ПостВы когда-нибудь задумывались о том, что AI‑assisted IDE — это не только инструменты вайб-кодинга, но и очень мощные тулы…

Вы когда-нибудь задумывались о том, что AI‑assisted IDE — это не только инструменты вайб-кодинга, но и очень мощные тулы для работы с требованиями и для решения операционных задач? 🤔 Я долго смотрел на Cursor исключительно как на инструмент разработки. И даже когда кто-то говорил, что в нём можно собрать классного бизнес-ассистента, мой мозг сопротивлялся и говорил — ну это же вообще для другого! А потом я наткнулся на GitHub spec-kit — и всё внезапно сложилось. Использовать такие IDE (или даже CLI-утилиты Gemini и Claude Code) для ведения документации оказалось удивительно удобным. Мне давно хотелось иметь интерфейс, в котором LLM задаёт уточняющие вопросы, а затем аккуратно интегрирует ответы в существующую базу знаний в репозитории. И это прям оно! ✨ Я разобрался, как устроен spec-kit, и — спойлер — там нет никакого rocket science 🚀. Просто набор шаблонов, промтов для разных этапов discovery и скриптов, которые запускаются в нужные моменты: что-то копируют, что-то обновляют, что-то коммитят. Когда у нас появилась задача сопоставлять вакансии с матрицей компетенций — небольшая операционная задача, на которой было не страшно экспериментировать — я понял, что пора собрать свой маленький репозиторий и начать онбордить коллег в GitHub и AI‑IDE. Сейчас там всего два воркфлоу: - проанализировать вакансию по URL; - предложить обновления для матрицы компетенций. Даже этого уже хватает, чтобы экономить массу времени: - Не нужно вручную копировать промты, матрицы и тексты вакансий — просто запускаешь команду с адресом вакансии. - Не нужно думать, куда сохранять результаты — воркфлоу делает это сам. - Не нужно бояться сломать что-то коллегам — всё работает локально, а Git всегда позволит откатиться. 🙌 Да, продактам придётся освоить пару новых инструментов. Ладно IDE, с ней всё просто, а вот Git… коммиты, ветки, пулл-пуш, вот это всё — удовольствие ниже среднего, особенно на старте 😅. Но для регулярных задач этот подход настолько эффективен, что окупается мгновенно. А сколько у продактов нерегулярных задач? Вот, да. Так что берите пару повторяющихся сценариев и прям садитесь собирать под них воркфлоу! А главное, сейчас идеальное время попробовать. Если пока не понимаете, зачем платить за Cursor, ставьте Antigravity от Google. Он пока бесплатный, а Gemini 3 Pro, который там под капотом по умолчанию, рвёт большинство других LLM во многих задачах. 🔥 Есть желание, но не понимаете как начать? Пишите вопросы в комментах!