Идем дальше в контексте где и как хранить знания.

На днях узнал что в одном крупном банке начали писать спецификации в репе рядом с кодом запуская эксперимент с множеством команд. Сделано это в 1 очередь не из классических плюсов подхода docs as code, а потому что это лучший AI driven подход в настоящее время.

А мы как раз сейчас думаем об обновлении стандарта структуры документации: коллеги аналитики из Вебпрактика представили хороший стандарт спецификации в confluence, но меня гложат сомнения.

- С одной стороны я понимаю что чуть позже я могу и RAG построить по этой доке, и MCP прикрутить.
- С другой, очевидно понимаю что если писать спеку в репозитории то можно применять паттерны SDD простым кодовым агентом БЕЗ ВСЯКИХ НАДСТРОЕК, здесь и сейчас. А RAG не всегда точная штука, не достаточно строго детерменирована.

Да, вытекают и подводные камни, как необходимость адаптации части аналитиков (у нас лишь часть работает с docs as code) и геренацию документации которую может комментить удобно клиент и прочие минусы, но использование AI потенциала здесь и сейчас возможно это все переплевывает.

Но там возникают и следующие вопросы как ее хранить в репозитории. Кажется что SDD фреймверки в виде speckit и openspec возможно не сильно для этого удобны.

Если вы уже меняли образ и структуру своей спецификации для большей AI friednly — делитесь опытом, мне очень интересно)