300 дней с AI-агентами: от руководителя к Full Cycle Engineer
- Последние 7 лет автор руководил командами разработки и не касался кода; в 2025 году вернулся к разработке и называет себя Full Cycle Engineer.
- Статистика Cursor: 300 дней, 3.33B токенов, топ 16% пользователей по активности.
- Статистика GitHub: 759 contributions за 2025 год; для сравнения за 2024 год — 18 contributions.
- В одном из проектов агент сгенерировал веб-интерфейс и PHP-модуль интеграции к API, упаковал в Docker и подготовил документацию примерно за 30 минут; дальнейшие правки заняли ещё неделю и сопровождались ошибками.
- В другом проекте первая версия лендинга с деплоем была сделана за 4 часа, при отсутствии опыта современного фронтенда.
- Для повторяемой инфраструктуры автор собрал шаблон-репозиторий (Terraform, Ansible, GitHub Actions) и затем многократно адаптировал его под проекты.
Почему это важно: В тексте показано, как инструменты с кодовыми агентами расширяют «полный цикл» задач, который закрывает один специалист: от интерфейсов и интеграций до инфраструктуры. Это меняет ожидания к роли инженера и к скорости вывода прототипов и внутренних инструментов. При этом автор подчёркивает, что один инженер делает всё становится реалистичным только при опоре на планирование, спецификации, референсы и проверку результатов.
На что обратить внимание: Часть наблюдений относится к ситуации маленькой команды и небольших проектов, которую автор отдельно оговаривает. В кейсе с «one-shot» подчёркнуто, что основные сложности проявились на этапе изменений и точечных правок, а не при получении «первого результата». В блоках про процесс выделяются следующий шаг и развилка: переход к итерациям с фиксацией планов, ADR и правил для документации, чтобы агент не принимал решения на основе неточного текста.
Читайте также
Тестовый стенд с автономным ИИ-агентом QA для тестирования бэкенда: концепция и пример
Claude Code изнутри: как устроены ИИ-агенты для разработки
А король-то голый! Как написать свой Claude Code в 200 строках кода
Новые навыки для Claude Code: systematic-debugging, senior-devops, senior-prompt-engineer
ИИ для PHP-разработчиков: практика без Python и науки о данных
- One-shot для больших задач с AI-агентом: быстрый старт, но высокий риск деградации при правках: В кейсе с генерацией PHP-интерфейса, интеграционного модуля и Docker-упаковки one-shot промпт дал рабочий результат очень быстро, но дальнейшие мелкие правки начали ломать систему и порождать новые ошибки. Вывод для процессов: для объёмных задач важнее заранее разложить работу на этапы и закрепить ожидаемые артефакты и проверки, иначе скорость старта превращается в затраты на стабилизацию.
[Процессы: AI-assisted разработка]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Автор описывает, как в 2025 году вернулся к самостоятельной разработке благодаря кодовым AI-агентам (в том числе Cursor) и зафиксировал резкий рост активности. Главный итог: быстрый старт возможен, но устойчивый результат требует процесса и контроля.