Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Я работаю в большой продуктовой компании с тысячей микросервисов. В такой системе даже небольшая фича часто проходит через несколько сервисов, событий и внутренних контрактов. Spec-driven development с LLM уже применяется в некоторых командах для планирования и ревью фич, поэтому мне было важно понять, где этот подход помогает, а где начинает ошибаться. Пока задача живёт внутри одного сервиса, всё обычно идёт быстро: спека короткая, описание и реализация помещаются в контекст модели. Но как только фича проходит через несколько сервисов, начинаются проблемы. По отдельности каждый кусок выглядит нормально: разбиение на слои, именование по код стайлу, прохождение тестов и ревью. Но в целом система не работает должным образом. Типичные ошибки: нет идемпотентности, LLM упускает сценарии и edge case-ы, появляются циклические вызовы сервисов. Чем больше делаешь правок, тем больше ошибок она допускает. Для эксперимента я собрал отдельный стенд: Go-проект - платформа для поиска фрилансеров . Внутри 12 микросервисов, связанных через gRPC и брокер сообщений; в этом проекте брокером выступает NATS. Одни сервисы хранят задачи и профили исполнителей, другие подбирают кандидатов, считают расстояния, проверяют портфолио и отправляют уведомления. Проект специально спроектирован с шестью категориями архитектурных ловушек: они проявляются не внутри одного сервиса, а на границах между сервисами. Фича для эксперимента была такой: если выбранный фрилансер отказался от оффера, платформа должна автоматически найти следующего подходящего кандидата, отправить ему новый оффер и уведомить заказчика о переназначении. Claude написал спеку, реализацию и юнит-тесты, но полный сценарий отказа и переназначения не сошёлся. Два независимых ревью нашли одну и ту же группу ошибок: по отдельности сервисы выглядели нормально, а вместе работали не так, как нужно. На это можно ответить, что нужен end-to-end тест на весь сценарий, но это не закрывает проблему целиком. End-to-end тесты есть не везде, их дорого поддерживать, и они не покрывают все развилки: особенно редкие edge case-ы, дубликаты событий, гонки и редкие комбинации условий. Главное же в другом: на этапе spec-driven разработки модель должна помочь собрать требования, ограничения и контекст, а именно там она часто ошибается. Разработчик тоже не всегда заранее знает, где спрятана проблема. Он может помнить про Outbox, дедупликацию уведомлений или особые требования конкретного сервиса к входным данным, но не сформулировать это как ограничение для новой фичи. LLM читает документы по сервисам, задаёт уточняющие вопросы и всё равно может пропустить связь между ними. В итоге спека получается подробной, но неполной: в ней есть локальные изменения по сервисам, зато нет системных инвариантов, которые живут между сервисами. Реализация может быть нормально разложена по слоям, тесты отдельных компонентов проходят, а ошибка обнаруживается уже на уровне сценария или ревью. Где LLM теряет контекст

https://habr.com/ru/articles/1033510/

#claude_code #specdriven_development #microservices #system_design #llm #архитектура #code_review #go #clean_architecture

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Первая статья из цикла из трёх частей. Часть 1 — где LLM теряет межсервисный контекст и почему локальных спек недостаточно. Часть 2 — archspec: версионируемый архитектурный контракт для сервисов....

Хабр

AI versus Microservices

이 글은 마이크로서비스 아키텍처가 조직 확장 문제를 해결하기 위해 등장했으나, AI 코딩 에이전트 도입으로 개발 속도는 일부 향상되었지만 전체 아키텍처의 단편화 문제로 인해 큰 변화는 어렵다는 점을 지적한다. AI 에이전트는 소규모 기능 수정과 테스트 자동화에 효과적이나, 서비스 경계가 너무 작고 분산되어 있어 대규모 기능 개발과 통합에는 한계가 있다. 또한, AI 주도 개발 환경에서 보안, 거버넌스, 코드 소유권, API 안정성 등 새로운 도전과제가 대두되고 있으며, 기존 마이크로서비스 경계를 재설계하고 더 큰 단위의 코드 소유와 안전한 배포 체계가 필요하다고 강조한다.

https://www.michaelnygard.com/blog/2026/05/ai-versus-microservices/

#microservices #aiagents #softwarearchitecture #devops #codegovernance

AI Versus Microservices - michaelnygard.com

Microservices were always a technical solution to an organizational problem. The Road More Traveled Think back to the early 2010’s and imagine yourself as a startup CEO. You have a vision for a better app or website and you’ve gotten a bunch of VC funding. The trouble is that anywhere between ten and a thousand other startups have very similar ideas. As with any Metcalfe’s law company, at most two of you will survive.

Kubernetes vs Docker Swarm: Which container orchestrator should you choose in 2026? Our detailed comparison covers performance, scalability, and ease of use for cloud-native applications. #Kubernetes #DockerSwarm #CloudNative #DevOps #Microservices https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

https://estoreab.com/kubernetes-vs-docker-swarm-comparison-guide

Joydip Kanjilal’s article on #InfoQ examines the Sidecar Design Pattern - its benefits & how to implement it in a microservices-based application.

He also covers common issues with sidecar implementations and how to mitigate them.

🔗 Read now: https://bit.ly/3Rwbj6m

#dotnet #SoftwareDevelopment #Microservices

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

https://www.heise.de/news/iX-Workshop-Einfuehrung-in-die-Softwarearchitektur-11280054.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#DevOps #IT #iXWorkshops #Microservices #Security #Softwarearchitektur #Test #news

iX-Workshop: Einführung in die Softwarearchitektur

Lernen Sie die Aufgaben eines Software-Architekten kennen und stärken Sie Ihre Fähigkeiten, robuste IT-Systeme zu entwerfen.

heise online

Show HN: Shoehorn – Backstage without the maintenance overhead

Shoehorn은 Spotify의 Backstage에서 영감을 받아 개발된 이벤트 기반 개발자 플랫폼으로, 운영 부담을 크게 줄이면서도 서비스 카탈로그, 스캐폴딩, 점수판, 퍼지 검색 등 핵심 기능을 제공한다. Kubernetes, GitHub, 클라우드 공급자 등에서 자동으로 데이터를 수집하며, 단일 설치로 15분 내에 작동하는 카탈로그를 구축할 수 있다. Go 마이크로서비스 아키텍처와 Postgres, Meilisearch, Redpanda 등을 활용하며, OIDC 인증을 지원해 유지보수가 한 명으로도 가능하도록 설계되었다. 현재 베타 버전이 공개되어 사용자 피드백을 받고 있다.

https://shoehorn.dev

#internaldeveloperportal #backstage #microservices #kubernetes #opensource

Shoehorn - Intelligent Platform for Engineering

The intelligent developer platform that fits your stack, not the other way around. Service catalog, documentation, templates, and more.

Shoehorn

Survived the hidden dependency hell of cloud microservices? I didn't think so, let me tell you how I did

#Life #Microservices #Cloud #Dependency

https://mustafaerbay.com.tr/en/blog/life/bulut-tabanl-mikroservislerin-gizli-bamllk-cehennemi

"Battling hidden dependencies in cloud microservices? I've been there, and it's a war zone"

#Life #Microservices #Cloud #Dependency

https://mustafaerbay.com.tr/en/blog/life/bulut-tabanl-mikroservislerin-gizli-bamllk-cehennemi

"Survived a microservices meltdown? You're not alone, I've got war stories and a map to escape dependency hell"

#Life #Microservices #Cloud #Dependency

https://mustafaerbay.com.tr/en/blog/life/bulut-tabanl-mikroservislerin-gizli-bamllk-cehennemi

In microservices, services must be cohesive and loosely coupled. Cohesion means related functions stay together. Loose coupling means each service hides its implementation behind an API. Both properties are prerequisites for safe, independent deployment.

#Microservices #FinTech