Как выстроить AI-native разработку

AI-агенты ускоряют код, но инженерная работа перемещается в постановку, ограничения и проверку. Литвинов описывает девять уровней зрелости — от чата и CLI-агента до параллельных исполнителей, оркестрации и экосистемы. Следующий уровень имеет смысл, только когда предыдущий работает повторяемо.

Полный доступ не равен доверию. Заранее задают минимальное изменение, запреты и наблюдаемый результат; ОС, sandbox, права репозитория и Git ограничивают ущерб. Спецификации дают feedforward, а тесты, линтеры и CI/CD — feedback, возвращая недетерминированное исполнение в проверяемый коридор.

Когда генерация обгоняет проверку, возникает verification debt: сеньоры фильтруют diff и теряют понимание системы. Проверяют пакет доказательств — тесты, контракты, скриншоты и поведение продукта; в сложном домене ревьюером может быть бухгалтер или юрист. Зелёный CI подтверждает известные инварианты, но не выбор задачи.

Мультиагентность — «машина времени»: хороший цикл ускоряет продукт, слабый — ущерб. Начинают с одного агента с ясной целью и обратной связью, затем проектируют роли под риски и экономику. Лидер помогает инженерам выбирать метод и принимать результат; будущее интервью ближе к совместной brownfield-задаче, чем к викторине.