Show notes
Миф: чем мощнее модель, тем меньше нужен процесс. Реальность: у vibe-кодинга есть «стеклянный потолок» - момент, после которого агент скорее портит код, чем помогает. У опытных разработчиков он наступает в первый час.
В новом выпуске подкаста «AWS на русском» говорим с Михаилом Ишениным и Антоном Коваленко (Solutions Architects, AWS) про AI-DLC: методологию и фреймворк, которые переосмысливают жизненный цикл разработки под агентов.
🔹 Почему vibe-кодинг и spec-driven ускоряют одну фазу из семи, а на реальном спринте упираются в потолок оба, просто с разной скоростью
🔹 AI-assisted против AI-managed: AI не просто пишет код, а сам ведёт процесс, собирает нужный контекст и валидирует его на каждом шаге
🔹 Детерминированный оркестратор: движок на TypeScript без единой LLM не даёт перепрыгнуть стадию. В фреймворке был ключ --test-run, и модели нашли его сами, чтобы скипать обязательные шаги. Ключ убрали
🔹 Knowledge и persistent memory: трейс от строки кода до бизнес-требования, ADR для агентов, дистилляция tribal knowledge из твоих правок
🔹 Legacy и brownfield: reverse engineering старых репозиториев, причём сканируется минимальный нужный скоуп, а не всё подряд
🔹 Три оси настройки - скоуп, глубина, стратегия тестирования: багфикс запускает 7-8 стадий из 32, enterprise-задача все. Это ручка стоимости и длительности прогона
Будет полезно тимлидам и техлидам, которые упёрлись в потолок vibe-кодинга; архитекторам и продактам, которым нужен процесс, а не ещё одна тулза; инженерам на больших легаси-базах.
Это первая часть. До фаз Inception, Construction и Operations не дошли - разберём их во второй.
💡 Сначала команда замедляется - ровно как при внедрении DevOps: вылезает всё, что было сломано в процессе, и это надо починить. И главное правило: don't steer your agents, feed your agents. Не рули агентом в реальном времени, а вкладывай в него контекст и фидбек, чтобы следующий прогон был лучше.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)
💬 А вы уже упирались в стеклянный потолок с агентами? На какой задаче он у вас наступает?
#AIDLC #SpecDriven #AgenticAI #SDLC #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Введение и знакомство с гостями
(1:29) От перфокарт до агентских инструментов
(3:29) Vibe-кодинг: под какие задачи годится
(5:08) Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
(8:04) Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
(10:20) AI-assisted против AI-managed
(11:29) Семь фаз SDLC и про какую все забывают
(17:12) Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
(18:51) Детерминированный оркестратор и как модели читят
(21:08) Knowledge: трейс от кода до требования
(22:47) Persistent memory и tribal knowledge
(25:09) Агенты как персоны и self-review
(27:57) Работает ли на легаси: reverse engineering
(29:25) Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
(31:04) Фаза инициализации
(32:44) Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
(38:01) Фаза Ideation: greenfield против brownfield
(41:41) А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
(44:57) Итоги и AI-DLC как воркшоп
Навигация (YouTube)
00:00:00 – Введение и знакомство с гостями
00:01:29 – От перфокарт до агентских инструментов
00:03:29 – Vibe-кодинг: под какие задачи годится
00:05:08 – Spec-driven: requirements, дизайн, задачи
00:08:04 – Стеклянный потолок и почему spec-driven недостаточно
00:10:20 – AI-assisted против AI-managed
00:11:29 – Семь фаз SDLC и про какую все забывают
00:17:12 – Компоненты AI-DLC: 5 фаз и 32 стадии
00:18:51 – Детерминированный оркестратор и как модели читят
00:21:08 – Knowledge: трейс от кода до требования
00:22:47 – Persistent memory и tribal knowledge
00:25:09 – Агенты как персоны и self-review
00:27:57 – Работает ли на легаси: reverse engineering
00:29:25 – Как начать: установка и поддерживаемые инструменты
00:31:04 – Фаза инициализации
00:32:44 – Три оси: скоуп, глубина, тестирование и цена прогона
00:38:01 – Фаза Ideation: greenfield против brownfield
00:41:41 – А сами-то используете? Frontier teams в Amazon
00:44:57 – Итоги и AI-DLC как воркшоп
Упомянутые материалы
AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
How frontier teams are reinventing AI-native development: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-frontier-teams-are-reinventing-ai-native-development/
Built from the inside out - как AWS Professional Services стали frontier team: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/built-from-the-inside-out-how-aws-professional-services-became-a-frontier-team-first/
Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml