AI Assisted Development или как не убить кучу времени на код-ревью агентов
Привет, Хабр! Вот и пришло время выпустить продолжение статьи про то, как мы писали свой RAG! Итак, новый поиск и индекс для нашего ИИ-ассистента
Привет, Хабр! Вот и пришло время выпустить продолжение статьи про то, как мы писали свой RAG! Итак, новый поиск и индекс для нашего ИИ-ассистента
Я регулярно использую GLM как рабочую модель — «молотилку», которой можно отдавать большой объём реализации. Смысл понятен: не каждая задача требует самой дорогой frontier-модели. Если архитектура определена, требования собраны, а результат можно проверить, основную работу должна выполнять более дешёвая модель. Для этого мы уже используем GRACE
Финишная черта проекта всё время отодвигается С искусственным интеллектом в его современном состоянии есть одна известная проблема, которая называется шумным критиком.
Объективное сравнение платформ, где инженеры‑программисты и технологические компании находят друг друга на локальном и международном удаленном рынках. Фото: Tasha Kostyuk на Unsplash
В споре о будущем программистов мне больше всего нравится момент, когда выясняется, что кто-то всё равно должен отвечать за результат. Требования сами себя не уточнят, архитектура требует головы, а последствия ошибки придётся разгребать человеку. Всё правильно. Дальше из этого почему-то следует, что за работу можно особенно не переживать.
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.
Когда основная работа над публичным API библиотек для Go, C++, Python, Rust и TypeScript была закончена, встал следующий вопрос: а как теперь удобно описывать саму архитектуру? Не только собрать первый пример, но и вносить изменения, обсуждать их на ревью, проверять корректность связей и не запутываться по мере роста проекта. В Service Architect
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 […]
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.
Развитие отечественного ПО уже нельзя обсуждать только в терминах замены зарубежных решений. Компаниям нужно находить заказчиков, развивать продукты, готовить специалистов и разбираться, где ИИ приносит пользу. Эти вопросы стали основой ИТ-форума РУССОФТ, прошедшего 24–26 сентября в Репино.