Technology

Два пути к идеальному DatePicker: классический промптинг или системный подход по работе с AI

Привет, коллеги!  Сегодня мы копнем в самую суть инженерного подхода. На повестке дня - сравнение двух кардинально разных философий создания сложного UI-компонента. Это не просто рассказ о DatePicker, это анализ стратегического выбора, который каждая команда делает каждый день: скорость в ущерб пред

H
Habr
27 апреля 2026 г.·1 мин чтения
Два пути к идеальному DatePicker: классический промптинг или системный подход по работе с AI

Image: Habr

Привет, коллеги! 

Сегодня мы копнем в самую суть инженерного подхода. На повестке дня - сравнение двух кардинально разных философий создания сложного UI-компонента. Это не просто рассказ о DatePicker, это анализ стратегического выбора, который каждая команда делает каждый день: скорость в ущерб предсказуемости или наоборот?

Исходный код доступен по ссылке: https://github.com/Codesrc-public-ru/ralf-datapicker

За основу мы возьмем два реальных кейса. Первый - «AI-драфтинг», отлично описанный нашей статье "Создаем WCAG-доступный DatePicker на React: как Claude пишет основу, а мы доводим до ума". Идея: получить 80% кода от нейросети, а остальное довести вручную. Это путь быстрых итераций и реактивного решения проблем.

Второй - «Системный инжиниринг», подход описан в этой документации к инструменту https://github.com/snarktank/ralph. Идея: сначала детальное проектирование, потом итеративная работа модели. Это путь проактивного управления сложностью.

Оба приводят к результату. Но какой ценой? И что скрывается под капотом каждого из них? Давайте разберем.

Читать далее

Оригинальная статья

Два пути к идеальному DatePicker: классический промптинг или системный подход по работе с AI

Опубликовано Habr

Читать полную статью