Как у нас в проекте на самом деле пишется код
После прошлого поста в комментариях несколько раз возникал вопрос: а кто вообще пишет весь этот код и насколько здесь участвуют нейросети? Вопрос, в общем, закономерный. Объём того, что небольшая команда успевает одновременно разрабатывать и поддерживать, действительно довольно большой.Масштаб, о котором обычно не пишутВ прошлой статье речь шла в основном про транспортный уровень - uTLS, decoy-трафик, pacing и всё, что связано с прохождением DPI. Это удобно рассматривать как отдельную техническую задачу, но внутри проекта это только один слой.
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.
Ваш агент не тупой — ему просто неудобно
Agent Comfort: измеримое свойство среды, от которого зависит, справится кодинг агент сам или нетВ обсуждениях агентской разработки сейчас две повторяющиеся истории. Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода: с ИИ мержится почти вдвое больше PR, а время ревью выросло на 91%. Продакты и эффективные менеджеры тем временем хвастаются, что выкатывают фичи без программистов. Продакт из Meta
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.
LLM говнокодит не хуже людей. Только быстрее
Полгода назад я начал писать пет-проект практически полностью с помощью LLM-агентов. Первые недели это был чистый дофамин: фичи вылетали за вечер, я успевал за неделю столько, сколько раньше делала небольшая команда. А потом всё начало вязнуть — ровно так же, как вязнет любой проект с говнокодом. Каждая новая фича ломала две старые, агент правил код «на ощупь», а я всё больше времени тратил не на продукт, а на разгребание.
От промптов к циклам: как давать AI‑агенту проверяемые задачи
В работе с AI‑кодерами постепенно меняется формат задачи. Одного промпта часто недостаточно: агенту нужно не только выполнить разовую команду, но и повторять действия до понятного результата. Например: проверить CI, прочитать лог, внести минимальное исправление, снова запустить тест, остановиться при выполнении условий.
Как мы сократили код-ревью с двух суток до пятнадцати минут: кейс мультиагентной системы
Кейс CTO AlpinaGPT Сергея Андриянова: как из боли с код-ревью в аутсорс-команде вырос продукт Evolver, и почему мы сознательно отказались от автономных агентов в проде.В конце мая мы собирали внутреннюю мастер-встречу по AI-трансформации, и один из докладов оказался настолько содержательным, что я не могу удержаться и не пересказать его. Выступал Сергей Андриянов — наш CTO в AlpinaGPT
Как объяснить вайбкодеру, что “работает” — не значит “сделано нормально”
Привет, Хабр!Я фрилансер! ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, с недавних пор embedded. В прошлой статье я показывал, как биржу залило вайб-кодерами и как просели цены на базовые проекты. Но там я говорил про цену. А есть вопрос следующий: а код-то у них рабочий? В смысле — рабочий по-настоящему, а не «вроде запускается».Сразу дисклеймер: я каждый день работаю через Claude Code, я на них построил весь свой процесс. Именно поэтому мне интересно где у них системный предел.И я внутри этого рынка, объективности не обещаю.
AI предлагает, мержу я: почему я не даю агенту последний ход
Есть неприятная иллюзия: если модель стала сильнее, ей можно дать больше свободы. В кодинге это быстро выходит боком. Агент пишет много, уверенно, иногда даже красиво. Потом ты открываешь diff и понимаешь, что вместе с полезным кодом туда попало… ну, назовём это решениями, которые ты сам никогда бы не принял.У меня после нескольких таких заходов появилась простая граница.AI может предлагать. Мержу я.
Cloudflare: Оркестрация AI-ревью кода в промышленных масштабах
Code review (ревью кода) — отличный механизм для отлова багов и обмена знаниями, но вместе с тем это почти гарантированный способ создать «бутылочное горлышко» для всей команды разработчиков. Merge Request (MR) сутками висит в очереди, ревьюер рано или поздно отвлекается от своих задач, чтобы вникнуть в diff, оставляет пару мелких придирок к названиям переменных, автор отвечает, и цикл повторяется. В наших внутренних проектах медианное время ожидания первого ревью часто измерялось часами.
