Синимекс: с LLM подготовка HLD для фичи ускорилась в 1,5–2 раза

«Синимекс» — российский разработчик ИТ-систем для бизнеса; код проектов принадлежит заказчикам, а в репозиториях лежит коммерческая информация, поэтому вести боевую разработку в публичных ИИ-сервисах компания не может. Внутренний опрос в Лаборатории данных показал, что 69% сотрудников видели пользу в LLM и 45% пользовались ими еженедельно, но инструменты, сценарии и правила работы у команд различались, а помощники по коду разработчики оценивали низко.

К 2026 году LLM в «Синимексе» применяются в повседневной работе: системные аналитики готовят с их помощью технические задания, High-level Design, требования и диаграммы, а на ревью кода модель выявляет уязвимости. Компания перешла к подходу Spec-Driven: роли, ограничения, нефункциональные требования, интерфейсы и критерии приёмки фиксируются как артефакты проекта, после чего ИИ-агент генерирует код внутри этих рамок. Цепочка включает шесть шагов — от формулировки миссии и правил проекта через архитектурное ревью и критику до генерации кода.

Путь занял более трёх лет. В 2023 году компания пробовала NER-разбор технических заданий в продукте CDT (ROC-AUC 0,7, F1 0,61), но аналитики не приняли результат, требовавший полной перепроверки. В 2024 году была дообучена модель для генерации кода на RPGLE и COBOL, встроенная в IDE, и проведён внутренний опрос об использовании LLM. В 2025 году команды отработали промпт-инжиниринг и работу агентов с 1С через EDT и MCP. По словам сотрудника, время подготовки HLD для одной фичи снизилось в 1,5–2 раза; время код-ревью, по отзывам коллег, существенно сократилось.