Предприниматель в резиденции @Esade, член консультативного совета iHealth Labs, советник, наставник и коуч в Центре предпринимательства имени Мартина Траста при MIT, ангельский инвестор, и руководитель продукта @Google Edu, основатель, CPO и CEO BrightBytes (приобретённой Google), член совета директоров iEARN-USA, наставник и коуч - Big Ideas в Университете Калифорнии, Беркли Хишам Анвар, предприниматель - технолог - ангельский инвестор Самая большая проблема при создании готовых к корпоративному использованию агентов заключается не в способности ИИ к программированию, а в разрыве контекста. Традиционные ИИ-ассистенты часто теряют общую картину по мере увеличения продолжительности сессий. Они забывают архитектурные стандарты, особенности конкретного технологического стека и долгосрочную дорожную карту проекта. В корпоративной среде это (амнезия) приводит к переработке и несогласованному коду. Я глубоко изучал GSD (Get Shit Done) фреймворк для Claude Code, и это меняет правила игры для агентных рабочих процессов: Постоянная память: Он использует структурированное планирование/каталог, чтобы дать Claude долгосрочную память, гарантируя, что он никогда не теряет из виду цели проекта. Автоматизированная инженерия контекста: С командами, такими как /gsd:map-codebase, он не просто читает код; он строит ментальную модель вашей всей архитектуры. Проверяемые дорожные карты: Он заставляет следовать циклу "План > Выполнить > Проверить", который отражает рабочие процессы старших инженеров, уменьшая необходимость в постоянном контроле. Что он решает: - Сокращает время на исследование с недель до дней - Извлекает неявные модели домена из существующих систем - Генерирует основы семантического слоя из производственного кода - Документирует фактические потоки данных против предполагаемой архитектуры Ключевое понимание: Ваша бизнес-логика уже кодирует вашу модель домена. GSD позволяет нам извлекать её программно, а не восстанавливать вручную через интервью с заинтересованными сторонами. Это не полное решение проблемы разрыва контекста, вам все равно нужна человеческая экспертиза в области, управление данными и валидация. Но это мощный ускоритель для фазы открытия. ...