Seria · 5 części
AI SDLC: tańszy kod i nowe ryzyka do zarządzania
Dziennik delivery managera, który dostarczył jedną funkcję w nowy sposób. Mapa serii.
Budowanie oprogramowania stało się szybsze i tańsze. Proces wokół niego też stał się prostszy: agent AI może przepytać cię z pomysłu, prowadzić za ciebie dokumentację i zapytać o każdą decyzję we właściwym momencie. Odpowiedzialność zostaje przy tobie.
Jestem byłym programistą, który cały czas się uczy. Chciałem nauczyć się czegoś nowego, więc zbudowałem własną stronę, tę, na której to czytasz. To nie pierwsza funkcja, którą zbudowałem w ten sposób, więc przed tym przebiegiem miałem już trochę praktyki. Spisuję to, żeby mniej techniczni delivery managerowie zobaczyli ten proces od środka i nie musieli uczyć się go sami od zera.
Na potrzeby tej serii zbudowałem na swojej stronie jedną funkcję, od notatki głosowej aż po produkcję, a większość pracy wykonali agenci AI. Seria to dziennik tego dnia, razem z błędami. Ma pięć części i każdą można czytać osobno.
Dzień w jednym filmie
Sześciominutowy film pokazuje cały dzień, od pierwszej notatki głosowej o 14:00 do ostatniego wdrożenia po północy. Film jest po angielsku. Wszystkie jego slajdy są też w PDF na końcu tej strony, jeśli wolisz czytać we własnym tempie.
AI SDLC: cheaper code, new delivery risks. One feature in one day (film po angielsku)
Napisałem tę serię dla delivery, program i project managerów. Jeśli odpowiadasz za projekty, w których kod piszą agenci AI, musisz rozumieć, jak działa AI SDLC. Nie musisz pisać kodu. Musisz wiedzieć, gdzie teraz leżą ryzyka.
SDLC to skrót od software development life cycle, czyli cyklu życia oprogramowania: wszystko między pomysłem a działającym oprogramowaniem, od wymagań i projektu, przez budowanie i testy, po wydanie i utrzymanie. W AI SDLC dużą część tej pracy wykonują agenci AI. Ludzie nadal decydują, co powstaje, i nadal odpowiadają za wynik.
Czy było taniej?
Funkcja z tej serii to tak naprawdę trzy: sekcja artykułów na stronie, panel administracyjny do publikowania artykułów i asystent AI strony, który się z nich uczy. Po dwudziestu latach w dostarczaniu oprogramowania zaplanowałbym taki zakres dla małego zespołu: analityk biznesowy na 0,3 etatu, dwóch programistów i tester na pół etatu, przez około trzy tygodnie.
Tutaj zajęło to jeden dzień. Około 11 godzin od pierwszej notatki głosowej do ostatniego wdrożenia, z czego moje było około 2,5 do 3 godzin. Agenci AI pracowali łącznie około 38 godzin, w dużej części równolegle, a tokeny kosztowałyby mniej więcej 270 do 330 USD w cenach za token. Zespół możesz wycenić własnymi stawkami. Różnica i tak jest duża. Część 5 wyjaśnia, czego to porównanie nie uwzględnia.
Seria w minutę
Część 1: Wymagania zaczynają się od notatki głosowej. Dyktuję pomysł, a agent przepytuje mnie po kolei z każdej decyzji. Jedna funkcja zamienia się w trzy. Agent wierzy nieaktualnemu dokumentowi i zadaje złe pytanie.
Część 2: Agent, który nie czeka na mnie. Dispatcher decyduje, buduje i pyta równolegle, a ja odpowiadam na bieżąco. Uczy się, jak podejmuję decyzje, z założenia wdraża przed moim przeglądem, a mój przegląd wyłapuje zbędny link ukryty za flagą.
Część 3: Jak budują agenci. Najpierw specyfikacje i testy, świeży subagent do każdego zadania, jeden właściciel integracji, jasne granice tego, co agentowi wolno, a potem CI, automatyczne scalanie i wdrożenie z testami na produkcji.
Część 4: Gdzie wciąż decyduje człowiek. Mój własny test akceptacyjny znajduje to, czego nie wyłapały zielone bramki, w tym błąd w planie testów agenta. W kroku, który sam zatwierdziłem, do danych dostępowych dostają się niewidoczne znaki.
Część 5: Ile to kosztowało i dlaczego zakres ciągle rósł. Pomysły odłożone i nieodłożone, sześć przebiegów w jeden dzień, rachunek w tokenach i limitach oraz laptop na 96% CPU.
Liczby w skrócie
- Pierwszy przebieg (14:00 do 18:09): trzy funkcje na produkcji w niecałe trzy godziny, wszystkie poprawki na produkcji po około czterech.
- Cały dzień (14:00 do 01:00): 11 pull requestów, 10 wydań, ani jednego wycofania.
- Cały dzień: około 720 milionów tokenów we wszystkich sesjach, mniej więcej 270 do 330 USD w cenach za token, opłacone w abonamencie o stałej cenie.
- Cały dzień: sześć przebiegów Dispatchera, około 38 godzin pracy agentów AI, 2,5 do 3 godzin mojej.
Każda liczba w serii pochodzi z jednej tabeli w części 5, razem z okresem, którego dotyczy.
Co z tego powinni wynieść delivery managerowie
Kod powstał najszybciej. Ryzyka były gdzie indziej i w sumie sprowadzają się do dwóch. Część z nich to stare ryzyka, które teraz przychodzą dużo szybciej. Inne są nowe, na przykład agent, który decyduje, zanim zapyta.
Ryzyko 1: decyzje o tym, co budować, zapadają szybciej, niż ktokolwiek zdąży je sprawdzić. Wymagania przychodzą teraz jako rozmowa, zakres rośnie w jednej odpowiedzi, a agent decyduje, zanim zapyta.
| Gdzie się pojawiło | Zabezpieczenie | Część |
|---|---|---|
| Niepodpisane wymagania | Zachowaj oryginalne notatki głosowe i odpowiedzi; uzyskaj akceptację wymagań | 1 |
| Dokumentacji za mało albo za dużo | Dopasuj dokumenty do tego, co budujesz; wytnij to, czego nikt nie czyta | 1 |
| Agenci wierzą nieaktualnym dokumentom | Instrukcje dla agentów tak aktualne jak kod; w razie wątpliwości proś o dowód | 1 |
| Zakres ustalony jednym kliknięciem | Zapisuj każde pytanie i odpowiedź; nowe wymaganie to zmiana | 1 |
| Decyzje, których nikt nie podjął | Określ, o czym agent może decydować sam; prowadź rejestr decyzji i go sprawdzaj | 2 |
| Każde demo wydłuża listę życzeń | Oddzielaj defekty od życzeń; decyduj o każdym życzeniu, zanim ktoś zacznie je budować | 4 |
| Zakres, który nie przestaje rosnąć | Widoczny backlog; "nie w tym wydaniu" to normalna odpowiedź; licz rundy | 5 |
Ryzyko 2: budowanie i utrzymanie bez pełnego obrazu kosztów. Agenci budują równolegle, wdrażają przed przeglądem i zużywają przy tym twój budżet tokenów i twój komputer.
| Gdzie się pojawiło | Zabezpieczenie | Część |
|---|---|---|
| Przegląd po wydaniu, z założenia | Flagi funkcji, lista decyzji, przegląd implementacji, który naprawdę się odbywa | 2 |
| Brak definicji ukończenia | Najpierw specyfikacje i testy, przeglądane przez liderów technicznych | 3 |
| Agenci zderzają się w tym samym kodzie | Jeden właściciel integracji dla całego zespołu | 3 |
| Zielone testy, zła funkcja | Zaplanowany przegląd przez człowieka: czego chciał biznes i co powstało | 4 |
| Ręczny krok, którego nikt nie sprawdza | Skrypty dla kroków przy sekretach i ustawieniach, sprawdzenie wyniku, weryfikacja w kolejnym wydaniu | 4 |
| Wydatki na tokeny, które ciągle rosną | Abonament, który pokrywa pracę; pilnuj limitów zużycia na każdym etapie | 5 |
| Komputer jest częścią budżetu | Ciężkie testy w CI albo na osobnej maszynie; limit równoległych testów | 5 |
Większość tych zabezpieczeń zna każdy, kto prowadził projekty IT. Dla mnie zmieniło się tempo i doszło kilka kosztów, których wcześniej nie było: każde z tych ryzyk pojawia się teraz w ciągu godzin, a osoba odpowiedzialna musi być na to gotowa.
Do pobrania
- Dzień w slajdach (po angielsku) . Wszystkie slajdy filmu po kolei: oś czasu dnia, porażki, testy, ryzyka i liczby.
Zapytaj asystenta albo mnie
Asystent na tej stronie zna tę serię; to była jedna z trzech funkcji. Zapytaj go zwykłymi słowami o dowolny krok, ryzyko albo liczbę, albo o to, co znaczy termin taki jak SDLC czy CI.
Jeśli planujesz wprowadzić agentów AI do swojego zespołu i chcesz omówić model pracy, decyzje i zabezpieczenia, napisz do mnie.
W tej serii
- Wymagania zaczynają się od notatki głosowejZanim powstanie kod: jak zapisuję wymaganie i jak agent zamienia je w decyzje.
- Agent, który nie czeka na mnieJak budowa idzie, gdy ja pracuję dalej: Dispatcher najpierw decyduje, potem pyta i wdraża przed moim przeglądem.
- Jak budują agenci: od specyfikacji do produkcji bez przekazywania pracyCo dzieje się między "zatwierdzone" a "na produkcji", gdy budują agenci: metoda, praca równoległa, granice tego, co agentowi wolno, i automatyczne bramki.
- Gdzie wciąż decyduje człowiekZielone testy to nie akceptacja. Plan testów, który przeszedłem sam, co w nim znalazłem i kroki, których agent nigdy nie powinien robić sam.
- Ile to kosztowało i dlaczego zakres ciągle rósłPomysłów przybywa, gdy budowanie jest tanie. Jak je odkładam, gdzie tego nie zrobiłem i ile kosztował jeden dzień agentów w czasie, tokenach i limitach.