Мышление от ошибок: как планировать сессию программирования вокруг того, что сломается

Большинство разработчиков начинают сессию программирования с вопроса: «Что мне нужно сегодня сделать?»
Сильные разработчики тихо задают другой вопрос: «Что сегодня с наибольшей вероятностью сломается?»

Этот небольшой сдвиг — от фич-ориентированного к ошибко-ориентированному подходу — меняет то, как вы планируете, пишете код и тестируете. Вместо того чтобы воспринимать баги как раздражающие помехи, вы начинаете относиться к ним как к ключевым конструкторским ограничениям и ценным данным.

В этом тексте разберём, как планировать свои сессии программирования исходя из того, что сломается, а не только из того, что нужно выкатить.

1. Поменяйте цель: с поставки фич на управление рисками

Большинство команд планируют по фичам:

Реализовать эндпоинт X
Собрать UI‑компонент Y
Интегрироваться с сервисом Z

Мышление от ошибок переформулирует цель сессии:

Цель сессии: выявить, нагрузить и локализовать самые рискованные части того, что я собираюсь сделать.

Фича по‑прежнему важна, но она становится контекстом для управления рисками, а не единственной целью.

Перед тем как коснуться клавиатуры, спросите себя:

Где всего вероятнее произойдёт сбой?
В чём я больше всего не уверен?
Что способно нанести наибольший ущерб, если пойдёт не так?

Ваша сессия программирования превращается в контролируемый эксперимент по изучению где и как это сломается — на ваших условиях и под вашим контролем.

2. Системно оценивайте риски до начала кода

Вместо того чтобы сразу бросаться в реализацию, уделите 5–10 минут обзору рисков. Сконцентрируйтесь на трёх категориях:

2.1. Сложные зоны

Ищите логику или архитектуру, которые изначально кажутся хитрыми:

Параллелизм, асинхронные потоки, гонки
Состояния с большим количеством переходов
Вложенные условия, разветвлённая логика, feature flags
Критичные по производительности участки

Если вы не можете объяснить поток выполнения за 30 секунд на белой доске — это горячая точка риска.

2.2. Внешние зависимости

Всё, что вы не контролируете полностью, усиливает риск:

Сторонние API или SDK
Очереди сообщений и брокеры
Базы данных с не до конца понятной схемой или миграциями
Легаси‑сервисы с бедной документацией

Спросите: Что будет, если эта зависимость медленная, нестабильная или возвращает неожиданные данные?

2.3. Непонятные или меняющиеся требования

Баги возникают не только из‑за кода; они приходят из‑за неверно понятого намерения:

Размытые критерии приёмки («работает как X», «достаточно быстро»)
Несколько стейкхолдеров с разными ментальными моделями
Неописанные крайние случаи (таймауты, ретраи, частичные сбои)

Если вы ловите себя на мысли «сейчас просто накидаю, потом поправим» — вы уже нашли риск.

Запишите эти риски коротким списком. Это теперь каркас плана вашей сессии программирования.

3. Сначала спроектируйте тесты и эксперименты

Когда вы понимаете, что вероятнее всего сломается, не начинайте с реализации — начните с тестов и экспериментов.

3.1. Сначала нагружайте самые рискованные части

Для каждой зоны высокого риска продумайте небольшой тест или эксперимент:

Для сложной логики: пишите unit‑тесты, которые бьют по граничным условиям и странным состояниям.
Для внешних сервисов: пишите интеграционные тесты, эмулирующие медленные ответы, таймауты, битые payload’ы.
Для неясных требований: создавайте «примерные сценарии» и согласовывайте их с командой или продактом.

Вы проверяете не только корректность; вы осознанно пытаетесь поломать свой дизайн.

3.2. Сделайте сбой дешёвым и ранним

Превратите неизвестные вещи в управляемые эксперименты:

Сделайте spike — минимальную реализацию самого рискованного потока.
Прогоните нагрузку по быстрому прототипу и посмотрите, где он сгибается.
Используйте feature toggles, чтобы выкатывать рискованную логику «в темноте» и наблюдать за ней.

Цель: падать рано, падать безопасно и учиться — до того, как риск разрастётся.

4. Используйте практики управления рисками в повседневной разработке

Управление рисками нужно не только в авиации и финансах. Лёгкие версии их инструментов можно использовать и в ежедневной разработке.

4.1. Простой risk matrix

Составьте в голове или на бумаге 2×2‑матрицу:

Влияние (Impact): низкое vs. высокое (насколько плохо, если это сломается?)
Вероятность (Likelihood): низкая vs. высокая (насколько вероятен сбой?)

Разместите каждый найденный риск в этой матрице:

Высокое влияние / высокая вероятность: разберитесь с этим в первую очередь (ядро логики, критичные пути).
Высокое влияние / низкая вероятность: снижайте риск с помощью защит, мониторинга и fallback’ов.
Низкое влияние / высокая вероятность: допускайте часть сбоев, но ограничивайте зону поражения.
Низкое влияние / низкая вероятность: отложите или сознательно примите.

Это не даёт вам тратить время на редкие малозначимые кейсы, игнорируя при этом опасные и вероятные отказы.

4.2. Failure Modes and Effects Analysis (упрощённо)

Для рискованного компонента быстро пройдитесь по шагам:

Функция: Что он вообще должен делать?
Режимы отказа: Как именно он может сломаться? (не те данные, нет данных, поздние данные, битое состояние)
Последствия: Что случится дальше по цепочке? Кто или что пострадает?
Обнаружение: Как мы заметим этот отказ?
Снижение риска: Как уменьшить вероятность или влияние?

Даже 5–10 минут такого разбора могут вскрыть отсутствующие проверки, логи или защитные механизмы, которые можно добавить прямо сейчас.

5. Считайте каждый баг данными, а не просто проблемой

Мышление от ошибок рассматривает баги как сигналы обратной связи о системе и процессе.

Когда вы натыкаетесь на баг, не ограничивайтесь «пофиксить и забыть». Спросите:

К какой категории отказов он относится? (логика, интеграция, требования, окружение)
Был ли у нас тест, который должен был это поймать? Если нет — добавьте.
Был ли сигнал в логах или мониторинге, который мы проигнорировали или вообще не писали?
Какая именно допущенная нами предпосылка оказалась неверной?

Затем обновите свою ментальную модель и привычки:

Если снова и снова всплывают гонки, у вас риск в области конкурентности → меняйте дизайн, чтобы минимизировать разделяемое состояние, добавляйте более детерминированные тесты.
Если доминируют интеграционные баги, стройте моки окружения и контрактные тесты раньше.
Если регулярно всплывают несогласованные требования, усиливайте проверку сценариев с заказчиками.

Со временем ваш подход «сначала ошибки» становится самоисправляющимся: каждый баг улучшает ваши будущие оценки риска.

6. Постройте лёгкие системы и привычки вокруг ошибок

Вам не нужны тяжёлые процессы. Вместо этого добавьте небольшие, повторяемые практики, которые сделают работу с ошибками рутиной.

6.1. Чек‑листы

Создайте короткие чек‑листы перед кодингом или мержем, например:

Определил ли я топ‑3 риска для этого изменения?
Есть ли хотя бы один тест, нагружающий каждую зону повышенного риска?
По логам и ошибкам из этого кода будущему инженеру будет понятно, что пошло не так?
Что будет, если зависимость медленная, недоступна или возвращает мусор?

Чек‑листы снижают зависимость от памяти и эмоций («по ощущениям, всё норм») и обеспечивают стабильность под давлением.

6.2. Пре‑морты (pre‑mortems)

Перед реализацией фичи проведите быстрый пре‑мортем:

«Представим, что эта фича в проде провалилась максимально болезненно. Что, скорее всего, пошло не так?»

Составьте список правдоподобных сценариев отказа. Затем:

Добавьте тесты, мониторинг и fallback’и конкретно под эти случаи.
При необходимости скорректируйте дизайн, если последствия слишком разрушительны.

6.3. Стандарты логирования и наблюдаемости

Сделайте так, чтобы сбои было легко увидеть и понять:

Стандартизируйте сообщения об ошибках, включайте ключевой контекст (user ID, request ID, тип операции).
Используйте подходящие уровни логирования (info/debug/warn/error), чтобы реальные проблемы не терялись.
Убедитесь, что у каждой рискованной операции есть трассируемые логи и метрики.

Цель: когда что‑то ломается, вы быстро переходите от симптома к первопричине без угадываний.

7. Делайте устойчивость полноправной целью дизайна

Ошибко‑ориентированный подход в итоге ведёт к устойчивым системам. Вместо того чтобы надеяться, что всё не упадёт, вы проектируете так, как будто сбои неизбежны.

7.1. Планируйте сбой, а не совершенство

Для каждого компонента спросите:

Какой для него грейсфул‑сбой — аккуратный, управляемый?
Может ли он деградировать, а не падать? (урезанная функциональность, кэшированные данные, запасной UI)
Как мы восстанавливаемся и самовосстанавливаемся там, где это возможно?

Примеры:

Показывать кэшированные или частичные данные, если real‑time API недоступен.
Ставить записи в очередь, если база временно не отвечает.
Использовать circuit breakers, чтобы предотвратить каскадные отказы.

7.2. Явно описывайте пути восстановления

Задокументируйте и реализуйте:

Как безопасно ретраить (идемпотентные операции, уникальные request ID).
Как откатываться или, наоборот, быстро накатывать фикс при неудачном деплое.
Как операторы могут вмешаться, используя понятные runbook’и.

Устойчивость — это не только про аптайм; это про предсказуемое, контролируемое поведение под нагрузкой и в авариях.

Вывод: пишите код, исходя из того, что сбой — норма

Планировать сессии программирования вокруг того, что сломается, — это не пессимизм, а профессиональный реализм.

Если вы:

Системно оцениваете риски заранее,
Проектируете тесты и эксперименты под самые рискованные пути,
Используете простые фреймворки управления рисками, чтобы расставлять приоритеты,
Считаете каждый баг обратной связью,
Выстраиваете лёгкие привычки и стандарты вокруг ошибок, и
Делаете устойчивость ключевой целью дизайна,

вы становитесь не тем, кто реагирует на сбои, а тем, кто управляет ими.

Вместо того чтобы удивляться, когда система падает, вы чаще сможете сказать: «Да, мы ожидали что‑то подобное — и у нас есть план».

Начинайте следующую сессию программирования не с вопроса «Что мне нужно сделать?», а с вопроса «Где всё, скорее всего, сломается — и что я с этим собираюсь сделать?».