Архив рубрики ‘ai-агенты’

Я сделал начальника AI‑офиса токсичным. Но сработал не мат, а право сказать FAIL

Я несколько раз пересобирал роль начальника в мультиагентной системе на Claude Code. Сначала мне казалось, что результат улучшился, когда я сделал начальника жёстким и разрешил ему материться на агентов. После сравнения версий boss.md вывод оказался менее смешным: вместе с характером я почти полностью переписал должностную инструкцию. Начальник получил ответственность за конечный результат, право отклонять работу и обязанность возвращать её конкретному исполнителю. […]

Agent‑Ops 0.4.0: ИИ предлагает, человек решает, программа исполняет

Привет! Я Сергей Житинский, основатель Git in Sky. Мы занимаемся эксплуатацией и технической поддержкой ИТ‑инфраструктуры. Agent‑Ops — проект открытой отраслевой методологии совместной работы инженеров и ИИ‑агентов. Мы начали разрабатывать его весной этого года и сейчас выложили первый кандидат версии 0.4.0 на GitHub и GitVerse

AI меняет центр тяжести разработки

Куда инвестировать усилия разработчику в эпоху AI? В написание кода? В тестирование? Безусловно, эти навыки остаются важными. Но всё чаще именно они становятся областью, где AI‑агенты могут заметно ускорить работу команды. Настоящее узкое место находится раньше — на этапе проектирования. Проектирование системы — одна из самых когнитивно сложных частей инженерной работы. До того как появится первая строка кода, нужно ответить на десятки вопросов: Где проходят границы […]

Если ваши разработчики используют Claude Code, вы еще не автоматизировали разработку

Что делает разработчика ценным, когда код всё лучше пишут AI‑агенты

За последний год я почти перестал писать код руками. Не буквально, конечно. Если пару строк быстрее поправить самому, я так и сделаю. Но исследования, варианты архитектуры, план реализации, тесты, миграции, разбор существующего кода и большую часть самой реализации я всё чаще отдаю агентам. Инженерной работы у меня от этого меньше не стало. Код появляется быстрее. При этом агенты уже помогают не только с реализацией. Они могут […]

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 […]

Нейросети как дофаминовая яма для взрослых

Нейросети экономят мне огромное количество времени. И одновременно я стал тратить на них огромное количество времени. Противоречия здесь нет.

Что такое нарратив категории и зачем IT-стартапу занимать нишу раньше конкурентов

Есть у IT-стартапов один странный момент. Команда может два года строить сильный продукт, собирать сложную архитектуру, искать первых пользователей и переживать бессонные ночи. А потом выйти на рынок и сказать: «Мы делаем AI-native платформу для интеллектуальной оркестрации данных». И ждать, что все сразу поймут, о чём речь. Не поймут, так как не ищут такой продукт, […]

Вы внедряете AI неправильно и что такое контекстный долг

Еще недавно главный вопрос при внедрении AI звучал примерно так: «Как это сделать?». Как подключить модель к Jira, как дать ей доступ к GitHub, как написать агента, настроить MCP, собрать workflow и заставить все это работать стабильно.

Как я настроил общий AI-harness для команды разработки на Pi

Один Git-репозиторий с контекстом всей экосистемы, skills для рабочих инструментов и два интерфейса: терминал и Telegram. Инженерная задача начинается со сбора контекста Требования находятся в таск-трекере, код — в нескольких репозиториях, история изменений и pipelines — в GitLab, ошибки — в логах и мониторинге, данные — в PostgreSQL. Обычно разработчик знает, в какой системе искать […]