banatie-content/research/perplexity-chats/AI-Assisted Development_ Кластеризованная терминол.md

AI-Assisted Development: Кластеризованная терминология и подходы

Проведена детальная кластеризация терминов разработки с помощью AI по восьми резонным доменам. Каждая позиция содержит источники с указанием организаций, authority ranking и подробные описания.

Domain 1: Experimental & Low-Quality Approaches

Vibe Coding

Authority Rank: 1 | Perception: Negative

Источники:

1. Andrej Karpathy (OpenAI co-founder, Tesla AI Director) — википедия, февраль 2025¹²
2. Collins English Dictionary — Word of the Year 2025¹
3. SonarSource (Code Quality Platform) — анализ качества кода³

Описание:

Термин придуман Андреем Карпати в феврале 2025 года и быстро стал культурным феноменом — Collins English Dictionary назвал его словом года 2025. Это подход, где разработчик описывает задачу на естественном языке, AI генерирует код, но ключевое отличие: разработчик НЕ проверяет код, а только смотрит на результаты выполнения.²¹

Как отметил программист Simon Willison: "Если LLM написал каждую строку вашего кода, но вы всё проверили, протестировали и поняли — это не vibe coding, это использование LLM как typing assistant". Ключевая характеристика: принятие AI-сгенерированного кода без его понимания.¹

Критики указывают на отсутствие ответственности, проблемы с поддерживаемостью и увеличенный риск внедрения уязвимостей безопасности. В мае 2025 года обнаружено, что шведское приложение Lovable, использующее vibe coding, имело уязвимости безопасности в 170 из 1,645 созданных веб-приложений. Fast Company в сентябре 2025 сообщил о "vibe coding hangover" — senior инженеры цитируют "development hell" при работе с таким кодом.³¹

Подходит для "throwaway weekend projects", как изначально задумывал Карпати, но рискован для production систем.³¹

---

Domain 2: Enterprise & Production-Grade Methodologies

AI-Driven Development Life Cycle (AI-DLC)

Authority Rank: 1 | Perception: Positive - Enterprise

Источники:

1. AWS (Amazon Web Services) — Raja SP, Principal Solutions Architect, июль 2025⁴
2. Amazon Q Developer & Kiro — официальная платформа AWS⁴

Описание:

Представлена AWS в июле 2025 года как трансформативная enterprise-методология. Raja SP, Principal Solutions Architect AWS, создал AI-DLC вместе с командой после работы с более чем 100 крупными заказчиками.⁴

Методология позиционирует AI как центрального коллаборатора на протяжении всего SDLC с двумя мощными измерениями:

1. AI-Powered Execution with Human Oversight — AI систематически создает детальные рабочие планы, активно запрашивает уточнения и guidance, откладывает критические решения на людей. Только люди обладают контекстуальным пониманием и знанием бизнес-требований.⁴
2. Dynamic Team Collaboration — пока AI обрабатывает рутинные задачи, команды объединяются в коллаборативных пространствах для real-time problem solving, креативного мышления и быстрого принятия решений.⁴

Workflow: AI создает план → задает уточняющие вопросы для получения контекста → реализует решения только после получения человеческой валидации. Этот паттерн повторяется быстро для каждой SDLC-активности.⁴

Три фазы разработки:

• Inception phase: AI трансформирует бизнес-интент в детальные требования через "Mob Elaboration" — вся команда активно валидирует вопросы и предложения AI⁴
• Construction phase: AI предлагает логическую архитектуру, domain models, code solution через "Mob Construction"⁴
• Operations phase: AI применяет накопленный контекст для управления infrastructure as code и deployments⁴

Терминологические инновации: традиционные "sprints" заменены на "bolts" — короткие, интенсивные рабочие циклы в часах или днях вместо недель; Epics заменены на Units of Work.⁴

Преимущества: velocity (задачи за часы/дни вместо недель), innovation (AI освобождает время), quality (continuous clarification), market responsiveness, улучшенный developer experience.⁴

Spec-Driven Development (SDD)

Authority Rank: 2 | Perception: Positive - Systematic

Источники:

1. GitHub Engineering — Den Delimarsky, Spec Kit toolkit, сентябрь 2025⁵⁶⁷
2. ThoughtWorks Technology Radar — ноябрь 2025⁸⁹
3. Red Hat Developers — октябрь 2025¹⁰

Описание:

Возник в 2025 году как прямой ответ на проблемы "vibe coding". ThoughtWorks включил его в Technology Radar как ключевую emerging practice. GitHub open-sourced Spec Kit в сентябре 2025 года, поддерживает Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI.¹¹⁷⁵⁸

Ключевой принцип: спецификация становится источником истины (source of truth), не код. Как заявляет GitHub: "В этом новом мире поддержка софта означает эволюцию спецификаций. Lingua franca разработки переходит на более высокий уровень, а код — это last-mile подход".⁹

Workflow Spec Kit:

1. Constitution — immutable принципы высокого уровня, применяемые к каждому изменению (rules file)⁷⁹
2. /specify — создание спецификации из high-level промпта⁷
3. /plan — техническое планирование на основе спецификации⁷
4. /tasks — разбивка на управляемые фазированные части для AI-агента⁷

Три интерпретации SDD (по анализу ThoughtWorks):⁹

• Spec-first: хорошо продуманная спецификация пишется первой, затем используется в AI-workflow
• Spec-anchored: спецификация сохраняется после завершения задачи для эволюции и поддержки feature
• Spec-as-source: спецификация — главный source file; только spec редактируется человеком, код никогда

Инструменты и реализации:

• Amazon Kiro: три стадии workflow — requirements, design, tasks creation¹²⁸
• GitHub Spec Kit: трехступенчатый процесс с rich orchestration, configurable prompts, constitution⁸⁹
• Tessl Framework (private beta, сентябрь 2025): радикальный подход, где спецификация — maintained artifact, не код⁸⁹

ThoughtWorks предупреждает: workflows остаются elaborate и opinionated, инструменты ведут себя по-разному в зависимости от размера задачи, иногда генерируют длинные spec files, сложные для ревью. Мартин Фаулер (Martin Fowler) на сайте ThoughtWorks отмечает параллели с Model-Driven Development (MDD) из прошлого и предупреждает о потенциальных подводных камнях.⁹⁸

Architecture-First AI Development

Authority Rank: 3 | Perception: Positive - Professional/Mature

Источники:

1. WaveMaker — Vikram Srivats (CCO), Prashant Reddy (Head of AI Product Engineering), январь 2026¹³¹²
2. ITBrief Industry Analysis — январь 2026¹³¹²

Описание:

Индустриальный shift 2026 года, идентифицированный руководителями WaveMaker, low-code platform provider. В январе 2026 ITBrief опубликовал анализ: "AI coding tools face 2026 reset towards architecture".¹²¹³

Ключевая цитата Vikram Srivats, CCO WaveMaker: "В некотором смысле, второе пришествие AI coding tools должно быть всё об Architectural Intelligence — просто Artificial Intelligence больше не подходит".¹³¹²

Суть подхода: переход от "vibe coding" экспериментов к governance, architecture alignment, долгосрочной maintainability. Vendors и enterprises смещают фокус от экспериментального использования и раннего роста выручки к архитектуре, управлению и долгосрочной поддерживаемости.¹²¹³

Ключевые характеристики:

• Дизайн системы перед реализацией
• AI-агенты с четкими ролями: Architect, Builder, Guardian
• Кодирование архитектурных правил, enforcement review processes
• Работа от формальных спецификаций
• Уважение к внутренним стандартам организаций¹³¹²

Проблема, которую решает: крупные организации работают на слоях абстракций, фреймворков и design patterns, созданных годами. Эти структуры защищают критические системы, обеспечивают compliance и поддерживают reliability в больших командах. Новые инструменты, обходящие эти структуры, создают технический долг, security gaps, несогласованность между командами.¹²¹³

Prashant Reddy, Head of AI Product Engineering WaveMaker: "В 2026 AI-powered development tools созреют далеко за пределы vibe coding или базовой proof of concept помощи. Следующая волна сфокусируется на генерации production-grade кода, который seamlessly вписывается в enterprise architecture standards. Организациям нужны инструменты, которые понимают и уважают абстракции, фреймворки и паттерны, уже используемые внутри команд, не инструменты, переизобретающие колесо".¹³¹²

Enterprise demand: engineering leaders в регулируемых секторах хотят audit trails, consistent behaviour, alignment с compliance controls. Vendors вроде Amazon уже начали внедрять documentation-first и specification-driven workflows.¹²¹³

---

Domain 3: Quality & Validation-Focused Approaches

Test-Driven Development with AI (TDD-AI)

Authority Rank: 1 | Perception: Positive - Quality-Focused

Источники:

1. Galileo AI Research — август 2025¹⁴¹⁵
2. Builder.io Engineering — август 2025¹⁶

Описание:

Адаптация традиционного TDD для AI-систем. Galileo AI опубликовал две статьи в августе 2025: "Leveraging Test-Driven Development for AI System Architecture" и "Adapting TDD for Reliable AI Systems".¹⁵¹⁴

Ключевой workflow: тесты пишутся первыми → AI генерирует код для прохождения тестов → verify → refactor. Фокус на валидации и качестве. Статистическое тестирование для недетерминированных AI-выходов — критически важное отличие от традиционного TDD.¹⁴¹⁵

Подход решает challenges AI-reliability через систематическую верификацию. Обеспечивает корректность кода перед deployment. Особенно важно для AI-систем, где выходы могут варьироваться.¹⁵¹⁴

Human-in-the-Loop (HITL) AI Development

Authority Rank: 2 | Perception: Positive - Responsible

Источники:

1. Google Cloud Documentation — официальная документация, 2026¹⁷
2. Encord Research — декабрь 2024¹⁸
3. Atlassian Engineering — HULA framework, сентябрь 2025¹⁹²⁰

Описание:

Люди активно вовлечены в жизненный цикл AI-системы. Continuous feedback и validation loops. Гибридный подход: человеческое суждение + AI-исполнение.¹⁷¹⁸

HULA (Human-in-the-Loop AI) — фреймворк от Atlassian для software development agents, представлен в сентябре 2025. Atlassian опубликовал блог "Human in the Loop Software Development Agents", документируя подход к интеграции человеческого надзора в аgentic coding.²⁰

Google Cloud определяет HITL как процесс, где AI-системы активно запрашивают человеческий input для критических решений, обучения и валидации. Encord Research подробно описывает применение в machine learning.¹⁸¹⁷

Ключевые преимущества: акцент на надзоре, контроле, ответственном AI deployment. Люди валидируют критические решения, AI обрабатывает выполнение. Снижение AI-ошибок через непрерывный human supervision.²⁰¹⁷¹⁸

Quality-First AI Coding

Authority Rank: 3 | Perception: Positive - Professional

Источники:

1. Qodo.ai (formerly CodiumAI) — AI code review platform, декабрь 2025²¹²²
2. Qodo.ai Product Demo — сентябрь 2024²¹

Описание:

Целостность кода в основе подхода. Qodo.ai — платформа с agentic AI code generation и comprehensive testing. AI-powered тестирование, валидация, code review.²²²³²¹

Production-ready фокус: автоматическая генерация тестов для каждого изменения кода. Reliability, maintainability, security с самого начала. Прямой контраст "vibe coding" — качество non-negotiable.²²²¹

Платформа позиционируется как "quality-first AI code generation to help busy devs". Интеграция в workflow для обеспечения, что сгенерированный AI код соответствует production standards.^23242122

Deterministic AI Development

Authority Rank: 4 | Perception: Positive - Enterprise/Compliance

Источники:

1. Augment Code Research — август 2025²⁵

Описание:

Идентичные выходы для идентичных входов. Rule-based архитектуры для предсказуемости. Лучше всего подходит для: security scanning, compliance checks, refactoring tasks.²⁵

Гибридный подход: вероятностное рассуждение (probabilistic reasoning) + детерминированное исполнение (deterministic execution). Решает проблему AI non-determinism concerns.²⁵

Auditable, repeatable результаты. Критично для enterprise compliance requirements. Обеспечивает трассируемость решений AI-системы.²⁵

---

Domain 4: Collaborative Development Patterns

AI Pair Programming

Authority Rank: 1 | Perception: Positive - Collaborative

Источники:

1. GitHub Copilot (Microsoft) — официальная документация, январь 2026²⁶²⁷
2. Qodo.ai Documentation — март 2025²⁸
3. GeeksforGeeks Technical Education — июль 2025²⁶

Описание:

AI выступает как "pair programmer" или coding partner. Основано на традиционном pair programming: driver (human/AI) и navigator (human/AI) роли.²⁹²⁸²⁶

Real-time collaboration и feedback. AI как thought partner в problem-solving. Инструменты: GitHub Copilot, Cursor, Windsurf. Разработчик остается at the helm, AI предлагает решения.²⁷²⁹²⁶

Conversational code development. Microsoft/GitHub официально документируют AI pair programming в VS Code Copilot docs. Qodo.ai подробно описывает практики в своем glossary. GeeksforGeeks предоставляет educational контент по методологии.²⁷²⁸²⁶

Mobbing with AI / Mob Programming with AI

Authority Rank: 2 | Perception: Positive - Team-Focused

Источники:

1. Atlassian Engineering Blog — декабрь 2025³⁰
2. Aaron Griffith (Human & AI Collaboration Expert) — январь 2025³¹
3. LinkedIn Professional Discussion — Alex Bunardzic, октябрь 2025³²

Описание:

Вся команда работает вместе, AI как driver. AI генерирует код/тесты перед командой. Команда navigates, reviews, refines в real-time.³⁰³¹³²

Atlassian опубликовал "Mobbing with AI" в декабре 2025, документируя практики интеграции AI в mob programming sessions. Aaron Griffith провел презентацию "Human & AI Collaboration in Mob Programming" в январе 2025.³¹³⁰

Ключевые преимущества:

• Коллективная AI literacy development
• Быстрое принятие решений с множественными перспективами
• Mob Elaboration и Mob Construction (из AI-DLC)³⁰⁴
• Team-wide context sharing³²³⁰

Лучше всего для: complex problems, knowledge transfer, quality assurance.³¹³²³⁰

Agentic Coding / Agentic Programming

Authority Rank: 3 | Perception: Positive - Advanced

Источники:

1. arXiv Research Paper — "AI Agentic Programming: A Survey", август 2025³³
2. AI Accelerator Institute — февраль 2025³⁴
3. Apiiro Security Platform — сентябрь 2025³⁵

Описание:

LLM-based агенты автономно планируют, выполняют, улучшают задачи разработки. Выходит за рамки code completion: генерирует программы, диагностирует баги, пишет тесты, рефакторит.³³³⁴³⁵

arXiv опубликовал comprehensive survey "AI Agentic Programming: A Survey of Techniques, Challenges, and Applications" в августе 2025. Документ описывает ключевые свойства: autonomy, interactive, iterative refinement, goal-oriented.³⁴³³

Agent behaviors: planning, memory management, tool integration, execution monitoring. Multi-agent архитектуры. Self-improving systems.³⁵³³³⁴

AI Accelerator Institute: "Agentic code generation — будущее software development". Apiiro предупреждает о рисках: security concerns, необходимость governance.³⁴³⁵

---

Domain 5: Workflow & Process Integration

Prompt-Driven Development (PDD)

Authority Rank: 1 | Perception: Neutral to Positive

Источники:

1. Capgemini Software Engineering — май 2025³⁶
2. Hexaware Technologies — август 2025³⁷
3. Andrew Miller (Substack) — январь 2025³⁸

Описание:

Разработчик разбивает требования на серию промптов. LLM генерирует код для каждого промпта. Критически важно: разработчик ОБЯЗАН проверять LLM-сгенерированный код.³⁶³⁷³⁸

Capgemini Software Engineering опубликовал "Prompt Driven Development" в мае 2025, документируя подход. Hexaware Technologies описывает как "Coding in Conversation" — август 2025.³⁷³⁶

Новый навык: умение разбивать требования на эффективные промпты. Итеративное улучшение через conversation. Фокус на качестве промпта и контексте.³⁸³⁶³⁷

Критическое отличие от vibe coding: code review mandatory. Это не "принять и забыть", а структурированный процесс с проверкой.³⁶³⁷

AI-Augmented Development

Authority Rank: 2 | Perception: Positive - Practical

Источники:

1. GitLab Official Documentation — декабрь 2023³⁹
2. Virtusa Digital Transformation — январь 2024⁴⁰
3. TeiLur Talent Insights — январь 2026⁴¹

Описание:

AI-инструменты ускоряют SDLC на всех фазах. Фокус: code generation, bug detection, automated testing, smart documentation.^42394041

GitLab официально документирует "AI-augmented software development: Agentic AI for DevOps". Virtusa позиционирует как digital theme. TeiLur Talent описывает tools, benefits & best practices в январе 2026.³⁹⁴⁰⁴¹

Ключевой принцип: люди обрабатывают стратегию, AI обрабатывает исполнение. Balanced human-AI collaboration. Интеграция в существующие workflows. DevOps pipeline compatibility.⁴⁰⁴¹³⁹

Productivity gains без замены человеческого judgment. Практичный, широко применимый подход.⁴¹⁴²³⁹

Copilot-Driven Development

Authority Rank: 3 | Perception: Positive - Practical

Источники:

1. GitHub/Microsoft Official — январь 2026⁴³²⁷
2. Emergn Journey Analysis — сентябрь 2025⁴⁴
3. LinkedIn Professional Experience — Rajasekaran, август 2025⁴³

Описание:

Конкретно использование GitHub Copilot или подобных инструментов как development partner (не просто assistant).^45442743

Microsoft официально документирует в VS Code: "GitHub Copilot in VS Code" — январь 2026. Emergn опубликовал case study: "How AI tools impact the way we develop software: our GitHub Copilot journey" — сентябрь 2025.⁴⁴²⁷

Характеристики:

• Context-aware, учится coding style
• Enables conceptual focus вместо mechanical typing
• AI development partner интегрирован в IDE²⁷⁴³⁴⁴

Real-world adoption case studies. Workflow transformation: думаешь концептами, AI обрабатывает syntax. Rajasekaran описывает "My Journey with AI-First Development: How Copilot transformed my process".⁴³⁴⁴

Conversational Coding

Authority Rank: 4 | Perception: Neutral to Positive

Источники:

1. Google Cloud Platform — январь 2026⁴⁶
2. arXiv Research — март 2025⁴⁷
3. OpenAI Community Discussion — октябрь 2024⁴⁸

Описание:

Natural language взаимодействие с AI для разработки. Итеративный, dialogue-based подход. Context retention через сессии.⁴⁶⁴⁷⁴⁸

Google Cloud официально документирует "Conversational AI" подходы. arXiv опубликовал "Conversational AI as a Coding Assistant" в марте 2025.⁴⁷⁴⁶

Conversational refinement кода. Эксперименты с "Convo" programming language в OpenAI Community. Снижает барьер входа. Фокус на выражении intent вместо syntax. Multi-turn interactions для сложных задач.⁴⁸⁴⁶⁴⁷

---

Domain 6: Code Review & Maintenance

AI Code Review

Authority Rank: 1 | Perception: Neutral to Positive

Источники:

1. LinearB Engineering Metrics Platform — март 2024⁴⁹
2. Swimm.io Developer Education — ноябрь 2025⁵⁰
3. CodeAnt.ai Platform — май 2025⁵¹

Описание:

Автоматизированное code examination используя ML/LLM. Static и dynamic analysis. Идентифицирует bugs, security issues, performance problems, code smells.⁴⁹⁵⁰⁵¹

LinearB: "What is AI Code Review, How It Works, and How to Get Started" — март 2024. Swimm.io: "AI Code Review: How It Works and 5 Tools You Should Know" — ноябрь 2025. CodeAnt.ai: "What Is AI-Driven Code Review vs Traditional Review (2025 Guide)" — май 2025.⁵⁰⁵¹⁴⁹

Инструменты: Qodo, CodeRabbit, SonarQube AI features. Scalable quality assurance. 24/7 availability. Consistency в enforcement стандартов.⁵¹⁴⁹⁵⁰

Best practices: AI предлагает, человек approves критические изменения. Complements human review, не заменяет полностью.⁴⁹⁵⁰⁵¹

---

Domain 7: Specialized & Emerging Approaches

Ensemble Programming/Prompting with AI

Authority Rank: 1 | Perception: Positive - Advanced

Источники:

1. Kinde.com AI Engineering Insights — ноябрь 2004⁵²
2. Ultralytics ML Research — декабрь 2025⁵³
3. arXiv Ensemble Learning Research — июнь 2025⁵⁴

Описание:

Множественные AI models/промпты комбинируются для лучших результатов. Aggregation методы: voting, averaging, weighted scoring.⁵²⁵³⁵⁴

Kinde.com: "Ensemble Prompting That Actually Moves the Needle". Ultralytics: "Exploring Ensemble Learning: Its role in AI and ML" — декабрь 2025. arXiv: "Ensemble Learning for Large Language Models in Text Classification" — июнь 2025.⁵³⁵⁴⁵²

Преимущества: улучшает accuracy и reliability vs single model. Снижает model-specific biases. Ensemble learning техники применяются к code generation. Множественные LLMs консультируются для сложных решений. Consensus-based code generation.⁵⁴⁵²⁵³

Prompt Engineering for Development

Authority Rank: 2 | Perception: Neutral to Positive

Источники:

1. Google Cloud Official Guide — январь 2026⁵⁵
2. OpenAI Official Documentation — апрель 2025⁵⁶
3. GitHub Developer Blog — май 2024⁵⁷

Описание:

Crafting эффективных промптов для AI models. Критический навык для AI-assisted development.^585960555657

Google Cloud: "Prompt Engineering for Generative AI" — январь 2026. OpenAI: официальная документация "Prompt engineering" — апрель 2025. GitHub: "A developer's guide to prompt engineering and LLMs" — май 2024.⁵⁵⁵⁶⁵⁷

Ключевые элементы: context provision, instruction clarity, constraint specification. Emerging discipline, комбинирующая техническое знание с пониманием AI models.^596056575855

Техники: few-shot learning, chain-of-thought, role prompting. Essential для качественной AI code generation. Structured prompting frameworks.^56575955

Intentional AI Development

Authority Rank: 3 | Perception: Positive - Thoughtful

Источники:

1. Tech.eu Industry Analysis — январь 2026⁶¹
2. LinkedIn Thought Leadership — июнь 2024⁶²
3. Personal Development (ghuntley.com) — август 2025⁶³⁶⁴

Описание:

Purpose-driven AI design. Четкие роли и границы для AI. Deliberate practice и learning approach.^6465616263

Tech.eu: "Adopting an Intentional AI Strategy in 2026" — январь 2026. LinkedIn: "Intentional AI: Guiding Rational and Purposeful AI development". ghuntley.com: "deliberate intentional practice" — август 2025.^61626364

Human-scaled systems. Thoughtful integration vs blind adoption. Стратегический AI deployment. Этические соображения built-in. Фокус на meaningful automation, не automation for its own sake.^65626361

---

Domain 8: General & Cross-Cutting Terms

AI-Assisted Coding / AI-Assisted Development

Authority Rank: 1 | Perception: Neutral to Positive

Источники:

1. Wikipedia Official Entry — июль 2025⁶⁶
2. Ubiminds Analysis — февраль 2025⁶⁷
3. GitLab Official Documentation — 2025⁶⁸

Описание:

Широкий umbrella term для AI, улучшающего задачи software development. Включает code completion, documentation generation, testing, debugging assistance.⁶⁶⁶⁷⁶⁸

Wikipedia: официальная статья "AI-assisted software development" — июль 2025. Ubiminds: "AI-Assisted Coding: Friend or Foe?" — февраль 2025. GitLab: "AI Code Generation Explained: A Developer's Guide".⁶⁷⁶⁸⁶⁶

Характеристики: разработчик остается in control, проверяет все предложения. Наиболее распространенный adoption pattern глобально. Инструменты от autocomplete (Copilot) до full agents (Cursor).^69686667

Нейтральный термин без methodology implications. Фундамент для более специфических подходов. Foundation term, от которого отталкиваются все остальные практики.⁶⁸⁶⁶⁶⁷

---

Ключевые выводы по доменам

Domain 1 (Experimental) содержит только Vibe Coding — единственный термин с явно негативной коннотацией, backed by high-authority источниками (OpenAI founder, Collins Dictionary).²¹³

Domain 2 (Enterprise) — наиболее authoritative домен с AWS, GitHub Engineering, ThoughtWorks как источниками. Фокус на production-grade, governance, architecture.⁵⁸¹²⁴

Domain 3 (Quality) — research-heavy домен (Galileo AI, Google Cloud, Atlassian) с акцентом на ответственную разработку.¹⁴¹⁷²¹

Domain 4 (Collaborative) — практические patterns, backed by крупными платформами (Microsoft/GitHub, Atlassian) и research (arXiv).²⁶³³³⁰

Domains 5-7 — workflow integration, code review, specialized techniques — более узкие, но важные практики.^50525536

Domain 8 — general term, который служит baseline для всех остальных подходов.^{666768 70717273747576}

⁂

---

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding ↩︎

2. https://answerrocket.com/glossary-of-common-ai-terms/ ↩︎

3. https://www.sonarsource.com/resources/library/vibe-coding/ ↩︎

4. https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/ ↩︎

5. https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit/ ↩︎

6. https://blog.tadsummit.com/2025/11/19/spec-driven-development/ ↩︎

7. https://developer.microsoft.com/blog/spec-driven-development-spec-kit ↩︎

8. https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/spec-driven-development ↩︎

9. https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/sdd-3-tools.html ↩︎

10. https://developers.redhat.com/articles/2025/10/22/how-spec-driven-development-improves-ai-coding-quality ↩︎

11. https://www.linkedin.com/pulse/real-ai-story-2025-hype-discipline-thoughtworks-gvtcf ↩︎

12. https://itbrief.co.uk/story/ai-coding-tools-face-2026-reset-towards-architecture ↩︎

13. https://itbrief.news/story/ai-coding-tools-face-2026-reset-towards-architecture ↩︎

14. https://galileo.ai/blog/tdd-ai-system-architecture ↩︎

15. https://galileo.ai/blog/test-driven-development-ai-systems ↩︎

16. https://www.builder.io/blog/test-driven-development-ai ↩︎

17. https://cloud.google.com/discover/human-in-the-loop ↩︎

18. https://encord.com/blog/human-in-the-loop-ai/ ↩︎

19. https://www.youtube.com/watch?v=0_zwdxcxxYk ↩︎

20. https://www.atlassian.com/blog/atlassian-engineering/hula-blog-autodev-paper-human-in-the-loop-software-development-agents ↩︎

21. https://www.youtube.com/watch?v=pIfsMysdcK8 ↩︎

22. https://www.qodo.ai/ai-code-review-platform/ ↩︎

23. https://codeparrot.ai/blogs/qodoai-code-with-an-agentic-ai ↩︎

24. https://javarevisited.wordpress.com/2025/05/15/is-qodo-ai-really-worth-it-for-code-review-in-2025-2/ ↩︎

25. https://www.augmentcode.com/guides/deterministic-ai-for-predictable-coding ↩︎

26. https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/what-is-ai-pair-programming/ ↩︎

27. https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview ↩︎

28. https://www.qodo.ai/glossary/pair-programming/ ↩︎

29. https://graphite.com/guides/ai-pair-programming-best-practices ↩︎

30. https://www.atlassian.com/blog/atlassian-engineering/mobbing-with-ai ↩︎

31. https://www.youtube.com/watch?v=BsFPbYX4WXQ ↩︎

32. https://www.linkedin.com/posts/alexbunardzic_mob-programming-is-the-absolute-best-approach-activity-7387190042420604929-EQob ↩︎

33. https://arxiv.org/html/2508.11126v1 ↩︎

34. https://www.aiacceleratorinstitute.com/agentic-code-generation-the-future-of-software-development/ ↩︎

35. https://apiiro.com/glossary/agentic-coding/ ↩︎

36. https://capgemini.github.io/ai/prompt-driven-development/ ↩︎

37. https://hexaware.com/blogs/prompt-driven-development-coding-in-conversation/ ↩︎

38. https://andrewships.substack.com/p/prompt-driven-development ↩︎

39. https://about.gitlab.com/topics/agentic-ai/ai-augmented-software-development/ ↩︎

40. https://www.virtusa.com/digital-themes/ai-augmented-development ↩︎

41. https://www.teilurtalent.com/insights/what-is-ai-augmented-development ↩︎

42. https://www.theninjastudio.com/blog/a-beginners-guide-to-ai-augmented-software-development ↩︎

43. https://www.linkedin.com/pulse/my-journey-ai-first-development-how-copilot-process-rajasekaran-pxfwc ↩︎

44. https://www.emergn.com/insights/how-ai-tools-impact-the-way-we-develop-software-our-github-copilot-journey/ ↩︎

45. https://arxiv.org/pdf/2502.13199.pdf ↩︎

46. https://cloud.google.com/conversational-ai ↩︎

47. https://arxiv.org/abs/2503.16508 ↩︎

48. https://community.openai.com/t/convo-a-conversational-programming-language/969667 ↩︎

49. https://linearb.io/blog/ai-code-review ↩︎

50. https://swimm.io/learn/ai-tools-for-developers/ai-code-review-how-it-works-and-3-tools-you-should-know ↩︎

51. https://www.codeant.ai/blogs/ai-vs-traditional-code-review ↩︎

52. https://kinde.com/learn/ai-for-software-engineering/prompting/ensemble-prompting-that-actually-moves-the-needle/ ↩︎

53. https://www.ultralytics.com/blog/exploring-ensemble-learning-and-its-role-in-ai-and-ml ↩︎

54. https://arxiv.org/html/2503.13505v2 ↩︎

55. https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering ↩︎

56. https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering ↩︎

57. https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/prompt-engineering-guide-generative-ai-llms/ ↩︎

58. https://strapi.io/blog/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers ↩︎

59. https://addyo.substack.com/p/the-prompt-engineering-playbook-for ↩︎

60. https://www.pluralsight.com/resources/blog/software-development/prompt-engineering-for-developers ↩︎

61. https://tech.eu/2026/01/05/adopting-an-intentional-ai-strategy-in-2026/ ↩︎

62. https://www.linkedin.com/pulse/intentional-ai-guiding-rational-purposeful-stoic-the-stoic-citadel-femhc ↩︎

63. https://www.linkedin.com/pulse/ai-augmented-deliberate-practice-assisted-coding-using-ajit-jaokar-4yice ↩︎

64. https://ghuntley.com/play/ ↩︎

65. https://wearebreakthrough.co.uk/the-relearning-season-intentional-ai-design-for-practical-everyday-use/ ↩︎

66. https://en.wikipedia.org/wiki/AI-assisted_software_development ↩︎

67. https://ubiminds.com/en-us/ai-assisted-coding/ ↩︎

68. https://about.gitlab.com/topics/devops/ai-code-generation-guide/ ↩︎

69. https://www.freecodecamp.org/news/how-to-become-an-expert-in-ai-assisted-coding-a-handbook-for-developers/ ↩︎

70. https://www.thoughtworks.com/en-gb/insights/blog/agile-engineering-practices/spec-driven-development-unpacking-2025-new-engineering-practices ↩︎

71. https://www.ibm.com/think/news/ai-tech-trends-predictions-2026 ↩︎

72. https://www.thoughtworks.com/en-gb/radar/techniques/spec-driven-development ↩︎

73. https://www.youtube.com/watch?v=jR1GkYDkFfk ↩︎

74. https://ainativedev.io/news/a-look-at-spec-kit-githubs-spec-driven-software-development-toolkit ↩︎

75. https://x.com/thoughtworks/status/1997924176833794396 ↩︎

76. https://www.questera.ai/blogs/7-ai-coding-trends-to-watch-in-2026 ↩︎