Источник: статья на Habr описывает опыт автора по использованию ИИ-ассистентов при разработке мобильного приложения. Основной инструмент — TRAE на базе VS Code, в которую встроены несколько языковых моделей: GPT 5.4 и 5.2, Dola-seed 2.0 code, MiniMax M2.7 и M3, Kimi k2.5, Deepseek v3.2, а также Gemini 2.5flash, 3Flash preview и 3.1 Pro preview. Бесплатный тариф ограничен очередями, платная подписка за $30 в месяц снимает лимиты на запросы с автоматическим выбором модели. Пользователь также может подключать собственные модели по API, например Claude.

В процессе создания приложения автор столкнулся с типичной проблемой: потеря контекста. Чем больше разрастался проект, тем хуже нейросеть удерживала договорённости из предыдущих сессий. ИИ начинал дублировать библиотеки, писать монолитный код в одном файле и вставлять случайные аналоги. Универсальные промпты вроде «пиши чистый код» переставали работать. Попытки спроектировать приложение в Figma с помощью её ИИ-функций привели к быстрому расходу токенов без ощутимого результата. Текстовые заметки в Obsidian тоже не давали нужной структуры.

Выход автор нашёл в создании собственного веб-сервиса mrkdwn.dev, который представляет собой визуальный конструктор правил. Идея заключается в том, чтобы на холсте разместить элементы экранов, соединить их стрелочками (пользовательский флоу) и нажать «Экспорт». Сервис генерирует набор правил: описание экранов, элементов и переходов между ними. Эти правила затем можно подать в любую ИИ-модель как инструкцию. Важно, что сам сервис не использует сторонние API при генерации правил, что исключает дополнительный расход токенов. По утверждению автора, такой подход позволяет сохранить чистоту кода и снижает затраты на токены.

При разработке мобильных приложений нейросети теряют контекст и начинают генерировать некачественный код, включая дублирование библиотек и хаотичную структуру.

Проблема потери контекста хорошо известна среди разработчиков, активно применяющих ИИ-ассистенты. Решение в виде визуализации логики приложения и экспорта формализованных правил выглядит логичным: оно переносит проектные решения в формат, понятный как человеку, так и модели. В отличие от Figma, которая пытается объединить прототипирование и код в одном комбайне, визуальный конструктор правил mrkdwn.dev остаётся узкоспециализированным инструментом. Это может быть полезно не только для мобильной разработки, но и для любых проектов, где требуется чёткое задание контекста.