CTO Conf X · 6 июня 2025
AI в SDLC: одного Cursor мало
Copilots, MCP, Platform Engineering
/ AI в SDLC · CTO Conf X 2025
Copilots, MCP, Platform Engineering
Copilots, MCP, Platform Engineering
Technical Director & Fellow, Т-Технологии
Архитектура и инженерные практики в крупном финтехе
AI в SDLC на масштабе тысяч инженеров
Подкаст «Code of Leadership», канал @book_cube
6 блоков
AI-ассистенты: Copilot, Cursor, Windsurf
Vibe coding и стандарты агентов: MCP, A2A
Platform Engineering и DevEx-метрики
Кейсы бигтехов и выводы
GitHub Copilot, Cursor, Windsurf — новая базовая линия
От autocomplete до IDE-агентов
Copilot сделал LLM-autocomplete нормой
Cursor/Windsurf встроили агента в IDE
Claude Code/Aider закрывают terminal
AI-ассистент ожидается по умолчанию
Карпатый, Amodei и реакция индустрии
Karpathy → Amodei
Karpathy: описываешь намерение, AI пишет код
YC: часть W25 почти AI-generated
Amodei: генерация кода резко сместится
Production требует quality/security control
MCP и A2A — стандарты взаимодействия агентов
Anthropic и Google задают новые протоколы
MCP — Model Context Protocol
LLM подключается к данным и tool'ам
Серверы: Slack, GitHub, Postgres, FS
A2A — Agent-to-Agent
AI-агенты договариваются о задачах
Discovery, negotiation, delegation
DevOps → Platform Engineering → Cloud Native
Gartner top trend 2024-2025
DevOps перегрузил продуктовые команды
Platform делает infrastructure продуктом
IDP даёт golden paths и самообслуживание
AI встраивается в каждый этап SDLC
Flow, Обратная связь, Когнитивная нагрузка — фреймворк DevEx
Что измеряем
Flow — глубокая работа
Обратная связь — короткая валидация
Когнитивная нагрузка — сложность контекста
Метрики (SPACE)
Satisfaction
Performance
Activity
Communication
Efficiency
Где AI даёт максимальный эффект
Code Generation: копилоты и agentic coding
Code Understanding: навигация, ревью, миграции
Operational Intelligence: диагностика и on-call
Первые цели для AI и платформы
Окружения: deploy/test/CI
Контекст: onboarding/ответственность/docs
Фокус: meetings/switching/goals
Тормоза: tech debt/toil/on-call
Google, ByteDance, Uber, Booking, Datadog
AI ревьюит API на масштабе
Тысячи API требуют единого стиля
AI проверяет дизайн по guidelines
Авто-предложения исправлений в PR
Меньше нагрузки на API council
AI Code Reviewer на масштабе TikTok
Внутренний AI-ревьюер для код-ревью
Обнаружение багов, security-проблем, code smells
Интеграция в pull request workflow
Снижение количества инцидентов от пропущенных багов
AI-ассистированные миграции legacy-кода
Миграция тысяч сервисов
AI генерирует patches, инженеры ревьюят
Стоимость миграции ниже в разы
Освобождение команд от ручного toil
Code intelligence на масштабе монорепы
Sourcegraph Cody как enterprise AI
Контекст всей кодовой базы в каждом запросе
Внутренние библиотеки и паттерны
Метрики: onboarding и code quality
AI-ассистент на дежурстве
Bits AI — анализ инцидентов
Корреляция метрик, логов, трейсов
Suggested actions: «вот что обычно помогает»
Сокращение MTTR за счёт ускорения диагностики
AI-платформа для инженеров
AI-ассистенты во всех стадиях SDLC
Catalog AI-инструментов с governance
Метрики DevEx и SPACE для измерения эффекта
Security и паттерны масштабируют внедрение
5 выводов
Cursor — начало, не финиш
Нужна платформа: governance, metrics, security
MCP/A2A и DevEx/SPACE — watchpoints
Big-tech practices адаптируются вниз
AI в SDLC, платформы и DevEx
DORA AI research: dora.dev/research/
MCP: modelcontextprotocol.io · A2A: developers.googleblog.com
GitHub Copilot: github.blog · docs.github.com/en/copilot
Team Topologies, Platform Engineering, SPACE/DevEx
polomodov.tech
Все слайды и ссылки — в Telegram-канале
Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии
@book_cube