Как кодинг-агенты используют инструменты, память и контекст репозитория, чтобы писать код лучше
Это перевод хорошей статьи про базу того, как устроены кодинг-ассистенты и что для них важно: что такое харнесс и харнесс-инжиниринг, в чем разница просто агентной обвязки и кодинговой, что такое компактизация и почему та же самая модель в консольке ощущается мощнее, чем просто в веб-чате. Сильного хардкора и больших откровений в ней нет, но это отличный материал для старта изучения архитектуры кодинг-ассистентов и лучшего понимания, как оно работает внутри.В этой статье я хочу разобрать общую архитектуру кодинг-агентов и агентных харнессов
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
Галлюцинации недели: Gemini 3.1 Pro, Sonnet 4.6 в бою и новый дом llama.cpp
Google бросает перчатку, Anthropic сканирует чужой код, а моделям выдают фудтраки и деньги на бизнес. Приглядимся ко всему по порядку.Google выпустил Gemini 3.1 Pro. Как обычно, мы видим красивые бенчмарки: ARC-AGI-2 вырос с 31% до 77%, SWE-Bench Verified 80,6%. По соотношению цены и заявленного качества модель очень интересная, а ещё она умеет такое.В реальной работе не всё гладко. Бывший сотрудник Google на
