Карта навыков разработки с ИИ-агентами
Agentic SDLC Roadmap
AI Coding — разработка с помощью ИИ-агентов, таких как Claude Code и Codex. Эта карта показывает, какие навыки нужны разработчику: от первых задач с агентом до проектирования, проверки и выпуска изменений. Путь охватывает весь цикл разработки — Agentic SDLC.
Карта для тех, кто уже умеет писать код. Начните с навыков, которых вам не хватает: ориентируйтесь на результаты каждого этапа.
Точка входа
- Читать и менять код, запускать проект, работать с Git и проверять поведение приложенияТипичная ошибкаЖдать, что агент закроет пробел в базовых навыкахРезультатВы отличаете работающее изменение от правдоподобногоЧто нужно изучить
Foundation
- Выбрать агента, модель и reasoning effort, установить инструмент и запустить проверки проектаТипичная ошибкаВыбирать самую дорогую модель всегдаРезультатНастроенный инструмент, открытый проект и работающие команды проверкиЧто нужно изучить
- Обсуждать ожидаемое поведение, ог раничения, неизвестности и критерии приёмки до написания кодаТипичная ошибкаНачать с «сделай X» и уточнять требования по ходу правокРезультатЗадача, у которой есть понятный способ проверки результатаЧто нужно изучить
- Понимать разницу между LLM, агентом и harness, давать релевантный контекст и сохранять состояние между сессиямиТипичная ошибкаПомещать в контекст нерелевантные файлы, накапливать в репозитории мусорные .md документы, которые вы ни разу не открывалиРезультатДлинная сессия, в которой агент не забывает детали своей задачиЧто нужно изучить
- Дать агенту чем проверить себя — typecheck, линтер, тесты, браузер, логиТипичная ошибкаКопировать в чат с агентом ошибку из логовРезультатЦикл «реализация → проверка → исправление», который агент проходит самЧто нужно изучить
- Подключать Skills, MCP, Plugins и CLI под конкретную задачуТипичная ошибкаПодключать всё подрядРезультатАгент получает дополнительные навыки и возможность работы с внешними инструментамиЧто нужно изучить
- Выбирать и проверять расширения агента, задавать границы действий в инструкциях и настраивать разрешения под задачуТипичная ошибкаПодключать всё подряд и не разбираться как это работаетРезультатВ проекте только надёжные skills, mcp, а агент работает безопасноЧто нужно изучить
- Воспроизводить сбой и проверять гипотезы, когда агент застрял или исправляет не тоТипичная ошибкаНе использовать агентовРезультатИспользование агентов для отладкиЧто нужно изучить
Advanced
- Подготовить репозиторий, в котором агент находит устройство системы, правила и команды проверкиТипичная ошибкаДублировать информацию из кода в спекиРезультатРепозиторий с понятной навигацией, понятный и человеку и AIЧто нужно изучить
- Описывать проверенные процессы команды так, чтобы агент мог выполнять их самостоятельноТипичная ошибкаНе использовать SkillsРезультатРабочая процедура для тестирования, review или другой задачи командыЧто нужно изучить
- Рисерч задачи с агентом перед исполнениемТипичная ошибкаНе делать рисерч или принимать первое объяснение агента без проверки по кодуРезультатКарта затронутых частей системы, трейд-оффовЧто нужно изучить
- Сравнивать варианты изменения и выбирать подход, который решает задачу с понятной ценойТипичная ошибкаПолагаться на выбор агентаРезультатСогласованное решение с причинами выбора и способом проверкиЧто нужно изучить
- Используем план для реализации задачи. Делим большую задачу на проверяемые шагиТипичная ошибкаНе использовать декомпозицию и планРезультатПлан, по которому можно выполнять и проверять изменение частямиЧто нужно изучить
- Пишем код с агентами автономноТипичная ошибкаНе использовать субагентовРезультатКод пишется автономно без участия человекаЧто нужно изучить
- Проверяем результат после имплементации агентамиТипичная ошибкаПроверять все изменения вручн ую или не проверять вовсеРезультатБольшая часть проверок закрывается агентами, человек знает что именно нужно проверять вручнуюЧто нужно изучить
- Распределять задачи между агентамиТипичная ошибкаНе использовать субагентовРезультатЭффективное распределение ресурсовЧто нужно изучить
- Деплоим в продакшен с агентамиТипичная ошибкаНе использовать агентов для релизаРезультатРаботающий релиз развёрнутый с агентамиЧто нужно изучить
- Обслуживаем репозиторий с агентами, избавляемся от техдолгаТипичная ошибкаНе делать обслуживание репозиторияРезультатТехдолг под контролемЧто нужно изучить
Заберите roadmap с собой
Все этапы, навыки и критерии готовности — в Markdown. Сохраните в заметках или обсудите следующий шаг с агентом.
Пройдите этот путь вместе со мной
По roadmap можно учиться самостоятельно. Если хочется пройти этот путь с моей помощью, приходите на курс «AI Coding для Разрабов: Advanced» — от исследования задачи до релиза и поддержки проекта. В программе — созвоны, много практики и, конечно, записанные уроки.
Поток Advanced стартует 10 ноября. Не уверены, что курс вам подходит? Ответьте на 7 вопросов в Telegram — подскажу, с чего начать.
