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 […]
Всем привет! Меня зовут Олеся, я руковожу отделом процессов и технологических стандартов ИТ на Московской Бирже. Сегодня хочу поделиться опытом, который мы накопили при построении единой производственной системы SDLC (Software Development Life Cycle), включающей три компании Группы MOEX. Это была не просто бюрократическая задача по написанию инструкций, а сложный инженерный и организационный вызов для нас! Материал будет полезен CIO, руководителям ИТ‑подразделений и […]
В теории программной инженерии есть разные модели жизненного цикла ПО. Обычно их делят на жёсткие и гибкие. Основные жёсткие — водопадная, водопадная с промежуточным контролем (водоворот), V-образная. Основные гибкие — инкрементальная, итеративная, итеративно-инкрементальная,
Статья — сокращенный вариант от оригинала рассылки The Human Loop.
В первой части статьи мы пришли к выводу, что само использование ИИ не ускоряет инженерную систему. Можно вырастить использование LLM-инструментов в принципе (MAU LLM), потом использование кодинг-агентов (MAU API) и всё равно не увидеть изменений в Lead Time, Throughput и Defect Rate. Проблема в том, что локальное ускорение быстро упирается в остальной процесс. Один человек […]
ИИ в разработке сейчас внедряют почти все. Кто-то подключает чат, кто-то раздаёт доступ к кодинг-агентам, а кто-то обучает свои модели. На графиках пользователи и активность растут, инженеры пробуют инструменты и привыкают к новой реальности, но при проверке метрик очень часто выясняется, что работать ничего быстрее не стало.
Порезали и собрали для вашего удобства все материалы блиц-докладов со второго митапа сообщества Devhands AI Club. У нас было 6 мини-докладов (по 7 мин на доклад): «ACP как база для агентской автоматизации» Алексей Самойлов, Techlead в Fastronome «Системный дизайн через AI-скиллы и MCP: от требований до архитектурного решения» Виталий Юшкевич, Lead engineer в Pugofka «Опыт […]
Сергей Гордейчик Расширенная версия моего кейноута на ISC.AI 2026 в Пекине. Фреймворк и инструмент открыты — берите, ломайте и присылайте мне, что найдёте. Фреймворк:
Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS использовала внутренний AI-инструмент Kira для ускорения работы. Kira предложила джуниорам сценарий: переразверни продакшн-слой. Инженеры согласились. Следующие шесть часов весь AWS не работал. После разбора полётов компания объявила новое правило: финальный апрув на изменения, предложенные агентом, должен давать сениор-инженер.