются в надёжную AI-систему. Такая структуризация превращает абстрактные требования в документированную, машиночитаемую инфраструктуру. После валидации прототип переносится в репозиторий как структурированная кодовая база. Для масштабирования на всю организацию полностью настроенные агенты и примитивы централизуются в приватных репозиториях, например GitHub.private, или в перспективе через Agent Package Manager. Это даёт всем инженерам доступ к одинаковым безопасным и стандартизированным AI-ассистентам и устраняет риск того, что разработчики будут писать изолированные, неконтролируемые промпты. Такой подход отделяет быстрые прототипы от поддерживаемых production-систем. Оснащая агентов правильными инструментами и архитектурными ограничениями, команды могут достичь высокой скорости разработки без компромиссов по качеству кода. В третьей части серии CTO Florian Aßmus расскажет, как использовать подготовленные примитивы и агентов для генерации безопасного production-кода из проверенного прототипа. Отдельно отмечается требование к IT-безопасности и защите данных: при отправке промптов или фрагментов кода во внешние модели существует риск утечки чувствительной корпоративной или персональной информации. Поэтому нужны политики управления данными и изолированные tenant-структуры. В тексте также упоминается, что Rapid AI Prototyping ускоряет разработку AI-продуктов, а Azure Arc позволяет управлять инфраструктурой в локальных, мультиоблачных и edge-средах.