RU

Как превратить Cursor в долговременную память проекта: LLM Wiki, QMD и Cursor CLI

Большой контекст в Cursor спасает ровно до тех пор, пока проект живёт дольше одного чата: требования, SQL-гипотезы и причины отброшенных решений быс…

cursorcursor clillm wikiqmdmcpcoding agentsragлокальные llmбаза знанийуправление контекстом
Habr
RU

Мы искали, куда coding agents тратят токены. Дело оказалось не в промптах

Мы много разрабатываем с помощью coding agents: веб-приложения, MCP-серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше…

coding agentsllmmcpоптимизация токеновai-разработкаcontext engineeringai агентыnode.jsdevtoolsтестирование
Habr
RU

Экономика клиентской разработки с AI

С AI в клиентской разработке стало выгодно делать то, что раньше технически было несложно, но экономически бессмысленно. Ка…

AIИИ-агентыAI-разработкаcoding agentsклиентская разработкавеб-разработкаразработка ПОLLMавтоматизация разработкиэкономика разработки
Habr
RU

LLMSignal #003 — А что если агенту вообще не нужно генерировать текст, чтобы выбрать следующее действие

Исследователи Stanford Hazy Research представили CLM-8B - Contrastive Language Model , открытую 8B-модель для быстрых решений внутри агентных систем…

Contrastive Language Modellocal LLMAI agentscoding agentsSystem 1contrastive learningInfoNCEDeepSWETerminal-Benchinference.
Habr
RU

Агент пишет быстрее, команда релизит медленнее: 30 дней с coding agent на реальном проекте

Первые несколько дней с AI агентом легко создают ощущение, что разработку наконец-то «сломали». Даёшь задачу, через несколько минут получаешь diff н…

ИИ-агентыcoding agentsразработка ПОbackendPythonкод-ревьютехнический долгавтоматизация разработкиDORAMETR
Habr
RU

Подключил локальную Gemma к Codex, чтобы экономить лимит. На простой задаче расход вырос вдвое

У меня MacBook Pro 16 2019 года: шестиядерный Intel Core i7, 16 ГБ оперативной памяти и Radeon Pro 5300M с 4 ГБ VRAM. На нём уже стояли Ollama, gemm…

CodexOllamaGemma 3локальные LLMMCPcoding agentsMacBook Pro Intelбенчмарк LLM.
Habr
RU

Codebase Intelligence для агента: строим «dev tool будущего» и сразу тестируем на Rails монолите в 3,5M+ строк

Сгенерированная картинка для привлечения внимания. Промпт: «Продемонстрируй, что всё новое — это хорошо забытое старое» (нет) За последний год инстр…

coding agentsMCPсемантический поискRAGRuby on Railsграф вызововтехдолгQdrantOllamaCodebase Intellegence
Habr
RU

+240% коммитов, +30% релизов: агенты упёрлись в SDLC

NBER в недавнем исследовании оценил накопительный эффект AI-инструментов: до 240% больше коммитов, но лишь 30% больше релизов. LinkedIn тем временем…

AI-агентыcoding agentsSDLCИИ в разработкеуправление разработкойcode reviewпроизводительность разработчиковавтоматизация разработкиDORADevEx
Habr
RU

SKILL.state в coding-агентах: меньше истории, но не всегда меньше работы

Кейс по мотивам исследования SKILL.state: немного инженерии контекста, бенчмарков и графиков. Эксперименты с памятью coding-агентов в OpenCode и Cod…

SKILL.stateLLMAI-агентыcoding agentsпамять агентовуправление контекстомOpenCodeCodexбенчмаркиэкономия токенов
Habr
RU

Что делает разработчика ценным, когда код всё лучше пишут AI‑агенты

За последний год я стал гораздо меньше писать код руками и гораздо больше отдавать AI‑агентам: реализацию, тесты, исследование кодовой базы, по…

ai-агентыsoftware engineeringcoding agentsразработка поинженерные решенияai-assisted development
Habr
RU

ИИ в масштабе: как управлять внедрением, метриками и трансформацией команды из 500+ разработчиков

За год экспериментов мы выяснили, что традиционное обучение почти не повышает adoption, а количество пользователей ещё ничего не говорит о бизнес-эф…

agentic engineeringai-агентыllmcoding agentsai adoptionии в разработкетрансформация разработкиавтономная разработкаразработка поинженерные метрики
Habr
RU

Армия в терминале

Как coding agents превратили разработчика в диспетчера машин — и запустили гонку оркестраторов, песочниц и ИИ‑фабрик. Ещё недавно программист открыв…

coding agentsAI-агентыClaude Codegit worktreetmuxоркестрация агентовмультиагентные системыпесочницыmicroVMModel Context Protocol
Habr
RU

ИИ пишет код, а кто инженерит ИИ?

Как отличить инжениринг AI-систем от применения ИИ в разработке и почему coding agents в 2026 году требуют больше контроля, тестов и архитектурных г…

SE for AIAI for SEагентная программная инженерияcoding agentsMLOpsLLMOpsAI governanceуправление рисками ИИ