У свіжому випуску подкасту The Pragmatic Engineer легендарний інженер‑практик Кент Бек — автор Extreme Programming, піонер TDD і один з підписантів Agile Manifesto — пояснює, як одна ідея з часів його роботи у Facebook раптом стала ключем до розуміння нинішнього хаосу навколо AI. Йдеться про трьохфазну модель розвитку продуктів: explore, expand, extract. У ній він бачить і пояснення успіху Facebook, і точне формулювання нинішньої кризи в інженерів, які «втратили плейбук» в епоху великих мовних моделей.
Три стани продукту: від випадкових спроб до економії на масштабі
Великий зсув у мисленні Бека стався у Facebook. Там він зрозумів, що успішні технологічні продукти живуть не в одному «режимі розробки», а проходять через три якісно різні стани.
«Великий урок, який я засвоїв у Facebook, був у тому, що є три різні фази розробки ПЗ… фаза дослідження (exploration)… потім щось „злітає“… це expansion… а потім ти дістаєшся витискання цінності (extract)».
У explore‑фазі немає надійних прогнозів. Ніхто не знає, що спрацює, і єдиний реалістичний підхід — це статистика й різноманіття. Бек описує її так: «в explore ти змушений пробувати багато різних речей, бо ти не можеш передбачити». Це гра на кількість некорельованих експериментів з максимально низькою вартістю. Завдання — знайти хоч щось, що дає відгук ринку.
Коли «ракета запустилася», починається expand. Тут логіка протилежна. «В expansion ти зосереджуєшся на одній речі, яка працює, і долаєш перешкоду за перешкодою», — каже Бек. Компанія перестає розпорошуватися, відкидає альтернативні напрямки й концентрується на масштабуванні того, що вже довело свою цінність. Це може бути напружено, навіть «несталий» темп, але — на короткий період, поки вікно можливостей відкрите.
Після цього приходить extract — фаза витискання цінності й економії на масштабі. «В extract ти досягаєш економії на масштабі», формулює Бек. На цьому етапі:
- з’являються передбачувані плани зростання;
- можна скласти «плейлист» дій, наприклад, при виході на нові ринки;
- навіть невеликі оптимізації дають значний фінансовий ефект.
Facebook, за його описом, умів поводитися по‑різному в кожній з цих фаз: по‑одному писати код, по‑іншому керувати проєктами, по‑особливому будувати оргструктуру залежно від того, де саме перебуває конкретний продукт.
20 років у режимі extract — і раптовий обрив
На думку Бека, більшість індустрії останні два десятиліття жила саме в extract‑стані. «20 років ми були в extract‑стані… був плейбук… бути сеньйор‑інженером означало, що ти знаєш плейбук… тепер цей плейбук стертий начисто», — підсумовує він.
Цей плейбук був набором перевірених рецептів: як зменшити кількість багів у продакшені, як прискорити розробку, як масштабувати бекенд. На рівні практик це означало відносно стабільні методології, інструменти й очікування від ролей. Сеньйор‑інженер — це той, хто впевнено навігує в цих шаблонах, знає, «що працює» в типових ситуаціях.
Поява сучасних AI‑інструментів радикально зламала це відчуття стабільності. Темп написання й зміни коду різко зріс, а усталені уявлення про процес — ні. Бек формулює це як розрив між швидкістю накопичення коду та довіри до нього, але в площині плейбуків проблема ще жорсткіша: успадковані інструкції перестали бути надійними.
Він описує дуже людський наслідок: «люди, чия ідентичність — „я знаю плейбук“, зараз налякані… хто я такий?… виявляється, навичка писати плейбук зовсім інша, ніж навичка застосовувати плейбук». Інженери, які зробили кар’єру на вмілому застосуванні відомих рецептів, раптом опинилися в світі, де самих рецептів більше немає.
AI відкидає всіх назад у explore — і це не збій, а режим
Бек наполягає: нинішній стан — не тимчасова турбулентність, а повернення всієї галузі в explore‑фазу. «Ніхто не знає… це не просто, що я не знаю, ніхто не знає… ми всі знову в explore‑стані… чим більше речей ми можемо спробувати — тим краще», — говорить він.
Звідси кілька важливих висновків.
По‑перше, не існує «секретного нового плейбука» для AI‑розробки, який хтось просто поки не показав. Бек прямо відкидає ідею, що десь є прихована інструкція «як правильно користуватися генієм» (як він називає LLM‑агентів), яку можна купити чи запозичити. Будь‑яке напівуспішне напрацювання наступного тижня може стати застарілим — моделі змінюються, патерни роботи теж.
По‑друге, цінність зміщується від знання правил до здатності їх створювати. Те, що він бачив у 80–90‑х роках навколо об’єктно‑орієнтованого програмування, було саме написанням плейбука з нуля: експерименти зі Smalltalk, патерни проєктування, поява XP. Тепер, з AI, ситуація повторюється — але в новому технічному контексті.
По‑третє, правильна поведінка в explore‑фазі — радикально інша, ніж у extract. Бек підкреслює: замість того, щоб шукати «єдиний вірний процес», зараз потрібно «пробувати якомога більше речей» і потім разом фільтрувати досвід:
- хтось додає до проєкту Markdown‑файл із правилами взаємодії з агентом і бачить поліпшення;
- хтось робить подібне — і отримує погіршення;
- далі необхідна жива розмова про відмінності контексту, а не спроба одразу вивести універсальне правило.
Це — колективне написання плейбука, а не споживання вже готового.
Чому зараз не час для «нового маніфесту»
Тема маніфестів неминуче виникає, коли індустрія відчуває великий злам. Якщо був Agile Manifesto для об’єктного світу, чи не потрібен тепер «AI Manifesto» для епохи агентів? Бек відповідає на це дуже жорстко.
Він нагадує часову шкалу: «маніфест agile з’явився в 2001‑му… перший OOPSLA — 1986… це зайняло 15 років, щоб написати цей маніфест». Тобто Agile Manifesto став не початком, а підсумком півтора десятиліть щоденної практики з об’єктно‑орієнтованими мовами, проєктами й збоями. Лише тоді з’явилася можливість стиснути уроки в кілька принципів.
Сьогодні він бачить протилежне: «геній з’явився, і люди питають: „який новий маніфест?“… зараз не час маніфесту… речі ще змінюються дуже швидко, і ніхто не знає, що працює».
Його критерій простий: маніфест має сенс тоді, коли:
- технологія вже достатньо стабільна;
- накопичено реальний досвід — і перемог, і провалів;
- є ясне розуміння, які поведінкові патерни стійко ведуть до кращих результатів.
З AI‑системами цього немає. Занадто швидкі зміни моделей, інтерфейсів, бізнес‑сценаріїв і навіть базових уявлень про безпеку. Тож будь‑який «маніфест AI‑розробки» зараз ризикує бути не узагальненням досвіду, а маркетинговим проспектом, замаскованим під принципи.
Бек радить ставитися до таких ініціатив із холодною головою: як до спроб достроково закріпити ще не усталені ідеї. У світі explore‑фази це навіть небезпечно — ранні догми можуть зацементувати хибні практики й зменшити різноманіття експериментів, яке зараз критично потрібне.
Хто виживе в новому циклі: не ті, хто знає, а ті, хто шукає
Наслідки його моделі для кар’єр і компаній доволі прямі. Якщо попередні 20 років винагороджували майстрів extract‑фази, то наступні роки, схоже, нагороджуватимуть:
- людей, які комфортно почуваються без готового плейбука;
- тих, хто вміє швидко формулювати гіпотези, дешево їх перевіряти й так само швидко відмовлятися;
- команди, здатні ділитися проміжними висновками й коригувати курс без великих ідеологічних війн.
Бек не романтизує цей стан. Він визнає цілком реальний страх людей, «чия ідентичність — „я знаю плейбук“». Для них перехід у explore — це не тільки про зміну інструментів, а й про зміну професійного «я». Але він так само прямо говорить: «навичка писати плейбук зовсім інша, ніж навичка застосовувати плейбук». А значить, вікно можливостей зараз відкрите й для нового покоління, і для тих, хто готовий переосмислити свій досвід.
У цій картині AI‑агенти — не стільки заміна розробників, скільки каталізатор фази explore, прискорювач експериментів. Те, наскільки ефективно інженери навчаться використовувати це прискорення, і визначить, хто наступним перейде в expand, а потім — знову в extract, уже з новим, спільно написаним плейбуком.
Висновок: епоха інженерів‑авторів
Трьохфазна модель Бека робить нинішній хаос навколо AI менш містичним і більш керованим. Якщо прийняти, що галузь справді повернулася в explore‑стан, багато явищ стають логічними: від нервовості сеньйорів до інфляції маніфестів і методологій.
Замість чергової «срібної кулі» він пропонує значно прозаїчнішу картину: попереду роки, коли головною компетенцією стане здатність створювати нові способи роботи, а не застосовувати старі. І це рідкісний момент, коли навіть 50 років досвіду, як у нього самого, не дають переваги у вигляді готових відповідей — лише вміння ставити запитання й не боятися виглядати смішно, пробуючи «дурні ідеї».
У цьому сенсі AI не стільки «відбирає кодування», скільки повертає програмування до його найпершої суті — творчого дослідження. А тим, хто звик жити за чужими плейбуками, вперше за довгий час доведеться вирішити: вони готові стати авторами — чи залишаться читачами.
Джерело
Подкаст The Pragmatic Engineer — «How Kent Beck shapes the software engineering industry»
https://www.youtube.com/watch?v=ddHQQtjIOpw