Двухминутный прогноз отказов: предкодинговый ритуал, который предсказывает ваш следующий баг до того, как он появится

Есть момент прямо перед тем, как вы начнёте набирать новый код: задача открыта, спека перед глазами, редактор ждёт. Почти всегда мы просто ныряем в работу.

А что, если использовать эти первые 120 секунд для другого: предсказать ваш следующий баг до того, как он возникнет?

В этом и идея двухминутного прогноза отказов — маленького, структурированного «промортема», который вы проводите прямо перед кодингом. Он не заменяет тесты, ревью или инструменты. Это лёгкий ритуал, который проясняет мышление, выравнивает вас по спекам и помогает увидеть режимы отказа достаточно рано, пока их ещё дёшево чинить.

От постмортема к промортему: переворачиваем сценарий

Мы привыкли к постмортемам: что‑то сломалось в продакшене, мы разбираем инцидент, документируем корневые причины и обещаем «в следующий раз сделать лучше».

Промортем переворачивает эту идею:

Вместо вопроса «Что пошло не так?» после сбоя вы спрашиваете: «Что может пойти не так?» до начала работы.

В промортеме вы представляете, что ваш проект, фича или релиз уже провалились с треском, и придумываете все способы, как это могло произойти. Это:

• Поднимает скрытые риски
• Выводит на поверхность неверные предположения
• Поощряет честный разговор о слабых местах

Ту же идею можно применить в микромасштабе: предкодинговый промортем, который занимает две минуты.

Что такое двухминутный прогноз отказов?

Двухминутный прогноз отказов — это короткий ритуал, который вы проводите перед написанием или рефакторингом кода:

1. Представьте, что код, который вы сейчас напишете, уже сломался в продакшене.
2. Перечислите самые вероятные причины, почему так произошло.
3. Решите, какие одну–две простые вещи вы сделаете прямо сейчас, чтобы снизить эти риски.

Всё. Никаких документов, длинных митингов. Всего 120 секунд сфокусированного, структурированного пессимизма.

Эта небольшая пауза меняет подход к задаче. Вместо того чтобы думать только: «Как это заставить работать?», вы ещё и спрашиваете: «Как это может сломаться?»

Простой скрипт: как провести двухминутный прогноз отказов

Это можно делать молча, про себя, или как короткий разговор при парном / mob‑программировании. Вот конкретный скрипт, которому можно следовать.

Шаг 1: Зафиксируйтесь на спецификации (30 секунд)

Прежде чем представлять провал, нужно понимать, как выглядит успех.

Спросите себя:

• Что именно должен делать этот код? (входы, выходы, ограничения)
• Какие есть edge‑кейсы? (пустые списки, null, тайм-ауты, огромные payload’ы)
• Какие предположения я делаю о других системах или данных?

Если спека размыта — это первый красный флаг. Написать или уточнить короткую спецификацию (пусть даже пару строк в тикете или docstring) — значит дать себе опорную точку для прогноза отказов.

Нет понятной спеки → нет понятного способа предсказать или обнаружить отказ.

Шаг 2: Представьте, что всё уже сломалось (45 секунд)

Теперь предположите, что ваш новый код уехал в прод и вызвал реальную проблему: потерю данных, некорректный результат, просадку по производительности или поломанный пользовательский сценарий.

Спросите:

• Где всего вероятнее это сломается?
  • Валидация входных данных?
  • Граничные условия (off‑by‑one, ошибки индексов)?
  • Конкурентный доступ и гонки?
  • Точки интеграции (API, базы данных, очереди)?
  • Обработка ошибок и ретраи?
• Какой баг был бы самым стыдным или дорогим?
• Что будущий постмортем назвал бы корневой причиной?

Запишите (или просто запомните) 3–5 наиболее вероятных сценариев отказа. Не пытайтесь охватить всё — важна скорость. Нужен реализм, а не идеальность.

Шаг 3: Выберите дешёвые защиты (45 секунд)

Для каждого вероятного отказа быстро спросите себя:

• Какое минимальное действие я могу сделать сейчас, чтобы снизить этот риск?

Типичные ответы:

• Добавить или расширить unit‑тест под конкретный edge‑кейс
• Добавить guard‑выражение или валидацию входных данных
• Использовать проверенный, безопасный паттерн вместо «умного хакa»
• Оставить комментарий или TODO, фиксирующий риск, который сейчас не успеваете устранить
• Отметить что‑то для прицельного code review (например: «проверьте особенно логику работы с датами»)

Выберите одно–два действия, которые сделаете немедленно. Держите объём маленьким — если ритуал станет тяжёлым, вы перестанете его делать.

Почему соглашения по коду и линтеры помогают закрепить прогнозы

Прогноз отказов работает ровно настолько, насколько вы доводите его до практики. Здесь особенно полезны код‑конвенции и автоматизированные инструменты.

Когда вы прогнозируете такие сценарии, как:

• «Кто‑то забудет обработать null здесь»
• «У нас будут разные форматы дат между модулями»
• «Эта функция разрастётся в нечитаемый комбайн»

Часто можно нейтрализовать их, зафиксировав соглашения, либо:

• Вручную через code review: ревьюеры проверяют код по понятному, согласованному чек‑листу стиля и надёжности.
• Автоматически через инструменты: линтеры и форматтеры (ESLint, Pylint, Prettier, Checkstyle и др.) ловят низкоуровневые несоответствия и анти‑паттерны.

Соглашения и линтеры превращают ваш прогноз из списка пожеланий в системную страховку.

Вместо того чтобы надеяться, что люди запомнят только что обдуманные риски, вы:

• Кодифицируете их в виде правил, и
• Автоматизируете контроль там, где это возможно.

Это резко снижает вероятность того, что предсказанные вами отказы действительно произойдут.

Спецификации: карта для вашего прогноза

Ваш двухминутный прогноз опирается на вопрос:

«Отказ относительно чего?»

Если у вас нет чёткой спецификации, вы либо:

• Прогнозируете мелкие, несущественные отказы, или
• Пропускаете важные рассогласования между ожиданиями и поведением.

Чёткая, минимальная программная спецификация — это даже что‑то вроде:

• Короткий список типов входов и ограничений
• Таблица примеров: вход → ожидаемый выход
• Правила поведения (например: «Если API недоступно, кэшировать последнее известное значение 5 минут»)

даёт вам конкретную цель. Теперь можно спрашивать:

• «Где эта спека двусмысленна?»
• «Где мой код может от неё отклониться?»
• «Какое правило спеки проще всего случайно нарушить?»

Эти вопросы — сердце эффективного прогноза отказов.

Люди и машины: прогноз багов до компиляции

Современные инструменты разработки всё больше играют роль автоматизированных напарников в вашем промортеме:

• IntelliCode, GitHub Copilot и подобные инструменты подсказывают паттерны на основе огромных кодовых баз. Они неявно кодируют то, что обычно работает, и порой подсвечивают то, что выглядит подозрительно.
• Статический анализ и инспекции IDE находят шаблоны, ведущие к багам (обращения к null, неиспользуемые переменные, странные сравнения) ещё до компиляции или запуска тестов.

Думайте об этих инструментах как об автоматических участниках вашего двухминутного прогноза. Они:

• Выделяют места, где другие разработчики исторически ошибались
• Указывают на рискованные конструкции прямо во время набора кода

Ваша задача — объединить обратную связь от инструментов с человеческим суждением:

• Использовать прогноз, чтобы понять, где нужно притормозить и подумать глубже
• Использовать инструменты, чтобы в масштабе ловить механические и низкоуровневые проблемы

Вместе вы получаете более ранний и более богатый взгляд на потенциальные отказы.

Как внедрить это в реальных командах: легко, а не бюрократично

В промышленной разработке всё, что звучит как «новый процесс», само по себе риск. Не замедлит ли это нас? Не забьют ли на это через два спринта?

Ключ в том, чтобы сделать прогноз отказов лёгким и встроенным:

• Добавьте один пункт в чек‑лист definition of ready или шаблон pull request:
  • «Сделан ли 2‑минутный прогноз отказов? Укажите топ‑3 риска.»
• Используйте его как стартовый вопрос в code review:
  • «Какие вероятные отказы вы выделили до кодинга? Мы их адресовали?»
• Включите его в парное программирование:
  • Потратьте первые 2 минуты сессии на совместный прогноз на доске или в общем документе.

Стандарты вроде ISO 29110, нацеленные на очень небольшие организации, прямо ценят лёгкие улучшения процессов — простые, малозатратные шаги, которые повышают предсказуемость и качество без бумажной волокиты.

Двухминутный прогноз отказов — отличный пример:

• Он структурированный, повторяемый и его легко обучать
• Даёт дисциплину и чувствительность к рискам
• Органично вписывается в lean и agile‑подходы

Вы получаете зрелость процессов без тяжёлой церемониальности.

Всё вместе: пример микро‑ритуала

Вот как это может выглядеть на практике для разработчика, который берёт новый тикет.

1. Уточнить спеки (30 с):

   • «Я пишу функцию, которая считает скидки. Входы: тип клиента, сумма корзины, купоны. Выход: финальная цена. Правила: никаких отрицательных сумм, правила для VIP перекрывают купоны.»

2. Спрогнозировать отказы (45 с):

   • «Наиболее вероятные отказы: неправильное округление, пропуск edge‑кейса, когда сумма равна нулю, конфликт правил между VIP и купонами, проблемы с производительностью, если функция часто вызывается в цикле.»

3. Запланировать защиты (45 с):

   • Добавить unit‑тесты для нулевой суммы и максимальной скидки
   • Явно зафиксировать приоритет в комментариях и тестах (VIP > купоны)
   • Использовать уже существующий utility для работы с деньгами/decimal вместо самописного решения
   • В описании PR отметить: «Проверьте, пожалуйста, логику приоритета скидок»

4. Подкрепить инструментами и соглашениями:

   • Полагаться на линтер/форматтер, чтобы сохранить единый стиль
   • Пустить статический анализ в ход, чтобы поймать необработанные ветки

Вы только что инвестировали две минуты, чтобы направить несколько часов работы в более безопасное русло.

Заключение: сделайте прогноз отказов привычкой, а не геройским подвигом

Большинство багов рождаются не от недостатка интеллекта, а от недостатка осознанного предвосхищения проблем.

Добавляя двухминутный прогноз отказов перед началом кодинга, вы:

• Превращаете размытые опасения в конкретные, реализуемые риски
• Жёстче привязываете свою работу к понятным спецификациям
• Используете код‑конвенции и инструменты, чтобы уменьшить повторяющиеся отказы
• Встраиваете реальную работу с рисками даже в самые загруженные промышленные процессы

Вам не нужен новый комитет, тяжеловесный процесс или толстый том процедур. Вам нужны всего 120 секунд честного пессимизма и готовность действовать по итогам.

В следующий раз, когда вы открываете редактор для новой задачи, сделайте паузу. Перед первой строкой кода спросите себя:

«Если это уже сломалось в продакшене, что пошло не так — и что я могу сделать прямо сейчас, чтобы этого не произошло?»

А потом начинайте печатать — с надеждой, что будущие постмортемы станут немного менее болезненными.