Исследование MIT: действительно ли ИИ ускоряет работу программистов?
После опроса более 30 разработчиков, руководителей технологических компаний, аналитиков и исследователей издание MIT Technology Review выяснило, что энтузиазм некоторых из них угасает по мере того, как они сталкиваются с ограничениями технологии искусственного интеллекта.
Живая документация проекта через VS Code + Codex + Memory Bank
Пошаговая инструкция и промпты для агента OpenAI Codex — создаем актуальную документацию проекта. А заодно упрощаем для продакт-менеджеров постановку задач программистам.Для кого эта методология
Linux Foundation в 2025 года выделила на разработку ядра Linux $8,4 млн, что на $1,6 млн больше, чем в 2024 году
Организация Linux Foundation опубликовала финансовый отчёт за 2025 год. В этом году некоммерческий консорциум развития Linux получил $311,3 млн (год назад — $292,2 млн) и потратил $284.8 млн. Большая часть полученных средств приходится на пожертвования и взносы участников организации, включая крупнейшие IT‑компании. Затраты на разработку ядра Linux составили $8.4 млн, что на $1.6 млн больше
Куда расти разработчику, если найм сжимается, а ИИ развивается. Альтернативный путь развития вне найма
А правда ли найм умирает?Сразу предвидя ваши ужасы и крики, хочу заметить: я не считаю, что рынок IT мёртв и не собираюсь раздувать эту 100 раз пережёванную тему в этой статье. По моему опыту и опыту моего окружения всё вполне себе живо. Люди устраиваются с нуля на стажировки без опыта, спокойно ротируются между бигтехами, растут по грейдам и зарплате и в целом не готовятся пока к жизни под мостом. Но есть нюанс. Если смотреть не только на личные кейсы, а на сухую статистику, картинка становится чуть менее радужной. По данным hh.ru
Экспериментальная система skills в OpenAI Codex: как агент учится пользоваться инструментами
В Codex появилась экспериментальная фича — skills: декларативное описание локальных «навыков» агента с автоматическим discovery и строгими правилами применения. В статье разберём, как это работает под капотом, зачем нужно и как использовать это в своих проектах.
Лучшие практики для бизнеса из профессионального спорта. Часть 2: Скорость мышления. Элита тянется к элите
В новой части цикла статей «что взять бизнесу из профессионального спорта» (часть 0, часть 1) речь пойдет про скорость мышления и скорость принятия решений – вещь, которую я пытаюсь вдолбить рашнбизнису уже несколько лет, и очевидно, надо продолжать вдалбливание, потому что с той стороны нет ни осознания проблемы, ни попыток подхода к снаряду. А те, кто это осилили, по странному стечению обстоятельств являются либо крупным бизнесом, либо одним из лидеров в своей рыночной нише. Попутно будет разобрана далеко не всем очевидная тема
ИИ в разработке: почему иногда «в три раза быстрее» не означает «проект раньше»
Привет, Хабр!Недавно собрались с коллегами в эфире ТГ канала для разработчиков обсудить то, что сейчас волнует, кажется, каждого в индустрии — ИИ-инструменты в разработке. Не абстрактно «что думаете про ChatGPT», а конкретно: что реально работает, что нет, и почему при всём хайпе проекты не стали выходить быстрее.Получилась хорошая дискуссия с Алексеем Цыкаревым (Spectr), Виталием Поповым («Софтлайн Решения»), Ярославом Янгалычевым (ТИМ ФОРС), Романом Смирновым («Девелоника»), Олегом Елмановым (Fusion), Владиславом Кудиновым (VeAI) и мной от «Диасофта».
Мороз по коже: LLM может оценить ваш код, а ИИ-компании — использовать это в своих целях
ИИ может оценить вашу гениальность, а его владельцы использовать её в своих целяхЛичный опыт: когда ИИ оценил гениальное ноу-хау
Применение ИИ в бэкенд-разработке приложения Бургер Кинг: шаблоны, контекст и кодогенерация
Всем привет! Меня зовут Щепетков Константин, я TeamLead бэкенда мобильного приложения Бургер Кинг.
LLM — не один большой «мозг», а команда ролей. Как собрать AI-workflow в Claude Code и уйти от вайб-коддинга
Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом.Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ.В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей
