Архив рубрики ‘ai-разработка’

Кто сегодня разрабатывает с ИИ?

Два года назад, чтобы написать веб-приложение, нужно было знать язык программирования, фреймворк, базу данных, уметь деплоить и дебажить. Сегодня достаточно уметь сформулировать задачу. ИИ радикально снизил порог входа в разработку. Это не гипотеза – это статистика: 63% пользователей, практикующих вайбкодинг, идентифицируют себя как не-разработчики (Second Talent, 2026) Gartner прогнозирует, что к 2026 году «citizen developers» […]

Полтора года без ручного кода: почему инструкции ИИ‑агенту не заменяют инженерную дисциплину

Это первая статья из шести. Серия о том, как выстроить инженерный процесс для разработки, где весь код пишут ИИ‑агенты, а человек управляет, проверяет и отвечает за результат. Где этот процесс держит, где рвётся, и какие вопросы у меня пока без ответа.

От вайб-кодинга к вайб-охране кода: что можно делать прямо сейчас

Пока юристы спорят, можно ли считать код объектом авторского права, а идею программы охраняемой, разработчики уже несколько месяцев живут в новом мире. Мире AGENTS.md. И в этом новом мире, вероятно, вы cможете фиксировать архитектуру продукта так, что уходящая команда уже не сможет просто скопировать «вашу идею» в соседний стартап. AI-агенты не только научились превращать документ […]

Когда клиентом становится AI: как проектировать инфраструктуру для A2A-коммерции

Весь современный веб спроектирован для одного типа клиента — человека с браузером. Но когда клиентом становится AI-агент, оказывается, что большинство привычных решений работают неправильно или не работают вообще. В этой статье — разбор архитектурных проблем, которые возникают при проектировании инфраструктуры для Agent-to-Agent (A2A) взаимодействия: адресация, маршрутизация, доверие и поиск.

Я «уволил» LLM с должности «мозга» проекта. И его производительность взлетела

(…или почему будущее AI — не в увеличении контекстного окна, а в создании структурированной «памяти») Помните свой первый «вау-эффект» от LLM?

12