Thema: Приложение A. Мосты к первому тому
Schwierigkeitsgrad: Mittel
Geschätzte Lernzeit: 3–5 часов (включая повторение соответствующих частей первого тома)
Voraussetzungen: Знакомство с основами SDD (Specification-Driven Development) из первого тома
Понимание структуры артефактов: mission.md, tech-stack.md, roadmap.md
Базовый опыт работы с форматами requirements.md, plan.md, validation.md
Представление об учебном проекте AgentClinic и его доменной модели
Lernziele: Точно определить, какие главы первого тома являются обязательными предпосылками для чтения второго тома, и оценить собственные пробелы в знаниях.
Объяснить различия между диалектами SDD (авторский, Spec Kit, Kiro) и выполнить мысленный перенос артефактов между ними.
Сопоставить учебные компоненты AgentClinic из первого тома с production-сценариями второго тома, используя доменную карту.
Описать, какие новые слои и концепции добавляет второй том поверх фундамента первого тома.
Сформировать личный минимальный маршрут чтения второго тома на основе таблицы мостов и собственного уровня подготовки.
Übersicht: Приложение A выполняет роль центрального навигационного узла между первым (теоретико-учебным) и вторым (прикладным production-ориентированным) томами курса. Оно собирает воедино все «мосты»: перечень обязательных знаний из первого тома без которых второй том не читается; соотношение между диалектами SDD (Spec Kit, Kiro, авторский); доменную карту, связывающую учебный код AgentClinic с конкретными production-сценариями; а также обзор новых слоёв, которые второй том надстраивает поверх базового процесса. Без освоения этого приложения читатель рискует столкнуться с нагромождением незнакомых терминов в последующих главах.
Schlüsselkonzepte: Мосты (bridges): Связующие таблицы и пояснения, которые превращают абстрактный production-сценарий второго тома в прямое продолжение учебного проекта первого тома. Мосты обеспечивают преемственность артефактов, терминологии и примеров.
Минимальные предпосылки (minimum prerequisites): Набор концепций и навыков из первого тома, без которых невозможно осмысленное чтение второго тома. Включает: структуру конституции проекта, формат спецификации фичи, факты допуска к слиянию (EARS, Given/When/Then), перепланирование, поддержку legacy, заменяемость агента, командное ревью, хуки Qwen Code, антипаттерны SDD и практический зачёт.
Диалекты sdd (sdd dialects): Три варианта оформления спецификаций: авторский диалект учебника (requirements.md, plan.md, validation.md), GitHub Spec Kit и AWS Kiro. Второй том использует авторский диалект, но идеи глав переносятся между диалектами без потери смысла через мысленное переименование артефактов.
Доменная карта agentclinic (domain map): Таблица соответствия между учебным кодом первого тома (маршруты Hono, SQLite-миграции, формы обратной связи) и производными production-сценариями второго тома (node_not_ready, appointment_latency, high_memory_usage, rate_limit_breach и др.). Позволяет быстро вспомнить контекст при чтении любой главы.
Production-слои второго тома: Новые концептуальные слои, добавляемые вторым томом поверх фундамента первого: лабораторная рамка AgentClinic-production, восстановление спецификаций из legacy, контролируемые дефекты, production-конституция, состязательная валидация (LLM-дуэль), мутационное тестирование спецификаций, теневые спецификации, Specification CI, файловый арбитраж, ярусные бюджеты, anti-Goodhart-метрики, интеграция с production API, production-антипаттерны.
Основной кейс зачётного маршрута: Для зачётного маршрута рекомендуется использовать high_memory_usage (пик чтений SQLite после деплоя) как основной кейс. Остальные production-сущности помогают понять локальные runnable-примеры и не требуют отдельного пакета доказательств.
Übungsaufgaben: Name: Самоаудит предпосылок
Problem: Используя таблицу «Минимум, без которого второй том не читается», составьте персональный чек-лист. Для каждой строки отметьте: (a) уверенно знаю, (b) смутно помню, (c) не знакомо. Подсчитайте долю пунктов в каждой категории.
Lösung: 1. Откройте таблицу предпосылок из Приложения A. 2. Создайте три колонки: «Уверенно», «Смутно», «Не знакомо». 3. Для каждого из 10+ пунктов определите свой уровень. 4. Если доля «Не знакомо» превышает 30% — вернитесь к соответствующим частям первого тома (ссылки указаны в правой колонке). 5. Для пунктов «Смутно» — перечитайте краткие резюме соответствующих глав.
Komplexität: beginner
Name: Ментальный перенос артефактов между диалектами SDD
Problem: Дано: команда работает в GitHub Spec Kit. Во втором томе встречается глава, описывающая работу с requirements.md и validation.md. Запишите ментальную карту переименования артефактов для перехода из авторского диалекта в Spec Kit.
Lösung: Соответствие артефактов: requirements.md → /speckit.specify; plan.md → /speckit.plan + /speckit.tasks; validation.md → /speckit.analyze + проверочные списки. Алгоритм: при чтении главы второго тома мысленно подставляйте команды Spec Kit вместо авторских имён файлов. Идеи глав не привязаны к формату жёстко и переносятся без потери смысла.
Komplexität: intermediate
Name: Картирование production-симптомов на учебный код
Problem: Во время чтения второй части курса вы сталкиваетесь с production-симптомом rate_limit_breach. Используя доменную карту AgentClinic, определите: (1) какой учебный компонент первого тома является источником этого сценария, (2) какую часть домена он затрагивает, (3) почему этот симптом возникает именно в контексте формы обратной связи.
Lösung: 1. По доменной карте: rate_limit_breach → «Форма обратной связи (часть 12)». 2. Затрагивает домен отзывов/обратной связи AgentClinic. 3. Форма обратной связи принимает POST-запросы; при потоковой отправке одинаковых запросов срабатывает rate limiter, что моделирует реальную атаку или нагрузочное тестирование. Это показывает, как учебный компонент переходит в production-сценарий защиты от滥用.
Komplexität: intermediate
Name: Построение личного минимального маршрута
Problem: Опираясь на таблицу «Что добавил второй том сверху» и результаты самоаудита из упражнения 1, постройте порядок чтения глав второго тома. Начните с Части 0 (лабораторная рамка), затем распределите остальные части по приоритету, учитывая свои пробелы.
Lösung: 1. Обязательно начните с Части 0 — она переводит AgentClinic в production-модель и фиксирует минимальный маршрут. 2. Если у вас пробелы в понимании поддержки legacy — начните с Части 1 (восстановление спецификаций). 3. Если пробелы в валидации — приоритет для Части 4 (LLM-дуэль) и Части 5 (мутационное тестирование). 4. Если интересует CI/CD-интеграция — Части 7 и 11. 5. Завершите Частью 13 (production-зачёт). Формат маршрута: список частей с пометками «обязательно», «желательно», «факультативно».
Komplexität: advanced
Fallstudien: Name: Миграция команды со Spec Kit на авторский диалект второго тома
Szenario: Команда разработчиков уже использует GitHub Spec Kit в повседневной работе и решила пройти прикладной том курса для улучшения production-процессов. Второй том написан на авторском диалекте SDD.
Aufgabe: Риск непонимания и путаницы в артефактах: команды привыкли к командам /speckit.specify, /speckit.plan и /speckit.analyze, а в курсе используются requirements.md, plan.md и validation.md. Без правильного ментального переноса учебный материал может показаться неприменимым к реальным рабочим процессам.
Lösung: Использование Приложения A для построения ментальной карты соответствия артефактов. Команда создала шпаргалку: requirements.md → /speckit.specify; plan.md → /speckit.plan + /speckit.tasks; validation.md → /speckit.analyze + проверочные списки. При чтении каждой главы второй части команда параллельно вела заметки о том, как концепция выражается в их реальном Spec Kit-процессе.
Ergebnis: Команда успешно завершила все 13 частей прикладного тома без потери понимания. Более того, они обнаружили, что некоторые идеи (например, состязательная валидация и теневые спецификации) органично интегрируются в их Spec Kit-процесс как дополнительные шаги после /speckit.analyze.
Gewonnene Erkenntnisse: Диалекты SDD interchangeable — идеи важнее формата файлов.
Заблаговременное создание карты соответствия артефактов экономит время при чтении курса.
Практические концепции второго тома (дуэль, мутационное тестирование, Specification CI) применимы в любом диалекте.
Verwandte Konzepte: Диалекты SDD
Ментальный перенос артефактов
Spec Kit
Kiro
Name: Диагностика high_memory_usage на основе учебного кода AgentClinic
Szenario: Студент проходит зачётный маршрут второго тома и работает с основным кейсом high_memory_usage — пик чтений SQLite после деплоя в учебном проекте AgentClinic.
Aufgabe: Необходимо связать абстрактный production-симптом с конкретным учебным кодом (SQLite + миграции отзывов из части 12 первого тома) и применить SDD-цикл для диагностики: от обнаружения симптома через восстановление/уточнение спецификации до валидации исправления.
Lösung: 1. По доменной карте из Приложения A: high_memory_usage → «SQLite + миграции отзывов (часть 12)». 2. Студент перечитал часть 12 первого тома для восстановления контекста: как устроены миграции и чтения отзывов. 3. Во втором томе (Часть 2 — диагностика дефектов спецификации) студент проанализировал, как дефект в спецификации миграции может привести к неоптимальным SQL-запросам. 4. Используя концепции из Части 5 (мутационное тестирование спецификаций) — проверил, ловит ли спецификация сценарий массового чтения. 5. Оформил пакет доказательств с фактами допуска к слиянию.
Ergebnis: Студент успешно завершил зачётный маршрут, продемонстрировав, что учебный код первого тома является достаточной базой для production-мышления. Пакет доказательств включал: обновлённую спецификацию с учётом сценария высокой нагрузки, мутационные тесты, подтверждающие полноту спецификации, и метрики до/после оптимизации.
Gewonnene Erkenntnisse: Доменная карта из Приложения A критически важна для быстрого контекстного переключения между томами.
Основной кейс high_memory_usage хорошо подходит для зачёта, так как затрагивает и спецификацию, и код, и метрики.
Необходимость вернуться к части 12 первого тома — нормальная часть процесса, а не признак пробела в знаниях.
Verwandte Konzepte: Доменная карта AgentClinic
Диагностика дефектов спецификации
Мутационное тестирование спецификаций
Пакет доказательств
Lerntipps: Начните с Приложения A до чтения любых глав второго тома — оно задаёт контекст и prevents фрустрацию от незнакомых терминов.
Обязательно проработайте таблицу «Минимум, без которого второй том не читается» как чек-лист — вернитесь к незнакомым частям первого тома до продолжения.
Ведите параллельный глоссарий: при столкновении с production-сущностями второго тома записывайте, какому учебному компоненту они соответствуют по доменной карте.
Если ваша команда использует Spec Kit или Kiro — создайте физическую шпаргалку соответствия артефактов и держите её под рукой при чтении.
Для зачётного маршрута сфокусируйтесь на high_memory_usage как основном кейсе — это сэкономит время и обеспечит достаточную глубину.
Часть 0 (Лаборатория AgentClinic-production) — обязательная точка входа; она определяет, какие артефакты заполняются руками, какие примеры запускаются локально, а какие относятся к полному треку внедрения.
При чтении антипаттернов (Часть 12 второго тома) обращайте внимание на блоки ссылок на первый том в подвалах глав.
Zusätzliche Ressourcen: Часть 0. лаборатория agentclinic-production: Точка входа во второй том: переводит базовый AgentClinic в учебную production-модель.
Часть 6 первого тома — создание конституции: Введение в структуру mission.md, tech-stack.md, roadmap.md.
Часть 7 первого тома — спецификация фичи: Форматы requirements.md, plan.md, validation.md.
Часть 9 первого тома — проверка фичи: Факты допуска к слиянию, EARS, Given/When/Then.
Часть 20 первого тома — антипаттерны sdd: Базовые антипаттерны, которые расширяются в Части 12 второго тома.
Приложение a первого тома — диалекты sdd: Подробное сравнение Spec Kit, Kiro и авторского диалекта с таблицами соответствия.
Приложение b первого тома — домен agentclinic: Полное описание сущностей: агенты-пациенты, недуги, терапии, записи на приём, отзывы.
Zusammenfassung: Приложение A — это навигационный мост между двумя томами курса. Его ключевые функции: (1) определить обязательные предпосылки из первого тома через таблицу из 10+ концепций; (2) обеспечить переносимость между диалектами SDD через ментальное переименование артефактов; (3) связать каждый production-симптом второго тома с конкретным учебным компонентом первого тома через доменную карту AgentClinic; (4) дать обзор новых production-слоёв, добавляемых вторым томом. Для эффективного изучения: начните с Части 0, проведите самоаудит предпосылок, используйте high_memory_usage как основной зачётный кейс, и всегда обращайтесь к доменной карте при столкновении с незнакомыми production-сущностями.