В компании «Совкомбанк Технологии» разработали методологию управления техническим долгом в крупных легаси-проектах с помощью искусственного интеллекта. Эксперты отмечают, что применение ИИ в таких системах требует отказа от размытых инструкций вроде «переписать нормально», так как это может привести к непредсказуемым изменениям поведения системы. Вместо этого команда использует детально проработанные промпты, разделенные на правила и повторяемые операции, которые фиксируются в едином источнике истины — файле AGENTS.MD. В этот документ внесены предпочтения по технологиям, информация о переходе на Feature-Sliced Design (FSD) и строгие соглашения по неймингу и документации.
Для автоматизации рутинных задач были созданы специализированные навыки (skills), такие как test-first, который пишет юнит-тесты до начала изменений для защиты рефакторинга, и tailwind-to-scss-conversion, возвращающий код к исходному стилю SCSS. Также реализованы навыки для миграции запросов на RTK, выноса утилит и хуков, а также разделения крупных компонентов. Каждый навык имеет четкий контекст, алгоритм действий и чек-лист проверки, что исключает случайные ошибки при автоматизации.
Центральным элементом системы выступает оркестраторский навык refactor, который анализирует компонент, определяет его структуру и зависимости, а затем составляет план действий, подключая необходимые специализированные навыки. Этот навык не выполняет изменения автоматически, а предлагает разработчику план, указывая на риски и требуя подтверждения перед началом работы. Такой подход позволяет избежать избыточного рефакторинга и гарантирует сохранение публичного API и тестовых идентификаторов.
В ходе пилотного проекта с выборкой из 36 компонентов методология продемонстрировала эффективность по ключевым метрикам: сокращению времени выполнения задач, снижению трудозатрат на ревью и уменьшению количества ошибок после внесения изменений. Эксперты подчеркивают, что оценка проводилась не по объему написанного кода, а по показателям, напрямую влияющим на качество разработки и стабильность legacy-системы.
