«Самая дорогая ошибка — та, которую допустили на этапе анализа и обнаружили в продакшене.» — Barry Boehm, Software Engineering Economics, 1981 Исправить баг в продакшене в 💯раз дороже, чем поймать его на этапе планирования. Это не метафора — данные IBM, NIST и десятков исследований за 40 лет. Люди, которые пришли в разработку через AI, часто пропускают именно этот этап. Сразу в промпт — сразу в код. 🏃‍♂️ Вчера на занятии мы закрыли два фундаментальных блока: системный анализ и планирование проекта. Не теорию — а конкретные документы, которые студенты создали для своих проектов прямо на занятии. Плюс два бонуса: разобрались с ADR (фиксация архитектурных решений) и освоили Mermaid — диаграммы архитектуры и Ганта прямо в Markdown, без сторонних инструментов. 📊 Вот что получилось в реальном проекте к концу занятия: docs/ ├── adr/ │ ├── README.md │ └── adr-001-database.md ├── data-model.md ├── idea.md ├── integrations.md ├── plan.md ├── tasks/ │ └── tasklist-backend.md ├── vision.md └── workwlow.md Это не папка с заметками. Это живая документация, которую читает агент и на основе которой принимает решения. 🤖 Разница между «добавь авторизацию» и «добавь авторизацию с учётом vision.md и data-model.md» — это разница между угадыванием и проектированием. ❗️Системный анализ — только первый шаг. Впереди ещё много областей: 🗺 Требования → архитектура → API-контракты → данные и состояние → тестирование → безопасность → деплой → наблюдаемость → поддерживаемость Это не страшный список. Это дорожная карта. 💡Тем, кто пришёл в разработку через AI, не нужно сразу становиться классическим CS специалистом. Но нужно понять основы качественной разработки: — как формулируются требования — как система делится на части — как проверяется — как выкатывается и поддерживается. Потому что AI снижает стоимость написания кода. Но не снижает стоимость плохих решений. 💸 Настоящая сила системы — не в том, что её можно быстро собрать. А в том, что её можно безопасно менять. 🛠 Если после добавления одной фичи всё ломается в трёх местах — у вас не система. Карточный домик. 🃏 Именно этому посвящён наш курс по AI-driven Fullstack разработке — провести через весь путь от идеи и системного дизайна до рабочего продукта в проде. Со структурой, практикой и поддержкой на каждом этапе. ⏳ Завтра мы переходим от проектирования к настоящей разработке и начинаем писать код. Вы еще можете запрыгнуть в живой поток и двигаться вместе с группой. ⚡️ Присоединиться к курсу: llmstart.ru