TGViewer
Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе @inside_ai_tech · 4.8K subscribers
Post #148 1.26K
Nocode умер, да здравствует nocode

Всю дорогу разработчики пытались упрощать создание программ. Начинали с Assembler, с каждым новым языком программирования повышали уровень абстракции, создавали библиотеки / фреймворки для упрощения и ускорения разработки.

В итоге мы дошли от Assembler до Python, Go, TypeScript и других языков. Попытались пойти дальше и сделать инструменты nocode — ещё одну абстракцию, которая позволит создавать системы не программистам.

В итоге получали очень нишевый инструмент автоматизации или очередной язык программирования мышкой с проблемами версионируемости и наблюдаемости. Характерный пример — n8n. Кто на нём пытался собрать что-то больше прототипа, неизбежно сталкивался с множеством проблем, которые решались большими костылями.

С приходом кодинговых агентов целесообразность в ноукоде драматически упала: агенты кратно лучше работают с кодом, чем с платформами ноукода, е2е реализуют более сложные системы без болей ноукода, так как системы построены на коде, для которого придумали механизмы версионирования, стабильного обновления и наблюдаемости.

Но все же возникает вопрос, как построить систему с идеологией ноукода, где разрабатывают и обновляют не программисты, есть простой деплой без девопсов и наглядная визуализация. При этом без минусов ноукода, описанных выше.

Этот подход — Spec-Driven Development.

Давайте вспомним подход enterprise-компаний: есть бизнес аналитики, которые формируют требования и скоуп, есть системные аналитики и архитекторы — они придумывают, как система вписывается в текущий ландшафт и взаимодействует с другими системами. Программисту в таких компаниях остаётся транслировать проработанные требования в код, доработав детали, которые не учли на этапе проектирования.

В итоге получается, что текущие процессы компании уже заточены под формирование требований и только процесс создания кода остаётся всё ещё на людях. А что, если принять документацию как код, и на её основе генерировать код с помощью агентов.

В итоге мы получим новый уровень абстракции nocode в виде спецификации и детерминированную реализацию в формате кода и тестов, которая лишена минусов ноукод-систем. При этом полностью отходим от участия кодера (намеренно использовал эту формулировку вместо «разработчика») в создании кода.

Возникает справедливое возражение: агенты же нейрослоп кодовый генерируют. Через некоторое время это невозможно будет поддерживать.

Да, всё так. Поэтому нужно строить принципы-правила-навыки, по которым агент будет работать. То есть задача разработчика смещается от ручной трансляции требований из спецификации в код в создание конвейера для агентов, мониторинга качества «продукции» и оперативного реагирования на нарушение технологического процесса.

Как это реализовать, поделюсь в следующем посте. Чтобы сузить скоуп, расскажу про агентские автоматизации, а не системы общего назначения.

#александр_опрышко
  • 👍 13
  • ❤ 8
More from @inside_ai_tech
  1. Sep 15, 2026Больше возможностей для работы с изображениями в Agent Platform ▪️ Добавили топовые графич…
  2. Sep 10, 2026Эпоха жирного SaaS заканчивается Ещё лет пять назад мы жили так: нужна функциональность —…
  3. Sep 8, 2026Разработали AI-поиск по сотням документов Level Group и получили точность ответов выше 90%…
  4. Sep 3, 2026Агенты и агентские автоматизации В прошлом посте писал про Spec-Driven Development, которы…
  5. Sep 1, 2026🔥 Вместе с Selectel собрали коллег на встречу «ИИ-шашлыки: Well done. Доводим AI до окупа…
  6. Aug 20, 2026MCP для Яндекс Трекера пробил 100 звёзд на GitHub⭐️ Когда-то давно мы сделали сервер для с…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →