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.
Я год не писал код руками. Но я не вайбкодер — и это две разные профессии
Сразу разведём понятия, потому что на этом стоит вся статья.Я больше года не пишу код руками — всё пишет ИИ. При этом я не вайбкодер. Скромно называю себя ИИ-инженером.
Когда написание кода перестаёт быть дефицитом: опыт команды Claude Code
Материал подготовлен на основе выступления Фионы Фунг (Fiona Fung), главного инженера команды Claude Code. Ссылка на публикацию.Сегодня я наткнулся на кое-что, что показалось мне весьма ценным.Это довольно редко встречается — AI-компании вроде Claude действительно делятся мыслями и размышлениями об организационной структуре.
Эволюция клиента для Ollama: от PostgreSQL к MongoDB
«Код уже писать не надо, надо знать только цель, а код напишет себя сам». Виктор Пелевин «iPhuck 10»Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Продолжаю цикл статей о клиенте для облачного сервиса Ollama. В первой части я рассказал, как родился этот клиент, с какими трудностями пришлось столкнуться при организации стриминга, и даже оставил пасхалку.
Один промпт разросся в регламент: как я разделяю ответственность внутри AI-навыка
У меня был рабочий AI-навык для инженерных задач. Сначала он выглядел как обычная инструкция: роль, задача, формат ответа и несколько ограничений. Этого хватало, пока сценарии были короткими: посмотреть фрагмент кода, подсказать план, разобрать очевидную ошибку.Потом навык начал получать задачи сложнее. Например: “посмотри PR перед merge”. В такой фразе много скрытой работы. Нужно понять, что меняется, какие есть ограничения, где может быть риск, чем подтверждён вывод, какие замечания действительно блокируют принятие изменений, а какие остаются пожеланиями.
Alibaba опубликовала Open Code Review с реализацией гибридной архитектуры рецензирования
Alibaba представила открытую платформу Open Code Review с реализацией гибридной архитектуры рецензирования. Она включает методы проверки и возможности больших языковых моделей.
Десять лет в индустрии я писал код руками. Три месяца назад перестал
После выхода Claude Opus 4.7 стало очевидно, что агент технически быстрее меня. А 28 мая Anthropic выпустила Opus 4.8 с теми же ценами, заметно лучшим coding/agentic-скором и новой возможностью держать в голове миграции на сотни тысяч строкИ всё же расслабиться не выйдет, потому что есть нюанс: эрудиция у него принципала, а суждения джуна. Он знает двадцать способов решить задачу и ни одной причины предпочесть один другому - потому что не ему потом это поддерживать
После ИИ писать код руками ощущается уже не как норма
TL;DR: ИИ не заменяет инженерный контроль, но меняет базовую планку разработки. С ним проще удерживать скоуп, тесты, техническое качество и в режиме дедлайна. Главный риск - потерять ownership, поэтому уровень автономности должен зависеть от проекта, стадии и зрелости инженерного процесса.У меня есть один личный проект
Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст
Первая статья из цикла из трёх частей.Часть 1 — где LLM теряет межсервисный контекст и почему локальных спек недостаточно.
