Який процесний SDD-фреймворк обрати: Spec Kit, Kiro, BMAD, GSD Core, MoAI-ADK чи Gangsta Agents

Порівняв усі шість за 4 критеріями:

⏺ Час на фічу.
⏺ Підтримка IDE та AI-агентів.
⏺ Робота з наявним кодом.
⏺Перевірка результату.

Це пост 2 із 5 у серії про SDD-фреймворки (перший тут).

Процесні фреймворки визначають порядок роботи агента: від вимог і планування до реалізації та перевірки. Вони відрізняються кількістю обов’язкових кроків, роллю людини в ухваленні рішень і критеріями готовності. Від цього залежить, скільки часу займає розробка та наскільки легко перевірити результат.

Spec Kit від GitHub

⏺Час на фічу: повний цикл — конституція проекту, специфікація, план і задачі. Для багів є коротший процес.
⏺IDE та агенти: працює з більшістю популярних AI-агентів.
⏺Наявний код: є окремі інструкції.
⏺Перевірка: чеклісти й аналіз узгодженості артефактів.

Kiro від AWS

⏺Час на фічу: агент сам пише три артефакти — вимоги, дизайн і задачі.
⏺IDE та агенти: лише власна IDE та CLI.
⏺Наявний код: будує специфікації з наявної кодової бази.
⏺Перевірка: хуки запускають тести після зміни файлів.

BMAD

⏺Час на фічу: залежить від задачі — нечітку ідею спершу уточнюють, дрібну правку одразу реалізують і перевіряють.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Codex та інші.
⏺Наявний код: є окремий сценарій.
⏺Перевірка: рев’ю та повторні цикли вдосконалення.

GSD Core

⏺Час на фічу: найлегший процес — Plan → Execute → Verify.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Windsurf та інші.
⏺Наявний код: команда /gsd-onboard.
⏺Перевірка: окремий етап Verify перед завершенням роботи.

MoAI-ADK

⏺Час на фічу: найсуворіший процес — SPEC → аудит → TDD.
⏺IDE та агенти: лише поверх Claude Code.
⏺Наявний код: спершу characterization-тести фіксують поточну поведінку, потім агент вносить зміни.
⏺Перевірка: гейт TRUST 5 на кожну зміну — лінт, типи й тести, а «тести пройшли» зараховується лише з реальним виводом.

Gangsta Agents — мій фреймворк

Чому я додав власний інструмент до порівняння?

Проблема: більшість SDD-фреймворків перевіряють, чи код відповідає специфікації, але не питають, чи варто взагалі братися за задачу.

Рішення: Рішення: ще до специфікації Gangsta Agents проводить фазу
Grilling — агенти шукають слабкі місця ідеї й аргументи проти неї.

Проект уже включили до незалежного каталогу awesome-ai-plugins.

⏺Час на фічу: найдовший — шість фаз, серед них Grilling, із підтвердженням людини на кожній.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Gemini CLI, Copilot.
⏺Наявний код: перша фаза — розвідка кодової бази й вимог.
⏺Перевірка: спершу червоний тест, який падає, і лише потім код, що його проходить.

Що обрати?

• GSD Core — якщо потрібен компактний процес із плануванням, виконанням і перевіркою.
• BMAD — якщо процес має адаптуватися до масштабу задачі.
• MoAI-ADK — якщо важливі TDD і формалізовані вимоги до якості.
• Kiro — якщо команда працює в екосистемі AWS.
• Spec Kit — якщо потрібен структурований процес для різних AI-агентів.
• Gangsta Agents — якщо важливо перевіряти не лише код, а й саму ідею до того, як вона стане специфікацією.
Перевірка ідеї теж коштує часу: агенти сперечаються ще до початку реалізації. Але іноді це дешевше, ніж швидко побудувати не те, що потрібно.

🔥 — уже користуюся SDD-фреймворком
👀 — ще обираю
😁 — пишу специфікацію просто в чаті й поки вистачає

#SDD #SpecDrivenDevelopment

Як встигати за агентами, коли вони працюють більше за людей: 6 практик зі звіту Anthropic

Anthropic опублікувала звіт про те, як змінюється робота всередині компанії. У серпні агенти відпрацювали в 6 разів більше годин, ніж люди, які ними керують.

Кілька цифр зі звіту:

⏺Кількість комітів на інженера зросла приблизно вп’ятеро за пів року. Код агентів видаляють і відкочують не частіше, ніж код, написаний людьми.
⏺Частка джунів серед технічних наймів упала з 27% до 9%.
⏺Близько 80% часу інтерактивних сесій агенти проводять в очікуванні відповіді людини.

Що роблять в Anthropic, щоб встигати за агентами:

1) Пояснили агенту щось удруге — запишіть це в інструкції.

Один зі співробітників сформулював правило так: якщо робиш щось удруге, подумай, як не робити втретє. За рік кількість постійних письмових інструкцій для агентів у компанії зросла з кількох сотень до 8 500.

2) Доручайте одному агенту перевіряти іншого.

Замість того щоб самостійно читати весь вивід, розбийте роботу між кількома агентами: один виконує завдання, інший перевіряє результат. На координацію роботи агентів припадає дедалі більше часу: частка таких сесій зросла з 10% до 22%.

3) Заведіть агента-диспетчера.

Один інженер налаштував окремого агента, який сортує запити від інших агентів і передає людині лише те, що потребує її рішення. Інакше кожен агент конкурує за увагу з однаковою терміновістю, а ви відповідаєте їм по черзі замість того, щоб рухати роботу вперед.

4) Створіть дашборд замість того, щоб читати всі логи.

Рекрутери Anthropic створили дашборди, де агенти показують проблеми й запускають потрібні дії. Прочитати весь вивід не вийде: навіть нетехнічним співробітникам на це знадобилося б понад пів робочого тижня.

На другій картинці — чеклист для PR від агента: 4 перевірки, які варто автоматизувати, і 4, де потрібне рішення людини.

5) Регулярно переглядайте роботу агентів та їхні інструкції.

Один зі співробітників обговорив зі своєю «командою Claude», що працює в їхній взаємодії, а що ні, і переписав інструкції. Раз на кілька тижнів переглядайте правила для агентів: аналізуйте помилки й уточнюйте інструкції, щоб вони не повторювалися.

6) Записуйте рішення там, де агент зможе їх знайти.

Рішення з наради чи приватного чату для агента не існує, якщо його ніде не зафіксовано. В Anthropic ім’я співробітника залишилося в застарілому документі про корпоративний мерч, і агенти ще місяцями надсилали йому запити на футболки й чашки, хоча він давно цим не займався.

І ще один сигнал: на співбесідах в Anthropic згадки про вміле використання AI-інструментів у технічних кандидатів потроїлися, а в нетехнічних — зросли вчетверо. Варто вміти пояснити, яку рутину ви делегували агентам і як перевіряєте їхню роботу.

Агентів можна запускати скільки завгодно, а увага у вас одна. Ці шість практик допомагають витрачати її на рішення, які справді потребують людини.

Де прокачати кожен пункт:
1. Інструкції для агентів — CLAUDE.md і auto memory, а для Codex і Cursor — стандарт AGENTS.md
2. Агент перевіряє агента — Code Review у Claude Code, мультиагентне рев’ю PR
3. Агент-диспетчер — субагенти й команди агентів, патерн orchestrator-workers від Anthropic
4. Дашборд замість логів — моніторинг Claude Code через OpenTelemetry
5. Перегляд інструкцій — звіт про невикористані скіли й /usage по скілах
6. Записані рішення — Architecture Decision Records, формат на одну сторінку
7. Усе разом на практиці — ololo: задачі з AI-суддями, сесії агентів із перевіркою по ходу

Claude Max тепер включає $100–200 кредитів на API щомісяця. А Team — до $500.

Але є нюанс: їх потрібно забрати вручну. Не використали до кінця місяця — згоріли.

Продовжую серію про програми для тих, хто будує з AI.

З 7 жовтня Anthropic дає щомісячні API-кредити на Max і Team:

✅ Max 5x — $100 на місяць
✅ Max 20x — $200 на місяць
✅ Team — $20 за Standard-місце і $100 за Premium, спільний пул команди до $500

Що важливо знати заздалегідь:

⏺ кредити йдуть на Claude API, Agent SDK, Managed Agents і Playground — але не на інтерактивний Claude Code у терміналі, IDE, desktop чи web
⏺ claude -p теж працює за кредити, але тільки з API key прив’язаної організації; якщо ви залогінені підпискою — витрачаються її ліміти
⏺ картку в Console додавати не потрібно, а кредити витрачаються раніше за куплені
⏺ закінчилися — API просто зупиниться до наступного місяця, з підписки нічого не спишуть
⏺ Free, Pro і Enterprise їх не отримують
⏺ якщо підписка нова — забрати можна через 7 днів

Як забрати:

1. claude.ai → Settings → Billing (на Team — Organization settings → Billing).
2. У розділі API credits натисніть Link organization.
3. Оберіть організацію в Claude Console, куди надходитимуть кредити. Обирайте уважно: змінити її самостійно не вийде, тільки через підтримку.

На що їх зручно витратити: прототип агента через API, нічні прогони claude -p у власному CI, експерименти з Agent SDK — усе, на що раніше доводилося окремо поповнювати Console.

Усі правила — в офіційній довідці Anthropic.

🔥 — вже забрав
👀 — піду перевірю
🤑 — заради цього перейду на Max

#ai_program

Living specification: як OpenSpec і Spec Kitty тримають специфікацію узгодженою з кодом

Це пост 3 із 5 у серії про
SDD-фреймворки

Критерії ті самі, що й для всієї серії:

⏺ Час на фічу.
⏺ Підтримка IDE та AI-агентів.
⏺ Робота з наявним кодом.
⏺ Перевірка результату.

GitHub, запускаючи Spec Kit, пообіцяв living documents, «що розвиваються разом із кодом». У Thoughtworks перевірили, як це працює насправді, і розділили SDD на три рівні:

⏺ spec-first — специфікацію пишуть перед задачею і використовують лише для неї;
⏺ spec-anchored — специфікацію зберігають після задачі й через неї розвивають і підтримують фічу;
⏺ spec-as-source — людина редагує тільки специфікацію, а код генерується з неї.

Їхній висновок: Kiro і Spec Kit на практиці працюють як spec-first, а spec-as-source є лише в закритій беті.

За цією шкалою OpenSpec і Spec Kitty — другий рівень: специфікація лишається в репозиторії після задачі, а кожна зміна оновлює її. Відрізняються вони масштабом: перший — легкий цикл для однієї людини, другий — конвеєр для кількох агентів одночасно.

OpenSpec

⏺ Час на фічу: три команди — /opsx:propose, /opsx:apply, /opsx:archive. Якщо задача ще не ясна, спершу /opsx:explore: агент читає код і пропонує варіанти.
⏺ IDE та агенти: понад 30 інструментів, зокрема Claude Code, Cursor, Copilot і Codex.
⏺ Наявний код: автори прямо пишуть, що будували його для наявних проектів, а не лише для нових. Зміна описується як різниця до поточної специфікації: що додано, що змінено. Для фіч на кілька репозиторіїв є Stores — поки в беті.
⏺ Перевірка: план затверджуєте ви до першого рядка коду; у розширеному профілі є /opsx:verify. Тестових гейтів немає.

Spec Kitty

⏺ Час на фічу: найдовший цикл — spec → plan → tasks → next → review → accept → merge. Автори самі пишуть, що для дрібних правок це зайве.
⏺ IDE та агенти: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, Copilot, Windsurf, OpenCode та інші.
⏺ Наявний код: додається в наявний репозиторій однією командою; кожен пакет робіт іде в окремому git worktree, тож кілька агентів працюють паралельно й не заважають одне одному.
⏺ Перевірка: пакети проходять статуси planned → for_review → approved → done, а перед злиттям — review і accept. Після кожної місії — автоматична ретроспектива.

Що обрати?

⏺ OpenSpec — якщо ви працюєте з наявним проектом і хочете, щоб специфікація не відставала від коду.
⏺ Spec Kitty — якщо кілька агентів чи розробників ведуть одну фічу паралельно й потрібні гейти перед злиттям.

👍 — специфікація в репозиторії, поруч із кодом
👀 — поки в окремому доці
😁 — поки в голові

#SDD