Появление мощных LLM превращает разработку программного обеспечения в более структурированный конвейерный или водопадный процесс. Вместо того, чтобы многие разработчики итерировали короткими спринтами, конвейер с поддержкой LLM может разбить работу на стабильные фазы (требования, проектирование, реализация, тестирование), которые идут последовательно. Как отмечает один эксперт, «кодирование перешло от творческого поиска к модели производственной линии», и ИИ помогает сделать каждую фазу более предсказуемой. В этой парадигме «Waterfall 2.0» эксперты в предметной области (например, менеджеры по продуктам, дизайнеры) напрямую подключаются к потоку разработки с помощью подсказок ИИ, и отдельные шаги фиксируются, но все еще адаптируются с течением времени. Результатом является в основном линейный сквозной процесс — анализ, генерация историй, кодирование, QA — который по-прежнему включает циклы обратной связи по мере необходимости.
Например, конвейер Waterfall 2.0 может начинаться с глубоких требований и исследований, а затем передаваться LLM, который генерирует пользовательские истории и спецификации тестов. Затем система будет проходить циклы ATDD (приёмочные тесты)/BDD(поведенческие тесты)/TDD (используя синтетические данные обучения), использовать ИИ для написания основной части кода и, наконец, запускать автоматизированные тесты и шаги по исправлению. На практике ИИ может сканировать заметки со встреч для составления пользовательских историй и даже создавать фрагменты кода из простых подсказок. Хотя на бумаге это выглядит линейно, общая гибкость сохраняется: как замечает Аджит Джаокар, у нас будут «теперь фазы, которые будут более стабильными», даже если команды будут переходить между ними.
