Спецификация новый исходный код 🤖
Замечательный доклад на Сбер.Среда от аналитика Рената Мухомедьярова об эволюции роли системного аналитика в эпоху ИИ и Spec-Driven Development:
1. ИИ берёт на себя черновики (требования, API-контракты, диаграммы). Агенты GigaChat ведут диалоговые уточнения, Skills GigaCode CLI выполняют типовые задачи. Роль аналитика сдвигается: он не пишет с нуля, а ставит задачи, редактирует и валидирует результат. Потолок подхода ускорение без смены парадигмы.
2. Spec-Driven Development (SDD) новая парадигма
Спецификация становится источником истины: поведение, ограничения и интерфейсы фиксируются до кода. Код, тесты, документация, инфраструктура производные от спеки, а не наоборот. Спека это уже вход для кодогенерации, а не сопроводительный документ. 3. Конвейер SDD (фреймворк OpenSpec) · Propose — аналитик: зачем, что меняем, требования, сценарии, задачи. · Review — аналитик: согласование замысла с человеком и агентом до кода. · Apply — агент реализует по чек-листу. · Achieve — изменения вливаются в единую схему (источник истины с историей).
4. Спека: до и после · Было: страница в Confluence, свободный формат, разрыв с кодом. · Стало: живёт рядом с кодом, версионируется, структурирована, тестируема, обязательна полнота контекста (агент не додумывает).
5. Три навыка аналитика SDD-эпохи · Фундамент — работа со спекой как с контрактом. · Умение проходить Review — ловить смысловые разрывы. · Постановка задачи на уровне замысла, а не текста.
6. Парадокс и новая ценность Документы пишет ИИ, но управляет разработкой спека. Рутина ушла, ответственность выросла ценность аналитика теперь в смысле и качестве спеки, а не в скорости её написания.
7. Стратегия: не ждать стабилизации Процессы SDD меняются каждый квартал ждать «как правильно» значит стоять на месте. Стратегия — пробовать: короткие пилоты, быстрые интеграции, свои метрики (несовершенная метрика лучше идеальной, которой нет). Опыт накапливается в людях, а не в инструментах.
· вчера
Знакомая история — у меня похожая логика с досье перед B2B-встречами: раньше часами собирала вручную, кто в компании решает и чем зацепить, теперь черновик за минуты а руками только доводишь до смысла. Так и с аналитикой — ИИ берёт черновой слой, человек добавляет понимание контекста. Интересно, как у вас распределяется эта грань между машинным черновиком и ручной доводкой?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён