Анализ, коты, цветы и Катя

Если вы, как и я, в мае пропустили «лучший русскоязычный документ» о жизненном цикле агент-ориентированной разработки, а тема между тем вам интересна, то не пропускайте. Спасибо, кэп🐈 Для начала вот интересная выжимка из полной и сокращённой версии документа. В целом её может быть достаточно, чтобы решить, нужно вам это или нет. Из обидного: мне половину терминологии даже в краткой версии краткой версии пришлось гуглить пока я не устала. Вот сокращённая версия. Ну и полная, до которой я ещё не добралась, но уже пару тем пролистнула. Занятно. Лично мне импонирует мысль, что важны не конкретные модели, а обвязки и процессы. А то от этих вечных вопросов «А какая модель сейчас лучше?» уже устала 😊 Но документ, конечно, намного глубже. Интересно это пробовать сопоставлять с тем что сейчас у меня творится в практике. Хотя объёмов Сбера у меня, конечно, нет. В общем, если кто то хотел бы олбсудить - велком)

Кажется, я наконец поняла, зачем нужен SDD Потребовалось несколько месяцев крутиться вокруг мыслей о SDD, чтобы сформулировать для себя ценность нового SDD. До эпохи ИИ источником истины о готовой системе был код. Только код. Это очень понятно: какой бы идеальной ни была документация, в процессе реализации и тестирования всегда что-то менялось. Переносить все эти изменения обратно в документацию было слишком дорого и трудозатратно. Минус: понять, что же на самом деле делает система, могли только высококвалифицированные специалисты с навыками программирования. Сейчас, с внедрением ИИ и появлением новых жизненных циклов разработки, ориентированных на AI, изменилось несколько вещей: 1) Стоимость поддержки спецификации в актуальном состоянии после реализации очередной фичи резко упала. 2) Написание кода уже не требует прежнего уровня навыков программирования. 3) Ценность человека в процессе всё больше смещается в сторону генерации идей, поиска решений и выбора направления развития. ИИ становится той самой рабочей лошадкой, которая помогает эти идеи реализовать. И при этом вполне нормально, если человек уже не обладает столь экспертными навыками программирования. Из-за этого спецификация как источник истины становится особенно ценной. Те у AI-SDD сразу 2 ценности. И одна из них в том, чтобы после разработки источником истины по-прежнему оставалась спецификация, а не код. Вроде бы это очень близко к тому, как команды работали раньше. Но ощущение, что смысл подхода принципиально меняется. А где у вас источник истиности? Предлагаю ответить в формате опроса. А ваши мысли жду в комменты.

Пользуетесь OpenSpec: проверьте это Оказывается, кроме базовых Core-команд у него есть ещё и расширенный набор Workflow-команд (Expanded Workflow). И часть претензий, которые у меня были к OpenSpec, после их подключения просто отпала. Подключается очень просто: openspec config profile openspec update Кто, как и я, птыается его встроить в рабочий процесс в OpenSpec - рекомендую.

Если вам понравилось угадывать, ждём вас на техноквизе в Самаре! Много вопросов на околоайтишные темы, да ещё и со всякими приколами. Мемы тоже будут 😎 Приглашаем всех: разработчиков, аналитиков, тестировщиков, дизайнеров и их друзей. Регистрируйтесь и собирайте команду из 4-8 человек. Но если вы одинокий рейнджер, все равно приходите — найдем вам напарников на месте 😎 🟩 Бар «Доски», Московское ш., 4А, стр. 1 👀 Сбор в 18:30, начало в 19:00 Техноквиз проходит при поддержке Volna and Code и Samara IT Community. #konturtech_event

Здесь недавно спрашивали: в связи с внедрением ИИ EventStorming всё ещё актуален? Мой ответ РАЗУМЕЕТСЯ! Возможно, сейчас он даже стал ещё актуальнее: для задач сбора контекста и правильного формирования запросов к вашим агентам. И хорошая новость скоро будет возможность потренироваться офлайн под руководством прекрасной Насти Московкиной Да здравствуют жаркие дебаты! Когда и где: в Санкт-Петербурге 4 августа В такие моменты очень жалею, что не живу в Питере и Москве.

Привязка аккаунтов к телефону крайне удобна для пользователей. Если: 1️⃣Вы живы. 2️⃣Не меняете номер телефона. Вот два кейса из практики использования, которые изрядно потрепали мне нервы. Кейс Восстание из мёртвых и чужие данные Умер близкий человек. Некоторое время номер сохраняли, но спустя год всё же решили отказаться от него. Расторгли договор с оператором. Проходит 3 месяца(!) и в паре соцсетей появляется статус «Снова в сети». У человека, которого уже нет. Шок для всех близких. Но потом приходит второй шок: новый владелец номера получил доступ к части сервисов и данных предыдущего владельца. Причем новому владельцу чаще всего тоже приятного опыта это не добавляет. Новый номер. Зачем кому-то чужой календарь циклов и чужие испугавшиеся родственики? Кейс 2. Смена номера и подарки на 8 марта В какой-то момент я решила поменять номер телефона. Беда пришла.. от систем лояльности. Почти все системы лояльности оказались потеряны. Золотое Яблоко с подарочными картами на 8 марта внезапно остались привязаны к старому номеру. Из кейса 1 знаем, что они скоро достанутся новому владельцу. Да, есть способы защититься. Да, где-то можно отвязать номер заранее. Но.. Между «капец как удобно» и «слёзы от того, что на 30 секунд поверил, будто близкий человек снова в сети» расстояние оказывается удивительно маленьким. Поэтому остаётся внимательнее думать, где номер телефона действительно подходит для авторизации, а где нет. И отдельно снимать шляпу перед системами, которые придумывают способы бороться с этими проблемами. Ну и огромный дизлайк операторам, которые слишком быстро возвращают номера в продажу.

Чему стоит поучиться у ИИ Представьте... 😊 😊 Вы сделали крутую работу, которая заняла много времени, потребовала чему-то научиться, и в итоге получили отличный результат. 😊😊 Или просто хорошо сделали свою работу. Сроки не горят, качество не страдает, потому что на вас можно положиться. 😊😊 А может, наоборот, вложили много сил, пока не достигли нужного результата, и двигаться дальше становится всё сложнее. Что делает ИИ, когда вы проходите этот путь вместе с ним? Постоянно отмечает успехи, подбадривает и, если что-то не получается, предлагает разные варианты, а не говорит: «Ну всё, иди разбирайся сам». И вот именно за эту «похвалу» LLM многие ругают. У меня есть коллега, который чуть ли не после каждой задачи просит обратную связь. Для него это реальный стимул стараться дальше. Но большинство из нас не просит. А между тем признание от людей, которых уважаешь, иногда оказывается очень важным. Так почему бы не забрать у ИИ хотя бы это?! Сказать коллеге: «Слушай, ты классно сделал». Для нас это копейки. А для кого-то может стать причиной не опустить руки.

Истерики по поводу коллег, которые уже, спасибо миру, не коллеги, не повод откладывать посиделки, чтобы поболтать о новых крутых ИИ-инструментах. Поэтому уже сегодня собираемся в клубе Tech Analyst Club, где в формате «А смотрите, что прикольного нашли» мы со Светой Дергачёвой расскажем и покажем, что такое Pencil.dev и что он умеет. Штука действительно крутая. Особенно для тех, кто много работает с Figma, презентациями и другими визуальными материалами. Облегчает работу очень заметно.

Design-as-code, экраны и кликабельные прототипы в Pencil.dev Если вы активно работаете с макетами и прототипами, то приходите в четверг познакомиться с Pencil.dev — AI-инструментом для проектирования UI/UX. Рассмотрим подход, где дизайн живёт как код в редакторе, а ИИ-агент точно читает вашу дизайн-систему, а не гадает по скриншоту. Картинку в анонсе мы тоже сгенерили в Pencil. Что будет: • Базовые возможности инструмента • Дизайн-система как код: токены и переиспользуемые компоненты в .pen • Генерация UI/UX-экранов приложения из требования и общей библиотеки • Светлая тема из тех же токенов, без ручной перекраски • Кликабельный HTML-прототип из готовых экранов 🥷 Эксперты: • Светлана Дергачева — Lead Product Manager в Constructor • Екатерина Пантелей — System Analyst, Feature Owner в Группа Астра 📆 16 июля, четверг, 18:30-20:30 мск 🔗 Оформляйте подписку, чтобы не зависеть от дизайнеров

На злобу дня. Для людей, которые увольняются, а на время двухнедельной отработки уходят в отпуск и не передают информацию обо всех своих просранных задачах, в аду уже приготовлен отдельный котёл. Осталось только придумать, как именно их там мучить. Увы, из-за этой внезапно свалившейся на меня нагрузки рассказ про реверс-док откладывается. И да, я понимаю, что работа иногда может достать. Но чем виноваты коллеги, которые теперь вслепую должны разбирать чужие задачи?

Я использую ИИ в разработке, чтобы повышать качество своих постановок и не додумывать. Так же ИИ: *додумывает*. Теперь важный вопрос: где голова у ИИ?

А если попросить ИИ самому написать спецификацию? Продолжаю эксперименты с ИИ и подходом SDD. Следующим шагом попросила ИИ самому написать спецификацию по коду. ReversDoc получается Ну не тешу же я себя мыслью, что умнее него 😳 Скормила готовый код и попросила написать мне: «Полную, непротиворечивую, корректную, проверяемую и приоритизированную спецификацию, по которой можно было бы написать этот код». Использовала OpenCode с разными моделями и стандартным агентом. Намеренно убрала все свои скиллы системного аналитика и вообще не подсказывала, какие практики использовать. Получилось... интересно. Но пока предлагаю проверить вашу интуицию. Как думаете, что из привычных артефактов аналитика ИИ включил в спецификацию сам, а что — нет?

Сейчас читаю книгу Home Roboticus. Это такой научпоп в американском стиле. Книга 2020 года. Автор пытается понять, как мы вообще дошли до того, что машины стали занимать в нашей жизни столько места. И это ещё до бума ИИ. Мне там понравилась одна мысль: Персональные компьютеры и интернет перевернули наш мир, потому что, по сути, создали «коллективный IQ», который во много раз превосходит возможности каждого отдельного человека. Сегодня этот коллективный мозг у нас всегда под рукой. Даже в туалете. Особенно там 🙂 Я как человек, который почти всю сознательную жизнь прожил с быстрым доступом к этому «коллективному IQ», как-то без особой философии воспринимала такое взаимодействие с машинами. А между тем страх, что машины станут умнее людей и начнут принимать решения за нас без учёта «широких человеческих ценностей», существует уже не одно поколение. Но мы-то уже живём в 2026 году. Современные генеративные модели обучены как раз на этом самом «коллективном IQ». Не только на фактах, но и на книгах, статьях, спорах, художественной литературе - на всём, что люди успели написать. Поэтому они неожиданно научились воспроизводить не только знания, но и человеческие ценности, предубеждения и даже противоречия. И вот такой новый «коллективный IQ» лично меня в глобальном смысле пугает уже больше. Алгоритмы можно изучить и понять. А вот с человеческими ценностями всё намного сложнее.