ИИ-фреймворк для профессиональной разработки: опыт техлида из крупнейшего банка РФ

Продолжая тему взрослого вайб-кода, Саша Раковский рассказывает о собственном ИИ-фреймворке, который применяется для 99% его кода. Работающий техлидом в расчетном центре крупного банка РФ, он фокусируется на надежности и качестве, ведь ошибки в платежах могут обойтись банку в сотни миллионов рублей.

Автор убеждён, что в ИИ-разработке без системного фреймворка и автотестов не обойтись. Автотесты – фундаментальные единицы поведения системы, а частые ревью помогают выявлять ошибки, поскольку автономная ИИ-разработка пока невозможна из-за непредсказуемости моделей.

Фреймворк строится вокруг концепции, что любой софт – это совокупность поведений, каждое из которых имеет зелёный (подтверждённый) тест-кейс. Работа разбивается на «истории» – минимально зависимые фичи с приёмочными тестами, реализуемыми в TDD-стиле с частыми ревью.

В основе лежит Clean Architecture с ATDD, где тесты идут от приёмочных до адаптерных с чётким рефакторингом и проверкой покрытия. Для управления процессом применяется скилл /continue, который по прогресс-файлам определяет текущий шаг разработки и запускает следующий.

Фреймворк поддерживает параллельную разработку через несколько IDE с раздельными портами, что ускоряет работу и позволяет одновременно вести несколько историй. Для настройки и исправления используется скилл /prompt-update.

Автор рекомендует начать знакомство с открытым репозиторием с простым приложением Kanban, а затем перейти к пустому фреймворку для собственных проектов. Несмотря на ограничения, фреймворк постоянно развивается и помогает структурировать и улучшать ИИ-разработку.

В завершение Раковский подчёркивает важность человеческого контроля и ревью, отмечая, что никакой ИИ и фреймворк не заменит опытного разработчика. Следите за обновлениями на его канале, чтобы узнать больше о зрелом подходе к ИИ-разработке.