SENAR
Supervised Engineering & Normative AI Regulation
Методология создания проверенного ПО, когда код пишет AI, а человек контролирует.
Новое в версии 1.3
Базовые правила
Отдельный документ: 8 правил, 2 контрольные точки, чеклист из 27 пунктов. Самодостаточный — можно не читать ничего другого.
Облегчённый режим
Для мелких задач: 4 пункта вместо 9. Полная проверка — только для критичных участков (авторизация, платежи, данные).
4 уровня готовности
Один разработчик → небольшая команда → команда → предприятие. Растёте — добавляете правила, не переучиваясь.
Проблема
AI-инструменты для кода — повсюду. Управление ими — нигде.
Что происходит без стандарта
- Правдоподобный, но неправильный код. AI получает размытое задание. Выдаёт код, который компилируется, запускается — и делает не то. Вы не замечаете, потому что код выглядит правильным.
- Самоподтверждающиеся баги. AI пишет код И тесты к нему. Тесты проходят, потому что проверяют интерпретацию AI, а не ваше требование.
- Знания испаряются. 40 минут потрачено на тупик. В следующей сессии AI пробует тот же подход заново. Никто не записал.
- Нечем измерить. AI ускоряет работу? Или просто ускоряет появление багов? Данных нет ни в одну сторону.
Что меняет SENAR
- Требования до кода. AI получает структурированный контекст: цель, критерии приёмки, границы. Не вайбы.
- Проверка по критериям. Не «выглядит нормально», а каждый критерий проверен независимо — против требования, а не вывода AI.
- Тупики задокументированы. Одно предложение: «Подход X не работает, потому что Y». 10 секунд записи — 40 минут экономии в будущих сессиях.
- Десять метрик показывают правду. FPSR, Defect Escape Rate, пропускная способность, Lead Time, Adversarial Detection Rate и ещё пять. Вы точно знаете, что AI делает для вас.
«AI не задаёт уточняющих вопросов — он молча выбирает интерпретацию.»
Код компилируется, тесты (написанные тем же AI) проходят, на ревью всё выглядит нормально. Это проблема самосогласованного артефакта: AI генерирует код, тесты и документацию, которые идеально согласованы друг с другом — и все неправильные.
Все методологии до SENAR — Scrum, SAFe, Kanban — были спроектированы для команд людей, которые могут спросить друг друга «ты имел в виду X или Y?» AI не спрашивает.
SENAR — недостающий слой между «я использую AI» и «я создаю проверенное ПО с помощью AI».
Чем SENAR отличается
Это не «пишите промпты по ISO». Это структурные проблемы, которые требуют структурных решений.
Самосогласованный артефакт
AI генерирует код, тесты и документацию, которые согласованы друг с другом — но не с вашим требованием. Стандартный QA ничего не ловит, потому что тесты проверяют код по интерпретации AI, а не вашей. SENAR разрывает этот цикл: Супервизор проверяет по критериям приёмки, написанным до того, как AI увидел задачу.
Качество на входе
Дефект в требовании каскадирует в код, тесты и документацию. AI усиливает это: он не возражает, не спрашивает «вы имели в виду X или Y?», не отмечает неоднозначность. Принцип каскада SENAR: исправь вход, иначе каждый выход заражён. Трёхуровневая иерархия требований (BR → SR → TR) — это не бюрократия, а предотвращение дефектов.
Документация как рабочий контекст
Документация — не бюрократия постфактум. Это рабочий контекст, который AI читает при каждой задаче. Хорошая документация снижает накладные расходы, потому что AI стартует с правильных предположений, а не гадает. Тупики, архитектурные решения, границы области — они существуют для AI, а не для папки с файлами.
AI-модель как поставщик
Когда версия модели меняется — меняется ваша производственная единица. Это эквивалент смены версии компилятора: базовые показатели нужно перекалибровать, качественные гейты — перевалидировать, метрики эффективности — пересчитать. SENAR — первая методология, которая рассматривает управление AI-моделями как задачу управления цепочкой поставок, а не просто «выберите лучшую модель».
Быстрый старт: 6 привычек, 5 минут
Без совещаний. Без сертификаций. Без покупки инструментов. Начните сегодня.
Запишите ЧТО
Одно предложение: что сделано, когда задача завершена? Если не можете записать — вы не знаете, что строите.
Действие: напишите цель до открытия AI-инструмента.
Запишите ГОТОВО
Нумерованные критерии приёмки. Проверяемые. «Пользователь может X», а не «система должна быть хорошей». Задайте границы — скажите AI, что НЕ трогать.
Действие: напишите 2–5 критериев приёмки до начала кода.
Проверьте каждый критерий
Проверяйте каждый КП отдельно. Не «выглядит нормально», а «критерий #3 выполнен, потому что я проверил X». Тесты AI не считаются — они проверяют его интерпретацию.
Действие: пройдитесь по КП один за другим. Проверяйте, а не бегло смотрите.
Фиксируйте тупики
Когда подход не работает, запишите одно предложение: «X не работает, потому что Y». Стоит 10 секунд. Экономит 40 минут в следующей сессии.
Действие: ведите файл тупиков. Одна строка на неудачу.
Тесты + КП = готово
Не «я думаю, это работает». CI зелёный, типы чистые, каждый критерий приёмки проверен. Задача сделана или не сделана.
Действие: не закрывайте задачу, пока CI не пройден и КП не отмечены.
Сохраняйте знания
Запишите всё неочевидное, что узнали. Архитектурные решения, подводные камни, обходные пути. AI прочитает это в следующий раз.
Действие: потратьте 60 секунд на запись того, что узнали.
SENAR Core
8 правил. 2 гейта. 2 метрики. Освоение за 1 час.
Минимальное, самодостаточное ядро SENAR. Не нужны инструменты. Не нужны совещания. Не нужны роли. Только необходимая дисциплина для AI-разработки.
Выберите уровень
Начните с Core. Масштабируйте, когда потребуется.
| Возможности | Core | Foundation | Team | Enterprise |
|---|---|---|---|---|
| Правила | 8 | 11 | 15 | 15 |
| Контрольные точки | 2 (Старт/Готово) | 3 (QG-0..QG-2) | 5 (QG-0..QG-4) | 5 + кастомные |
| Метрики | 2 (FPSR, Dead End Rate) | 4 | 10 | 10+ |
| Роли | 1 | 3 (совмещённые) | 5 (выделенные) | 5 + портфель |
| Церемонии | 0 | 3 | 7 | 7 + портфель |
| Инструменты | Не нужны | Желательно | Нужны | Нужны |
До и после
Реальные данные: 552 задачи, 38 сессий, один проект (5 сервисов, 2 фронтенда). Честные оговорки включены.
Без SENAR
- Задачи без критериев приёмки → AI выдаёт правдоподобный, но неправильный код, который проходит ревью
- Тупики не фиксируются → те же провальные подходы повторяются из сессии в сессию
- Марафонские сессии (6+ часов) → падение эффективности в 2,7 раза
- Нет метрик → нет способа понять, помогает AI или вредит
- Стоимость: ~$105 за вырвавшийся дефект в виде трудозатрат на переработку
С SENAR
- Каждая задача имеет цель + КП → 85%+ First-Pass Success Rate
- Тупики задокументированы → 100% повторное использование знаний между сессиями
- Сессии с контрольными точками → стабильная, предсказуемая производительность
- Десять метрик → вы точно знаете, где AI помогает, а где нет
- Стоимость: ~5 мин на сессию + 1–3 мин на задачу накладных расходов
Честные оговорки
- Данные от одной команды, одного стека, одного AI-инструмента (Claude Code). Ваши результаты будут отличаться.
- FPSR 85% достигнут на зрелой практике. Первые сессии — ниже (~60–70%), пока привычки формируются.
- SENAR не делает плохие требования хорошими. Он делает плохие требования видимыми до того, как они стали плохим кодом.
- Накладные расходы указаны для тех, кто уже пишет хоть какое-то описание задач. Если процесса нет вообще — начальные расходы будут ощутимее.
Четыре документа
Всё что нужно. Ничего лишнего.
Core
Базовые правила. Освоение менее чем за 1 час.
- 8 правил дисциплинированной AI-разработки
- 2 контрольные точки (Старт + Готово)
- 2 метрики (FPSR + Dead End Rate)
- Чеклист из 27 пунктов
- Инструменты не нужны
- Самодостаточный, не зависит от инструментов
Стандарт
Полный нормативный документ. Ищете что-то попроще? См. Core.
- 5 ролей (Супервизор, Контекст-архитектор, Инженер знаний, Менеджер потока, Инженер верификации)
- 5 единиц работы (Эпик → Стори → Задача → Подзадача → Сессия)
- 7 церемоний (Планирование, Ревью, Ретро...)
- 5 контрольных точек с критериями входа/выхода
- 10 метрик с формулами и порогами
- 15 нормативных правил
- 4 конфигурации (Core / Foundation / Team / Enterprise)
- Иерархия требований: BR → SR → TR
- Инструментирование агента: профили, скрипты, интерфейс
Руководство
«Зачем» и «как». Философия, паттерны, практика.
- Быстрый старт (5 минут, 6 привычек)
- 6 столпов AI-нативной разработки
- Инженерия требований для AI
- Чеклист ревью AI из 23 пунктов
- Режимы отказа и антипаттерны
- Паттерны масштабирования (Core → Foundation → Team → Enterprise)
- Онбординг новых членов команды
Справочник
Таблицы, модели, маппинг совместимости.
- Глоссарий из 44 терминов с формальными определениями
- Модель эффективности и формулы затрат
- Фреймворк управления AI-моделями
- Коэффициенты масштабирования и размер команды
- Чеклист требований к инструментам
- Совместимость с ISO 9001 / SAFe
Для кого
Одна методология. Четыре уровня церемоний.
1 разработчик
Соло-разработчик с Claude Code, Cursor, Copilot или любым AI-инструментом. Начните с быстрого старта. Совещания не нужны.
- 2 контрольные точки
- 2 метрики (FPSR, Dead End Rate)
- 8 правил
- ~5 мин накладных на сессию
- ~1–3 мин на задачу
1–3 разработчика
Совмещённые роли, управление сессиями, ежемесячный аудит качества. Мост между соло-практикой и командной координацией.
- 11 правил
- 4 метрики
- 3 церемонии
- QG-0 + QG-2
- 3 совмещённые роли
3–10 разработчиков
Полная иерархия требований (BR → SR → TR). Выделенные роли Супервизора и Ревьюера. Библиотека требований. Федерация проектов.
- 5 контрольных точек
- 10 метрик
- Все 7 церемоний
- Межпроектная координация
- База знаний с отслеживанием переиспользования
10+ разработчиков
Требования-как-код с CI-валидацией. Аудиторские следы для комплаенса. Управление бюджетом AI-расходов на уровне портфеля.
- Полная модель управления
- Управление AI-моделями как поставщиками
- Совместимость с ISO 9001
- Паттерны интеграции с SAFe
- Модель эффективности с формулами затрат
TAUSIK
Task Agent Unified Supervision, Inspection & Knowledge
Open-source фреймворк, который автоматически применяет правила SENAR. Контрольные точки физически блокируют агента от пропуска шагов — не рекомендации, а принуждение. Работает с Claude Code, Cursor и Windsurf.
- 15 автоматических проверок — pytest, ruff, tsc, eslint, cargo, go vet
- 33 структурированных скилла — /plan, /ship, /review, /audit, /debug
- 80 MCP-инструментов — программный доступ к памяти проекта
- 6 автоматических метрик — FPSR, DER, пропускная способность, lead time
- Ноль зависимостей — только стандартная библиотека Python 3.11+
AI пишет код.
Вы задаёте стандарт.
Начните с Core. Масштабируйте до полного управления. Открытый стандарт, бесплатный навсегда.
SENAR v1.3 · 25.03.2026 · CC BY-SA 4.0 · Нормативный язык по RFC 2119