AI-native SDLC / код ускорился, а поставка — нет — Research Insights Made Simple

Кодинговые агенты уже пишут код гораздо быстрее. Но если планирование, архитектурное ревью, безопасность, тестирование и деплой остаются на «человеческой скорости», ускоряется ли delivery — или очередь просто переезжает в соседний этап?

27 августа в 14:00 в прямом эфире Research Insights Made Simple вместе с Антоном Костериным, principal engineer RnD-центра Т-Банка, разбирали свежий материал Anthropic — "The AI-Native SDLC playbook" (https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook)

С Антоном мы уже говорили об architecture governance, RFC/ADR и архитектурных ревью (https://youtu.be/CEii3K0hAUw). Теперь вопрос шире: как перестроить под агентов не только написание кода, но весь SDLC.

Тезис playbook: после ускорения Build bottleneck смещается в Plan, Test/Review и Deploy. Anthropic предлагает замкнуть шесть стадий, от Plan до Maintain, в цикл. intent.md, spec.md, plan.md, diff с тестами, результаты review и записи об инцидентах образуют цепочку версионируемых артефактов и одновременно audit trail. Человек остаётся ответственным, но подключается в точках, где действительно требуется суждение.

Обсудим:

Действительно ли код перестал быть узким местом и где теперь скапливается очередь;
Зачем нужны markdown-артефакты, если уже есть Jira, wiki и архитектурные процессы;
Как превратить знания компании в CLAUDE.md, skills и проверяемые политики, не законсервировав ошибки;
Как связать continuous evals, hooks, агентное и человеческое review с production monitoring;
С какого участка SDLC начинать и какими метриками доказывать эффект.

Это практическое руководство команды Claude, а не исследование со сравнительным экспериментом. Поэтому отдельно проверим, где здесь переносимый инженерный подход, а где пока видение поставщика — особенно для большой регулируемой организации.

Timeline
00:00 - Антон Костерин: как устроен AI-native SDLC
03:59 - Чем полезен playbook и почему знакомые практики снова актуальны
08:22 - Планирование: превращаем идею в intent.md
13:26 - Проектирование: spec.md и ограничения организации
16:57 - Skills как способ задать правила работы агента
20:04 - Разработка начинается с проверенного человеком plan.md
24:22 - CLAUDE.md, hooks, команды и агенты в рабочем цикле
29:21 - Первоначальные вложения, доверие и принятие нового процесса
35:35 - Тестирование: детерминированные проверки в CI/CD
38:20 - Непрерывные evals для проверки работы агентов
40:54 - Развёртывание: знакомые механики и практический рецепт
44:54 - Проверка кода как новое узкое место
48:23 - Эксплуатация: инцидент запускает новый цикл разработки
53:37 - От инструкций по восстановлению к самостоятельной работе агента
1:03:44 - Как применять playbook на практике

#AI4SDLC #AI #Agents #Engineering #Architecture #DevOps #Research