От AI‑кодинга до агентной ОС: что покажем на «АстраКонф 2026»
ИИ‑ассистенты становятся частью привычного инструментария разработчика. При этом сценарии применения ИИ охватывают всё больше этапов разработки и инфраструктуры: написание кода, генерацию тестов, подготовку документации, работу с моделями и запуск ИИ‑агентов.В корпоративной среде у таких сценариев есть дополнительные требования. Код и критические данные должны оставаться внутри защищённого контура, доступ агентов к системам нужно разграничивать, критические действия — контролировать, а операции — логировать.На
Программирование с нуля бесплатно: 10 курсов, демодоступов и вебинаров — от тестировщика до ИИ и безопасности
Гайдов о том, как войти в IT, — вагон. Беда в другом: почти все ведут в платный марафон или предлагают выучить десять языков за месяц, а с главным вопросом оставляют один на один — в какую сторону двигаться и что из этого можно попробовать бесплатно.
ИИ ускорил разработчиков, но не разработку: результаты исследования 500+ команд
Данные более чем 500 инженерных организаций показывают: искусственный интеллект действительно ускоряет разработку, но одной скоростью картина не исчерпывается.Компания DX, специализирующаяся на аналитике инженерной эффективности и продуктивности разработки и вошедшая в состав Atlassian, опубликовала отчёт о влиянии ИИ на разработку по итогам II квартала 2026 года. DX работает с метриками продуктивности разработки и опыта разработчиков; её платформу используют крупные технологические и финансовые компании, включая GitHub, Airbnb, Pinterest и Morgan Stanley.
Код‑ревью в эпоху ИИ: 7 ошибок, ведущих к инцидентам
Материал подготовлен в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков».Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев и в этой статье расскажу про ревью кода, созданного ИИ, и про то, почему AI Code Review так часто не спасает. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce, преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.Типичный сценарий, который я всё чаще вижу в командах, выглядит так. Разработчик ставит задачу
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.
Код пишется быстрее, релизы выходят так же. Куда переехало бутылочное горлышко?
Ленты новостей последние пару лет носят Copilot и его друзей на руках. Кажется, что главная революция уже случилась, разработчики получили автодополнение на стероидах, генерацию функций по описанию и почти волшебство в IDE. Но есть одно «но». Если честно посмотреть на процессы, выясняется, что код у многих команд действительно стал писаться быстрее — а вот релизы выходят почти с той же скоростью, что и три года назад. Бутылочные горлышки просто переехали в другие части жизненного цикла разработки (SDLC).
Нас сломала elbow‑стрелка: как мы с братом учились проектировать продукт до кода
Мы с братом вдвоём разрабатываем WorkHub. До этого у нас не было профильного образования и опыта создания цифровых продуктов. Мы не работали внутри IT‑команд и не проходили путь от стажёра до разработчика. Возможность начать появилась во многом благодаря ИИ‑инструментам.Я, в основном, отвечаю за продуктовую документацию, проработку функций и тексты. Код мы пишем вместе. Брат сильнее влияет на общее видение продукта и занимается аналитикой. Жёсткого разделения ролей у нас нет: небольшие UX‑проблемы, разработку и проверку реализации мы часто разбираем совместно.
