Агентная разработка и автоматизация процессов
Практические разборы того, как превращать AI-агентов из помощников в управляемую инженерную систему. 8 статей · последнее — 8 сентября 2026
SDLC: как устроены этапы и контрольные точки
Какие работы охватывает жизненный цикл программной системы, что должно получаться на каждом этапе и когда команде нужны контрольные точки.
Можно ли автоматизировать разбор и устранение инцидентов: опыт AAA
Что AI-агент смог взять на себя в пяти production-инцидентах, где потребовался человек и почему восстановление ещё не означает закрытие PIR.
Как хранить секреты: .env, direnv, git-crypt и pass
Как разделить общую конфигурацию, личные доступы, командные и production-секреты — и проверять их без раскрытия значений.
Что усилить при внедрении агентной разработки
Шесть проверяемых направлений для внедрения агентной разработки.
Памятка себе: как внедрять ИИ-агентов в разработку
Моя памятка о том, как давать ИИ-агентам задачи, проверять результат и понимать, когда решение должен принимать человек.
Не нанимайте AI-агентов на человеческие должности
Почему не стоит копировать человеческие должности в AI-систему и строить виртуальную команду из аналитиков, разработчиков и тестировщиков.
Серия · 2 части
«Бесконечная» сессия AI-агента — это не бесконечный контекст
Почему для долгой агентной работы нужно сохранять состояние задачи, handoff-контракты и доказательства, а не весь чат.
Почему grep недостаточно AI-агенту: Code Property Graph простыми словами
Как AST, CFG, call graph, data flow и граф зависимостей помогают агенту видеть код как систему связей.