Как пересобрать метрики команды после внедрения AI‑агентов без ложного роста velocity
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев и в этой статье расскажу про то, как пересобрать метрики инженерной команды, когда значительная часть изменений делается с участием ИИ‑агентов, а старая панель показателей начинает вводить в заблуждение. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.Ситуация такая. Вы внедрили агентов в команде, прошло два квартала. На дашборде
Почему автоматизация рутины стала актуальной темой
Пять минут на ручной пинг, десять — на поиск релизного чек‑листа, еще день — на MR, о котором все забыли. По отдельности это мелочи. Вместе — заметная часть time‑to‑market.Привет! Меня зовут Шухрат Ерматов, сейчас работаю в Ви.Tech — ИТ‑дочке ВсеИнструменты.Расскажу про микроавтоматизации: небольшие скрипты и уведомления, которые снимают рутину вокруг разработки. Без отдельной платформы, проекта на квартал и попытки сразу сделать идеально. Внутри — десять сценариев, которые крутятся у нас, их экономика и критерий, по которому мы решаем, что автоматизировать, а что оставить руками.
Пересмотрел свое отношение к Obsidian когда сделал второй мозг на 219 тысяч файлов
Уже полтора года я строю себе цифрового двойника: базу знаний, где лежит вся моя жизнь за десять лет, и агента, который этой базой пользуется вместо меня.Начинал я как все, со связки Obsidian и Claude.Первые свои выводы начал делать после того, как загружено было 219 353 файла. Я не знаю как для вас, но для меня Obsidian теперь - это просто программа для просмотра, а не то что я раньше про него думал. Вся ценность всего этого массива моих данных - в трёх вещах: обычные текстовые файлы на диске, ссылки, перелинковки между ними и агент, который читает и пишет их напрямую.Как это у меня устроено сейчас и сколько токенов на это потрачено
Кто вырастит будущих сеньоров, если код теперь пишет AI?
Почему генерация ускоряет результат, но не гарантирует рост инженера?
От закрытого.NET‑шлюза до Java-Kubernetes за 11 часов: production‑кейс агентной разработки
Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.
OpenAI расторгает контракт с Cursor после приобретения Anysphere компанией SpaceX
В июне текущего года космическая компания SpaceX приобрела стартап Anysphere, разработавший редактор кода на искусственном интеллекте Cursor. Теперь OpenAI объявила о расторжении контракта по предоставлению языковых моделей Cursor.
ИИ в 1С, инфраструктура и цифровизация: что будет на Петербургском цифровом хабе
3 сентября в Санкт-Петербурге пройдет Петербургский цифровой хаб 2026. Программу уже утвердили: за один день на площадке соберут несколько ИТ-треков, прямые встречи заказчиков и поставщиков решений, а также сессию Инфостарта об искусственном интеллекте в 1С.
OpenAI разрабатывает «постоянно работающего» ИИ‑агента
OpenAI тестирует режим «постоянной работы» для ИИ‑агента Codex, который позволит ему работать до тех пор, пока его явно не переведут в «спящий режим». ТакжеИИ будет заблаговременно планировать последующие задачи в разных сессиях, используя предыдущие взаимодействия и знания о пользователе.
Одна среда на шесть компьютеров вместо командной подписки Claude Code
Я настроил свою работу так, что у меня в одной среде - 6 компьютеров.Хочу подробнее описать как у меня устроена командная работа с Claude CodeУ меня шесть машин: всегда включённый десктоп, два ноутбука на Windows, два Мака и Linux-VPS. За ними работают три человека. На каждой машине свой Claude Code, свой логин.
