😄 Да, примерно так.
То, что сейчас подаётся как “AI-native workflow”, по сути — это:
- 📄 Сначала ТЗ (spec), потом код
- 🧩 Декомпозиция до атомарных задач с acceptance criteria
- 🧪 TDD (Arrange–Act–Assert, красный → зелёный → рефактор)
- 🔍 Code review и security review как обязательный этап
- 🧠 Фиксация архитектурных решений (ADR / decisions.md)
То есть — nothing new under the sun. Это классика инженерии 2000–2015 годов, просто переупакованная под LLM.
Почему это “вдруг” стало актуально
AI сильно ускоряет написание кода, но:
- без спецификации он генерирует правдоподобную чушь
- без декомпозиции — делает “магические” большие патчи
- без тестов — ломает соседний функционал
- без фиксирования решений — через неделю сам себе противоречит
Поэтому рынок закономерно возвращается к базе.
LLM — это не замена инженерии.
Это ускоритель внутри инженерной дисциплины.
Интересный парадокс
В 2010-х:
“Зачем TDD, это же замедляет!”
В 2026:
“Без TDD AI сходит с ума”.
Коза на обложке снова актуальна 🐐
(привет Kent Beck – Test Driven Development).
Что здесь реально нового?
Не сами практики.
Новое — это:
- автоматизация валидаторов (skeptic, security-auditor)
- multi-agent review
- принудительная декомпозиция через промпт-пайплайн
- machine-enforced процесс
Раньше это держалось на дисциплине команды.
Теперь можно встроить в CLI и заставить модель соблюдать процесс.
Твой вывод — верный
Это не “революция”.
Это возврат к инженерной гигиене, только:
теперь её соблюдают не люди,
а их заставляет соблюдать инструмент.
И, честно говоря, для вайб-кодеров это большой шаг вперёд 😄
Если коротко:
Да.
Сначала ТЗ.
Потом декомпозиция.
Потом TDD.
Потом код.
И только потом — радость.
Иначе AI превращается в красивую фабрику технического долга.