Описательные модели и артефакты
Модельно-ориентированный подход (MDD) против фрагментарного: почему модели быстрее и качественнее в эпоху LLM.
Фрагментарный подход описывает изменения («что нужно сделать») и не содержит полного описания системы, контекст приходится постоянно восстанавливать. Модельно-ориентированный подход (MDD) фиксирует и текущее, и желаемое состояние системы в формализованных моделях.
Фрагментарный vs модельно-ориентированный
| Критерий | Фрагментарный | Модельно-ориентированный |
|---|---|---|
| Состояние системы | Неявное, в коде и головах | Явное, в версионируемых моделях |
| Автоматизация / LLM | Сложна: анализ неструктурированного кода | Проста: генерация из семантичных моделей |
| Риск ошибок | Высокий, регрессии и дубли | Низкий, контроль на уровне моделей |
| Масштабируемость | Падает на крупных проектах | Эффективна на любом масштабе |
Ключевые модели в MDD
- Каталог вариантов использования (по доменам)
- Модель предметной области, каталог сущностей
- Компонентная модель (архитектура)
- Каталоги синхронных и асинхронных API
- Модели системной архитектуры (классы, методы, таблицы БД)
- Код и каталоги тест-кейсов всех уровней
Единая модель проекта
MarkdownConfluencePDFSwagger
Вывод
Модельно-ориентированный подход с LLM не только качественнее, но и быстрее фрагментарного: предварительное проектирование окупается мгновенной генерацией всех последующих артефактов.
Готовы попробовать AI SDLC?
Оставьте заявку, подберём набор модулей под ваш проект.