AI harness полного SDLC: как мы строим единый процесс от PRD до релиза
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Последний год мы много экспериментировали с AI-инструментами в разработке. Начинали с отдельных решений: генерации продуктовых и технических документов, написания кода, генерации тест-кейсов, запуска проверок и создания автотестов.
Довольно быстро выяснилось, что набор хороших агентов сам по себе не образует процесс. Они используют разный контекст, по-разному понимают готовность результата, теряют информацию между этапами и часто требуют от человека вручную собирать всё обратно.
Сейчас мы строим общий AI harness для всего SDLC. Работа идёт через связанные тикеты и артефакты. Для PRD, FSD и задач разработки определены свои шаблоны, правила и DoR. У агентов есть общая структура команд, управляемые сценарии работы, доступ к архитектурному контексту, трассировка и проверки результата.
В докладе расскажу, как мы пришли к этой схеме, какие варианты пробовали, что оказалось сложнее ожидаемого и как выглядит целевая система от продуктовой проработки до релиза. Отдельно разберу, почему ускорение отдельных этапов ещё не означает ускорение всего SDLC.
10 лет в IT, сейчас нахожусь на должностьи Head of QA в команде Яндекс плюса, последние 2 года много занимаюсь AI-фикацией функции QA, а так же всего цикла SDLC в нашей бизнес группе, из увлечений бег
Видео
Другие доклады секции
Внедрение AI в SDLC
