AI Makes Me Hate

AI-First ≠ просто использование AI

Прочитал статью CTO CREAO - компании из 25 человек, которая перестроила весь инженерный процесс вокруг AI-агентов. 99% продакшен-кода пишет AI. Фичу шипят утром, A/B тестят к обеду, убивают к вечеру если данные не сходятся, и выкатывают улучшенную версию до конца дня. Раньше такой цикл занимал 6 недель‼️
Ключевая мысль: AI-first - это не ”добавить Copilot в IDE”
Это перепроектирование процессов, архитектуры и оргструктуры вокруг того, что AI - основной билдер, а люди дают направление и суждение.

OpenAI опубликовали этот концепт в феврале и назвали его:
Harness engineering

Что они сделали:
- Стянули всё в монорепо, чтобы агент видел всю кодовую базу
- Построили 6-фазный CI/CD
- Три параллельных AI-ревью с Claude Code на каждый PR (качество, безопасность, зависимости)
- Self-healing loop: каждое утро агент анализирует ошибки в проде, кластеризует, создаёт тикеты с диагнозом, а после фикса сам проверяет и закрывает
- Каждая фича за feature flag с kill switch

Результат: 3–8 деплоев в день. Раньше за две недели не было ни одного релиза.
Самое интересное - оргструктура. Остаётся 1–2 архитектора, которые строят систему и настраивают AI. Все остальные - операторы: AI находит баг, создаёт тикет, предлагает решение, человек валидирует и аппрувит фикс. Джуны адаптировались быстрее сеньоров - у них нет десяти лет привычек, которые нужно переучивать.

Я в Додо вижу ровно то же самое. Внедряем AI-инструменты: Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini и упираемся не в возможности моделей, а в текущие процессы.
Спринты, ревью-циклы, ручной QA, регресс - всё это становится боттлнеком, когда реализация фичи занимает часы, а не недели. AI даёт 10–20% буста, но структурного сдвига не происходит, пока не меняешь сам процесс. И это самое сложное, потому что менять процессы и оргструктуру на порядок труднее, чем подключить ещё один инструмент.

Статья длинная, но стоит прочитать целиком, там много конкретики про стек, пайплайн и человеческую сторону перехода.

Ссылка

Как занять последнее место в соревновании агентов

Сегодня я принял участие в сорвеновании по разработке агентов BITGN-PAC1 от @llm_under_hood. И занял последнее место в локальном лидерборде в Белграде. Мой слон правильно решил 9/104 задач. Как прийти к успеху, как я:

Первый ключ к успеху – тайминг. У меня была довольно тяжелая неделя и я добрался до того чтобы запилить первую версию агента в ночь с четверга на пятницу. А это, если что, соревнование, где заранее открыт тестовый датасет и вы упорно пилите агента пару недель до соревнования, а на самом мероприятии запускаете их на продовом датасете.

Второй ключ к успеху – запустить агента как джина с указанием в плане "выбить 43/43 тестового датасета". Утром пятницы у меня был готов "агент" выбивающий 43/43. Но было две проблемы:
1. там не было ни одного вызова LLM
2. Выбивал он их регулярками на датасете который он скачал, чтобы быстрее итерироваться

Третий ключ к успеху – незнакомая архитектура. Помните я писал про RLM и pi? Я подумал что соревнование – отличный повод опробовать на практике штуку, с которой я раньше не работал. У меня не было достаточно опыта, чтобы хорошо описать архитектуру и времени, чтобы много итерироваться. Например, только сегодня я обнаружил, что агент всё время пытается решить задачу за один проход, игнорируя точки останова, которые я ему дал чтобы исследовать проблему и потом уже придумывать алгоритм решения.

Четвертый ключ к успеху – отсутствие инструментов наблюдения и мониторинга, что же там агент делает на самом деле, какие тулы вызывает и где спотыкается. Это я всё сделал в день соревнования и только тогда смог найти своим взглядом баг выше.

Что я сделаю по-другому, когда буду принимать участие в следующем соревновании:
- начну сильно заранее и высвобожу под это больше времени
- сразу накидаю репортилку в которой будет удобно смотреть процесс и результаты
- запущу как можно быстрее версию которую просто сделает нейронка как ей понравится
- посмотрю на репорты и выведу ключевые идеи на основании которых выброшу всё и перепишу на v2
- на основе тестового датасета попрошу нагенерировать дополнительных кейсов
- дальше итеративно буду улучшать агента, отслеживая генерализацию, чтобы не было оверфита на тестовых задачах

Ещё один классный инсайт от одного из участников Виталия – поговорить с агентом на тему "как мыслить о такой задаче". Заметапромптить самого себя, так сказать. Это бы помогло подсветить заранее риски, возможные проблемы и, например, указать мне на тот факт, что задачи можно сабмитить на платформу параллельными воркерами.

Spec Driven Development в iOS

Продолжаем ликбез по современным практикам работы с аи. Пока мы тут спали придумали еще один вид программирования, но который мне начинает нравится.

Весь фокус с кода сейчас уходит. Помните, что систем дизайн стал важен, а инженеры перестали изучать одну платформу и стали снова фулл стэками?

Теперь важно не только как ты хорошо дизайнишь систему, но и как ты ее описываешь. В каких-нибудь неповоротливых финтехах, где одна задача разделена на 10 человек, это делают бизнес или тех аналитики. Но во многих быстро развивающихся компаниях это давно делают разрабы.

Spec-Driven Development — это подход, где ты сначала подробно описываешь, что именно нужно построить (спецификацию), а уже потом на её основе генерируется или пишется код

Как это полезно iOS разработчику?

Раньше большинство спек писались формально и быстро устаревали. Поэтому многие компании считали что отдельные аналитики для спек это лишняя и ненужная трата.

Но с аи теперь каждый разраб может легко заменить эту роль.

Например, это идеально подходит для описания DTO, API, зафиксированных поведений и тестов.

Полезные статьи:
- Inside Spec-Driven Development: What GitHub’s Spec Kit Makes Possible For AI-assisted Engineering
- фреймворк для SpecPulse

как создать аккаунт в Claude, если ты в России

меня уже не раз спрашивали, потому что возникают проблемы:
— не принимает российский номер телефона
— не проходит оплата
— банит без VPN

собрала инструкцию, что именно я использую, и как обхожу каждый из этих блоков

реакт, если полезно 😇
#ии

Вышел Cursor 3 — и это теперь полноценная среда для управления ИИ-агентами! 🤩

Cursor окончательно уходит от идеи AI-IDE к оркестрации агентами. Что поменялось:

— можно запускать сколько угодно агентов локально, по SSH, в облаке;
— работать сразу в нескольких репах и окружениях;
— облачные агенты умеют самостоятельно создавать демо и скриншоты своих действий;
— при этом остаётся полноценный редактор, когда он нужен;

С днем, когда мы официально стали менеджерами 🥂

АИ для мобильных инженеров | Алексей Гладков feat Лев Бондаренко

Заколабились тут с @mobiledevnews про вашу любимую тему. В этом видео попытались без лишней воды и теории разобрать реальные практические советы для iOS и Android разработчиков. Много кода и сетапа.

Поговорим про:

🟣как эффективно работать мобильному инженеру сегодня
🟣какие AI-инструменты реально помогают в работе
🟣заменит ли искусственный интеллект программистов
🟣в каких задачах AI уже справляется лучше человека, а где пока сильно уступает
🟣как меняется роль разработчика в 2026 году

Также Лёша покажет свой рабочий сетап для AI-инженеринга и расскажет, как ему удаётся вести сразу 5 проектов практически без прямого участия в коде.

Если ты разработчик или хочешь понять, куда движется индустрия — это видео точно для тебя.

https://youtu.be/hXlXqywgptM

🔎 Нейроревью: разбор полётов

На связи Александр Денисов, ведущий разработчик в команде Браузера.

В прошлом посте мы выложили ревью от нейросети на проект exhale. Пришло время расставить точки над i и прокомментировать результат.

Что хорошего в AI-ревью:

🟠 Разносторонний анализ

В отличие от человека, у нейросети нет недосыпа, дедлайнов и перерывов. Поэтому она будет смотреть на код с разных сторон: и в целом, и в деталях.

🟠 Экспертность во многих областях

Мало кто может похвастаться обширными знаниями во всех технологиях, поэтому разработчики всегда ищут баланс между широтой и глубиной своих навыков. Но для машины это не проблема: когда нейросеть встречает в коде технологию XXXKit, она с большой вероятностью уже что-то про неё знает.

🟠 Ценные советы

Например, нейросеть подскажет тщательнее тестировать работу со звуком и realtime-события. Начинающему разработчику не всегда очевидно, в каких местах (вероятнее всего) раскиданы грабли в коде.

В чём AI не заменит человека:

🟠 Контекст ревью

Человек может держать его в своей голове и подстраиваться: для студенческого проекта и боевого кода в крупной IT-компании требования будут разными. Я, например, не буду советовать опытным разработчикам, что почитать, чтобы поглубже разобраться в той или иной теме.

Нейросеть «из коробки» этого не понимает. Вероятно, она может выдать хороший результат, если в промпте явно указать свои ожидания и пожелания для ревью. Но это потребует нескольких итераций, времени и, возможно, денег.

🟠 Приоритизация

Опытный разработчик не отдаёт равный приоритет разным аспектам кода. Какие-то проблемы он будет подсвечивать сразу как более критичные, а другие — просто как пожелания для улучшений.

А нейросети, по моим ощущениям, сложно выделить ключевые замечания и советы. Конечно, это зависит от многих факторов, но с приоритизацией профессиональные разработчики в целом справляются лучше.

🟰 Так насколько нейроревью полезно?

В его использовании есть смысл. Особенно если рядом нет опытных коллег, которые готовы оперативно посмотреть ваш код.

Возможность подогнать поведение нейросети под особенности проекта, доуточнить вопросы, проверить гипотезы и вести с ней осмысленный диалог — настоящая киллер-фича этой технологии. Я бы многое отдал за такое на старте своей карьеры.

🎲 Посмотреть все выпуски нашего спецпроекта «Разбор кода» можно здесь.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Mobile
📹 @YandexforMobile

Claude теперь ваш главный продакт-менеджер — на GitHub вышел огромный набор из 100+ агентских навыков и команд, которые превращают нейронку в сурового CPO 😊

Это полноценная «операционка» для принятия решений. Под капот зашили проверенные фреймворки от Марти Кагана, Терезы Торрес и Альберто Савойи.

Вместо простыней текста вы получаете жесткую структуру — нейронка сама маппит допущения, строит деревья решений и ведет вас по шагам от стратегии до лонча. Скиллы подгружаются автоматически, как только Клод видит контекст задачи.

Оказывается, PM не только задает два вечных вопроса 😭

Короче, мой дружище Артём Мухин, который сейчас активно влетает в DevEx в Майкрософт сел такой и сделал для нас с вами офигенную историю: гайд по разработке с помощью Клод кода.

Я по гайду пробежался и он прямо топовый!


Короче, «налетай, торопись, раскупай»

Upd Поддержать автора можно по ссылке

Кулинарные советы от создателя Claude Code, Бориса Черного

Он рассказывает, как его разрабы используют Claude Code

1️⃣ Делайте больше параллельно.
- 3–5 git worktrees одновременно, в каждом из них своя сессия Claude Code.
- коллеги также называют свои рабочие деревья и настраивают алиасы в терминале (`za`, zb, `zc`), чтобы переключаться между ними одним нажатием клавиши.

2️⃣ Plan mode
- один Claude Code (CC) пишет план, а затем второй в роли Staff-инженера проверяет его.
- как только что то идёт не так, ребята из команды сразу возвращаются в режим планирования и переделывают всё заново
- просите CC зайти в plan mode для этапов проверки кода

3️⃣ Инвестируйте в свой `CLAUDE.md`.
- «обнови свой CLAUDE.md, чтобы не повторять эту ошибку снова» после каждого исправления
- редактируйте CLAUDE.md со временем
- один инженер просит Claude вести папку с заметками для каждой задачи/проекта, обновляя её после каждого PR. Затем они просто ссылаются на неё в CLAUDE.md.

4️⃣ Создавайте свои skills и фиксируйте их в git.
— если вы делаете что-то чаще одного раза в день, превратите это в навык или команду.
— создайте команду /techdebt и запускайте её в конце каждой сессии, чтобы найти и вычистить дублирующийся код.
— настройте команду, которая синхронизирует данные из Slack, GDrive, Asana и GitHub за 7 дней в один дамп контекста.
— создавайте агентов в стиле «аналитика данных», которые пишут dbt-модели, проводят ревью кода и тестируют изменения.

5️⃣ Claude сам исправляет большинство багов.
– включите Slack MCP, вставьте тред с багом из Slack в Claude и просто скажите «fix». Переключение контекста больше не требуется.
- «иди исправь упавшие тесты CI»
– натравливайте Claude на логи Docker для поиска проблем в распределенных системах — он на удивление хорош в этом.

6️⃣ Прокачивайте промптинг.
- «погоняй меня по этим изменениям и не делай PR, пока я не пройду твой тест». Пусть Claude будет вашим ревьюером.
– «докажи мне, что это работает», и пусть Claude сравнит поведение основной ветки (`main`) и вашей ветки с фичей.
– после посредственного исправления скажите: «Зная всё, что ты знаешь сейчас, выбрось это и внедри по-настоящему элегантное решение».
– пишите подробные спецификации и убирайте двусмысленность перед передачей работы. Чем конкретнее вы будете, тем лучше будет результат.

7️⃣ Настройка терминала и окружения.
- команда использует ghostty
- используйте /statusline, чтобы настроить статус-бар: пусть он всегда показывает загрузку контекста и текущую ветку git.
- используйте голосовой ввод

8️⃣ Используйте субагентов.
– передавайте отдельные задачи субагентам, чтобы контекстное окно вашего основного агента оставалось чистым и сфокусированным.
- направляйте запросы на разрешения (permissions) к Opus 4.5 через хук — пусть он сканирует их на предмет атак и автоматически одобряет безопасные.

9️⃣ Используйте Claude для данных и аналитики.
– bq CLI для получения и анализа метрик «на лету».
У команды есть skill для BigQuery, и все используют его для аналитических запросов прямо внутри Claude Code. Это работает для любой базы данных, у которой есть CLI, MCP или API.

1️⃣0️⃣ Обучение с Claude.
– включите стиль вывода «Explanatory» или «Learning» в /config, чтобы Claude объяснял причины своих изменений.
– попросите Claude создать визуальную HTML-презентацию, объясняющую незнакомый код.
– просите Claude рисовать ASCII-диаграммы новых протоколов и кодовых баз, чтобы помочь вам их понять.
– создайте навык для обучения по методу интервальных повторений: вы объясняете свое понимание, Claude задает уточняющие вопросы, чтобы заполнить пробелы, и сохраняет результат.

#ai_coding@the_ai_architect

Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!