home.social

#качество_кода — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #качество_кода, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Код-ревью в эпоху ИИ: как агенты меняют проверку кода

    AI-агенты увеличили поток и размер PR, но время и внимание ревьюеров остались прежними. Я стал реже читать сгенерированный код построчно и чаще проверять спецификации, архитектуру, контракты и тесты. Разобрал исследования Google, Microsoft и open-source проектов: где AI помогает ревью, почему аппрувы становятся менее надёжным сигналом и что мы пока не умеем измерять.

    habr.com/ru/articles/1097830/

    #качество_кода #code_review #pull_request #sdlc #кодревью #llm #aiагенты #агентная_разработка #specdriven_development

  2. Кoгдa яблoкo yпaлo cлишкoм близкo не к той яблoнe: copy-paste oшибки в cтpyктypнo изoмopфнoм Go кoдe

    Bы нaвepнякa дeлaли этo мнoгo paз: нaшли в пpoeктe пoдxoдящий для peшeния зaдaчи кoд, cкoпиpoвaли, зaмeнили в кoпии пepeмeнныe или вызoвы фyнкций нa дpyгиe, нo пpи выпoлнeнии пoлyчили нe тo пoвeдeниe, которое oжидaли? Bepoятнo, пpи peдaктиpoвaнии чтo-тo ycкoльзнyлo oт вaшeгo внимaния. Имeннo тaк poждaютcя oшибки, o кoтopыx пoйдёт peчь в этoй cтaтьe.

    habr.com/ru/companies/pvs-stud

    #баги #open_source #go #опечатки #алгоритм #качество_кода #pvsstudio #статический_анализ_кода #golang #исправление_багов

  3. Почему с AI‑агентами код доезжает до main медленнее

    AI‑агенты позволяют разработчикам закрывать больше задач и быстрее писать код, но изменения всё чаще застревают на ревью и в QA. Растущие MR перегружают процессы проверки, а выигрыш в скорости разработки теряется по пути к production. Разбираемся на данных Faros AI, CircleCI и DORA, почему возникает этот парадокс и как найти узкое место в поставке изменений. Разобрать парадокс

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #разработка_по #качество_кода #управление_изменениями #автоматизация_разработки #кодревью #aiагенты #производительность_разработчиков #технический_долг #скорость_поставки

  4. Haiku поставила PASS и указала существенную ошибку: как мы разбирали отчет ревью

    При проверке десяти статей Haiku совместила PASS и замечание major. Разобрали отчет по исходникам: что исправили, что отклонили и какого контекста не хватило самой модели.

    habr.com/ru/articles/1093538/

    #тестирование #качество_кода #llm #claude #проверка_текстов

  5. Мировой кризис качества ПО: все правда так плохо?

    Однажды после обновления Windows я решил, что у меня сгорел компьютер: системный блок подавал признаки жизни, но на мониторе — черный экран, клавиатура — ноль реакции. Полез разбираться, откатил обновление — все заработало. В тот момент мне тоже хотелось сказать, что софт окончательно испортился. Но я тестирую ПО уже семь лет и знаю: один болезненный сбой, даже пережитый лично, ничего не говорит о состоянии всей индустрии. Или все-таки ПО в кризисе?

    habr.com/ru/companies/cloud_ru

    #тестирование #ии #программное_обеспечение #тренды #качество_по #qa #качество_кода #qa_automation #qa_testing #вайбкодинг

  6. Type-driven development в Rust, часть 3/5: цепочка проверок и порядок событий в типах

    Продолжаем серию о type-driven development в Rust — подходе, при котором правила предметной области выражаются в типах, а код, нарушающий эти правила, не компилируется. Рассказывает Никита Тимофеенко, разработчик команды MXDR компании F6. Во второй части типы описывали контракты между компонентами: заявка уходила на площадку через трейт, а типы результата выбирала реализация. Третья часть переходит на сторону биржи. Заявка пришла, и перед стаканом её ждёт цепочка проверок: статус инструмента, коридор цены, лимит по номиналу, лимит позиции. Состав этой цепочки известен ещё при сборке, и третья часть — о том, как записать его в тип, чтобы шлюз без обязательной проверки не компилировался, а непроверенная заявка не доходила до стакана. После неё вы сможете собрать список типов и прогнать по нему одну операцию, не перечисляя элементы руками; записать утверждение о таком списке трейтом, чтобы забытый элемент был ошибкой сборки, а не инцидентом; превратить факт проверки в отдельный тип, который принимают только те функции, которым эта проверка нужна; перечислить допустимые переходы состояния impl -ами, чтобы недопустимое событие не попадало в журнал.

    habr.com/ru/companies/F6/artic

    #typedriven_development #качество_кода #rust #разработка

  7. Фабрика кода с выключенным светом: почему Хорти зовет обратно читать код, и что у меня с этим сходится

    Дэкс Хорти из HumanLayer объясняет, почему “фабрика кода с выключенным светом”, где агенты пишут, ревьюят и тестируют без человека, пока не работает: по его мнению, при обучении модели почти не получают сигнала о поддерживаемости кода, а быстрого способа ее проверить пока нет. Его рецепт - вернуть ревью и сделать его дешевым планированием. Разбираю эссе и 272 комментария на HN и сравниваю с собственным конвейером на Claude Code и Codex: спека прозой, тесты вслепую, сверка второй моделью. Спойлер: 22 нарушения спеки при 2650 зеленых тестах, и разбор того, что эта цифра доказывает, а чего нет.

    habr.com/ru/articles/1088490/

    #AIагенты #Claude_Code #Codex #specdriven_development #software_factory #code_review #поддерживаемость_кода #качество_кода

  8. Еще одни мысли по поводу всеобщего искусственного воодушевления

    Попробуем представить ситуацию: очередной человек за очередные два вечера написал с помощью очередного ИИ очередной магазин, пусть будет магазин кормов для кошек. Магазин работает, человек счастлив, новая эра разработки наступила. Теперь остается дело за малым - посмотреть, как оно вообще будет работать, что произойдет после того как автор решит в нем что-то поменять. И здорово было бы, чтобы к тому моменту, когда после добавления скидки пропадёт самовывоз - автор ещё не закончил рассказывать, сколько программистов больше не понадобится. При этом сам инструмент действительно годный. И желание попробовать его вообще везде вполне понятно: интересно же, что ещё получится. Опять же, нередко возникает момент, когда человек ещё не закончил пробовать, но уже начал делать делать далеко идущие прогнозы. Получается как с автополивом - вода из шланга течет, помидоры растут, при чем - сами. Только между "я настроил автополив" и "агрономы больше не нужны" всё-таки есть некоторая разница. И как будто бы, она не настолько неуловима.

    habr.com/ru/articles/1087284/

    #искусственный_интеллект #вайбкодинг #разработка_ПО #ИИассистенты #ИИагенты #управление_разработкой #качество_кода #технический_долг #автоматизация #AIхайп

  9. Методология нейрослопа

    Нейросети с нами надолго. Даже если вдруг исчезнут OpenAI, Anthopic, Z.ai и прочие, мой личный Qwen 3.8 27B никуда не денется. Вопрос - a что с этим делать? Как разрабатывать софт в новую эпоху? Можно делать вид, что разработка не изменилась, но это - отрицание реальности. Можно продолжать работать без нейросетей, но новое поколение уже к ним пристрастилось, и ближайшее время с этой иглы не слезет. Есть такой университетский предмет, который все давненько подзабыли (а люди с ИТ-курсов его и в глаза не видели): "методология разработки программного обеспечения". Разработка хорошего ПО - это всегда вопрос методологии. Это и общие принципы архитектуры, и дисциплина работы, и возможность передать работу соседу, разделить между несколькими людьми, признать нечто готовым или не готовым. Без методологии разработка стремительно теряет управляемость. Как сейчас. Давайте разбираться, куда мы можем двинуть методологию в мире, где нейросети стали неотъемлемой частью разработки. Как в современную эпоху агентов писать рабочий код.

    habr.com/ru/articles/1085426/

    #нейрослоп #методология_разработки #разработка_в_эпоху_ИИ #AIагенты #TDD #память_проекта #сеть_инвариантов #вайбкодинг #антипаттерны #качество_кода

  10. Отдал сайт ИИ-агентам: из 111 находок аудита 25 пошли в мусор, 4 оказались выдумкой

    Мой сайт ведут ИИ-агенты. Они пишут код, правят тексты, проводят ревью, собирают и выкатывают. 207 коммитов. Я не буду рассказывать, как это ускорило работу — ускорило, это скучно и все уже слышали. Расскажу про то, о чём говорят реже: узкое место переехало с написания кода на его проверку. Агент производит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, и если не встроить проверку в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» перестаёт быть заметной. Две цифры для затравки:

    habr.com/ru/articles/1085422/

    #езон_код_будущего #ИИагенты #code_review #ревью_кода #CI #валидация #галлюцинации #NDA #автоматизация #качество_кода

  11. Кодирование ускорилось в разы, а проекты – нет. Куда пропал выигрыш?

    Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сахаров, я директор по работе с партнерами компании «Диасофт». Помимо очевидных обязанностей по работе с заказчиками, я отвечаю за то, чтобы мы выпускали решения, готовые к реальной работе у клиентов. Примерно с марта 2026 года мы перестраиваем разработку вокруг ИИ-агентов. Мы решили выйти за рамки помощи программисту в IDE и пересобрать весь процесс: от первого запроса клиента до запуска готовой системы. Для этого мы разобрали привычный порядок работы на отдельные шаги и передали большую часть из них агентам. Получившуюся цепочку мы называем «конвейером». Про него я уже рассказывал во время дискуссии на тг-канале «Департамент разработки» , но здесь разберемся детальнее.

    habr.com/ru/companies/diasoft_

    #диасофт #digital_q #ide #агент #harness_engineering #harness #конвейер #вайбкодинг #качество_кода #ускорение_разработки

  12. Хватит считать токены: почему KPI в эпоху ИИ превратились в фикцию

    Каждые несколько лет индустрия придумывает новую единицу продуктивности. Строки кода. Коммиты. Пул-реквесты. Теперь - токены. Схема одна: берём то, что легко посчитать, вешаем на дашборд и начинаем по этому оценивать людей. Счётчик крутится - значит, работа кипит. Отстающие подсвечиваются красным, лидеры - зелёным, и никто не задаёт неудобный вопрос: а что из этого дошло до пользователя? В 2026-м на эту роль назначили токены. Метрика удобная: она всегда под рукой, её видно в реальном времени, и её очень легко накрутить - достаточно оставить агента работать на ночь. Проблема в том, что она измеряет активность, а не результат. Ровно так же, как когда-то строки кода.

    habr.com/ru/articles/1082736/

    #kpi #метрики #управление_разработкой #продуктивность #продуктивность_разработчиков #технический_долг #качество_кода #менеджмент #менеджмент_проектов #управление_проектами

  13. «Агент тупит» — это диагноз инструкции, а не модели

    Год работы с ИИ-агентом на потоке отучил меня от фразы «модель поглупела». Почти всё, что выглядит тупостью или галлюцинациями, раскладывается на три дефекта инструкции: правило написано прозой, правило написано в форме «как не надо», у правила нет проверки. Хочу поделиться приёмами как это лечится, и рассказать про контур, в котором агент дописывает инструкцию себе сам. Замеров не будет, вместо них список того, что перестало происходить. Всё, на что я ссылаюсь, лежит в публичном репозитории; ссылки по тексту.

    habr.com/ru/articles/1083574/

    #сезон_код_будущего #ииагенты #claude_code #промптинжиниринг #llm #качество_кода #автотесты #prompt_injection #lowcode

  14. Пять способов навсегда поселить flaky‑тесты в своём CI

    Flaky‑тесты становятся проблемой задолго до того, как их количество начинает измеряться сотнями. Один нестабильный тест способен скрыть реальный баг, замедлить CI и заставить команду тратить время на повторные прогоны. В статье разберём, почему привычные решения вроде ретраев и sleep() часто маскируют проблему, как искать скрытые источники нестабильности и какие подходы помогают сделать автотесты предсказуемее. Узнать больше

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #flakyтесты #автотесты #тестирование_ПО #Playwright #pytest #автоматизация_тестирования #качество_кода #непрерывная_интеграция #стабильность_тестов

  15. Как писать моки, чтобы тесты падали вместе с продом: 7 частых ошибок

    Зелёные тесты не всегда означают, что код защищён от ошибок. Моки могут скрывать проблемы: принимать неверные вызовы, не замечать изменения интерфейсов и создавать ложное чувство надёжности. В статье разберём типичные ошибки при работе с unittest.mock , особенности patch , spec и autospec , а также когда лучше использовать фейки вместо моков. Разобрать ошибки

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #автоматизация_тестирования #автотесты #тестирование_ПО #Python #моки #unittestmock #pytest #качество_кода #разработка_ПО #тестовая_инфраструктура

  16. [Перевод] Софт может деградировать бесконечно

    Нередко для описания хромых кодовых баз используют метафоры вроде «тонущий корабль». Я же считаю, что эта аналогия ошибочна. Бизнес начинает тонуть задолго до того, как код достигнет гипотетического дна. Технический долг нельзя свести к банкротству, чтобы начать с чистого листа. Именно поэтому подобные метафоры, подразумевающие достижение некоего конца, лишь создают ложное чувство спокойствия. Программное обеспечение существует в умозрительной сфере. Его нельзя сравнивать со зданием или мостом, которые находятся в физическом мире, где вы можете их полноценно видеть и осязать. Если вы продолжите бесконечно добавлять в здание этажи и комнаты, оно в конечном итоге рухнет. Но у ПО нет такого жёсткого предела. Код всегда можно сделать ещё хуже. Всегда можно внести очередной слой абстракции или ещё больше ослабить производительность.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #ruvds_перевод #качество_кода #легасисистемы #управление_проектами #менеджмент #управление_разработкой #оптимизация_кода

  17. Сколько ваших проверок хоть раз возвращали False?

    Я делаю систему, которая собирает черновики производственных инструкций. В ней есть детектор опасных формулировок — и он исправно срабатывал на фразе «убедиться, что в зоне движения нет людей». То есть на правиле техники безопасности, как на его нарушении. Починил и задумался: а остальные шестьдесят проверок качества что-нибудь измеряют? Написал инструмент, который портит документы изнутри схемы и смотрит, какие проверки реагируют. Тридцать не реагируют ни на что. Дальше оказалось, что этот инструмент сам имел слепую зону, его отчёт считал не проверки, а строки, которые они печатают, а пороги из конфига в код не попадали. Семь уровней, и на каждом одно: проверка выглядит рабочей и не работает.

    habr.com/ru/articles/1080324/

    #мутационное_тестирование #метрики_качества #precision_и_recall #регулярные_выражения #ложные_срабатывания #Python #качество_кода

  18. ИИ ускорил разработчиков, но не разработку: результаты исследования 500+ команд

    ИИ уже генерирует больше половины кода, разработчики экономят по несколько часов в неделю, а компании продолжают наращивать бюджеты на AI-инструменты. Но данные большого исследования DX по 500+ инженерным компаниям показывают менее очевидную картину: пулл-реквесты становятся крупнее, ревью замедляется, уверенность в изменениях снижается, а высвободившееся время почти не превращается в новую разработку. Разбираемся, где на самом деле оседает выигрыш от ИИ и почему скорость написания кода всё хуже отражает эффективность команды. Изучить результаты

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #ИИ_в_разработке #LLM #генерация_кода #AIинструменты #качество_кода #автоматизация_разработки #результаты_исследования

  19. Как пересобрать метрики команды после внедрения AI‑агентов без ложного роста velocity

    После внедрения AI‑агентов дашборд разработки может показать красивую картину: больше PR, выше velocity, быстрее закрываются задачи. Но за этими цифрами иногда скрываются новые узкие места — перегруженное ревью, рост переделок и снижение прозрачности процесса. Разберём практический маршрут, как за четыре недели настроить атрибуцию AI‑изменений, сегментацию по риску и метрики полного цикла поставки, чтобы оценивать реальный эффект от использования агентов. Открыть гайд

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #искусственный_интеллект #AIагенты #метрики_разработки #DORA #управление_командой #продуктивность_разработчиков #DevOps #ревью_кода #качество_кода #CTO

  20. Четыре копии проекта и одно лабораторное чудовище. Как научить ИИ-агента писать код по правилам дизайн-системы

    На экране всё выглядело почти живым. Модель за несколько минут собрала страницу с карточками, статусами и бейджами. Казалось, мне можно закинуть ногу на ногу и допить кофе. Но затем код дошел до ревью. Под аккуратным интерфейсом скрывались styled.div , HEX-цвета и пропсы, которых в нашей дизайн-системе никогда не существовало. Получилось то самое лабораторное чудовище, которое хрипло дышит, но в проекте жить не может. Поэтому я поставил эксперимент с одной фронтенд-задачей, одной моделью и четырьмя одинаковыми копиями проекта. В первом случае оставил агента без подсказок, во втором дал ему скилл с правилами проекта, в третьем подключил MCP с документацией дизайн-системы, а в четвертом совместил всё сразу. Мне хотелось узнать, какая комбинация превратит генерацию кода в эликсир скорости, а какая породит еще одно чудовище, не способное пережить встречу с typecheck и build.

    habr.com/ru/companies/raiffeis

    #frontend_разработка #aiагенты #skills #ислледование #дизайнсистемы #harness #генерация_кода #model_context_protocol #контекст_для_LLM #качество_кода

  21. Долг понимания: почему ИИ-код опасен не тогда, когда что-то упало

    Три месяца назад я заметил неприятную закономерность в бэклоге: все чаще туда попадали мелкие фиксы вокруг кода, который до этого писал ИИ. Не аварии, не падения прода, не критичные инциденты — обычные доработки, которые на первый взгляд не выглядели тревожно. Сам код тоже не был плохим: аккуратная структура, нормальные имена, тесты, местами удачные абстракции. Такой PR сложно развернуть на ревью просто потому, что «что-то не нравится»: формально он выглядит как результат нормальной инженерной работы. Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий, я бизнес-архитектор и владелец продукта Goodt Insight (ИТ-холдинг LANSOFT). Отвечаю за архитектуру продуктов, которые живут в проде годами и переживают не один состав команды. ИИ мы используем каждый день — поэтому его эффекты я вижу не на демо, а на дистанции в месяцы, когда к коду возвращаются.

    habr.com/ru/companies/lansoft_

    #test #comprehension_debt #долг_понимания #ИИкод #AIgenerated_код #AIassisted_разработка #технический_долг #code_review #качество_кода #GitHub_Copilot

  22. Код‑ревью в эпоху ИИ: 7 ошибок, ведущих к инцидентам

    ИИ уже умеет за минуты генерировать сотни строк кода, но скорость ревью от этого не выросла. Разбираем семь ошибок, из‑за которых AI Code Review пропускает реальные дефекты, создаёт ложное чувство безопасности и постепенно превращает проверку кода в формальность. Разобрать ошибки

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #кодревью #AI_Code_Review #ИИ_в_разработке #LLM #качество_кода #pull_request #автоматизация_ревью #ИИагенты #технический_долг #контроль_качества

  23. ИИ, безопасность и VS Code: как меняется разработка на 1С

    Разработка на 1С давно вышла за пределы написания прикладного кода. В работу разработчика входят автоматизация, тестирование, контроль качества, безопасность, интеграции и все чаще - инструменты на базе ИИ. На INFOSTART TECH EVENT 2026 , который пройдет 8–10 октября в Санкт-Петербурге, этим вопросам посвящена секция «Приемы и практики разработки» . Ее программа строится вокруг инженерного опыта: какие инструменты команды уже используют, что они меняют в процессе разработки и с какими ограничениями приходится сталкиваться....

    habr.com/ru/companies/infostar

    #1С #разработка_1С #программирование #искусственный_интеллект #code_review #VS_Code #HashiCorp_Vault #тестирование #качество_кода #infostart_tech_event

  24. [Перевод] Три месяца с Claude: хороший ассистент, плохой программист

    LLM всё чаще становятся частью рабочего процесса разработчика, но вместе с ускорением приносят новую проблему: как понять, где ассистент действительно помогает, а где уверенно ведёт по ложному следу. В статье разобрали опыт трёх месяцев работы с Claude: в каких задачах он экономит время, где начинает галлюцинировать и почему с генерацией кода всё сложнее. Узнать подробнее

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #LLM #Claude #ИИассистенты #генерация_кода #галлюцинации_LLM #AI_coding_assistant #разработка_ПО #качество_кода #поиск_информации #ИИ_в_программировании

  25. После Тьюринга: может ли машина программировать?

    Может ли машина программировать — или она лишь продолжает намерение человека? Споры о вайбкодинге часто застревают между восторгом от скорости и страхом потерять контроль. Но практический вопрос точнее: при каких условиях созданной с участием ИИ программе можно доверять? В статье я рассматриваю вайбкодинг как новый слой между намерением и программным кодом и разбираю одиннадцать возражений: от почти правильных ответов, технического долга и ложных тестов до безопасности, перегруженного ревью и утраты навыков. Попробуем провести границу между полезным делегированием и отказом от инженерного понимания.

    habr.com/ru/articles/1069038/

    #вайбкодинг #ИИ_в_разработке #генерация_кода #AIассистированная_разработка #программные_агенты #LLM #качество_кода #безопасность_ПО #будущее_программирования #Алан_Тьюринг

  26. Пятнадцать месяцев финтеха агентами: кривая качества по всей истории проекта

    У меня 12 лет опыта в Go. И я больше не имею права назвать себя программистом: мой код не пройдёт ту планку качества, которую я выставил для своих агентов. Хотя честнее так: они сами её выставили, я лишь ставил цели. Заявление громкое, но у меня есть график. Красная пунктирная линия на нём: уровень моего лучшего рукописного кода. Синяя кривая: код, который пишут агенты. В апреле 2026 кривая ушла под красную линию и продолжает падать.

    habr.com/ru/articles/1068920/

    #статический_анализ #линтеры #ииагенты #агентная_разработка #llmdd #качество_кода #golang #claude_code #glint #финтех

  27. Ваш агент не тупой — ему просто неудобно

    Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода, продакты хвастаются фичами без программистов. Почему агент буксует в вашем репозитории и как это измерить. Читать про Agent Comfort

    habr.com/ru/articles/1064012/

    #context_engineering #агентская_разработка #AIагенты #Claude_Code #code_review #качество_кода #DevOps

  28. От хаоса к порядку: как управлять техдолгом

    Сталкивались с проектами, где накопленный технический долг замедляет работу команды и усложняет развитие продукта? В этой статье Ирина – тимлид компании «Совкомбанк Технологии» – подробно расскажет, как ей вместо с командой удалось выстроить работу с техническим долгом на проекте с 8-летней историей: с чего начать, как приоритизировать задачи, какие инструменты и процессы внедрить. Материал будет особенно полезен тем, кто работает в проектах с долгой историей и вынужден совмещать поддержку старого кода с внедрением новых решений.

    habr.com/ru/companies/sovcomba

    #рефакторинг #проверка_кода #разработка #технический_долг #легаси #качество_кода #приоритизация #планирование

  29. [Перевод] Кто платит за AI-продуктивность: почему выгорают middle-инженеры

    В современной разработке AI-ассистенты для кодинга создали кризис, о котором никто не говорит. Junior-инженеры работают быстрее, чем когда-либо. Senior-инженеры проектируют архитектуру с меньшими усилиями. А что происходит с вашими middle-инженерами? Они тихо тонут: большую часть времени вылавливают ошибки AI, которые не попадают ни на один дашборд. Я называю это проблемой «невидимого валидатора». Опираясь на опыт создания AI-платформ, которые обслуживали более 100 миллионов пользователей на enterprise-масштабе, в этой статье я разберу, как ваши лучшие инженеры субсидируют продуктивность всех остальных… и что сделать, пока они не ушли. Разобрать проблему

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #управление_командой #AI_в_разработке #продуктивность_разработчиков #качество_кода #инженерные_команды #выгорание_специалистов

  30. Почему фронтенд съедает больше времени, чем бэкенд

    Статья про то, как построить приложение с AI-ассистентом и не застрять на самом неприятном месте, когда бэк готов, а интерфейс внезапно съедает недели. Почему современный фронтенд сложнее, чем кажется снаружи. Особенно если вы идёте через spec-driven development, пишете требования вместо кода и ждёте, что Claude, Cursor или Kiro быстро соберут работающий продукт. 👀 Внутри: перекос фронта и бэка по объёму кода, состояние кнопок и форм, дизайн-системы, локализация, accessibility, тысячи npm-зависимостей, скучные интерфейсы от LLM, Playwright MCP, Figma MCP, визуальные тесты и планирование проекта с нормальным запасом на UI-грабли. Заходите, читайте и делитесь своим опытом AI-разработки ❤️

    habr.com/ru/companies/X5Tech/a

    #aiассистенты #specdriven_development #vibe_coding #фронтенд #вебразработка #интерфейсы #playwright_mcp #дизайнсистема #accessibility #качество_кода

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.