AI уже делает инженеров хуже? Как агентная разработка выращивает технологический зоопарк
AI уже делает инженеров хуже? Как агентная разработка выращивает технологический зоопарк Код написал AI, другой AI его проверил. Проект собирается, тесты проходят, архитектурная схема выглядит убедительно. А кто теперь понимает систему? Недавно я разговаривал с приятелем. Его команда начала новый проект на Rust + MongoDB, и первым делом я спросил про БД. Не потому, что это плохая база, а потому, что мне стало интересно: почему выбрали именно её? На этом месте разговор начал буксовать. Глубокого опыта ни с Rust, ни с MongoDB в команде нет. План примерно такой: хорошо описать требования, использовать spec-driven development, подключить AI-агентов и посмотреть, как пойдёт. Речь не о pet-проекте: на этом стеке собираются делать реальный продукт, а решение принимает техлид. При этом разработчиков не ограничивала инфраструктурная команда. Наоборот, среди участников были коллеги из инфраструктуры, которым самим хотелось ради опыта развернуть что-то новое. Это нормальное желание: инженеры растут, когда пробуют незнакомые инструменты. Интерес команды к технологии и реальная потребность продукта в ней не всегда совпадают. Не всегда работает и фраза «отдадим это пopus, он всё объяснит и развернёт»: агент может подготовить конфигурацию и команды запуска, но дежурить, разбирать инциденты и отвечать за восстановление системы всё равно придётся людям. Главное: • Проект собирается, тесты проходят, архитектурная схема выглядит убедительно • А кто теперь понимает систему? Недавно я разговаривал с приятелем • Его команда начала новый проект на Rust + MongoDB, и первым делом я спросил про БД #ИИ #AI #Технологии #AIАгенты