Организованное программирование

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube

SaaS-сервисы могут оказаться в довольно странном положении: чем больше возможностей появляется у ИИ, тем меньше причин иногда открывать сами сервисы. Зачем платить за отдельный инструмент, если можно подключить нейросеть к нужным данным и делать всё через неё? Но на практике всё оказывается интереснее, особенно когда речь идёт не об одном человеке с ноутбуком, а о целой компании.

В этом выпуске я поделился тем, как мы внедряем ИИ в процессы Хекслета, что уже получилось автоматизировать и как меняется работа не только разработчиков, но и маркетинга, финансов, HR и сопровождения студентов. Рассказал, почему одни SaaS-продукты могут потерять значительную часть своей ценности, а другие, наоборот, становятся ещё нужнее, и какую роль во всём этом играют интеграции, корпоративные данные и MCP.

Отдельно поговорил о том, как мы подключаем разные сервисы к ИИ-агентам, зачем используем MCP и Яндекс AI Studio, как автоматизировали обработку обратной связи и почему задачи, на которые раньше уходили недели, теперь иногда решаются за часы. На примерах из нашей работы показал, как ИИ помогает разбирать резюме, анализировать звонки, находить проблемы в учебных материалах и связывать данные из разных систем.

Ещё обсудил, почему просто добавить ИИ-ассистента в свой продукт уже недостаточно, как меняется роль привычных интерфейсов и почему умение работать с нейросетями постепенно становится необходимым не только для программистов. Например, чтобы получить хороший результат, иногда нужно не просить ИИ сделать дашборд, а сначала разобраться вместе с ним, как вообще правильно устроить работу с данными.

В общем, поделился тем, что мы сейчас пробуем и внедряем у себя, какие проблемы уже удалось решить и с чем ещё приходится разбираться. Получился большой разговор про ИИ в реальной работе компании: без попыток автоматизировать всё подряд, но с конкретными примерами того, как меняются привычные процессы и что это может означать для разработчиков и бизнеса.

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog
– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321
- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239373

🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/
🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot


#ИскусственныйИнтеллект #AI #SaaS #MCP #AIАгенты #Вайбкодинг #АвтоматизацияБизнеса #ClaudeCode #ChatGPT #AINative #РазработкаПО #Нейросети #ITБизнес

Как Хекслет автоматизирует бизнес-процессы и ускоряет не только разработку

🔹 Присоединяйся к курсу «Системный дизайн» https://ru.hexlet.io/programs/system-design?utm_source=youtube

Как инженеру построить DevOps-бизнес, пройти путь от небольшого консалтинга до компании с миллиардным оборотом и самому вырасти из технического специалиста в предпринимателя? В этом выпуске мы поговорили с Александром Титовым — сооснователем Express42, который после объединения компании с «Флантом» стал совладельцем и генеральным директором объединённого бизнеса. Обсудили историю Express42, развитие рынка DevOps и решения, которые помогли Саше перейти от инженерной работы к управлению большой компанией.

Вспомнили, с чего начиналась Express42, как появлялись первые клиенты и формировался рынок DevOps-консалтинга. Разобрали, как компания зарабатывала на технической экспертизе, почему сильных инженерных компетенций недостаточно для успешного бизнеса и как менялось понимание того, за что клиенты действительно готовы платить.

Отдельно поговорили о пути Саши как фаундера. Как меняется мышление инженера, когда он начинает отвечать не только за технические решения, но и за продажи, деньги, команду и развитие компании? Почему недостаточно просто хорошо делать свою работу и как научиться смотреть на бизнес глазами клиента? Обсудили отношения между партнёрами, распределение долей, принятие решений и ситуации, когда у основателей расходятся представления о будущем компании.

Полезные ссылки:

Telegram - @atitov
Канал АОТ в Telegram - https://t.me/aot_k8s — всё важное тут: новости, отчёты про ассоциацию и чат
Канал конференции в Telegram - https://t.me/aot_kuberconf
Канал с видео в VK - https://vk.ru/club236057109
Книга - https://www.labirint.ru/books/319787/
Доклад - https://youtu.be/MEen7ioJBfs
Про продукты Флант - https://deckhouse.ru/
Экспресс 42 - https://express42.com/

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog
🔹Сайт конференции https://aot-kuberconf.ru/ — регистрируйтесь, покупайте билеты. По промокоду ORGPROG скидка 1000 рублей — билет обойдётся в 5000 ₽.
🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/
🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io
🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube
🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#DevOps #Flant #Express42 #PlatformEngineering #ITбизнес #Kubernetes #ITконсалтинг #AIагенты #FinOps #ОрганизованноеПрограммирование

🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/?utm_source=youtube

🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

Почему менеджеры принимают решения, которые разработчикам кажутся очевидно глупыми? Почему хорошую техническую идею могут зарубить, а странный на первый взгляд KPI — наоборот, заставить выполнять всю компанию? И действительно ли менеджмент не понимает, как работает разработка? Сегодня у нас в гостях — Евгений Антонов, технический менеджер в Яндекс Инфраструктуре, автор канала «Тимлит очевидности». За ~20 лет в IT он успел побыть системным администратором, разработчиком, тимлидом, менеджером и руководителем технических менеджеров — и посмотрел на одну и ту же систему с разных сторон.

Поговорили о том, почему разработчики часто считают менеджеров некомпетентными, как решения превращаются по пути через несколько уровней управления в странные KPI и почему технически правильное решение может оказаться плохим для бизнеса. Отдельно обсудили деньги и ответственность: почему компании не всегда разрешают переписывать проект на новый фреймворк, как разработчику научиться видеть экономику своей работы и что меняется, когда начинаешь отвечать не только за код, но и за деньги, людей и результат.

Поговорили про корпоративную политику, конфликты между командами, Performance Review, удалёнку и метрики. А ещё разобрали AI Adoption: зачем компании заставляют разработчиков использовать AI, даже когда прямого профита пока не видно, и почему за внешне бессмысленной метрикой может стоять вполне рациональная стратегия.

Полезные ссылки:

Telegram:

@general_it_talks 

@kodakodacast 

@teamleadsBar 

https://boosty.to/management_hub 

https://getmentor.dev/mentor/evgeniy-antonov-34 

https://antonov-dev.ru/about

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-230451582_456239402

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#IT #Программирование #Разработка #Менеджмент #ITМенеджмент #Разработчики #Тимлид #КарьераВIT #Бизнес #КорпоративнаяКультура #PerformanceReview #KPI #AI #Удаленка #Tech#ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Эпоха Нейрослопа: что будет цениться, когда любой контент можно сгенерировать

🔹 Ускоряем разработку ПО с помощью AI: https://praxor.ru/?utm_source=youtube

🔹 Присоединяйся к курсам по AI в Хекслет: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

Что произойдёт с интернетом, если большая часть того, что мы читаем, смотрим и обсуждаем, больше не будет написана или сделана человеком?

В этом выпуске поговорили с Василием Зубаревым (Вастриком) — разработчиком из Берлина и создателем Вастрик-клуба — о том, как нейросети меняют интернет, сообщества и саму ценность человеческого контента.

Разобрались, почему нейрослоп становится проблемой не потому, что он обязательно плохой, а потому что постепенно убивает доверие к тому, что ты читаешь. Если любой человек может за несколько минут сгенерировать пост, статью или ответ на вопрос, зачем тогда вообще читать этот текст? Особенно в сообществе, куда люди приходят за реальным опытом, мнениями и знаниями других людей.

Обсудили, где проходит граница между нормальным использованием AI и нейрослопом: можно ли с помощью нейросети исправить текст, собрать фактуру, перевести материал или сформулировать мысль — и в какой момент человек перестаёт быть автором. Поговорили о том, почему полностью сгенерированный контент особенно плохо работает в сообществах, где главная ценность — живой человеческий опыт.

Отдельно обсудили, как изменился сам интернет. Почему большие социальные сети постепенно превращаются в бесконечный поток контента, почему люди уходят в Telegram-чаты, Discord, Reddit и небольшие закрытые сообщества, и может ли хорошая модерация стать одним из главных способов защититься от информационного шума.

Поговорили о будущем человеческого контента. Станет ли текст, написанный человеком, чем-то вроде ручной работы? Почему часть людей спокойно потребляет AI-контент, а других он мгновенно отталкивает? И может ли случиться так, что массовому пользователю достанется бесконечный поток дешёвого AI-контента, а настоящий человеческий опыт постепенно превратится в новый вид «люкса»?

А ещё затронули рабочую этику и разработку: обсудили, что происходит, когда люди начинают общаться друг с другом готовыми ответами из Claude и ChatGPT, как AI изменил работу программистов и почему в эпоху дешёвой генерации всё большее значение приобретают экспертиза, способность думать самостоятельно и ответственность за результат.

Полезные ссылки:

https://vas3k.blog/ 

https://vas3k.club/ 

https://t.me/vas3k_channel 

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239366

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#AI #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #AIКонтент #Нейрослоп #СозданиеКонтента #БудущееКонтента #КонтентМаркетинг #ИИ #ChatGPT #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Эпоха Нейрослопа: что будет цениться, когда любой контент можно сгенерировать

Что будет с разработчиками, IT-образованием и технологическим бизнесом, если AI научится делать всё больше того, за что мы привыкли платить людям? И что останется конкурентным преимуществом, когда практически любую успешную идею можно скопировать, удешевить и превратить в стандарт рынка? В этом выпуске у нас в гостях Алексей Фёдоров и Андрей Морозов — это люди, стоящие за JUG.ru, JPoint, HolyJS и другими крупными IT-конференциями. Разговор начался с обсуждения конференций и образовании, но довольно быстро мы пришли к гораздо более фундаментальным вопросам: как меняется IT-индустрия, когда технологии, навыки и даже целые бизнес-модели постепенно превращаются в коммодити.

Мы обсудили, как AI и LLM могут коммодитизировать разработку, онлайн-образование и отдельные профессии, почему качество продукта само по себе перестаёт быть достаточным конкурентным преимуществом и что происходит с рынком, когда всё больше игроков начинают конкурировать прежде всего по цене. На примерах такси, онлайн-образования и технологических компаний разобрали, как новые игроки способны менять экономику целых индустрий.

Отдельно поговорили о предпринимательстве и риске. Разобрали, чем специалист отличается от предпринимателя, почему невозможно построить бизнес без неопределённости и почему даже самая красивая аналитическая модель не заменяет решения, которые в какой-то момент приходится принимать на свой страх и риск. Поговорили и о неприятной стороне зрелых рынков: конкуренты копируют успешные идеи, крупные компании приходят с гораздо большими ресурсами, государство меняет правила игры, а преимущества, которые ещё вчера казались уникальными, через несколько лет становятся обычным стандартом.

Отдельный блок посвятили IT-образованию. Обсудили, почему пользователю сложно объективно оценить качество обучения, как маркетинговые обещания постепенно становятся нормой рынка и почему реальное преимущество очень быстро перестаёт им быть, если его можно воспроизвести. И в итоге мы пришли к вопросу, который, кажется, становится всё важнее для любого разработчика, предпринимателя и технологической компании: что делать в мире, где почти любое успешное решение рано или поздно копируют, удешевляют и превращают в коммодити?

Полезные ссылки:

Алексей Федоров

https://t.me/channel_23derevo 

https://t.me/to_the_limit_channel

Андрей Морозов:

https://t.me/chief_philosophy_officer 

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239363

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#программирование #AI #нейросети #IT #программисты #разработка #бизнес #предпринимательство #стартап #коммодитизация #образование #онлайнобразование #технологии #будущееIT #искусственныйинтеллект #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Почему хороший продукт больше не преимущество: конкуренция, копирование и экономика IT-бизнеса #93

Через несколько лет в IT может не остаться привычного разделения на фронтендеров, бэкендеров, аналитиков и тестировщиков. Не потому, что эти задачи исчезнут, а потому, что один инженер с AI-агентами сможет закрывать работу, для которой раньше нужна была целая команда. Но есть проблема: большинство крупных компаний к этому вообще не готовы.

В этом выпуске мы поговорили с Александром Поломодовым — бывшим техническим директором Т-Банка, который последний год отвечал за внедрение AI в разработку на уровне большой компании. Это разговор не про очередной AI-инструмент и не про то, как «писать код в Cursor», а про гораздо более фундаментальные изменения: что происходит с инженерными командами, процессами и архитектурой компаний, когда код всё чаще начинают писать агенты.

Мы обсудили, почему AI может вернуть индустрию от узкой специализации обратно к универсальным инженерам, зачем компаниям теперь пересобирать не только SDLC, но и всю производственную систему разработки, и почему просто раздать разработчикам подписки на Claude недостаточно. Разобрали, как должны меняться платформенные команды, зачем нужны Model Gateway, MCP Hub, Skill Hub и детерминированные проверки, почему безопасность и корпоративные процессы становятся главным тормозом трансформации, а будущее внутри одной компании может быть распределено крайне неравномерно.

Отдельно поговорили о том, почему старые инженерные практики — RFC, ADR, design review, спецификации и явные критерии приёмки — внезапно стали гораздо важнее с появлением агентов. Разобрали, почему AI лучше работает не с вайбкодингом и постоянными уточнениями, а с хорошо сформулированной задачей, как доменная экспертиза начинает цениться выше знания конкретного языка программирования и почему правильная терминология внутри проекта напрямую влияет на качество работы моделей.

Также разобрали одну из самых болезненных тем для больших компаний: что делать с легаси и внутренними платформами, которые десятилетиями развивались отдельно от open source. Обсудили, почему раньше собственные форки и кастомные решения были активом, а в эпоху AI могут превратиться в дорогой пассив. И почему совместимость с тем, на чём обучались модели, постепенно становится новой инженерной характеристикой системы.

Полезные ссылки:

https://polomodov.tech/ 

https://t.me/book_cube 

https://www.youtube.com/@TellMeAboutTech

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239359

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#AI #искусственныйинтеллект #IT #AIвIT #AIтрансформация #разработка #ITпроцессы #AIагенты #автоматизация #разработкаПО #ITкоманды #архитектураПО #технологии #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Как AI изменит разработку ПО: будущее программистов, команд и IT-компаний /Александр Поломодов #92

Performance Review — одна из самых болезненных управленческих практик в IT. Люди спорят с оценками, менеджеры пытаются объяснить решения, сотрудники учатся «хакать» метрики, а компания тратит огромное количество времени на калибровки. Но зачем вообще нужна вся эта сложная система и почему нельзя просто платить всем хорошо? В этом выпуске мы поговорили с Сергеем Бережным — руководителем, который много лет участвовал в построении Performance Review в Яндексе. Разобрались, зачем компании нужна разница в оценках, почему Performance Review можно рассматривать как способ распространения информации по большой организации и как материальная мотивация превратилась в инструмент управления.

Обсудили, как люди оверфитятся под метрики, почему правила Performance Review приходится периодически менять, как Яндекс экспериментировал со шкалой оценок — от букв A–F до C− и цветных плюсов — и зачем вообще учитывать человеческую психологию в, казалось бы, математической системе. Отдельно поговорили о калибровках: почему руководителю нельзя просто доверять собственной оценке сотрудника, как сравнение нескольких «красавчиков» помогает уменьшить менеджерский bias и почему иногда даже плохое Performance Review оказалось лучше, чем полное отсутствие системы.

Разобрали и более неприятную сторону: можно ли превратить ревью в инструмент увольнения, насколько легко хачить 360, почему сотрудники обижаются на снижение оценки и почему Performance Review больше напоминает покер, чем шахматы. Нельзя идеально просчитать одну конкретную раздачу — приходится смотреть на long term. Поговорили и о том, где закончился рост разработчика: почему технологическое совершенство не всегда конвертировалось в деньги, как искать точки роста внутри unit-экономики компании и почему настоящий рост на высоких грейдах начинался там, где инженер учился менять экономику бизнеса, а не просто писать больше кода.

А ещё обсудили метрики, которые действительно способны резко изменить производительность команды, влияние AI на Performance Review, проблему потери контекста при масштабировании компаний и то, почему удалённая работа не отменяла Performance Review — если менеджмент умел оценивать результаты, а не количество красных глаз в офисе.

Полезные ссылки:

https://t.me/veged_and_code

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239353

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#IT #управлениеIT #оценкасотрудников #грейды #KPI #360оценка #премии #мотивациясотрудников #ITменеджмент #управлениекомандой #разработка #ITкоманда #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Performance Review в IT: как правильно оценивать разработчиков и сотрудников / Сергей Бережной #91

Что происходит, когда разработчик почти перестаёт писать код руками и начинает программировать вместе с AI?

В этом выпуске получился почти лайвкодинг-скринкаст. Я открыл реальный проект Хекслета, взял реальные тикеты из работы и показал, как сейчас выглядит мой обычный процесс разработки с Claude Code.

Без специально подготовленного демо и искусственных задач.Прямо по ходу записи я запускал несколько сессий параллельно, отдавал им тикеты, смотрел, как агент исследует кодовую базу, находит нужные места, вносит изменения, запускает тесты, работает с линтерами, делает коммиты и даже готовит Pull Request в стороннюю библиотеку.

Причём разные задачи требуют совершенно разного уровня участия.Где-то достаточно просто скинуть агенту тикет и через некоторое время получить готовое изменение. Где-то нужно посмотреть, что он предлагает, задать вопросы и немного направить. А есть задачи, особенно продуктовые или архитектурные, где AI может хорошо разобраться в коде, но решение всё равно должен принимать человек.

Именно к такому способу программирования я постепенно пришёл за последнее время.Я по-прежнему работаю в терминале и Vim, но большую часть непосредственного написания кода теперь делают агенты. Моя работа всё больше состоит из постановки задач, исследования, принятия решений, проверки результатов и управления несколькими параллельными потоками разработки.

При этом меняется и сам проект. Мы постепенно адаптируем его к работе с AI: используем AGENTS.md и skills, приводим в порядок терминологию, названия файлов и тестов, добавляем автоматизацию и стараемся строить кодовую базу так, чтобы агенту требовалось всё меньше специальных объяснений.

В этом видео:

- как я запускаю 4–5 AI-сессий параллельно и распределяю между ними задачи;

- какие тикеты можно практически целиком отдать агенту;

- как Claude Code исследует большую кодовую базу и находит нужные места;

- как AI работает с Rails, React, TypeScript, тестами, линтерами и Git;

- как агент нашёл баг в сторонней библиотеке и подготовил Pull Request;

- зачем я продолжаю использовать обычные линтеры, хуки, типы и тесты, а не перекладываю всё на AI;

- где я принимаю решение сам и почему даже хороший агент не понимает весь продуктовый контекст;

- зачем нужны AGENTS.md, skills и другие артефакты вокруг агентного программирования;

- как в реальности выглядит мой текущий режим: AI в основном пишет код, а я управляю процессом.

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239350

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#AI #Программирование #AIАгенты #ClaudeCode #Разработка #GitHub #Автоматизация #Нейросети #AIДляПрограммистов #CodingAgent #AIProgramming #Разработчик #Продуктивность #SoftwareDevelopment #ArtificialIntelligence#ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин

Мой воркфлоу агентного программирования: параллельные сессии и пулреквесты в опенсорс

SDD (Spec Driven Development) постепенно превратился из эксперимента с AI-агентами в полноценный подход к организации разработки. Но что произошло, когда его действительно внедрили не на одном проекте, а в компании из 100 человек?

В этом выпуске мы поговорили с Иваном Поддубным — CTO Web Practic — о том, как компания внедрила OpenSpec и выстроила сквозной процесс разработки вокруг единой шины контекста. Мы разобрали, почему одних AI-агентов оказалось недостаточно, как спеки связали аналитиков, разработчиков и тестирование, и почему внедрение SDD неожиданно вернуло разработку к идеям водопада, но уже в совершенно другой форме.

Разобрали, как OpenSpec устроен на практике — Proposal, Design, Tasks, Changes и Specs, зачем понадобился Main Spec, как сохранился исторический контекст и почему агенту стало гораздо проще работать с кодовой базой, когда у каждого изменения появилось объяснение «зачем» и «почему».

Отдельно поговорили о том, как перестроилась работа аналитиков и QA, почему тестировщики постепенно отошли от написания автотестов, как была организована работа frontend- и backend-разработчиков, зачем компании понадобился метарепозиторий для нескольких сервисов и монолитов и как SDD заработал в заказной разработке, где требования приходили от внешнего клиента.

Но самое интересное оказалось связано с самим инженером. Если код всё чаще писал агент, какие навыки оставались критически важными? Почему системный дизайн становился важнее знания конкретного языка? Как было не потерять техническую глубину, работая через AI? И где проходила граница между усилением разработчика и настоящим делегированием ответственности?

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239348

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=mave

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#SDD #SpecDrivenDevelopment #OpenSpec #AI #AIразработка #AIагенты #ClaudeCode #Программирование #РазработкаПО #SoftwareEngineering #AICoding #VibeCoding #СистемныйДизайн #Автоматизация #Подкаст #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин 

Spec-Driven Development на практике: опыт компании из 150 разработчиков / Иван Поддубный #90

В этом выпуске мы поговорили с Асхатом Уразбаевым — одним из самых известных Agile-консультантов в России, основателем ScrumTrek и человеком, который более двадцати лет внедрял Agile в крупнейших российских компаниях. Мы разобрались, почему Scrum победил XP, как сертификации превратили гибкую разработку в огромную индустрию, почему большинство компаний так и не поняли исходные идеи Agile и что на самом деле осталось от него сегодня. Обсудили эволюцию разработки: от водопада и первых Scrum-команд до DevOps, продуктового подхода и современной инженерной культуры.

Отдельную часть разговора мы посвятили новой AI-трансформации. Сравнили её с бумом Agile, обсудили, почему агентная разработка меняет не только написание кода, но и устройство команд, зачем компаниям AI-harness, как меняются роли разработчиков, аналитиков и продактов, почему Product Engineer становится новой ключевой профессией и какие организационные проблемы выйдут на первый план, когда писать код станет почти бесплатно.

Мы также поговорили о том, как в IT рождаются технологические революции, почему вокруг них неизбежно возникают «религии» и многомиллионные индустрии, и обсудили, какие выводы инженерам стоит сделать сегодня, чтобы не повторить ошибки прошлого в эпоху искусственного интеллекта.

Подписывайтесь на канал «Организованное программирование» в Telegram: https://ttttt.me/orgprog

– Список подкаст-платформ (Apple Podcast, Google Podcast, Spotify, Яндекс.Музыка и другие): https://podcast.ru/1734325321

- Смотрите нас на площадке "Вконтакте" - https://vkvideo.ru/video-224967259_456239343

🔹 Курсы по искусственному интеллекту: https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence?utm_source=youtube

🔹Хекслет Клуб в Telegram https://t.me/HexletClubBot

#Agile #Scrum #AI #softwareengineering #ClaudeCode #VibeCoding #DevOps #Kanban #ProductEngineering #IT #Разработка #Подкаст #ОрганизованноеПрограммирование #КириллМокевнин 

Асхат Уразбаев о взлёте и падении Agile: почему Scrum изменил индустрию и что происходит сейчас #89