Монорепы на пути к AI SDLC
В прошлом посте рассказывал про то, как мы перенесли документацию в гит и сделали удобный инструмент согласования бизнес-требований с заказчиками.
Следующий шаг «сближения» данных и сбора общего контекста для разработчиков и агентов — создание монорепы / общего воркспейса с несколькими репозиториями у проекта.
Классическая картинка выглядит так: есть репа с бекендом, есть с фронтендом, и еще несколько вспомогательных реп на какие-то смежные сервисы.
Сама структура репозиториев не позволяет одним коммитом добавить функционал: нужно, например, сделать бек, потом фронт, а часто это еще и разные специалисты и разные задачи в трекере, за синхронизацией которых между собой следят менеджеры и тимлиды.
Это очевидная точка оптимизации на пути к AI SDLC. Если я могу (утрированно) сгенерить код фронта за час, но мне нужно ждать целый день, чтобы его передать следующему спецу, который сделает бек, а потом это все сливать в стейдж, чтобы отдельно интеграционно потестит, то я теряю уйму времени на передаче контекста и отслеживание статусов атомарных задачек и контроля их синхронизации. Никаким кратным ускорением не пахнет.
Соответственно, возможность, которую хочется использовать в AI SDLC — атомарной задачей должна стать сама фича, а не ее кусочки. А для этого мне нужно в одном месте собирать все артефакты: от бизнес-требований (см предыдущий пост) до автотестов. Это место — в идеале монорепа. Тогда я смогу одним коммитом вмержить целый блок функционала: и актуальные бизнес-требования, и техническую спецификацию, и реализацию, и автотесты.
Это гарантирует синхронизацию артефактов между собой, сократит время на менеджмент подзадач, позволит агентам точнее выполнять задачу.
Идеальный процесс тогда может выглядеть так:
– Аналитик собирает требования, кладет расшифровки звонков в репу, любые другие артефакты в процессе анализа, и генерит документацию по бизнес требованиям. Все это в ветке монорепы.
– Опционально аналитик может даже сгенерировать прототип в реальном коде на основе своих же бизнес-требований и показать клиенту (автоматический деплой из фича-ветки, такая вот нативная интеграция наших услуг)
– Менеджер / тимлид в этой же ветке может загрумить задачки, поразгоняв с агентом. И сразу же завести их в трекере по mcp, если нужно. Автоматически приложив в задачу ссылку на документацию в нашем же сервисе.
– Разработчик вместе с агентом реализует фичу в этой же ветке, глядя на согласованные бизнес-требования и прототип (который он потом просто выкинет) прямо в этой же ветке. Обновляет автоматически документацию, если есть изменения в процессе.
– Ветка проходит ревью у тимлида целиком.
– Тестировщик тестит эту же ветку (снова нативная интеграция фича-стендов) в изолированном окружении и дописывает автотесты.
Фича стала набором связанных артефактов и они все одной транзакцией попали в основную ветку при мерже.
Я специально на каждом шаге в примере приводил разных специалистов, хотя уже видно, что следующие шаги на пути к AI SDLC — это скиллы, которые позволяют с должным уровнем качества делать эти шаги с помощью агентов. А потом какие-то шаги делать автономно. Про это буду писать в следующих постах по мере реализации на практике.
#сергей_чернобровкин
В прошлом посте рассказывал про то, как мы перенесли документацию в гит и сделали удобный инструмент согласования бизнес-требований с заказчиками.
Следующий шаг «сближения» данных и сбора общего контекста для разработчиков и агентов — создание монорепы / общего воркспейса с несколькими репозиториями у проекта.
Классическая картинка выглядит так: есть репа с бекендом, есть с фронтендом, и еще несколько вспомогательных реп на какие-то смежные сервисы.
Сама структура репозиториев не позволяет одним коммитом добавить функционал: нужно, например, сделать бек, потом фронт, а часто это еще и разные специалисты и разные задачи в трекере, за синхронизацией которых между собой следят менеджеры и тимлиды.
Это очевидная точка оптимизации на пути к AI SDLC. Если я могу (утрированно) сгенерить код фронта за час, но мне нужно ждать целый день, чтобы его передать следующему спецу, который сделает бек, а потом это все сливать в стейдж, чтобы отдельно интеграционно потестит, то я теряю уйму времени на передаче контекста и отслеживание статусов атомарных задачек и контроля их синхронизации. Никаким кратным ускорением не пахнет.
Соответственно, возможность, которую хочется использовать в AI SDLC — атомарной задачей должна стать сама фича, а не ее кусочки. А для этого мне нужно в одном месте собирать все артефакты: от бизнес-требований (см предыдущий пост) до автотестов. Это место — в идеале монорепа. Тогда я смогу одним коммитом вмержить целый блок функционала: и актуальные бизнес-требования, и техническую спецификацию, и реализацию, и автотесты.
Это гарантирует синхронизацию артефактов между собой, сократит время на менеджмент подзадач, позволит агентам точнее выполнять задачу.
Идеальный процесс тогда может выглядеть так:
– Аналитик собирает требования, кладет расшифровки звонков в репу, любые другие артефакты в процессе анализа, и генерит документацию по бизнес требованиям. Все это в ветке монорепы.
– Опционально аналитик может даже сгенерировать прототип в реальном коде на основе своих же бизнес-требований и показать клиенту (автоматический деплой из фича-ветки, такая вот нативная интеграция наших услуг)
– Менеджер / тимлид в этой же ветке может загрумить задачки, поразгоняв с агентом. И сразу же завести их в трекере по mcp, если нужно. Автоматически приложив в задачу ссылку на документацию в нашем же сервисе.
– Разработчик вместе с агентом реализует фичу в этой же ветке, глядя на согласованные бизнес-требования и прототип (который он потом просто выкинет) прямо в этой же ветке. Обновляет автоматически документацию, если есть изменения в процессе.
– Ветка проходит ревью у тимлида целиком.
– Тестировщик тестит эту же ветку (снова нативная интеграция фича-стендов) в изолированном окружении и дописывает автотесты.
Фича стала набором связанных артефактов и они все одной транзакцией попали в основную ветку при мерже.
Я специально на каждом шаге в примере приводил разных специалистов, хотя уже видно, что следующие шаги на пути к AI SDLC — это скиллы, которые позволяют с должным уровнем качества делать эти шаги с помощью агентов. А потом какие-то шаги делать автономно. Про это буду писать в следующих постах по мере реализации на практике.
#сергей_чернобровкин