AI/.NET TECH CONF 2026

​🎤Рефакторинг проєкту з 1 млн рядків коду з використанням ШІ: практичний досвід

Інженерний досвід + інструменти ШІ + системний підхід = 5 днів замість 5 тижнів.
На прикладі рефакторингу великого проєкту (~1 млн рядків коду) я покажу, чи можна довірити ШІ масштабні зміни, не втративши контроль над системою.
Розберемо:

• як перетворити «вайбкодинг» на керований production-процес;
• які задачі ШІ виконує краще за людину;
• де він потребує жорсткого інженерного контролю.

​🎤Як довіряти вашій LLM на 99.999 %

• Як архітектори, ми стикаємося з необхідністю зіставляти нефункціональні вимоги з технічними рішеннями.

• Хоча ми вміємо вимірювати доступність, масштабованість, відповідність вимогам тощо, AI-рішення створюють нові виклики.

• Evaluations — це наш набір регресійних тестів, який дозволяє вимірювати повноту функціональності та відповідність нефункціональним вимогам.

• Відправною точкою є глибоке розуміння бізнес-домену.

• Рішення на базі AI потребують ще сильнішого технічного лідерства, ніж традиційні системи.

​🎤Без досвіду, без команди, але з RTS: шлях до прототипу через AI.

Максимально чіллова доповідь.
Поговоримо про досвід та суб’єктивні висновки під час створення PET-проєкту, використовуючи AI-інструментарій.
В доповіді освітлюється процес створення гри без досвіду в геймдеві від enterprise .NET-розробника, що полюбляє RTS стратегії:

• Як все починалось, який інструментарій та технології використовував
• З якими складностями прийшлось стикнутись та про що потрібно було подумати з самого початку
• Як ефективно використовувати вайб-кодінг, розробляючи проєкт на десятки тисяч строк коду, не втрачаючи якість
• Де межа копетентності AI та як бути впевненим що він “потягне”
• По яких граблях прийшлось пройтись в процесі
• Деякі стереотипи та упередження про використання AI

​🎤Автоматизація SDLC за допомогою AI

• ​Copilot Modernization: автоматизація рефакторингу та контроль дотримання стандартів.
• Enterprise Security: приватність коду й централізоване управління безпекою.
• ​MCP Bridge: прямий доступ ШІ-агентів до Jira, Wiki та баз даних.
• AI Quality Gates: автоматичний аудит архітектури в CI/CD-пайплайнах.

​Навіщо MCP?

• Live Context: доступ до актуальних даних проєкту замість покладання на «пам’ять» моделі.
• ​No Hallucinations: відповіді, що базуються на реальних фактах, даних і схемах.
• ​Orchestration: наскрізна автоматизація процесу: «Логи → Тікети → Код».

​Кейси:

• ​Auto-Fix: автоматична генерація pull request’ів на основі інцидентів в Application Insights.

​🎤Як .NET Aspire змінив підхід до збірки, тестування та деплою .NET додатків в Azure

• Навіщо потрібен .NET Aspire і які задачі він вирішує?

• Що нового в .NET Aspire 13?

• Налаштування PostgreSQL і Redis у .NET Aspire

• Observability у .NET Aspire: Dashboard та інтеграція з OpenTelemetry

• Тестування Web API із використанням .NET Aspire

• Деплой застосунків на .NET Aspire за допомогою Docker Compose

• Розгортання застосунків на .NET Aspire в Azure

​🎤Навіщо писати власний DSL: реальний кейс з локалізації .NET-проєкту

• Ми не планували писати компілятор. Ми просто хотіли вирішити проблему локалізації
• 471 лейбл × 17 мов = 7,335 перекладів
• 47 рядків DSL → 368 рядків C#. Код, який ніхто не хоче писати руками.
• AI генерує переклади на 17 мов за секунди. Але тільки якщо формат правильний
• 3,000 рядків компілятора — це інвестиція чи тягар?

🎤Як архітектура визначає, що і як ми тестуємо

• Як архітектура впливає на те, що саме ми тестуємо і навіщо
• Де проходить межа між перевіркою поведінки системи та перевіркою реалізації
• Чому одні підходи до тестування ускладнюють зміни, а інші роблять їх безпечнішими
• Як зрозуміти, що система спроєктована з урахуванням тестованості
• Як змінюється роль тестування в міру зростання складності продукту

🎤Це було дуже важливим, а потім перестало. Що лишилось?

• Важливі практики, навички, технології, вивчення котрих вимагало купу часу, що тепер не актуальні
• В пошуках супернавичок майбутнього, що будуть актуальні і далі. Що вивчити зараз?
• Фундаментальні знання: це взагалі що за звір тепер?