Лекции

В этой лекции разбираем, как запускать параллельные workstream’ы через worktree, как не смешивать уровни session, Git и человека, а также как завершать треки через понятные сигналы, мониторинг и обязательный cleanup.

Эта лекция объясняет, почему в agent pipeline важны не только роли и агенты, но и артефакты между этапами: как оформлять handoff, какие файлы передавать дальше, как делать pipeline проверяемым, восстанавливаемым и полезным для команды.

Лекция о том, как в параллельной разработке различать строковые и семантические конфликты, выбирать доверенный результат по ownership и evidence, а также фиксировать решения в артефактах и защищать командный процесс от хаотичных merge.

Лекция о том, как строить надёжный AI-native workflow с тремя слоями review, где автоматические quality gates отделяются от human checkpoints, а артефакты вроде CHECKPOINTS.md и parallel-session-log.md помогают удерживать контроль в параллельной работе.

Лекция о том, как оценивать пользу AI-workflow: измерять скорость, качество, стоимость и rework, фиксировать сигналы в метриках и превращать наблюдения в конкретные действия по улучшению процесса.