От идеи к архитектуре

Начните с проблемы, а не с технологии

Главная ошибка при создании приложений с помощью AI — сразу переходить к коду. Люди спрашивают «сделай мне приложение на Next.js», вместо того чтобы сказать «мне нужен сайт для продажи онлайн-курсов на двух языках». Технология — это средство, а не цель. Когда вы чётко описываете проблему, AI может предложить значительно лучшее решение, чем если вы диктуете стек.

Этот курс документирует, как PraktickAI — именно тот сайт, который вы сейчас читаете — был создан полностью с помощью AI-агентов. Каждая строка кода, каждый деплой-скрипт, каждая миграция базы данных написана Claude Code. Человек принимал архитектурные решения и валидировал результат. AI делал всё остальное.

Как описать проект AI

Думайте о первом разговоре с AI как о брифе проекта. Вы — клиент, AI — консультант. Опишите, что вам нужно, для кого это и какие у вас ограничения. Чем конкретнее вы опишете проблему, тем лучше будет предложение по архитектуре.

I need a website for my AI training and consulting business.

Requirements:
- Bilingual (Czech + English), with easy addition of more languages later
- Sell online courses with payment gateway
- Blog with SEO-optimized pages
- Social login (Google, LinkedIn)
- Admin panel for managing content
- Must be cheap to host (under EUR 10/month total)
- Must be fast to build (one developer + AI)

Constraints:
- I know Python and some JavaScript
- I want to deploy to my own infrastructure, not be locked into a platform
- Content should be easy to update without redeploying

Заметьте: нет никакого упоминания Next.js, Django или какой-либо конкретной технологии. Вы описываете проблему — AI предлагает решение. Это критический сдвиг мышления: вы — архитектор, AI — строитель.

Пусть AI предложит архитектуру

Когда вы даёте AI чёткое описание проблемы, он может предложить удивительно хорошую архитектуру. Для PraktickAI Claude предложил разделённый подход frontend/backend: Next.js для frontend (отличный SEO, встроенная i18n, хостинг на Vercel) и Django для backend (зрелый ORM, админ-панель, экосистема Python). Это было правильное решение.

claude "Based on my requirements, propose an architecture.
       Include: tech stack, hosting strategy, database,
       CI/CD approach, and cost estimate.
       Explain WHY you chose each technology."

Ключевая фраза — «объясни ПОЧЕМУ». Без неё AI просто перечисляет технологии. С ней — даёт обоснование, которое можно оценить. Для PraktickAI рассуждение было таким: Next.js — потому что Vercel предлагает бесплатный хостинг для frontend и отличную поддержку i18n. Django — потому что его ORM и админ-панель экономят недели работы, а Django Ninja обеспечивает типобезопасные API с автоматической документацией OpenAPI.

Файл CLAUDE.md: мозг вашего проекта

Когда у вас есть архитектура, самый важный файл, который вы создадите, — это CLAUDE.md. Это markdown-файл в корне проекта, который рассказывает AI-агентам всё необходимое: как запустить проект, как работают тесты, как выглядит API, детали деплоя и выводы, сделанные на горьком опыте.

Думайте о CLAUDE.md как об институциональной памяти. Каждый раз, когда AI что-то узнаёт на собственном опыте — особенность Kubernetes, нюанс платёжного шлюза, важная переменная окружения — это попадает в CLAUDE.md. Следующие AI-сессии читают этот файл первым и не повторяют те же ошибки.

# MyProject Backend

Django + Django Ninja REST API.

## Quick Start

    docker compose up -d db
    uv run python manage.py migrate
    uv run python manage.py runserver 0.0.0.0:8008
    uv run pytest

## Architecture Notes

- Frontend proxies /api/* to backend via vercel.json rewrites
- Social auth: code must be injected into request.POST BEFORE
  calling load_strategy() — social_core caches request data at init

## K8s Gotchas (learned the hard way)

- DATABASE_URL must be URL-encoded — passwords with / break django-environ
- SECURE_SSL_REDIRECT must be off until TLS is set up
- Health probes need Host: localhost header

README как контракт

Помимо CLAUDE.md, README служит контрактом между вами и AI. Пишите о том, чем хотите сделать проект, а не только о том, чем он является сейчас. Включите цели, сроки, требования, которые не обсуждаются. AI читает это и подстраивает свою работу.

В README PraktickAI содержится бизнес-контекст (консалтинг по AI-обучению), целевая аудитория (технические команды), ценовая стратегия и цели деплоя. Когда AI создаёт новую функцию, у него есть весь этот контекст, и он принимает лучшие решения — например, делает интерфейс профессиональным, а не игривым, или отдаёт приоритет чешскому контенту над английским.

Реальный стек PraktickAI (и что он стоит)

• Frontend: Next.js (App Router), TypeScript, Tailwind CSS — хостинг на Vercel (бесплатный тариф)
• Backend: Django + Django Ninja REST API — хостинг на k3s (Kubernetes) на Hetzner VPS
• База данных: PostgreSQL — на том же Hetzner VPS
• AI-инструменты: Claude Code (основной), GitHub Copilot (дополнительный)
• CI/CD: GitHub Actions — линтинг, проверка типов, тесты, деплой при каждом push
• Общая месячная стоимость: EUR 3.49 (только Hetzner VPS)

Это не опечатка. Полноценное production-веб-приложение с поддержкой двух языков, обработкой платежей, социальной аутентификацией и автоматическими деплоями работает за EUR 3.49 в месяц. Frontend бесплатный (Vercel), база данных работает на том же VPS, что и backend, а GitHub Actions бесплатны для публичных репозиториев.