ИИ нефункциональные требования — производительность и качество системы

Нефункциональные требования — это не "что система делает", а "как она это делает". Производительность, надёжность, безопасность, масштабируемость, удобство использования. Описываешь проект — нейросеть генерирует конкретные измеримые требования: "время загрузки страницы не более 2 секунд", "система выдерживает 10000 одновременных пользователей", "доступность 99.9% в год", "пароли хешируются алгоритмом bcrypt". Получаешь чёткие критерии качества, а не размытое "должно быть быстро".

Знают, но у всех разное понимание "быстро" и "безопасно". Заказчик думает "быстро" это секунда, разработчик считает что 5 секунд норм. Без конкретных цифр возникают конфликты при приёмке. Нейросеть нефункциональные требования формулирует измеримо — можно проверить тестами, принять или отклонить работу объективно. Реальная история продакт-менеджера: запускали маркетплейс, функции работали, но в первый день распродаж сайт упал от наплыва пользователей. Разработчики говорят "вы не сказали что нагрузка будет такая". Технически правы — в требованиях не было цифр про производительность. Потеряли день продаж и репутацию. На следующем проекте использовали ИИ нефункциональные требования: система сгенерировала требования к нагрузке, времени отклика, отказоустойчивости. Разработчики сразу заложили правильную архитектуру, проблем не было.

Да, ИИ адаптируется под специфику. Для e-commerce — высокая доступность и скорость, безопасность платежей. Для соцсетей — масштабируемость и отказоустойчивость. Для медицинских систем — строгая безопасность данных и compliance. Для мобильных приложений — экономия батареи и трафика, работа офлайн. Система знает стандарты и best practices для каждой области. Конкретный кейс: стартап делает фитнес-приложение с трекингом тренировок. Не думали про батарею — GPS и датчики постоянно активны. Пользователи жалуются что телефон разряжается за 3 часа. Переделывать дорого. На следующей версии использовали нейросеть для генерации нефункциональных требований: ИИ указал "расход батареи не более 5% в час при активном использовании", "GPS включается только при движении". Разработчики сразу заложили оптимизацию, проблема не повторилась.

Да, это важная функция. Загружаешь свои требования — нейросеть анализирует и показывает где завышены ожидания. Например, хочешь "загрузка страницы 0.1 секунды" при сложных расчётах и данных из 5 источников — физически невозможно. ИИ предложит реалистичные цифры или способы достижения амбициозных целей (кеширование, CDN, оптимизация). Полезный трюк от архитекторов: попроси нейросеть показать trade-off между требованиями. Хочешь максимальную безопасность и максимальную скорость? ИИ покажет где они конфликтуют — дополнительные проверки замедляют систему. Придётся выбирать приоритеты или искать баланс. Видишь компромиссы до разработки, а не когда деньги потрачены.

Да, это критичная область. ИИ генерирует требования по защите данных, аутентификации, авторизации, шифрованию, логированию. Учитывает стандарты типа GDPR, PCI DSS если работаешь с персональными данными или платежами. Не забывает про аудит, резервное копирование, планы восстановления после инцидентов. По данным IBM, средняя стоимость утечки данных составляет $4.45 миллиона. Большинство проблем возникает из-за отсутствия чётких требований к безопасности на этапе проектирования. Возможность использовать ИИ нефункциональные требования для комплексной спецификации качества системы предотвращает дорогие проблемы. Закладываешь правильную архитектуру с самого начала, а не латаешь дыры когда система уже в продакшене и изменения стоят в 10 раз дороже.

Опиши проект — ИИ сгенерирует измеримые требования к качеству 👇