Краткий обзор
до системы, готовой к эксплуатации
независимых микросервисов
промышленного кода
автоматических тестов
конвейеров CI/CD
конечных точек REST API
Проект
Информационная система для выпуска и учёта зерновых складских свидетельств и управления ими. Система обслуживает четыре категории пользователей — операторов складов, владельцев зерна, биржевых брокеров и регуляторов; у каждой свой портал и своя модель прав доступа.
Предметная область жёстко регулируется: у каждого свидетельства есть юридически значимый жизненный цикл, переходы права собственности подлежат аудиту, а система должна взаимодействовать с инфраструктурой товарной биржи. Права на ошибку здесь нет.
Метод
Один инженер в роли владельца продукта (Product Owner) и оркестратора ИИ-агентов. Семь ИИ-агентов с закреплёнными ролями: бизнес-аналитик, архитектор, разработчик, инженер по тестированию, DevOps-инженер, технический писатель, переводчик.
Каждый агент получал структурированное задание в формате CLAUDE.md: описание роли, объём работ, ограничения, формат результата и критерии качества. Инженер проверял и интегрировал результаты и принимал все окончательные решения. Ни одна строка сгенерированного кода не попадала в репозиторий без критической оценки.
Итог: объём работ, сопоставимый с результатом команды из 7–9 человек, при затратах на одного ведущего инженера.
Что было создано
13 независимых микросервисов, каждый из которых отвечает за один ограниченный контекст:
- Certificate Service — выпуск свидетельств, управление жизненным циклом, смена статусов
- Ownership Service — цепочки передачи прав, регистрация залогов, журнал аудита
- Warehouse Service — реестр складов, вместимость, статус аккредитации
- Grain Owner Service — профили владельцев, портфель, принадлежащие им свидетельства
- Exchange Integration Service — шлюз к API товарной биржи
- Notification Service — уведомления по событиям, электронная почта, push-уведомления
- Document Service — генерация PDF, управление шаблонами
- Audit Service — неизменяемый журнал аудита, отчётность для регулятора
- Auth Service — интеграция с Keycloak, назначение ролей, проверка токенов
- API Gateway — маршрутизация, ограничение частоты запросов, трассировка запросов
- Admin Service — операции бэк-офиса, ручное вмешательство
- Report Service — аналитика, информационные панели, выгрузки для регулятора
- File Service — хранение документов, S3-совместимое хранилище
У каждого сервиса своя схема базы данных, которой управляют миграции Flyway. Каждый работает в отдельном объекте Kubernetes Deployment с лимитами ресурсов, проверками работоспособности (liveness) и готовности (readiness) и собственным конвейером GitLab CI/CD.
320 автоматических тестов охватывают модульный, интеграционный и контрактный уровни. Для интеграционных тестов Testcontainers запускает реальные экземпляры PostgreSQL — никаких заглушек на уровне базы данных.
Технологический стек
Сравнение с традиционной разработкой
| Показатель | Традиционная команда | Этот проект (с ИИ) |
|---|---|---|
| Сроки | 3–4 месяца | 12 дней |
| Размер команды | 7–9 инженеров | 1 инженер |
| Микросервисы | 13 | 13 |
| Покрытие тестами | варьируется | 320 автоматических тестов |
| Конвейеры CI/CD | варьируется | 12, с первого дня |
| Стоимость | базовая | ~10% от базовой |
Подход с применением ИИ не заменяет инженерную экспертизу — он её многократно усиливает. Скорость и качество напрямую зависят от квалификации оркестратора: понимания архитектуры, умения разбивать задачи на части, точности запросов к модели и критической оценки результатов работы ИИ. Контроль остаётся за человеком.
Выводы
12 дней. 13 сервисов. 55 293 строки. 320 тестов. 12 конвейеров. 80 конечных точек. Один инженер.
Каждая цифра подтверждается коммитом в GitLab, журналом запуска CI/CD или отчётом о тестировании. Никаких оценок. Никаких макетов. Никакого раздувания числа строк за счёт автоматически сгенерированного шаблонного кода.
Так выглядит оркестрация ИИ-агентов, применённая с инженерной дисциплиной: не как способ срезать путь, а как многократный усилитель возможностей.