Мы уже научились писать код с помощью AI. Но гораздо интереснее другое — как именно мы встроили AI разработку в свою работу. Я попробовал вспомнить все свои наблюдения и составил небольшую небольшую классификацию — от Воина до Некроманта. Надеюсь этот опрос вас немного порадует.
Ниже находится таблица с ролями и кратким описанием, а под спойлером более подробное описание с последствиями в каждом подходе. Ведь выбор роли, в которой мы находимся во время вайбкодинга, своего рода, компромимс между скоростью, качеством и управляемостью продукта.
Кем вы себя узнаете? И как реально используете AI в разработке?
Роль | Как разрабатывает |
|---|---|
Воин | Пишет код руками. AI использует как справочник или собеседника. Сам принимает каждое техническое решение. |
Тимлид | Ставит задачи, задает архитектуру и принципы разработки, выстраивает процесс. Подключает TDD, автоматизированное тестирование, QA и code review для каждой задачи и каждого участка кода. Агент реализует задачу, другие агенты проводят тестирование и первичное ревью, после чего Тимлид сам ревьюит уже провалидированный результат и принимает финальное решение. Код пишет сам только там, где это действительно необходимо. |
Product / Project Manager | Формулирует задачи, управляет приоритетами и бюджетом, анализирует продукт, принимает финальный результат. Реализацию отдает команде или AI. |
Гедонист | Написал один невероятный промпт. Получил невероятный продукт. Увидел сон где заработал много денег. |
Игрок | За выходные нагенерировал ERP, CRM, договоры с контрагентами и отчет для налоговой. |
Танк | Подключил к агенту все, что нашел в интернете: MCP, RAG, браузер, 17 tools, 4 модели, GitHub и ещё что‑то, название чего уже забыл. Дал задачу и внимательно смотрит, что агент делает. |
Наблюдатель | Дал агенту задачу и внимательно следит за его действиями. Вмешивается, когда агент начинает делать что‑то явно не то. |
Архитектор | Сначала долго обсуждает с моделью архитектуру, затем подключает несколько моделей для консилиума, сравнивает решения и формирует техническое решение. |
Дирижер | Настраивает оркестрацию, MCP, tools и skills, распределяет зоны ответственности между агентами, определяет ограничения и выбирает модели под конкретные задачи. |
CTO | Обсуждает с моделью архитектуру, проводит консилиум агентов, определяет стандарты, привлекает агента PM для декомпозиции, агента Team Lead для исполнения и агента QA для проверки. Оставляет агентов определить лучший путь решения задачи, после этого уходит пить чай. |
Эксперт | Настраивает проект как полноценную среду для AI‑разработки: AGENTS.md с архитектурой, правилами и ограничениями проекта; локальный контекст и проектную память; подключает MCP‑серверы для Git, файловой системы, базы данных, браузера, документации, issue tracker и внешних API.Настраивает набор специализированных skills: анализ требований, декомпозиция задач, архитектура, реализация, рефакторинг, написание и запуск тестов, code review, security review, работа с документацией и анализ ошибок. Для каждого агента определяет доступные tools, MCP и область ответственности. Подключает RAG к документации и кодовой базе, настраивает внешнюю память проекта, репозитории, CI/CD, линтеры, статический анализ, unit/integration/e2e‑тесты и автоматические проверки. Определяет спецификацию, архитектуру, технические ограничения и критерии приемки. Разбивает проект на задачи и передает реализацию агентам. Каждый результат проходит автоматические тесты, QA и специализированное ревью. Сам проводит финальное инженерное ревью: проверяет архитектуру, безопасность, корректность решений, соответствие спецификации и предметной области. При необходимости возвращает задачу агенту на доработку. AI выполняет основную работу. Эксперт отвечает за то, что именно AI должен сделать, в каких границах, как проверить результат и где AI нельзя доверять без человеческой экспертизы. |
Некромант | Берет старый проект, скармливает его агенту, подключает Git, документацию и логи и говорит: «Разберись». |
Под спойлером описания тонкости каждого подхода
Под спойлером таблица с последствиями каждого подхода
Роль | Что использует | Что не использует | Оценка | Что на самом деле происходит |
|---|---|---|---|---|
Воин | IDE, Git, AI‑chat, autocomplete. AI — как справочник и собеседник | Агентов; автономное выполнение задач; сложную оркестрацию; автоматическое ревью | 7/10 | Надежный классический подход. AI усиливает человека, но почти не становится самостоятельным исполнителем |
Тимлид | AI‑агентов для реализации; TDD; автоматические тесты; QA; code review; CI/CD | Полную автономность агентов; передачу архитектурных решений AI | 9/10 | Сильный инженерный процесс: человек управляет разработкой, AI ускоряет исполнение |
Product / Project Manager | AI для анализа, декомпозиции, генерации решений и реализации; таск‑трекер; метрики продукта | Глубокий технический контроль; самостоятельную проверку архитектуры | 7/10 | Хорошо работает на уровне продукта. Но техническая экспертиза должна находиться где‑то еще |
Гедонист | Один мощный промпт; один AI‑чат; надежду на чудо | Процесс разработки; тесты; ревью; архитектурные ограничения; документацию | 2/10 | Это скорее надежда, чем инженерный процесс. Иногда работает — особенно на простых задачах |
Игрок | Автономного агента; минимальный контекст; генерацию больших объемов кода за короткое время | TDD; полноценное ревью; архитектурный контроль; проверку критических решений; экспертиза ответсвенных | 1/10 | Отличный способ быстро сделать прототип. Очень плохой способ без контроля строить критическую систему |
Танк | MCP; RAG; браузер; десятки tools; несколько моделей; GitHub; все, что удалось подключить | Осмысленный минимальный набор инструментов; строгие границы доступа; простую архитектуру | 4/10 | Инструментов много, инженерной системы мало. Больше утилит ≠ больше интеллекта |
Наблюдатель | Автономного агента; терминал; Git; базовые tools; постоянный human‑in‑the‑loop | Полностью автоматическую валидацию; передачу агенту права действовать без наблюдения | 4/10 | Нормальный переходный этап. Человек постепенно учится делегировать работу агенту |
Архитектор | Несколько моделей; консилиум агентов; анализ вариантов; архитектурные документы | Полагаться на мнение одной модели; слепое принятие первого решения | 7/10 | AI хорошо помогает исследовать пространство решений, но не заменяет архитектурную экспертизу |
Дирижер | MCP; tools; skills; несколько агентов; оркестрацию; маршрутизацию задач; специализированные модели | Единого универсального агента для всех задач; отсутствие границ ответственности | 5/10 | AI превращается из инструмента разработчика в команду исполнителей. Но плохая оркестрация масштабирует ошибки |
CTO | AI‑консилиум; агента PM; агента Team Lead; агента QA; автоматическую декомпозицию и исполнение | Личный контроль реализации; самостоятельное принятие технических решений там, где их можно делегировать | 4/10 | Опасная иллюзия: делегирование исполнения превращается в делегирование экспертизы. А это не одно и то же |
Эксперт | AGENTS.md; контекст и память проекта; MCP; tools; skills; RAG; Git; CI/CD; линтеры; static analysis; unit/integration/e2e; QA; code review; security review; специализированных агентов | Неконтролируемую автономность; AI как источник истины в бизнесе, архитектуре, безопасности и предметной области | 10/10 | Человек проектирует систему производства software, а AI становится исполнителем. Экспертиза остается там, где цена ошибки высока |
Некромант | Git history; старый код; документацию; логи; RAG; агентов для исследования legacy | Слепое переписывание; доверие первой версии объяснения; изменение системы без исследования | 5/10 | AI очень силен как исследователь legacy, но восстановленная им модель системы требует проверки человеком |
Бонус
Голосуйте за свой вариант — интересно посмотреть, где мы сейчас находимся как индустрия.
/
