Из находки ИИ-радаров вырос лонгрид для Хабра

В понедельник оба моих ИИ-радара зацепились за одну гипотезу: агенты ускоряют написание кода быстрее, а проверка и выпуск начинают отставать. Я пошёл её проверять и вместо короткого продолжения написал полноценный лонгрид для Хабра.

Самую интересную цифру я вынес в заголовок: агенты дали оценённый рост коммитов до 240%, проектов до 80%, релизов только до 30%. Это не прямая конверсия коммитов в релизы, но разрыв хорошо показывает проблему: агенты ускоряют написание кода гораздо сильнее, чем выпуск изменений, и новое узкое место возникает во всём остальном SDLC. Код писать стало дешевле, но ревью, тестирование, архитектурный контроль и релизы не ускорились вслед за клепанием коммитов.

После исследования я стал увереннее в исходной гипотезе. Когда команда переходит от личного помощника к нескольким автономным агентам, важнее становится качество системы вокруг модели — спецификации, общий контекст, ограничения, автоматические проверки, история решений и обратная связь после релиза.

В лонгриде разбираю, где застревает поток AI-кода, какую обвязку уже строят LinkedIn и Atlassian и какими метриками искать новое ограничение. Приглашаю вас почитать и поддержать мою работу ❤️

Приятного чтения!

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📝 @ulshinblog