Код под копирку: как выжить разработчику в эпоху вайб-кодеров и AI-агентов
"Я выложил библиотеку на GitHub в четверг. В пятницу её клонировал AI-агент, а в субботу конкурент запустил идентичный SaaS." Такое будущее если еще и не наступило, но уже возможно очень скоро. Мы вошли в эру «вайб-кодинга», где софт пишется по наитию промптами, а скорость копирования превысила скорость осмысления. Встаёт неудобный вопрос: если вас могут повторить за сутки, стоит ли вообще публиковать код и пытаться строить продукт?
Content AI объединила IDP и RPA в платформе ContentCapture
Компания Content AI, российский разработчик ИИ-решений для автоматизации бизнес-процессов, выпустила новую версию платформы ContentCapture, в которой объединены интеллектуальная обработка документов (IDP) и роботизация процессов (RPA). Раньше для таких задач требовались два отдельных продукта от разных вендоров; интеграция между ними увеличивала стоимость проекта на 30–50%. В новой версии оба инструмента доступны в рамках одного решения и одной лицензии.
Как мы обучили Next Edit Suggestions модель
Что такое Next Edit SuggestionsNext Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель смотрит не только на код, но и на последнюю серию правок и предсказывает следующее действие в той же логике. Образно говоря, это модель которая работает в пространстве действий и намерений программиста.В отличие от обычного автокомплита, NES:опирается на историю недавних правокработает не только под курсором, а в любом месте файламожет не только добавлять код, но и удалять и изменятьТипичные кейсы NES:
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?
От написания промптов к проектированию контекста. Или один очень обширный материал по Context Engineering
Прелюдия 1Это длиннопост, после которого, я надеюсь, у вас сформируется устойчивый фундамент по работе с контекстом и современными агентными интерфейсамиПрелюдия 2Если вы считаете, что я где то ошибся или хотите уточнить детали, то можете оставлять комменты. Все прочитаю и поправлюПрелюдия 3То, что написано ниже -- достаточно тяжелый материал, если у вас нет понимания работы агентов и того, как работают LLM, то будет тяжело. Но не бесполезно)Для начинающих у меня есть отичная статья Просто и подробно о том, как работают ChatGPT и другие GPT подобные модели. С картинками.
Я пришёл Тимлидом в новую компанию и собрал её в файлы вместо двадцати вкладок
Третья неделя в новой компании. Меня спрашивают, кто в соседней команде отвечает за конфиги админки и где лежит контракт по realtime-интеграции с витринами партнёров. Я отвечаю без открытия браузера.Не потому что гений. Просто всё это уже лежит у меня в одном каталоге, и я быстрее читаю свой файл, чем переключаюсь между Slack и Confluence.КонтекстЯ тимлид в B2B-компании с довольно типичным для продуктовой разработки обвесом: Jira, GitLab-группа с несколькими десятками подгрупп и сотней репозиториев, Confluence с кучей спецификаций по архитектуре, Slack с парой десятков активных каналов и транскрипты звонков через свою поделку.
Как я экономлю 80% контекста нейросетей при работе с логами
ПроблемаЯ разрабатываю приложение KeyRay - кроссплатформенный аналог Punto Switcher, имеющий на порядок лучшую стабильность переключения раскладки. При разработке активно использую нейросети для отладки багов. И столкнулся с неприятной проблемой: при копировании логов в чат огромная часть контекстного окна уходит впустую. Работа с логами во время разработки в паре с ИИ занимает львиную долю времени и контекста чата.
Агенты везде. Разработчики в опасности…
Содержание:А помнишь, как все начиналось?От презрения к страстиМрачная картина и точка выбораПервая конференция: взгляд со стороны управленияЖивые источники: блогерыРусское Техно: взгляд изнутри Подход Сбера: агент как сотрудник Безопасность на первом месте Кому всё это выгодноДвигаемся дальшеА помнишь, как все начиналось?
Программирование с AI-ассистентом — похороните меня под плинтусом
Наливайте кофе, насыпайте попкорн - будет познавательно и полезно.Итак, начнем с самого начала: с основ программирования и с того, что в нем еще не удалось решить современному человечеству, и мы поймем, как нам тут поможет AI и поможет ли в принципе.Halting problem - баги с нами до конца временМы пишем программы для компьютеров, которые являются той самой "машиной Тьюринга", для которой Алан Тьюринг еще в 1936 году строго доказал, что, простыми словами, "полностью проверить на наличие ошибок программу нельзя".Можно тут еще напомнить про теорему Курта Геделя
