Здравствуйте, я мистер Мисикс. Практические заметки о психологии вашего искина
Итак, у вас свеженькая подписка, чистая история сессий.Сначала вы действуете осторожно. Даёте маленькие задачки, придирчиво оцениваете результат. Результат не всегда бывает таким, как вы ждали. Тогда вы хмуритесь, требуете переписать. Но довольно быстро проникаетесь доверием и принимаете: «Эта штука работает». Проходят дни. Вы отдаёте всё усложняющиеся приказы: уже не функции, но целые модули, всё реже заглядываете в правки. И вот вы бросаете взгляд на экран и видите уведомление. Упал CI. Вызываете тесты, монитор заливается красным.Не первый раз. Вы привычно тянетесь к клавиатуре:
«Где новые фичи?» — Как AI-миграция легаси вернет IT-бюджет бизнесу
Наверное, каждый, кто занимался эксплуатацией и развитием корпоративных систем, знает эту бесконечную претензию от бизнеса: «Мы столько тратим на IT – а результата ноль. Новых продуктов нет. Или они появляются мучительно медленно». И бизнес по-своему прав. Если из каждого рубля, потраченного на IT, менее 20 копеек уходит на то, что видит клиент – скорость появления новых продуктов будет именно такой, какая она есть - неудовлетворительной. TL;DR~75% IT-бюджета банков – налог на legacy. Менее 20 центов из каждого IT-доллара доходят до клиента в виде новых продуктов. При стагнирующем бюджете – стремится к 5%.
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?
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
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
Реддит и Хабр
Не делайте рефакторинг как Дядя Боб (вторая редакция)
Когда я в прошлом году услышал, что Дядя Боб планирует выпустить вторую редакцию «Чистого кода», то был восхищён, а это для меня редкость. Я считал, что и первый выпуск был хорош, хотя сам читаю редко.
Джун наоборот или разоблачение главного мифа вайб-кодинга
Вчера (27 ноября) Хабр устроил «Авторский огонёк». Было очень интересно, и меня задело одно утверждение докладчика. Оно заключалось в том, что ИИ может помочь писать простые куски кода, но не работает со сложными вещами. Таким образом, большие языковые модели уподобляются программисту-джуну. Решил с утра накатать об этом статью, опираясь на свои знания и опыт в вычислительной математике (в прошлом занимался моделированием, а последние несколько лет преподаю вычислительную математику в МФТИ), оцените, что получилось. Я думаю, что это главный миф вайб-кодинга
Используем агентов LLM для миграции кода
Агенты LLM меняют подходы разработчиков к миграции кода, превращая утомительные, подверженные ошибкам рефакторинги в интеллектуальные, полуавтоматизированные рабочие процессы. В этой статье мы показываем, как с помощью агентов перенести кодовую базу Java на TypeScript, проанализировав код, спланировав шаги и выполнив изменения с учетом архитектурных особенностей и проверки на основе CI.
Искусственный интеллект в роли архитектора кода: возможности и ограничения
Автор: Денис АветисянПервое масштабное исследование показывает, как нейросети справляются с задачей рефакторинга программного кода.
Может ли искусственный интеллект заменить человека?
Если бы меня 5 лет назад об этом спросили, я бы уверенно сказал, что не сможет. Но сейчас я уже сомневаюсь в этом.Я уже 26 лет работаю в сфере ИТ и за это время написал немало кода. Месяц назад решил проверить, насколько действительно эффективен искусственный интеллект, и попробовать создать с его помощью сайт. И я его создал — точнее, создал его не я, а он. Вот результат: https://windowrepino.ru/. Я лишь ревьюил код и делал рефакторинг.
