Почему я выбираю Rust, даже когда код пишет ИИ
Хабр, привет, меня зовут Никита, я Rust-разработчик.Недавно прочитал на Хабре статью «Go сделали скучным — и после нейросетей это выстрелило». В ней намеренная простота Go подаётся как удачное решение, которое пригодилось ещё и при работе с нейросетями. И я задумался: некоторые возможности, которых в Go нет, мне как раз очень нравятся в Rust.Я готов потратить время на изучение языка, если потом мне удобнее разбираться в коде и спокойнее его менять. С Rust у меня получилось именно так, хотя начиналось наше знакомство довольно болезненно.
Свой ИИ‑агент по спецификации: пошагово от цели до прода
Агента сегодня можно собрать за вечер: длинный промпт, пара инструментов — и он что‑то делает. Сложности начинаются потом: поведение нельзя проверить, любая правка промпта что‑то ломает, а на вопрос «почему он так сделал?» ответа нет.В этой статье разберём, как спроектировать агента как инженерный объект: со спецификацией, тестами, ограничениями и метриками. Подход собран из Spec‑Driven Development (SDD), моделей зрелости и автономности агентов и практики команд, которые уже внедряли агентов в разработку.Для кого:
Локальный ассистент для зумов, часть 11: девять моделей проверяли мой код — кто остался и почему
Код Чароита я пишу в Claude Code. Каждое изменение до мержа читает другая модель и пишет вердикт. Такую модель я зову головой, а один прогон — кругом.За два месяца в головах побывали Codex, GLM, Gemini, DeepSeek, две локальные Qwen, MiMo, Sonnet и Opus. Вердикты Sonnet ещё перечитывает Haiku. Посредников я перебрал три: Fireworks, OpenRouter, Nebius. Ниже — кто пришёл, кто ушёл и какие замеры это решили.Зачем вообще вторая головаPR #381: гейты режима правки графа. Скрытые пути, удаление, откат, карантин, замок. Пять кругов.КругCriticalГде14исходный код
ИИ не ускоряет разработчиков. Он увеличивает разрыв между ними
Почему исследования показывают скромный эффект, а отдельные разработчики и команды ускоряются в разы за счёт AIМне больно смотреть на некоторых знакомых разработчиков. Это сильные инженеры, которым я без колебаний доверил бы архитектуру сложной системы или авральную починку прода. Но, к моему удивлению, с современными coding‑агентами уровня Claude Code или Codex многие из них до сих пор толком не работали.
Мы прошли все стадии принятия ИИ: вышел новый сезон подкаста «Свободный слот»
Помните, как в 2023 году все спорили, заменят ли нейросети инженеров? Тема дискуссионная, но сейчас, когда ИИ уже заложен в каждый процесс, вопрос ставится иначе: что делать? Как с ним жить? Мы в Авито прошли все стадии принятия сами: от скепсиса, FOMO и раздражения к первым болезненным ошибкам, и уже только потом к более-менее спокойной работе с инструментами. Своим опытом будем делиться в 4 сезоне подкаста «Свободный слот», посвященном тому, как руководители и разработчики перестраиваются под ИИ.
ИИ-ревью, или как я себя чуть не уволил
AI-ревьюер для GitLab, который проверяет не отдельный merge request, а всю задачу сразу, во всех сервисах, которые она задела. И почему для этого понадобился агент, а не анализ diff через API.
Я сказал агенту сделать ревью кода, а он пропустил в кодовую базу инъекцию. Насколько это реально и как защищаться
Чем дольше я пользуюсь ИИ агентами, тем ленивее я становлюсь. Сперва ИИ писал мне отдельные небольшие кусочки кода. Потом стал писать весь код, а я делал ревью. Затем делать ревью мне самому стало лень, и я для этого тоже стал использовать ИИ. «‑ Эй, Клод, глянь‑как вот этот пулл‑реквест, все ли там в порядке? Если да, то вмерджи». Вкалывают роботы — счастлив человек!
AI пишет код быстрее, но ревью становится тяжелее: откуда берётся когнитивный долг
TL;DRВремя на погружение в контекст теперь приходится в основном на этап ревью.Если принимать код только потому, что он работает, можно накопить долг, которого команда даже не замечает.Стоит либо снижать объём ручного ревью, либо автоматизировать повторяющиеся проверки.В разговоре с одним из клиентов об AI-разработке я услышал мнение, что ревью кода, сгенерированного агентами, создаёт огромную когнитивную нагрузку — приходится одновременно держать в голове множество деталей, чтобы понять работу и оценить её качество.
Отдал сайт ИИ‑агентам: из 111 находок аудита 25 пошли в мусор, 4 оказались выдумкой
Мой сайт ведут ИИ‑агенты. Они пишут код, правят тексты, проводят ревью, собирают и выкатывают. 207 коммитов.Я не буду рассказывать, как это ускорило работу — ускорило, это скучно и все уже слышали. Расскажу про то, о чём говорят реже: узкое место переехало с написания кода на его проверку. Агент производит правки быстрее, чем человек успевает их прочитать, и если не встроить проверку в конвейер, разница между «работает» и «выглядит как работает» перестаёт быть заметной.Две цифры для затравки:
