Прагматичное использование рычагов влияния в «фабрике ПО»

@dexhorthy
АНГЛИЙСКИЙ2 дня назад · 29 июл. 2026 г.
129K
665
54
15
1.6K

Суть

В этой статье рассматривается, как добиться ускорения циклов выпуска ПО в 2–3 раза за счет применения ИИ на этапах планирования и согласования, а не только при генерации кода.

Этот текст — своего рода дополнение / побочный квест к недавней серии. Он не вписался аккуратно в основную статью, поэтому я публикую его отдельно. На него кратко ссылаются в части 2 статьи Почему софтверные фабрики терпят неудачу: Снова включаем свет.

Поиск рычага

Ещё до появления ИИ только 25–50% времени на выпуск фичи уходило на написание самого кода. Остальное — согласование/планирование, ревью кода/доработка и тестирование/верификация решения.

dex - inline image

Если вы используете ИИ только для написания кода, то вы сокращаете 2–4 часа написания кода до 10–20 минут, но всё остальное не ускоряется.

dex - inline image

Но если вы используете ИИ для планирования и согласования, то на самом деле вы получаете ускорение примерно в 2–3 раза.

dex - inline image

Правило 80/20 в рычаге ИИ для кодинга

Допустим, если вы наобум кидаете двухстрочный промпт в свою фабрику, вероятность получить полностью сливаемый результат составляет ~50%, а вероятность того, что придётся переделывать — 50%.

dex - inline image

Теперь представим, что вы — ведущий инженер с 10-летним опытом. Вы загрузили всю кодовую базу из 100 репозиториев себе в голову. Поэтому вы тратите полдня на написание вручную идеально детализированной спецификации. Теперь ваши шансы лучше, но всё равно остаётся около 10% вероятности, что придётся переделывать \*что-то* существенное.

dex - inline image

А на другом конце спектра: пишете каждую строчку сами. Агенту нечего испортить, так что вероятность переделки стремится к нулю.

dex - inline image

\\примечание\\ В этом примере я буду смазывать

«вероятность того, что придётся что-то менять» с учётом «насколько болезненным будет изменение»

в единый процент, но, очевидно, это две разные переменные. Если модель с вероятностью 50% неправильно выберет стиль кнопки, но исправление — это один дешёвый промпт, то наша совокупная «ожидаемая боль» невелика.

ожидаемая боль = P(придётся менять) × насколько больно это изменение

Если это изобразить, то между затраченными upfront усилиями и ожидаемой болью существует обратная зависимость.

dex - inline image

Чего не стоит делать — тратить 6 часов на планирование задачи, когда 80% ожидаемой боли можно было устранить за первые 10 минут.

Нужно делать это без чрезмерного упора на вопросы, на которые нельзя ответить, не спустившись на уровень ниже. Например, если вы уже поработали на уровне «Продукта» и ещё не ответили на все открытые вопросы, возможно, придётся остановиться на этом месте и спуститься на уровень технических деталей, чтобы понять, что вообще реализуемо. Идеального процесса для этого нет.

Именно это мы имеем в виду под рычагом — и для этого требуется прагматизм. Если вы проводите несколько этапов планирования, приближаясь с высоты 50 000 футов до 10 000 футов, на каждом этапе нужно немного корректировать курс, чтобы устранять как можно больше ожидаемой боли.

Удачи.

Сохранение в один клик

Используйте YouMind для глубокого чтения вирусных статей с помощью ИИ

Сохраняйте источники, задавайте точные вопросы, обобщайте аргументы и превращайте вирусные статьи в полезные заметки в одном рабочем пространстве ИИ.

Исследовать YouMind
Для авторов

Превратите ваш Markdown в аккуратную статью для 𝕏

Когда вы публикуете длинные тексты, изображения, таблицы и блоки кода, форматирование в 𝕏 становится мучением. YouMind превращает полный черновик в Markdown в чистую статью, готовую к публикации в 𝕏.

Попробовать Markdown для 𝕏

Другие паттерны для анализа

Недавние виральные статьи

Смотреть другие виральные статьи