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.

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 реализовал исследовательский workflow с разделением ролей координатора, исполнителя и агента фиксации решений. Он использует предыдущие решения как контекст, оценивает их актуальность, выполняет задачу и сохраняет значимые решения вместе с основаниями и компромиссами. Отдельный контракт определяет, какие решения нужно сохранять, чтобы память не заполнялась техническим шумом.

Внедрение происходило через версионируемые инструкции, переиспользуемые skills, документированные точки запуска и повторяемые тестовые сценарии. Для публикаций я отслеживал завершение задач, результаты проверок, ошибки и успешность сборки. Для DecisionLog оценивал соответствие схеме, полноту фиксации решений, ложные срабатывания и поведение при устаревшей или противоречивой истории. В одном прогоне из десяти сценариев были получены шесть ожидаемых положительных случаев без ложных срабатываний на контрольных примерах. Повторные прогоны выявили непоследовательную обработку дубликатов — это стало конкретным направлением доработки.

Командные baseline по adoption и производительности пока не установлены. Для коммерческого внедрения я разработал модель оценки: доля подходящих задач, проходящих через workflow, охват этапов SDLC, cycle time, время и трудозатраты ревью, частота ручных вмешательств, доработки, дефекты после выпуска и стоимость принятого результата. Эффективность я оценивал бы относительно исходного уровня с обязательным контролем качества.

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.

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.

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

• 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.
• Modern Software Architecture in the Age of Agents: критерии выбора архитектуры и границы автономности агентов.
• Проектирование и реализация автоматизированного пайплайна переводов на GitHub Copilot.
• Разбор реализованного workflow публикаций.
• Протокол передачи контекста и результатов между агентами.
• DecisionLog: прототип, разделение ролей и сценарии оценки.
• Правила отбора решений для сохранения и результаты проверок.
• Модель оценки AI adoption в SDLC.
• The Provenance Manifesto.