Задача:

Большой legacy-проект (интернет-магазин на Yii 1 / PHP 7 / jQuery и 100500 либ с кастомной CMS), задача найти все формы, собирающие персональные данные и внедрить подтверждение политики обработки перс. данных и согласия. Плюс внедрить fixed-панель оповещения о использовании проектом cookie + Я.Метрики (требования РКН).

Требования: Нельзя использовать облачных агентов, ибо заказчик не хочет, чтобы данные приватного репозитория “сливались” (убедить в безопасности не представляется возможным). Плюс каждая строчка кода/html/стилей + UI/UX должны быть проконтролированы и протестированы специалистом. Тестами проект, конечно же, не покрыт, поэтому тестирование также AI + руками 🙂

Решение:

Модель Qwen 3.6-27B. Для уменьшения нагрузки и количества токенов контекста используем точечные промпты с указанием нужных файлов для правки и нужных диапазонов кода для анализа в формате (path/to/file:N-M) + квинтэссенции изменений.

В итоге задача сводится к:

- Предварительной оценке/декомпозиции/выработке плана - Грамотному составлению точечного промпта (меньшее кол-во токенов) - Анализу предлагаемых изменений в агентном режиме (проверить каждый diff по каждому файлу прежде, чем добавить в git-ветку, а не просто run-режим) - Полуавтоматическому тестированию (Selenium настраивает и запускает агент: моя задача — проверить конечные эндпоинты и некоторые элементы “руками”) - DevOps-сингу (локал тест + тест-сервер + прод-сервер)

Результат: Раньше я работал в крупных командах по такой цепочке (это я еще исключаю дизайнеров/маркетологов/etc, с ними это увеличивается до N элементов):

Продакт анализит и ставит задачу -> задача оценивается всеми привлеченными сотрудниками в CRM -> руководитель утверждает бюджет и планирование -> разработчик пишет -> тестировщик тестирует и сдает -> разработчик дорабатывает при необходимости -> регресс-тесты при необходимости -> передача продакту -> все утверждено -> devops тест-сервер -> devops прод-сервер ... бла-бла-бла

Теперь я выступаю в роли ProductOwner-а и только оцениваю бюджет (затраченные ресурсы / токены при облаке / ресурсы в часах) в деньгах + выполняю и релизаю задачу целиком. Все цепочки сокращаются в разы, но по факту сотрудник должен иметь 100500 навыков, чтобы все решения можно было проверить и самостоятельно разобраться в проблемах на любом этапе. Поэтому сегодня я жду от себя и будущих коллег (а также обучаю сотрудников нашей мета-команды):

- Экспертиза в соответствующей тех. области. У нас это web, т.е. основные ЯП (наиболее популярные фреймы/либы/технологии уже должны быть включены “из коробки”): Python / Go / PHP / JS (TS) / HTML / CSS) от ИБ до алгоритмики (по факту мы начинаем выходить и на новые языки и платформы, так как крупные бренды уже не отделяют web от mobile (Android/IOS)) - Экспертиза в UI/UX (концепции UI/UX и работы с пользовательским опытом, тестирование (программное тестирование отходит на второй план как под-задача AI)) - Экспертиза в дизайне/брендинге/айдентике (не “новаторские” фичи для новых проектов, а возможность встроить в существующие айдентики существующих продуктов и компаний нужные элементы “на ходу”) - Экспертиза в AI, быстрой проекции задач, их декомпозиции, скоростной печати и формировании мыслей (для быстрого составления наиболее релевантных промптов, ибо платить за 100500 токенов никто не собирается, деньги экономятся по максимуму 🙂) - Экспертиза в полном прохождении задачи от старта до релиза (роль ProductOwner) - Навыки самодисциплины и максимальной независимости (проект масштабируется до команды только при реальной финансовой необходимости) (да, просто сделать целый продукт и принести готовый, скоро это станет нормой для заказчиков, такова правда рынка). - Экспертиза в монетизации (нет смысла выпускать фичу, если она не принесет прибыли). - Руководство задачей или целым проектом в режиме “от А до Я” (включая под-финансирование, распределение ресурсов, эволюцию БП, отчетность и мониторинг)

Вот таким сейчас становится IT-рынок вокруг меня. Как вы считаете — хорошо это или плохо?  Делитесь в комментариях! ➕