Сокращение времени на разработку в 6 раз: как ИИ меняет подходы в разработке ПО
Хочу поделиться кейсом применения ИИ в наших командах. Мы +/- средняя по масштабу деятельности ИТ-компания, которая занимается разработкой ПО для крупного бизнеса (преимущественно для фин. сектора) и предоставлением ИТ-специалистов по модели аустаффа. В тоже самое время развиваем два своих ИТ-продукта в формате SaaS (софт как сервис).
Эксперименты с ИИ мы начали проводить на собственных продуктовых командах - как полигон, где цена ошибки не аффектит наших клиентов, а ограничения на использование того или иного подхода не нужно согласовывать с большим количеством внут. корп. служб. В качестве связки начали применять следующие инструменты:
- ChatGPT от OpenAI на самом мощном тарифе - PRO (225 долларов в месяц);
- CODEX от OpenAI (входит в тариф PRO ChatGPT);
- Claude от Anthropic на самом мощном тарифе MAX (200 долларов в месяц);
- Cursor от Anthropic на самом мощном тарифе Ultra (200 долларов в месяц).
Итого бюджет ~650 долларов в месяц с учетом комиссий на оплату (оплачиваем с казах. карты) и стоимости VPN.
Что имеем на входе:
Команда оценивает WEB-сайт в формате кроссворда, на реализацию и тестирование которого уйдет при классическом распределении ролей ~13 рабочих дней (аналитика, дизайн, фронт и бэк разработка, тестирование, баг-фикс, деплой + ПМ координирует - всё стандартно).
Как перестроили работу:
ПМ ставит бизнес-задачу от заказчика (короткий саммари по итогам созвона с заказчиком по задаче), но только уже не аналитику, а ChatGPT PRO. Прошка с небольшими уточнениями за полчаса "выпекает" готовые и качественные бизнес-требования. Далее ПМ загружает БТ в Claude и вызывает команду Claude Design, предварительно снабдив Claude гайдланом заказчика по дизайну. Claude Design за небольшими уточнениями "выпекает" готовые дизайн-макеты (интерфейсы) решения, кастомизированные под требования заказчика. Далее ПМ передает эту информацию разработчику (фронту) и фронт, уже используя Cursor, загружает в него БТ и интерфейсы. Cursor в режиме "Plan" формирует тех. задание на разработку (по сути проводит сам системный анализ) - буквально в пределах получаса - а также предлагает уже готовую архитектуру решения. Делает несколько уточнений у нашего фронт-разработчика с вариантами решений и после этого запускается сборка решения. Ещё полчаса - и готовое сверстанное и на бэке, и на фронте решение уже доступно в подключенном к Cursor нашем репозитории. Фронт сам не пишет ни строчки кода. Бэк тоже готов (бэк-разработчик даже и не потребовался на этом этапе). Далее manual тестировщик при помощи агентного режима в Cursor проводит тестирование решения (Cursor сам пишет тест-кейсы и прогоняет сразу по всем основным видам тестов: нагрузка, регресс, функциональное и т.д. + сохраняет тесты в формате авто-тестов). Далее выявленные баги Cursor сам же за собой исправляет. Код ревью параллельно делаем в Codex - он также внес ряд исправлений и улучшений в код, которые Cursor впоследствии применил в проекте. Далее финальный штрих - уже финальная прогонка готового web-решения руками, отлавливание тонких шероховатостей и быстрая их правка всё в том же Cursor.
Что получили на выходе:
Команда справляется с задачей за 2 неполных рабочих дня. При этом для реализации потребовалась только часть команды. Результат впечатляет не только заказчика, но и самих ребят. Скорость, качество, сроки - нигде не возникло просадки, про которую стоило бы сказать, "но вот здесь мы чем-то пожертвовали".
Выводы:
Происходящую трансформацию в подходах ещё предстоит переосмыслить (мы как раз в процессе), но точно уже одно - разработка, как минимум, похожая на стартап-продукты (не Big Enterprise - здесь всё сложнее), уже никогда не будет прежней. Помимо этого, стоит всерьез задуматься над тем, как будет выглядеть команда будущего - AI-first команда - какие в ней должны быть роли и компетенции. А пока ребята параллельно накидали уже кучу идей, как дальше улучшать и ускорять процесс при помощи ИИ...
А какие ваши мысли на этот счёт, друзья?
Хочу поделиться кейсом применения ИИ в наших командах. Мы +/- средняя по масштабу деятельности ИТ-компания, которая занимается разработкой ПО для крупного бизнеса (преимущественно для фин. сектора) и предоставлением ИТ-специалистов по модели аустаффа. В тоже самое время развиваем два своих ИТ-продукта в формате SaaS (софт как сервис).
Эксперименты с ИИ мы начали проводить на собственных продуктовых командах - как полигон, где цена ошибки не аффектит наших клиентов, а ограничения на использование того или иного подхода не нужно согласовывать с большим количеством внут. корп. служб. В качестве связки начали применять следующие инструменты:
- ChatGPT от OpenAI на самом мощном тарифе - PRO (225 долларов в месяц);
- CODEX от OpenAI (входит в тариф PRO ChatGPT);
- Claude от Anthropic на самом мощном тарифе MAX (200 долларов в месяц);
- Cursor от Anthropic на самом мощном тарифе Ultra (200 долларов в месяц).
Итого бюджет ~650 долларов в месяц с учетом комиссий на оплату (оплачиваем с казах. карты) и стоимости VPN.
Что имеем на входе:
Команда оценивает WEB-сайт в формате кроссворда, на реализацию и тестирование которого уйдет при классическом распределении ролей ~13 рабочих дней (аналитика, дизайн, фронт и бэк разработка, тестирование, баг-фикс, деплой + ПМ координирует - всё стандартно).
Как перестроили работу:
ПМ ставит бизнес-задачу от заказчика (короткий саммари по итогам созвона с заказчиком по задаче), но только уже не аналитику, а ChatGPT PRO. Прошка с небольшими уточнениями за полчаса "выпекает" готовые и качественные бизнес-требования. Далее ПМ загружает БТ в Claude и вызывает команду Claude Design, предварительно снабдив Claude гайдланом заказчика по дизайну. Claude Design за небольшими уточнениями "выпекает" готовые дизайн-макеты (интерфейсы) решения, кастомизированные под требования заказчика. Далее ПМ передает эту информацию разработчику (фронту) и фронт, уже используя Cursor, загружает в него БТ и интерфейсы. Cursor в режиме "Plan" формирует тех. задание на разработку (по сути проводит сам системный анализ) - буквально в пределах получаса - а также предлагает уже готовую архитектуру решения. Делает несколько уточнений у нашего фронт-разработчика с вариантами решений и после этого запускается сборка решения. Ещё полчаса - и готовое сверстанное и на бэке, и на фронте решение уже доступно в подключенном к Cursor нашем репозитории. Фронт сам не пишет ни строчки кода. Бэк тоже готов (бэк-разработчик даже и не потребовался на этом этапе). Далее manual тестировщик при помощи агентного режима в Cursor проводит тестирование решения (Cursor сам пишет тест-кейсы и прогоняет сразу по всем основным видам тестов: нагрузка, регресс, функциональное и т.д. + сохраняет тесты в формате авто-тестов). Далее выявленные баги Cursor сам же за собой исправляет. Код ревью параллельно делаем в Codex - он также внес ряд исправлений и улучшений в код, которые Cursor впоследствии применил в проекте. Далее финальный штрих - уже финальная прогонка готового web-решения руками, отлавливание тонких шероховатостей и быстрая их правка всё в том же Cursor.
Что получили на выходе:
Команда справляется с задачей за 2 неполных рабочих дня. При этом для реализации потребовалась только часть команды. Результат впечатляет не только заказчика, но и самих ребят. Скорость, качество, сроки - нигде не возникло просадки, про которую стоило бы сказать, "но вот здесь мы чем-то пожертвовали".
Выводы:
Происходящую трансформацию в подходах ещё предстоит переосмыслить (мы как раз в процессе), но точно уже одно - разработка, как минимум, похожая на стартап-продукты (не Big Enterprise - здесь всё сложнее), уже никогда не будет прежней. Помимо этого, стоит всерьез задуматься над тем, как будет выглядеть команда будущего - AI-first команда - какие в ней должны быть роли и компетенции. А пока ребята параллельно накидали уже кучу идей, как дальше улучшать и ускорять процесс при помощи ИИ...
А какие ваши мысли на этот счёт, друзья?