Три ИИ на одном задании: как ChatGPT 5.1, Claude Sonnet 4.5 и SMSLab спроектировали сервис анализа контрактов

Генеративный ИИ уверенно выходит за рамки текстовых подсказок и становится полезным инструментом для проектирования цифровых продуктов. Если раньше от нейросети ждали пару идей по интерфейсу или перечень требований, то сегодня перед моделями ставят задачи:

• спроектируй сервис под реальный бизнес-процесс
• продумай структуру экранов и сгенерируй код прототипа.

Для тестирования моделям ChatGPT 5.1, Claude Sonnet 4.5 и сервису SMSLab выдали задание: разработать интерфейс сервиса анализа контрактов и претензий с помощью ИИ. Задачи:

• выделять риски в договоре (штрафы, сроки, односторонние изменения цен)
• предлагать юридические правки и альтернативные формулировки
• готовить шаблоны претензий и ответов контрагентам.

При внешне одинаковом брифе итоговые решения оказались радикально разными по глубине проработки, объёму кода, количеству экранов и степени готовности к реальной эксплуатации.

Результат ChatGPT 5.1

Одна веб-страница, 604 строки кода, сгенерированы за 2–3 минуты. ИИ делает ставку на единый рабочий экран, где юрист одновременно видит загруженный договор, подсветку рисков в самом тексте и список с пояснениями. Есть возможность генерировать шаблоны претензий и ответов.

Страница содержит название, подзаголовок, бейдж beta, переключатель языка. Левая панель – «Контракты» с возможностью загрузки документа и список недавних договоров. Центральная панель – текст договора с подсветкой, фильтры, текст с номерами строк и подсветкой. Правая панель – результаты анализа ИИ, ключевые риски, предлагаемые правки и шаблоны.

Результат Claude Sonnet 4.5

Один экран, но уже с элементами интерактивности, 1’114 строк кода, 2–3 минуты на генерацию. Реализованы функции загрузки договоров, выбор файла, анализ рисков с указанием уровней критичности, рекомендации по правкам, генерация претензий и ответов контрагентам.

Claude акцентируется на описании функционала сервиса, форме загрузке данных, анимации во время анализа и цветовой индикации рисков: красный, оранжевый, зелёный. Главное отличие от GPT 5.1: у Sonnet 4.5 живой интерфейс, который уже можно показать пользователям как MVP-демо.

Результат SMSLab

Сервис специализируется на создании прототипов для ИТ-проектов. Модели, используемые для генерации кода обучены проектировать полноценную логику и структуру интерфейса, с детальной проработкой каждой страницы и генерацией всех возможных идей для реализации.

Такой подход позволил по одному промту получить не 1–2 страницы, а сразу 98 экранов (страниц), и около 10’000 строк кода, за 7–10 минут генерации. Это уже не просто интерфейс анализа контракта, а почти готовая вёрстка приложения с полным жизненным циклом пользователя:

1. Пользователь и подписка

SMSLab строит вокруг анализа контрактов целую продуктовую оболочку:

• экран приветствия (splash)
• авторизация, регистрация, подтверждение email
• восстановление и смена пароля
• настройки профиля и личных данных
• управление подпиской и тарифами
• платежи, история и детали платежей
• экран уведомлений профиля.

Это уже SaaS продукт, а не просто утилита.

2. Главный интерфейс

• главное меню
• дашборд
• быстрый доступ
• избранные контракты
• последние действия.

Здесь закладывается логика ежедневной работы команды: быстрый переход к активным контрактам, избранным и последним операциям.

3. Загрузка и обработка контрактов

• экран загрузки и выбор типа контракта
• сканирование документа
• загрузка из облака и галереи
• экран обработки и статуса обработки
• предпросмотр загруженного документа
• редактирование метаданных.

То есть реализован полный конвейер от файла до «готового к анализу» контракта.

4. Анализ рисков и условий

Задание было про риски, правки и шаблоны претензий – и здесь SMSLab идёт максимально вглубь:

• экран анализа рисков:

• детальный просмотр рисков
• категории рисков
• штрафные санкции и их детали
• сроки исполнения и календарь сроков:

• односторонние изменения цены
• анализ ценовых условий
• юридические правки и альтернативные формулировки
• сравнение формулировок
• история изменений и версий контракта
• сравнение версий
• уведомления о рисках и настройки уведомлений
• аналитика рисков, графики и тренды
• анализ конфиденциальности, форс-мажора, гарантий.

Это уже система, где каждый аспект риска и условий выведен в отдельный UI-модуль.

5. Управление контрактами

• архив контрактов

• поиск, фильтрация и сортировка

• детали и редактирование контракта
• аннотации и комментарии (создание, редактирование)
• теги и их управление
• удаление, восстановление, дублирование

Таким образом, SMSLab описывает полный жизненный цикл контракта в системе.

6. Отчёты и аналитика

• статистика по контрактам
• отчёты и их генерация

• настройка параметров отчёта и предпросмотр
• экспорт и история отчётов
• аналитика эффективности по контрагентам и типам контрактов
• дашборд аналитики

Уровень управленческой отчётности, полезной не только юристам, но и руководству.

7. Помощь и поддержка

• справка, FAQ, контакты поддержки
• обратная связь
• экран «О приложении»
• настройки и системные функции

То есть SMSLab проектирует завершённый продукт, готовый для продажи и внедрения.

Сравнение подходов

Интересно сопоставить время работы и результат:

• ChatGPT 5.1: 2–3 минуты и одна страница, 604 строки кода, проработанный рабочий стол юриста для анализа одного контракта
• Claude Sonnet 4.5: 2–3 минуты, одна страница, 1’114 строк кода, интерактивный интерфейс с анимацией; хорошее демо для показа
• SMSLab: 7–10 минут, 98 экранов, около 10’000 строк кода, полноценная архитектура продукта: от авторизации до дашбордов аналитики и работы с претензиями.

Что лучше? Зависит от задачи!

Чтобы показать логический сценарий работы одного блока и страницы – подходит ChatGPT 5.1.

Если нужен интерактивный интерфейс для презентации– сильнее выглядит Claude Sonnet 4.5.

Стоит задача сделать продукт, который можно разворачивать в компании и продавать как сервис, то наиболее близок к этому SMSLab, фактически спроектировавший весь контур приложения.

На одном и том же техническом задании три ИИ модели продемонстрировали три уровня зрелости решения: от интерфейсного прототипа до экосистемы продукта.

Именно в этом и состоит ценность сравнения: выбор модели и подхода должен определяться не только качеством кода, но и стадией проекта, бизнес-целями и ресурсами на реализацию.