AI-промты для проектирования микросервисов
Опишите продукт и стек — получите ADR и схему декомпозиции сервисов
- Готовые ADR по выбранному шаблону коммуникации
- Учёт trade-off между saga, CQRS и 2PC
- Roadmap миграции монолита с метриками SLA
Конструктор промтов для архитектуры бэкенда
Выберите задачу проектирования и шаблон коммуникации — получите промт под ваш стек и инфраструктуру
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Декомпозиция монолита на сервисы и проектирование event-driven взаимодействия съедают недели: backend-разработчик рисует схемы, спорит о границах bounded context и переписывает ADR по пять раз, пока архитектура не начнёт держать SLA 99.99%. Готовые промты для ChatGPT и Claude снимают большую часть этой рутины — нейросеть по структурированному запросу выдаёт декомпозицию, схему saga-транзакций и вариант коммуникации через Kafka или gRPC. Промпты помогают проработать выбор между REST, GraphQL Federation и CQRS, спроектировать API Gateway и обосновать переход на Service Mesh. Укажите стек (Java + Spring Boot или Go + gRPC) и фокус качества (отказоустойчивость, observability, cost-efficiency) — получите промт под конкретный кейс. Бесплатный генератор собирает контекст за минуту и превращает его в чёткое задание для ИИ вместо размытого ‘спроектируй микросервисы’. Заполните форму и получите промт, оптимизированный под вашу задачу.
Промты для микросервисов: инструкция
Выберите стек и задачу проектирования
Укажите Роль AI, Стек и Задачу проектирования — это задаст контекст промта под вашу архитектуру.
Настройте тон и формат вывода
Выберите инженерный тон и формат ADR или C4-диаграммы — промт выдаст структурированное решение.
Опишите продукт и боли системы
Впишите Продукт, Боли текущей системы и Ограничения — AI учтёт нагрузку, миграцию и бюджет инфраструктуры.
Скопируйте промт и запустите в AI
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT или Claude — получите план декомпозиции на микросервисы.
Для кого промты по микросервисам
Генератор помогает архитекторам, backend-лидам, DevOps и техлидам проектировать микросервисы в ChatGPT и Claude
Backend-разработчик на Spring Boot
Неделю выбираю между REST и gRPC для нового сервиса без чёткого ответа
Получайте аргументированный выбор протокола под ваш кейс за 5 минут
Solution Architect в enterprise
Режу монолит на 30 сервисов и путаюсь в границах bounded context
Стройте карту сервисов по DDD с чёткими границами за одну сессию
DevOps-инженер Kubernetes-кластера
Настройка observability и трассировки Jaeger отнимает 3 дня на сервис
Генерируйте манифесты K8s с трассировкой и метриками под SLA 99.99%
Техлид команды event-driven
Выбор между Kafka и RabbitMQ тормозит релиз на две недели споров
Сравнивайте брокеры по нагрузке и гарантиям доставки в одном промте
Ещё промты для микросервисной архитектуры
Промты дополняют генератор смежными задачами. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT или Claude.
Архитектурный аудит готовой микросервисной системы с рекомендациями
Аудит архитектурыРоль: Ты Principal Engineer с 10+ лет опыта в распределённых системах и микросервисной архитектуре. Экспертиза: DDD, C4-model, ArchUnit, fitness functions, Well-Architected Framework. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании и домен]. Система состоит из [количество сервисов] микросервисов на стеке [основной стек]. Текущая инфраструктура: [платформа оркестрации]. Основные боли: [список проблем — например, каскадные сбои, раздутая БД, долгие релизы]. Нагрузка: [RPS и SLA]. Задача: Провести архитектурный аудит по 7 измерениям (границы сервисов, данные, коммуникация, отказоустойчивость, observability, безопасность, DevEx) и выдать приоритизированный план улучшений на 6 месяцев. Формат вывода: (1) таблица ‘измерение — текущее состояние — риск (High/Med/Low) — желаемое состояние’. (2) топ-10 anti-patterns с конкретными примерами из моей системы и ссылками на fitness function для проверки. (3) roadmap по кварталам с оценкой усилий в story points и метриками успеха. Детали: Опирайся на DDD и Team Topologies, избегай абстрактных советов ‘добавьте мониторинг’. Каждая рекомендация — с инструментом и критерием готовности.
Сравнение Kafka, RabbitMQ и NATS для event-driven взаимодействия
Выбор брокераРоль: Ты Solution Architect с 8 лет опыта в event-driven системах и интеграциях. Экспертиза: Kafka, RabbitMQ, NATS JetStream, Pulsar, CloudEvents, outbox pattern. Контекст: Я [моя роль] в [тип продукта]. Нам нужно выбрать брокер сообщений для [сценарий — например, обработка заказов и аналитика]. Ожидаемый поток: [пиковый RPS событий]. Требования: [требования к порядку, доставке, ретенции]. Команда: [размер и опыт команды]. Бюджет на инфру: [ориентир]. Задача: Сравнить Kafka, RabbitMQ и NATS JetStream под мой сценарий и дать обоснованную рекомендацию с миграционным планом. Формат вывода: (1) сравнительная таблица по 12 критериям (throughput, latency, ordering, exactly-once, ops-сложность, cost, ecosystem и т.д.) с оценкой 1–5. (2) 3 сценария использования в моей системе и какой брокер выигрывает в каждом с объяснением. (3) пошаговый план внедрения победителя на 8 недель с рисками и митигациями. Детали: Учитывай outbox pattern, idempotency и schema evolution. Не давай ответ ‘зависит от контекста’ — зафиксируй рекомендацию.
Шаблон Architecture Decision Record для выбора границ сервисов
ADR шаблонРоль: Ты Tech Lead платформенной команды с 7 лет опыта ведения архитектурной документации. Экспертиза: ADR по Michael Nygard, C4-model, Wardley mapping, DDD Context Mapping. Контекст: Я [моя роль] в [компания и продукт]. Мы режем монолит и решаем, где провести границу между сервисами [сервис A] и [сервис B]. Спорные точки: [список конфликтов — например, общая таблица users, циклические вызовы]. Стейкхолдеры: [роли участников]. Задача: Сгенерировать заполненный ADR, который фиксирует решение о границах сервисов и аргументы за и против альтернатив. Формат вывода: (1) ADR по шаблону: Title, Status, Context, Decision Drivers, Considered Options (минимум 3), Decision, Consequences (positive/negative), Compliance. (2) диаграмма контекстов в PlantUML/Mermaid с обозначением published language и anti-corruption layer. (3) чек-лист из 8 пунктов для код-ревью, проверяющих соблюдение границ. Детали: Используй терминологию DDD (bounded context, aggregate, shared kernel). Избегай формулировок ‘так лучше’ — каждое утверждение с измеримым критерием.
План онбординга разработчика в микросервисную платформу на 30 дней
ОнбордингРоль: Ты Engineering Manager платформенной команды с опытом найма и адаптации backend-разработчиков в распределённых системах. Экспертиза: Team Topologies, developer experience, internal developer platform, golden paths. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании]. К нам выходит [уровень seniority] разработчик на стек [основной стек и платформа]. Наша архитектура: [количество сервисов и ключевые домены]. Инструменты платформы: [CI/CD, observability, service catalog]. Цель онбординга: [желаемый результат к 30 дню, например первый прод-деплой]. Задача: Составить детальный план онбординга на 30 дней с разбивкой по неделям, материалами, практическими заданиями и критериями оценки. Формат вывода: (1) таблица ‘неделя — цели — теория — практика — ментор — артефакт’. (2) 5 практических заданий возрастающей сложности с acceptance criteria (от локального запуска до выката фичи в прод). (3) чек-лист из 15 компетенций с уровнями 1–4 и критериями подтверждения. Детали: Опирайся на концепцию golden path и внутренней документации. Избегай ‘почитать книгу’ — только активные задачи с измеримым результатом.
6 правил промтов для микросервисов
Используйте эти правила, чтобы получать рабочие архитектуры микросервисов в ChatGPT и Claude
Задайте узкую роль архитектора
Вместо 'Ты backend-разработчик' пишите: 'Ты solution-архитектор с 8 лет опыта в Kubernetes, gRPC и event-driven системах на Kafka'. ИИ сразу включит DDD и saga-паттерны.
Указывайте RPS, SLA и нагрузку
Дайте цифры: RPS 5k, p99 latency 200ms, SLA 99.95%, объём данных 2TB/мес. Без этих метрик ИИ не выберет между REST, gRPC и асинхронной очередью через RabbitMQ.
Запрашивайте C4-диаграмму и ADR
Просите вывод в формате C4 (Context, Container, Component) плюс ADR с обоснованием. Шаблон: 'Дай Container-диаграмму в PlantUML и 3 ADR по выбору БД, брокера, auth'.
Опишите bounded context и домен
Укажите поддомены по DDD и границы сервисов: 'e-commerce, поддомены Catalog, Order, Payment, Shipping'. Формула: домен + агрегаты + события + консистентность (eventual/strong).
Итерируйте по паттернам отказа
После первого ответа уточняйте: 'углубись в saga для Order-Payment с компенсациями, добавь outbox-pattern, circuit breaker через Resilience4j и retry-политику для идемпотентности'.
Избегайте размытых запросов
До: 'Спроектируй микросервисы для маркетплейса'. После: 'Разбей монолит Django на 4 сервиса по DDD, стек Go+gRPC+Postgres+Kafka, опиши API-gateway Kong и схему миграции strangler fig'.
FAQ: промты для микросервисов
Промты для микросервисной архитектуры — это структурированные запросы к нейросети, которые задают роль Senior backend-разработчика или Solution Architect и описывают задачу декомпозиции монолита, выбора границ bounded context по DDD или схемы коммуникации через Kafka и gRPC. Такой промт содержит стек (Java + Spring Boot, Go + gRPC, Node.js + NestJS), требования по SLA 99.99% и ограничения инфраструктуры Kubernetes. ChatGPT и Claude возвращают по нему диаграмму сервисов, контракты API и список топиков событий. Без жёсткой структуры ответ получается поверхностным. Вставьте готовый промт из нашего бесплатного генератора в ChatGPT и получите проект архитектуры за одну итерацию.
Опишите в ChatGPT текущий монолит: модули, таблицы БД, сценарии нагрузки и точки боли. Задайте роль Principal Engineer и попросите выделить bounded context по DDD, определить агрегаты и предложить порядок извлечения сервисов по принципу Strangler Fig. Укажите стек Spring Boot или FastAPI, шаблон коммуникации Kafka event streaming или REST + JSON и целевой SLA 99.99%. ChatGPT вернёт карту контекстов, матрицу зависимостей и план миграции на 3–6 спринтов с рисками распределённых транзакций и saga-паттернами. Для сложных доменов дополнительно прогоните результат через Claude — он лучше держит длинный контекст. Скопируйте шаблон промта из генератора GUSAROV и адаптируйте под ваш проект.
Backend-разработчику генератор экономит часы на проектировании и согласовании архитектурных решений с командой. Вместо того чтобы вручную формулировать контекст для AI, вы выбираете роль (DevOps-инженер, Solution Architect), стек (Go + gRPC, NestJS), инфраструктуру (EKS, GKE, on-premise) и шаблон коммуникации — и получаете готовый промт под задачу. Это закрывает типовые кейсы: проектирование event-driven взаимодействия через RabbitMQ, настройка observability с OpenTelemetry, обеспечение zero-trust между сервисами. Нейросеть выдаёт не общие советы, а конкретные YAML-манифесты, Protobuf-контракты и schema registry. Попробуйте бесплатный генератор GUSAROV и ускорьте переход от идеи к работающему кластеру Kubernetes.
Промты для синхронной коммуникации фокусируются на REST + JSON или gRPC + Protobuf, где Claude проектирует контракты OpenAPI, таймауты, retry-политики и circuit breaker на Resilience4j. Промты для event-driven архитектуры описывают Kafka или RabbitMQ, топики, партиционирование, идемпотентность консьюмеров и саги для распределённых транзакций. Первый тип подходит для запрос-ответ сценариев с низкой латентностью, второй — для высокой пропускной способности и слабой связанности. В промте важно явно указать шаблон: иначе нейросеть смешает подходы и предложит гибрид без обоснования. Claude лучше удерживает бизнес-логику саг, ChatGPT быстрее генерирует контракты. Используйте оба инструмента параллельно для перекрёстной проверки решений.
Промты из генератора GUSAROV работают во всех популярных нейросетях: ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT и GigaChat. ChatGPT и Claude дают наиболее глубокие архитектурные решения для Kubernetes, Kafka и DDD благодаря большому контекстному окну и знанию Spring Boot, FastAPI, NestJS. Gemini силён в генерации диаграмм последовательности и интеграции с Google Cloud и GKE. YandexGPT и GigaChat подходят для команд с требованиями импортозамещения и on-premise развёртывания, хорошо справляются с русскоязычным описанием bounded context и SLA. Структура промта универсальна — меняется только движок. Вставьте промт в удобную нейросеть и сравните ответы для выбора оптимальной архитектуры.