Этот репозиторий — единая точка сборки материалов по AI‑First для инженерных команд: методология, практики, knowledge transfer, пилоты, шаблоны и подборки внешних исследований.
Материалы ориентированы на применение AI/LLM‑инструментов в условиях, где важны:
- качество и воспроизводимость результатов;
- безопасность и контроль данных;
- работа в ограниченных/изолированных контурах;
- интеграция в существующий SDLC/DevSecOps.
- Принять базовые принципы и «рамку» подхода
- Зафиксировать правила обращения с данными и ограничениями
- Включить инженерный контур, который делает работу с ИИ управляемой и воспроизводимой
- Выбрать и адаптировать материалы под конкретную инициативу
- Для понимания ограничений LLM и сложных инструкций
docs/— базовые документы, общие для любых инициатив: принципы, политики, методология.initiatives/— материалы по конкретным направлениям (концепции, планы внедрения и т.д.).playbooks/— практические «плейбуки» (как запускать, как измерять, как масштабировать).pilots/— пилоты и кейсы (цели, гипотезы, метрики, артефакты, выводы).templates/— шаблоны документов/артефактов (SoT, gates, отчёты, карты внедрения).materials/— обучающие материалы и knowledge transfer.research/— внешний контур: статьи, заметки, бенчмарки.tools/— утилиты и скрипты (если/когда появятся).
- CTO / руководители разработки — берите концепции и планы инициатив как основу стратегии и дорожных карт.
- Архитекторы и техлиды — используйте SDD и шаблоны, чтобы «собрать контур» SoT → gates → проверяемая поставка.
- Руководители команд (dev/qa/devops/sre) — берите плейбуки и пилоты как готовые сценарии запуска и масштабирования.
- Аналитики и эксперты домена — используйте раздел
research/и подход к артефактам (глоссарий, требования, ограничения).
См. CONTRIBUTING.md.
- Репозиторий распространяется под лицензией MIT (см.
LICENSE), если в конкретном материале явно не указано иное. - В
research/могут встречаться сторонние материалы (например, PDF статей). Они публикуются как справочные источники; права на них принадлежат соответствующим правообладателям.
Yan Bubenok
Email: yan@bubenok.com
Telegram: @iBubenok
GitHub: @iBubenok