Материал описывает, как генеративный ИИ превращает одиночных разработчиков и микрокоманды (2–5 человек) в «мини-студии», снимая рутину и сокращая цикл обратной связи. ИИ ускоряет весь конвейер: от препродакшена (декомпозиция задач, архитектурные эскизы, прототип UI за день) до продакшена (генерация CRUD/DTO/валидации, unit/e2e-тесты, подсветка N+1 и утечек) и постпрода (CI/CD-ассистенты, автosmoke, понятный changelog, диалоговая наблюдаемость, L1-поддержка ботами).

• Экономика: burn rate ↓ за счёт меньшей команды; 60–70% рутинных операций переносится на ИИ; time-to-market ↓ (MVP за недели); качество на старте ↑ (автотесты/линтеры/дока за «15 минут до демо»). Стоимость ИИ контролируется промт-инжинирингом, кэшированием и функциями.
• Операции: общий Design Doc на 1–2 стр., DoD = код+тесты+миграции+дока+алерты; агент создаёт PR и пишет summary — ревью 15–20 минут. Роли: техлид/архитектор, фуллстек, ML/продакт-ассистент (RAG/контекст), DevOps «по рецептам».
• Стек: IDE-ассистент, LLM в CI, векторное хранилище доменных знаний; RAG по конвенциям, схеме БД и прод-ошибкам.
• Кейсы: маркетплейс (2 чел., 6 недель); B2B SaaS-дашборд (соло, 1 месяц); внутренний аналитический чат (3 чел.) — время ответа бизнесу с 2 дней до 2 часов.
• Риски и комплаенс: ИИ не знает бизнес-правил — нужен контроль; единый «источник истины» для стандартов; защита секретов в промтах; избегать избыточной микросервисности; чек-листы по согласию, лицензиям, авторству и хранению данных.