Лекції

У цій лекції розбираємо, як запускати паралельні workstream’и через worktree, як не змішувати рівні session, Git і людини, а також як завершувати треки через зрозумілі сигнали, моніторинг та обов’язковий cleanup.

Ця лекція пояснює, чому в agent pipeline важливі не лише ролі та агенти, а й артефакти між етапами: як оформлювати handoff, які файли передавати далі, як робити pipeline перевірюваним, відновлюваним і корисним для команди.

Лекція про те, як у паралельній розробці розрізняти рядкові та семантичні конфлікти, обирати довірений результат за ownership і evidence, а також фіксувати рішення в артефактах і захищати командний процес від хаотичних merge.

Лекція про те, як будувати надійний AI-native workflow із трьома шарами review, де автоматичні quality gates відокремлюються від human checkpoints, а артефакти на кшталт CHECKPOINTS.md і parallel-session-log.md допомагають утримувати контроль у паралельній роботі.

Лекція про те, як оцінювати користь AI-workflow: вимірювати швидкість, якість, вартість і rework, фіксувати сигнали в метриках і перетворювати спостереження на конкретні дії для поліпшення процесу.