Claude Code появится в Slack
Anthropic запустит программного агента Claude Code в Slack, чтобы разработчики могли делегировать задачи по написанию кода непосредственно из чатов. Бета-версия функции основана на существующей интеграции Anthropic со Slack.
Как я программирую с помощью агентов
TL;DRАгент в контексте LLM — это не магия, а цикл, в котором модель по шагам вызывает инструменты (bash, git, тесты, web) и получает от них обратную связь.Такой агент умеет ориентироваться в живой кодовой базе, запускать компилятор и тесты, читать логи и документацию, поэтому генерирует и правит код куда надёжнее, чем «голая» модель в чате.
Amazon предложила своим инженерам отказаться от инструментов генерации кода сторонних компаний в пользу Kiro
Amazon предложила своим инженерам отказаться от инструментов генерации кода на базе искусственного интеллекта от сторонних компаний в пользу собственных проектов типа Kiro, который запустили в июле этого года, пишет Reuters со ссылкой на служебную записку гиганта электронной коммерции.
Пичаи: вайб-кодинг полезен, но не везде
Глава Alphabet Сундар Пичаи сравнил вайб-кодинг с ростом популярности блогов и YouTube, но предупредил, что явление не должно затрагивать критически важные системы.
Как влияет ИИ на производительность опытных разработчиков: исследование
TL;DR Провели РКИ на реальных задачах в крупных OSS-репозиториях: 16 опытных контрибьюторов, 246 задач (исправления, фичи, рефакторинг), на каждую задачу случайно разрешали/запрещали ИИ.Инструменты при «разрешено»: в основном Cursor Pro + Claude 3.5/3.7; при «запрещено» — обычная работа без генеративного ИИ.Главный итог: с ИИ задачи выполнялись в среднем на 19% дольше; качество PR сопоставимо между условиями.Перцепция расходится с данными: разработчики ожидали ускорение (~24%) и постфактум тоже считали, что ускорились (~20%).
AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
Главное за 30 секундПривет! В этой статье я расскажу о новом подходе к генерации автотестов для сложных финансовых протоколов. Мы максимально декомпозировали задачу создания тестового покрытия, разбив её на независимые шаги, каждый из которых решает конкретную проблему.Что вы узнаете:Как разбить сложную задачу автоматизации тестирования на управляемые этапыКакие проблемы возникают на каждом шаге и как их решатьПочему важно не пытаться сделать всё идеально с первого разаКак использовать AI для ускорения, но не полагаться на него полностью
Можно ли сделать мобильный интерфейс без человека. Эксперимент с ИИ. Часть 2
Сегодня UI в продукте — не просто красивая картинка. Это полноценный драйвер роста компании в борьбе за первенство. И не получается относиться к этому как «просто запили мне нормальный UI». Каждый элемент стоит денег и ресурсов разработчиков и дизайнеров. В первой части статьи мы посмотрели, как ИИ помогает менять скорость релизов с помощью Claude 4.5 и влиять на результаты бизнеса. А теперь давайте разберёмся, как это сделать с другими инструментами.
