Исследование Jellyfish: при высоком уровне внедрения ИИ объём выпускаемого кода удваивается при сохранении качества
Платформа Jellyfish провела исследование с участием более 700 компаний, 200 тысяч инженеров и 20 млн запросов на слияние (pull requests). Он выявил, что производительность растёт, но без сильной потери качества кода.
Сложные вычисления — в минимальном объёме памяти
По закону Мура плотность транзисторов на микросхеме удваивается каждые 24 месяца. Производительность CPU, GPU, TPU и NPU растёт уже несколько десятилетий, что привело нас вплотную к задачам эмуляции мозга и Сверхинтеллекта.
Код — дешёвка. Покажи мне, как ты общаешься
TLDR; Разработка ПО в привычном нам виде, сложившаяся в течение десятков лет, уходит в прошлое. БЯМ-ассистенты для программирования фундаментальным образом изменили наше ремесло, и ещё не известно, к добру или к худу.“Слова — это дёшевка. Покажите мне код.” — Линус Торвальдс, август 2000Когда создатель Linux Линус Торвальдс отреагировал таким образом на какой-то сложный технический опус о ядре Linux
Как я пишу адекватный код с помощью ИИ
Продолжаю беседы с нашим тимлидом Дмитрием. Сегодня о том, как ИИ врывается в мир разработки и меняет процесс написания кода. Какие можно использовать подходы, чтобы этот код в итоге был адекватным?
Skaro — AI-оркестратор полного цикла разработки
Всем привет!Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.
ИИ пишет код для всего мира. Но кто его проверяет?
Code Metal привлёк $125 млн на переписывание кода оборонки с помощью ИИ. Google и Microsoft сообщают, что 25–30% нового кода генерируется ИИ. AWS перевёл 40 млн строк COBOL для Toyota. CTO Microsoft прогнозирует, что к 2030 году 95% кода будет написано ИИ. Переписывание мирового софта — не прогноз, а факт.Anthropic недавно построила C-компилятор на 100 000 строк за две недели силами параллельных ИИ-агентов — меньше чем за $20 000. Он загружает Linux, компилирует SQLite, PostgreSQL, Redis. ИИ создаёт масштабный софт с поразительной скоростью. Но может ли он доказать корректность компилятора? Пока нет. Формальную верификацию результата никто не делает.
Что будет с джунами в эпоху ИИ-кодинга?
На прошлой неделе ездил на OpenTalks.AI, и на кофе-брейке в какой-то момент заговорили про будущее джунов в эпоху ИИ-кодинга. Тема уже не новая, но какого-то понятного ответа у индустрии как будто бы и нет, даже топовые спикеры на профильных конфах и митапах часто напрямую говорят - не знаем, что делать с джунами.Если вы хотите узнать ещё больше об организации процессов ML-разработки, подписывайтесь на наш Телеграм-канал Варим ML Давайте вообще кратко вспомним, в чём проблема. До текущего момента стандартный путь разработчика или ML-инженера выглядел примерно так:
Казаться, а не быть. Как доступность входа в IT, накрутка опыта и ИИ повлияли на ценностные ориентиры новичков
Дисклеймер: все нижесказанное является личным мнением автора. Я ни в коем случае не претендую на истину в последней инстанции и могу сильно заблуждаться.
Вайбкодинг – не для гуманитариев? Юрист сделал кривой поиск по PDF и просит помощи…
Я столкнулся с простой (как мне изначально показалось – даже очень) задачкой. Мне в последнее время потребовалось часто проводить поиск в 4-х словарях. Государство мне их дало в виде пяти PDF файлов, выложенных онлайн. Это нормативные словари русского языка, слова из которых можно использовать в публичном пространстве после 1 марта 2026 г. Например, cash - можно использовать на русском как кэш, а не переводить как тайник или склад, поскольку в Словарь иностранных слов это слово уже включено. И это слово нам еще пригодится далее по тексту)
Я два месяца платил 300к человеку, который тихо скармливал мои задачи в ChatGPT
У меня небольшая продуктовая команда, 12 человек, пилим B2B-логистику. Go, React, PostgreSQL, всё на кубере. Предметка скучная снаружи, но внутри — ад: у каждого перевозчика свой API, и каждый API как будто писали в пятницу вечером. У СДЭК поле tariff_code в одном эндпоинте строка, а в другом число, я до сих пор не понимаю почему, и никто там не понимает, я спрашивал.
