Цена контекста в агентной разработке: почему bottleneck — не код, а внимание человека
Пока diff небольшой, в нас просыпается хранитель инженерной чистоты: мы спорим о нейминге, замечаем лишний пробел, обсуждаем, стоило ли выносить логику в helper, но когда правка разрастается до тысяч строк, строгость уступает другому подходу: CI зелёный, тесты прошли, код выглядит вроде неплохо - можно жать Approve.
Нейросети против открытого кода: Malus автоматизировал легальный обход лицензий
Проект Malus запустил автоматизированный сервис, использующий две изолированные группы нейросетей для переписывания библиотек с открытым исходным кодом. Технология позволяет легально удалять оригинальные лицензии и делать программное обеспечение проприетарным, решая проблему юридических рисков корпоративного сектора, которая оценивается в миллионы долларов ежегодно.«Чистая комната» как услуга
Почему они хотят избавиться от инженеров-программистов
Недавно я наткнулся на отличную статью, автор которой очень точно сформулировал то, что сейчас витает в воздухе по поводу ИИ и «смерти» нашей профессии. Мысли показались мне настолько здравыми, что я решил принести их сюда. Делюсь переводом.С некоторых пор я пытаюсь уловить настроения, стоящие за этим активным продвижением идеи об «ИИ, который пишет весь код».Не «ИИ помогает вам автодополнить функцию». Не «ИИ объясняет стек вызовов». Я имею в виду полноценную риторику:«Нам больше не понадобятся инженеры-программисты».
Ещё один архитектор правил для ИИ-агентов
Проблема, которую ощущают многие, но решают немногие.Вы запускаете Zed, Kiro, Cline, Claude Code или Qwen. Описываете задачу. Агент создаёт код. И вот он перед вами... Иногда качественный. Иногда — беспорядочная смесь чужих стандартов, случайных шаблонов и игнорирование структуры вашего проекта.Вы поправляете. Объясняете снова. Поправляете. Через час понимаете: вы тратите больше времени на управление агентом, чем на саму задачу.Знакомо?Почему агенты «тупят»Дело не в модели. Claude, GPT, Gemini, Qwen — все они достаточно "умные".Проблема в другом: У агента нет контекста вашего проекта.
Когда код начинают писать машины: что реально изменится в программировании
Кажется, мы приближаемся к моменту, когда генерация кода перестанет быть игрушкой и станет обычным инструментом разработки. Уже сейчас можно попросить модель написать API, SQL-запрос или даже кусок архитектуры сервиса. Но что будет дальше, когда такой подход станет стандартом? Изменится ли профессия разработчика или просто появится ещё один инструмент вроде IDE?В этой статье я попробую разобрать, как генерация кода может изменить сам процесс разработки. Не в теории, а с инженерной стороны: архитектура, поддержка, технический долг, debugging и то, как вообще читать код, который писал не человек.
Генерация коммитов, ручной запуск Skills и быстрые действия в чате: Veai 5.6
Работа с агентом обычно прерывается мелкими операциями: написать сообщение коммита, скопировать кусок ответа, прикрепить скриншот. В релизе Veai 5.6 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE) мы убрали часть этой рутины. Добавили генерацию коммитов из diff, быстрые действия для текста ответа, явный технический контекст запроса, ручной вызов Skills и более простой способ прикреплять изображения.Генерация сообщений коммитов
Российские IT-компании массово «нанимают» нейросотрудников
Крупные разработчики ПО фиксируют рост ёмкости команд на 30% без найма новых специалистов. Парадокс: искусственный интеллект не ускоряет проекты, но позволяет брать больше заказов теми же силами. Недавно на канале Департамент разработки состоялась дискуссия
Команды разработчиков в ИТ сокращаются втрое: рынок переживает вторую революцию
Эксперты зафиксировали радикальное изменение структуры команд в IT-компаниях: там, где раньше требовались 10–15 разработчиков, теперь справляются 4–5 специалистов. Ключевую роль в трансформации играют платформы автоматизации, low-code-инструменты и интеграция искусственного интеллекта в производственный конвейер. При этом крупнейшие мировые технологические компании экспериментируют с ещё более компактными командами.Трёхкратное сокращение — уже реальностьРоссийские IT-компании фиксируют кардинальные изменения в численности проектных команд. По данным участников
1 700 коммитов без единой строчки руками: как я построил production-приложение на Elixir силами AI
Архитектура, TDD, инциденты и уроки 4 месяцев разработки с Claude CodeВ ноябре 2025 я начал эксперимент — построить полноценное финансовое приложение, не написав ни одной строчки кода руками. Спустя 4 месяца: 1 702 коммита, 3 880 тестов, 94.83% покрытие, два серьёзных production-инцидента и работающий продукт.Моя роль — архитектор и продакт. Я задаю направление, принимаю решения, ревьюю результат. AI реализует. Код руками не пишу.
Мой плохой код — это ваша вина
Ну, не ваша, хабравчане, а ваша, создатели языков, библиотек, фреймворков итд. Но давайте не забегать вперёд.
