Содержание слайдов

1. 1. От AI-native разработки к AI-native платформе

   Как агентная нагрузка меняет физику платформы разработки — на примере GitHub

2. 2. О чём будет эта статья

   Load unit + platform engineering

   Части 1-2: GitHub platform case.

   Часть 3: broken load economics.

   Часть 4: AI-native platform failure.

   Части 5-6: выводы для orgs.

3. 3. 01. GitHub как AI-native platform

   GitHub — уже не хранилище кода, а control plane для людей и агентов

4. 4. GitHub 2025–2026

   AI-трафик стал first-class нагрузкой

   +36M за 2025 — 180M+ разработчиков — 80% новых пользователей попробовали Copilot сразу.

   ×2 за <2 года — 4.3M AI-репозиториев — AI-related repos: 230 в минуту.

   5.5M issues/месяц — 986M commits в 2025 — Copilot коррелирует с ростом активности 8-15%.

5. 5. Задача попадает к агенту

6. 6. GitHub усиливает агентный режим

7. 7. 02. Что видно в цифрах

   Actions, ревью кода, usage metrics — три сигнала нового давления

8. 8. Сигналы AI-нагрузки

   AI-трафик — first-class нагрузка

   11.5B минут · +35% YoY — GitHub Actions — 71M jobs/day; agents работают на Actions.

   60M reviews · ×10 рост — Copilot Code Review — >1/5 reviews; 71% actionable feedback.

   First-class platform traffic — AI-native телеметрия — Copilot PRs, cloud agents, CLI tokens.

9. 9. Качество review vs вычислительная глубина

10. 10. 03. Почему ломаются старые архитектурные допущения

    Agentic fan-out: один issue порождает дерево platform operations

11. 11. Старая vs новая единица нагрузки

12. 12. 04. Сбой AI-native platform

    Не частный баг одной AI-фичи, а столкновение новой нагрузки со старой архитектурой

13. 13. Инцидент 9 февраля

14. 14. Апрельские инциденты

15. 15. Shared failures распространяются шире

16. 16. 05. Для больших engineering orgs

    Процессно — интегрировать, инфраструктурно — разъединять

17. 17. Интеграция процесса, изоляция инфраструктуры

18. 18. DORA: AI усиливает свойства платформы

    Дисциплина становится заметнее

    DORA 2024: лучше docs, качество, ревью.

    Цена: ниже пропускная способность разработки и stability.

    DORA 2025: throughput vs stability.

    GitHub показывает эту динамику.

19. 19. 06. Перспективы GitHub и выводы

    Правильный класс проблемы — правильная категория действий

20. 20. Ответ GitHub: платформенная работа

21. 21. Позитивный среднесрочный прогноз

    Правильное направление, давление растёт

    Platform substrate чинится под нагрузкой.

    Multi-provider agents и мобильные cloud agents.

    SDK-рантайм, удалённые CLI-сессии.

    Краткосрочно: осторожный прогноз. Среднесрочно: позитивный.

22. 22. Ключевые тезисы

23. 23. Ссылки и материалы

    Ключевые источники

    Classic PDLC to AI-native article.

    GitHub Blog, GitHub Status, Copilot updates.

    GitHub Actions, Code Review, org metrics.

    DORA 2024 report.

24. 24. Спасибо!

    AI-native Platform

    Если хотите изучить материалы по теме, переходите в канал "Книжный куб" — там собраны все ссылки

    Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии

    @Book_Cube