Как мы создавали AI-агента, с которым теперь сами разрабатываем продукты
Еще недавно вопрос о том, какой метод использовать для обработки коллекции, мог отправить разработчика в документацию, на Stack Overflow или обсуждения на Хабре. В удачный день там находился ответ. В менее удачный — обсуждение архитектуры проекта, квалификации автора и целесообразности его существования в профессии... Где-то между этими темами обычно прятались нужные три строчки кода.Затем появились ИИ-чаты, которые можно было использовать как «продвинутый поисковик»: уточнять детали, показывать код, обсуждать варианты реализации. Заодно можно было попросить придумать имя методу, пока тот не стал processDataFinalReallyFinal.
Глубоководье ИИ инженерии
Привет, Хабр!Меня зовут Егор Козельский. Около двенадцати лет я занимаюсь инженерией, в основном графикой и платформенными решениями. Последние годы я много работаю с ИИ-агентами в коммерческой и личной разработке и хочу поделиться опытом: какие проблемы у меня возникали, как я их решал и что в итоге получилось.Первая статья на тему организации работы с агентами была без конкретики и без технического уклона. Здесь уже покажу, как эта система устроена и что в ней изменилось.Небольшое введениеЕсли вы тоже работаете с агентами, многое из этого вам наверняка знакомо:
Экономим токены Claude Code с помощью принципов Event Loop
Последние месяцы я делаю фичи в Claude Code не одним агентом, а командой: ведущий режет работу на задачи, кодеры пишут, рецензент смотрит, проверяющие принимают. Сначала это был чужой плагин, в который я коммитил свои улучшения, потом свой. После каждой серии прогонов я что-то в нём дорабатывал.
Код-ревью в эпоху ИИ: как агенты меняют проверку кода
Изменения в процессе ревью я остро ощущаю на себе прямо сейчас. Самих PR-ов стало больше и они стали гораздо длиннее, потому что LLM позволяет сразу писать кучу тестов, обновлять документацию и делать ещё много вспомогательной работы. Это накладывает свой отпечаток на мою работу: приходится ревьюить гораздо больше кода и качество этого процесса постепенно снижается с усталостью. Каждый последующий аппрув я ставлю с меньшей уверенностью.
Локальный ассистент для зумов, часть 11: девять моделей проверяли мой код — кто остался и почему
Код Чароита я пишу в Claude Code. Каждое изменение до мержа читает другая модель и пишет вердикт. Такую модель я зову головой, а один прогон — кругом.За два месяца в головах побывали Codex, GLM, Gemini, DeepSeek, две локальные Qwen, MiMo, Sonnet и Opus. Вердикты Sonnet ещё перечитывает Haiku. Посредников я перебрал три: Fireworks, OpenRouter, Nebius. Ниже — кто пришёл, кто ушёл и какие замеры это решили.Зачем вообще вторая головаPR #381: гейты режима правки графа. Скрытые пути, удаление, откат, карантин, замок. Пять кругов.КругCriticalГде14исходный код
Правила для агентов тоже становятся legacy-кодом
Проверка и сокращение инструкций для агентовКак Cockroach Labs сокращала инструкции
800 тысяч строк кода: как ИИ-агенты переписывали движок Copilot
GitHub переписал движок своего ИИ-помощника Copilot. Получилось 832 378 строк нового кода, не считая тестов. Большинство кода написали ИИ-агенты, а руководил переносом инженер Microsoft Стивен Тауб при поддержке коллег. Перенос шел с мая по август, пока команда продолжала развивать продукт.Задача была вполне приземленная: сделать помощника быстрее при запуске, сократить расход памяти и упростить его встраивание в другие программы. Переписывали программную оболочку вокруг нейросети: она передает ей запросы, дает доступ к инструментам и следит за ходом работы. Саму модель ИИ здесь не меняли.
ИИ-ревью, или как я себя чуть не уволил
AI-ревьюер для GitLab, который проверяет не отдельный merge request, а всю задачу сразу, во всех сервисах, которые она задела. И почему для этого понадобился агент, а не анализ diff через API.
Как перестать ревьюить правки, о которых никто не просил
С приходом ИИ‑агентов в разработку, кода стало больше, а вместе с ним и шума. Пулреквесты растут, держать агента в рамках задачи становится сложнее, а через голову человека проходит всё больше кода. Ревью превращается в основную нагрузку и зелёные цифры добавленных строк в заголовке начинают напрягать ещё до того, как его откроешь.Типичная картина: пулреквест на небольшую фичу, а в нём правки в десятке файлов, которые к задаче не относятся. По отдельности они могут быть полезными, но вместе они превращают пулреквест в солянку.Проблема: агент видит больше, чем успевает сделать
