В этой статье — практическое руководство для продуктовых менеджеров, которые хотят усилить техническую экспертизу с помощью ИИ. Без философии и пустых обещаний. Только системный подход, реальный пет-проект и пошаговое погружение в инженерию.

Цель и подход

Мы построим полноценный SaaS с нуля, используя контролируемый Vibe Coding и реальный проект в качестве полигона. Это не про промпты, а про системную техническую насмотренность и эмпатию к разработке.

Если вы не готовы тратить 20 долларов на подписку или устанавливать VPN — эта статья не для вас. Мы идём до конца: от идеи до развертывания на сервере и масштабирования.

Гайд рассчитан на 30 дней (10 базовых этапов) + 10 продвинутых для тех, кто хочет выйти на уровень технически подкованного менеджера.

Выбор проекта

Не берите игры или мобильные приложения. Выберите проект, который:

• Работает с Python, JS, TS, React или Rust;
• Требует клиент-серверной архитектуры и REST;
• Включает типовые практики: юнит-тесты, контейнеры, логирование;
• Использует живые данные;
• Можно расширить до двух фронтендов и интегрировать ИИ.

Идеальный вариант — ИИ-ассистент по команде, который отвечает на вопросы вроде: «Как дела?», «Какая загрузка у Федора?» — на основе данных из таск-трекера.

Если у вас нет доступа к Jira, сделайте «Аналитик Open Source»: сервис, отвечающий на вопросы о багах в React или обсуждениях в Pull Request.

Технологический стек:

• Бэкенд: Python, FastAPI, PostgreSQL, uv;
• Фронтенд: React, TypeScript, Vite, shadcn, Tailwind.

Инструменты: AI, MCP и окружение

AI-инструмент: начните с Google AI Pro (20$). У него:

• IDE Antigravity и CLI Gemini;
• Лимиты по времени, а не по запросам;
• Поддержка последних моделей, например gemini-3.1-pro high.

MCP (Model Context Protocol): используйте базовый набор:

• serena;
• sequential-thinking;
• context7;
• filesystem (на случай сбоев в Antigravity).

Регистрируйтесь на skills.sh, установите CLI: npm install -g @skills/cli.

Окружение: установите:

• Python;
• npm;
• pip (временно, позже заменим на uv);
• git.

Позже понадобятся: IDE (Antigravity), Docker Desktop, DBeaver.

Как работать с ИИ

Следуйте простым правилам:

1. Делите задачи — в одном чате одна задача;
2. Если не решается — откройте новый чат с более чёткой формулировкой;
3. Не назначайте ИИ роли, цели или KPI — это вредит с 2024 года;
4. Не пишите промпты на английском — модели стали умнее;
5. Если не получается — используйте метод «уточки» (rubber ducking).

Метод «уточки»:
1. Объясните задачу ИИ вслух, пока сами не поймёте решение (запишите в context.md).
2. Попросите ИИ предложить архитектурные изменения (vision.md).
3. Сгенерируйте список задач (tasks.md).
4. Выполняйте каждую задачу отдельно.

Этап 1. Телеграм-бот с ответами из Jira

• Задача: создать бота, который отвечает на вопросы в Telegram, используя данные из Jira через MCP.
• Тех стек: Python, FastAPI, Gemini API, Atlassian MCP.
• Результат: бот работает локально, ИИ использует Jira как «чёрный ящик».

Подсказка: используйте @aashari/mcp-server-atlassian-jira, а не @atlassian/mcp-server.

Готовый пример: github.com/letya999/tg-jira-answerer-mcp (замените OpenAI на Gemini).

Этап 2. Прямая работа с Jira API

• Задача: отказаться от MCP, использовать прямые HTTP-запросы к Jira API.
• Тех стек: Jira REST API, requests, Git.
• Результат: полный контроль над запросами, история изменений в Git.

Создайте три утилиты: список пользователей, статусов и деталей задач. Добавьте скилл fastapi-expert.

Не забудьте: .gitignore, .env.example, .venv.

Этап 3. Реляционная БД и полнотекстовый поиск

• Задача: сохранить данные в PostgreSQL, добавить кнопку для обновления.
• Тех стек: PostgreSQL FTS, tsvector/tsquery, BM25.
• Результат: быстрый поиск по тексту задач.

ИИ отвечает на основе топ-5 результатов из БД. Установите DBeaver для просмотра данных.

Пока не используйте ORM — работаем с чистым SQL.

Этап 4. Векторный поиск и гибридный RAG

• Задача: добавить векторный поиск и гибридную систему RAG.
• Тех стек: Qdrant, PostgreSQL (HNSW, tsvector).
• Результат: ИИ понимает смысл вопросов и учитывает историю изменений.

Создайте отдельные таблицы: исполнители, статусы, типы задач. Используйте JOIN через task_id IN (...) после поиска в Qdrant.

Добавьте индексы: по внешним ключам и HNSW для векторов. Изучите EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE.

Скилл: postgresql-optimization.

Этап 5. Базовые практики качества

• Задача: навести порядок в коде.
• Тех стек: ruff, black, mypy, uv, pytest.
• Результат: линтинг, типизация, тесты (50% покрытия).

Перейдите на uv — он быстрее pip. Напишите тесты на поиск, пустые запросы, JOIN.

Скилл: backend-testing.

Этап 6. Веб-интерфейс и миграции

• Задача: сделать веб-интерфейс на React, перейти на Alembic.
• Тех стек: React, REST API, Alembic.
• Результат: UI с опросом сервера каждые 5 секунд, миграции через Alembic.

Добавьте JWT-auth (в localStorage), сущность «спринты», замените ID на UUID v4.

Покройте код тестами до 75%, используйте фикстуры.

Этап 7. Контейнеризация и WebSockets

• Задача: запустить всё в Docker, перейти на WebSockets.
• Тех стек: Docker, Docker Compose, WebSockets.
• Результат: мгновенная доставка сообщений, единая команда запуска.

Разделите проект на /frontend и /backend. Добавьте OpenAPI и Swagger.

Скилл: docker-expert.

Этап 8. Деплой на VPS

• Задача: развернуть приложение на удалённом сервере.
• Тех стек: DigitalOcean, SSH, Linux.
• Результат: SaaS доступен по публичному IP 24/7.

Настройте доступ по IP, добавьте свой компьютер в whitelist. Деплой — вручную.

Этап 9. Командный процесс и Atomic Design

• Задача: внедрить компонентный подход и процесс слияния кода.
• Тех стек: GitHub, React, Storybook, Tailwind, hey-api.
• Результат: компоненты, переиспользуемые UI, безопасный merge через PR.

Создайте ветки: main, dev, фича-ветки. Запретите прямые коммиты в main.

Используйте GitHub MCP для автоматизации PR. Просите ИИ делать code review.

Этап 10. Чистая архитектура и стейт-менеджмент

• Задача: переписать бэкенд и фронтенд по принципам чистой архитектуры.
• Тех стек: SQLAlchemy, Pydantic, React Query, Zustand.
• Результат: разделение ответственности, отсутствие спагетти-кода.

Бэкенд: модели, репозитории, сервисы, провайдеры (Vertical Feature Slicing).
Фронтенд: хуки, пропсы, глобальный стор, компонентные тесты.

Продвинутые этапы (11–20)

• Этап 11: переход на SDD, deep-coding, использование нескольких ИИ-инструментов одновременно.
• Этап 12: асинхронная выгрузка данных, кеширование, Celery/Redis.
• Этап 13: разделение на микросервисы (Ingest, RAG, Chat).
• Этап 14: Kafka, E2E-тесты через Playwright.
• Этап 15: CI/CD через GitHub Actions.
• Этап 16: мобильный клиент на React Native, shared-пакет.
• Этап 17: RBAC, HTTP-only cookies, API Gateway.
• Этап 18: наблюдаемость (Prometheus, Grafana), нагрузочное тестирование.
• Этап 19: переход на multi-repo, managed DB (DBaaS).
• Этап 20: IaC (Terraform), reverse proxy (Traefik), домен с HTTPS.

Вы прошли путь от идеи до production-ready системы. Теперь вы не просто PM — вы технически сильный менеджер, который говорит с разработчиками на одном языке.

Главное — не останавливайтесь. Vibe Coding — это инструмент, но настоящая сила в системном подходе.

Предисловие

Здесь не будет дурацких промптов и пустых философских размышлений о том, отнимет ли искусственный интеллект вашу работу. Оставьте эти утешительные беседы инфоцыганам и теоретикам. Вы здесь для того, чтобы изучить тонкую науку и искусство системной инженерии. Я не ожидаю, что многие из вас оценят красоту изящно настроенного ETL пайплайна или тонкую гармонию микросервисной архитектуры. Однако для тех избранных, кто обладает готовностью учиться, я могу показать, как околдовать разум разработчика, сварганить безупречную архитектуру и разлить по флаконам технический авторитет.

Это руководство для тех, кто готов инвестировать в свою техническую насмотренность и техническую эмпатию. Если вы не можете поставить VPN или жалеете двадцать долларов на подписки → закройте эту статью. Мы будем строить полноценный SaaS. Почему? Потому что с вероятностью 90% вы работаете или будете работать именно с SaaS-продуктами. Наш инструмент → контролируемый Vibe Coding , а наш полигон → реальный пет-проект.

Гайд рассчитан на 10 основных этапов (~30 дней) + 10 продвинутых для желающих погрузиться глубже. Преветствую тебя, оставшийся читатель.

Выбор проекта

При выборе проекта я рекомендую не брать всеми желаемые игры или гениальные мобильные приложения. Стоит учитывать что на 23.03.2026:

• Модели отлично работают с Python, JS, TS, React, Rust;
• Тебе нужно при разработке проекта полкрыть полностью стандартные решения вроде клиент-серверной архитектуры и REST;
• Ты должен столкнуться с типичными практиками, такими как юнит-тесты, контейнеры и логирование;
• Домен проекта должен быть тебе понятен и пригодиться в целом;
• Сервис должен наполняться живыми данными;
• Есть смысл расширять проект до 2 фронтенд-клиентов, запускать на сервере и интегрировать туда ИИ.

Поэтому у меня для тебя идеальное решение - сделать сервис ИИ ассистента по твоей команде, который на базе таск-трекера позволяет тебе отвечать на вопросы “Как дела”, “Какой загруз у Федора и тп”.

Если вдруг ты новичок, у тебя нет тасктрекера с данными команды за пару месяцев под рукой и тебя не испугал этот гайд, не беда. Делай сервис “Аналитик Open Source”, который может отвечать на вопросы: “Какие критичные баги сейчас висят в React?”или “О чем спорят разработчики в последнем Pull Request?”

Если вдруг ты новичок, у тебя нет тасктрекера с данными команды за пару месяцев под рукой и тебя не испугал этот гайд, не беда. Делай сервис “Аналитик Open Source”, который может отвечать на вопросы: “Какие критичные баги сейчас висят в React?”или “О чем спорят разработчики в последнем Pull Request?”

Соответственно вместо Jira API → GitHub API, вместо Atlassian MCP → GitHub MCP.

• python, fastAPI, postgres, uv
• react, typescript, vite, shadcn, tailwind

Но в целом в каждом этапе будет рекомендация что добавить.

Он будет состоять из AI code tool + mcp + skills. Заполнение всяких .cursorrules, gemini.md, claude.md,agent.mdне рекомендую делать пока вы не научитесь толком пользоваться и сейчас в целом часто избыточно.

AI coding tool

Я рекомендую для старта простоhttps://one.google.com/about/google-ai-plans/AI Pro за 20$. Почему:

• В целом для обучения без разницы, не обязательно сильно настраивать claude code, приучаться к codex или cursor;
• В нем есть IDE Antigravity и CLI Gemini и все на лимитах в момент времени, а не запросах.

По-умолчанию использовать фронтир модели, переключаться на самый последние, например gemini-3.1-pro high.

MCP (Model Context Protocol)

Тут не надо мудрить, джентельменский набор из:

• serena;
• sequential-thinking;
• context7;
• filesystem на всякий (antigravity временами тупит).

Естественно реестрhttps://skills.sh/и npm install -g @skills/cli (глобально или как хотите).

Какие скиллы поставить - релевантные проекту, но для примера будут для каждого этапа добавляться.

Environment

Что установить на комьютер:

• python;
• npm;
• pip (потом от него откажемся в пользу uv);
• git.

В целом тебе потом потребуется IDE (например Antigravity), Docker Desktop, DBeaver.

Как устанавливать сетап

Гайда не будет, открывай любой LLM SaaS, напримерhttps://gemini.google.com/и разбирайся сам, как установить на Windows 11 python и тд, это этап 0.

Как промптить и работать с ИИ

Первые 10 этапов я рекомендую не париться на этот счет, однако руководствоваться несколькими простыми правилами:

1. Бить работу на задачи и делать в одном чате только 1 задачу;
2. Если 1 задача не решается в 1 чате - открывать новый и писать задачу чуть более конкретно и структурно;
3. Если не получается, смотри п.1;
4. Не надо задавать никаких ролей, целей и критеев в промтах и писать их на английском, с 2024 года модели стали куда умнее и это вредит даже;
5. Если сложно просто формулировать в чате и все равно не получается, воспользоваться подходом “уточка”.
6. Подход уточка (Rubber Ducking):Открываешь чат, например с gemini и разовариваешь с ней до тех пор, пока ты сам не поймешь что делаешь и пока она не сформулирует чекто задачу, пишешь ее context.md;Копируешь context.md в отдельный чат и просишь продумать там набор архитектурных изменений - vision.md;Копируешь в 3 чат и просишь написать задачи для изменения проект до vision.md с учетом context.md в tasks.md;Задаешь в 4 чате что значит каждый таск в tasks.md и если тебя устраивает просишь сделать по ним.

Этап 1. Ответы в телеграм по джире от ИИ

Поставь Antigravity IDE (или что вам больше нравится), выпустить AI API токен (например, gemini бесплатной квоты хватит), выпустить Jira API токен положить это в .env и можно прямо так в чате Antigravity написать “сделай телеграм бота чтобы ходил по mcp в джиру и отвечал в чате на вопросы, без докера на фастапи просто”.

• Ожидаемый результат:Бот работает локально; ИИ имеет доступ к Jira, но использует его как черный ящик;
• Фичи:Базовый чат в Telegram; Gemini API самостоятельно решает, когда и как вызывать Atlassian MCP с использованием вашего токена;
• Тех стек:Python, FastAPI, Gemini API, Atlassian MCP;
• Практики тех. совершенства:нет (не думаю что переменные окружения, зависимости, хосты и порты стоит считать).

Если вдруг застрянешь, то вот готовый проект.https://github.com/letya999/tg-jira-answerer-mcp

(Единственно в нем используется Open AI, попроси поправить, у меня на момент написания статьи не генерировался токен почему-то)

Подсказка: Используйте проверенный сервер @aashari/mcp-server-atlassian-jira, а не @atlassian/mcp-server.

Этап 2. Прямая работа с Jira API и контроль версий

MCP - это удобная абстракция, которая скрывает от тебя что происходит, и именно поэтому мы от неё уходим. Ты почуствовал могущество, пора его приручить.

Инициализируй гит, работай в мейне. Переведи проект на получение задач одного конкретного проекта по API. Сделай 3 тул кол - скрипта с API (пользователи в проекте, статусы в проекте, детали задач).

Добавь скиллhttps://skills.sh/jeffallan/claude-skills/fastapi-expert.

• Ожидаемый результат:Отказ от непрозрачного MCP в пользу контролируемых REST-запросов; сохранение истории изменений кода;Не забудь добавить .venv, .gitignore и .env.example!
• Фичи:Выкачка задач строго 1 проекта за последние 30 дней напрямую через HTTP-запросы;
• Тех стек:Jira REST API, HTTP-клиент (requests), Git;
• Практики тех. совершенства:Local Version Control System, Tool Calling, API Integration.

Этап 3. Реляционная БД и полнотекстовый поиск

Сделай SQL схему из задач, журнала изменений задач. Добавь в ТГ бот кнопку для загрузки свежих данных за последние 30 дней с затиранием того что уже есть в БД (это деструктивно, но грузить тебя всякими append only и датаинжинирингом будет too much). Пусть ИИ отвечает на основе топ 5 результатов того что вернет БД.

• Ожидаемый результат:Данные сохраняются локально для быстрого доступа;
• Фичи:Синхронная загрузка задач и чейнджлогов по кнопке, поиск по тексту задач средствами БД;
• Тех стек:PostgreSQL FTS (tsvector/tsquery), чистый SQL (схемы таблиц), полнотекстовый поиск BM25 PostgreSQL.
• Практики тех. совершенства:Database Design, SQL Migrations, Information Retrieval.

Подсказка: установи tsvector или аналог, а также поставь DBeaver.

ORM пока не трогаем, работаем с чистым SQL - поймёшь зачем на этапе 9.

Этап 4. Векторный поиск и гибридный RAG

Добавь как сущности �� схему исполнителей, статусы и типы задач в отдельные таблицы. Произведи SQL миграции через выполнение SQL-скриптов руками (без Alembic). ID у сущностей сделай просто int.

Векторизуй загруженные задачи и научи ИИ искать релевантный контекст в двух таблицах: сначала ищи топ-5 задач по смыслу вопроса, потом по каждой задаче подтягивай связанные записи из changelog, и передавай это в контекст модели единым блоком. Именно так работает RAG: не один большой поиск, а цепочка запросов где результат первого определяет что искать во втором.

Чтобы это не тормозило, добавь индексы. На таблице задач: индекс поassignee_id,status_id,type_id(те самые новые сущности), и векторный индекс HNSW в Qdrant. На changelog: индекс поtask_id. Попроси AI IDE объяснить тебе разницу междуEXPLAINиEXPLAIN ANALYZEв PostgreSQL и прогони оба на своих запросах.

JOIN выглядит так: ты получил из Qdrant списокtask_id→ идёшь в PostgreSQL сWHERE task_id IN (...)→ делаешьLEFT JOIN changelog ON changelog.task_id =tasks.id→ получаешь задачи вместе с историей изменений одним запросом. Всё это передаётся в промпт как структурированный контекст.

Добавь скилл:https://skills.sh/github/awesome-copilot/postgresql-optimization

• Ожидаемый результат:ИИ отвечает на основе смыслового понимания задач с учётом их истории; запросы не тормозят даже на тысячах записей;
• Фичи:Векторизация задач, гибридный поиск (tsvector + Qdrant), JOIN задач с changelog для обогащения контекста, индексы на foreign keys и векторный HNSW;
• Тех стек:Qdrant, PostgreSQL (HNSW, tsvector, EXPLAIN ANALYZE);
• Практики тех. совершенства:RAG, Hybrid Search, Vector Databases, Query Optimization.

Подсказка: пока никакого чистого кода, OpenAPI спецификаций и докера. Миграции руками, это намеренно, на следующем этапе поймёшь почему это боль.

Этап 5. Базовые практики качества

Теперь когда поиск работает, самое время не добавлять фичи, а навести порядок. Это скучно. Это важно. Именно это отличает код который можно поддерживать от кода который боятся трогать.

Добавь скилл:https://skills.sh/supercent-io/skills-template/backend-testing

• Ожидаемый результат:Кодовая база покрыта тестами, линтеры не дают писать грязный код, зависимости управляются нормально;Добавь линтеры ruff, black, mypy;Перейди на uv, он заменит pip, спроси у AI IDE чем он лучше и попроси мигрировать проект;Добавь pytest, задизайнь самостоятельно 3 теста (например: поиск возвращает результаты, пустой запрос не падает, JOIN не дублирует строки) и покрой 50% кода.
• Фичи:Линтинг, типизация, тесты на поисковую логику;
• Тех стек:ruff, black, mypy, uv, pytest;
• Практики тех. совершенства:Static Analysis, Test Coverage, Dependency Management.

Подсказка: пока никакого OpenAPI, докера и алембика, всё это придёт, но позже.

Этап 6. Веб-интерфейс, миграции и Long Polling

Сделай веб приложение на реакте и запусти на локалхосте, так чтобы оно могло стучаться в fastapi сервис по REST API, причем для получения ответа пусть происходит опрос сервера раз в 5 секунд. Также добавь в БД сущность спринты и переведи все ID на UID v4, но проведи миграции на Alembiс (кайфани).

• Ожидаемый результат:Переход от мессенджера к браузерному UI с запуском на локальной машине, удобные миграции БД:Покрой тестами до 75% и обязательно добавь фикстуры;Добавь JWT-auth c сохранением в local storage (пока так, потом поменяется).
• Фичи:Простой веб-чат; обновление интерфейса через периодические запросы к серверу, а также удобные миграции;
• Тех стек:HTML/JS или базовый React, REST API;
• Практики тех. совершенства:Client-Server Communication, Polling.
• Подсказка: данные ты потеряешь, но не беда, тут не страшно!

Этап 7. Контейнеризация и WebSockets

Перестань страдать, установи докер-клиент, запусти в докер контейнере отдельными образами фронтенд, бекенд и БД. Переключи на вебсокет чат, а также добавь OpenApi спецификацию и подергай запросы через Swagger.

Добавь скиллhttps://skills.sh/sickn33/antigravity-awesome-skills/docker-expert.

• Ожидаемый результат:Мгновенная доставка сообщений в чат без лишней нагрузки на сеть; унификация среды запуска;Добавь eslint (линтер для реакта);Добавь тайп чекер, напримерtsc;Раздели /frontend и /backend на отдельные папочки со своими докер-файлами.
• Фичи:Двунаправленный чат в реальном времени; запуск базы, бэкенда и RAG одной командой;
• Тех стек:WebSockets, Docker, Docker Compose;
• Практики тех. совершенства:Real-time Communication, Containerization.

Этап 8. Развертывание на удаленном сервере (VPS)

Возьми любого провайдера какой тебе больше подходит и подешевле. Я рекомендую взять просто digital ocean и его бесплатные кредиты тут, тебе на месяца 2-3 хватит. Не пугайся ubuntu консоли и SSH, я в тебя верю. Домен не покупай, настрой доступ просто по IP, но добавь свой комьютер в вайт лист, всех остальное в блеклист. Деплоится черновик намеренно.

Добавь (если готов) скиллhttps://skills.sh/bobmatnyc/claude-mpm-skills/digitalocean-overview.

• Ожидаемый результат:SaaS-продукт доступен в интернете 24/7 по публичному IP-адресу;
• Фичи:Ручной деплой на облачный сервер; базовая настройка портов;
• Тех стек:DigitalOcean Droplet (или аналог VPS), SSH, Linux;
• Практики тех. совершенства:Server Provisioning, Manual Deployment.

Этап 9. Командный процесс и Atomic Design на фронтенде

Познай Component Driven Design. Сгенерируй из OpenAPI схемы модели с помощью hey-api. Сделай общие стили и тему (типографика, цвета, иконки, шрифты и тд) . На базе темы и моделей сделай нужные атомы, вроде кнопки. Из атомов собери молекулы (поле ввода в чат) и из атомов лайауты. Каждый компонент делай через сторибук и проверяй там. Каждый компонент наполни через моки.

Добавь скиллы:https://skills.sh/vercel-labs/agent-skills/vercel-react-best-practices,https://skills.sh/shadcn/ui/shadcn,https://skills.sh/wshobson/agents/tailwind-design-system

Добавьhttps://github.com/github/github-mcp-server

• Ожидаемый результат:Внедрение процесса безопасн��го слияния кода; фронтенд готов к масштабированию и переиспользованию UI.Выложи репозиторий на гитхаб в privateформате;Сделай 2 основных ветки - main и dev;Запрети писать в main, только через пул реквест и мерж дев-а;Делай фича ветки от dev, затем пул реквесты в дев (дев не удалять;Проси твой AI IDE делать код-ревью открытых пул реквестов, закрывай их и мержи потом dev в main.
• Фичи:Разработка интерфейса строго по компонентам (атомы, молекулы, организмы, лайауты); работа через ветки;
• Тех стек:GitHub, React (react 19 + ts 6 + vite 6 + shadcn + tailwind + radiux ui + zod + storybook + hey-api + tanstack;
• Практики тех. совершенства:GitHub Flow (Pull Requests), Component-Driven Development, Atomic Design.
• Подсказка: через github mcp можно без команд просто по-умолчанию это делать и просить ИИ открывать пул реквесты.

Этап 10. Чистая архитектура бэкенда и стейт-менеджмент UI

Полностью перепиши бекенд код, чтобы у тебя сохранялась чистая структура и зоны отвественности. Отрефактори на clean code + vertical feature slicing design, фронтенд также на vertical feature slicing design + store stack.

• Ожидаемый результат:Избавление от спагетти-кода; жесткое разделение ответственности на бэкенде и фронтенде;
• Фичи:Бэкенд:монолит разделен на модели, схемы, репозитории, сервисы, провайдеры (Vertical Feature Slicing).Фронтенд:хуки, пропсы, глобальный стор, мутации/квери; компонентные тесты;
• Тех стек:SQLAlchemy, Pydantic, React Query, Zustand, Vitest;
• Практики тех. совершенства:Clean Architecture, Domain-Driven Design concepts, State Management, Component Testing.

Поздравляю ты справился, Темный Лорд годиться тобой, ты можешь называть себя принцем-полукровкой по праву. Но если ты настолько самоуверен, то можешь попробовать погрузиться в глубины магии.

А что дальше? Дальше идут этапы для тех кто хочет дорасти до скорее технически подкованного менеджера, а не просто технически грамотного PM - здесь уже нет готовых подсказок, только направление.

Этап 11. Переход к deep-coding

• Переходи на SDD, например используй openspec, проще всего начать с установки этих скиллов и выдаче задач с упоминанием скиллаhttps://skills.sh/forztf/open-skilled-sdd
• Ищи или пиши для себя релевантные скиллы, устанавливай их в корень диска в .agents и ставь симлинки
• Переходи на более мощные инструменты: claude code ← opencode ← codex ← gemini cli ← codex app ← cursor ← antigravity
• Переходи на более мощные инструменты: opus ← sonnet ← glm-5 ← gpt 5.4 ← остальное
• Пробуй работать одновременно в нескольких инструментах, делегируя задачи например из claude в gemini cli с помощью скиллов/хуков, напримерhttps://github.com/letya999/claude_puppets_gemini_cli_and_codex

Этап 12. Асинхронная работа с данными и кеширование

Теперь не по кнопке в интерфейсе запускай извлечение данных их джиры и жди пока они загрузятся, а сделай выгрузку регулярным таском раз в 15 минут, который можно также преждевременно запустить по кнопке и получать его статус по эндпойнту.

Добавь скиллhttps://skills.sh/wshobson/agents/async-python-patterns,

• Ожидаемый результат:Сервер не блокируется при выкачке тысяч задач из Jira, пользователь не ждет ответа перед пустым экраном, частые запросы не нагружают базу данных;
• Фичи:Кеширование частых вопросов к ИИ, перевод синхронной загрузки задач из Jira на фоновые джобы (Jobs); мгновенный ответ API о старте задачи, уведомление фронтенда об окончании через WebSocket;
• Тех стек:Redis (как In-memory кеш и брокер очередей), Celery (или SAQ casyncio);
• Практики тех. совершенства:Asynchronous Processing, Message Queuing, Data Caching, Background Job Processing;
• Подсказка: если хочет чтобы и другие могли воспользоваться (похвалиться), а не только ты, можешь без сложных танцев с бубном настроить прокси через Caddy и http basic-auth.

Этап 13. Разделение на микросервисы

• Ожидаемый результат:Монолит распилен на физически независимые компоненты для раздельного масштабирования;
• Фичи:ВыделениеIngest Service(выкачка из Jira),Rag Service,Chatотдельные приложения, общающиеся друг с другом;
• Тех стек:REST API между сервисами, Docker Compose (обновленный для запуска нескольких бэкендов);
• Практики тех. совершенства:Microservices Architecture, Service Decoupling.

Этап 14. Событийно-ориентированная архитектура и E2E тесты

• Ожидаемый результат:Микросервисы общаются через события без жесткой связности; критические бизнес-пути покрыты автотестами полного цикла;
• Фичи:Замена REST-вызовов между сервисами на топики Kafka (задачи_обновлены, извелчение_данных, чат_ответ). Сквозные тесты бэкенда (API) и фронтенда (имитация кликов пользователя в браузере);
• Тех стек:Apache Kafka, Playwright (UI E2E), Pytest (Backend E2E);
• Практики тех. совершенства:Event-Driven Architecture (EDA), End-to-End Testing.

Этап 15. Непрерывная интеграция и доставка (CI/CD)

• Ожидаемый результат:Ручной деплой запрещен; код автоматически проверяется и попадает на сервер при каждом слиянии;
• Фичи:Автоматический прогон E2E-тестов и линтеров; сборка Docker-образов в облаке; пуш на VPS;
• Тех стек:GitHub Actions, Docker Registry;
• Практики тех. совершенства:Continuous Integration (CI), Continuous Deployment (CD), Pipeline Automation.

Этап 16. Мобильный клиент и Shared-пакет

• Ожидаемый результат:SaaS доступен со смартфона, фронтенд-логика и компоненты где не надо не дублируются, а переиспользуется между вебом и мобилкой;
• Фичи:Кроссплатформенное приложение с интерфейсом чата, вынос общих типов, хуков API и бизнес-логики в локальный npm-пакет;
• Тех стек:React Native (Expo), Turborepo / npm workspaces;
• Практики тех. совершенства:Cross-platform Development, Code Sharing, Monorepo Architecture.

Этап 17. Админка, RBAC, Cookies и API Gateway

• Ожидаемый результат:Единая точка входа для всего трафика, безопасное управление сессиями, разграничение прав доступа;
• Фичи:Переход от JWT в localStorage к защищенным HTTP-only Cookies, внутренняя панель администратора; ролиAdmin/User,шлюз, маршрутизирующий запросы к нужным микросервисам;
• Тех стек:API Gateway (Kong / Nginx), React-admin, HTTP-only Secure Cookies;
• Практики тех. совершенства:Role-Based Access Control (RBAC), API Gateway Pattern, Secure Session Management.

Этап 18. Наблюдаемость, окружения и нагрузочное тестирование

• Ожидаемый результат:Полный контроль за здоровьем системы, проверка пределов отказоустойчивости, строгая изоляция тестовых баз;
• Фичи:Дашборды загрузки CPU/RAM, Telegram-алерты об ошибках, генерация 10000 одновременных запросов для проверки падения, разделение на.env.dev,.env.stageи тд, добавлениеdocker-compose.dev.ymlи тд;
• Тех стек:Prometheus, Grafana, Locust (нагрузочное тестирование).
• Практики тех. совершенства:Observability, Alerting, Load / Stress Testing, Environment Management.

Этап 19. Децентрализация: Отдельные репозитории и Managed БД

• Ожидаемый результат:Инфраструктура готова к распределенной разработке несколькими командами, отказ от самописного управления базами данных;
• Фичи:Распил монорепозитория (каждый микросервис и клиент в своем репо); публикация Shared-пакета в приватный реестр; переезд PostgreSQL и Redis из локального Docker-контейнера в управляемые облачные сервисы (DBaaS);
• Тех стек:npm private registry, Managed PostgreSQL;
• Практики тех. совершенства:Multi-repo Strategy, Database as a Service (DBaaS), Package Management.

Этап 20. Infrastructure as Code (IaC), Reverse Proxy и Домен

• Ожидаемый результат:Инфраструктура описана кодом; продукт доступен по красивому HTTPS-домену;
• Фичи:Поднятие серверов и базы данных скриптами, настройка финального Reverse Proxy для раздачи SSL-сертификатов, привязка доменного имени;
• Тех стек:Terraform, Traefik (или Nginx), Let's Encrypt (SSL), Cloudflare (DNS);
• Практики тех. совершенства:Infrastructure as Code (IaC), HTTPS/SSL Configuration, Reverse Proxying.

Дальше пробуй добавлять фичи и наблюдать не слолось ли чего. Ну а если ты хочешь стань темным лордом, тут я тебе не подскажу, мы все разбираемся как с этим ИИ работать.

Главное не останавливайся, уверен, главное чтобы вайбкодинг не перерос во что-то вроде этого как у меня.