Ответы на вопросы для собеседования — Yauheni Kurbayeu
1. Ownership архитектуры целостного решения
Исходный вопрос
Расскажите о коммерческом проекте, где вы лично отвечали за архитектуру целостного решения.
Важно понять, что вы владели общей схемой и связями между компонентами, а не только одним компонентом или отдельным изменением.
Кратко поясните:
- Какую проблему решало решение и что в него входило?
- Какие архитектурные решения и компромиссы были в вашей зоне ответственности?
- Как вы довели решение от проектирования до реализации?
Ответ
Один из наиболее показательных примеров — запуск отдельного европейского инстанса PandaDoc: шестимесячная межфункциональная программа для клиентов с требованиями к размещению данных в ЕС.
В роли Delivery Director / Technical Program Manager я отвечал за целостность решения и его реализацию. Моя зона ответственности охватывала региональную инфраструктуру, изменения приложения для работы в нескольких регионах, сторонние интеграции и субпроцессоров, процесс релизов и миграцию клиентов. Я удерживал общую схему решения, зависимости между направлениями и соответствие бизнес-требованиям. Детальную техническую архитектуру мы прорабатывали совместно с руководителями разработки и инфраструктуры.
В моей зоне ответственности были оценка интеграций на соответствие требованиям к размещению данных, сравнение вариантов решения по трудоемкости и инфраструктурным затратам, приоритизация региональных возможностей и функционального паритета. Ключевые компромиссы касались требований к данным, полноты функциональности на старте, стоимости эксплуатации и сроков выхода на рынок. Отдельными задачами были организация EU-процесса релизов и определение протоколов миграции клиентов.
Я провел инициативу от требований и оценки вариантов до дорожной карты, координации реализации, развертывания инфраструктуры и запуска. Управлял межкомандными зависимостями, рисками, подготовкой миграции и готовностью технических и бизнес-команд. Результатом стал запуск отдельного EU-инстанса. Мой ownership заключался в ответственности за решение целиком и его доведение до запуска в партнерстве с техническими лидами.
Дополнительный архитектурный опыт в собственных проектах — SDLC Memory / Git for Decisions. Я разработал архитектуру системы, которая сохраняет основания инженерных решений и связи между решениями, рисками, действиями и системами. Результат этой работы описан в серии статей: модель канонических сущностей и направленных связей, схема хранения в Postgres, сочетание семантического поиска через pgvector с обходом графа в Neo4j, а также процессы загрузки данных и формирования доказательного контекста для LLM. В этой архитектуре векторный поиск находит исходные точки, а граф позволяет восстановить зависимости, источники и историю пересмотра решений. При извлечении контекста предусмотрены ограничения по глубине обхода, типам связей и границам tenant.
Я также проработал инкрементальное обновление общей памяти: извлечение артефактов из текста, временный граф изменений, сопоставление с существующими сущностями, решение о слиянии или создании узла, обнаружение конфликтов, проверку человеком и атомарное применение согласованных изменений. Ключевые компромиссы — устранение дубликатов без потери различий между решениями, сохранение истории через связи замещения и баланс автономности AI с проверяемостью процесса. Для runtime я сравнил три варианта: управление со стороны агента, фиксированный Python-процесс с LLM как преобразователем данных и гибрид с контролируемым расширением поиска при неопределенности. Итогом стала проработанная архитектура данных и процессов с явными альтернативами и точками контроля; окончательный выбор runtime в этих статьях оставлен открытым. Этот собственный архитектурный проект дополняет мой коммерческий опыт, а реализованный агентный прототип DecisionLog отдельно проверяет механизмы фиксации и повторного использования решений.
В личном R&D-проекте DecisionLog я довел архитектуру памяти решений до проверенного агентного прототипа. Проблема заключалась в том, что один агент одновременно рассуждал, выполнял задачу и вел журнал: при содержательном ответе могли теряться отдельные решения или обязательные поля записи. После серии экспериментов я разделил систему на координатора main-provenance, исполнителя user-task-executor и регистратора provenance-log. Координатор оценивает применимость прошлых решений через gut-feeling, исполнитель решает текущую задачу, а регистратор сохраняет каждое значимое решение отдельно и проверяет схему. Между принятием решения и записью стоит decision-logging-threshold: отбор по влиянию, обратимости, неопределенности, интенсивности компромиссов и длительности последствий.
Мои архитектурные компромиссы здесь — полнота памяти против лишнего журналирования, повторное использование опыта против закрепления устаревших предположений и специализация агентов против сложности аудита делегирования. Я прошел четыре итерации исследования: от сравнения отдельных моделей и режимов без истории / с историей до проверки разделения ролей. В четвертой итерации все девять значимых решений были сохранены отдельными записями с полной требуемой схемой, а контрольная задача на редактирование текста не создала записи. При этом в сохраненных артефактах еще не хватает полей автора решения и регистратора и манифеста делегирования: качество результата подтверждено, но вклад каждого субагента нельзя независимо восстановить. Это результат личного R&D, дополняющий коммерческий пример выше.
В дорожной карте развития Decision Provenance приоритетным архитектурным шагом определено добавление идентификаторов запуска и сессии, авторов решения и записи, а также манифеста передачи задач между агентами. Единый run_id должен связывать всю цепочку: от получения задачи и обращения к прошлым решениям до исполнения и сохранения результата. Такой порядок выбран потому, что идентификация участников и запусков дает основу для последующего наблюдения за действиями, контрольных проверок и представления результатов стейкхолдерам. Это следующий этап проектирования; его реализация в текущем прототипе еще не подтверждена.
Еще один реализованный собственный проект — автоматизированный пайплайн переводов и публикаций Markdown-блога. Я определил целевой процесс: одна английская статья на входе, извлечение метаданных, подготовка TL;DR, переводы на пять языков, обновление общих и локализованных README, проверка и итоговый отчет. Спроектировал разделение ответственности между оркестратором, языковыми агентами, переиспользуемым skill и Python hooks. С помощью GPT подготовил конфигурации агентов, skills и hooks и довел их до работающего процесса в репозитории. Конкретный результат — набор версионируемых конфигураций и скриптов, переведенные материалы и отчеты о выполнении; сама статья об архитектуре пайплайна также была переведена с его помощью. Архитектурные приоритеты — воспроизводимость, прослеживаемость изменений и возможность добавлять языки без пересмотра всего процесса.
2. Целостный AI workflow в SDLC
Исходный вопрос
Проектировали и внедряли ли вы AI-enabled или spec-driven workflow, который охватывал несколько этапов SDLC?
Например, спецификацию, разработку, ревью, тестирование, документацию и релиз.
Если да, кратко поясните:
- Какие этапы, инструменты, агенты и рабочие процессы вы связали?
- Как вы внедряли workflow в командах или проектах?
- Как вы отслеживали adoption и эффективность? Какие метрики применяли?
Ответ
Да. Мои наиболее конкретные реализованные примеры — собственные проекты Provenance Manifesto и DecisionLog. В них я связал несколько этапов работы в воспроизводимые AI-enabled процессы. Масштаб этого опыта — проектное внедрение; корпоративное внедрение сквозного AI SDLC во множестве команд я здесь не заявляю.
В Provenance Manifesto я построил workflow на GitHub Copilot, объединяющий письменные требования и контракты агентов, подготовку и локализацию контента, проверку результатов, обновление документации и сборку сайта. Оркестратор координирует пять языковых агентов; skills описывают повторяемую процедуру, а структурированные входы и JSON-результаты задают правила передачи задач. Общий manifest изменяет только оркестратор — это позволяет выполнять переводы параллельно без конкурирующих изменений общих метаданных. Hooks обеспечивают журналирование и ограничения для операций редактирования, оркестратор проверяет согласованность артефактов и успешность сборки Astro. После попадания изменений в основную ветку GitHub Actions выполняет сборку и развертывание сайта.
В DecisionLog я связал анализ продуктовой или релизной задачи, поиск предыдущих решений, оценку альтернатив, выполнение, проверку результата и сохранение оснований выбора для следующей задачи. Прошлое решение используется как контекст, который можно повторно применить, уточнить или отменить при изменении ограничений. Существенная деталь эксперимента: пользовательский запрос требовал итоговый ответ, но не отдельную запись в журнале — система должна была самостоятельно распознать значимое решение и зафиксировать его.
Внедрение в собственных проектах происходило через версионируемые инструкции, переиспользуемые skills, контракты агентов и повторяемые тестовые сценарии. Для публикаций я отслеживал завершение задач, ошибки, результаты проверок и успешность сборки. Для DecisionLog провел четыре итерации исследования. Первые три сравнивали Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4, в том числе при отсутствии и наличии истории решений. Четвертая проверяла конфигурацию с разделением ролей: Opus — координатор, Sonnet — исполнитель, GPT — регистратор. Это проверка системы в целом; сохраненные записи не позволяют доказать вклад каждой модели отдельно.
Измеренный результат четвертой итерации: шесть сценариев охватывали выбор приоритетов, устаревшую историю, конфликтующие предыдущие решения, несколько решений в одной задаче, релиз с эскалацией и контрольное редактирование текста. В журнал попали 9 из 9 значимых решений, каждое отдельной записью и с полной требуемой схемой; контрольный сценарий дал 0 лишних записей. Во всех шести файлах результатов временная метка согласовывалась с датой. Также проверялось, что изменившиеся ограничения приводят к пересмотру прошлого выбора, а противоречащие друг другу прецеденты оцениваются по применимости. Это результаты конкретного набора сценариев, а не оценка надежности в production. В ранних итерациях выявились утечка истории в условно «холодный» запуск, неодинаковый доступный контекст и нарушения схемы; дальнейшие проверки требуют изоляции истории и фиксации порядка запусков.
Для применения в delivery и project management я подготовил отдельное R&D-предложение, которое расширяет этот подход на несколько этапов SDLC: выявление неоднозначностей требований, контроль изменений объема работ, прогнозирование межкомандных зависимостей, оценку готовности релиза и последующую проверку решений по фактическим результатам. Например, агент готовности релиза должен объединять независимый анализ качества, выполнения плана, операционных рисков и влияния на клиентов, затем формировать рекомендацию о выпуске, поэтапном запуске или переносе с явными условиями согласования. Эти специализированные автоматизации описаны как план развития существующей агентной основы; их командное внедрение еще предстоит.
В дорожной карте также предусмотрена доставка результатов в рабочие инструменты команд: публикация резюме критически важных решений в Confluence, создание Jira-задач при необходимости эскалации и напоминания о проверке решений по фактическим результатам. Для одной записи предполагаются три представления: краткое рабочее, полное для аудита и понятное бизнес-стейкхолдерам. Это должно сделать основания решений доступными участникам процесса и связать их с последующими действиями; автоматические триггеры и эти представления пока запланированы.
Первым пилотом я предлагаю Scope Decision Governor: за 4–6 недель в одной продуктовой области проверять, помогает ли явная фиксация допущений избежать позднего пересмотра требований. Агент должен находить пробелы в спецификации, сравнивать варианты, указывать риски, владельца и срок проверки решения PM. Критерии первой фазы — не менее 10 значимых решений с полнотой схемы выше 90%, минимум 3 решения, подтвержденных или пересмотренных по результатам, более быстрое восстановление оснований выбора и отсутствие существенного роста нагрузки на встречи.
Командные исходные показатели adoption и производительности пока не установлены. Для оценки внедрения я предусмотрел долю подходящих задач, проходящих через workflow, и охват этапов SDLC. Для эффекта — время выполнения и блокировок, возраст PR, точность прогноза сроков, переносы работ, дефекты после выпуска, откаты, трудозатраты на доработки и восстановление контекста решений. Модель сравнения — сопоставимые окна до и после внедрения: 6–8 спринтов, квартал или 10 релизов, по возможности с контрольной командой. Численные цели из предложения, например снижение поздних изменений объема работ на 25–40%, являются гипотезами для проверки, а не уже достигнутой экономией.
3. Опыт SDD и текущий фокус в AI
Исходный вопрос
Какие подходы Spec-Driven Development вы использовали на реальных проектах и какие AI-технологии или агенты изучаете сейчас?
Ответ
В коммерческих проектах я переводил бизнес-требования и требования соответствия в проектные решения, объем реализации, критерии выпуска и миграции. Например, при запуске EU-инстанса PandaDoc требования к размещению данных определяли инфраструктуру, допустимые интеграции и подготовку запуска. Этот опыт я характеризую как разработку и delivery на основе спецификаций; формальное внедрение AI-native SDD в том проекте я не заявляю.
Наиболее конкретное применение spec-driven практик к AI — мои собственные проекты. До выполнения я задаю версионируемые роли агентов, входные и выходные контракты, ограничения, критерии приемки и тестовые сценарии. В процессе публикаций спецификация определяет, что возвращает каждый агент, кто изменяет общие метаданные, как обрабатываются частичные сбои и какие проверки обязательны. В DecisionLog аналогично определены схема записи решений, правила сохранения и ожидаемое поведение на положительных и отрицательных сценариях. Спецификация становится основой и для выполнения, и для проверки результата.
В DecisionLog я проверяю не только содержательность ответа, но и исполнение спецификации: одно значимое решение — одна запись, обязательные поля контекста, альтернатив и рисков, явный пересмотр устаревшего прецедента и отсутствие записи, если задача не содержит решения. Эксперименты показали, что хороший ответ может нарушать контракт журналирования; поэтому качество рассуждения и соответствие схеме я оцениваю отдельно. Следующий шаг — согласовать схему в skills и валидаторах, сохранять результат пороговой проверки threshold_check, добавить идентификаторы запуска и сессии, сведения об авторах решения и записи и манифест делегирования.
Дальнейшее исследование включает три конкретные задачи. Первая — различать то, что агент сообщает о своей работе, и то, что зафиксировано инструментами: фактически прочитанные файлы, извлеченные решения, вызовы субагентов и созданные артефакты. Это позволит проверять соблюдение условий эксперимента, включая отсутствие обращения к истории при «холодном» запуске. Вторая — перейти от предупреждений об отклонениях к исполняемым проверкам: останавливать запись нескольких решений в одной записи, требовать заполнения обязательных полей и направлять критические отклонения на проверку человеком. Здесь важно оценивать ложные срабатывания и предусмотреть обоснованное разрешение продолжить работу. Третья — формализовать срок и условия применимости прошлых решений через applicability_conditions, do_not_reuse_when и review_by, чтобы агент проверял актуальность прецедента до его использования. Эти механизмы включены в дорожную карту и требуют реализации и проверки.
Сейчас мой фокус — управляемые агентные процессы: GitHub Copilot agents, переиспользуемые skills и hooks, распределение ролей между моделями Claude и GPT, управление контекстом и оценка поведения агентов. Отдельное направление — долговременная память решений. В серии статей о SDLC Memory я уже проработал архитектуру гибридного поиска на pgvector и Neo4j и процесс инкрементального обновления графа с разрешением идентичности сущностей, фиксацией источников и проверкой конфликтов человеком. Исследую дальнейшее развитие этих подходов и их применение к файловому прототипу DecisionLog. Меня интересует, как агент определяет применимость прошлого решения, замечает изменившиеся ограничения и обоснованно пересматривает выбор, а также какие части процесса должны управляться кодом и где полезен адаптивный поиск контекста.
Еще один результат моей исследовательской работы — описанная в статье Modern Software Architecture in the Age of Agents модель выбора баланса между детерминированным ядром и агентной оркестрацией. Я сравнил три варианта: небольшое ядро с развитой оркестрацией, сбалансированную архитектуру и строгое ядро с ограниченной ролью агентов. Критерии выбора — неопределенность задачи, цена ошибки, обратимость действий и требования к аудиту. В этой модели я отдельно выделяю принятие решений, права и согласования, контракты инструментов, исполнение и память. Это помогает явно определить, где агент может интерпретировать задачу, а где бизнес-правила и переходы состояния должны контролироваться кодом, и избежать дублирования логики между промптами и сервисами. Это архитектурная модель для анализа и проектирования; внедрение всех трех вариантов в production я не заявляю.
Отдельный текущий фокус — агентные автоматизации для Delivery / Project Manager. В предложении я описал восемь направлений: управление неоднозначностями требований, рекомендации по готовности релиза, прогнозирование зависимостей и блокировок, контроль расхождений реализации с критериями приемки, журнал решений для стейкхолдеров, раннее выявление рисков спринтов и этапов, проверку решений по итогам ретроспектив и пересмотр приоритетов портфеля. Последовательность развития — сначала решения по объему работ, релизам и сохранение их оснований; затем прогнозирование delivery; после накопления истории — ретроспективы и стратегическое планирование.
Для этих автоматизаций я проработал общий контракт передачи задач, нормализацию данных из issues, PR, CI и инцидентов, правила расчета метрик и условия передачи решения ответственному человеку. Hooks должны проверять входные данные и фиксировать сбои и ссылки на источники, а полномочия PM/DM и правила согласования — оставаться явной частью процесса. Например, отсутствие offline-требования в спецификации должно превращаться в проверяемое допущение с альтернативами и сроком решения PM. После релиза фактический результат должен подтверждать или пересматривать это решение в общей памяти. Это направление личного R&D на стадии предложения и проектирования пилота.
Также я разрабатываю концепцию AI Factory, связывающую этапы SDLC, роли, агентов, skills, артефакты и точки согласования человеком через Jira и Git-процессы. Это направление проектирования, а не завершенная корпоративная платформа.
Как автор Provenance Manifesto, я уделяю особое внимание совместной эволюции спецификаций и решений: AI-assisted реализация должна оставаться прослеживаемой до человеческого замысла, ограничений и принятых компромиссов.
Материалы для референса
Дорожная карта развития Decision Provenance — к вопросам 1–3: прослеживаемость запусков и участников, наблюдение за действиями, исполняемые проверки, Jira/Confluence и условия применимости решений; статус — план развития.
Анализ экспериментов DecisionLog — к вопросам 1–3: архитектурные итерации, результаты проверок, работа с историей решений и ограничения аудита.
Предложение по агентным автоматизациям Delivery / Project Management — к вопросам 2–3: сценарии SDLC, план пилота, метрики и дальнейшие направления R&D.
From RAG to Provenance: архитектура гибридной памяти, модель данных и retrieval.
From RAG to Provenance, Part 2: инкрементальное обновление графа и проверка изменений.
Git for Decisions: сравнение агентного, детерминированного и гибридного runtime.
Проектирование и реализация автоматизированного пайплайна переводов на GitHub Copilot.
Правила отбора решений для сохранения и результаты проверок.