Две меры несовершенства: инженер, гуманитарий и один AI на двоих

Инженер видит в неточности модели сбой, гуманитарий — рабочий материал. Конфликт культур вокруг AI проигрывает тот, кто не заметил, что они решают разные задачи.

Понаблюдайте, как разработчик смотрит на филолога, который только что получил от нейросети текст и остался доволен. В этом взгляде читается вопрос, который технарь никогда не произнесёт вслух: «Почему ты позволяешь себе быть таким несовершенным?» Модель наврала в двух фактах, размыла третий, а человек напротив улыбается и уносит результат в работу. Для инженера это не радость — это профнепригодность, которую почему-то не стыдно показывать.

Continue reading “Две меры несовершенства: инженер, гуманитарий и один AI на двоих”

Почему ваш CLAUDE.md превратился в свалку и как это исправить

Сотни строк правил в одном файле — не признак дисциплины, а архитектурный антипаттерн. Как перестать засорять контекст агента и вынести операционную логику в обвязку.

Откройте шаблон системного промпта, который инженеры одного из AI-вендоров выложили как образец «идеального поведения агента» — и увидите сотни строк: тон голоса, порядок работы с кодом, реакция на конфликтующие требования, форматирование ответов, что делать, если пользователь резок. Это не стартап, который торопится и копирует правила со Stack Overflow. Это люди, которые саму модель обучали. Если создатели агента не удерживают его поведение в двух десятках строк, а расписывают на сотни — проблема не только в дисциплине команды: единый статичный файл плохо подходит для правил, зависящих от задачи.

Continue reading “Почему ваш CLAUDE.md превратился в свалку и как это исправить”

«Просто отдай это AI» — это метафора, и спорят с ней не те

Спор с евангелистами — это спор с фразой, которую никто не говорил. Реальный призыв требует перестройки процессов, а не нажатия кнопки.

Спикер говорит и советует сгрузить рутину на нейросети. Часть инженеров возражает: вздохи, саркастичные комментарии, длинные треды о том, как спикеры оторваны от реальности. «ИИ не умеет думать», «он галлюцинирует», «кто потом будет переписывать этот код?»

Претензии выглядят странно по одной причине. «Отдай это AI» — метафора, ужатая до размера короткого ролика. Никто из выступающих не имеет в виду «нажми кнопку, уйди пить кофе, а алгоритм сам построит тебе космодром». Буквальное прочтение целиком принадлежит слушателю: он его додумал и критикует буквальную интерпретацию фразы.

Continue reading “«Просто отдай это AI» — это метафора, и спорят с ней не те”

Как валидировать проектные требования перед передачей ИИ-агенту

ИИ-агент читает требования буквально. Если в спецификации есть неопределённость, он галлюцинирует недостающий контекст и тратит бюджет на догадки. Качество входа становится качеством выхода — без амортизации.

Живой разработчик получает тикет «ускорьте каталог» и идёт спрашивать. В курилке, в личку, на дейли. Он додумывает: знает, что каталог у нас на PostgreSQL, что прошлый раз сломались на импорте, что «ускорить» в этой компании значит p99, а не среднее. Половину требований он достраивает из доменного опыта команды, и никто этого не замечает.

ИИ-агент получает тот же тикет и, если в процессе нет шага уточнения, начинает писать код по буквальному тексту задачи.

Через три недели на ретро звучит «ИИ не тянет архитектуру». Это неправда. Он реализовал наиболее вероятную интерпретацию неполного описания.

Continue reading “Как валидировать проектные требования перед передачей ИИ-агенту”

Что творит AI, пока вы отвернулись: что такое Guardrails и Harness

Промышленная AI-система — это не вызов API. Это инфраструктура контроля последствий вокруг модели. Разбор guardrails, harness и границ доверия.

Агент отправил письмо с деталями заказа не тому получателю. Другой сформировал опасный SQL-запрос к боевой базе — потому что «пример команды на удаление» лежал прямо в тексте тикета, который он читал. Третий через RAG подтянул в ответ фрагмент внутреннего документа вместе с секретом и отдал его наружу.

Это типовые сценарии, а не курьёзы. И у них общий нюанс: ни одна модель не «сломалась». Каждая отработала штатно — корректный вызов инструмента, валидный SQL, релевантный фрагмент из базы. Нежелательными оказались последствия, а не поведение модели.

Continue reading “Что творит AI, пока вы отвернулись: что такое Guardrails и Harness”

Театр трудоустройства: почему разработчики вычитывают AI-код глазами вместо написания критериев

Три часа ночи. Старший разработчик сидит перед монитором, глаза наливаются кровью. На экране — гигантский diff: нейросеть сгенерировала пятьсот строк кода за три секунды. Наш герой полчаса честно вычитывает каждую строчку, проверяя скобочки, названия переменных, логические отступы. В голове — гордая мысль: «Вот она, настоящая инженерная работа».

Со стороны — сюрреалистическая трагикомедия: ИИ потратил мгновение, человек потратил полчаса, чтобы прочитать результат глазами. При этом он категорически отказался потратить пять минут до запуска нейросети на написание чётких критериев приёмки, граничных условий и автоматического теста, который проверил бы этот же код за миллисекунды.

Этот паттерн везде.

Continue reading “Театр трудоустройства: почему разработчики вычитывают AI-код глазами вместо написания критериев”

Ключевая роль людей в разработке программного обеспечения — закончена

Вы пытались заставить живых разработчиков всегда писать автотесты? Не «договорились», не «прописали в регламент» — а чтобы реально делали перед каждым коммитом, без напоминаний? А документировать код — хотя бы комментариями? А заставить сеньора поддержать то, что три джуна написали полгода назад?

Если нет — вы не поймёте, почему результаты одного конкретного кейса, который я разберу ниже, меня уже не удивляют. Удивляет только то, что индустрия продолжает делать вид, что ничего не меняется.


Continue reading “Ключевая роль людей в разработке программного обеспечения — закончена”