Handoff-driven development
Улучшенный Spec-driven-dev. Это SDD + handoff’ы — передний край лучших мировых практик как для соло-разработки, так и для небольших команд. Это не история про рой агентов, которые в абстрактном цикле «план → код → ревью → тесты → деплой» самостоятельно везут продукт, синхронизируясь друг с другом через воркфлоу. У нас нет личного датацентра или полумиллиона долларов на токены.В конце будет ссылка на репозиторий-шаблон, который можно скачать, или просто указать, и сказать Opus’у (Fable’у): «сделай мне такую же систему спецификаций» — дальше он справится сам.Проблемы, которые решаем1. Чистота контекста.
Все внедрили AI. Почти никто им не пользуется. Разбор самого массового вранья года
В прошлом году я наблюдал одно и то же внедрение AI в четырёх разных компаниях. Разные индустрии, разные бюджеты, один сценарий, вплоть до реплик.Сценарий такой. Сверху приходит: «нам нужен AI, все уже внедрили». Спешно выкатывают корпоративного ассистента — чат поверх LLM, обёрнутый в фирменные цвета. Через месяц готов слайд: «AI-ассистентом воспользовались 10 000 раз». Совет доволен. В письме инвесторам — строчка про «AI-трансформацию». Продукту — премия.
Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ
Еще примерно год назад нам обещали, что разработка с приходом AI ускорится в 10 раз. Однако все понимают, что прогнозируемого роста за это время не произошло. Почему — сейчас попробуем разобраться.
Почему интервью для разрабов — такое непроходимое говно, и что с этим делать?
Доброго утречка. Прогреемся?Мое мнение не отражает позицию какой бы то ни было компании. Все совпадения с вашими нанимающими менеджерами случайны. Мой бывший Director Title в одном из топ-трех русскоговорящих бигтехов никакого отношения к высказанному не имеет и совпадения с ним тоже случайны. Кто захочет — при желании найдет, где и чем я занимался последние 10 лет и почему мое мнение имеет ценность.Если вы не знали, откуда на собесах для джейсоноукладчиков взялась сортировка пузырьком, сегодня узнаете. Поехали!Зачем вы пишете сортировку пузырьком?
Как мы встроили ИИ-агентов в платформу: архитектура, сценарии, безопасность
ИИ-ассистент в корпоративной среде довольно быстро упирается в одно ограничение: он отвечает на вопросы, но ничего не делает. Спросить можно, но создать задачу, собрать данные по инцидентам, отправить дайджест, найти связанные объекты — уже нет.В то же время в бизнесе только и разговоров, что об ИИ-агентах — эта сущность, в отличие от чат-бота или ассистента, может действовать самостоятельно. Получив запрос, ИИ-агент оценивает доступные инструменты и сам решает, в какой последовательности их вызвать. Жёсткого сценария нет, есть набор методов и инструкция, что этот агент умеет делать.
Глава разработки Spotify заявил, что с помощью AI команда делает более 4500 деплоев в день и стал символом токенмаксинга
Руководитель инженерного направления Spotify Никлас Густавссон (Niklas Gustavsson) в интервью руководителю Claude Code Борису Черному рассказал, что с помощью AI команда делает более 4,5 тыс. деплоев в сутки. Эта фраза разошлась на шутки в сообществе разработчиков, потому что никто не понимает, что именно можно деплоить в Spotify в таких объёмах.
AI как новая поверхность атаки: реальные инциденты, мошенничество и уязвимости агентной эпохи
КороткоAI стал поверхностью атаки там, где модель получает не только текст, но и данные, инструменты, права и доверенный контекст. Но вроде как агент без всего этого бесполезено...?)Самые сильные публичные кейсы сегодня не про “модель сама нашла 0day”, а про деньги, утечки, токены, рабочие базы, расширения браузера, агентные действия и фишинг под видом AI-сервисов.В статье кейсы ранжируются по наблюдаемому ущербу: прямые потери и утечки выше исследовательских PoC.
Как мы сократили код-ревью с двух суток до пятнадцати минут: кейс мультиагентной системы
Кейс CTO AlpinaGPT Сергея Андриянова: как из боли с код-ревью в аутсорс-команде вырос продукт Evolver, и почему мы сознательно отказались от автономных агентов в проде.В конце мая мы собирали внутреннюю мастер-встречу по AI-трансформации, и один из докладов оказался настолько содержательным, что я не могу удержаться и не пересказать его. Выступал Сергей Андриянов — наш CTO в AlpinaGPT
Компании стали внедрять стиль речи «пещерного человека» в чат-боты для экономии токенов
Разработчики обратились к специализированному инструменту Caveman, который заставляет ИИ генерировать максимально краткие ответы с имитацией стиля речи «пещерного человека». Таким образом компании реагируют на стремительный рост расходов на токены.
