Содержание слайдов

1. 1. AI4SDLC: что бы я делал по-другому

   Если бы знал, что знаю сейчас

2. 2. Первым делом я бы провёл границу владения

   Арендовать · дорабатывать · владеть

3. 3. Арендуйте то, что рынок улучшает быстрее

   Модели — Портфель передовых возможностей · провайдеры напрямую или через OpenRouter

   Цикл агента — Готовые harness: Claude Code или открытые Codex и OpenCode

   Инфраструктура — Стандартные вычисления и запуск моделей · по возможности облака, vLLM

4. 4. Дорабатывайте изменчивый стык со своей средой

   Маршрутизация — Умный роутинг задачи к подходящей модели и оптимум по бюджету

   Контекст — Упаковка, память, сжатие — с учётом вашей платформы и внутренних особенностей

   Адаптеры — Семантика модели, инструментов и среды

5. 5. Владейте правом действовать и менять провайдера

   Полномочия — Контракты инструментов, доступ, политики — и тут вы встречаетесь с безопасностью

   Доказательства — Свои evals и трейсы результатов

   Сменяемость — Переносимое воспроизведение и проверка возможности смены провайдера

6. 6. Модель не определяет всю систему

   Одна версия модели создаёт разные производственные системы

7. 7. Способность без полномочий не даёт результата

   Умение модели становится результатом через разрешённое действие и независимую проверку

8. 8. Преимущество в правильном объединении слоёв

   Доработки превращаются в улучшения, проходя через весь стек

9. 9. Не каждое улучшение требует новой модели

   Быстрый и медленный контуры меняют разные слои

10. 10. Большинство улучшений можно прокатить через быстрый контур

    Сменить маршрут модели

    Переупаковать контекст

    Изменить описание инструмента

    Уточнить политики или критерии допуска

11. 11. В медленном контуре инфраструктура меняет возможную архитектуру

    Точность · память · сеть · запуск модели

12. 12. Замкнуть цикл можно как минимум четырьмя способами

    Вертикаль · AI-лаборатория · продукт · открытые веса

13. 13. Вертикаль замыкает сигнал внутри одной системы

    Продукт → доказательства → поведение → экономика → новый выпуск

14. 14. Anthropic владеет модельным контуром

    Исследования → модель → harness → evals внутри; вычисления — с AWS

15. 15. Cursor замкнул контур — SpaceX добавил вычислительные мощности

    14 августа 2026 года SpaceX приобрёл Cursor

16. 16. Открытые веса переносят точку сборки

17. 17. Модель учится конкретному миру действий

    Совместимая схема не гарантирует совместимое поведение (хорошо описано у Cursor)

18. 18. Harness страхует следующую слабость

    Созревшая способность становится инструментом

19. 19. Контракты инструментов задают границы действий

    Кто действует · что меняется · как проверить

20. 20. Наблюдать — не значит обучать

    Телеметрия · evals · обучение — разные режимы

21. 21. Красивый трейс не доказывает результат

    Трейс

    Действия и инструменты

    Ошибки и восстановление

    Стоимость и события политик

    Результат

    Итоговое состояние среды

    Скрытые исполнимые проверки

    Надёжность серии прогонов

22. 22. Улучшение должно подтверждаться повторным прогоном

    Сохранить задачу, трейс и конечное состояние

    Воспроизвести эпизод в фиксированной среде

    Изменить один слой

    Снова прогнать те же независимые проверки

    Выпускать только измеримое улучшение

23. 23. Превратите SDLC в каталог проверяемых эпизодов

    Большая модель остаётся там, где нужен поиск

24. 24. Профиль нагрузки определяет архитектуру запуска

    Считать вместе · разделять стадии · выносить KV-кеш

25. 25. Повторяемый эпизод можно отдать меньшей модели

    Те же проверки · эскалация при неопределённости

26. 26. Большая модель нужна не везде

    Собственный цикл нужен всегда

    Покупайте возможности, не зависимость

    Владейте проверяемыми эпизодами

    Убирайте вариативность повторяемого

    Непонятное → большая модель · повторяемое → система