ACDD, атомарное мышление и контроль ответственности в эпоху AI
Наблюдение из практики
В разных командах разработки наблюдается похожая картина. После внедрения ИИ в процессы он ускоряет не только работу, но и масштабирует уже существующие проблемы.
Мне приходилось внедрять ИИ в продакшн-среду в разных доменах — от классических моделей классификации до разворачивания собственных серверов под локальные LLM и интеграции генеративных моделей для усиления командной работы. В каждом случае вывод оказывался одинаковым.
Большинство инженерных проблем при работе с ИИ по-прежнему лежит в области дисциплины и мышления, а не в технологиях. Поэтому привычные инженерные практики требуют переосмысления.
История коммитов как отражение инженерного мышления
Разработчики стремятся к порядку во многом: в коде, архитектуре, тестах.
Но до сих пор остаётся область, где хаос считается нормой — история коммитов.
Более-менее мы научились писать код и проектировать архитектуры, но история Git во многих проектах по-прежнему больше похожа на свалку, чем на последовательное изложение инженерной мысли.
Каждый день мы фиксируем изменения в коде и при этом часто относимся к самому факту фиксации как к формальности — предполагается, что важно что сделано, а не как это зафиксировано.
На практике это означает, что разработчик редко задумывается о том, как его изменения будут читать другие. А код всегда кто-то читает — даже если это ты сам, но через месяц.
Между тем история коммитов — это тоже часть кода. В хорошем проекте она читается как повествование: коммит за коммитом. По ней можно восстановить ход мышления команды, а не уровень её усталости в конце работы.
От больших диффов к атомарным шагам
Атомарные коммиты — не новшество. Самой идее больше десяти лет: о ней писали, говорили, спорили. Тем не менее на практике коммиты с сообщениями вроде fix или wip до сих пор считаются нормой в продакшн ветке.
Внутри таких коммитов часто оказываются гигантские диффы, в которых перемешаны рефакторинг, бизнес-логика, правки стилей, тесты и забытый дебаг-код. Иногда туда попадает вся фича целиком — без разделения ни по слоям, ни по смыслу.
Я неоднократно видел merge request’ы, занимавшие десятки тысяч строк. Такое ревью создаёт высокую когнитивную нагрузку и заметно замедляет командную работу.
В какой-то момент мне стало очевидно, что проблема не в инструментах, а в способе мышления. Мы начали сильнее декомпозировать изменения и осознанно работать с границами каждого шага.
Я однопоточный разработчик. В каждый момент времени я делаю что-то одно: правлю стили, пишу код, обновляю документацию или тесты — но не всё сразу. Именно такой ритм работы хорошо ложится в парадигму атомарного мышления.
Перед любым действием возникает мысль: что именно я собираюсь изменить? Если зафиксировать эту мысль до начала работы, она естественным образом становится основой будущего коммита.
Мысль → фиксация → действие → коммит — это базовый цикл ACDD. Один смысл — одно действие — один коммит.
Одну мысль проще удержать в голове. Одно действие проще завершить. Когнитивный буфер разработчика не бесконечен.
Контроль инженерного мышления в эпоху AI
Атомарный коммит — это не только про Git. Это про ясность мысли, зафиксированную в истории изменений. В этом смысле история Git становится отражением мышления команды.
ACDD (Atomic Commit Driven Development) — не набор правил, а ритм работы, в котором важно понимать границы каждого шага: где действие начинается и где заканчивается. Такой подход особенно хорошо проявляет себя при работе с AI-кодингом.
Один поток внимания — один коммит. Один шаг — одно изменение. Такой ритм требует дисциплины и поначалу непривычен.
В начале темп работы снижается, но это позволяет выиграть скорость на дистанции. В результате повышается качество продукта: история Git читается как связное повествование, по сообщению коммита понятно, что внутри, не открывая реализацию. Атомарные изменения проще откатывать, код-ревью проходит быстрее, а сами изменения легче безопасно интегрировать в основную ветку.
Без атомарного мышления AI-кодинг размывает границы ответственности. Инструмент способен быстро генерировать изменения, но без чётких границ исполнителю становится сложнее осмысленно их проверять. В результате в кодовую базу попадают проблемы, которые долго остаются незамеченными.
ACDD снижает когнитивную нагрузку при чтении и анализе кода — а именно этим разработчикам придётся заниматься всё больше в эпоху AI. Генерацию можно делегировать инструменту, ответственность за результат — нет.
Такой подход позволяет сохранить контроль и делает AI сильным помощником, а не источником хаоса.
Граница ответственности
В конечном итоге речь идёт не о Git и не об AI. Речь идёт о том, как команда думает и где она решает удерживать контроль. Инструменты могут ускорять работу, но ответственность за смысл изменений и их последствия по-прежнему остаётся на человеке.
Если у вас есть практический опыт внедрения AI в инженерные процессы — буду рад обсудить. Я в Telegram: t.me/opatsay
Автор: Tenqz
