От workslop к реальной пользе: как я выбрал и настроил ИИ-агента для Go-разработки (инструкции, конфиги, рекомендации)
За последние десять лет инструменты разработки существенно ускорили мою работу, но не изменили её сути: до недавних пор я тратил большую часть рабочего времени на написание кода и тестов. Но я смог это изменить, когда начал активно осваивать возможности ИИ.Меня зовут Александр Зайцев. Я Go-разработчик в команде Delivery компании «Флант» и работаю над werf и Deckhouse Delivery Kit (DevSecOps). В этой статье я:расскажу, как переводил свою работу на ИИ-рельсы и с какими вызовами столкнулся на этом пути;
Настроил ИИ-агента прямо в редакторе Zed: подключил Gemini и gopls, чтобы агент понимал код и реально помогал писать
За последние десять лет инструменты разработки существенно ускорили мою работу, но не изменили её сути: до недавних пор я тратил большую часть рабочего времени на написание кода и тестов. Но я смог это изменить, когда начал активно осваивать возможности ИИ.Меня зовут Александр Зайцев. Я Go-разработчик в команде Delivery компании «Флант» и работаю над werf и Deckhouse Delivery Kit (DevSecOps). В этой статье я:расскажу, как переводил свою работу на ИИ-рельсы и с какими вызовами столкнулся на этом пути;
Арифметика резкого повышения продуктивности: почему «рост на 40%» — это почти всегда неправда?
Почему громкие обещания, касающиеся роста продуктивности труда, чаще всего не дают ожидаемых результатов? Может, что-то сильно не в порядке с теми программными продуктами, применение которых должно приводить к улучшениям? А может — сами числа скрывают какую-то тайну?
Как мы обучили Next Edit Suggestions модель
Что такое Next Edit SuggestionsNext Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель смотрит не только на код, но и на последнюю серию правок и предсказывает следующее действие в той же логике. Образно говоря, это модель которая работает в пространстве действий и намерений программиста.В отличие от обычного автокомплита, NES:опирается на историю недавних правокработает не только под курсором, а в любом месте файламожет не только добавлять код, но и удалять и изменятьТипичные кейсы NES:
Mode collapse в авто-блоге: четыре пятницы подряд LLM приносила нам один и тот же «спорный вопрос про ИИ»
Это история про открытый креативный промпт к LLM, оставленный без присмотра. Через месяц он превратил пятничную рубрику нашего блога в гимнастику парафразов одного и того же тезиса. Поймал я это не на первой пятнице и даже не на второй: каждая отдельная статья сама по себе выглядела нормально. На четвёртой стало очевидно.
Senior на бумаге, Junior в рантайме: как я тестировал локальные LLM на 120B параметров в Greenfield-проекте
Недавно я задался вопросом: можно ли организовать полноценный agent dev loop (то есть, цикл разработки агентов), используя только локальные модели? Идея заманчивая — гонять агента по задачам бесконечно, не оглядываясь на счета от OpenAI или Anthropic и не переживая за утечку кода.Чтобы проверить это, я выделил кластер и столкнул лбами три тяжеловеса из мира open source. Спойлер: архитектурно они все — Senior‑разработчики, но когда дело доходит до docker-compose up, начинаются проблемы.
Как не потратить два миллиарда на код, который придется выбросить
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сахаров, я директор по работе с партнерами в «Диасофт». Последние пять лет мы строим экосистему Digital Q - набор low-code платформ для enterprise-разработки в микросервисной архитектуре. Внутри у нас около двух тысяч разработчиков, и мы на собственном опыте знаем, что бывает, когда каждая вторая команда изобретает велосипед.
Быстро, дешево, качественно. Теперь одновременно, но есть нюанс
Меня зовут Александр Сахаров, я директор по партнерствам в компании Диасофт. И тезис, с которого начну, довольно дерзкий: старый айтишный треугольник «быстро, дешево, качественно, выберите два» в 2026 году можно закрывать. Правда, с одним условием, о котором почему-то практически не говорят.На днях мы собрались с коллегами обсудить мифы вокруг искусственного интеллекта. Поговорили про AGI и массовые увольнения из-за внедрения ИИ, но с определенной долей скепсиса. И вот почему. Дело в том, что по свежим данным 56 процентов CIO в мире за последний год не получили от ИИ ни роста выручки, ни снижения затрат. Удивлены?
