Разработка с AI-агентами: как выстроить процесс от технического задания до проверенного Pull Request

29 октября только-только стартовал курс AI SDLC для тимлидов и CTO, где за четыре занятия разберем, как перестроить разработку команды под ИИ-агентов — от спецификаций и код-ревью до CI/CD и продакшена: https://ru.hexlet.io/link/wpqnhA А 30 ноября — курс «Инженерия AI-агентов для SDLC» 30 ноября стартует курс «Инженерия AI-агентов для SDLC», где научим создавать надежных агентов, проверять их качество, запускать как сервисы и строить многоагентное ревью кода: https://ru.hexlet.io/link/io7r9W AI-агенты уже пишут код, создают тесты и участвуют в разработке программного обеспечения. Но вместе с ростом скорости написания кода появляется новая проблема: как проверять весь этот объём изменений, контролировать качество и не ломать существующее поведение системы? В этом выпуске разбираем, как организовать командную разработку с AI-агентами: от постановки задачи и подготовки спецификации до проверенного Pull Request. Алексей Могильников на сквозном примере показывает, почему отдельные агенты не складываются в общий процесс и как связать их работу с помощью Spec-Driven Development (SDD), журнала решений, передачи контекста и проверок качества на каждом этапе. О чём поговорили: — Почему AI-агенты могут успешно проходить тесты, но при этом ломать существующую бизнес-логику. — Почему объём генерируемого кода растёт быстрее, чем возможности команды по его проверке. — Что такое Spec-Driven Development и зачем нужны спецификации в агентной разработке. — Как организовать совместную работу аналитика, разработчика, ревьюера и тестировщика с AI-агентами. — Как создавать и поддерживать спецификации в Git-репозитории: описание изменения, требования, технический дизайн и план реализации. — Как собирать пакет контекста задачи, дополнять его на каждом этапе и передавать следующим исполнителям. — Что такое Decision Log и как сохранять принятые людьми и агентами решения вместе с их обоснованием. — Как автоматизировать Code Review, чтобы агент проверял реализацию с учётом требований и принятых решений. — Как устроить Quality Gates внутри этапов и между ними: что проверять, когда возвращать работу на доработку и когда подключать человека. У нас в Хекслете вот-вот запустится ИИ для разработчиков 2.0 - https://ru.hexlet.io/programs/ai-for-developers?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=october_starts_2026 Стартанет новый курс AI SDLC - https://ru.hexlet.io/programs/ai-sdlc?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=october_starts_2026 Новая профессия Разработчик C# - https://ru.hexlet.io/programs/c-sharp?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=program_updates_2026 А 1 декабря на Хекслете стартует новый набор на курс «LLM-разработчик». - https://ru.hexlet.io/programs/llm-developer?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=llm_developer В этом видео: 00:00 Введение. Почему привычный CI/CD больше не справляется с AI-агентами? 04:00 Агентная разработка на примере интернет-магазина: кто теперь делает работу аналитика, разработчика и тестировщика? 08:02 Один безобидный баг — и бизнес теряет деньги. Почему агент может сломать то, что раньше работало? 15:16 Spec Driven Development: какой контекст нужно дать агенту, чтобы он перестал додумывать за вас? 28:05 Спецификации в Git: как сохранить знания о системе и не потерять их при передаче задачи между командами? 44:11 Что записывать в журнал решений, чтобы не потерять аргументы, альтернативы и причины выбора? 52:11 Как превратить неформальные знания команды в правила, которые смогут использовать AI-агенты? 1:06:38 Quality Gates: как остановить бесконечные циклы между разработкой, ревью и тестированием? 1:14:51 Полезные инструменты и материалы: OpenSpec, Superpowers и подходы к работе с агентами. 1:26:08 Как измерить пользу AI-агентов? Time to Market, доля решений и эффективность Pull Request. 1:39:20 Если агенты пишут код, насколько вообще важно его качество? Что действительно нужно контролировать? #AI #AIAgents #CICD #SpecDrivenDevelopment #AgenticCoding #ClaudeCode #Codex #DevOps #CodeReview #SoftwareDevelopment #AIcoding #Программирование #РазработкаПО #АвтоматизацияРазработки #Хекслет Разработка с AI-агентами: как выстроить процесс от технического задания до проверенного Pull Request