SkillsBench: скиллы дают реальный буст, но только если их писал человек
Исследователи сделали первый бенчмарк, который измеряет, помогают ли «скиллы» ИИ-агентам решать задачи. Его назвали SkillsBench.Skill — это, по сути, папка с инструкциями, скриптами и подсказками, которую агент читает перед тем, как приступить к задаче. Что-то вроде методички для конкретной предметной области. Такие скиллы уже активно используются в Claude Code, Gemini CLI и Codex CLI, но до сих пор никто систематически не проверял, работают ли они вообще.
Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории
Есть паттерн, который видит кажд��й, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.k-kolomeitsev/data-structure-protocolЦель в архитектуре сформулирована так:
Что такое Skills и как их использовать? (Cursor, Claude Code)
Вы наверняка ловили себя на том, что раз за разом копипастите в чат с ИИ одни и те же инструкции: «Пиши на TypeScript», «Не используй сторонние библиотеки», «Добавляй тесты». В программировании мы по сути называем это нарушением принципа DRY (Don't Repeat Yourself). Но почему мы продолжаем это делать при общении с нейросетями?В этой статье мы разберем концепцию Skills (Скиллов) - переиспользуемых «навыков» для ИИ-ассистентов, которые живут прямо в вашем репозитории и делают работу агентов предсказуемой, чистой и профессиональной.
Claude Code для продакт-менеджеров (2026): Гайд и роадмэп, который ускоряет работу
Есть ощущение, что в 2026 у продакта появился новый KPI, про который никто не говорит вслух: скорость превращения туманных идей в проверяемые прототипы и понятный план работ.
Большое интервью создателя Claude Code
Разработчик популярного ИИ-агента, предназначенного для создания кода, заявил, что в ближайшем будущем профессия программиста перестанет быть актуальной из-за автоматизации процесса написания кода с помощью искусственного интеллекта.Борис Черни, разработчик
6 инструментов для параллельного Claude Code: тестирую всё, чтобы вам не пришлось
Conductor, Crystal, Auto-Claude, Claude Squad, CCManager и Cursor 2.0 — честное сравнение с плюсами, минусами и рекомендациями по сценариям.Если некогда читать:Проблема: Один агент Claude Code — это медленно. Хочется запустить 5-7 задач параллельно, но каждый агент должен работать изолированно, не ломая код другим.Решение: Git worktrees — стандартный механизм изоляции. Вокруг него выросла целая экосистема инструментов.Кто побеждает (февраль 2026):СценарийИнструментПочему
Как устроен Codex
Подробный разбор того, как команда OpenAI Codex создаёт своего кодового агента, как его используют инженеры и что это может значить для будущего разработки ПО.Лично я проникся этим ассистентом после записи подкаста The Pragmatic Engineer с Петером Штайнбергером, создателем OpenClaw, в котором тот рассказал, что пишет весь код OpenClaw с помощью Codex. Кстати, в понедельник Петер объявил, что присоединяется к OpenAI для работы над агентами нового поколения. Это серьёзная победа для OpenAI, при этом OpenClaw остаётся независимым проектом с открытым исходным кодом. Послушайте мой подкаст с Петером
Я vs. машина
Прошёл примерно год с тех пор, как я начал активно использовать Claude Code для разработки, и, как я уже писал, это существенно изменило мои рабочие процессы. Продуктивность действительно выросла — но в основном по ощущениям, а они у меня примерно такие же надёжные, как мои эстимейты (то есть никакие, и лучше не станут). Так что я решил, что пора проверить своё чутьё абсолютно научно пуленепробиваемым способом (со статистически высокозначимой контрольной группой из меня, себя и моей собственной персоны).Эксперимент, о котором никто не просил
«Не учись на программиста» — что бы я сказал своему ребёнку в 2026-м
Мэтт Шумер написал, что мы на пороге чего-то огромного. У меня команда из 54 человек и 44 AI-агентов — и я с ним согласен.Мне 40 лет. Я руковожу IT-компанией на 80+ человек, где в AI-команде работает 54 специалиста и 44 AI-агента. Не чат-бота для поддержки — полноценных агентов, которые пишут код, находят баги, деплоят, ревьюят друг друга и спорят о лучших решениях.Если бы мой ребёнок подошёл и спросил «пап, хочу стать программистом» — я бы ответил: учись на промпт-инженера.
