"⚪️ Сложности реализации full-SDLC AI Вот тут наткнулся на кейс: 🔗 https://x.com/Al_Grigor/status/2029889772181934425?s=20 CC ловко вайпнул инфру вместе со всеми данными. Бэкапы в виде снепшотов тоже. ☠️ Выводы? full ai-sdls сложен. Требует выработки устойчивых подходов. ▶️ Еще раз: агент не ходит к проду ""как к себе домой!"". План миграции и переездов не делается ""на лету"". По мне, так надо все как с кодом - сначала исследование, граундинг на текущую инфраструктуру, доклад о том что агент видит. Потом планирование изменений, итеративно, с анализом сайд-эффектов, и только потом какие то манипуляции строго по одобренному плану. Так у агента меньше шансов исполнить какой то опасный экспромпт! Экспромптом же ""на живую"", итеративно работать с ценными данными - это абсурд, ""... и отвага""! Еще и аудита устойчивости своей системы не делал: ну кто ж снепшоты так хранит? Если система ненадежная, так там только ИИ не хватало В общем, система обязана быть отказоустойчивой в том числе к случайному ""повреждению"" изнутри. И работать надо ""устойчивыми"" схемами. Ревью архитектуры тем же ИИ агентом не помешает. Пусть он пропишет воможный отка каких то элементов и просчитает последствия. Не все компетентны в таких аналиах, так пользуемся интеллектом под руками. Так будет меньше боли @deksden_notes"