AI в SDLC: почему инструменты кодинга не ускоряют разработку

AI в SDLC раскрывает, как инструменты кодинга обещают ускорение, но реально замедляют процесс разработки. Узнайте, где скрыты реальные выгоды от AI‑агентов. В ролике Цедрик Клайберн разбирает, почему продуктивность падает, несмотря на быстрый код. Вы услышите о главных узких местах: ожидании между командами, полном делегировании ИИ и пропуске архитектурных решений. Мы покажем, как переосмыслить процесс: использовать ИИ уже на этапе требований, дизайна, анализа логов и тестов, оставив разработчикам роль проверки и координации. Поймете, почему эффективность измеряется не строками кода, а поддерживаемостью и скоростью вывода функций. 00:00 AI обещает ускорить кодинг, но замедляет разработку 00:05 Исследование: ожидаемая скорость vs реальная продуктивность 00:12 Ожидание между командами — главный узел цикла 00:19 Полное делегирование ИИ и пропуск архитектурных решений 00:32 Прорыв: ИИ на этапе требований, дизайна и тестов 00:42 Как измерять эффективность: поддерживаемость и сложность 00:50 Перестройка цикла вокруг ИИ — ускоряем поставку Подпишитесь, чтобы не пропустить новые разборы AI в разработке. — — — Это только Спидран для ознакомления. Для просмотра полного видео смотри видео на канале автора: https://www.youtube.com/watch?v=4wMRXmLpdA8