Публикация на «Хабре» описывает практику стабильной сборки «больших» приложений с ИИ за счёт радикальной модульности: бэкенд разбивается на множество независимых функций (~200 строк каждая), что делает промпты модель-агностичными и снижает риск «забывчивости» ИИ при правках. В качестве каркаса выбраны Yandex Cloud Functions (мгновенный REST-доступ/async-вызовы; cold start требует прогрев/retry), фронт — React (CodeSandbox → Vercel), БД — PostgreSQL, язык функций — Node.js 22.

• Инфраструктура и лимиты: стандартный лимит 10 функций увеличен техподдержкой до 100; для ошибок/задержек на холодном старте фронт выполняет до трёх повторных вызовов.
• Асинхронность и CORS: поддержка предварительных запросов (OPTIONS, 204) и асинхронного режима ?integration=async (HTTP 202), строгая идемпотентность обработчиков.
• Процесс/промпты: ТЗ передаётся файлом со структурированными списками (назначение, вход/выход с типами, выдержки из доков, алгоритм с логированием); ИИ часто забывает package.json — требуется явное напоминание.
• Инструменты ИИ: Grok, ChatGPT 5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek — все справляются; ChatGPT 5 иногда оптимизирует алгоритмы. Тестирование функций — через Postman.
• Риски/компромиссы: на фронте добиться «микро»-компонентности сложнее; отсутствует логика на уровне БД (вся бизнес-логика — во функциях) ради горизонтального масштабирования.