Всем привет. Хочу поделиться новостью о том, что я недавно прошла интенсив Сбер Skills Hub «Разработка продукта при помощи AI-агентов» и реализовала собственный AI-проект Structura.

Мой проект Structura

В рамках интенсива я должна была прослушать курс лекций, реализовать AI-проект и затем защитить его на конференции.

Я решила разработать AI-сервис, который оптимизирует и облегчает процесс написания проектной документации, превращая сырое бизнес-требование в пакет проектной документации. Я давно вынашивала идею такого сервиса, и тут появилась возможность воплотить ее в жизнь. Свой проект я назвала лаконично и емко Structura.

Что конкретно делает Structura?

Сервис автоматически создаёт пакет основной проектной документации:

🟣 ТЗ - описание цели, функционала и требований; 🟣 User Story - пользовательские истории для команды; 🟣 Acceptance Criteria - чёткие критерии завершения задачи; 🟣 Декомпозицию задач для бэкендера, фронтендера, тестировщика, дизайнера с предполагаемой оценкой; 🟣 Тест-кейсы - основные готовые сценарии для QA.

OpenSpec: прозрачность и структура

Одна из ключевых идей интенсива - ознакомление и использование фреймворка OpenSpec в процессе реализации проекта. Он позволяет трассировать требований на уровне всего жизненного цикла разработки. Каждое изменение фиксируется в отдельной дельте (openspec/changes/), где Proposal ссылается на Spec, Spec - на Design, а Design - на Tasks. Благодаря этому видно, откуда пришло каждое требование и какая сейчас актуальная версия. В Сбере сейчас активно его используют.

Технический стек

Для реализации я выбрала стек, который хорошо подходит для AI-приложений:

🟣 Python 3.11+ - язык для AI/ML-разработки; 🟣 FastAPI - асинхронный веб-фреймворк для API-слоя; 🟣 Pydantic для валидации данных и схем вывода; 🟣 Qwen - языковая  модель для генерации текстов; 🟣 OpenSpec для документирование и версионирование артефактов.

Планы по доработке Structura

Мой проект реализован в формате MVP и я планирую его доработать: 🟣 Реализовать промпт для нормализации бизнес-требования; 🟣 Доработать промпт для анализа и поиска лучших практик рынка; 🟣 Интегрироваться с таск-трекером; 🟣 Реализовать автоматическую актуализацию Ганта/Роадмапа по срокам дедлайна; 🟣 Генеровать актуальную версию ТЗ и обновлять Базу знаний.

Итог

Сбер Skills Hub дал мне не только теоретические знания, но также практические навыки агентной разработки для создания AI-продуктов.

Кстати, ребята из нашего потока реализовали интересные и полезные AI-сервисы, которые оптимизируют их собственные рутинные задачи и облегчают жизнь.

Мне кажется, скоро каждый сам будет реализовывать себе свой собственный индивидуальный AI-сервис.

А у вас уже есть собственое AI-решение? Делитесь в комментариях 👇

#AIразработка #ИскусственныйИнтеллект #ProductManagement #УправлениеПроектами #AIAgents #PromptEngineering #AIсервис #OpenSpec #SberSkillsHub  #AI #Tech #ml