Amplicode – ускоряем разработку на Spring

Для кого мы пишем документацию? Речь про документацию о некой технологии, которую мы разрабатываем. Само собой, мы пишем ее для разработчика. Ну, так было раньше.

Думаю, что всем уже многократно приходила мысль, что сейчас мы скорее пишем ее для ИИ, потому что, ну бросьте, какой разработчик пойдет читать доку, если за него код пишет этот самый ИИ? В лучшем случае, мы попросим ИИ эту доку за нас почитать.

Тем не менее, ИИ часто факапит и может уйти в какие-то очень страшные дебри, начать декомпилировать джарки!, чтобы выяснить, как же все таки сделать X используя Y.

И вот мне в голову пришла интересная (ну это вам судить, насколько интересная) мысль. В обиход прочно вошла такая штука как Skills. Они бывают очень разные: для красивого UI, для изменения стилистики общения AI-агента, есть даже специальные для написания кода на Spring.

Отсюда вопрос: "А почему Skill не может одновременно выполнять функцию документации для человека и документации для ИИ?". Вообще очень даже может. Они же почти одинаковые по структуре.

И это невероятная возможность для получения обратной связи и улучшения продукта! Представьте, у вас в Skill есть скрипт под названием ask_developer, который автоматически отправляет вам запрос в случае, если агент не нашел способ решения своей проблемы.

Запрос сохранится в общем пуле, и автор библиотеки его разберет и обновит Skill. В моменте это, конечно, не поможет агенту, но сильно сократит цикл обратной связи!

Кто готов запустить стартапчик, где агенты будут отвечать друг другу?)

⚡️ Spring Agent Toolkit: ультимативный набор для вашего AI-агента

Последние несколько недель мы рассказывали про Spring Skills и даже показывали их на прямой трансляции.

Набор Skills для разработки на Spring можно использовать отдельно, но они также входят в состав Spring Agent Toolkit.

Помимо Skills, в Toolkit есть Spring MCP — сервер, который отдаёт агенту структурированную информацию о проекте прямо из IDE: бины, сущности, эндпоинты, зависимости.

Отдельное спасибо экспертам Spring АйО — ребята помогали собирать обратную связь и советовали, какие Skills нужны разработчикам в первую очередь. В будущем набор будет пополняться совместно с экспертами из индустрии.

📚 Подробнее про Spring Agent Toolkit читайте в новой статье на Хабр: https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1034688/

🧠 Сила не только в модели: зачем Skills AI-агентам

По данным SkillsBench — первого бенчмарка, который системно измеряет, как Agent Skills влияют на качество работы агентов, — Skills в среднем улучшают результат на 16.2 процентного пункта на 84 задачах из 11 доменов. В числе авторов — исследователи из Stanford, Carnegie Mellon, UC Berkeley и других организаций.

Claude Haiku 4.5 со Skills набрал 27.7% против 22.0% у Opus 4.5 без них!

Маленькая и дешёвая модель обошла флагман просто потому что знала, что именно ей нужно делать.

Это работает в обе стороны: если у тебя Haiku или локальная модель, skills могут помочь компенсировать разницу в интеллекте. Для миллионеров, использующих Opus на повседневке, со Skills прирост ещё больше (+23.3%).

Сейчас мы как раз занимаемся разработкой Spring Skills. Один из скиллов называется spring-explore.

Зачем он?

Перед задачами, где нужно сначала разобраться в проекте, этот skill помогает агенту собрать первичный контекст о Spring Boot-приложении. Прежде чем браться за задачу, агент должен понять контекст: стек, модульную структуру, доменные сущности, репозитории, сервисы, DTO, мапперы и REST-слой. Потому что без явного сценария модели исследуют проект хаотично: лезут не туда, смотрят лишнее, тратят время, токены и tool calls на всё подряд.

Внутри spring-explore исследование разбито на этапы:

☑️ сначала агент по запросу предсказывает, какие сущности и компоненты вообще могут быть затронуты
☑️ затем выбирает только релевантные пути исследования
☑️ после этого строит конкретный план MCP-вызовов, выполняет его
☑️ и на выходе собирает exploration report с implicit assumptions.

Каждый этап жёстко ограничен: что смотреть, что пропускать и когда вообще не нужно вызывать инструменты. А вся проектная информация в исследовательском цикле должна собираться через Spring MCP: получить описание сущности, найти репозитории, сервисы, контроллеры, мапперы, DTO и другие связанные компоненты.

Все Spring Skills опубликованы на GitHub, поэтому давайте пробовать, пишите фидбек и не забывайте ставить звёздочки ⭐️

⚡️ Новая модель с 12 млн токенов контекста, и обман Grok на $175 тыс

Неделя получилась плотной: Grok потерял $175 тыс. без единой строки эксплойт-кода, европейские регуляторы выписали крупный GDPR-штраф «дочке» Яндекса, а Anthropic подписала сделку с куда более неожиданным партнёром.

А ещё обновления маркетплейса OpenIDE, новая архитектура SubQ и 423 закрытых бага в Mozilla благодаря Claude Mythos.

😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE
😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО
🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE

Skills — самый удобный формат для передачи агенту знаний: что делать, в каком порядке, что пропустить. Именно поэтому хорошо написанные Skills могут дать 20+% буст модели любого размера.

Но скилы далеко не священный грааль, в реальном использовании быстро натыкаешься на нюансы. Один скилл активируется на каждый запрос подряд. Другой не срабатывает именно тогда, когда нужен. Третий конфликтует с соседним и они мешают друг другу.

Причина чаще всего в том, как написан YAML frontmatter. Слова MUST и CRITICAL буквально принуждают модель загрузить скилл на любой запрос, независимо от задачи.

Широкие описания вроде «используй при работе со Spring Boot» дают похожий эффект: скилл начинает активироваться почти всегда.

Обратная проблема — скилл не подгружается в нужный момент: чем дальше агент уходит от исходного промпта, тем реже вообще смотрит в сторону скиллов, особенно в режиме планирования.

А деактивировать уже загруженный скилл агенты пока не умеют совсем — частичный workaround через sub-agents, но это отдельная история.

Подробнее про все эти нюансы, правила написания Skills и внутреннее устройство Spring Skills мы рассказали в новой статье на Хабре: Skills для AI-агентов: всё, что тебе нужно знать

Spring Data генерирует запросы по именам методов — удобно писать, но не всегда понятно какой именно SQL или JPQL за этим стоит.

Благодаря Amplicode над каждым методом репозитория появляется inlay-подсказка с запросом, который выполнится в рантайме. Данные берутся из AOT-метаданных, которые Spring Boot 3+ генерирует при сборке.

Клик по подсказке — меню с действиями: извлечь запрос в @Query, настроить, определить Entity Graph.

Плюс gutter-иконки для навигации между интерфейсом репозитория и AOT-сгенерированным классом реализации — и обратно.

👉 Больше возможностей для работы со Spring

⚡️ Баг-фикс релиз Amplicode 2026.1.1

Некоторые пользователи столкнулись с бесконечным рестартом MCP-сервера при переключении между профилями агентов.

Если в KiloCode существовал профиль с настроенным MCP-сервером и рядом создавался новый профиль с другим агентом (например, Qwen Code), MCP-сервер уходил в бесконечный цикл рестартов. В панели уведомлений поочерёдно появлялись «Restarting Amplicode MCP server…» и «Amplicode MCP server connected».

Этот баг был исправлен, спасибо большое всем, кто про него нам написал!

Если вы используете Claude, Codex, Cursor или любого другого агента для написания кода в Spring-проектах, то устанавливайте Spring Agent Toolkit уже сегодня!

Установить | Чат поддержки | #release #minor

⚡️ Cursor удалил прод за 9 секунд, а Zig и JVM запретил AI-коммиты

Двенадцатый выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE! На этот раз из Москвы!

Anthropic оценили в $1 трлн, ИИ-системы оказались дороже сотрудников, а Zig ввёл запрет на AI-коммиты — потому что цель опенсорса растить людей, а не обрабатывать патчи от нейронки.

Спасибо ребятам из @spring_aio за предоставленный для розыгрыша мерч-бокс 🔥

Если хотите попытать удачу, то жмите сюда!

😉 СМОТРЕТЬ НА YOUTUBE
😄 СМОТРЕТЬ В VK ВИДЕО
🥰 СМОТРЕТЬ НА RUTUBE

😀 Заключительный день JPoint 2026

Из-за ажиотажа первого дня, возможно, вчера не всем удалось увидеть Amplicode в действии. Если ваши друзья и знакомые оказались в их числе, обязательно приглашайте их к нам на стенд и мы с удовольствием познакомим их с Amplicode!

А если вы уже были у нас на стенде – заглядывайте еще раз, мы покажем вам те фичи, с которыми не успели познакомить Вас вчера 🙂

⚡️ Состоялся релиз Amplicode 2026.1

Самое главное, что вошло в релиз – это Spring Agent Toolkit — набор инструментов для AI-агентов, работающих со Spring Boot проектами.

Если вы используете Claude, Codex, Cursor или любого другого агента для написания кода в Spring-проектах, то устанавливайте Spring Agent Toolkit уже сегодня!

Connekt — вывод в консоли стал компактнее. Каждый запрос и ответ теперь в сворачиваемом блоке с иконкой статуса и кодом ответа.

Spring Data AOT — inlay-подсказки с JPQL/SQL над методами репозиториев и навигация к AOT-реализации через gutter-иконки.

Плюс пофиксили слишком часто открывающийся welcome screen и закрыли ряд багов.

#release #major

⚡️⚡️⚡️ Тысячи людей в онлайне: Spring AйО x JPoint 2026

В прошлом году мы проводили Spring Now 2025 – бесплатную онлайн конференцию для Spring-разработчиков. В моменте на всех площадках нас смотрело более 1000 разработчиков с разных уголков планеты.

В этом году Spring Now стал частью самой большой Java-конференции в РФ – JPoint/Joker.

Но концепция бесплатной конференции с лучшими докладами про передовые технологии из Spring-экосистемы никуда не делась!

29 апреля вас ждут 5 докладов про Spring! Трансляция пройдет на сайте конференции и будет доступна всем зарегистрировавшимся.

⛔️Все, кто будет присутствовать на JPoint 2026 вживую, смогут наблюдать доклады в зале №2 на протяжении целого дня.

Не упусти возможность посмотреть доклады экспертов Spring АйО и приглашенных спикеров!

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ 🔫

🤩 Компактный вывод в консоли #coming_soon

Каждый HTTP-запрос и его ответ начиная со следующей версии Amplicode группируются в единый сворачиваемый блок. По умолчанию блок свёрнут — видна только строка-заголовок: иконка состояния, метод, URL и код ответа. Состояние отображается иконкой по классу HTTP-статуса: 1xx, 2xx, 3xx, 4xx/5xx.

Заголовки запроса и ответа сворачиваются в отдельные под-блоки, тело запроса — отдельно. При выполнении use-case-скрипта с несколькими запросами каждый образует свой элемент.

👉 Connekt — HTTP-клиент внутри вашей IDE