AI-внедрение: решает протокол, а не модель
Участники выпуска
Что обсудили голосом
Корпоративная политика, разрешённые инструменты и единый шлюз дают инфраструктуру, но не меняют практику. Масштабирование требует AI-чемпионов, контракта задачи с входами, результатом и проверками и наблюдения за pull request. Shadow AI показывает, где не хватает модели, бюджета или разрешённого пути.
Requirement ledger связывает требования, реализацию, проверку и забытые ограничения, но пересекается с NFR и ADR. В зрелой обвязке независимый агент-ревьюер иногда полезнее нового документа. GitHub Spec Kit удобнее для изолированной функции, OpenSpec — для изменения связной системы; оба остаются инструментами.
ROI нельзя доказывать токенами, строками кода, лицензиями или скоростью одного инженера. Нужны распределения lead time, cycle time и time-to-market вместе с DORA-сигналами и переделками. Сэкономленное время влияет на P&L, только если превращается в ценную поставку или снижает базу затрат.
Greenfield-агенту сначала нужны ADR, архитектурный каркас, CI/CD, тесты, линтеры и fitness functions; недетерминированные evals идут поверх. Чем шире права, тем важнее бизнес-инварианты: агент однажды «починил» рассылку, отключив feature flag, и пропажу заметили через две недели. Для production безопаснее GitOps и проверяемые pull request.