Этот отчёт ментата заслуживает быть приведённым полностью =>

Итоги. Часов 8 "одним подходом", около 2 тыс. руб. и оно работает) Пришлось потом пару мест поправить, но это я некорректно описал эти места.
Выводы и впечатления.

1. Общее эмоциональное.
Нахожусь "под впечатлением" от такого способа разработки.
С одной стороны - в "один подход" часов за 8 (и около 2 тыс. рублей) с нуля сделан проект. Ещё и актуальная документация при проекте. И "вау!" ощущение от возможностей. AI же в SDD не просто прописывает спеки и код, но и уточняет мутное, напоминает забытое, проверяет согласованность требований. При этом работа ощущается очень плотная, но это не программирование, а именно формулирование требований, принятие решений. При обычной работе такое получается не так плотно, а "размазано". Можно пописать требования, потом код какой-то сделать, потом вернуться к требованиям. И больше кода, чем требований.

С другой стороны - нет вот этого ощущения "магии кода", когда что-то творишь, создаёшь, какие-то сложности преодолеваешь. И вдруг оно заработало! Вместо этого много ревью, а это так не вдохновляет, как писательство. Также самостоятельное написание кода даёт какое-то ощущение уверенности в нём что ли: код пишешь сам, тесты сам (ошибки тоже сам :) ) и всю структуру детально представляешь.

2. Размышляя над предыдущим пунктом появились следующие тезисы.
1) Вопрос не только в AI. Я стокнулся с коллективной работой, которая мне не так привычна. Мне привычна "self" работа, когда если и разбираешься, то, в основном, в своём коде. А здесь масса новых решений, хотя бы просто применение функций, которыми не пользуюсь. И это хорошо, это развитие и некоторая возможность почувствовать себя внутри команды, даже не общаясь при этом с людьми)

2) Добавило сложности недостаток практики в английском. Спеки на английском. Понимаю их, конечно, но читать получается намного медленнее, чем на русском. И вроде как можно язык поменять (находил в документации как настраивать). Но в английском есть чёткость и, думаю, лишние конвертации между языками не будут на пользу (как с точки зрения точности, так и просто расходов токенов моделью).

3. Получился не big конечно, но "small ball of mud". Большая связность модулей, переменные, которые "протаскиваются" насквозь через кучу функций, хотя вроде как файлы отдельные и некоторое архитектурное разбиение присутствует: вот конфигурация, вот преобразование, вот выгрузка и т.д. Но такой результат ожидаем, так как проект я задавал в основном"декларативно". Прописывал именно требования к проекту, но почти ничего про реализацию (не считая предпочтений по библиотекам, базе данных и какие константы использовать). Поэтому AI делало по своему усмотрению. И если спеки мне понятны, то модули их связность были оставлены "на усмотрение" AI. Благо, проект небольшой всё достаточно понятно, но некоторые связи уже долго отслеживать. Вывод - нужно над архитектурой проекта работать самостоятельно, не давая на откуп AI и прописывать в требования.

4. Более узкие моменты.

4.1.Пока не полностью понял логику где что должно быть - поищу ещё в документации. Сейчас весь "architecture-skeleton" отправлен как финальная стадия в архив, который в папке changes (там и proposal .md и design .md). То есть самый верхнеуровневый взгляд в архиве. А в спеках (то, что не в архиве) только сами исполненные спеки - но это же более низкий уровень представления. То ли так и должно быть, то ли я что-то не так сделал. Поразбираюсь.

4.2. LLM конечно деньги тратит очень бодро. И мелкие правки рождают много движения (например, в сводном отчёте в одном поле изменил на его значение на разность того, что было, и соседнего поля - сразу масса обращений к LLM). Сначала моделью выбрал привычную Claude Sonnet 5. Потом решил экономить и заменил на дешёвый Deepseek v4.1 flash, но он слишком косноязычный оказался. А Deepseek V4 Pro получилась вполне подходящим компромиссом. Также, думаю, нужно работать меньшими задачами. Я, по сути, весь проект сразу делал. И AI для проверок все документы перечитывала. Также, возможно, для больших проектов стоит добавлять RAG и/или graphify.

P.S. Немного о эмоциях в процессе. Восхищение магией AI и вместе с тем некоторый лёгкий страх касательно трансформации мира в целом в связи с AI) Понятно, что LLM, что просто некоторый подбор очередных самых подходящих слов (токенов). Но когда машина тебе пишет "Сами правила конвертации, проверок и формирования строки отчёта вы опишете отдельно." (в изначальном задании писал, конечно, что позже напишу). Или аккуратно уточняет мутные формулировки "Это разные направления, и они оба выглядят правдоподобно, но я не хочу угадывать. Из вашей фразы «превышение второй суммы допустимо» я читаю именно ваши исходные формулы:". Или написал правила конвертации, а также дал пример исходного файла и результата - а оно взялось проверять правила на этом примере. Плюс чёткое подтверждение действий, перепроверки (со спеками, тесты). Появляется внутренний вопрос, а точно ли это компьютер и он неодушевлённый?) Короче, я его иногда боюсь))