AI Dev Tasks - Системный подход к разработке с ИИ-ассистентами

Представьте: вы описываете фичу AI-ассистенту вроде Cursor или Claude, получаете километровый ответ с кучей кода... и понимаете, что половина не работает, а другая половина делает не то. Знакомо? Репозиторий AI Dev Tasks предлагает лекарство от этого хаоса — структурированный workflow для пошаговой разработки с AI.

Почему монолитные запросы к AI — плохая идея

Большинство разработчиков по привычке пишут ИИ-ассистентам запросы вроде "Напиши мне аутентификацию на React". Результат:

Слишком сложный код, который трудно проверить
Логические ошибки в критических местах
Отсутствие промежуточных точек контроля

AI Dev Tasks предлагает разбивать работу на этапы — от технического задания до поэтапной реализации с ручной проверкой каждого шага.

Как это работает: от идеи к коду за 5 шагов

Создаем PRD (Product Requirement Document)
- Используя шаблон create-prd.md, формулируем:
  - Что строим
  - Для кого
  - Ключевые сценарии
  - Ограничения

Генерируем задачи из PRD

AI разбивает ТЗ на конкретные технические задачи:

1.1 Создать модель User в БД
1.2 Реализовать endpoint /api/login
1.3 Настроить JWT-токены

Пошаговая реализация
- Ассистент выполняет задачи по одной, после каждой ждет вашего одобрения
- Вы видите прогресс наглядно:
Ревью и утверждение
- После каждой задачи — проверка кода
- Команда "yes" для перехода к следующему пункту
Итерации при необходимости
- Возможность вернуться и уточнить любую задачу

Кому пригодится

Фулстек-разработчикам, которые устали тратить время на рутинный код
Тимлидам, желающим стандартизировать процесс работы с AI в команде
Стартапам, где нужно быстро прототипировать фичи без потери качества

Технические особенности

Кроссплатформенность: работает с Cursor, Claude Code и другими AI-инструментами
Гибкость: шаблоны .md можно адаптировать под свой стиль кода
Интеграция: легко встраивается в существующие проекты

git clone https://github.com/snarktank/ai-dev-tasks.git

Из личного опыта

Попробовал workflow на примере создания системы уведомлений. Результат:

Время разработки сократилось на 40%
Количество багов в продакшене уменьшилось
Процесс стал предсказуемым — видно, на каком этапе застряли

AI Dev Tasks — не волшебная таблетка, но отличный каркас для тех, кто хочет:

Сохранить контроль над AI-ассистентами
Избежать «черного ящика» в генерации кода
Ускорить разработку без потери качества

Проект особенно ценен для команд, где несколько разработчиков одновременно используют AI-инструменты — появляется общий язык и стандарт работы.