Классно!

У Академии ТОП большая клиентская база, и значительная её часть — родители с детьми. Детям важны знания, удовольствие от процесса и эмоциональное подкрепление. Родителям важно понимать, насколько хорошо и с пользой дети проводят время на занятиях.

Сервис для отслеживания учебного процесса у Академии уже был. Но всё, что касалось эмоциональной обратной связи и социальной жизни класса, в него не помещалось и держалось на переписке в мессенджерах или на разговорах с учителем лично.

Фотографии, видеозаписи, рассказы об активностях, анонсы мероприятий, достижения — всё это оставалось за пределами учебного процесса и терялось. А хотелось, чтобы оно было доступно родителям и ученикам всегда. Хотелось родителям — и хотелось руководству Академии.

Со временем стало понятно, что такой сервис нужен не только Академии. Поэтому решили строить его отдельно от неё — как SaaS для любого учебного заведения.

1. Только бэкенд. На нас возложили RESTful API и жёсткие требования к нему: строгая база данных со связями, строгая типизация, строгий контракт API, хорошее покрытие тестами, современные процессы и документация. Три фронтенда — web, iOS, Android — должны были делать отдельные команды из других компаний.
2. Работа встала. Не все подрядчики оказались одинаково надёжны. Коллеги из других компаний не оправдали ожиданий, и работа по фронтендам остановилась.
3. Фронтенд переходит к нам. Заказчик предложил взяться за фронтенд нам. Обсудили ситуацию и согласились.
4. Объём работ пришлось сокращать. Время уже было потрачено, поэтому вместо трёх нативных приложений сделали web-версию, PWA и WebView-приложения для iOS и Android.
5. Дизайн-система вместо дизайнера. На дизайн времени тоже не оставалось. Предложили взять готовую дизайн-систему Ant Design — чтобы потом можно было влиять на интерфейс в разумных пределах без полной переработки. Заказчика это устроило.
6. Блокировки мессенджеров. Ближе к концу проекта начались блокировки мессенджеров. Это подтолкнуло к ещё одному расширению: механизм чатов делали по остаточному принципу, но в первый релиз он всё-таки вошёл.

В итоге сервис сделан end-to-end: от идеи до интерфейса и пользовательского опыта, и всё это руками команды разработчиков.

Когда основная часть проекта была готова, в неё пустили пользователей Академии. Обратная связь в целом оказалась положительной: родители наконец получили сервис, которого им не хватало. Но пришла и критика, и упиралась она в интерфейс. Сказалась работа без дизайнера и в темпе стартапа — этот компромисс был осознанным, мы шли на него, чтобы быстрее выпустить и проверить MVP.

Наступила эпоха активного использования нейросетей. Дизайнера у нас по-прежнему не было, но мы решили поэкспериментировать и сделать весь интерфейс силами разработчика с нейросетью в помощниках. Перепробовали несколько подходов и в итоге переписали фронтенд с нуля: SPA на Vite, архитектура Feature-Sliced Design, собственная дизайн-система поверх Tailwind. За три недели интерфейс переделали полностью, и равнодушным не остался никто. Попутно удалось реализовать более смелые задумки, которые до этого только стояли в планах.

Скорость не означала вседозволенности. Чтобы интерфейс, написанный в связке «разработчик и нейросеть», не превратился в неподдерживаемый хаос, под него заранее заложили строгий инженерный каркас:

• Feature-Sliced Design: границы слоёв app → pages → widgets → features → entities → shared контролируются линтером автоматически, а не на словах.
• Дизайн-система на CSS-токенах — цвета, отступы, тени и шрифты вынесены в токены, поэтому вся система полностью темизируется.
• Storybook как живая витрина компонентов.
• Сквозная типобезопасность: клиент API генерируется из OpenAPI-спецификации, типы тянутся от схемы базы данных до React-компонента.
• Более 2000 автотестов интерфейса как страховка при быстрой генерации кода.

Именно эта дисциплина и позволила доверить нейросети рутину генерации интерфейса, не потеряв в качестве и поддерживаемости.

Редизайн силами разработчика и нейросети — лишь самая заметная верхушка. Вся работа над проектом выстроена под плотное взаимодействие с AI-агентами.

• Инструкции в каждом репозитории. Агент получает правила работы вместе с кодом и не додумывает их сам.
• Документация как код. Продуктовая документация вынесена в отдельный репозиторий с каталогом возможностей и автоматической валидацией в CI.
• Строгие quality-gates. Линтеры, типизация, тесты, поиск мёртвого кода и копипасты прогоняются и в pre-commit хуках, и в пайплайне. Самый строгий режим phpstan на бэкенде, строгий TypeScript, knip и jscpd на фронтенде, deptrac и eslint для контроля границ слоёв.

Такой каркас превращает нейросеть из генератора непредсказуемого кода в полноценного участника команды: агент работает в заданных рамках, а нарушения ловятся автоматикой ещё до ревью. Это, пожалуй, и есть главный методологический вывод проекта.