Про кейс Block

Посмотрел доклад Энджи Джонс с AI Engineer World's Fair: два года она переводила инженерию Block на AI-агентов — весь путь с цифрами и неудобным финалом.

Началось с парадокса. Через пару месяцев 90% инженеров регулярно пользовались агентами — на бумаге компания all-in on AI. А CEO был уверен, что инженерия AI не использует: фичи до клиентов быстрее не доезжали. У Энджи были метрики и счета за токены, но прав был CEO: adoption сам по себе ценности не даёт.

Чтобы понять, где застряли, Энджи построила шкалу зрелости — она мерит не агента, а инженера:

0 — AI не используется вообще;
1 — AI как autocomplete;
2 — чатится с агентом, но код и PR делает сам;
3 — делегирует агенту задачи и ревьюит результат;
4 — гоняет несколько агентов параллельно;
5 — отдаёт целую задачу и получает готовый к выкатке результат.

Почти вся организация сидела на единичке-двойке.

До третьей добирались через чемпионов, а не массовое обучение. Правило 1/9/90: в сообществе 1% создаёт, 9% участвуют, 90% молча потребляют — учить всех 3500 бессмысленно, вкладываться надо в тот процент, который поднимет остальных. Полсотни инженеров получили треть рабочего времени и приводили репозитории в порядок для агентов: agents.md, файлы правил, обязательный AI-ревьюер. Плюс делегирование перенесли туда, где рождается работа: баг в Slack — агент предложил варианты, команда выбрала, PR через пять минут. Итог трёх месяцев: AI-authored кода +69%, автоматических PR — в 21 раз.

Четвёртая ступень ломает ревью: PR в разы больше, живые ревьюеры не успевают — лечится обязательным AI-ревьюером и циклом auto-fix (один агент находит, другой чинит).

Пятая потребовала не инструмента, а модели организации: оркестратор Builder Bot с картой всех 25 000 репозиториев компании — без неё агент пишет локальный патч, но не спланирует изменение через несколько систем.

Это ровно те этапы, про которые я писал вчера: agents.md в репах — context engineering, AI-ревьюер с auto-fix — харнесс, Builder Bot для любого сотрудника — облачная платформа агентов. Block прошёл их на практике.

И финал. «Это ощущалось как мечта — пока не стало кошмаром»: в феврале Block сократил 4000 человек, почти 40% штата, в день лучшего квартала в истории. Из-за ИИ? Джек Дорси говорит прямо: AI-инструменты плюс маленькие плоские команды — новый способ работать. Скептики возражают: перенаняли в ковид и завернули оптимизацию в модную обёртку; Дорси перенайм признаёт, но одним им всё не объясняет. Доклад заканчивается вопросами без ответа: что мы делаем, куда идём и точно ли хотим туда попасть.

#AI #AI4SDLC #Engineering #Management