Лекції

У цій лекції розбираємо, як досліджувати legacy-репозиторій без зайвого шуму: де шукати зони ризику, як відрізняти факти від гіпотез, чому важливі evidence anchor і як зібрати перший робочий discovery-note, не ламаючи проєкт.

Ця лекція показує, як відрізняти емоційну реакцію на legacy-код від корисних інженерних спостережень, збирати static signals з коду, тестів, історії комітів і конфігів, а потім пов’язувати їх із реальним бізнес-ризиком і формувати наступний крок без вгадувань.

Ця лекція про те, як за допомогою Claude Code витягувати факти з legacy-коду, відокремлювати підтверджену поведінку від припущень і збирати чесну current-state документацію, яка описує систему такою, як вона працює сьогодні.

У цій лекції розбираємо, як перетворювати хаотичне знання про legacy-сервіс на практичну карту рішень: чим RISK_MAP.md відрізняється від inventory і current-state документів, як оцінювати business criticality і change risk, чому unknowns — це повноцінний сигнал ризику, і як використовувати Claude Code для збирання evidence без небезпечних правок у коді.

Ця лекція пояснює, як перед змінами в legacy-системі фіксувати поточну поведінку, відрізняти факти від припущень, будувати BEHAVIOR_INVENTORY.md на основі RISK_MAP.md і чесно визначати, які сценарії мають стати characterization candidates.