Amiga
Оглавление курса · урок 11 из 13

Модуль 3 · Управление · урок 11 из 13

Оценка и планирование с агентом

Планирование в агентстве всегда было балансом: клиенту нужна оценка, команде — запас на неизвестное. С агентом появляется соблазн сократить все оценки «раз теперь быстрее». Это ошибка, но и игнорировать агента в планировании нельзя. В этом уроке — где агент помогает оценивать, как меняется ёмкость команды и как перейти от ощущений к собственным данным.

Агент помогает уменьшить неопределённость

Самая дорогая часть оценки — неизвестное: как устроен легаси-модуль, сколько мест затронет изменение, есть ли в проекте готовое решение. Здесь агент полезен ещё до начала работы. Спайк, который раньше занимал день чтения кода, сжимается до сессии в режиме планирования:

text
/plan
Клиент просит добавить на сайт личный кабинет с историей заказов
из CRM. Не пиши код. Изучи репозиторий и ответь:
1. Какие модули и интеграции это затронет, с путями к файлам.
2. Что уже есть: авторизация, клиент CRM, похожие страницы.
3. Какие решения нужно принять до начала работы.
4. Главные технические риски и что их проверит.
5. Разбивка на задачи, каждая проверяема отдельно.

Результат — не оценка, а материал для неё. Цифры ставит команда, которая знает и проект, и клиента. Подробнее о режиме планирования — в «Сначала план».

Декомпозиция ТЗ в карточки

Второе применение — превратить ТЗ или протокол встречи в черновик карточек по шаблону из урока «Какие задачи отдавать агенту». Агент хорошо находит в тексте пропуски и противоречия:

text
Вот ТЗ на раздел «Каталог»: <текст>.
Разбей его на карточки по шаблону Цель / Контекст / Ограничения /
Готово, когда. Каждая карточка — одна проверяемая единица работы.
Отдельно выпиши: противоречия в ТЗ, неописанные состояния
(пусто, ошибка, загрузка), вопросы к клиенту.

Список вопросов к клиенту часто оказывается самым ценным результатом: каждый пропуск в ТЗ, найденный до старта, дешевле, чем найденный в QA.

Для крупной работы стоит хранить план в репозитории как документ с журналом решений и прогресса — так он переживёт смену сессий и людей. Эта практика разобрана в уроке «Планы исполнения как артефакты».

Ёмкость команды определяет проверка

Когда код пишется быстрее, узким местом становятся ревью, тестирование и согласование с клиентом. Значит, в плане спринта считать надо не только «сколько кода напишем», но и:

  • сколько MR ревьюеры реально успеют проверить внимательно;
  • сколько сценариев QA успеет пройти на стенде;
  • сколько итераций согласования выдержит клиент.

Практическое правило для спринта: если задачи с агентом занимают у разработчиков меньше времени, освободившееся время частично уходит в ревью и проверку, а не только в новые задачи. Иначе очередь на ревью растёт, а качество падает — об этом урок «Ревью при росте потока MR».

Разные классы задач — разные поправки

Эффект агента сильно зависит от задачи. В материалах OpenAI о внутреннем использовании Codex лучше всего работают хорошо ограниченные задачи (How OpenAI uses Codex), а исследования METR на опытных разработчиках в знакомых им крупных проектах в 2025 году показали замедление, а в обновлении 2026 года — ускорение по точечным оценкам, но с доверительными интервалами, которые включают ноль (подробнее — в уроке «Метрики»).

Поэтому не применяйте один коэффициент ко всему. Разбейте задачи на классы и для каждого собирайте свои данные:

Класс задач Чего ожидать На что закладывать время
Типовые: формы, CRUD в админке, миграции по шаблону Заметное сокращение написания Ревью, проверка на стенде
Баги с воспроизведением Быстрее поиск причины Регрессионный тест, проверка соседних мест
Вёрстка по макету Быстрее первый вариант Итерации пиксель-перфекта, адаптив, устройства
Интеграции с внешними API Зависит от документации API Песочница партнёра, обработка ошибок
Новая архитектура, неясные требования Эффект мал Исследование, решения, согласование

Это стартовые гипотезы, а не нормы. Через несколько спринтов замените их своими цифрами.

Как собирать свои данные

  • Метка участия агента на карточках в Kaiten и на MR в GitLab — вы её завели ещё в пилоте.
  • Класс задачи — тоже меткой.
  • Оценка до начала и факт — по времени в работе, включая ревью и возвраты из QA, а не только по написанию.
  • Раз в месяц — сравнение оценки и факта по классам. Где расхождения систематические, там поправка.

Важно мерить факт до мержа и релиза, а не до «агент закончил». Задача, которую агент сделал за час, а ревью и доработки заняли два дня, — двухдневная.

Что говорить клиенту

  • Не обещайте ускорение заранее, исходя из ощущений команды: исследования показывают, что ощущения и измерения расходятся.
  • Если выигрыш подтверждён вашими данными по конкретному классу задач — его можно учитывать в оценках, но с запасом на проверку.
  • Освободившееся время разумно тратить на то, что клиент ценит: тесты, доступность, производительность, — а не только на сокращение сроков.
  • Вопросы использования агентов на коде клиента, включая договорные, — к техдиру: см. «Данные и код клиентов».

Попробуйте сами

10–15 мин на рабочем месте
  1. Возьмите ближайшую задачу, которую предстоит оценить, и проведите спайк в режиме планирования по промпту выше. Сравните разбивку агента со своей.
  2. Отдайте агенту реальное ТЗ с просьбой найти противоречия и вопросы к клиенту. Сколько из них вы бы нашли сами до старта?
  3. Заведите в трекере метки класса задачи и участия агента и договоритесь с командой проставлять их со следующего спринта.

Коротко

  • Агент полезен в оценке как инструмент исследования и декомпозиции, а цифры ставит команда.
  • Пропуски в ТЗ, найденные агентом до старта, дешевле найденных в QA.
  • Ёмкость команды теперь определяют ревью, QA и согласование, а не скорость написания.
  • Один коэффициент «с агентом» не работает: собирайте данные по классам задач, факт — до мержа и релиза.
  • Клиенту не обещают ускорение по ощущениям.
Отметка хранится только в вашем браузере
Хотите связаться с владельцем
компании напрямую?
Дмитрий Тарасов
Дмитрий Тарасов
СЕО

НАПИСАТЬ

Написать в MAX