Brownfield Analysis с AI: разбери системата, преди да планираш промяната
Този уъркшоп е насочен към Technical Business Analysts, Product Owners и технически ориентирани Product Managers, които работят със съществуващи софтуерни и AI продукти и които искат да използват Agentic AI, за да разбират по-бързо непознати codebase-и, бизнес логика и технически зависимости и да създават практически полезни артефакти за екипите си.
За разлика от разработването на Greenfield проект, ще разгледаме предварително подготвен съществуващ codebase, в който вече има архитектурни решения, бизнес правила, документация, технически ограничения, зависимости и вече взети архитектурни и продуктови решения, които трябва да бъдат разбрани преди да бъде предложена промяна.
В рамките на две сесии ще се научиш как да настроиш project harness за работа със съществуващ codebase, как да структурираш project knowledge чрез LLM Wiki, как да насочваш coding agent към конкретните файлове и контекст, от които има нужда, и как да използваш множество специализирани sub-agents за паралелно проучване на различни аспекти на системата.
Ще разгледаме как Agentic AI може да бъде използван за откриване и проследяване на бизнес правила, зависимости, data flows и съществуващо поведение, както и за създаване на current-state модели, които отразяват реалната система, а не само наличната документация.
След това ще използваме натрупаното знание за анализ на конкретна промяна. Ще определим какво трябва да бъде променено, кои части от системата могат да бъдат засегнати, какви рискове и неизвестни съществуват и как изглежда бъдещото състояние на продукта.
Накрая ще превърнем анализа в практически артефакти, които могат да бъдат използвани от development екип: спецификация, acceptance criteria, impact analysis, Jira Stories или GitHub Issues.
Целта е когато се включиш в съществуващ, но непознат за теб проект да можеш систематично да използваш Agentic AI, за да разбереш продукта и codebase-а, да проследиш как една промяна влияе върху системата и да създадеш достатъчно точни и code-aware артефакти за последваща разработка.
Извън сесиите ще имаш възможност да общуваш с другите участниците в Discord група, с активно участие на лектора, който ще е на разположение и две седмици след завършвана на последната сесия.
За да се гарантира персонално внимание и активно участие на всеки, местата са ограничени до 40 участници.
Формат
- Самостоятелна подготовка преди старта: между 40 минути и 60 минути
- Практически домашни задачи след първата и втората сесия
- Работа върху един предварително подготвен Brownfield проект през двете сесии
- Анализ на една конкретна промяна в съществуващия продукт
Уъркшопът се провежда онлайн, без запис.
Какво ще научиш
-
01
Да настроиш AI project harness за съществуващ codebase и да го използваш като основа за анализ
-
02
Да структурираш project instructions, memory и reference files, така че AI да работи последователно и контекстно
-
03
Да изградиш LLM Wiki, вместо да разчиташ на пълен repository анализ всеки път
-
04
Да определяш релевантни файлове и да работиш с конкретен и релевантен контекст, вместо с целия codebase
-
05
Да откриваш бизнес правила, зависимости и реалното поведение на системата чрез codebase и документация
-
06
Да правиш current-state и future-state модели и да извеждаш impact analysis за конкретни промени
-
07
Да превръщаш анализа в specification, acceptance criteria и Jira/GitHub задачи, базирани на конкретни доказателства от системата
За кого е подходящ този Workshop
-
Technical Business Analysts
-
Systems Analysts
-
Product Owners, които работят директно с development екипи
-
Product Managers с техническа ориентация
-
Business Analysts, които работят със сложни съществуващи системи
-
Solution или Product Consultants, които трябва бързо да разбират непознати продукти
-
Product Development с AI и предполага интерес към работа директно със codebase, архитектура, интеграции и системни зависимости.
-
Най-полезен ще бъде за хора, които често се включват в съществуващи проекти, трябва да разберат системата преди да дефинират промяна или работят в среда, в която документацията не предоставя пълната картина за реалното поведение на продукта.
-
Курсът е значително по-технически ориентиран от Discovery и Greenfield. Препоръчително е да си използвал поне един AI Coding/Cowork tool (напр. ChatGPT Work/Codex, Claude Cowork/Code) преди уъркшопа.
Структура на сесиите
-
Brownfield AI Harness, LLM Wiki и анализ на съществуващ продукт
Ще научиш как да подготвиш AI coding agent за работа със съществуващ проект и да анализираш функционалности, бизнес правила и зависимости в codebase-а.
-
Impact Analysis и спецификация на промяна
Ще научиш как да анализираш въздействието на промени в съществуващ продукт и да ги превръщаш в ясни задачи и проверими acceptance criteria.
Tools
Подготовка преди уъркшопа - отнема между 40 и 60 минути
- Преди първата сесия получаваш материали за самостоятелна работа с обяснения, примери и кратко обяснение за prompt engineering и Claude/Agent Skills
- Записвай въпросите, които възникват по време на подготовката. Първата сесия започва с тяхното обсъждане.
- Осигури си необходимите акаунти и регистрации, описани в Tools
- ВАЖНО: Предварителната подготовка и осигуряването на необходимите акаунти трябва да бъдат завършени преди първата сесия!
За лектора
-
Георги Найденов
AI Product Manager @ SoftServe
Георги Найденов е AI Product Manager и Claude Certified Architect - Professional (CCAR-P). Той е обучител, ментор и лектор на конференции, специализиран в бизнес анализ, продуктов мениджмънт и изкуствен интелект, включително машинно обучение (ML), генеративен AI (Gen AI) агентни AI системи (Agentic AI).
Има опит в разработването на product и project roadmaps и в ръководенето на екипи през различните етапи от жизнения цикъл на продукта (PDLC). Като обучител и ментор по бизнес анализ (BA) има експертиза и в предварителните продажби (pre-sales), разработването на нови услуги и превръщането на AI възможностите в реални бизнес резултати за клиенти в Европа, Северна Америка и Близкия изток.
Притежава и сертификатите CBAP, PMP и TOGAF Enterprise Architecture Practitioner.
Работил е основно в сферата на здравеопазването, с фокус върху сънната апнея, както и в областите на енергийната аналитика, киберсигурността, застраховането и логистиката.
Portfolio: https://georginaydenov.com
Личен проект: Agentic AI Library
За нас
Общността зад AI Workshops
DEV.BG е общността, която вече повече от 10 години свързва и развива технологичните специалисти в България — с над 1800 събития и десетки хиляди участници през годините. AI Workshops е нашата програма за практични AI обучения: кратки и интензивни формати, водени от доказани експерти, създадени за конкретни аудитории и различни нива на AI зрялост.