Обвязку для агента сейчас собирают многие. Насмотрелся шортсов, накидал скиллов, подключил MCP, и вот ты весь обвязанный. Моя прошла эту стадию год назад и с тех пор обросла инструментами, проверками и базой знаний. Работала она безотказно, пока пользователь был один. Стоило отдать её коллегам, и она сломалась. Главной её частью оказался автор, а автора через […]
Эта статья — реинкарнация моего выступления на конфе GoCloud Tech. Если вы там были, не удивляйтесь знакомым тейкам. Уже год, а то и больше, мы живем в инфополе, где модели якобы поумнели, но то и дело что-то ломают. То они обещают изменить всю индустрию, то это раздутый пузырь и все скоро лопнет. Машины решают задачи […]
В предыдущей статье я рассказал о системе AI-агентов, которая выполняет коммерческую разработку, и объяснил, почему считаю ее архитектуру неудачной. Судя по комментариям, не меньше технической реализации читателей заинтересовала экономика: сколько стоила разработка платформы, какие расходы на эксплуатацию, как учитывалось время сотрудников и откуда вообще взялись заявленные 350 тысяч рублей.
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС. В этой статье расскажу о парадоксе, который осенью 2026 года подтверждают сразу несколько крупных исследований: AI‑инструменты и агенты ускоряют написание кода, а изменения доезжают до main не быстрее, а иногда и медленнее, чем год назад.
С AI в клиентской разработке стало выгодно делать то, что раньше технически было несложно, но экономически бессмысленно. Какой‑нибудь специфический фильтр, дополнительный экран в админке, сценарий обработки данных… Раньше смотришь на задачу и понимаешь, что руками это несколько часов работы. Клиенту функция не настолько нужна, сколько она стоит в хорошей реализации, поэтому либо от неё отказываемся, либо ищем готовый плагин, который умеет нужное и подгружает ещё семьдесят свистелок.
Так уж сложилось, что я пролетел мимо агентных систем напрочь. Я решил, что стоит восполнить этот пробел и наверстать упущенное. Чем меньше понимание — тем больше аппетит, поэтому я решил вслепую начать с амбициозной задачи — передать разработку проекта на управление агентам. Мой пыл немножко подостыл в процессе работы и я хочу поделиться первыми результатами, […]
Первые несколько дней с AI агентом легко создают ощущение, что разработку наконец‑то «сломали». Даёшь задачу, через несколько минут получаешь diff на несколько файлов, тесты и уверенный отчёт о том, что всё готово. Если мерить производительность от момента, когда ты сформулировал prompt, до появления кода, результат действительно впечатляет. Примерно через неделю я заметил другую вещь: код стал появляться заметно быстрее, а задачи не начали с той же скоростью […]
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 […]