7 уровней AI-Native разработчика

Консультируетесь с ИИ в чате и вручную переносите код обратно.

Сильный классический инженер, который попробовал ИИ — но только как собеседника в чате. Без агентов, без интеграции в репозиторий. Проект живёт в вашей голове, а не в контексте агента. Это стартовая черта реформы — и вполне достойное место.

• ▹Копируете код туда-обратно в ChatGPT / Claude web
• ▹До ~50% кода касается ИИ, но в режиме копипаста
• ▹Нет MCP, скиллов или plan-before-code
• ▹Работаете в одиночку над своей задачей — глубоко, но узко

ИИ пишет код; вы всё равно проверяете каждую строчку вручную.

Вы перешли в AI-native. Код по сути уже не пишется без ИИ — но в режиме ассистента, с ручной проверкой каждого изменения. Вы учитесь формулировать задачу и делегировать рутину.

• ▹~100% кода проходит через ИИ в режиме ассистента
• ▹Работаете в основном в одном чате / сессии
• ▹Проверяете каждое изменение вручную
• ▹Подключили первый MCP

Агент — ваш основной производственный механизм, с планированием и верификацией.

Рутину пишут агенты, а не вы. Вы планируете до кода, храните память проекта в репозитории и не верите агенту на слово — вы выстраиваете верификацию. Это настоящий AI-native middle.

• ▹≥50% рутинного кода генерируется агентом, а не вставляется
• ▹2+ рабочих MCP, плюс скиллы и плагины
• ▹CLAUDE.md / AGENTS.md поддерживаются в актуальном состоянии
• ▹Plan-before-code для нетривиальных задач; вы диктуете длинные промпты

Вы строите AI-систему для проекта — не просто код.

Вы управляете агентами на высоком уровне, а не печатаете рутину. Из спека — в продакшн за дни. Вы строите переиспользуемые хёрнесы, запускаете параллельных агентов в воркдеревьях, добавляете эвалы в CI и задаёте политику безопасности.

• ▹Вы оркестрируете 5–10 параллельных агентов в воркдеревьях
• ▹Спек → фича в продакшне за дни, а не недели
• ▹Переиспользуемые скиллы / хёрнес + эвалы в CI
• ▹Независимое AI-ревью на каждый значимый PR; автономные прогоны 5+ часов

Вы проектируете общекорпоративный агентный стек и отвечаете за AI-native SDLC.

Не просто разработчик — архитектор AI-платформы доставки: политика маршрутизации моделей, дашборды расходов, платформа эвалов, MCP-governance и границы безопасности для всей компании.

• ▹Общекорпоративный агентный стек + политика маршрутизации моделей
• ▹Дашборды расходов / телеметрии и платформа эвалов
• ▹MCP-governance + внутренний маркетплейс скиллов
• ▹Запускаете автономные циклы по нескольким тикетам end-to-end

Вы создаёте портативные AI-методологии, которые перенимают другие, и прокачиваете людей.

Высший уровень мастерства: вы создаёте переносимые хёрнесы и скилл-паки, которыми пользуются другие команды, встраиваете их в чужие проекты и поднимаете других разработчиков по лестнице. Вы определяете, что здесь значит AI-native.

• ▹Вы создаёте AI-методологии, не привязанные к конкретному проекту
• ▹Ваши хёрнесы / скилл-паки используют другие команды
• ▹Вы встраиваете процессы в чужие проекты и поддерживаете их внедрение
• ▹Вы задаёте корпоративное определение AI-native

Директор, а не кодер — один человек, полный цикл, любой артефакт.

Роли размываются. С агентами вы проводите фичу или продукт через весь цикл в одиночку — маркетинговое исследование → спек → продакшн → продвижение — и создаёте артефакты любого вида: код, дизайн, презентации, PoC, маркетинг. Вершина модели.

• ▹Полный цикл соло: исследование → спек → запуск → продвижение
• ▹Артефакты за пределами вашей роли: дизайн, презентации, маркетинг, PoC
• ▹≥×3 производительность за счёт покрытия смежных функций
• ▹Вы работаете в режиме «поставить задачу и принять результат», а не ручного исполнения