Разработка с AI агенти, без „vibe coding“

Резултат: в екипите, в които работя, задачите, които всеки инженер завършва за двуседмичен спринт, нараснаха от около една до три-четири, като всички стандартни и ad-hoc срещи останаха в графика. Качеството се пази с човешки преглед на всяка стъпка.

Контекст

Две enterprise програми в сферата на застраховането и автомобилните щети. Текущата е система за управление на застрахователни полици за застраховател с дейност в ЕС и САЩ, изпълнявана от екип от девет души. Преди това два месеца работих по платформа за доставка на авточасти и ремонтни услуги, част от обща система за управление на щети. Там Engineering Development Manager избра рамката на AWS за разработка с AI (AI-DLC), а аз я приложих като единствен инженер в подекип на програма с три-четири екипа.

Проблемът

AI инструментите за разработка вече бяха разрешени, но за повечето колеги агентната разработка беше нова идея. Използван небрежно, „vibe coding“ води до код, който никой не разбира докрай, решения, които никой не е записал, и промени, които никой не е тествал. Целта беше скоростта на AI без тези странични ефекти.

Какво изградих

Development Orchestrator агент. Той следва десет до единайсет стъпки, всяка записана като skill: подробен, повторяем набор от инструкции, който агентът трябва да следва. С номер на Jira задача той:

1. събира контекста на задачата;
2. възпроизвежда проблема първо, ако задачата е бъг;
3. пише тест кейсовете за потвърждение преди имплементацията;
4. имплементира промяната;
5. създава pull request и обработва коментарите;
6. билдва Docker образите;
7. автоматизира проверката с Playwright и Postman.

Refinement агент. Открива блокиращите въпроси към Product Owner-а, анализира обхвата на промяната (в колко сървиса и репозиторита засяга) и го представя като лесна за разбиране инфографика, за да върви срещата по-бързо. Записът от срещата се ползва от същия агент за обобщение на всяка задача, което се записва в самата задача като контекст за бъдеща работа.

Как остава безопасно

• Проверка на всяка стъпка. Инженерът преглежда плана и докладите от проучванията, преди агентът да продължи.
• Тестове преди код. Бъговете се възпроизвеждат, а тестовете за потвърждение се пишат първи.
• Процесът е записан. Всяка стъпка е skill, затова е повторяема и подлежи на преглед.
• Лични данни не стигат до модела. Застрахователните и личните данни (PII) се скриват с код, преди нещо да се изпрати към AI услуга.
• Контекстът се пази. Всяка задача носи своята история, така че знанието не се губи между срещите.

Какво се промени

• Производителност: завършените задачи на инженер за двуседмичен спринт се увеличиха от около една до три-четири, а всички стандартни и ad-hoc срещи продължиха да се провеждат.
• Стандартните срещи в процеса на разработка, особено refinement, протичат по-бързо.
• Документацията, дизайнът и архитектурните решения се генерират и поддържат актуални.
• Функционалностите се имплементират и доработват по-бързо, с тестове от самото начало.

Споделянето

Създадох тези агенти по собствена инициатива за ежедневната си работа и ги направих конфигурируеми, за да могат да ги ползват и други екипи. За колегите агентната разработка беше изцяло нова концепция и им помагам да я разберат на практика, включително с pair сесии.

Какво научих

Скоростта идва от модела, а безопасността трябва да дойде от системата около него. Изграждането на подход, който пази екипа от негативите на vibe coding, е по-важно от всеки отделен промпт.

Какво означава това за вашия екип

Мога да помогна в три посоки:

• Оценка на процеса: къде вашият процес на разработка губи време и къде AI може да помогне, без да добавя риск.
• Внедряване и подобряване на AI процеси: агенти с човешка проверка, тестове първо и защита на личните данни.
• Обучения: практически сесии, които помагат на инженерите ви да работят уверено с агентни инструменти.

Говорете с мен