ИИ‑агенту недостаточно правил: как мы передаём ему инженерный опыт
Сначала нам советовали подробно задавать правила в промпте. Промпты росли и постепенно превращались в:Ты опытный программист. Пиши хороший код. Плохой код не пиши.Потом появился следующий рецепт: сначала подготовьте подробную документацию, а уже затем поручите агенту писать код. В результате люди начали сначала генерировать агентом документацию, а потом тем же агентом — код по этой документации. Между человеком и кодом просто появился ещё один слой сгенерированного текста.
Разработчик 2.0. Следующий уровень абстракции
Что теперь программирует настоящий программист?Вы открываете задачу и пишете одну строку:Добавь идемпотентность в API создания заказа.Через некоторое время перед вами diff в незнакомом репозитории. Изменены обработчик API, модель данных, тесты и документация. Все проверки проходят. При этом вы не написали ни одной строки кода.
ИИ-Автопилот: поток принятых задач вырос в тринадцать раз
В первой части я рассказал, как из ручного копипаста тикетов в консоль агента вырос ИИ-Автопилот — полный конвейер от YouTrack до проверки в живом 2D/3D GUI. По ощущениям всё летало: бэклог таял, в SVN постоянно появлялись коммиты, пользователи едва успевали проверять готовые задачи.Вот только «по ощущениям» — это ровно та валюта, в которой посчитано большинство статей про ИИ-агентов, и доверия к ней у меня немного. Любая активная система выглядит продуктивной: что-то постоянно собирается, коммитится, переписывается. Отличить эффективность от активности можно только замером.
Объявлена программа CIO CAMP 2026: как компании переводят ИИ из пилотов в рабочие процессы
INFOSTART CIO CAMP 2026 пройдет 14–15 августа в Санкт-Петербурге. Деловая программа первого дня посвящена практическим вопросам корпоративного внедрения искусственного интеллекта: от изменения операционной модели компании до инфраструктуры, безопасности, разработки агентов и оценки затрат.
Код пишется быстрее, релизы выходят так же. Куда переехало бутылочное горлышко?
Ленты новостей последние пару лет носят Copilot и его друзей на руках. Кажется, что главная революция уже случилась, разработчики получили автодополнение на стероидах, генерацию функций по описанию и почти волшебство в IDE. Но есть одно «но». Если честно посмотреть на процессы, выясняется, что код у многих команд действительно стал писаться быстрее — а вот релизы выходят почти с той же скоростью, что и три года назад. Бутылочные горлышки просто переехали в другие части жизненного цикла разработки (SDLC).
ИИ-Автопилот: замкнутый цикл разработки на C++ — от тикета до проверки в живом GUI
Привет, Хабр. Расскажу, как я собрал ИИ-Автопилот — замкнутый цикл разработки, где задача входит тикетом в YouTrack, а выходит GUI-проверенным исправлением в продукте. Агент разбирается в задаче, правит C+±код, собирает, идёт в живой интерфейс нашего геофизического приложения, проверяет там результат — и закрывает тикет ответом человеку в YouTrack. Дальше расскажу, как оно выросло и где людям всё ещё есть чем заняться.
Наш ИИ-агент не закрыл ни одной боевой задачи. И это лучшее, что с ним случилось
Наши аналитики почти перестали писать SQL руками и ходить к разработчикам с вопросом «а как работает эта фича». Сделал это инструмент, который мы строили для другого: он должен был сам закрывать задачи разработки. С исходной целью он провалился, и провалился интересно. Расскажу, где именно.Почему вообще взялись
1002 хендоффа за 60 дней: как я собрал шину координации для 12 Claude-агентов
Шестьдесят дней назад я держал всю координацию своего SaaS в голове. Двенадцать вкладок Claude Code, в каждой своя роль: техлид, аналитик, тестировщик, медиабайер. Я переключался между ними и был единственным местом, где эти вкладки узнавали друг о друге.Сейчас в очереди 1002 задачи, из них 954 закрыты. Медиана от постановки до закрытия составляет 47 минут. Вся координация умещается в 600 строк Python на стандартной библиотеке и один markdown-файл.
JetBrains добавляет командное управление ИИ-инструментами для разработки
JetBrains объявила о запуске JetBrains AI for Teams and Organizations — набора возможностей для команд и компаний, которые уже используют ИИ в разработке, но сталкиваются с разрозненными инструментами, контекстами и расходами.Идея не в том, чтобы заставить всех разработчиков перейти на один ИИ-инструмент. Напротив, JetBrains делает ставку на более гибкую модель: разработчики продолжают работать в привычных IDE, терминальных агентах и внешних сервисах, а организация получает общий слой управления, контекста, политик и аналитики.Зачем это нужно
Как я построил систему, внутри которой AI пишет код [Сгенерировано]
Последние полгода я почти не пишу код руками. И, пожалуй, это лучшее изменение в моём процессе разработки за последние годы.Нет, я не перестал быть разработчиком. Просто моя работа изменилась. Раньше большую часть времени я писал код сам. Теперь я проектирую инженерную систему, внутри которой этот код пишет AI. Моя задача — не объяснить модели, что нужно сделать, а создать среду, в которой она физически не сможет принять неправильное решение.В этой статье я покажу, как устроена моя система разработки и почему именно такой подход позволяет использовать AI в реальных проектах без потери качества.Вы узнаете:
