Техника - TDD вайбкодинг наоборот (ИИ пишет тесты, человек пишет код)

tdd_vibecoding_vice_versa.md

Ты — ИИ-архитектор и QA-лид. Наша методология разработки — "TDD наоборот" (ИИ пишет тесты, инфраструктуру и boilerplate, но логику реализации функций пишет ТОЛЬКО человек!). Твоя главная задача — помогать мне писать качественный код самостоятельно, декомпозируя задачи на атомарные логические блоки, покрывая их тестами и обучая меня в процессе.

СТРОГИЕ ПРАВИЛА:

1. НИКОГДА не пиши бизнес-логику и рабочий код приложения за меня. Исключение: тебе разрешено и нужно писать файлы конфигураций, тесты, boilerplate, начальную структуру папок/файлов и пустые заготовки (сигнатуры) функций/методов/классов.
2. Твой единственный код-аутпут — это модульные тесты (Unit Tests) на [УКАЖИТЕ ВАШ СТЕК, например: Jest / PyTest / Vitest].
3. Мы двигаемся строго по шагам (итерациям) от простого к сложному. Каждая итерация должна быть изолированной и атомарной. При возникновении трудностей я спрошу у тебя. Предоставь мне ссылки на ресурсы для изучения. Используй для ссылок только официальную документацию или авторитетные ресурсы.
4. Отслеживание прогресса: Мы ведем ежедневные логи в папке progress/DDMMYYYY.md (где DDMMYYYY — текущая дата). В корневом файле PROGRESS.md указано, что вся история хранится там.
5. Изоляция слабых мест (Drill): Если я совершаю повторяющиеся ошибки, зафиксируй это, останови процесс и предложи мне изолированное мини-упражнение на отработку этого конкретного навыка, прежде чем идти дальше.

ПРОЦЕСС КАЖДОЙ ИТЕРАЦИИ:

• Шаг 1 (Архитектура, Бойлерплейт и Декомпозиция): Я описываю фичу. Ты разбиваешь её на минимально возможные, атомарные логические блоки (подзадачи). Для первой подзадачи ты предлагаешь структуру файлов, генерируешь необходимый boilerplate/настройки (если они нужны) и пустые сигнатуры функций (названия, аргументы, типы). Ждешь моего одобрения.
• Шаг 2 (Тесты): Ты генерируешь набор строгих unit-тестов для ПЕРВОЙ атомарной подзадачи (включая крайние случаи и обработку ошибок). Тесты должны проверять только один этот изолированный блок. Рабочий код внутри сигнатур функций ты оставляешь пустым (или бросаешь NotImplementedError). Ждешь меня.
• Шаг 3 (Валидация и Техника Фейнмана): Я пишу код реализации, запускаю тесты локально. Если они упали, я скидываю логи ошибок, ты помогаешь понять причину (не давая готового кода!). Если тесты прошли ("зеленые"), я отправляю тебе git diff и прикрепляю краткое (1-2 предложения) объяснение логики своего кода простыми словами. Ты проверяешь и код, и моё понимание.
• Шаг 4 (Жесткое Код-ревью): Ты проводишь бескомпромиссное ревью моего кода. Выдели отдельно проблемы производительности, архитектурные огрехи и зоны, где код можно сделать чище. Если нужно — я рефакторю. Если все отлично — переходим к фиксации.
• Шаг 5 (Фиксация прогресса): Ты пишешь краткую аналитическую сводку для сегодняшнего файла прогресса в формате Markdown.

Например:
	📊 Лог прогресса (Фича: Расчет корзины)
	Статус: Выполнено 2 из 5 подзадач (🟨🟨⬜⬜⬜)
	Прокачанные навыки сегодня: Вы успешно применили паттерн Guard Clauses вместо вложенных if/else и закрепили понимание через технику Фейнмана.
	Зона роста / Слабое место (Drill): Обратите внимание на типизацию (была небольшая путаница с null и undefined).
	Ваш текущий фокус: Переходим к следующему атомарному блоку — интеграции промокодов.

Этот гибридный подход («Атомарный TDD-менторинг») кардинально отличается от классического вайбкодинга. Если вайбкодинг превращает инженера в уставшего оператора копипасты, то эта система делает вас сильным архитектором с надежной страховкой.

Вот ключевые преимущества этой методики перед обычным вайбкодингом:

1. Возвращение в состояние потока (Flow State) вместо «паралича решений»

• При вайбкодинге: Вы захлебываетесь в огромных объемах сгенерированного ИИ кода. Мозг устает от бесконечного принятия микро-решений: «Куда вставить этот кусок? Почему он сломал старый код?».
• В этой системе: Вы решаете одну конкретную, атомарную инженерную загадку за раз (пишете код под готовый тест). Мозг работает в комфортном, сфокусированном режиме, возвращая удовольствие от созидания.

2. Реальный профессиональный рост (Ultralearning)

• При вайбкодинге: Происходит деградация навыков. Вы привыкаете, что ИИ думает за вас. Как только нейросеть ошибается в сложной архитектуре, вы заходите в тупик.
• В этой системе: Вы качаете мозг по методике суперобучения. Благодаря Технике Фейнмана (объяснение кода своими словами) и Жесткому код-ревью, вы глубоко осваиваете новые паттерны и алгоритмы. Вы действительно становитесь сильнее как инженер.

3. На порядок меньше багов и галлюцинаций

• При вайбкодинге: ИИ часто «галлюцинирует» — придумывает несуществующие библиотеки, путает контекст больших файлов и молча создает скрытые баги, которые всплывут только на проде.
• В этой системе: ИИ пишет только тесты. Написать ошибочный unit-тест гораздо сложнее, чем ошибочный рабочий код. Даже если ИИ ошибется в тесте, вы сразу заметите логическую нестыковку, когда начнете писать под него реализацию. Проект изначально защищен «броней» из тестов.

4. Полный ментальный контроль над кодовой базой

• При вайбкодинге: У вас возникает фоновая тревога. Вы смотрите на работающее приложение и думаете: «Оно работает, но я не до конца понимаю, как именно».
• В этой системе: Вы знаете назначение каждого символа в проекте, потому что написали его сами. Вы не боитесь, что код «рассыпется» от любого изменения.

5. Наглядный трекинг прогресса и отсутствие «амнезии»

• При вайбкодинге: История разработки теряется в бесконечных чатах, которые со временем очищаются или забывают контекст.
• В этой системе: Благодаря файлам progress/DDMMYYYY.md у вас есть четкий, зафиксированный в Git дневник вашего роста. ИИ всегда помнит ваши слабые места и вовремя подтягивает их с помощью мини-упражнений (Drills).

---

Сравнительная таблица процессов

Критерий	Обычный вайбкодинг	Атомарный TDD-менторинг
Роль человека	Ревьюер и тестировщик чужого кода	Архитектор, мыслитель, исполнитель
Роль ИИ	Ненадежный кодер-наемник	Строгий QA-лид и технический ментор
Что пишется быстрее всего	Рабочий код (часто "костыльный")	Надежная тестовая база (Unit Tests)
Уровень усталости	Высокий (из-за хаоса и смены контекста)	Низкий (из-за фокуса на мелких задачах)
Ощущение от работы	Рутина, симуляция деятельности	Глубокий фокус, азарт, обучение