Что делать с архитектурным дрифтом в эпоху ИИ?
С появлением ИИ-инструментов код в проектах начал расти быстрее. Новый сервис, багфикс или интеграцию теперь можно получить быстрее чем согласование изменений, но цена архитектурной ошибки на этом фоне только растёт.Проблема не в том, что ИИ пишет плохой код, а в том, что он ускоряет накопление расхождений между тем, какой систему задумывали изначально, и тем, во что она превращается по мере изменений. Если архитектурные ограничения не формализованы и не проверяются автоматически, команда рано или поздно начинает проигрывать собственной скорости.
Автоматизированный анализ графита по ISO 945: архитектура и инженерная реализация модуля
Визуальное деление разных форм графита согласно стандарту ISO 945
Архитектурная бомба замедленного действия
Искусственный интеллект прочно закрепился в арсенале разработчиков, и мы уже давно миновали стадию, когда нейросети использовались исключительно как продвинутый автокомплит. Сегодня соблазн поручить ИИ написание целого MVP велик как никогда. Зачем тратить недели на закладку фундамента, если LLM может выдать работающий прототип с базовой архитектурой за пару часов? Однако когда ИИ берет на себя проектирование основы системы, сама суть работы системного архитектора меняется до неузнаваемости.
Почему вайб-кодинг не работает
С появлением AI-агентов разработка программного обеспечения изменилась кардинально. Я, как и многие разработчики, начал активно использовать Claude, Cursor и другие инструменты для автоматизации написания кода. Результаты поначалу впечатляли: за один вечер, занимаясь системным анализом, проектированием архитектуры и промпт-инжинирингом, я мог сгенерировать до 100 000 строк кода.
Под капотом современных AI-систем: разбираем железо
Как объединить по сети вычислители? Что происходит при компиляции кода для железа под капотом и какие есть нюансы при работе с AI в пространстве ядра? ИИ с ноги ворвался во все сферы разработки, работы — вагон и маленькая тележка. Но на чём и как она должна ехать? У каждой программы есть свои требования, универсальных советов нет.
Снижаем когнитивную сложность при проектировании архитектуры приложения
Когнитивная сложность - это понятие, описывающее сложность процесса познания и мышления. Оно используется в разных областях: в психологии оно характеризует индивидуальную способность к восприятию и обработке информации. Более высокая когнитивная сложность означает, что система (будь то человек или программа) требует больше усилий для понимания и может быть трудной в поддержке.
Архитектура ИТ решений. Часть 4. Архитектура приложений. 4.2. Портфель прикладных систем
Содержание курсаПонятие «Архитектура»Бизнес-архитектураИнформационная архитектураАрхитек��ура прикладных решений. Область разработки прикладных системАрхитектура прикладных решений. Портфель прикладных системТехнологическая АрхитектураПодходы к построению АрхитектурыГрафический язык моделирования ArchiMateАрхитекторыПортфель прикладных систем (Application Portfolio) -
Архитектура ИТ решений. Часть 3. Информационная архитектура
Содержание курсаПонятие «Архитектура»Бизнес-архитектураИнформационная архитектураАрхитектура прикладных решенийТехнологическая АрхитектураПодходы к построению АрхитектурыГрафический язык моделирования ArchiMateАрхитекторы
Как продать руководству необходимость изменения архитектуры в эпоху внедрения ГенИИ
Эволюционный подход к трансформации корпоративных системОт автора
Микросервисы vs Монолиты: что на самом деле ускоряет разработку
Привет, Хабр!Поскольку первая встреча прошла очень полезно и интересно, мы решили повторить и снова в эфире телеграм-канала Dev Q&A продолжили дискуссию о микросервисах и скорости разработки. Собрались технические эксперты из BPMSoft, DevTale, Revizto и Диасофт (в лице меня). Обменялись практическими примерами на тему как же упростить жизнь разработчикам и получать результат быстрее, дешевле и качественнее.
