LLM — не один большой «мозг», а команда ролей. Как собрать AI-workflow в Claude Code и уйти от вайб-коддинга
Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом. Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ. В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей (аналитик, ресерчер, архитектор, разработчик, ревьюер, QA, техписатель, валидатор) и собрать полноценный AI-Driven Development (AIDD) процесс с понятными договорами и quality-гейтами на каждом шаге. Это практический how-to: от минимальной версии до более строгого процесса с ролями, гейтами и интеграцией с CI. Все примеры - на базе Claude Code, но принципы подхода можно перенести и на другие инструменты (Cursor, Copilot, локальные агенты и т.п.).
https://habr.com/ru/articles/974924/
#llm #aidd #llmагент #сезон_ии_в_разработке #claude_code #искусственный_интеллект
