惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
Visual Studio Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Last Week in AI
Last Week in AI
罗磊的独立博客
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
博客园 - 【当耐特】
T
Tailwind CSS Blog
美团技术团队
Y
Y Combinator Blog
I
InfoQ
C
Check Point Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
G
Google Developers Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
博客园 - Franky
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
G
GRAHAM CLULEY
爱范儿
爱范儿
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Google DeepMind News
Google DeepMind News
F
Fortinet All Blogs
A
Arctic Wolf
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
S
Security Affairs
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
小众软件
小众软件
云风的 BLOG
云风的 BLOG
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Recent Announcements
Recent Announcements
H
Heimdal Security Blog
博客园 - 司徒正美
Latest news
Latest news
H
Hacker News: Front Page
H
Help Net Security
Know Your Adversary
Know Your Adversary
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
S
Secure Thoughts
AWS News Blog
AWS News Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
NISL@THU
NISL@THU
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
L
LangChain Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
The Cloudflare Blog
I
Intezer
N
News and Events Feed by Topic

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Чистая архитектура для MVP — оверхед. Пока в проект не пришёл AI
wizardloong · 2026-05-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели387

Аналитика

Всем привет!

После публикации прошлой статьи про шаблон для микропроектов я получил много полезной критики. Часть замечаний оказалась настолько хорошей, что я решил пересобрать некоторые архитектурные решения и заодно переосмыслить сам подход к MVP-разработке в эпоху AI-агентов.

В конце статьи я оставлю ссылку на свой DEV-блог, если захотите узнать больше о соло-разработке SaaS продуктов.

Первым делом давайте разберём пару интересных замечаний с прошлой публикации и проработаем их.

Зачем в хендлерах на каждую команду заново создавать сервисы и репозитории? Почему бы не сделать хендлер на основе класса, добавить тод register, который будет вешать команды на нужный метод класса, а сервисы и репозитории передать в инит?

Вообще я делал это для простоты. Однако замечание действительно интересное. Давайте разбираться.

В чём была проблема:
 — В каждом хендлере была новая инициализация сессии БД, что делало невозможным тестирование без реальной живой сессии БД.
— Не было единой точки композиции. Хендлеры во многом похожи, однако собираются каждый раз заново. Это создавало риски неправильной сборки и, в целом, могло замедлять добавление новых хендлеров.
Теперь же мы имеем такую картину:
— TelegramHandlers - это нормальный класс, теперь с ним можно делать что угодно.
— У него есть единая точка сборки всех роутов.
 — Инъекция фабрики сессии через конструктор.
Ну и чем это лучше:
— Теперь изи подменяется зависимость от БД для тестов - можно мокать, давать другую фабрику и что угодно.
— Весь список роутов теперь до крайности нагляден - вместо хаоса тегов @router у нас единый register - короткий и очевидный.
— Код легче масштабировать.
Вывод:
— Код нагляднее, а зависимости поставляются чище.

сервисы почему-то знают что-то об arq и sqlalchemy, а не работают через абстракции

Да, получилась не-очень-чистая архитектура, которая не решает проблемы. В текущем виде мне будет сложно, например, заменить sqlalchemy с arq на что-нибудь другое, ведь мои сервисы напрямую работают с объектами sqlalchemy. (Абстракции, сюда!)
В чём была проблема:
— Это была не "чистая архитектура", а довольно таки грязная. Слои смешаны. Сервисы и репозитории - то бишь бизнес код - был явно завязан на SQLAlchemy и arq. А хендлеры и воркер тянули инфу напрямую из app.models.
— Репозитории отдавали ORM наружу. Любой потребитель знал про модели в БД и зависел от них.
— Отправка задачи в очередь без какой-либо абстракции. Сложно подменять и тестировать.
Что изменилось:
— Добавили DTO'шки на границы сервисов!
— Паттерн "Порты и Адаптеры". Добавяем Порты (интерфейсы) для всяких бизнес штук и добавляем Адаптеры - реализации этих интерфейсов. Суть - абстракция, не известно какая, но возвращает известный и понятный DTO.
— Слой сервисов теперь работает через абстракции портов и ничего не знает об arq и sqlalchemy.
В чём профит:
— Явные границы зависимостей, проще расширять и изменять правила домена, проще даже думать о домене.
— Тестируемость выше.
— Код не привязан к sqlalchemy - можем заменить, например.
Вывод:
— Улучшение архитектуры в сторону масштабирования.

Таким образом мы слегка улучшили наш шаблон. Но давайте подумаем, принесло ли это реальную пользу проекту? Напомню, что цель этого шаблона - ускорить создание MVP прототипов приложений. Раньше архитектура была не достаточно "чистой", но зато не было избытка абстракций и, вцелом, будем честны, разрабатывать на "недочистой" архитектуре много проще. Теперь же у нас есть контракты, которые позволяют делать всякое - тестировать например, заменять что-то на что-то, думать сфокусированее и так далее.

Но вот только реальной пользы на MVP это не приносит.

Мы получили улучшенную архитектуру, но усложнённый код. Это обосновано, если на базе этого шаблона мы хотим создать нечто большее чем прототип - нормальный расширяемый продукт. Тогда конечно - архитектура становится критичным звеном. Однако в случае создания MVP'шек - сложная архитектура - почти всегда оверхед.

Тем не менее есть и плюсы. Современные плюсы. Обоснованные. Связанные с таким актуальным AI-first подходом к разработке.

Нынче на рынке активно используются AI-агенты для разработки. Те кто их до сих пор не применяют в работе, рискуют серьёзно отстать от рынка.

Когда ты сам не пишешь код, а только даёшь указания нейронке - язык архитектуры и абстракций - это твой ключ и замок от всех дверей. При вайб-кодинге архитектура становится критически важной! Только правильная архитектура позволит вам безопасно расширять проект, оперируя исключительно ai-агентами.
Конечно, есть вариант начать вообще без архитектуры, просто промпт за промптом наращивая функционал, который даже будет работать первое время. А потом когда-нибудь попросить агента создать нормальную архитектуру. Ему же не сложно.
Однако тут кроется главный убыток ии-агентов: у них ограниченное контекстное окно. Короткая память, грубо говоря.

Если ваш код большой и вы дадите задачу переписать его, отрефакторить и даже снабдите нейронку подробнейшим ТЗ с описанием архитектуры и методов есть риск что агент в какой-то момент начнёт выпадать из контекста, галлюцинировать и просто всё портить вокруг себя. Большие грязные неархитектурные легаси проекты вообще невозможно отрефакторить нейронками без сумасшедшего планирования и декомпозиции.

Поэтому, при AI-First подходе к работе обязательно пишите архитектурный план.
Можете даже советоваться с теми-же нейронками какую реализацию лучше применить.

Раньше чистая архитектура казалась мне избыточной для MVP.

Но с появлением AI-агентов я всё больше прихожу к мысли, что архитектура нужна уже не только людям.
Она становится способом объяснить проект машине.

Бонусная секция

Для того чтобы ещё сильнее импрувнуть агента следует расписать для него правила и навыки. Подробнее об этом поговорим, я полагаю, в следующей статье. А пока просто немного базы и микролайфхак.

Скилы (skills) - это заранее подготовленные команды для вашего агента. Например, если ввиду вашей привычки или принятым правилам вам часто нужно документировать фичи, то для такого можно создать себе skill и не придётся писать большой промпт с объяснением что нужно сделать каждый раз.

Правила (Rules) - это вроде правил разработки. Представьте что ai'шка - это ваш программист падаван и он каждый день словно только пришёл на проект - ничего о нём не знает. Чтобы каждый раз не объяснять ему что тут к чему, можно описать это в файлах. Упомяните там основные модули проекта, принятые архитектурные стандарты, правила и запреты, что где лежит и какая в этом всём логика.

Лайфхак (Lifehack). 👾
Можно попросить агента самому себе написать правила и навыки, прикиньте. Только дайте ему по-больше контекста, а потом всё тщательно перепроверьте. Не забудьте упомянуть чтобы он всё писал кратко, а то мало-ли, забьёт весь контекст одними своими правилами :)

На этом всё, уважаемые хабровчане и гости хабра. Рад был снова оказаться в вашем инфополе и надеюсь вам это было полезно!

В свободное время я занимаюсь своим SaaS стартапом. Создаю нечто вроде генератора рекламных креативов и вскоре планирую выпускать его на рынок. Если вам интересно понаблюдать за процессом или вы хотите узнать как самим создавать продукты нужные людям, окунуться немного в маркетинг и подобные темки - обязательно подписывайтесь на мой dev-блог: https://t.me/videogem_devblog.

GitHub шаблона, о котором речь в статье, кстати здесь - https://github.com/wizardloong/PythonDockerTemplate .

Если что, версия, которую мы улучшаем в коммите 55505089d7fee07e1579839b2983b7c8f4227d7c.

С вами был Виктор @wizardloong, всего отличного!