ИИ в разработке программ
Полный промышленный стек практик 2026 года: Spec-Driven Development (SDD), AI-Assisted TDD (Red-Green-Refactor), Context Engineering, протокол инструментов MCP, Generative UI в React / Next.js 16, приватные локальные LLM, безопасный WordPress и мультиагентный автономный CI/CD.
Инструментарий AI Engineering экосистемы
Практические воркфлоу, коммерческие блупринты ТЗ, проверочные тесты и AI-собеседования
Модули направления
Выберите профильный модуль, чтобы изучить подробные инженерные уроки с архитектурными схемами, кодом и тестами
Инженерные блупринты по ТЗ (ИИ-системы)
Пошаговые интерактивные технические задания с архитектурой, чек-листами, кодом и критериями приемки
Промышленный MCP-сервер для CRM/ERP
Транспорт stdio/SSE, валидация через Zod, ролевой доступ (RBAC) и audit log действий агента.
Self-Healing CI/CD в GitHub Actions
Автономный перехват упавших тестов, локализация файла, генерация патча и открытие Pull Request.
Отказоустойчивый On-Premise кластер Ollama + LiteLLM
Балансировка нагрузки, SSO-авторизация, SSL-терминация и семантическое кэширование в Redis.
Generative UI дашборд на Next.js 16 App Router
Потоковый стриминг серверных React-компонентов (RSC), динамические графики и Server Actions.
Семантический векторный поиск товаров pgvector
Гибридный поиск (Dense + Sparse BM25), синхронизация через Webhooks и ранжирование для WooCommerce 50k+ SKU.
Почему Spec-Driven Development и TDD критически важны в 2026 году?
Современные языковые модели способны генерировать тысячи строк кода за секунды. Однако без формализованных спецификаций (PRD, ADR) и жесткого контура падающих тестов (Red-Green-Refactor) разработка быстро деградирует в хаос из скрытых регрессий и накопленного технического долга. Данный раздел учит выстраивать предсказуемые инженерные пайплайны, где ИИ работает как высокоточный компилятор требований.