AI отлично ускоряет написание кода, но в больших проектах это быстро создаёт новую проблему: код появляется быстрее, чем команда успевает его понимать и ревьюить.

Мы столкнулись с этим во время миграции большого исторического проекта на Next.js 15. Вайбкодинг сначала выглядел как идеальное ускорение: модель за минуты переносила страницы, компоненты, хуки и server actions. Но затем на ревью начали прилетать огромные PR с тысячами строк сгенерированного кода.

На детальном ревью выяснилось, что AI часто переносит поведение неточно, пишет собственные велосипеды вместо использования готовых open source решений, не подтягивает дизайн-токены из Figma, не делает Storybook stories и не запускает тесты, если его явно об этом не попросить.

В статье рассказываю, почему проблема не в самом AI, а в отсутствии процесса вокруг него. И предлагаю prompt-first подход: сначала ревьюить короткий промт-план с контекстом, ограничениями, файлами и критериями приёмки, а уже потом генерировать код и открывать PR.

Хочу показать три приёма, как можно ускорить загрузку интерфейсов с Backend-Driven UI и улучшить UX. Решения показали хорошие результаты на демо-версии, но увы, пока ещё не внедрены в реальный проект. Было бы интересно обсудить с вами, как эти приёмы могут помочь в боевых задачах и что ещё можно улучшить.

Представьте ситуацию: ваша команда закончила интеграцию с API, все протестировала и подготовила релиз. А тут внезапно серверная команда меняет формат ответа. Фронтенд падает, QA злится, пользователи недовольны. Приходится вручную переписывать валидации, искать баги и терять дни, чтобы всё починить. 

Как автоматически синхронизировать работу между бэкэндом и фронтендом? А между дизайном и фронтендом? Использовать генератор кода валидации! Написание своего решения поможет понять бизнес-логику проекта и создать валидаторы, которые максимально отвечают вашим требованиям. А реализация проще, чем кажется на первый взгляд – покажу это в статье на примере создания кастомного генератора на нашем проекте. 

В первую очередь статья будет полезна фронтенд-разработчикам и командам, работающим над сложными веб-приложениями, особенно тем, кто активно взаимодействует с API, описанными через OpenAPI.