Полгода экспериментов с ИИ на митапе: RAG, AI-ревью, автотесты, агенты и автообработка счетов
Мы в Синтеке разрабатываем софт для строительства, а отрасль сейчас переживает сложный период. Когда тяжело стройке, это довольно быстро чувствуют и компании, которые делают для неё ИТ. Поэтому в начале года у нас появилась общая задача от руководства и инвесторов: пересмотреть внутренние процессы и искать способы экономить время и ресурсы без потери качества. Отдельно попросили посмотреть, где в этих процессах можно использовать нейросети и AI-агентов.
Код‑ревью в эпоху ИИ: 7 ошибок, ведущих к инцидентам
Материал подготовлен в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков».Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев и в этой статье расскажу про ревью кода, созданного ИИ, и про то, почему AI Code Review так часто не спасает. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce, преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.Типичный сценарий, который я всё чаще вижу в командах, выглядит так. Разработчик ставит задачу
Anthropic полностью переработала Code Review в Claude Code: теперь код проверяет целая команда AI-агентов
Anthropic представила обновлённую систему Code Review в Claude Code, которая заметно отличается от привычного увеличения «времени на размышление» модели. Вместо одного промпта с разной глубиной reasoning компания реализовала несколько отдельных пайплайнов проверки кода — от быстрого локального анализа до распределённого облачного ревью.
Когда pull request выглядит нормальным, но ревью на нём всё равно зависает
Поводом для этого проекта был не абстрактный интерес к AI и не желание сделать ещё один инструмент для ревью.На одном из рабочих проектов довольно быстро стало видно, что на pull request уже нельзя смотреть по старой модели. Команда начала двигаться в сторону AI-first разработки. В продукт стало прилетать больше изменений от людей с очень разной глубиной контекста: часть работала рядом с продуктом, часть приходила из смежных команд, часть собиралась с активной помощью AI. Скорость изменений выросла. А вот глубина понимания конкретной зоны у автора PR часто, наоборот, стала ниже.
Облачные модели Ollama в задачах code review — честное сравнение на примерах
С недавних пор AI-инструменты стали важной частью разработки. Такие решения, как Cursor, Codex и Claude Code позволяют разработчикам генерировать код, ускорять написание функций и автоматизировать рутинные задачи. Это существенно повышает скорость разработки. Однако у такого подхода есть и обратная сторона: код начинает появляться быстрее, чем команды успевают его качественно проверять. В результате нагрузка на процесс code review
ReVu — Open Source AI-ревьюер для ваших Pull Request
Всем привет!Недавно мы с приятелем обсуждали, как устроены рабочие процессы в бигтех-компаниях и какую роль в них уже играет ИИ. Речь в основном шла о зарубежных компаниях — у него там есть знакомые, которые делились опытом изнутри. Один из самых любопытных моментов — использование искусственного интеллекта для предварительного код-ревью в Pull Request: прежде чем коллеги возьмутся проверять изменения, PR уже анализирует ИИ и указывает на потенциальные проблемы.
Внедряем AI Code Review на GIthub: сомнительно, но окэй…
Код‑ревью — важная часть жизненного цикла разработки продукта, но давайте честно: никто не любит просматривать чужой код. Часто, разработчики делают ревью спустя рукава, но даже если это не так — человеческий фактор может сыграть злую шутку и уязвимость в коде может быть упущена. Пропущенные ошибки, уязвимости и нестабильный код могут привести к задержкам в релизе и росту технического долга. Более того, зачастую, компании имеют свои гайдлайны по оформлению code review, которые также необходимо проверять вручную.
