Материалы выпуска с Антоном Костериным: как замкнуть AI-native SDLC? (Рубрика #AI4SDLC) Готовы материалы 29-го выпуска Research Insights Made Simple, который прошёл 27 августа. Вместе с Антоном Костериным — principal engineer RnD-центра Т-Банка — разбирали "The AI-Native SDLC Playbook" от Anthropic: что должно измениться вокруг кодинга, чтобы скорость агентов превратилась в скорость поставки. Обсудили: - Почему playbook ценен не принципиально новыми практиками, а тем, что собирает их в последовательность с примерами и шаблонами, — и почему это руководство поставщика нужно проверять в собственном контексте; - Как intent.md, spec.md и проверенный человеком plan.md превращают замысел в версионируемую цепочку артефактов и одновременно audit trail; - Зачем команде CLAUDE.md, skills, команды, hooks и специализированные агенты — и каких начальных вложений и организационного доверия требует такой контур; - Почему после ускорения Build ограничение переезжает в постановку, review, тесты или выпуск, а детерминированные проверки в CI/CD и continuous evals должны независимо ловить нарушения и повторные ошибки; - Где проходит граница автоматизации: hooks закрепляют проверяемые запреты, но review, инженерное суждение и принятие остаточного риска остаются за человеком; - Как Maintain замыкает цикл: инцидент может породить новый intent, а runbook — превратиться в ограниченный политиками агентный self-healing; экономику при этом полезнее считать по принятым задачам и предотвращённым переделкам, а не только по токенам. Все материалы выпуска: - Страница выпуска и слайды - Видео: YouTube, VK Видео - Аудио: Podster, Яндекс Музыка, Apple Podcasts - Текст: краткая расшифровка Спасибо Антону за разговор. Если после просмотра появятся вопросы — пишите в комментариях: соберу их для продолжения темы о том, как переносить AI-native практики в большие инженерные организации. #AI4SDLC #AI #Agents #Engineering #Architecture #DevOps #Research