DeSlopify: дисциплиниран AI development без tech debt

DeSlopify: дисциплиниран AI development без tech debt

AI вече пише значителна част от кода в българските компании – от аутсорсинг екипи до продуктови стартъпи. Истинският проблем през 2025 г. не е дали да използваме AI, а как да го използваме така, че да не се удавим в халюцинации, endless дебъгване и неконтролируем tech debt.

В контекста на серията „AI в българската IT индустрия: Аутсорсинг и иновации“ този въпрос става стратегически. За аутсорсинг компании качеството и предвидимостта са директно свързани с доверието на чуждестранните клиенти. За продуктови екипи – с бързината, с която изкарват нови фийчъри на глобалния пазар.

Тук влиза в игра DeSlopify – метод за дисциплиниран AI development, който цели едно: AI да пише кода, а инженерът да контролира архитектурата, качеството и бизнес логиката – без да прекарва часове в безсмислен дебъг.

В тази статия ще разгледаме:

• какво представлява „slop код“ и защо е особено опасен в AI ерата;
• как работи DeSlopify и кои са трите стълба на контрола върху AI;
• как практически се прилага в real-life проекти (вкл. аутсорсинг);
• какво ще научите от уъркшопа „Disciplined Software Development“ в контекста на българската IT сцена.

---

Какво е „slop код“ и защо AI го генерира толкова лесно

„Slop код“ е код, който на пръв поглед работи, но е:

• непоследователен към бизнес изискванията;
• пълен с дребни бъгове и скрити зависимости;
• труден за тестване и поддръжка;
• източник на дългосрочен tech debt.

С навлизането на AI в разработката този тип код се появява все по-често, защото:

1. Липсват ясни спецификации. Много инженери промптват AI „на vibe“: общо описание на задачата, малко copy-paste от стар код и надежда „да стане“. Без формална спецификация моделът грешно дописва пропуснатото.

2. Няма систематично тестване. Генерираният код се проверява „на око“ и с бързо manual тестване. Когато нещо гръмне – пишем нов промпт и пачваме. Така AI става генератор на patchwork система.

3. Стъпките са твърде големи. „Напиши ми цял бекенд за лични финанси“ е покана за халюцинации. Моделите се справят много по-добре с малки, ясно ограничени стъпки.

В аутсорсинг контекстът това е особено рисково. Клиентът често не вижда как е писан кодът, но усеща последствията:

• забавени спринтове заради неочаквани бъгове;
• преработка на цели модули;
• ескалации около качество и сигурност.

DeSlopify методът атакува точно тези корени на проблема.

---

Какво е DeSlopify: от micromanager към AI-Native Architect

DeSlopify не е просто „по-добро промптване“. Това е цялостен подход към AI development, който превръща инженера от:

AI code reviewer, който гаси пожари,

в:

AI-Native Architect, който проектира, специфицира и контролира системата, а детайлният код се пише от AI по строго зададени рамки.

Ключовата идея: AI е инструмент за изпълнение, а не за вземане на архитектурни решения. За да работи това в практика, DeSlopify стъпва върху три стълба.

1. Spec-driven development: първо спецификация, после код

Вместо да започваме с код, започваме със спецификация, която:

• е написана на език, който AI разбира и може да следва;
• е достатъчно детайлна, за да може да се генерират тестове от нея;
• описва какво трябва да прави системата, а не как да се имплементира.

Инструменти като Kiro, Tessl и GitHub Spec-kit помагат да:

• структурираме бизнес изискванията в машинно-разбираем формат;
• поддържаме единен източник на истина за целия екип (и за AI);
• избягваме класическия „lost in translation“ между продукт, dev и AI.

В контекста на аутсорсинг това има и бизнес ефект: по-лесно онбордване на нови хора, по-прозрачно общуване с клиенти и по-предвидими срокове.

2. Test-driven development като основен механизъм за контрол

В DeSlopify инженерът не проверява кода, тестовете го правят. Ролята на AI е да:

• генерира код, който минава вече дефинираните тестове;
• помага за създаване на тестове, базирани на спецификациите;
• рефакторира без да чупи съществуващите тестове.

Практически това означава:

• първо формулираме тестове според бизнес сценариите;
• после AI пише имплементацията, докато всички тестове минат;
• при промени в изискванията – първо ъпдейтваме спецификацията и тестовете, чак после кода.

Резултатът е фундаментален: качеството вече не зависи от това колко „внимателно“ е прегледал човек кода, а от системен процес.

3. Работа на миниатюрни стъпки и модулна архитектура

DeSlopify насърчава:

• малки, добре формулирани задачи към AI (micro-steps);
• модулен, често hexagonal архитектурен подход;
• ясни граници между домейн логика, инфраструктура и интерфейси.

Hexagonal (ports and adapters) архитектурата е особено подходяща за AI development, защото:

• изолира домейн логиката от външни зависимости;
• позволява безопасно рефакториране от AI в отделни слоеве;
• улеснява тестовете и смяната на технологии.

За българските компании, които работят паралелно по няколко клиента и продукта, това означава:

• по-лесно реюзване на модули;
• по-малък риск при смяна на AI инструменти или cloud платформи;
• по-добра стабилност на системите в дългосрочен план.

---

Как изглежда DeSlopify в реален проект: система за лични финанси

В уъркшопа „Disciplined Software Development“ участниците изграждат система за лични финанси с TypeScript, NodeJS и React – изцяло с помощта на AI. Това е показателен пример, който можем да разбием на фази.

Фаза 1: От бизнес идея до изпълнима спецификация

Бизнес целта е ясна: потребителят да може да:

• следи приходи и разходи;
• категоризира транзакции;
• вижда обобщени отчети.

С DeSlopify първата стъпка не е „напиши ми бекенд“, а:

• моделиране на домейна (accounts, transactions, categories, reports);
• дефиниране на use cases като „запис на транзакция“, „извличане на отчет по период“;
• превръщане на тези use cases в формализирани спецификации, които AI може да използва.

Фаза 2: TDD и micro-steps със AI

След това идва ред на тестовете:

• за всеки use case се дефинират входове, изходи и гранични случаи;
• AI помага да се генерират Jest тестове на база на спецификациите;
• чак тогава се пише имплементацията, която ги удовлетворява.

Инженерът не пише „целия модул за транзакции“ заедно с AI. Вместо това:

• дефинира малка стъпка (пример: „валидиране на входните данни“);
• пуска AI да имплементира само нея;
• пуска тестовете;
• ако нещо гръмне – стеснява промпта, не „пипа на око“ кода.

Фаза 3: Модулна архитектура и интеграции

Проектът стъпва върху hexagonal архитектура, така че:

• домейн логиката за транзакции и отчети е отделена от базата данни и UI;
• могат да се сменят adapters (например различни видове storage) без да се чупи логиката;
• AI може да рефакторира по слоеве, без да разбива цялата система.

Допълнително се използват:

• MCP сървъри за контекст от инструменти като Figma, GitHub, Jira;
• AI инструменти като CodeRabbit, CommandCenter, Devin, Factory, Lovable, Replit за различни етапи – от code review до автоматизирано изпълнение на задачи.

Така участниците не просто „гледат демо“, а:

• дирижират AI върху реален проект;
• научават се да пазят контрол над архитектурата и качеството;
• изграждат workflow, който могат да пренесат 1:1 в работата си.

---

За кого е DeSlopify и как помага на българските екипи

Методът е особено релевантен за два типа инженери и екипи.

1. Екипи, уморени от „vibe coding“ с AI

Това са хора, които вече използват AI ежедневно, но:

• губят часове в дебъгване на халюцинации;
• непрекъснато чистят след „смели“ AI рефакторинг предложения;
• усещат, че tech debt-ът расте по-бързо от стойността.

За тях DeSlopify дава:

• структуриран framework вместо trial-and-error;
• процеси, които могат да се договорят и въведат на ниво екип;
• по-прозрачна комуникация с project и product мениджъри.

2. Инженери, които искат да започнат „на чисто“ с AI

Много dev-ове още не са навлезли сериозно в AI development, защото:

• са виждали хаоса при ранните adopters;
• се притесняват, че това ще ги превърне в „постоянни code reviewers“;
• се питат как да останат ценни в свят, в който AI пише кода.

За тях DeSlopify е начин:

• да изградят правилните навици от първия ден;
• да развият уменията на AI-Native Architect, а не просто по-бърз копи-пейстър;
• да позиционират себе си като хората, които могат да превърнат AI в конкурентно предимство за екипа.

В българската IT индустрия това вече е реален диференциатор – и при аутсорсинг проекти, и при продуктови компании, които искат да скалират с по-малки, но по-ефективни екипи.

---

Конкретни стъпки, с които да започнете DeSlopify още тази седмица

Дори без да сте минали през официалния уъркшоп, можете да приложите част от подхода.

1. Забранете „големите промптове“ в екипа

Въведете проста практика:

• всяка задача към AI да е свързана с конкретен, малък outcome;
• промптът да съдържа: контекст, очакван резултат, ограничения;
• ако резултатът не е добър – стеснявате промпта, не „дооправяте“ кода ръчно.

2. Винаги: спецификация → тестове → код

За всеки по-сериозен модул:

1. Опишете изискванията в кратка, структурирана спецификация.
2. Помолете AI да предложи тестови сценарии на база на нея.
3. Прегледайте и коригирайте тестовете.
4. Едва след това генерирайте имплементацията.

3. Въведете минимален hexagonal pattern

Дори да не изграждате пълен hexagonal архитектурен модел, започнете с:

• отделяне на домейн логика в независими модули;
• дефиниране на интерфейси (ports) за достъп до база данни, API-та и др.;
• ясни adapters, които AI може да сменя или дописва, без да пипа домейн слоя.

Тези три стъпки сами по себе си значително намаляват:

• хаоса около AI refactors;
• неуловимите бъгове;
• натрупването на неконтролируем tech debt.

---

Заключение: бъдещето е в правилния, не в повече код

DeSlopify методът е логична следваща стъпка в еволюцията на AI в българската IT индустрия. Той показва как:

• аутсорсинг екипи могат да използват AI, без да жертват качество и доверие;
• продуктови компании могат да пускат по-бързо функционалности, без да се задушат от tech debt;
• индивидуални инженери могат да се превърнат в AI-Native архитекти, а не в „последната линия на защита“ срещу халюцинациите на модела.

В контекста на серията „AI в българската IT индустрия: Аутсорсинг и иновации“ DeSlopify е пример как интелигентната разработка и автоматизираното тестване превръщат AI от риск в стратегическо предимство.

Следващата логична стъпка за всеки инженер или тим лийд е да си отговори честно:

Днес AI ми помага да пиша повече код или ми помага да пиша правилния код?

Ако отговорът все още е първият вариант, време е да внесете дисциплина. Независимо дали ще минете през уъркшоп като „Disciplined Software Development“ или ще започнете сами с малки стъпки, посоката е една и съща: по-малко slop, повече стойност.