Первая ступень AI-native процесса в enterprise: spec-driven как фундамент для кодовых агентов
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Построение AI-native процесса с кодовыми агентами в небольшой команде и в крупной компании со зрелыми процессами — две разные задачи. В некоторых небольших командах достаточно подключить агента к репозиторию и получать эффект. В enterprise с накопленной за годы базой знаний в Confluence первая ступень — привести знания в AI-ready формат и перестроить контур так, чтобы агент получил рабочий контекст. Без этой ступени дальнейшая агентизация не строится.
На кейсе 20+ команд покажу, как мы изучали классические SDD-фреймворки (OpenSpec, Spec Kit), почему ни один из них не подошёл «как есть» и что пришлось взять из разных подходов и доработать под enterprise-реалии. Отдельно — как мигрировали команды из Confluence. К докладу — первые результаты пилота.
Полезно инженерам, тимлидам и руководителям, которые строят AI-native процесс в крупных организациях и понимают, что путь «просто подключить Claude Code» подходит не всем.
13 лет в ИТ. Работал в разных ИТ-компаниях и отраслях: банковской сфере, телекоме и нефтедобыче. Прошел путь от системного аналитика до лидера компетенции системного анализа, возглавляя функциональную группу из 60 системных аналитиков. Далее — руководитель проектов и владелец ИИ-продуктов. Сейчас занимается ИИ трансформацией производственных процессов в компании Сбер, а также развивает pet-проекты на базе ИИ.
Видео
Другие доклады секции
TechLead
