После знакомства с проектом Zerocracy автор встретился с разработчиком Егором Бугаенко, который теперь выступает за замену человеческих менеджеров алгоритмическими агентами.

Предыстория

Zerocracy оценивает вкладчиков по их измеримому результату на GitHub, устраняя синхронные чаты и звонки и полагаясь вместо них на автоматизированную координацию.

Смена отношения

Два года назад многие старшие архитекторы не доверяли LLM при написании кода, но Бугаенко теперь продвигает рабочие процессы, управляемые агентами, и сокращение ручного просмотра pull request'ов.

Читаемость → Четкость

Комментарии в коде, по сообщениям, устаревают, потому что агенты ИИ анализируют репозитории напрямую и им не нужны объяснения, написанные людьми.

Переписать → Возродить

Старые проекты можно оживить, а не переписывать заново: ИИ исправляет многочисленные баги и быстро обновляет зависимости.

Внимание → Отвлечение

Ручная триаж и ревью не могут справиться с объемом автоматических PR и отчетов об ошибках, поэтому человеческий контроль все чаще замедляет процессы.

Уважение → Отклонение

Многие pull request'ы исходят от агентов, а не от отдельных инженеров; рекомендация — строгая автоматическая фильтрация, включая автоматическое отклонение слишком больших PR.

Поддерживаемость → Видимость

Люди должны получать краткие отчеты простым языком, объясняющие, как изменения влияют на производительность, качество и размер кода, а также более понятные визуальные тесты.

Diff → Влияние

Оценка должна перейти от посстрочного diff к измеримому влиянию: настройте CI так, чтобы он показывал получающиеся метрики вместо опоры на ручной просмотр diff.

Стабильность → Скорость

При более чем 100+ входящих PR в условиях высокой автоматизации приоритеты смещаются в сторону быстрых слияний и автоматических исправлений сломанной ветки master.

Практические заметки

Бугаенко иллюстрирует эти идеи в недавней лекции, доступной на YouTube, где он показывает, как агенты сливают 40–50 PRs в день, оставляя людям только самые сложные случаи.