Одна из самых дорогих встреч в нашем календаре выглядела совершенно обычно. Раз в неделю 20-25 человек собирались на 1,5 часа, чтобы оценить задачи. Раз за разом встреча повторялась, забирая время разработчиков и техлидов, а результат строился на уже известной команде информации: описаниях задач, истории похожих работ и прошлых оценках.

Мы отдали эту работу агенту, которого назвали Эстима. Через 1,5 месяца пилота сходимость его оценки с ручной достигла 95%. После этого встречу отменили, валидацию оставили техлидам и получили экономию около 20 человеко-дней в месяц.

Именно Эстима помогла команде поверить в практическую ценность AI. За ней появились агенты для работы с Jira, ревью кода, разработки, тестирования, аналитики и AppSec. Вместе они постепенно изменили наш PDLC.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Чернов, я старший IT-лидер направления развития IT взыскания в Альфа-Банке. В этой статье расскажу о нашем опыте перестройки производственного процесса на AI-рельсы, включая пилоты, ограничения и вопросы, на которые мы пока ищем ответы.

Одна из самых дорогих встреч в нашем календаре выглядела совершенно обычно. Раз в неделю 20-25 человек собирались на 1,5 часа, чтобы оценить задачи. Раз за разом встреча повторялась, забирая время разработчиков и техлидов, а результат строился на уже известной команде информации: описаниях задач, истории похожих работ и прошлых оценках.

Мы отдали эту работу агенту, которого назвали Эстима. Через 1,5 месяца пилота сходимость его оценки с ручной достигла 95%. После этого встречу отменили, валидацию оставили техлидам и получили экономию около 20 человеко-дней в месяц.

Именно Эстима помогла команде поверить в практическую ценность AI. За ней появились агенты для работы с Jira, ревью кода, разработки, тестирования, аналитики и AppSec. Вместе они постепенно изменили наш PDLC.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Чернов, я старший IT-лидер направления развития IT взыскания в Альфа-Банке. В этой статье расскажу о нашем опыте перестройки производственного процесса на AI-рельсы, включая пилоты, ограничения и вопросы, на которые мы пока ищем ответы.

Профессия разработчика не исчезнет. Но замена уже началась в менее кинематографичном смысле. Один человек с агентами забирает объём работы маленькой команды, а рынок перестаёт платить за медленное ручное исполнение.

Да, заголовок специально сформулирован так, чтобы разработчик захотел со мной поспорить. Я не верю, что компании однажды уволят всех программистов и заменят их одной нейронкой. Но слово «замена» можно понимать иначе. Если один сильный разработчик с агентами делает работу, для которой раньше требовались трое, двум людям на рынке придётся найти новую ценность.

Под слабым разработчиком я не имею в виду джуна или человека, который пока не знает очередной паттерн. Слабый разработчик продаёт ручное исполнение и защищает привычный процесс от изменений. Он может помнить названия всех архитектурных подходов и всё равно проиграть человеку, который быстрее понял задачу, собрал решение и доказал, что оно работает.

Вайбкодеры показывают неприятную для индустрии вещь. Над ними легко смеяться за плохой код, отсутствие тестов и сломанный прод. Но они уже поняли главное. Код стал способом решать задачу, а не сословным ритуалом.

Вайбкодер без суждения действительно наломает дров. Разработчик, который соединит инженерную глубину со скоростью агентов, поднимет планку для всех остальных.

Поэтому вопрос «заменит ли AI разработчиков» для меня закрыт. Он не отменит профессию. Он изменит объём результата, который рынок ожидает от одного человека. Тот, кто не перестроится, формально останется разработчиком, но перестанет держать уровень.

29 августа Anthropic разослала еженедельный дайджест по Claude Code. Пересказ на русском: /resume подхватывает терминальную сессию в десктопном приложении, сессию на своей машине можно запустить с телефона через Remote Control, субагенту можно дать собственную память между сессиями строкой memory в frontmatter, а /color и /rename помогают различать несколько открытых терминалов. Плюс версии 2.1.243–2.1.248: режим --restricted, автоматический баг-репорт, редактирование правил авторежима из /permissions, часовой prompt cache, zstd-сжатый бинарник CLI и починенные десктопные сессии.

Осенью 2025 исследователи показали: достаточно попросить AI-браузер «суммаризируй страницу» на подготовленном сайте — и агент вместо пересказа лезет в Gmail пользователя и отправляет данные атакующему. Без вирусов, без эксплойтов, без «скачайте файл». Просто текст на странице.

Это prompt injection — промт-инъекция. В статье: как устроен этот класс атак на пальцах, хроника громких взломов AI-браузеров за последний год со ссылками на первоисточники, и решение, которое мне собрал сам Claude Code по моему ТЗ: хук-«рубильник», отрубающий чувствительные коннекторы после того, как агент читал внешний веб. С механикой, тестами и честными ограничениями.

Привет! Я Чичев Максим, работаю руководителем разработки платформенных решений в Петрович-Тех. В этой статье хочу рассказать о том, как я прогнал три LLM трёх весовых категорий через один и тот же харнесс на агентных задачах длиной 2, 3 и 15 шагов — и почему на длинных цепочках тезис «харнесс важнее модели» перестаёт работать.

Раньше существовал естественный барьер между «мне интересно» и «я пошёл это делать». Чтобы попробовать написать музыку, нужно было хотя бы немного разобраться в DAW. Чтобы полезть в SEO, требовалось прочитать документацию, собрать инструменты, понять терминологию. Чтобы сделать сайт на WebGL, сначала неплохо было научиться оптимизировать такие сайты.

Теперь этот барьер почти исчез. И неожиданно оказалось, что это не только преимущество…

Модели и харнессы стали более совершенными, что позволяет организациям трансформировать не только то, как они производят код, но и весь жизненный цикл разработки ПО. В данной статье — перевод рекоммендаций Anthropic по организации SDLC, если вы используете сервисы Claude.

AI‑агенты уже ускоряют написание кода, но вместе с этим растёт нагрузка на ревью, усложняется контроль изменений и появляется новый класс рисков — вплоть до доступа агента к продакшену. Разбираемся на реальных инцидентах и исследованиях, как выстроить работу с агентами через человеческие гейты, ограничения прав и метрики, по которым можно понять, стало ли команде действительно лучше.

Привет, друзья! Одним из двигателей моей любви к моделям, к исследованиям и ко всему, чем я сейчас занимаюсь, является математика. Математические структуры удивительны — открыли ли мы математику или создали — слишком сложный вопрос. Я верю, что открыли и мне очень нравится наблюдать, как математика возникает в моделях.

Так появилось это исследование и так появилась карта. Задача, которую я поставила на входе "Оценить насколько воспроизводима и эквивалента в LM-моделях математика". Что получилось — смотрим в статье.

С этого материала хочу начать небольшую серию квартальных обзоров рынка конструкторов сайтов и CMS. Сервисы сейчас развиваются настолько быстро, что уследить за всеми релизами, сменой подходов и новыми технологиями становится все сложнее. Поэтому раз в несколько месяцев буду собирать наиболее заметные изменения в одном месте и смотреть не только на то, какие функции появились, но и на то, куда в целом движутся сами платформы. Этот летний дайджест будет первым выпуском такой серии.

===

Лето 2026 года оказалось довольно насыщенным для рынка конструкторов сайтов. За три месяца накопилось достаточно изменений, чтобы посмотреть уже не на отдельные функции, а на то, куда движется рынок в целом.

Если посмотреть что было сделано практически у любого мало-мальски крупного сервиса, там по-прежнему можно увидеть много привычных вещей: новые блоки, шаблоны, интеграции, SEO-настройки, локализация, формы и тд. Однако наиболее интересные релизы последних трех месяцев происходили в несколько другой плоскости.

uCoz дополнил MCP средой для запуска собственного серверного кода. Яндекс начал принимать заказы от продавцов, которым вообще не нужен собственный интернет-магазин. Framer пустил AI-агента непосредственно в canvas. Webflow начал решать вопрос не только о том, что агенту разрешить, но и как изолировать его изменения от production. WordPress продолжил собирать инфраструктуру, через которую возможностями CMS смогут пользоваться внешние AI-клиенты.

Общий знаменатель этих релизов – AI постепенно перестает быть только генератором и получает доступ к действиям внутри самой платформы.

Локальный аналог NotebookLM, фильтр от AI-slop, маршрутизатор для сотен LLM-провайдеров, агент для поиска работы, автоматический пентестер и ComfyUI. Посмотрел, что из этого действительно можно использовать, а где «бесплатно» заканчивается после git clone.

Open source не значит бесплатно.

У проекта может не быть подписки, но останутся расходы на API, Claude Code, GPU, сервер, электричество и несколько часов на настройку. Поэтому ниже не будет обещаний «восемь сервисов, за которые больше никогда не придётся платить».

Зато есть восемь любопытных проектов, которые позволяют забрать себе часть привычного AI-стека, изменить его под свои задачи и в некоторых случаях вообще убрать SaaS из цепочки.

Я настроил свою работу так, что у меня в одной среде - 6 компьютеров.

Хочу подробнее описать как у меня устроена командная работа с Claude Code

У меня шесть машин: всегда включённый десктоп, два ноутбука на Windows, два Мака и Linux-VPS. За ними работают три человека. На каждой машине свой Claude Code, свой логин.

Я сажусь за любой компьютер и пишу: «напомни, что коллега вчера делал с гейтом публикации, хочу продолжить». И продолжаю. Не спрашиваю в чате, не жду, пока передадут дела, не читаю сорок сообщений, чтобы понять, что имелось в виду. Все что делают коллеги - я вижу и апдейты по любым их сессиям могу запросить у своего клода, хотя все компьютеры\ноутбуки залогинены в разных клод код аккаунтах

Так у меня работает с июня.

Как перейти от разовых ИИ-запросов к многоразовым Agentic AI рабочим процессам в QA. Я собрал несколько практических примеров, паттернов и предостережений, которые помогут инженерам по тестированию осуществить этот переход постепенно