ИИ в масштабе: как управлять внедрением, метриками и трансформацией команды из 500+ разработчиков
За год экспериментов мы выяснили, что традиционное обучение почти не повышает adoption, а количество пользователей ещё ничего не говорит о бизнес-эффекте. Агенты могут написать от 80 до 99% кода, а могут за 12 часов разрушить архитектуру проекта. Мини-команда из двух разработчиков и бизнес-эксперта с помощью ИИ может сделать интеграционный сервис так же быстро, как команда из пяти человек, но Lead Time при этом может остаться прежним.
Армия в терминале
Как coding agents превратили разработчика в диспетчера машин — и запустили гонку оркестраторов, песочниц и ИИ‑фабрик.Ещё недавно программист открывал один терминал и разговаривал с одним агентом. Затем терминалов стало пять, веток — семь, а главным дефицитом оказался уже не код, а человеческое внимание.
Get Shit Done: Кто виноват и что делать?
Как создатель главного фреймворка для кодовых агентов скомпрометировал проектВ мае 2026 года один из самых востребованных AI-инструментов для создания инженерной среды вокруг Claude Code и других кодовых агентов внезапно превратился в реальный кейс инцидента безопасности.Проект Get Shit Done (GSD), который многие разработчики считали «операционной системой для AI-агентов», оказался вовлечён в классический crypto rug pull.Создатель исчез.Токен рухнул.Сообщество срочно форкнуло проект и начало аудит безопасности кода.
Как меняется delivery, когда в команде появляются агенты
Когда LLM-интерфейсы и coding agents становятся рабочим инструментом команды, менять приходится не только инструменты, но и сам процесс поставки изменений.Команды обычно приходят к формализованному процессу поставки не из любви к процессам, а тогда, когда нужно получать предсказуемые сроки, управляемый риск и воспроизводимый результат. В серии статей на примере RuStore
Ваш CLAUDE.md делает агента тупее. Исследование на 138 репозиториях это доказало
Полгода я собирал идеальный CLAUDE.md. Вычитывал каждую строку. Добавлял секции: «используй yarn, не npm», «тесты запускай так», «структура проекта вот такая». 200 строк чистого, выстраданного контекста.А потом учёные из ETH Zurich прогнали 5694 pull request'а через четыре модели - и выяснили, что мои 200 строк увеличивают расходы на 20% и снижают success rate на 3%.Три процента. В минус.Собственно, исследованиеВ феврале 2026-го Thibaud Gloaguen, Niels Mündler, Mark Müller, Veselin Raychev и Martin Vechev опубликовали статью «Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?» Авторы из ETH Zurich и LogicStar.ai. Я нашёл её на arXiv, прочитал целиком, полез в данные.
CodeWiki Skill: как заставить AI-агента написать документацию к вашему коду
ВведениеДля coding-агентов проблема понимания существующего кода в реальных корпоративных репозиториях стоит очень остро. Приступая к каждой новой задаче, агенту нужно погрузиться в контекст: понять, что делает проект, как устроена его архитектура, где находится нужный код. Если проект не подготовлен заранее и агент вынужден разбираться самостоятельно, возникают фундаментальные ограничения:Проблема контекстного окна Проблема локального контекста - агент видит отдельные файлы, но может не понимать их роль в системе.Проблема неявных зависимостей
