статья в рамках курса по вайбкодингу и созданию собственных ИИ-агентов от гугла (сжато и переведено, разумеется, с помощью ИИ 😁). День 1. Авторы статьи (белой книги The New SDLC With Vibe Coding): 1. Addy Osmani — инженер в Google, известный эксперт по производительности фронтенда и автор множества книг по разработке. Именно он активно популяризирует термины вроде «Agentic Engineering» и «Factory Model» в контексте AI. 2. Shubham Saboo — разработчик и технический писатель, автор множества гайдов и материалов по LLM и AI-инструментам (в том числе известного репозитория Awesome LLM Apps). 3. Sokratis Kartakis — инженер Google, специалист по агентным системам, автор статей про Agent Development Kit (ADK) и протокол A2A.

Когда мы говорим, что ИИ меняет разработку, мы обычно имеем в виду "помогает писать код быстрее". Но Google в своем новом пятидневном курсе по Vibe Coding утверждает, что изменения гораздо глубже. Мы перешли от написания синтаксиса к выражению намерения. Вот главные тезисы из первой части, которые должен знать каждый инженер и тимлид. 1. Спектр: от «Вайба» до «Инженерии» Не все использование ИИ — это «вайб-кодинг» (когда вы принимаете любой ответ модели). Есть четкий спектр: · Vibe Coding: Идеально для прототипов и хобби-проектов. Вы просто "отдаетесь вибрациям". · Структурированная разработка: Вы используете промпты с примерами и ограничениями. · Агентная инженерия (Agentic Engineering): Это production. ИИ выполняет работу, но внутри жесткой системы из тестов, CI/CD, оценок (evals) и человеческого контроля. Ключевая мысль: Сказать CTO, что вы «вайб-кодите» платежную систему — провал. Сказать, что вы практикуете «агентную инженерию» — совсем другой разговор. 2. Инженерия контекста — новый скилл Качество кода ИИ зависит не от хитрости промпта, а от качества контекста. Есть два типа контекста: · Статический: Всегда в памяти (правила проекта в AGENTS.md, архитектура). · Динамический: Подгружается по запросу (документы, специфичные навыки). · Инсайт: Главная ошибка — скармливать модели весь репозиторий (дорого и шумно). Победители — те, кто умеет давать ИИ только нужный сигнал (Context Engineering). 3. Новая модель SDLC Традиционный цикл разработки сжат неравномерно: · Реализация: Сократилась с недель до часов (25-39% рост продуктивности). · Архитектура: Остается за человеком. ИИ умеет исполнять решения, но не принимать бизнес-трейдоффы. · Тестирование: Теперь это контракт с ИИ. Вы пишете тесты и эвалы (проверку логики агента) ДО того, как пишется код. · Поддержка: Легаси-код перестает быть страшным. ИИ помогает рефакторить то, до чего раньше не доходили руки. 4. The 80% Problem ИИ генерирует 80% кода за минуты. Но последние 20% (обработка ошибок, тонкая бизнес-логика, интеграции) — это самое сложное. ИИ часто ошибается в этих «невидимых» местах, и ошибки выглядят как рабочий код. Навык будущего: Не писать быстрее, а быстрее находить эти 20% ошибок в ревью. 5. Экономика: CapEx vs OpEx · Vibe-кодинг: Дешевый вход (CapEx), но бесконечный дорогой цикл исправлений и токенов (OpEx). · Агентная инженерия: Дорогой вход (пишем правила, тесты, архитектуру), но дешевый выход (масштабирование через маленькие дешевые модели). 6. Кто ты сейчас: Дирижер или Оркестратор? · Дирижер: Работаете в IDE в реальном времени, контролируете каждое нажатие. Хорошо для сложной логики. · Оркестратор: Ставите задачу агентам в фоне, занимаетесь архитектурой и ревью. Хорошо для рутины (миграции, багфиксы). Грань между этими ролями будет стираться. Итог, который стоит вынести: Генерация кода решена. Теперь новая валюта — это верификация, суждения и направление. ИИ усиливает вашу инженерную культуру. Если у вас нет дисциплины (тесты, стандарты), ИИ просто создаст в 10 раз больше легаси за то же время. P.S. Переход от «промпт-инжиниринга» к «контекст-инжинирингу» — это финансовый рычаг. Экономия на токенах в масштабе команды — это миллионы. #VibeCoding #SoftwareDevelopment #AI #AgenticEngineering #Google #ИТ