Пояснительная бригада приехала: ИИ может знать Левенчука, но не знает вашу работу

ИИ может знать статьи, книги, GitHub, конференции, модные слова и даже примерно понимать, кто такой Анатолий Левенчук.

Но вашу конкретную работу он не знает.

Возьмём простую ситуацию: мидл-программист работает с ИИ.

ИИ может объяснить паттерны проектирования, написать кусок кода, предложить тесты, найти ошибку, сравнить библиотеки и даже звучать как очень уверенный senior.

Но он всё равно не знает вашу команду, ваш код, ваши договорённости, ваш уровень допустимого риска, вашу историю костылей, ваш релизный календарь и то, что у вас "быстро поправить" иногда означает "потом три месяца поддерживать".

Он не знает, что в этой задаче важнее: скорость, читаемость, обратная совместимость, производительность или снижение техдолга.

Он не знает, что этот модуль нельзя трогать без соседней команды.

Он не знает, что похожее решение уже ломало прод.

Он не знает, где можно попросить его сгенерировать черновик, а где нужен человек, который понимает последствия.

❤ И вот тут появляется SPF.

SPF — это предметный регламент для ИИ-агента. Не общая инструкция "думай лучше", а правила работы внутри конкретной области.

Например, SPF для мидл-программиста описывает не "объект, метод и результат" вообще, а живые рабочие ситуации:

— как разбирать мутную задачу из трекера;
— как просить ИИ предложить варианты реализации;
— как проверять сгенерированный код;
— как готовить pull request;
— как отличать полезный рефакторинг от опасной переделки;
— как выбирать библиотеку;
— как описывать баг так, чтобы его можно было воспроизвести;
— как не отдавать ИИ решение, за которое потом отвечает разработчик.

FPF даёт общий язык рабочих ходов.

SPF переводит его на язык предметной области.

Для программиста это уже не "удержи контекст", а "учти сервис, модуль, API, контракт, тесты, релиз, владельца кода и риск для прода".

Не "собери варианты", а "предложи три реализации: быструю, безопасную и более архитектурную; покажи цену поддержки каждой".

Не "проверь результат", а "проверь, не сломаны ли публичные контракты, нет ли скрытой зависимости, покрыт ли крайний случай, понятен ли код человеку на ревью".

Не "задай границы самостоятельности", а "не меняй схему данных, не переписывай модуль целиком, не предлагай миграцию без плана отката, сначала спроси человека".

Вот почему SPF может сильно изменить рабочие процессы.

ИИ перестаёт быть просто генератором текста или кода. Он начинает работать по предметным правилам: знает, где черновик, где решение, где риск, где надо остановиться и где нужно вернуть человеку вопрос.

И это меняет позицию специалиста.

Вы всё меньше заняты тем, чтобы вручную разгребать красивую, но сомнительную выдачу ИИ. Всё больше — тем, чтобы задавать правила работы агенту: что можно делать самостоятельно, что проверять, какие ошибки типичны, какой результат годится для следующего рабочего шага.

За SPF почти год работы над FPF: сначала собирался общий язык рабочих ходов, а теперь появляется следующий шаг — предметные регламенты для конкретных областей.

На бесплатном практикуме мы не будем строить большой SPF для всей профессии.

Мы возьмём одну повторяющуюся задачу из вашей работы и соберём первый SPF-0: маленький регламент, по которому ИИ-агент начнёт работать точнее в одной конкретной ситуации.

Это может быть задача программиста, аналитика, руководителя, исследователя, методолога, преподавателя, архитектора, продуктового специалиста — любой области, где ИИ уже помогает, но часто промахивается.

28 июня, 11:30 МСК — бесплатный вводный практикум Анатолия Левенчука
"ИИ знает почти всё. А вашу работу — нет"

Форма подготовки: https://forms.gle/Y89cievfJMVfcS4TA

После заполнения вы получите маршрут с инструкцией на почту: что открыть, какой пример взять и с чем прийти на практикум.