Григорий Добряков – Блог про IT+AI
Блог Григория Добрякова: управление проектами, менеджмент, разработка и тестирование
Чат пишет, git хранит состояние, сервер публикует: как из россыпи канальных скиллов собралась шина контент-юнитов — и почему оркестратор больше не пишет тексты, которые вы читаете. Этот материал сам проходит через тот контур.
Это не взгляд со стороны на «автоматизацию контента». Этот текст сам проходит через тот пайплайн, о котором написан: brief, evidence, канон, версии под каналы, проверки, публикация.
Continue reading “Как устроен пайплайн, который генерит контент, который вы сейчас читаете”
Anthropic пишет: к маю 2026 больше 80% кода, вливаемого в их production, авторствовал Claude — это их цифра, не факт из вашей организации. За ней видно главное: закупка лицензий — ещё не enablement. Что должно быть готово до старта и как устроено ревью AI-вывода на три слоя, чтобы demo-grade eval не долетел до прода.
Anthropic публично пишет: к маю 2026 больше 80% кода, который они вливают в свой production codebase, авторствовал Claude (When AI builds itself). Это их цифра и их методология атрибуции — не проверенный факт из вашей организации. Как рыночный сигнал она всё равно заслуживает внимания: лицензии Claude Code наверняка стоят и у вас, а AI там до сих пор используют как умный автокомплит — дописать строчку, сгенерировать тест, ускорить рутину.
Continue reading “Закупка Claude — это не enablement: что должно быть готово до старта”
«ИИ — просто очень быстрый стажер-кодер» — это точное описание первого этапа. На втором ИИ становится исполнителем мышления на каждом шаге SDLC: от clarify-диалога с заказчиком в Jira до мультиагентных связок, которые ловят, исправляют и верифицируют сами себя.
Есть один популярный аргумент против AI в разработке: «Написание кода — это лишь малая часть SDLC. Есть ещё интервью с заказчиком, формулирование требований, архитектурное проектирование, тестирование, мониторинг. ИИ — это просто очень быстрый кодер, а не думающий участник команды».
Этот аргумент справедлив. Для первого этапа освоения инструмента.
На первом этапе человек видит, что AI пишет код — и делает вывод: «ИИ = кодер». Потом замечает, что кодинг — не вся разработка. Делает следующий вывод: «значит, AI не заменит разработку целиком». Логика правильная, но вывод устаревает раньше, чем его успевают произнести вслух.
На следующем витке выясняется, что нейросети прекрасно умеют делать именно то, о чём говорит этот аргумент.
Continue reading “ИИ — не просто кодер: как AI покрывает весь жизненный цикл разработки ПО”
