TypeScript + Next.js в 2026: 15 промтов, которые превращают идею в продакшен-код за вечер

TypeScript + Next.js в 2026: 15 промтов, которые превращают идею в продакшен-код за вечер

В 2026 году Next.js и TypeScript остаются главным стеком для продакшен-фронтенда, но скорость работы команды всё чаще определяется не тем, как быстро вы пишете код, а тем, как быстро вы формулируете задачу для AI-ассистента. По данным Stack Overflow Developer Survey, TypeScript стабильно входит в топ-5 самых используемых языков, а Next.js — в топ-3 веб-фреймворков. Разрыв между «знаю синтаксис» и «выпускаю фичу» сокращается, если у вас есть отточенные промты.

Ниже — 15 промтов, которые я собрал и проверил в реальных проектах на Next.js 15+ (App Router) и TypeScript 5.x. Каждый промт решает конкретную задачу: от типизации ответа API до оптимизации LCP и настройки серверных экшенов. Копируйте, адаптируйте под свой контекст и не забывайте проверять результат — AI не заменяет код-ревью.

1. Генерация типизированного React-компонента с пропсами

Задача: быстро получить компонент с корректными типами, без any и без ручного перебора пропсов.

Промт:

Сгенерируй React-компонент на TypeScript для Next.js (App Router). Компонент: карточка товара. Пропсы: title (string), price (number), currency (string, по умолчанию 'RUB'), imageUrl (string), onAddToCart (() => void). Используй функциональный компонент, типизацию через interface, не используй any. Добавь обработку отсутствия imageUrl через плейсхолдер. Верни только код компонента и краткое пояснение.

Что получите: готовый файл ProductCard.tsx с типизированными пропсами. Пример результата:

interface ProductCardProps {
  title: string;
  price: number;
  currency?: string;
  imageUrl?: string;
  onAddToCart: () => void;
}

export function ProductCard({ title, price, currency = 'RUB', imageUrl, onAddToCart }: ProductCardProps) {
  return (
    <div className="card">
      {imageUrl ? <img src={imageUrl} alt={title} /> : <div className="placeholder" />}
      <h3>{title}</h3>
      <p>{price} {currency}</p>
      <button onClick={onAddToCart}>В корзину</button>
    </div>
  );
}

2. Типизация API-роута с валидацией через Zod

Задача: не писать вручную проверки тела запроса и ответа.

Промт:

Создай API-роут в Next.js App Router (route.ts) для создания заказа. Используй Zod для валидации входных данных: items (массив объектов с id, quantity), userId (string). Верни типы через z.infer. Обработай ошибки валидации с 400 статусом. Не используй any. Покажи код и пример вызова.

Почему это работает: Zod — самая популярная библиотека валидации в экосистеме TypeScript, и AI хорошо знает её синтаксис. Вы получаете не только код, но и автоматически выведенные типы.

3. Серверный экшен (Server Action) с ревалидацией

Задача: реализовать мутацию данных без отдельного API-роута.

Промт:

Напиши Server Action в Next.js для обновления профиля пользователя. Используй 'use server', принимай FormData, валидируй поля name и email. После успешного обновления вызови revalidatePath('/profile'). Обработай ошибки и верни объект { success: boolean, error?: string }. Покажи код экшена и пример формы, которая его вызывает.

Важно: серверные экшены в Next.js 15 требуют явного указания 'use server' и работают только в серверных компонентах или через импорт в клиентских.

4. Генерация типа для ответа внешнего API

Задача: быстро описать тип ответа, который приходит от стороннего сервиса.

Промт:

У меня есть JSON-ответ от API погоды. Вот пример: { "city": "Москва", "temp": 12.5, "conditions": [{"type": "rain", "intensity": 0.3}] }. Сгенерируй TypeScript-интерфейс WeatherResponse с вложенными типами. Добавь JSDoc-комментарии к каждому полю. Не используй any.

Совет: если ответ большой, скормите AI только фрагмент — он восстановит структуру.

5. Промт для оптимизации изображений в Next.js

Задача: перевести <img> на next/image без потери качества и с правильными размерами.

Промт:

Замени все теги img на компонент Image из next/image в этом компоненте. Укажи width, height, sizes для адаптивности, priority для первого экрана. Объясни, почему выбран такой sizes. Вот код: [вставьте код].

Результат: вы получаете не просто замену, а обоснование выбора sizes — это помогает избежать ошибок с LCP.

6. Типизация контекста React с дженериками

Задача: создать типобезопасный контекст без createContext<any>.

Промт:

Создай React-контекст для корзины покупок на TypeScript. В контексте должны быть: items (массив товаров), addItem, removeItem, totalPrice. Используй дженерик для типа контекста, создай кастомный хук useCart, который выбрасывает ошибку, если контекст не обёрнут в провайдер. Покажи код.

7. Промт для написания тестов на Vitest + React Testing Library

Задача: покрыть компонент тестами без ручного написания моков.

Промт:

Напиши тесты на Vitest и React Testing Library для компонента ProductCard. Проверь: рендер заголовка и цены, вызов onAddToCart при клике, отображение плейсхолдера если imageUrl отсутствует. Используй describe/it, не используй snapshot-тесты. Вот код компонента: [вставьте код].

8. Промт для миграции с Pages Router на App Router

Задача: перенести страницу без потери функциональности.

Промт:

Перепиши эту страницу с Pages Router на App Router в Next.js. Сохрани логику getServerSideProps, замени на серверный компонент с прямым fetch. Если есть getStaticProps — используй generateStaticParams. Покажи код до и после, объясни различия. Вот код: [вставьте код].

9. Промт для генерации middleware с проверкой авторизации

Задача: защитить маршруты без дублирования логики.

Промт:

Напиши middleware.ts для Next.js, который проверяет наличие JWT в cookie и редиректит на /login, если токена нет. Исключи пути /login, /register и /api/auth. Используй NextResponse. Покажи код и объясни, как работает matcher.

10. Промт для типизации динамических маршрутов

Задача: правильно типизировать params в App Router.

Промт:

Создай страницу Next.js App Router для динамического маршрута /products/[id]. Типизируй params как Promise<{ id: string }> (Next.js 15). Сделай fetch данных товара, обработай 404 через notFound(). Покажи код page.tsx.

Важно: в Next.js 15 params и searchParams стали асинхронными — это частая ошибка при миграции.

11. Промт для оптимизации бандла

Задача: найти и устранить лишние зависимости.

Промт:

Проанализируй этот package.json и предложи, какие зависимости можно заменить на нативные решения Next.js или более лёгкие аналоги. Обрати внимание на date-fns, lodash, moment. Дай таблицу: пакет, замена, экономия в КБ. Вот package.json: [вставьте].

12. Промт для генерации схемы Prisma

Задача: описать модель данных и получить миграцию.

Промт:

Сгенерируй схему Prisma для блога: User (id, email, name), Post (id, title, content, published, authorId), Comment (id, text, postId, authorId). Добавь связи, индексы на published и authorId. Покажи schema.prisma и команду для миграции.

13. Промт для обработки ошибок в Server Actions

Задача: единый формат ошибок для клиента.

Промт:

Напиши утилиту для Server Actions в Next.js, которая оборачивает вызов в try/catch и возвращает { success: false, error: string } при ошибке. Используй типизацию через discriminated union. Покажи пример использования в экшене создания поста.

14. Промт для настройки кэширования fetch

Задача: правильно выбрать стратегию кэша.

Промт:

Объясни и покажи на примере, как настроить кэширование fetch в Next.js 15 для страницы со списком товаров, которые обновляются раз в час. Используй next: { revalidate: 3600 }. Покажи код и объясни, когда использовать no-store, force-cache и revalidate.

15. Промт для код-ревью AI-сгенерированного кода

Задача: проверить то, что сгенерировал AI, до мержа.

Промт:

Проведи код-ревью этого компонента на TypeScript и Next.js. Найди: неиспользуемые импорты, потенциальные утечки памяти, отсутствие обработки ошибок, нарушения правил хуков, проблемы с доступностью (a11y). Дай список замечаний с приоритетами. Вот код: [вставьте].

Почему это критично: исследование Veracode показало, что значительная доля AI-сгенерированного кода содержит уязвимости. Ревью через отдельный промт — дешёвый способ поймать их до продакшена.

Как использовать эти промты эффективно

Главное правило: чем больше контекста вы даёте, тем лучше результат. Вставляйте реальные типы, фрагменты кода, версии зависимостей. Если AI предлагает any — просите переписать. Если решение кажется странным — просите альтернативы с плюсами и минусами.

Эти 15 промтов — не догма, а отправная точка. Адаптируйте их под свой проект, комбинируйте и сохраняйте те, что дают стабильный результат. Чем точнее вы формулируете задачу, тем меньше времени уходит на переписывание — и тем быстрее команда переходит от обсуждения архитектуры к работающему продакшену.