AI-промты для выбора технологического стека
Опишите продукт и ограничения — получите обоснованный выбор стека
- Сравнение стеков по TCO и вендор-локу
- Учёт стадии продукта от MVP до enterprise
- Готовый ADR с рисками и триггерами пересмотра
Конструктор промтов для подбора стека
Выберите тип проекта и ключевое ограничение — получите промт для архитектурного решения
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Выбор технологического стека для нового продукта съедает у CTO недели: нужно сопоставить бюджет, горизонт роста, compliance и existing-команду, а решение потом определяет архитектуру на годы вперёд. Готовые промты для ChatGPT и Claude превращают этот хаос в структурированный диалог с нейросетью — вы задаёте роль Solution Architect или Fractional CTO, тип проекта (SaaS-платформа, высоконагруженный API, AI-продукт с LLM) и стадию масштаба от MVP до Enterprise с SLA 99.99%. Укажите ключевое ограничение (бюджет и TCO, скорость выхода на рынок, вендор-лок) и горизонт решения — получите промт, который вернёт сравнение стеков с обоснованием. Такой подход снимает большую часть рутинного ресёрча и шаблонных сравнительных таблиц, а ИИ-ассистент аргументирует выбор языком инвест-комитета или due diligence. Бесплатный генератор собирает промт под вашу задачу — настройте параметры, скопируйте промт в ChatGPT или Claude и получите результат.
Промты для выбора стека: инструкция
Выберите роль и тип проекта
Укажите Роль архитектора, Тип проекта и Горизонт решения — это задаст рамку промта под выбор стека.
Настройте тон и формат вывода
Выберите тон коммуникации и формат вывода. Например: инженерно-строгий тон плюс ADR-таблица для защиты стека.
Опишите контекст и стек
Впишите Контекст продукта, Профиль команды и Текущий стек — промт учтёт ограничения при выборе технологий.
Скопируйте промт и запустите
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT или Claude — получите обоснованную рекомендацию по стеку.
Для кого промты по выбору tech stack
Генератор помогает CTO, архитекторам, тимлидам и фаундерам подбирать стек в ChatGPT и Claude
CTO раннего SaaS-стартапа
Выбираю стек под MVP вслепую и боюсь переписывать через полгода
Получайте обоснованный стек под MVP с учётом бюджета за 15 минут
Enterprise-архитектор в корпорации
На согласование стека с compliance и ИБ уходит по 3 недели созвонов
Формируйте ADR с учётом регуляторики и legacy одним промтом
Senior Tech Lead продуктовой команды
Каждый раз собираю сравнение фреймворков руками по 6 часов в Notion
Сравнивайте 3-4 кандидата по TCO и DX в готовой матрице промта
Solution Architect на пресейле
Клиент хочет обоснование стека к утру, а у меня только бриф на 2 страницы
Собирайте защиту стека под клиентский кейс и горизонт 2+ лет быстро
Ещё промты для выбора tech-стека
Промты дополняют генератор смежными задачами по стеку. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT или Claude.
Аудит текущего технологического стека с картой рисков
Аудит стекаРоль: Ты Principal Engineer с 12 годами опыта в аудите архитектур и технического долга. Экспертиза: ADR-документация, Wardley Mapping, Thoughtworks Tech Radar. Контекст: Я CTO в [тип компании и отрасль]. Продукт: [краткое описание продукта и ключевой бизнес-метрики]. Текущий стек: [языки и фреймворки бэкенда], [фронтенд-стек], [базы данных и кеши], [инфраструктура и облако]. Проблемы: [симптомы — падение скорости релизов, инциденты, стоимость]. Задача: Провести аудит стека и составить карту рисков с приоритетами замены, рефакторинга или сохранения компонентов на горизонте [горизонт в месяцах]. Формат вывода: (1) Таблица компонентов: технология, возраст, уровень риска 1–5, причина, рекомендация Keep/Refactor/Replace. (2) Топ-5 критичных рисков с бизнес-импактом в деньгах и сроках. (3) Дорожная карта действий на 3/6/12 месяцев с оценкой человеко-месяцев. Детали: Опирайся на Thoughtworks Tech Radar и принципы evolutionary architecture. Учитывай найм на рынке РФ и СНГ. Избегай размытых формулировок 'возможно устарело' — давай аргумент и источник.
Сравнение альтернативных стеков по TCO и time-to-market
TCO-сравнениеРоль: Ты Solution Architect с 10 годами опыта в финансовом моделировании ИТ-решений. Экспертиза: TCO-модели, FinOps, бенчмарки облачных провайдеров. Контекст: Я технический директор [тип организации]. Проект: [описание проекта и целевая аудитория]. Рассматриваемые варианты стека: [вариант A — языки, БД, облако], [вариант B], [вариант C]. Ожидаемая нагрузка: [RPS или DAU], [объём данных]. Команда: [состав и сеньорность]. Задача: Сравнить варианты по совокупной стоимости владения на 3 года и скорости выхода на рынок, дать рекомендацию. Формат вывода: (1) Таблица TCO: инфраструктура, лицензии, найм, поддержка, миграция — в рублях по годам. (2) Сравнительная матрица по критериям: time-to-market в неделях, риск найма, vendor lock-in, масштабируемость. (3) Итоговая рекомендация с обоснованием и условиями пересмотра. Детали: Используй публичные прайсы AWS, Yandex Cloud, VK Cloud. Учитывай санкционные риски. Не предлагай стек без подтверждённого найма в регионе.
Подготовка ADR и защита выбора стека перед советом директоров
ADR-защитаРоль: Ты Enterprise Architect с 15 годами опыта защиты архитектурных решений перед C-level и инвесторами. Экспертиза: ADR по Michael Nygard, arc42, фреймворк TOGAF. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании и стадия]. Решение: выбран стек [ключевые технологии] для [тип проекта]. Альтернативы, которые отклонили: [альтернатива 1], [альтернатива 2]. Аудитория защиты: [состав совета — CEO, CFO, инвесторы]. Ключевые возражения, которых ожидаем: [возражение 1], [возражение 2]. Задача: Подготовить ADR и структуру 20-минутной защиты перед советом директоров с ответами на возражения. Формат вывода: (1) ADR по шаблону Nygard: Context, Decision, Status, Consequences — на одну страницу. (2) Слайд-план защиты: 8 слайдов с тезисом и визуалом на каждом. (3) Банк Q&A: 10 ожидаемых вопросов с короткими ответами до 40 слов. Детали: Аргументы — язык денег и рисков, а не технологий. Опирайся на примеры из индустрии заказчика. Избегай жаргона без перевода на бизнес-результат.
План обучения команды новому стеку после архитектурного решения
OnboardingРоль: Ты Senior Tech Lead с 8 годами опыта запуска новых стеков в продуктовых командах. Экспертиза: Dreyfus Model, skill matrix, программы bootcamp и shadowing. Контекст: Я CTO в [тип и размер компании]. Принято решение мигрировать с [старый стек] на [новый стек]. Команда: [число инженеров], текущие компетенции: [основные языки и фреймворки, которыми владеют]. Сроки миграции: [дедлайн и ключевые milestones]. Бюджет на обучение: [сумма или часы]. Задача: Составить 12-недельный план обучения команды с метриками готовности и планом подстраховки рисков. Формат вывода: (1) Skill matrix: инженер × ключевые компетенции нового стека, уровень 0–4 сейчас и цель. (2) Понедельный план: темы, формат — курс/парное программирование/проект, ответственный, метрика. (3) Риски и митигация: топ-5 рисков с триггерами эскалации и планом Б. Детали: Используй Dreyfus Model для уровней. Закладывай 20% рабочего времени на обучение. Не планируй обучение без реального проекта в проде к 8-й неделе.
6 правил промтов для выбора стека
Используйте эти правила, чтобы получать обоснованные рекомендации по технологическому стеку в ChatGPT и Claude
Задайте роль архитектора
Вместо 'Ты разработчик' напишите: 'Ты Solution Architect с 10+ годами опыта выбора стека для fintech на AWS'. ИИ сразу включит TOGAF и ADR-логику.
Указывайте нагрузку и SLA
Приводите RPS, p99 latency, DAU, объём данных в ТБ, SLA 99.9% и бюджет инфры. Без этих цифр ИИ предложит Kafka там, где хватит Redis Streams.
Запрашивайте ADR и матрицу
Просите ответ в формате ADR (Architecture Decision Record) или матрицы trade-off: Postgres vs MongoDB vs DynamoDB по осям cost, latency, consistency, team skills.
Фиксируйте стадию масштаба
MVP, product-market fit и hyperscale требуют разных стеков. Шаблон: 'Стадия Series A, 50k MAU, цель x10 за год, команда 6 разработчиков на TypeScript'.
Итерируйте по ограничениям
После первого ответа уточняйте: 'Пересобери стек с учётом vendor lock-in AWS, требований 152-ФЗ и найма Go-разработчиков в РФ'. Так отсекаются нерелевантные варианты.
Избегайте hype-driven выбора
До: 'Какой современный стек выбрать для стартапа?'. После: 'Сравни Next.js + Postgres и Remix + Supabase для B2B SaaS, 3 инженера, TTM 4 месяца, MRR цель $50k'.
FAQ: промты для выбора стека
Промты для выбора технологического стека — это структурированные запросы, которые задают нейросети контекст архитектурного решения: роль (Solution Architect, CTO стартапа), тип проекта (SaaS, высоконагруженный API), стадию масштаба и ключевые ограничения по TCO или compliance. Хороший промт описывает горизонт решения на 6 месяцев или 5+ лет и требует сравнить варианты по критериям: cost of ownership, time-to-market, fit команды. Например, ChatGPT отлично справляется со сравнением стеков Node.js против Go для API на 100k DAU, а Claude выдаёт глубокий анализ архитектурных trade-offs. Скопируйте готовый промт из генератора GUSAROV и вставьте в нейросеть вместе с описанием вашего проекта.
Чтобы сравнить стеки для SaaS-платформы через ChatGPT, задайте роль Solution Architect, укажите стадию (MVP до 10k пользователей), ограничение (бюджет и TCO) и горизонт (2 года). Попросите ChatGPT построить матрицу сравнения: Next.js + PostgreSQL + Vercel против Django + MySQL + AWS против Ruby on Rails + Heroku. В промте пропишите критерии: стоимость инфраструктуры, скорость найма разработчиков, поддержка multi-tenancy, совместимость с SOC2. Добавьте инструкцию вывести итог в таблице с оценкой 1–10 и рекомендацию под ваш Product-Market Fit. ChatGPT вернёт структурированный ответ за 30 секунд. Вставьте готовый шаблон из генератора промтов в чат и адаптируйте под свой кейс.
Техническому директору генератор промтов экономит 5–8 часов на подготовке архитектурного решения и снижает риск неправильного выбора стека на ранней стадии. CTO стартапа часто выбирает между скоростью выхода на рынок и долгосрочной поддерживаемостью — правильно сформулированный промт для Claude или ChatGPT раскрывает скрытые trade-offs: vendor lock-in, стоимость миграции, дефицит специалистов. Enterprise Architect получает готовые чек-листы по compliance (ФЗ-152, GDPR, PCI DSS) и TCO на 5 лет вперёд. Бесплатный генератор GUSAROV предлагает промты под 4 роли архитектора и 4 типа проекта. Попробуйте сгенерировать промт под ваш горизонт решения и загрузите его в любую нейросеть для мгновенного второго мнения.
Промты для MVP фокусируются на скорости выхода на рынок и минимальном TCO, а промты для стека под 100k DAU — на горизонтальной масштабируемости, отказоустойчивости и стоимости нагрузки. Для MVP ИИ предлагает монолиты на Next.js или Laravel с managed-базами вроде Supabase: Claude хорошо объясняет, почему не стоит тянуть Kubernetes на стадии прототипа. Для Product-Market Fit и роста до 100k DAU промт требует оценить event-driven архитектуру, шардирование PostgreSQL, CDN-стратегии и observability через Prometheus. Меняется и роль: для MVP — Senior Tech Lead, для масштаба — Solution Architect. Используйте соответствующий шаблон из генератора, чтобы нейросеть вернула релевантные рекомендации под вашу стадию.
Промты для выбора технологического стека работают во всех популярных нейросетях: ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT, GigaChat и DeepSeek. ChatGPT-4o и Claude 3.5 Sonnet дают самые глубокие архитектурные разборы с учётом trade-offs и TCO на 5 лет. Gemini 1.5 Pro хорошо работает с большими контекстами — можно загрузить ТЗ на 200 страниц и получить анализ совместимости стеков. YandexGPT и GigaChat — оптимальный выбор для проектов с требованиями по 152-ФЗ и размещению в российских облаках: они лучше знают экосистему Yandex Cloud и VK Cloud. Для Exit-ориентированного горизонта под M&A рекомендуем Claude. Скопируйте промт из генератора GUSAROV и вставьте в любую нейросеть — шаблон универсален.