ИИ в геймдеве: X40 ускорение, агентный пайплайн, нейронное TDD | Дмитрий Разумовский, Nexters, Кипр

Говорим с Дмитрием Разумовским — backend-разработчиком игры Hero Wars — о том, как нейросети и AI-агенты реально внедряются в разработку большого игрового продукта. Обсуждаем инженерную практику: как давать агенту контекст, почему нельзя просто скормить 100 000 токенов и сказать «делай», как появляется «нейронное TDD», зачем нужны пайплайны, оркестраторы, отдельные AI-ревьюверы и почему зелёные тесты ещё не гарантируют рабочий продакшен. Внутри — опыт работы с Cursor, Claude/Opus, GPT, Codex-подходами, MCP, промптами, контекстом, ADR, тестами, агентной разработкой и ограничениями AI в геймдеве. Отдельно поговорили про вайбкодинг, стоимость токенов, а также про то, как нейросети помогают учиться быстрее, чем когда-либо раньше. Подпишитесь на телеграм-канал Гриненко про: https://t.me/devspotting! Тайм-коды 00:34 — Гость выпуска: Дмитрий Разумовский 01:48 — Hero Wars 05:38 — Как нейросети приходят в большой живой продукт 06:15 — Первый практический опыт с Opus и рабочей документацией 08:18 — Как LLM помогает разобраться в конфликте конфигов и кода 11:02 — Почему Дмитрий начал изучать устройство нейросетей 14:16 — Переход в Cursor и первые эксперименты с кодогенерацией 18:59 — Первая попытка отдать AI реальную production-задачу 20:36 — Почему нельзя просто дать агенту 100 000 токенов и ждать магии 23:35 — Как рождается инженерный AI-пайплайн 25:14 — Три дня на фичу вместо нескольких недель 29:48 — Нейронное TDD 34:41 — Вайбкодинг и пределы разработки без инженерных навыков 40:33 — Сколько онбордится человек и сколько — нейронка 48:15 — ADR, отдельные ревьюверы и разделение контекстов 59:05 — Психологическое недоверие к нейро-коду 01:04:50 — Оркестратор, роли, skills и агентный пайплайн 01:05:00 — Промптинг: инженерная дисциплина или чёрная магия? 01:11:54 — Как устроена оркестрация нескольких агентов 01:18:43 — Opus vs GPT: архитектура, тулколы и разные режимы работы 01:24:26 — MCP, инструменты и риск случайно сжечь деньги на токенах 01:24:40 — Свой агент, готовые обвязки и где заканчивается быстрый старт 01:31:20 — Стоимость токенов: насколько это дешевле людей 01:45:00 — Как нейросети помогают учиться устройству нейросетей 01:49:58 — Почему обучение с LLM ощущается иначе 01:54:35 — Почему AI-проект быстро превращается в legacy 01:59:46 — «Наколеночный Deep Research» через пачку субагентов 02:05:14 — Почему GUI важен даже для сильных AI-инструментов 02:10:16 — Модели для кода, ресерча и научных задач 02:14:45 — Эксперименты с MLP, PointNet и трансформерами 02:18:33 — Главный совет: попробуйте нейросеть на любой интересной вам теме Ссылки к выпуску Телеграм-канал Гриненко про: https://t.me/devspotting Дима в LinkedIn:   / дмитрий-разумовский-11456124b   Дима в Telegram: https://t.me/darazumovsky Hero Wars: https://www.nexters.com/en/hero-wars/ Prompt engineering от Anthropic: https://platform.claude.com/docs/en/b... Context engineering for AI agents: https://www.anthropic.com/engineering... Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io/docs/... Test-Driven Development: https://www.martinfowler.com/bliki/Te... Architecture Decision Records: https://adr.github.io/