AI-Disrupt PDLC на практике: где ИИ реально разгоняет работу, а где просто рисует видимость кипучей деятельности (личный опыт на своих проектах)

Последние месяцы я щупала актуальные ИИ-инструменты и обкатывала их на собственных проектах. Мне не хотелось просто клепать код нейронкой — хотелось пересобрать весь цикл разработки: от постановки задачи до тестов, ревью и проверки безопасности.

Планирование — вот где выигрыш самый честный. Раньше я нередко кидалась писать код «с коленки». Сейчас сначала проговариваю намерение: цель, ограничения, edge-cases и требования к безопасности. Дальше агент помогает накидать спецификацию, acceptance criteria, декомпозицию, черновик архитектуры и список рисков. Такой план после ручного ревью отнимает 30–60 минут вместо одного-двух вечеров. И ускорение тут стабильное: агенты неплохо вылавливают противоречия и забытые сценарии.

Читать далее

👉 About Python