Как ИИ пишет весь код и самостоятельно закрывает задачи
Опыт команды, в которой ИИ пишет код и самостоятельно выполняет большинство задач, а человек проверяет результат.
Публикации
Материалов по теме: 74
Как сброс лимитов Codex помогает планировать тяжёлые задачи
Плановый сброс лимитов позволяет копить тяжёлые задачи и запускать их, когда у агента снова доступны ресурсы.
Агенты пишут больше кода, но задачи закрываются так же
Исследование 718 компаний показывает: ИИ-агенты увеличивают объём кода и нагрузку на ревью, но не ускоряют закрытие задач.
Anthropic заменила git своей системой: 30 000 мержей в день
Рост до 30 тысяч изменений в день сделал Git узким местом инфраструктуры Anthropic, и компания разработала серверную систему Scion.
Старые скиллы можно резко упрощать
Автор объясняет, как сократил многофазную AI-редакцию до одного автора и независимой проверки фактов.
Как AI-редакция из десятка агентов сократилась до одной модели
Автор рассказывает, почему редакционный процесс из 12 фаз и до 14 сессий заменили одной моделью и отдельной проверкой фактов.
Открытые модели популярнее закрытых в API
Автор разбирает популярность открытых моделей на OpenRouter и возможную роль цены, инвестиций в исследования и задержек.
Дешевеющая разработка меняет состав бэклога
AI-driven development делает экономически оправданными мелкие задачи и кастомные решения.
Вайб-кодинг и агентная разработка — разные режимы
Вайб-кодинг нужен для быстрых прототипов, а агентная разработка строится вокруг архитектуры, тестов и проверок.
Лимиты ревью-ботов на GitHub
Личный расчёт показывает, почему Codex и Copilot выгоднее для проверки pull request.
Почему агентам не нужны большие skill-наборы
Разбор CodeAlive-AI: сильным кодинг-моделям полезнее давать только отсутствующий контекст.
Почему агенту не нужны лишние подтверждения
Claude Code переходит к риск-ориентированным подтверждениям, чтобы не превращать работу с агентом в бесконечные клики «Разрешить».
Cursor как альтернатива OpenAI и Anthropic
Личный разбор Cursor: модели Grok, инфраструктура и доступность инструмента для российских пользователей.
Cursor Origin: аналог GitHub для ИИ-команд
Cursor запустил Origin — платформу для хранения кода, pull request и работы ИИ-агентов, которая синхронизируется с GitHub.
Grok 4.6: быстрая модель для Cursor CLI
Grok 4.6 сочетает качество фронтирных моделей, высокую скорость и низкую цену, поэтому подходит как быстрый ревьюер в Cursor CLI.
Программирование на русском в Markdown
ИИ-инструменты меняют программирование: код всё чаще рождается из обычного текста в Markdown-файлах.
Без конкретного плана рефакторинг — это эмоция
Запрос на рефакторинг имеет смысл только вместе с конкретным планом изменений, а не как выражение тревожности или перфекционизма.
Конкуренция AI-инструментов для разработчиков ускоряется
Релизы Grok 4.5 и GPT 5.6, а также снятие лимитов Claude Code показывают, насколько быстро обостряется конкуренция AI-инструментов.
Uber сортирует AI-правки по риску
Как Code Inbox и Risk Profiles помогают Uber удерживать поток AI-сгенерированных PR в пределах пропускной способности ревью.
Почему Markdown preview в Codex открывается по-разному
Разбор UX-особенности Codex: один и тот же .md файл может открываться как preview или как сырой markdown в зависимости от сценария.
PR-пайплайн под ИИ-агентов
Как выстроить GitHub-процесс, где Codex, Copilot, Cursor Bugbot и Claude Code Review проверяют работу друг друга.
Шаблон проектов для ИИ-агентов без конфликтов
Почему атомарная история изменений и ADR помогают Codex, Claude Code и Cursor работать в одном проекте без лишних конфликтов.
GLM-5.2 вторая в рейтинге фронтенда после Claude Fable 5
Что значит высокий результат GLM-5.2 в Code Arena и почему китайские Fable-like модели могут быстро прийти в open source.
Очередь задач в Codex работает лучше длинного промпта
Почему несколько коротких задач в очереди Codex часто дают результат лучше, чем один большой промпт.
AI-команды пишут больше кода, но есть нюанс
Первый большой замер показывает рост генерации кода с AI, но ревью, тестирование и инциденты становятся новым узким местом.
Подписки на ИИ и экономика использования
Почему подписки на ИИ кажутся очень выгодными по сравнению с API и где может быть экономика таких тарифов.
Uber сжёг годовой бюджет на ИИ-кодинг за четыре месяца
Почему перерасход бюджета на Claude Code в Uber может быть не проблемой инструмента, а следствием новой производительности.
Какой ИИ самый сильный для кода
Почему для кода важна не только модель, но и связка инструмента, режима размышлений и подготовки под конкретную модель.
Cursor Composer можно запускать в 6 раз дешевле
Как Fast и Standard режимы Cursor Composer 2.5 меняют экономику фоновых задач и почему скорость не всегда важнее цены.
Codex, Claude Code, Cursor и Antigravity сходятся в одном интерфейсе
Почему агентные инструменты из разных классов постепенно приходят к похожей структуре: сессии, чат, справочная панель, диффы и approvals.
Поиск и все материалы раздела — в общей ленте.
КОНТАКТЫ
Обсудим ИИ-трансформацию вашей компании.
Напишите через форму на сайте или напрямую в Telegram. Быстро поймём, где ИИ может дать эффект, какой формат подойдёт руководителю или команде и с чего начать.
Менторская консультация
60 000 ₽
- Диагностика процессов и задач под ИИ
- Выбор первых внедрений с понятным эффектом
- Подбор инструментов: Искра, модели, сервисы и автоматизации
- План действий на 30 / 60 / 90 дней