Разработчики проверяют код, который не писали — и могут не понимать
ИИ‑кодинг, призванный облегчить разработку, оборачивается растущим давлением на инженерные команды. Авторство кода часто не определить, а код‑ревью превращается в главное «бутылочное горлышко»: фокус смещается со скорости написания на проверку, контроль и интерпретируемость. В июне 2026 года GitLab выпустил отчет об ответственности за ИИ‑код, а The New Stack разобрало его в статье
MCP для агентной коммерции: что может пойти не так
Представьте диалог c вашим любимым ИИ‑инструментом:— Найди поездку в Казань на выходные, до 20 тысяч рублей и с нормальным отелем.— Секунду, подбираю…«Подбираю» в этом диалоге — это некоторый чёрный ящик. Под ним могут скрываться воспоминания модели из обучения, попытки воспользоваться веб‑браузером, поиском в интернете. Такие обращения могут содержать различного рода погрешности.А вот чтобы это «подбираю» означало поиск по реальным ценам и наличию агент должен уметь обращаться к базе данных с билетами. Именно для этого мы вместе с командой Туту выпустили
Галлюцинации недели: Opus 5, Gemini 3.6 Flash и агент OpenAI, который взломал Hugging Face
Anthropic всю неделю ходила пострадавшей стороной в истории с дистилляцией от Moonshot и осталась единственной лабораторией, которая не подписала письмо про open weights. Совпадение? Не думаю.
416 тестов и кнопка «снести все»: где ломаются агентные проекты
Сурок: ральф-луп под --dangerously-skip-permissions У меня на ноутбуке с февраля 2026 года крутится автономный агент. Зовут Сурок (Groundhog, от известного мема). Claude Code по подписке, флаг --dangerously-skip-permissions, поверх — ральф-луп
От хаоса к порядку: как управлять техдолгом
Привет! Меня зовут Ира, я тимлид проекта по развитию чатов поддержки в компании «Совкомбанк Технологии». Уже более пяти лет я занимаюсь фронтенд‑разработкой и часто сталкивалась с проектами, где накопленный технический долг замедляет работу команды и усложняет развитие продукта. Этот опыт научил меня не просто исправлять код, а выстраивать стратегию его постепенного и безопасного улучшения без остановки основной разработки.
Лучшие модели для разработки с ИИ на 1С (бенчмарк v2)
Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3, Claude Opus 4.8, Grok 4.5, Composer 2.5, GPT 5.5, DeepSeek v4, GLM 5.2, Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5, MiniMax M2.7.Для тех, кому лень читать до конца, текущий итог:Сам бенчмарк регулярно обновляется, добавляются новые модели и оценки.
Чем вообще занимается служба безопасности GitHub?
В гитхабе прямо сейчас есть тысячи репозиториев, которые распространяют вирусы. Любой из вас может найти такие репозитории и для этого вам не нужны какие-то специальные знания. Вам достаточно воспользоваться обычным поиском на сайте гитхаба.Такие репозитории существуют уже 2 года. У гитхаба есть миллиарды долларов, служба безопасности и искусственный интелект. Почему они за 2 года не решили эту проблему?Сначала мы посмотрим на уже найденные репозитории, найдем в них одинаковые паттерны, а затем по этим паттернам найдем другие репозитории.
