ИИ-агент — не программист: пять наблюдений и три следствия
Вторая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Автор — Андрей Юмашев — много лет руководил разработкой и инфраструктурой, полтора года назад отдал весь код агентам. Первая статья была про путь от первых проектов до стандарта SENAR. Эта про то, чем именно агент отличается от программиста и что из этого следует для процесса.Начну со случая, после которого исчезли последние иллюзии.
Топ 15 нейросетей для учебы в 2026 году: ИИ для студентов-школьников
В последнее время я увлекся подборками инструментов, которые используют нейросети для разных задач. Уже рассмотрены сервисы для программирования, генерации текста, рерайта, создания презентаций и сжатия информации. В какой-то момент мне пришло в голову: а что если взять более широкую сферу, которая объединяет сразу несколько узких?Для меня ИИ – в первую очередь полезный инструмент, но не для того, чтобы делать все за человека. Нейросети могут как облегчить жизнь, так и усложнить ее, если полностью забить на учебу и переложить все на алгоритмы.
Контекстная амнезия: три агента, три IDE, ноль общей памяти
*превью сгенерировано в Nano Banana
Полтора года без ручного кода: почему инструкции ИИ‑агенту не заменяют инженерную дисциплину
Это первая статья из шести. Серия о том, как выстроить инженерный процесс для разработки, где весь код пишут ИИ‑агенты, а человек управляет, проверяет и отвечает за результат. Где этот процесс держит, где рвётся, и какие вопросы у меня пока без ответа.
Agent Harness: одна LLM, разные результаты — в чем секрет?
Использование кодовых агентов (Codex, Cursor, Claude Code) стало обыденностью. Внутри разных AI-агентов могут использоваться одни и те же модели, но результаты будут сильно отличаться. Например, есть мнение, что Cursor лучше и быстрее справится с написанием качественного UI, Claude Code покажет себя лучше в проектировании архитектуры приложения, а WindSurf лучше остальных создаст прототип системы. Почему одна и та же модель в разных агентах дает разный результат? Давайте разбираться.
NVIDIA захватывает AI, Cursor на китайской модели, SambaNova бьет GPU: ML‑дайджест
Мартовские анонсы показывают, куда движется AI‑инфраструктура
Как не дать knowledge base устареть
Устаревшая документация хуже, чем её отсутствие — она отравляет контекст LLM. Агент доверяет тому, что видит. Garbage in — garbage out, только garbage выглядит как аккуратный markdown.Это вторая часть серии. Первая часть —
Cursor признал: да, мы взяли за основу китайскую Kimi, а не создали Composer 2 с нуля
На этой неделе Cursor, разрабатывающая ИИ-инструменты кодинга, представила модель Composer 2, которую в своём анонсе
