Качество и безопасность ПО в эпоху GenAI
Завышенное доверие к генеративному искусственному интеллекту (GenAI) усиливает проблемы владения кодом, безопасностью, bus-фактором, обучения персонала и так далее. GenAI теперь с нами, и нет смысла отказываться от его возможностей. Но важно видеть в нём инженерный инструмент — иногда опасный, — а не волшебного помощника.
Как мы за 3 дня сделали ИИ-ревьюер кода и что поняли месяц спустя
С код-ревью есть такой парадокс: все согласны, что этот процесс важен, но времени на него обычно ни у кого нет. В результате ревью часто превращается в формальность. Очевидные баги при этом ловятся, а мелкие, вроде пропуска в условиях, перепутанных знаков, забытых edge cases и т.д., могут спокойно уехать в мердж и вернуться уже в виде задач в багтрекере. В Content AI мы активно внедряем ИИ в разработку, и одна из задач, которую мы решали в этом году, — автоматизация код-ревью. В этой статье рассказываем, как одна из наших команд собрала ИИ-ревьюера, встроенного в Pull Request, и что мы поняли спустя месяц использования.
Парадокс Джевонса и будущее разработчиков: почему ИИ не сократит спрос на программистов
Если вы работаете программистом, или так или иначе задействованы в разработке ПО, или просто следите за тем, как ИИ меняет мир IT, то наверняка слышали тревожный тезис: «Скоро ИИ будет писать код лучше людей, и разработчики станут не нужны». На интуитивном уровне кажется, что если машина делает ту же работу в 8 раз быстрее, то бизнесу нужно в 8 раз меньше людей. Но экономика и история индустрии говорят об обратном — и тут очень кстати оказывается старый экономический парадокс, которому уже больше 150 лет.
После ИИ писать код руками ощущается уже не как норма
TL;DR: ИИ не заменяет инженерный контроль, но меняет базовую планку разработки. С ним проще удерживать скоуп, тесты, техническое качество и в режиме дедлайна. Главный риск - потерять ownership, поэтому уровень автономности должен зависеть от проекта, стадии и зрелости инженерного процесса.У меня есть один личный проект
Разработка будущего, или Почему AI PDLC начинается не с кода
На ЦИПР-2026 мы подписали меморандум со Сбером и СберТехом — вместе планируем развивать AI PDLC в России и проверять подход на задачах корпоративной разработки. Звучит масштабно, но сейчас всё расскажем.
Каким должен быть язык программирования, чтобы с ним хорошо работали AI-агенты
В прошлом году я впервые задумался о том, как может выглядеть будущее языков программирования теперь, когда агентная разработка становится все более заметным явлением. Сначала мне казалось, что огромный корпус уже существующего кода закрепит нынешние языки на своих местах, но теперь я начинаю думать, что верно обратное.
ИИ разработке нужны не спецификации, а полноценная трассировка требований
Начнем с вывода Это единственная часть статьи сгенерированная ИИ, чтобы вы могли понять, читать ли эту стену текста дальше. Остальное я писал своими лапками :)ИИ радикально ускоряет написание кода, но узкое место разработки - инженерный процесс и коммуникация. Чтобы пройти эти узкие места нужно:Делать ИИ частью процесса, а не «ускорителем печати».Фиксировать артефакты, правила трассировки и критерии приемки так, чтобы их можно было исследовать, проверять и связывать с кодом.
Управление программной инженерией в ERP-проектах на основе SWEBoK
Внедрение корпоративных информационных систем ведется по определенным правилам, есть три классические модели имплементации: каскадная, итерационная и спиралевидная. Также доступно множество прикладных методологий внедрения, представленных ASAP, Activate SAP, OUM, MDSS, ADM и расширяющих классические модели. Принимая во внимание то, что ERP-системы представимы коробочными программными продуктами, их имплементация преимущественно ведется на основе каскадно-ориентированных методов и с использованием знаний PMBoK .
От инженера до оператора промптов: 5 главных ошибок вайбкодинга
ВведениеЕщё пару лет назад мы могли часами зависать на StackOverflow ради одного рабочего сниппета. Сегодня всё иначе: написал комментарий, нажал Tab в Copilot или Cmd+K в Cursor — и кусок логики готов.Для этого подхода уже прижился термин — вайбкодинг (vibecoding). Это состояние, когда ты больше не печатаешь рутину руками, а ловишь флоу. Ты теперь не столько писатель кода, сколько режиссер и редактор: раздаешь промпты, рулишь архитектурой, а всю механическую работу выполняет ИИ. Делается это быстро, кайфово и без напряга.
