Thoughtworks Technology Radar Vol. 34: что в тренде и каким становится software engineering после агентного поворота
Каждая новая волна обсуждения искусственного интеллекта сначала вызывает эйфорию, а затем приводит к более трезвой оценке последствий и накопленных издержек.Сначала мы видим эффектные демонстрации: агент пишет код, LLM суммирует требования, инструменты становятся «умнее», а интеграции будто бы исчезают за слоем новых протоколов и интерфейсов. Затем приходит рабочая реальность: инструкции разрастаются, права доступа оказываются слишком широкими, code review превращается в разбор чужих решений, а качество системы начинает определяться не только моделью, но и всей средой вокруг неё.Именно поэтому
Разработчики смотрят не туда: AI меняет саму механику разработки
У индустрии есть любимая форма самоуспокоения. Каждый раз, когда речь заходит про AI в разработке, люди начинают обсуждать качество кода. Смотрят на демки, ловят модель на галлюцинации, смеются над кривыми PR, вспоминают, что она не понимает бизнес-контекст, и на этом месте выдыхают. Кажется, что профессия снова отбилась. Ну да, игрушка интересная, местами полезная, местами смешная, но до реальной инженерной работы ей еще бесконечно далеко.
Зелёный CI — не признак качества. Как ИИ ломает инженерное мышление
Вот бы писать код быстрее - тогда я бы наконец сделал нормальный рефактор, идеальную архитектуру, всё “как надо”
AI-driven TDD — используем Code-LLM на максимум
С момента своего появления и по сей день подход Test-Driven Development (TDD) вызывает оживленные дискуссии в сообществе разработчиков, и до сих пор нет единого мнения о ее эффективности.Но что будет, если совместить TDD и AI-генерацию кода? В статье я покажу:Как соединить TDD и AI;Как AI-driven TDD улучшает процесс разработки;Как TDD влияет на качество сгенерированного AI кода.
Лидерство в тестировании — повышение качества ПО и экономия времени на тестировании инфраструктуры
Добро пожаловать в серию статей «Лидерство в тестировании
