Быстрый старт: от идеи к приложению

Что вы сможете делать после изучения

Прочитав этот урок, вы:

• Поймёте, как AI App Factory помогает быстро превратить идею в работающее приложение
• Выполните инициализацию вашего первого Factory-проекта
• Запустите конвейер и пройдёте через 7 этапов генерации вашего первого MVP-приложения

Ваша текущая ситуация

"Есть идея продукта, но не знаю, с чего начать"

Возможно, вы сталкивались с такими ситуациями:

• Есть идея продукта, но не знаете, как разбить её на выполнимые требования
• Фронтенд, бэкенд, база данных, тесты, развёртывание... каждая часть требует времени
• Хотите быстро проверить идею, но настройка среды разработки занимает несколько дней
• После написания кода понимаете, что неправильно поняли требования, и приходится начинать сначала

AI App Factory создан для решения этих проблем.

Когда использовать этот подход

AI App Factory подходит для таких сценариев:

• ✅ Быстрая проверка идеи продукта: хотите проверить, осуществима ли эта идея
• ✅ Этап 0-1 стартапа: нужно быстро создать демонстрируемый прототип
• ✅ Внутренние инструменты и системы управления: нет необходимости в сложных разрешениях, достаточно простоты и удобства
• ✅ Изучение лучших практик полного цикла разработки: смотрите, как ИИ генерирует код продакшн-уровня

Не подходит для таких сценариев:

• ❌ Сложные корпоративные системы: мультитенантность, системы разрешений, высокая нагрузка
• ❌ Проекты, требующие сильно кастомизированного UI: проекты с уникальными дизайн-системами
• ❌ Системы с крайне высокими требованиями к реальному времени: игры, видеозвонки и т.д.

🎯 Основная концепция

AI App Factory — это интеллектуальная система генерации приложений на основе контрольных точек, которая через мультиагентный конвейер сотрудничества автоматически превращает вашу идею продукта в полное работающее приложение, включающее фронтенд и бэкенд, тесты и документацию.

Три основные ценности:

1. Автоматизация конца-в-конец

От идеи до кода — полностью автоматически:

• Вход: одно предложение, описывающее вашу идею продукта
• Выход: полное фронтенд и бэкенд приложение (Express + Prisma + React Native)
• Промежуточный процесс: автоматически завершает анализ требований, дизайн UI, техническую архитектуру, генерацию кода

2. Механизм контрольных точек

После завершения каждого этапа происходит пауза, ожидающая вашего подтверждения:

• ✅ Предотвращает накопление ошибок, гарантируя соответствие каждого шага ожиданиям
• ✅ Вы можете в любой момент скорректировать направление, избегая ситуации, когда в конце обнаруживается отклонение
• ✅ При сбое происходит автоматический откат, не тратя время на ошибочный код

3. Готовность к продакшну

Сгенерировано не игрушечный код, а приложение продакшн-уровня, готовое к немедленному развёртыванию:

• ✅ Полный фронтенд и бэкенд код
• ✅ Модульные и интеграционные тесты (>60% покрытия)
• ✅ API-документация (Swagger/OpenAPI)
• ✅ Сид-данные базы данных
• ✅ Конфигурация развёртывания Docker
• ✅ CI/CD-конвейер (GitHub Actions)
• ✅ Обработка ошибок и мониторинг журналов
• ✅ Оптимизация производительности и проверка безопасности

7-этапный конвейер:

Bootstrap → PRD → UI → Tech → Code → Validation → Preview
   ↓          ↓    ↓     ↓      ↓         ↓          ↓
 Структури-  Продукт  UI   Тех-   Генерация  Проверка  Руководство
 рованная    треб.   дизайн нология кода    качества  по развёрт.
 идея

🎒 Подготовка к началу

Необходимые инструменты

1. Node.js >= 16.0.0

# Проверка версии Node.js
node --version

Если не установлена или версия слишком низкая, загрузите и установите с nodejs.org.

2. ИИ-ассистент программирования (обязательно) ⚠️ Важно

Определения агентов и файлы навыков AI App Factory — это инструкции ИИ в формате Markdown, которые должны интерпретироваться и выполняться ИИ-ассистентом. Человек не может напрямую запускать эти конвейеры.

Рекомендуется использовать один из следующих инструментов:

• Claude Code (https://claude.ai/code) - рекомендуется ⭐
• OpenCode или другой ИИ-ассистент с поддержкой режима агента

Почему обязательно использовать ИИ-ассистент?

Ядро этого проекта — система ИИ-агентов, каждый этап которой требует ИИ-ассистента:

• Чтение файлов .agent.md для понимания задач
• Загрузка соответствующих файлов навыков для получения знаний
• Строгое следование инструкциям при генерации кода и документации

Человек не может заменить этот процесс, точно так же, как вы не можете запустить код Python с помощью блокнота.

3. Глобальная установка CLI-инструмента

npm install -g agent-app-factory

Проверка установки:

factory --version

Вы должны увидеть вывод номера версии.

Подготовка идеи продукта

Потратьте 5 минут на запись вашей идеи продукта. Чем подробнее описание, тем больше сгенерированное приложение будет соответствовать ожиданиям.

Пример хорошего описания:

✅ Приложение для помощи новичкам в фитнесе ведению журнала тренировок, поддерживает запись типов упражнений (бег, плавание, тренажёрный зал), длительности, сожжённых калорий, и просмотр статистики тренировок за неделю. Не требуется совместная работа, без анализа данных, фокус на личных записях.

Пример плохого описания:

❌ Сделать фитнес-приложение.

Действуйте вместе со мной

Шаг 1: Создание директории проекта

Создайте пустую директорию в любом месте:

mkdir my-first-app && cd my-first-app

Шаг 2: Инициализация проекта Factory

Запустите команду инициализации:

factory init

Почему

Это создаст директорию .factory/ и скопирует все необходимые файлы агентов, навыков и политик, превращая текущую директорию в проект Factory.

Вы должны увидеть:

✓ Создана директория .factory/
✓ Скопированы agents/, skills/, policies/, pipeline.yaml
✓ Сгенерированы файлы конфигурации: config.yaml, state.json
✓ Сгенерирована конфигурация разрешений Claude Code: .claude/settings.local.json
✓ Попытка установить необходимые плагины (superpowers, ui-ux-pro-max)

Если видите сообщение об ошибке, проверьте:

• Пуста ли директория (или содержит только конфигурационные файлы)
• Версия Node.js >= 16.0.0
• Установлен ли глобально agent-app-factory

Структура директорий

После инициализации структура вашей директории должна быть:

my-first-app/
├── .factory/
│   ├── agents/              # Файлы определений агентов
│   ├── skills/              # Модули многократно используемых знаний
│   ├── policies/            # Политики и спецификации
│   ├── pipeline.yaml         # Определение конвейера
│   ├── config.yaml          # Конфигурация проекта
│   └── state.json           # Состояние конвейера
└── .claude/
    └── settings.local.json  # Конфигурация разрешений Claude Code

Шаг 3: Запуск конвейера

В ИИ-ассистенте (рекомендуется Claude Code) выполните следующую инструкцию:

Пожалуйста, прочитайте pipeline.yaml и agents/orchestrator.checkpoint.md,
запустите конвейер и помогите превратить эту идею продукта в работающее приложение:

[вставьте вашу идею продукта]

Почему

Это запустит планировщик Sisyphus для запуска конвейера, начиная с этапа Bootstrap, постепенно превращая вашу идею в код.

Вы должны увидеть:

ИИ-ассистент:

1. Прочитает pipeline.yaml и orchestrator.checkpoint.md
2. Покажет текущее состояние (idle → running)
3. Запустит Bootstrap Agent, начиная структурировать вашу идею продукта

Шаг 4: Прохождение 7 этапов

Система выполнит следующие 7 этапов, после каждого этапа будет пауза, требующая вашего подтверждения:

Этап 1: Bootstrap - Структурирование идеи продукта

Вход: Описание вашего продукта Выход: input/idea.md (структурированный документ продукта)

Содержимое подтверждения:

• Определение проблемы: Какую проблему решить?
• Целевая аудитория: Кто столкнётся с этой проблемой?
• Основная ценность: Зачем нужен этот продукт?
• Ключевые предположения: Каковы ваши предположения?

Вы должны увидеть:

ИИ-ассистент спросит:

✓ Этап Bootstrap завершён
Сгенерированный документ: input/idea.md

Пожалуйста, подтвердите:
1. Перейти к следующему этапу
2. Повторить текущий этап (укажите предложения по изменениям)
3. Приостановить конвейер

Внимательно прочитайте input/idea.md, если есть несоответствия, выберите "повторить" и укажите предложения по изменениям.

Этап 2: PRD - Генерация документа требований к продукту

Вход: input/idea.mdВыход: artifacts/prd/prd.md

Содержимое подтверждения:

• Пользовательские истории: Как пользователи будут использовать этот продукт?
• Список функций: Какие основные функции нужно реализовать?
• Не-цели: Что явно не делать (предотвращение расползания области)

Этап 3: UI - Проектирование структуры UI и прототипов

Вход: artifacts/prd/prd.mdВыход: artifacts/ui/ui.schema.yaml + интерактивные HTML-прототипы

Содержимое подтверждения:

• Структура страниц: Какие страницы есть?
• Поток взаимодействий: Как пользователи выполняют операции?
• Визуальный дизайн: Цветовая схема, шрифты, макет

Особенность: Интеграция с дизайн-системой ui-ux-pro-max (67 стилей, 96 палитр, 100 отраслевых правил)

Этап 4: Tech - Проектирование технической архитектуры

Вход: artifacts/prd/prd.mdВыход: artifacts/tech/tech.md + artifacts/backend/prisma/schema.prisma

Содержимое подтверждения:

• Стек технологий: Какие технологии использовать?
• Модель данных: Какие таблицы? Какие поля?
• Дизайн API: Какие конечные точки API?

Этап 5: Code - Генерация полного кода

Вход: UI Schema + Tech design + Prisma Schema Выход: artifacts/backend/ + artifacts/client/

Содержимое подтверждения:

• Код бэкенда: Express + Prisma + TypeScript
• Код фронтенда: React Native + TypeScript
• Тесты: Vitest (бэкенд) + Jest (фронтенд)
• Файлы конфигурации: package.json, tsconfig.json и т.д.

Этап 6: Validation - Проверка качества кода

Вход: Сгенерированный код Выход: artifacts/validation/report.md

Содержимое подтверждения:

• Установка зависимостей: успешна ли npm install?
• Проверка типов: успешна ли компиляция TypeScript?
• Проверка Prisma: правильна ли схема базы данных?

Этап 7: Preview - Генерация руководства по развёртыванию

Вход: Полный код Выход: artifacts/preview/README.md + GETTING_STARTED.md

Содержимое подтверждения:

• Инструкции по локальному запуску: как запустить фронтенд и бэкенд локально?
• Развёртывание Docker: как развернуть с помощью Docker?
• Конфигурация CI/CD: как настроить GitHub Actions?

Контрольная точка ✅

После завершения всех 7 этапов вы должны увидеть:

✓ Все этапы конвейера завершены
Итоговые результаты:
- artifacts/prd/prd.md (документ требований к продукту)
- artifacts/ui/ui.schema.yaml (UI-дизайн)
- artifacts/tech/tech.md (техническая архитектура)
- artifacts/backend/ (код бэкенда)
- artifacts/client/ (код фронтенда)
- artifacts/validation/report.md (отчёт о проверке)
- artifacts/preview/GETTING_STARTED.md (руководство по запуску)

Следующий шаг: ознакомьтесь с artifacts/preview/GETTING_STARTED.md, чтобы начать работу с приложением

Поздравляем! Ваше первое ИИ-сгенерированное приложение готово.

Шаг 5: Запуск сгенерированного приложения

Следуйте сгенерированному руководству для запуска приложения:

# Бэкенд
cd artifacts/backend
npm install
npm run dev

# Откройте новое окно терминала для запуска фронтенда
cd artifacts/client
npm install
npm run web  # Веб-версия
# или
npm run ios      # iOS-симулятор
# или
npm run android  # Android-симулятор

Вы должны увидеть:

• Бэкенд запущен на http://localhost:3000
• Фронтенд запущен на http://localhost:8081 (веб-версия) или открыт в симуляторе

Советы по избежанию ошибок

❌ Ошибка 1: Директория не пуста

Сообщение об ошибке:

✗ Директория не пуста, пожалуйста, очистите и повторите попытку

Причина: В директории уже есть файлы при инициализации

Решение:

# Способ 1: Очистка директории (сохранить только скрытые конфигурационные файлы)
ls -a    # Просмотр всех файлов
rm -rf !(.*)

# Способ 2: Создание новой директории
mkdir new-app && cd new-app
factory init

❌ Ошибка 2: ИИ-ассистент не может понять инструкцию

Симптом ошибки: ИИ-ассистент сообщает "Не удалось найти определение агента"

Причина: Запуск не в директории проекта Factory

Решение:

# Убедитесь, что находитесь в корне проекта, содержащего .factory/
ls -la  # Должна быть видна .factory/
pwd     # Подтверждение текущей директории

❌ Ошибка 3: Claude CLI не установлен

Сообщение об ошибке:

✗ Claude CLI не установлен, пожалуйста, посетите https://claude.ai/code для загрузки

Решение:

Загрузите и установите Claude Code CLI с https://claude.ai/code.

Резюме урока

В этом уроке вы узнали:

• Основные ценности AI App Factory: автоматизация конца-в-конец + механизм контрольных точек + готовность к продакшну
• 7-этапный конвейер: Bootstrap → PRD → UI → Tech → Code → Validation → Preview
• Как инициализировать проект: команда factory init
• Как запустить конвейер: выполнить инструкцию в ИИ-ассистенте
• Как следовать конвейеру: подтверждать после каждого этапа, обеспечивая соответствие результата ожиданиям

Ключевые моменты:

• Должно использоваться совместно с ИИ-ассистентом (рекомендуется Claude Code)
• Предоставлять чёткое и подробное описание продукта
• Тщательно подтверждать на каждой контрольной точке, избегая накопления ошибок
• Сгенерированный код продакшн-уровня, может использоваться напрямую

Анонс следующего урока

В следующем уроке мы изучим Установка и настройка.

Вы узнаете:

• Как глобально установить Agent Factory CLI
• Как настроить ИИ-ассистента (Claude Code / OpenCode)
• Как установить необходимые плагины (superpowers, ui-ux-pro-max)

---

Приложение: Справочник исходного кода

Нажмите, чтобы развернуть и посмотреть расположение исходного кода

Обновлено: 2026-01-29

Функция	Путь к файлу	Номера строк
Вход CLI	cli/bin/factory.js	1-123
Реализация команды init	cli/commands/init.js	-
Реализация команды run	cli/commands/run.js	-
Реализация команды continue	cli/commands/continue.js	-
Определение конвейера	pipeline.yaml	-
Определение планировщика	agents/orchestrator.checkpoint.md	-

Ключевая конфигурация:

• pipeline.yaml: Определяет порядок 7 этапов конвейера и входы/выходы каждого этапа
• .factory/state.json: Поддерживает состояние выполнения конвейера (idle/running/waiting_for_confirmation/paused/failed)

Основной процесс:

• factory init → Создание директории .factory/, копирование файлов агентов, навыков и политик
• factory run → Чтение state.json, определение типа ИИ-ассистента, генерация инструкций для ассистента
• factory continue → Повторная генерация конфигурации разрешений Claude Code, запуск новой сессии для продолжения выполнения