Как AI меняет SDLC

Еще один взгляд на то, как фундаментальные свойства агентской разработки могут в скором будущем поменять весь SDLC:

👉Классический SDLC (Requirements->Design->Code->Test->Review->Deploy) представлял из себя довольно долгий цикл, который в лучшем случае мог занимать несколько часов, а в худшем – недели и месяцы. В работе с агентом этот цикл схлопывается и становится намного быстрее – и в отличие от классического может прогоняться очень много раз.
👉Этап сбора требований размазывается по нескольким прогонам такого цикла – нет смысла заранее сильно вкладываться в спеку, если многие детали можно будет обраружить после первой наивной попытки реализации фичи.
👉Похожая история и с этапом дизайна. Разумнее становится не пытаться проработать всю архитектуру до старта задачи, а дать агенту правильный контекст, вместе с ним исследовать возможные опции, и выбрать подходящую вам по трейд-оффам.
👉TDD становится дефолтной методологией, а не чем-то, о чем чаще всего рассказывают на конференциях.
👉Code review должен отмереть в своем текущем виде – человек должен вовлекаться в цикл только в том случае, когда агент сам не может принять какое-то важное решение. В остальном роль человека – выстроить правильный harness, чтобы цикл мог исполняться без него.
👉Аналогично и с deployment, он должен происходить автоматически, без участия человека – но мониторинг становится еще более важен.