#sdlc — Public Fediverse posts

Все станут архитекторами? Как AI схлопывает привычные IT-профессии

Дискуссия о том, заменит ли искусственный интеллект программистов, получает всё новые поводы для обсуждения. Так, в мае 2026 года компания Anthropic сообщила, что уже более 80% кода, вливаемого в её кодовую базу, написано Claude. На первый взгляд вывод кажется очевидным: раз ИИ способен писать код, тестировать и находить ошибки, значит, привычные IT-процессы и профессии скоро уйдут в прошлое. Однако современные исследования показывают другую картину. Классический цикл разработки ПО (SDLC) никуда не исчезнет, но кардинально изменится распределение работы: всё больше задач внутри каждого этапа будут брать на себя AI-агенты. В этой статье разберём, какие части разработки уже сегодня передаются искусственному интеллекту и как под его влиянием трансформируются процессы и роли в IT.

https://habr.com/ru/articles/1071400/

#aiagent #sdlc #pdlc #ииагенты #anthropic #сбертех #itпроцессы #aiразработка

Чего не хватает AI-агентам, чтобы они реально экономили деньги в разработке

Мы разработали с помощью ИИ-агентов кастомные дашборды и инструмент скоринга бэклога. Сэкономили примерно пару месяцев человеко-часов и, конечно, много денег. Подробности под катом. ИИ в разработке

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1069782/

#lowcode #agentic_development #AIагенты #SDLC #автоматизация_разработки #MCP #разработка_ПО #ITSM #оркестрация_агентов #nocode

Documenting your code is a mindset not process!

#SoftwareDevelopment #Software #SDLC

Hot off the press: In a pair of exclusive interviews this month, the founder / CTO and chief technology strategist from #Dynatrace went into deep-dive details about the company's new venture, Bluebox.ai, rolled out this month, which scraps the existing #DevOps lifecycle in favor of a wholly #autonomousAI design.

The two shared how #Bluebox differs from the existing #aiassisted #SDLC, how it builds in quality controls cost-efficiently, and what happens to humans when an #AI system like this takes them out of the loop -- for good.

Check out my Q&A here: https://lnkd.in/exzBknDG

Ten Things IBM Bob Can Do and Claude Code Cannot (Or Not As Good)

https://mayashenoi.com/2026/07/29/ten-things-ibm-bob-can-do-and-claude-code-cannot-or-not-as-good/

Код пишется быстрее, релизы выходят так же. Куда переехало бутылочное горлышко?

Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne, корпорация ITG, рассказывает о том, что происходит дальше, когда от ассистентов по коду мир постепенно переходит к AI‑агентам : автономным исполнителям задач внутри SDLC. И о том, почему это меняет не только инструменты, но и роли в командах.

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1064440/

#AIагенты #agentic_development #SDLC #автоматизация_разработки #DevOps #искусственный_интеллект #ИИ_в_разработке #ITSM #разработка_ПО #оркестрация_агентов

Агентный SDLC на внутренней LLM: инженерия вместо промптов

Большинство публичных материалов об агентной разработке описывает работу с frontier-моделями. В корпоративной среде frontier-модель часто недоступна: отправка кода внешним LLM-провайдерам запрещена политикой безопасности, работа идет через внутренний шлюз, и его модели заметно слабее передовых - а добиться от такой модели соблюдения процесса промптами не удается. В статье описан подход, к которому удалось прийти в этих условиях, - структурная инженерия: запреты в таблицах, которые модель сверяет, а не помнит; правила, приходящие свежим чтением в момент, когда нужны; изоляция агентов через файлы; детерминированные блокировки кодом там, где цена ошибки высока. Дальше - устройство харнеса и осечки, из которых он вырос.

https://habr.com/ru/articles/1064140/

#ai #aiагенты #sdlc #искусственный_интеллект #агентная_разработка

Harness engineering: как за год собрать фабрику из десятка конвейеров

Агент проходит все проверки и сносит то, что трогать было нельзя. Промпт это не лечит — лечит среда вокруг модели. В ноябре я начал собирать такую среду и называл её просто фабрикой разработки. Меньше чем за год из неё выросло почти десять конвейеров, а у занятия, оказывается, есть название: harness engineering. Рассказываю, как оно росло, и показываю схему и скелет в github.

https://habr.com/ru/articles/1062822/

#harness_engineering #cursor #мультиагентные_системы #ai_agents #sdlc #ratchet #subagents #разработка_с_ии

Insightful take by Mr. Gregor Ojstersek on how AI is reshaping Software Engineering Team Dynamics.

AI is no longer just a tool — it’s an active team member needing full context.

💡 Read more: https://substack.com/home/post/p-207703595

#AI #SDLC #LLM

Greenfield и Brownfield: разработка новых и существующих систем в эпоху AI

Новый сервис в пустом репозитории легко назвать greenfield. А если он должен заменить часть работающей системы, перенести данные за десять лет, сохранить старый API и пройти аудит? «Чистое поле» быстро заканчивается - обычно где-то между первой интеграцией и миграцией данных. Greenfield и brownfield описывают не возраст и не качество кода, а количество уже существующих ограничений. В greenfield главная задача - проверить гипотезы о будущем продукте. В brownfield - разобраться в накопленных зависимостях и ничего важного не сломать. С распространением AI-ассистентов и coding agents это различие стало ещё заметнее. Они впечатляюще быстро создают приложение с нуля. Но сколько профессиональной разработки действительно начинается с пустого репозитория? Гораздо чаще нужно сначала понять существующую систему, а затем безопасно изменить её поведение.

https://habr.com/ru/articles/1060592/

#greenfield #brownfield #legacy #разработка_ПО #software_architecture #ИИассистенты #технический_долг #code_review #DORA #sdlc

"You can sit anywhere on the spectrum from vibe coding to agentic engineering with the same agent. The thing that decides where you land is verification.

The right spot on the spectrum depends on the stakes. The skill is knowing where to draw the line for each task.
There are two mechanisms. Tests cover the deterministic parts: this input, that output. Evals cover the parts that aren’t deterministic, and the paper splits them in a way I found useful. Output evaluation asks whether the final result is correct. Trajectory evaluation asks whether the path it took to get there, the tool calls and the reasoning, was sound. You want both. An answer that looks right but skipped its checks is more dangerous than one that’s obviously broken.

If I had to hand a leader one line from the paper, it’s this: Set the bar at the eval, not the demo. A demo shows an agent can work once. An eval suite with a real rubric shows it works reliably. I keep making this argument; see “Agentic Code Review.”

AI compresses the lifecycle, but unevenly, and the unevenness is the whole story. Implementation drops from weeks to hours. Requirements, architecture, and verification stay slow because they’re judgment work. So specification quality becomes the bottleneck, and verification moves to the middle."

https://www.oreilly.com/radar/the-new-software-lifecycle/

#AI #GenerativeAI #AIAgents #AgenticAI #AgenticEngineering # #VibeCoding #SDLC #SoftwareDevelopment #Programming

Агентская разработка: как обеспечить качество

Всем привет! Меня зовут Андрей Бровко , я руководитель тестирования Авито Авто. ИИ-агенты генерируют код за секунды, но скорость генерации кода не означает качество продукта. Если процессы разработки выстроены слабо, агенты просто быстрее доставляют дефекты. В этой статье разберём, чем агентская разработка отличается от вайб-кодинга и как это влияет на качество разработки ПО. Спойлер: всё начинается ещё до появления первой строки кода. Обсудим хорошие практики, разберём, на каких активностях тестирования стоит фокусироваться в агентской разработке и по каким метрикам можно понять, что всё идёт как надо.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/1060190/

#агенты_ии #sdlc #ии #разработка_с_помощью_ии #качество #specdriven_development

Почему команды сопротивляются AI — и что с этим делать

AI уже вошёл в работу IT- команд. Доступы выдали, обучение провели, демо показали, и как будто активность в инструментах растёт. А Lead Time (время от взятия обязательств до прода), Throughput (сколько работы команда делает) меняются гораздо медленнее. Иногда не меняются вообще. Сопротивление AI в такой ситуации полезно читать как диагностику системы. Оно показывает место, где команда ещё не договорилась: про цель, инструмент, ответственность, безопасность или поток работы.

https://habr.com/ru/articles/1059726/

#AI #agentic_engineering #рабочие_договоренности #управление_командой #изменения #управление_проектами_и_командой #sdlc #aiразработка #aiинструменты

This is a source of concern with us as we transition to AI-assisted/AI-first development. The linked article could do with some editing, but it has some interesting points. But one thing is clear, traditional PR code-reviews are just not fit for purpose anymore!

#AI #LLM #CodeReviews #SDLC #Coding #SoftwareDevelopment #ThoughtWorks

https://www.thoughtworks.com/insights/blog/testing/code-review-dead-long-live-code-review

Дискуссия «Дивный новый SDLC: с какой реальностью мы столкнулись, «ускорив» разработку»

Год назад IT-индустрия начала массово внедрять AI-кодинг-ассистентов. За это время разработчики успели их полюбить, возненавидеть и сделать частью ежедневной рутины. Но что изменилось на самом деле? Растет ли эффективность, нужно ли заставлять программистов пользоваться ИИ и кто теперь пишет код, а кто его только ревьюит? Хайлайты с технической дискуссии Conversations в нашем материале! В главных ролях: ВТБ, Т-Банк, Dodo Engineering и S7 TechLab.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1056912/

#sdlc #разработка #искусственный_интеллект #ai #llm #genai #кодинг #выгорание_в_it #генеративный_ии #тимлидство

Как мы внедряли ИИ на 500 инженеров, а скорость не росла. Часть 1. Рост использования не равен ускорению разработки

ИИ в разработке сейчас внедряют почти все. Кто-то подключает чат, кто-то раздаёт доступ к кодинг-агентам, а кто-то обучает свои модели. На графиках пользователи и активность растут, инженеры пробуют инструменты и привыкают к новой реальности, но при проверке метрик очень часто выясняется, что работать ничего быстрее не стало. Привет, Хабр! Меня зовут Марат Киньябулатов, я эксперт по гибким практикам и отвечаю за эффективность инженерных команд в ядре банка. В этой статье расскажу, какие гипотезы мы проверяли при внедрении ИИ, почему рост использования чатов и кодинг-агентов не равен росту скорости, какие метрики помогали отделять привычку от результата и как мы пришли к идее Agentic Engineering.

https://habr.com/ru/companies/raiffeisenbank/articles/1054652/

#внедрение_ии #кодингагенты #llm #agentic_engineering #sdlc #инженерные_метрики #lead_time #throughput #defect_rate #adkar

This blog post goes beyond the usual 'Reviewing AI code be hard' to actual steps one can take to get an understanding of the avalance of code AI agents vomit out. I think the idea of creating an explainer packet with a run through of the code diffs in a 'literate' style is interesting (relevant skill: https://gist.github.com/geoffreylitt/a29df1b5f9865506e8952488eac3d524)

#AI #SDLC #SoftwareDevelopment #Coding #VibeCoding #LLM

https://www.geoffreylitt.com/2026/07/02/understanding-is-the-new-bottleneck.html

It finally always boils down to Mr Pareto.

Like almost every abstraction layer before it, AI makes 80% of the work easier, but the final 20% may actually become harder. The human is never going to disappear from the loop.

#AI #SDLC #SoftwareDevelopment #Coding #VibeCoding #LLM

https://www.latent.space/p/skill-engineering-design

Видео и презентации со второго митапа Devhands AI Club

Порезали и собрали для вашего удобства все материалы блиц-докладов со второго митапа сообщества Devhands AI Club . У нас было 6 мини-докладов, по 7 мин на доклад), 2 от фаундеров стартапов и 4 от разработчиков. Темы: ACP и взаимодействие агентов, скилы системного дизайна, AI в инфраструктурном и хостинг стартапах, организация проектов с Claude, транскрибация и саммаризация видео.

https://habr.com/ru/articles/1053710/

#ai #aiагенты #разработка #sdlc #acp #llmагенты

Большая сила маленьких PR-ов в эру AI

Всем привет, меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix . В Axelix со временем добавляется всё больше и больше сторонних контрибьютеров, которых мы очень приветствуем. И всё больше и больше я сталкиваюсь с некоторым непониманием некоторых строгих гайдлайнов, которые установлены на проекте. Именно сегодня, речь пойдёт про размер PR-а. У нас есть собственный GitHub Action , который блокирует PR в том случае, если суммарное количество измененных строк кода превышает 500.

https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1051808/

#axelix #open_source #github #aiагенты #aiagent #code_quality #sdlc

[Перевод] Agentic SAMM: безопасная разработка, когда разработчик больше не только человек

Расширенная версия моего кейноута на ISC.AI 2026 в Пекине. Фреймворк и инструмент открыты — берите, ломайте и присылайте мне, что найдёте.

https://habr.com/ru/articles/1051650/

#SDLC #уязвимость #owasp #безопасная_разработка

Баг-трекинг: почему баги возвращаются на прод и какая система это лечит

Тестировщик находит баг в проде и идёт заводить тикет. Поиск по трекеру показывает: этот баг уже заводили — восемь месяцев назад. Закрыт со статусом «не воспроизводится». Автор закрытия уволился, комментариев нет, шагов воспроизведения нет. Тикет заводится заново — третий раз за два года. Знакомая картина? В энтерпрайзе она стоит бизнесу миллионов рублей на потерянном времени и сгоревших SLA. Баг-трекинг — это не «куда записывать баги». Это процесс, который не даёт им возвращаться: с понятным жизненным циклом, жесткой ответственностью за «протухание» и связью дефекта с кодом и релизом. В статье разберём, как этот процесс устроен в суровой реальности, а не в учебниках по Agile, какие бывают баг-трекинговые системы — от GitLab Issues до Enterprise-платформ — и как выбрать свою, не переплатив за лишнее и не создав кладбище тикетов. Почему баги возвращаются

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1051292/

#багтрекинг #управление_дефектами #SDLC #управление_разработкой #code_review #GitLab #simpleone_sdlc #импортозамещение

Что происходит с SDLC в эпоху AI-агентов

Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS использовала внутренний AI-инструмент Kira для ускорения работы. Kira предложила джуниорам сценарий: переразверни продакшн-слой. Инженеры согласились. Следующие шесть часов весь AWS не работал. После разбора полётов компания объявила новое правило: финальный апрув на изменения, предложенные агентом, должен давать сениор-инженер. На первый взгляд, решение логичное. На второй, уже менее. Если агент генерирует изменения в темпе, к которому люди не привыкли, один сениор превращается в бутылочное горлышко для бесконечного потока PR. Это не решение проблемы. Это антипаттерн, оформленный как процесс. История AWS точно формулирует главный вызов 2025-2026 годов: AI научился быстро писать код, но индустрия пока не научилась с такой же скоростью его доставлять, проверять и принимать решения о нём. Данные, собранные в рамках масштабного исследования State of AI4SDLC, это подтверждают.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/1051278/

#AI4SDLC #SE_20 #AInative_разработка #SDLC #агентная_разработка #MLOps #DevOps #производительность_разработки #DORA #task_management

Today, we are introducing Upsun Dispatch. 🚀

AI made engineers faster. It didn't make teams faster. The constraint was never typing; it was everything around it. The SDLC is being rewritten, and we'd like to rewrite it with you.

Upsun Dispatch is our platform for the agentic software development lifecycle, launching in September 2026. Workflow is the primitive, not the agent. 😎

👉 Read the full story: https://upsun.com/blog/introducing-upsun-dispatch/

#SDLC #AIEngineering #EngineeringLeadership #DeveloperTools

Writing code got cheap, understanding it didn’t.

"In their productivity data through 2025, daily AI users produce around 4x the raw output of non-users, but measured against their own output a year earlier, the real productivity gain is only about 12%."

"Stop reviewing everything to the same depth. Spend scarce human attention only where being wrong is costly, and let cheap deterministic gates and AI reviewers handle the rest."

#AI #SDLC #Coding #SoftwareDevelopment

https://addyosmani.com/blog/agentic-code-review

Контекстное окно человека: чем его теперь заполнять

Раньше ценность специалиста в продуктовой разработке — неважно, аналитик это, владелец продукта, разработчик или инженер сопровождения, — во многом мерили тем, сколько деталей он держит в своём контекстном окне: подводные камни конкретного домена, как работает функционал легаси-системы, грабли, на которые он однажды уже наступал. По сути это был сжатый контекст одной-двух областей, накопленный дорогой ценой — годами жизни. Сейчас ровно по этому месту бьёт ИИ: токены, которые раньше приходилось загружать в мозг годами узкой практики, теперь подтягиваются почти даром, из ИИ-модели. Похоже, что дефицитным становится не объём контекстного окна и не глубина знаний в одной области, а то, чем это окно заполнено: много смежных доменов, лежащих рядом, и способность видеть, как они стыкуются в той системе, которую ты создаешь с помощью ИИ. Опыт точно никуда не девается, но, возможно, перестаёт быть решающим преимуществом.

https://habr.com/ru/articles/1049788/

#контекстное_окно #промптинжиниринг #sdlc #производственный_процесс #токены

AI didn't remove the bottleneck in software delivery. It moved it.

For most engineering teams, writing code is no longer the hard part, the hard part is everything that comes after: review processes that weren't built for AI-generated output, product teams that can't define requirements fast enough, and token costs that nobody budgeted for.

In our latest piece, our CEO Fred Plais breaks down exactly where the pressure has moved. 👉 https://upsun.com/blog/ai-rewriting-software-development-lifecycle/

#SDLC #SoftwareDevelopment