Методология нейрослопа
А как вы смотрите на нейрокод?Нейросети с нами надолго. Даже если вдруг исчезнут OpenAI, Anthopic, Z.ai и прочие, мой личный Qwen 3.8 27B никуда не денется. Вопрос - a что с этим делать? Как разрабатывать софт в новую эпоху?
Отдал сайт ИИ‑агентам: из 111 находок аудита 25 пошли в мусор, 4 оказались выдумкой
Мой сайт ведут ИИ‑агенты. Они пишут код, правят тексты, проводят ревью, собирают и выкатывают. 207 коммитов.Я не буду рассказывать, как это ускорило работу — ускорило, это скучно и все уже слышали. Расскажу про то, о чём говорят реже: узкое место переехало с написания кода на его проверку. Агент производит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, и если не встроить проверку в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» перестаёт быть заметной.Две цифры для затравки:
Тень стратега: как AI-агент становится продолжением человека, а не его заменой
Локальные агенты в закрытом контуре, память процесса и борьба с семантическим дрейфомБудет сделан ряд допущений, чтобы постараться сильно не уйти в детали и показать саму идею.Автор допускает, что могут быть исключительные ситуации, когда у кого-то прям всё было «супер-пупер», но он считает, что это стоит принимать к сведению, но не стоит воспринимать как единственную инструкцию к действию.Автор исходит из своего опыта решения задач/проблем, поэтому статья определённо будет субъективной.Автор не видит разницы между постановкой задачи сотруднику или агенту.
LLM не должен читать логи без ограничений: безопасный MCP-шлюз для разбора сбоев
В понедельник утром пайплайн упал. В чате уже есть три версии причины: «сеть», «база опять задумалась» и «давайте просто перезапустим». Ассистент мог бы за минуту собрать список упавших задач, показать зависимые пайплайны и выдать первую гипотезу. Но для этого ему часто отдают доступ к логам, метаданным и иногда — не будем показывать пальцем — к произвольному SQL.Так делать не стоит. Достаточно, что модель прочитает токен в логе, получит инструкцию из текста ошибки или отправит в базу слишком дорогой запрос. У инженера тут должен сработать простой вопрос: «Можно. А зачем?»
Ассемблер смыслов: от алгоритмов Маркова к кириллическому байткоду
Как естественный язык может стать мнемоническим интерфейсом для низкоуровневых вычислений.*Между человеческой мыслью и машинным кодом всегда лежала пропасть. Чтобы заставить процессор выполнить действие, мы проходим через синтаксис высокого уровня, компиляцию, линковку и виртуальные машины, но так было не всегда. В середине XX века Андрей Марков предложил нормальные алгоритмы
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.
Как пересобрать метрики команды после внедрения AI‑агентов без ложного роста velocity
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев и в этой статье расскажу про то, как пересобрать метрики инженерной команды, когда значительная часть изменений делается с участием ИИ‑агентов, а старая панель показателей начинает вводить в заблуждение. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.Ситуация такая. Вы внедрили агентов в команде, прошло два квартала. На дашборде
AI-ревьюер кода. Ирония судьбы, или С лёгким мердж-реквестом
Привет, Хабр! На связи Оля и Эрик из команды больших языковых моделей ecom.tech
