Почему ИИ-код создаёт больше проблем, чем решает
Многие команды сейчас экспериментируют с ИИ. Ставят ИИ-инструменты и удивляются как резво растёт кодовая база. Но счастье длится недолго. Очень быстро выясняется что количество багов растёт с той же, а порой и опережающей скоростью. А аудиты, хоть ИИ и сделал их доступнее, раздувают бэклог на недели вперёд.Типичная история 2026 года. ИИ-революция случилась быстрее, чем мы осознали что произошло и что с этим делать. А главное, как выстраивать процессы разработки по-новому, чтобы удержать этот код от взрыва в продакшене.Цифры которые не сходятся
Skaro 2.0: не ещё один AI-инструмент для кода, а среда совместной работы над проектом
Ранее я уже рассказывал о Skaro (тут). С тех пор проект заметно изменился: вторая версия получилась не косметическим обновлением, а довольно глубокой переработкой самой модели работы.Поэтому сейчас хочется не просто показать список новых функций, а нормально объяснить, что такое Skaro, для чего он нужен, почему я вообще продолжаю его развивать и куда хочу вести дальше.
Код без автора
Открыл MR на ревью. 847 строк. Тесты зелёные. Линтер чистый. Покрытие 91%.Одобрил.Через два дня - баг на проде. Webhook от платёжки возвращал 500 на определённой комбинации параметров. Полез разбираться. Смотрю в код и понимаю: я не помню, почему тут именно такая логика. Открыл git blame. Коммит мой. Ну, формально мой - Claude написал, я замержил.Самое неприятное - я этот код одобрил не потому, что разобрался. А потому, что он выглядел нормально. Тесты прошли. Линтер не ругался. Я решил, что этого достаточно. Не было.211 миллионов строкGitClear проанализировали
Виды тестирования ПО: статика, динамика и 5 уровней, которые работают на практике
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про виды тестирования и лучшие практики, которые реально работают в полевых условиях.
Вайбкодь потише, пожалуйста! или Пацаны, это и раньше было легко
Итак, что мы имеем в моменте.Люди зачем-то общаются с чат-ботами, по собственной воле, менеджеры пытаются заменить программистов, а топ-менеджеры так вообще видят скорое наступление AGI.Поскольку слепо доверять продавцам лопат глупо, попробуем по фактам и аргументам разобраться что-же поменялось в мире.
Flutter-дайджест: март 2026
Март выдался… немного тише, чем февраль.Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать.Да, даже несмотря на блокировки Telegram —❌ мы никуда не уходим❌ в MAX не переезжаем✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️https://t.me/flutterpulse✍️ Лучшие статьи с ХабраМарт = много сильного продакшен-контента:
SAFe, платформенные команды и ИИ в разработке: как устроен IT в MANGO OFFICE
Почему рост IT — это не про новые команды и инструменты, а про структуру, ответственность и управление сложностью Привет, Хабр!Константин Густов, IT-бизнес-партнёр MANGO OFFICE, принял участие в подкасте «Подкаст-подкаст».В компании Константин отвечает за архитектурные решения и помогает превращать бизнес-задачи в работающие IT-продукты — от оргмодели и команд до платформ и инструментов разработки.
Испытываем подход от CEO Y Combinator — запускаем ИИ фабрику работяг на базе Claude Code
Неделю назад по сети пронеслась новость о том, что генеральный директор Y Combinator Гарри Тан с помощью ИИ Claude пишет десятки тысяч строк кода ежедневно и имеет виртуальную команду из 10+ ролей. Я решил проверить насколько это решение действительно рабочее и не является ли оно очередным хайпом. В этой статье мы разберемся, что за инструмент использует CEO Y Combinator и в чем его особенности. А также попрактикуемся в его использовании. «Серебряная пуля» которую нам предлагает Гарри Тан
Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом
“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем.
