Его основная мысль: агенты уже способны генерировать код намного быстрее человека, но окружающие процессы почти не изменились. Планирование, согласования, тестирование, проверка безопасности и выпуск по-прежнему работают с человеческой скоростью.
Узкое место просто переместилось из написания кода в соседние этапы.
Anthropic называет предлагаемую модель
AI-native SDLC. Привычный линейный процесс превращается в замкнутый цикл, внутри которого каждый этап создает версионируемый артефакт для следующего:intent.md -> spec.md -> plan.md -> код и тесты -> PR с результатами проверок -> отчет об инциденте или новый intent.mdВсе это хранится в Git. История коммитов одновременно становится журналом изменений: кто сформулировал задачу, что предложил агент, какие решения принял человек и что в итоге попало в продакшен.
Как выглядит сам процесс?
На этапе планирования автор идеи обсуждает проблему с Claude. Результат фиксируется в
intent.md: что требуется изменить, зачем, какие системы затрагиваются и какие ограничения нужно учитывать. Владелец продукта проверяет документ и принимает решение о продолжении работы.Дальше агент превращает намерение в
spec.md с требованиями и проектным решением. Политики безопасности, архитектурные правила и требования к интерфейсу подключаются через Skills. Спорные места агент должен явно отметить, а человек - разрешить до начала реализации.Разработка начинается с
plan.md. В нем перечисляются изменяемые файлы, порядок работы, риски и проверки результата. После утверждения плана агент пишет код. Контекст проекта хранится в CLAUDE.md, повторяемые правила оформляются как Skills, а обязательные ограничения обеспечиваются через hooks.Для тестирования предлагается два уровня. Первый - обычные сборка, линтеры и автоматические тесты, которые агент обязан запустить перед завершением задачи. Второй - evals для проверки самого агента. Если команда меняет модель, системные инструкции, Skills или hooks, набор реальных задач должен показать, что качество работы не ухудшилось.
Во время развертывания агент проверяет PR, исправляет замечания и готовит релиз. Человек оценивает соответствие исходному замыслу и уровень риска. Критические действия, включая выпуск в продакшен, защищаются программными ограничениями и явными согласованиями.
Эксплуатация замыкает цикл. Детерминированный мониторинг обнаруживает выход метрик за допустимые границы, после чего агент подключается к диагностике. Небольшая проблема может закончиться PR или откатом. Более крупная превращается в новый
intent.md и снова проходит весь процесс.Роль инженера в такой модели заметно меняется. Больше внимания уходит на формулирование намерения, проектирование ограничений, проверку артефактов и оценку риска. Стабильность процесса обеспечивают тесты, CI, изоляция, права доступа и автоматические шлюзы.
Плейбук сильно привязан к Claude Code и продуктам Anthropic, однако сама схема применима шире. Главная идея заключается в перестройке всего процесса разработки вокруг работы агентов, а не в добавлении генерации кода в одну из существующих стадий.
Плейбук в блоге Anthropic:
https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook
Какой подход при разработке с ИИ-агентами используете вы в рабочих проектах? Пишите в комментариях 😎