AI SDD Adapter¶
Princip¶
Analytický výstup AAF je konzistentní model (BPM-UCM-CLM), který drží Stroj konzistence AAF. Z tohoto modelu se výstup pro realizaci projektuje — jednou ze dvou výstupních bran, podle prostředí firmy:
- brána do issue → Fabrika na issue → Product Backlog (SCRUM / Kanban),
- brána do SDD → AI SDD Adapter → specifikace pro Spec-Driven Development (sekvence spec → plán → kód; např. GitHub Spec Kit, BMAD-METHOD).
Jsou to dvě paralelní brány z téhož modelu, ne řetěz. Adaptér nebere issues a nepřekládá je do SDD — projektuje model přímo do SDD. Norma kapitoly: specifikace se odvozuje z konzistentního modelu projekcí, ne píše ad hoc dopředu.
AAF žije před zlomem ke kódu¶
SDD je orientované na kód — spec je tam prostředek k cíli vygenerovat implementaci. AAF pracuje čistě v analytické (AM) rovině, nezávisle na implementaci; binární klasifikační rozhodnutí přes PMM pattern matching jsou analytické závěry samy o sobě, ne krok ke kódu. AAF proto SDD nenahrazuje — dodává mu konzistentní vstup.
Proč je výstup AAF vhodný pro spolupráci s AI¶
Spolupráce s AI stojí a padá s kvalitou vstupu — neformální, mnohoznačná analýza se v AI jen znásobí. Výstup AAF je oproti běžným analytickým metodikám pro spolupráci s AI výlučně vhodný, protože je:
- formalizovaný — strukturovaný model (BPM-UCM-CLM) a vzory (PMM), ne volná próza; AI ho čte jednoznačně, ne „odhadem";
- unifikovaný — jeden konzistentní model (SSOT) v jednotném architektonickém rámci → stabilní vstupní kontrakt pro adaptér, ne hromada nesourodých dokumentů;
- deterministický — klasifikace přes PMM pattern matching (shoda vzor–situace ano/ne), ne výklad analytika → stejný vstup dává stejnou strukturu, reprodukovatelně;
- dohledatelný — každý prvek zdrojovaný k požadavku/zadání (traceability);
- konzistentní — invariant BPM-UCM-CLM drží Stroj konzistence; projekce do SDD nese celou transakci.
Běžné (neformální) metodiky produkují prózu a diagramy, které AI nedokáže deterministicky zpracovat — teprve formalizovaný, unifikovaný a deterministický vstup dělá z adaptéru spolehlivý překlad, ne hádání.
Rozpad je odvozený, ne heuristický¶
U generických SDD frameworků je rozpad spec → plán → úkoly v zásadě ad hoc. U AAF jeden požadavek model dočasně vyrazí z konzistence napříč vrstvami a Stroj konzistence dopočítá minimální konzistentní transakci (uzávěr dopadu, odvozený z invariantu BPM-UCM-CLM; viz Fabrika na issue). Ta transakce je jednotka, kterou brána projektuje — do issue, nebo do SDD. Výstup do realizace je tím disciplinovaný, ne improvizovaný.
AI SDD Adapter — výstupní brána do SDD (lokalizační membrána)¶
Brána do SDD je v každé firmě jiná (jiný framework, jiné konvence, jiné prostředí). AI SDD Adapter (obecně AI Design Adapter) je proto membrána specifická pro prostředí firmy: AM jádro (AI Analytik) zůstává přenositelné, veškerá environment-specificita se schová do adaptéru. Spolupráce je přes artefakty (handoff z modelu), ne přes těsné API — tím zůstává jádro tool-agnostické.
Norma — projektuje se celá konzistenční transakce jako jednotka. Stroj konzistence garantuje invariant jen na úrovni AM. Realizace běží až za adaptérem, kde o invariantu nikdo neví. Adaptér proto musí do SDD projektovat celou konzistenční transakci jako celek (minimální konzistentní řez modelu k danému požadavku), ne roztříštěné kusy. Při porušení (fragmentace) SDD realizace tiše rozbije konzistenci ustavenou nahoře.
Past waterfallu¶
Sekvence spec → plán → kód je strukturálně waterfall, pokud je spec velká a dopředná (big-design-up-front); dlouhé specifikace jsou ten příznak. AI to navíc zlevněním produkce zhoršuje — když se spec píše levně, svádí to k víc spec dopředu (spekulativní detail). Agilita totiž není o rychlosti produkce artefaktů, ale o tom, co se odloží.
AAF tuto past nemá z konstrukce:
- Increments Widening — začíná se zlatým klíčovým procesem, nabaluje se; hodnota brzy, ne celý model dopředu;
- just-in-time — nepředjímat spekulativní strukturu;
- projekce per požadavek — brána projektuje minimální konzistentní transakci, ne monolitickou knihu specifikací.
AAF tedy krmí SDD malými konzistentními přírůstky — týmž mechanismem drží agilitu i konzistenci.
Nejčastější chyby¶
- Adaptér jako řetěz za issues (issue → SDD) místo paralelní brány z modelu — projekce do SDD jde přímo z konzistentního modelu, ne z hotových issues.
- Projekce roztříštěných kusů místo celé konzistenční transakce — SDD realizace rozbije konzistenci ustavenou na úrovni AM.
- Dlouhá dopředná spec (big-design-up-front) — waterfall v přestrojení; levná AI-produkce ho jen zrychluje.
- Spec psaná ad hoc, ne odvozená z konzistentního modelu — ztráta disciplíny rozpadu.
- Přivázání AAF na konkrétní SDD nástroj — adaptér má environment-variabilitu pohltit; jádro (AI Analytik) zůstává tool-agnostické.
- Neformální analýza jako vstup pro AI — mnohoznačnost se v AI znásobí; spolehlivý překlad potřebuje formalizovaný, unifikovaný a deterministický model.
Vazby¶
Sesterská výstupní brána (do issue) a mechanika rozpadu: Fabrika na issue. Konzistentní transakci (uzávěr dopadu) drží Stroj konzistence AAF. Agilní růst a odklad: AAF agilní přístup — Increments Widening (princip just-in-time). Hodnotový rámec: Value Based Management. Zpětnou validaci realizace proti původnímu zadání (fan-in) řeší Analysis Review. Konkrétní SDD frameworky (GitHub Spec Kit, BMAD-METHOD) jsou prostředí za adaptérem.
Verze a změny¶
- 1.0 — Zavedení principu AI SDD Adapter: dvě paralelní výstupní brány z konzistentního modelu (issue × SDD), ne řetěz; specifikace jako projekce celé konzistenční transakce z modelu (ne překlad issues); past waterfallu a její absence v AAF (Increments Widening, just-in-time, projekce per požadavek).