Развитие ИИ-инструментов меняет подходы к созданию ПО, повышая значимость принципов предметно-ориентированного проектирования (DDD). Хотя ИИ эффективно справляется с написанием кода, ключевой задачей остается глубокое понимание и моделирование предметной области. Эта работа требует участия экспертов и командного взаимодействия, которые ИИ не может заменить.
Эрик Эванс в своей книге, вышедшей более 20 лет назад, призывал разработчиков фокусироваться на решении бизнес-задач, а не на технических деталях. Сегодня ИИ позволяет делегировать написание кода, но без четкого понимания бизнес-логики команда рискует создать нерелевантный продукт. ИИ-агенты генерируют код, но не способны самостоятельно определить, что именно нужно бизнесу.
Основа DDD — «перемалывание знаний» — требует совместной работы экспертов и инженеров для проектирования системы до начала реализации. Такой подход помогает избежать ошибок, связанных с непониманием требований или разрастанием объема проекта. Предварительное проектирование на досках или стикерах позволяет команде договориться о деталях, что упрощает ревью кода и работу с ИИ.
При работе с ИИ-агентами критически важны софт-скиллы и использование «общего языка» для всех участников процесса. Без четкой постановки задачи ИИ может оптимизировать показатели, не приносящие реальной пользы, как в примере с экономией памяти, которая дала лишь $1 в месяц. Четкое понимание предметной области необходимо для правильного управления агентами и достижения целей.
