ai-assistants

AI-Disrupt PDLC на практике: где ИИ реально ускоряет, а где создаёт иллюзию продуктивности (опыт на личных проектах)

Привет, Хабр! Последние месяцы я изучала современные ИИ-инструменты и проверяла их на собственных проектах. Мне было важно не просто генерировать код, а переосмыслить весь цикл разработки: от формулировки задачи до тестирования, ревью и проверки безопасности. Планирование — самый чистый выигрыш Раньше я часто начинала писать код «с коленки». Теперь сначала формулирую намерение: цель, ограничения, edge-cases и требования к безопасности. Затем агент помогает подготовить спецификацию, acceptance criteria, декомпозицию, черновик архитектуры и список рисков. После ручного ревью такой план занимает 30–60 минут вместо одного-двух вечеров. Здесь ускорение оказалось стабильным: агенты хорошо находят противоречия и забытые сценарии. Генерация кода: быстро, но не бесплатно В работе я использовала Cursor с Claude, GPT-4o и GigaCode, локальные Qwen2.