SDLC, ASDLC и че там происходит?

SDLC, ASDLC и че там происходит?

Немного для себя и для вас покопался в источниках, чтобы лучше понимать, что сейчас происходит в разработке: какие тенденции, насколько ИИ проник, что дает, и когда наконец SDLC можно будет заменить на ASDLC (то бишь agentic-sdlc).

Изучены:
- Balancing AI tensions: Moving from AI adoption to effective SDLC use и немного протухший отчет за 2025 год by DORA
- Несколько исследований продуктивности by Metr (например это, реально их там минимум три, можете покопаться сами если интересно).
- The Software Development Lifecycle Is Dead
- State of the Route to Live Report 2026 - максимально свежий отчет каких то AI консультантов, который отлично бьется со всем вышесказанным.
- Сюда же я попытался притянуть Gartner с его методологиями внедрения AI контуров в компании, но у этих засранцев все за пейволом, жадные. Ободемся без них, тенденция итак ясна.
Итак, че там по новостям:

1. Если год назад AI мог даже замедлять разработчиков (кажется, что работаешь быстрее, а реально нет), то сейчас явных доказательств замедления нет. Да, на ревью и проверки затраты вырастают сильно, но все равно по отзывам работается и быстрее и веселее.
Мораль: разработчик с ИИ работает быстрее.

2. Че он там пишет - разговор отдельный. Все в один голос пишут, что если не следить за ИИ, он наговнокодит такого, что замучаешься проверять. И да - тут становится критичным хорошо оцифрованный контур разработки: инструменты и документация. Мораль: Без ТЗ - результат ХЗ, тут все норм.

3. Ускорение разработчика != ускорение поставки. SDLC имеет в себе много шагов, где разработка - только один из. Ускоряем разработку, создаем бутылочное горлышко в code review, тестировании, доставке кода. Это хорошо, это все по ТОС - устраняем самый сильный затор - наблюдаем - идем устранять следующий - и так до бесконечности. Просто надо понимать, что ускорение разработчика - это ~20% от всего жизненного цикла, а то и меньше.
Мораль: ускорять разработчика - хорошо, но мало, надо ускорять весь цикл.

4. Как я писал сам год тому назад, ИИшка хорошо поможет там, где есть хорошо документированные процессы, осаженные на ИТ системы. Сейчас это пишут DORA, Clearview и прочие ребята. Не то чтобы я такой дофига умный (хотя что уж стесняться), просто очевидная мысль: применение ИИ в хаосе множит хаос, применение ИИ в структурированной среде - ускоряет.
Мораль: начинать надо с процессов, затем оцифровка в системах, затем ИИ. А иначе будет 💩

Да, занудный Жарков опять бухтит про свои процессы, ну а вы как думали, на халяву проскочить? 😈

5. Ну и встретил модель зрелости по уровням внедрения AI. В чем то напоминает OPM3 для проектного управления и CMMI для процессов в целом. Можно оценить, в каком вы сейчас месте 😁

1) Predictive Assistance — базовый generative AI: autocomplete, подсказки, минимум контекста, человек всё контролирует.
2) Context-Aware Generation — AI уже знает контекст компании через RAG: кодовую базу, документацию, guardrails; генерирует более релевантные user stories, тест-кейсы и т.п.
3) Environment-Connected Intelligence — AI двусторонне подключён к рабочей среде: Jira, GitHub, CI/CD; может не только читать, но и инициировать действия.
4) Autonomous Reasoning Loops — агенты уже сами декомпозируют задачи, взаимодействуют со средой, реализуют, тестируют и дорабатывают решение; человек остаётся в роли надзора и валидации.
5) Multi-Agent Orchestration — специализированные агенты работают совместно под оркестрацией и ведут сложные end-to-end задачи с минимальным участием человека. По сути это уже ASDLC / Agentic Software Development Lifecycle.

Мораль: до ASDLC надо дорасти, и расти придется несколько лет. Что не отменяет направления.

ЗЫ: ну и пишите в каментах, в каком месте у вас сейчас этот ИИ))