Почему рабочий интерфейс ещё не означает готовую систему

Первый MVP AI Academy был полезным и рабочим: страницы открывались, курс отображался, уроки читались, progress action работал, Continue Learning появлялся после просмотра. Для пользователя это выглядело как настоящая feature. Но инженерно это еще не означало production ready. Под интерфейсом progress временно хранился в server-only cookie-backed adapter, а PostgreSQL migration существовала только как подготовленный артефакт.

Это нормальная стадия разработки, если она честно названа. Проблема начинается тогда, когда агент пишет «готово», не раскрывая, что storage не постоянный, auth не production, migration не подключена к runner, а Docker не содержит Postgres. В AI-assisted разработке честность отчета — часть качества кода.

Четыре уровня готовности

1. 1
   UI complete

   Интерфейс работает, route доступен, пользователь понимает, что делать.

2. 2
   Feature complete

   Основные пользовательские сценарии работают, включая empty, repeat и not-found states.

3. 3
   Infrastructure complete

   Под feature есть реальный storage, auth, migrations, env и runtime wiring.

4. 4
   Production ready

   Система проверена в условиях деплоя, имеет понятный rollback и не скрывает known gaps.

В Academy Phase 1 уровень был между UI complete и feature complete. После аудита persistence был сделан правильный следующий шаг: не устанавливать ORM внезапно, а выделить `AcademyProgressRepository`, оставить cookie adapter как demo fallback и сделать production default disabled. Это не «меньше работы», а более честное инженерное решение.

• Что реально реализовано?
• Что работает только через fallback?
• Что подготовлено, но не подключено?
• Какие production gaps остаются?
• Какие проверки это подтверждают?