Архив рубрики ‘ai-агенты’

01
Окт
2026

Анализ AI‑Disrupt PDLC от Сбера

Для AI‑Disrupt PDLC Сбера трудно подобрать какой‑то один привычный термин. Его называют методологией разработки, но внутри одновременно находятся модель жизненного цикла, референсная архитектура, уровни автономии AI‑агентов, модель зрелости организации, платформенные практики, governance и набор количественных ориентиров. При этом многие отдельные элементы могут выглядеть знакомо: Specification‑Driven Development, IDP, Golden Paths, Policy as Code и управление автономией агентов появились не в рамках […]

Опубликовано в AI-DISRUPT PDLC, ai-native development, ai-агенты, PDLC, sdd, разработка по, сбер

читать далее
30
Сен
2026

Глаз стрекозы

Таксоно-онтологическая методология многопредметного инженерного исследования с управляемым межпредметным переносом Как собирать исследовательскую оптику, переносить конструкции между предметными областями и проверять новое с помощью ИИ Аннотация Публикую Часть I книги «Глаз стрекозы» о том, как собирать исследовательскую оптику, переносить конструкции между предметными областями и проверять новое с помощью ИИ. Полный текст книги состоит из пяти частей, […]

Опубликовано в ai-агенты, llm, бизнес-анализ с помощью нейросетей, инженерные исследования, Искусственный интеллект, межпредметный перенос, онтология, системная инженерия, таксономия, цифровая реплика

читать далее
30
Сен
2026

Крон три дня писал «код 0» и ничего не делал: пять форм тихого отказа в автоматизации

Три утра подряд мой крон отчитывался в логе: “завершено, код 0”. Три утра подряд главная работа оставалась несделанной. Лог при этом был полон жизни: цифры, счетчики, время выполнения. С отчетностью у этой системы было все в порядке, с работой — никак. Мой опыт руководителя проектов заставляет меня погрузиться глубже и задать контрольные вопросы.

Опубликовано в ai-агенты, bash, claude code, codex, cron, автоматизация, мониторинг, тихий отказ

читать далее
29
Сен
2026

Фронтенд и бэкенд работают отдельно. Как я связал их задачи через OpenSpec

Организация AI-разработки, в которой каждый разработчик работает в своей зоне, а следующая задача может использовать решения, принятые на другой стороне. Бэкенд-разработчики закончили несколько задач и влили их в develop. Фронтендер берётся за связанную часть функциональности и открывает новую сессию агента. Знакомый запрос: «Для синхронизации посмотри вот эти коммиты, потом вот это дополнение и ещё этот […]

Опубликовано в ai-агенты, backend, frontend, openspec, spec-driven development, документация, командная разработка, монорепозиторий, спецификации, управление контекстом

читать далее
25
Сен
2026

Почему AI-агент не цифровой сотрудник

Привет, Хабр! На связи Алексей Лапунов из департамента информационной безопасности и системного администрирования ТЕХНОНИКОЛЬ Диджитал. В прошлый раз мы разбирали, как анализировать сложные проблемы: почему важно не хвататься за первое попавшееся решение, а декомпозировать проблему и находить точки изменений.

Опубликовано в AI governance, ai-агенты, автоматизация процессов, бизнес-процессы, Искусственный интеллект, контроль качества, риски ai, управление AI-агентами, управление рисками, цифровой сотрудник

читать далее
24
Сен
2026

Я автоматизировал поиск работы, сделал 553 отклика за три недели и сходил на собеседования

В сентябре я начал искать работу, роль COO или CTO, или DevRel и тд. И сделал то, что делаю со всеми своими задачами: отдал рутину агентам. За три недели мои агенты нашли 10 687 вакансий в 2 204 компаниях и довели 553 отклика до кнопки «отправить». Из них мне были назначены 3 собеседования, которые я […]

Опубликовано в ai-агенты, greenhouse, job board, автоматизация откликов, найм, найм в it, поиск работы, резюме

читать далее
23
Сен
2026

Одна цифра в двух смыслах: читаю whitepaper Сбера про AI-Disrupt PDLC со своей телеметрией в руках

В мае Сбер выпустил whitepaper “AI-Disrupt PDLC” — документ о том, как перестраивать жизненный цикл разработки вокруг намерения человека. В сентябре Олег Бунин разобрал его на Хабре, отделив инженерную рамку от продуктовой витрины. Меня в этом документе зацепили числа про стоимость агентной работы, потому что у меня на диске лежит телеметрия: я веду всю работу […]

Опубликовано в AI-DISRUPT PDLC, ai-агенты, claude code, codex, кэширование промптов, мультиагентные системы, токены

читать далее
23
Сен
2026

Методология нейрослопа

А как вы смотрите на нейрокод? Нейросети с нами надолго. Даже если вдруг исчезнут OpenAI, Anthopic, Z.ai и прочие, мой личный Qwen 3.8 27B никуда не денется. Вопрос — a что с этим делать? Как разрабатывать софт в новую эпоху?

Опубликовано в ai-агенты, TDD, антипаттерны, вайбкодинг, качество кода, методология разработки, нейрослоп, память проекта, разработка в эпоху ИИ, сеть инвариантов

читать далее
17
Сен
2026

Сколько стоит месяц с AI-агентом: API против подписок

В августе 2026 я показывал своим коллегам на митапе таблицу с месячной стоимостью работы через разные модели. Через месяц открыл её снова — половина цифр уже устарела. DeepSeek ввёл пиковые тарифы, Z.ai перевёл GLM Coding Plan на кредиты, появились новые модели. Пришлось пересчитать всё заново по ценам на 16 сентября и заодно разобраться, что выгоднее: […]

Опубликовано в ai-агенты, anthropic, claude, codex, deepseek, llm, OpenAI, кэширование, подписки, стоимость

читать далее
17
Сен
2026

+240% коммитов, +30% релизов: агенты упёрлись в SDLC

В сентябре NBER опубликовал работу о влиянии AI-инструментов на разработку. Авторы сопоставили публичную активность более 500 тысяч разработчиков на GitHub с телеметрией этих инструментов. У пользователей автономных агентов оценённый накопительный эффект на число коммитов достиг 240%. На уровне проектов он составил 80%, на уровне релизов — 30%. Разрыв важнее самой большой цифры. Агент может быстро […]

Опубликовано в ai-агенты, code review, coding agents, devex, DORA, sdlc, автоматизация разработки, ИИ в разработке, производительность разработчиков, Управление разработкой

читать далее
1.234.10.12