Внутри компании все бегут в светлое будущее
и повышают уровень грамотности в AI за счёт внутренней платформы с курсами. У каждого своя карта развития. Проходят все - разработчики, аналитики, тестировщики, владельцы продуктов, руководители разного уровня.
Компания большой молодец!
Всё делается для того, чтобы как можно скорее внедрить LLM во все процессы и замкнуть цикл от идеи до фичи в продакшен. Причём речь не только про фичи, но и про операционку и все подразделения бизнеса.
Амбициозная задача и очень правильная для компании такого масштаба.
Сейчас ещё подтянули кодингового агента, стало сильно лучше. Пока тюнят свои модели, дают возможность пользоваться опенсорсными, которые развёрнуты в контуре на своих серверах.
Внутри появляется много решений от разных команд – от скиллов, агентов и mcp до полноценных фреймворков. Очень скоро, думаю, будет полноценный event loop, где всё будет обмазано SDD в лице OpenSpec и цепочкой инструментов, которые будут связаны между собой через mcp, skills и единственным источником истины – папкой со спеками внутри репы продукта.
Будет всё как раньше, но более связно – что-то не понял, пошёл посмотрел спецификации. Только разраб ищет спеки в коде, аналитик заходит через confluence, а тестировщик через jira. Надо больше инфы – лезут в кодинг агента, через него дергают tools, mcp, skills для получения актуальной инфы. Всё будет сопровождаться метриками, дашбордами и другими штуками, которые будут больше как рекомендациями от агента с разными уровнями критичности. Агенты будут помощниками, которые постоянно будут обогащаться за счет базы знаний. Каждый член команды будет понимать, где у него просадка. Уже сейчас есть, надо отдать должное, очень удобные диаграммы, где можно понять, что нужно подтянуть в знаниях, чтобы идти в ногу со временем и лучше перформить. Такое будет и для фич.
Человек никуда не уходит, автоматизации становится больше, основной язык общения становится человеческий язык. Тема боянистая и уже как два года очевидная, но лично мне только сейчас этот подход стал заметен внутри бигтеха. Наконец-то созрели инструменты как внутри, так и в мире!
Я вот вписался в новый курс AI Agents Engineering by JS Community, не думаю, что смогу почерпнуть что-то новое, но очень надеюсь на это, так как хочется ещё больше практики. Например, благодаря курсам ниже наконец-то в своём петпроекте попробовал OpenSpec.
Вот какие уже прошёл
Agentic Coding. Базовый курс
AI driven PDLC
Введение в GigaCode
Spec-Driven Development (SDD)
Управление контекстом AI-агентов (Context management)
Жду не дождусь более комплексного решения для всех команд, где цепочка будет Jira Story –> OpenSpec change –> Реализация –> Composite verification –> Master spec Вот тогда заживём:)
Так что да, в продуктовых командах код уходит на второй план. Мы здесь, чтобы решать проблемы, и если код станет проблемой, то туда обязательно погрузятся супер умные люди, которые задействуют всю мощь моделек)
Кстати, есть кто не разделяет мою точку зрения? Поделитесь мнением
и повышают уровень грамотности в AI за счёт внутренней платформы с курсами. У каждого своя карта развития. Проходят все - разработчики, аналитики, тестировщики, владельцы продуктов, руководители разного уровня.
Компания большой молодец!
Всё делается для того, чтобы как можно скорее внедрить LLM во все процессы и замкнуть цикл от идеи до фичи в продакшен. Причём речь не только про фичи, но и про операционку и все подразделения бизнеса.
Амбициозная задача и очень правильная для компании такого масштаба.
Сейчас ещё подтянули кодингового агента, стало сильно лучше. Пока тюнят свои модели, дают возможность пользоваться опенсорсными, которые развёрнуты в контуре на своих серверах.
Внутри появляется много решений от разных команд – от скиллов, агентов и mcp до полноценных фреймворков. Очень скоро, думаю, будет полноценный event loop, где всё будет обмазано SDD в лице OpenSpec и цепочкой инструментов, которые будут связаны между собой через mcp, skills и единственным источником истины – папкой со спеками внутри репы продукта.
Будет всё как раньше, но более связно – что-то не понял, пошёл посмотрел спецификации. Только разраб ищет спеки в коде, аналитик заходит через confluence, а тестировщик через jira. Надо больше инфы – лезут в кодинг агента, через него дергают tools, mcp, skills для получения актуальной инфы. Всё будет сопровождаться метриками, дашбордами и другими штуками, которые будут больше как рекомендациями от агента с разными уровнями критичности. Агенты будут помощниками, которые постоянно будут обогащаться за счет базы знаний. Каждый член команды будет понимать, где у него просадка. Уже сейчас есть, надо отдать должное, очень удобные диаграммы, где можно понять, что нужно подтянуть в знаниях, чтобы идти в ногу со временем и лучше перформить. Такое будет и для фич.
Человек никуда не уходит, автоматизации становится больше, основной язык общения становится человеческий язык. Тема боянистая и уже как два года очевидная, но лично мне только сейчас этот подход стал заметен внутри бигтеха. Наконец-то созрели инструменты как внутри, так и в мире!
Я вот вписался в новый курс AI Agents Engineering by JS Community, не думаю, что смогу почерпнуть что-то новое, но очень надеюсь на это, так как хочется ещё больше практики. Например, благодаря курсам ниже наконец-то в своём петпроекте попробовал OpenSpec.
Вот какие уже прошёл
Agentic Coding. Базовый курс
AI driven PDLC
Введение в GigaCode
Spec-Driven Development (SDD)
Управление контекстом AI-агентов (Context management)
Жду не дождусь более комплексного решения для всех команд, где цепочка будет Jira Story –> OpenSpec change –> Реализация –> Composite verification –> Master spec Вот тогда заживём:)
Так что да, в продуктовых командах код уходит на второй план. Мы здесь, чтобы решать проблемы, и если код станет проблемой, то туда обязательно погрузятся супер умные люди, которые задействуют всю мощь моделек)
Кстати, есть кто не разделяет мою точку зрения? Поделитесь мнением