073. AI-DLC часть 2: зачем багфиксу reverse engineering
Notas del episodio
AI-DLC часто представляют как 33 стадии бюрократии. Багфиксу столько не нужно: на момент записи scope bugfix оставлял 7 стадий из 32 (сейчас 9 из 33), и в этом выпуске мы прошли их все по порядку.
Во второй части разговора про AI-DLC с Михаилом Ишениным (Solutions Architect, AWS) берём самый короткий маршрут, scope bugfix, и проходим его стадия за стадией:
🔹 SDLC в большом банке: 15-16 документов из 45 на один релиз. AI-DLC идёт тем же путём, от неопределённости к коду, только документы пишет агент
🔹 Инициализация и четыре вопроса: зачем делаем, что конкретно, как, и как с этим потом жить
🔹 Scope под intent: почему у bugfix свой короткий маршрут и что в него добавили после записи (деплой)
🔹 Workspace Scaffold, Workspace Detection (greenfield или brownfield) и файл aidlc-state.md, где у каждой стадии стоит EXECUTE или SKIP. Scope можно поменять на ходу командами
🔹 Reverse engineering по white box: 9 артефактов в Code KB, которая живёт на уровне репозитория и переиспользуется между прогонами
🔹 Requirements Analysis, Code Generation, Build and Test: что значит «починено», почему модели не любят красные тесты и что меняет плагин test-pro
Будет полезно тем, кто послушал первую часть и хочет увидеть AI-DLC на реальной задаче, а не на уровне quick start.
💡 Code KB живёт не внутри одного прогона, а на уровне репозитория. Поэтому AI-DLC окупается не с первого запуска: на следующем фреймворк проверяет, актуальна ли база, и если да, её можно переиспользовать.
В следующей части возьмём scope побольше и разберём фичу целиком.
🎧 Доступно на любимой платформе:
• YouTube, Podbean, Apple Podcasts, Яндекс Музыка, Spotify, RSS (ссылки ниже)
💬 А вы бы доверили агенту багфикс целиком, от анализа до тестов? Или пока только код?
#AIDLC #AgenticAI #SDLC #AIAgents #AWS #Подкаст #AWSнаРусском
Навигация (Podbean)
(0:00) Введение: вторая часть про AI-DLC
(1:34) SDLC в банке: 45 документов на релиз
(4:37) Release Train и дизайн до первой строки кода
(7:12) ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
(10:47) Пять фаз AI-DLC как вопросы
(12:16) Кто на самом деле участвует в Ideation
(15:44) Scope: набор стадий под intent
(18:35) Инициализация: Workspace Scaffold
(20:15) Workspace Detection: greenfield или brownfield
(22:14) State Initialization и файл aidlc-state.md
(24:27) Можно ли поменять scope на ходу
(26:32) Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
(29:04) Багфикс по шагам: Reverse Engineering
(31:03) Code KB: знания о репозитории между прогонами
(34:56) Requirements Analysis: что значит «починено»
(38:20) Code Generation: сразу в код
(40:07) Build and Test: модели не любят красные тесты
(41:31) Плагин test-pro и стратегии тестирования
(44:22) Итоги и что будет в следующей части
Навигация (YouTube)
00:00:00 – Введение: вторая часть про AI-DLC
00:01:34 – SDLC в банке: 45 документов на релиз
00:04:37 – Release Train и дизайн до первой строки кода
00:07:12 – ADR в эпоху LLM: генерировать проще, вникать сложнее
00:10:47 – Пять фаз AI-DLC как вопросы
00:12:16 – Кто на самом деле участвует в Ideation
00:15:44 – Scope: набор стадий под intent
00:18:35 – Инициализация: Workspace Scaffold
00:20:15 – Workspace Detection: greenfield или brownfield
00:22:14 – State Initialization и файл aidlc-state.md
00:24:27 – Можно ли поменять scope на ходу
00:26:32 – Ideation: зачем она MVP и почему не нужна багфиксу
00:29:04 – Багфикс по шагам: Reverse Engineering
00:31:03 – Code KB: знания о репозитории между прогонами
00:34:56 – Requirements Analysis: что значит «починено»
00:38:20 – Code Generation: сразу в код
00:40:07 – Build and Test: модели не любят красные тесты
00:41:31 – Плагин test-pro и стратегии тестирования
00:44:22 – Итоги и что будет в следующей части
Упомянутые материалы
Таблица scope и стадий, которую обещали в выпуске: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/blob/main/docs/guide/05-scopes-and-depth.md
AI-DLC Workflows (GitHub): https://github.com/awslabs/aidlc-workflows
Плагин test-pro: https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/tree/main/plugins/test-pro
Методология AI-DLC (блог): https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
Первая часть, 071: https://youtu.be/pcuyMEWMHCU
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID&list=PLxtckYH8Cdy_WT5tcCITt_f61Zr2qQJbL
Podbean: https://awsinrussian.podbean.com/
Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/by/podcast/aws-на-русском/id1600771698
Яндекс.Музыка: https://music.yandex.ru/album/20088544
Spotify: https://open.spotify.com/show/4kOoih4FvHqyK5mLF3E42J
RSS: https://feed.podbean.com/awsinrussian/feed.xml