Better Dev Club #39 - Czy SDLC przyspieszyło? O kodowaniu w sekundę, długu i powrocie Waterfall
Czy generowanie kodu z pomocą sztucznej inteligencji faktycznie sprawiło, że zespoły dostarczają oprogramowanie 10x albo 100x szybciej? W tym odcinku bierzemy pod lupę cały cykl wytwarzania oprogramowania (SDLC) i sprawdzamy, co tak naprawdę uległo zmianie. Choć pisanie samego kodu skróciło się niemal do zera, wąskie gardła wcale nie zniknęły – przeniosły się na fazę zbierania wymagań, code review, weryfikację PR-ów, testy akceptacyjne (UAT) oraz rozmowy z klientem. Zamiast armii programistów zmagających się ze sztywnym podziałem na frontend i backend, deweloperzy wreszcie wychodzą ze swoich baniek, zaczynają przeklikiwać własne aplikacje na środowiskach deweloperskich i wyłapują błędy znacznie wcześniej. W drugiej części dyskutujemy o paradoksie Maerska (gdzie wdrożenie pojedynczej zmiany trwało 42 tygodnie, z czego samo kodowanie zaledwie 5 dni) oraz o tym, jak mierzyć efektywność zespołów, by nie wpaść w pułapkę metryk typu liczba linii kodu czy story pointy. Zastanawiamy się również nad prowokacyjną tezą: czy w epoce błyskawicznej generacji kodu hejtowany przez lata Waterfall i precyzyjne zbieranie wymagań z pomocą narzędzi takich jak Figma nie wrócą do łask, a mikroserwisy nie ustąpią miejsca dobrze zaprojektowanym monolitom? Rozdziały: 00:00 Wstęp: Suchar na start i czy jesteś już 100x deweloperem? 01:05 4 filary szybszego dostarczania: Output, Time to Market, mniej błędów i koszty 04:05 Czy da się to zmierzyć? Story pointy, kartki w backlogu i problem mierzalności 06:50 Realny deployment: Software medyczny vs specyfika e-commerce i Allegro 10:54 Jakość a nie jakość: Deweloperzy wreszcie klikają we własny soft i łapią błędy 13:20 Koniec silosów: Front vs Back – deweloperzy wychodzą poza swoje bańki 16:05 Paradoks Maerska: 42 tygodnie na zmianę, z czego tylko 5 dni kodowania 19:10 Prawdziwe wąskie gardła: Zrozumienie raportu, testy z użytkownikami i UX 22:22 Projektowanie od zera: Weryfikacja tożsamości gestem, bezpieczeństwo i on-prem 24:15 Produkt vs Konsulting: Ładowanie na taczkę i presja dowożenia sprintów 25:52 Przesunięcie wąskiego gardła: UAT-y, weryfikacja kodu i czy agent ma sprawdzać agenta? 27:18 Nowy podział ról: Mniej devów, więcej QA i analityków? 28:18 Mierzenie efektywności: Jak mierzyć postęp i pułapki metryk (Dostajesz to, co mierzysz) 31:57 Czy Waterfall wraca? Tydzień zamiast roku – renesans dokładnej analizy wymagań 34:39 Figma i nowoczesne narzędzia: Mockupy zamiast Painta i czy jeden prompt wystarczy dla banku? 38:10 Zmierzch mikroserwisów? Powrót do monolitu, gdy jeden zespół i agenci ogarniają całość 40:54 Nowa rola inżyniera: Nie bądź zombie patrzącym w licznik tokenów 42:14 Metafora taczki: Czas na myślenie i rozwiązywanie realnych problemów biznesowych 44:06 Zakończenie: Poszukiwany designer na kolejny odcinek i podsumowanie#betterdevclub #sdlc #programowanie #ai #coding #agile #waterfall #qa #codereview #figma #mikroserwisy #monolit #dora #developer
W firmie produktowej prawdopodobnie ta metryka nie ma sensu. W firmie takiej jak, jak gdyby tam gdzie Ty jesteś zatrudniony, to ma sens, to jak gdyby prawdopodobnie i tak jest mierzone, nie? To w sensie niezależnie od tego, czy tam badamy tego AR czy nie, to jest mierzone, no rany i ulek, nie? Ta firma ma zarabiać, każda firma ma zarabiać. Nawet w firmie produktowej też coś jest takiego mierzone, tylko czasami niektóre kawałki są mniej lub bardziej. Ale jak my chcemy się dowiedzieć, jak skrócić Software Development Life Cycle, Co nam nie działa? To trzeba niestety wykonać jakieś miary. I to nie musi być, żeby to głośno wybrzmiało. To nie musi być to, ile linii kodu wypluwasz. To jest głupia matryka. Nie musi być nawet to, ile storypointów dowodzisz.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Piotrek i Kajtek omawiają temat o kodowaniu w sekundę, długu i powrocie Waterfall w SDLC.
Diskutowanie o zmianach w SDLC, w tym o szybszym dostarczaniu i jakości.
Analiza, czy zmiany w SDLC przyniosły rzeczywiste zwiększenie efektywności i jakości.
Rozmowa o kosztach związanych z przyspieszonym SDLC i potencjalnej redukcji zasięgu.
Obserwacja zmian w zespole, w tym o testowaniu i optymalizacji kodu.
Rozmowa o potencjalnym wpływie AI na przyszłość SDLC i kodowanie w sekundę.
Porównanie SDLC w consultingu i w firmach produktowych.
Wymiana opinii o potrzebie mierzenia efektywności w SDLC.
Rozmowa o potrzebie wprowadzenia metryk do mierzenia efektywności SDLC.
Diskutowanie o potencjalnych zaletach Waterfalla w obecnych warunkach i wpływie zmian w SDLC.
Rozmowa o problemach z implementacją teorii w praktyce, przykład z mikroserwisami i opakowania kodu.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Czy generowanie kodu z pomocą sztucznej inteligencji faktycznie sprawiło, że zespoły dostarczają oprogramowanie 10x albo 100x szybciej? W tym odcinku bierzemy pod lupę cały cykl wytwarzania oprogramowania (SDLC) i sprawdzamy, co tak naprawdę uległo zmianie. Choć pisanie samego kodu skróciło się niemal do zera, wąskie gardła wcale nie zniknęły – przeniosły się na fazę zbierania wymagań, code review, weryfikację PR-ów, testy akceptacyjne (UAT) oraz rozmowy z klientem. Zamiast armii programistów zmagających się ze sztywnym podziałem na frontend i backend, deweloperzy wreszcie wychodzą ze swoich baniek, zaczynają przeklikiwać własne aplikacje na środowiskach deweloperskich i wyłapują błędy znacznie wcześniej. W drugiej części dyskutujemy o paradoksie Maerska (gdzie wdrożenie pojedynczej zmiany trwało 42 tygodnie, z czego samo kodowanie zaledwie 5 dni) oraz o tym, jak mierzyć efektywność zespołów, by nie wpaść w pułapkę metryk typu liczba linii kodu czy story pointy. Zastanawiamy się również nad prowokacyjną tezą: czy w epoce błyskawicznej generacji kodu hejtowany przez lata Waterfall i precyzyjne zbieranie wymagań z pomocą narzędzi takich jak Figma nie wrócą do łask, a mikroserwisy nie ustąpią miejsca dobrze zaprojektowanym monolitom? Rozdziały:
Wstęp: Suchar na start i czy jesteś już 100x deweloperem?
4 filary szybszego dostarczania: Output, Time to Market, mniej błędów i koszty
Czy da się to zmierzyć? Story pointy, kartki w backlogu i problem mierzalności
Realny deployment: Software medyczny vs specyfika e-commerce i Allegro
Jakość a nie jakość: Deweloperzy wreszcie klikają we własny soft i łapią błędy
Koniec silosów: Front vs Back – deweloperzy wychodzą poza swoje bańki
Paradoks Maerska: 42 tygodnie na zmianę, z czego tylko 5 dni kodowania
Prawdziwe wąskie gardła: Zrozumienie raportu, testy z użytkownikami i UX
Projektowanie od zera: Weryfikacja tożsamości gestem, bezpieczeństwo i on-prem
Produkt vs Konsulting: Ładowanie na taczkę i presja dowożenia sprintów
Przesunięcie wąskiego gardła: UAT-y, weryfikacja kodu i czy agent ma sprawdzać agenta?
Nowy podział ról: Mniej devów, więcej QA i analityków?
Mierzenie efektywności: Jak mierzyć postęp i pułapki metryk (Dostajesz to, co mierzysz)
Czy Waterfall wraca? Tydzień zamiast roku – renesans dokładnej analizy wymagań
Figma i nowoczesne narzędzia: Mockupy zamiast Painta i czy jeden prompt wystarczy dla banku?
Zmierzch mikroserwisów? Powrót do monolitu, gdy jeden zespół i agenci ogarniają całość
Nowa rola inżyniera: Nie bądź zombie patrzącym w licznik tokenów
Metafora taczki: Czas na myślenie i rozwiązywanie realnych problemów biznesowych
Zakończenie: Poszukiwany designer na kolejny odcinek i podsumowanie
#betterdevclub #sdlc #programowanie #ai #coding #agile #waterfall #qa #codereview #figma #mikroserwisy #monolit #dora #developer