Одна строчка в промпте: почему ИИ-агент срывает задачу Самая частая причина провала ИИ-агента в разработке – противоречие в постановке. Разбор исследований Faros и arXiv и опыт CRT с шаблонами задач
ИИ ускоряет разработку на 55%: проверяем цифру из презентаций Разбираем, откуда взялось «55% быстрее», почему METR получил и минус 19%, и плюс 18%, и какие метрики разработки реально что-то значат
ИИ-боты на сайте: 69% запросов – скраперы, что делать бизнесу Скраперы для обучения нейросетей дали почти 69% ИИ-трафика на сайтах российских брокеров. Разбираем, каких ботов пускать, каких резать и почему
Форма оплаты на сайте: семь ошибок, которые стоят денег 70% корзин бросают до оплаты. Разбираем семь типовых ошибок формы оплаты – от маски карты до спрятанного СБП – и как проверить их у себя за вечер.
Гибридный формат работы в ИТ: почему дни в офисе – не та метрика Российский гибрид жёстче мирового на 0,5–1,5 дня, ИТ – самый гибкий сектор. Что считать вместо дней в офисе, чтобы команда разработки работала.
ИИ в проде у 53% компаний: что считать промышленной эксплуатацией 53% российских компаний довели генеративный ИИ до продакшна. Чем прод отличается от демо и по каким пяти признакам проверить это у себя.
Лидеры ИИ призвали замедлиться: что делать с планами внедрения Амодеи предложил замедлить рост возможностей моделей, Альтман и Маск согласились. Что это меняет в планах внедрения ИИ и в расчёте окупаемости.
Помашите рукой перед лицом: как на собеседованиях ловят ИИ Компании вернули очные финалы и придумали тесты с ладонью и камерой, чтобы поймать ИИ у кандидата. Разбираем приёмы и почему эта гонка проиграна.
Внедрение ИИ: словарь фраз, за которыми прячутся проблемы Пять фраз, которые звучат на созвонах про внедрение ИИ, и что за каждой стоит по исследованиям, отчётам об инцидентах и судебной практике 2026 года
ИИ-ассистент Туту: почему в агентной коммерции платит человек Туту запустил ИИ-ассистента Кэп: какие экраны в агентной коммерции важнее характера бота и почему оплату пока подтверждает человек
ИИ пишет половину кода, а прибыли нет: где узкое место Отчёт DX по 500+ инженерным организациям: ИИ пишет 52% кода, разработчик экономит 4–6 часов в неделю, а новых фич больше не стало. Где теряется выигрыш
ИИ-генераторы интерфейсов: почему макет красивый, а UX ломается Замеры 2026 года: у ИИ-генераторов интерфейсов 29% соответствия WCAG. Где нейросеть экономит время дизайнеру, а где ломает продукт, и как это проверять.
Контроль ИИ-агентов: зачем бизнес строит цифровые клетки Запросы на контроль ИИ-агентов выросли втрое за год. Что покупают компании и с чего начать, чтобы не платить за платформу раньше времени.
Резюме с ИИ-навыками выросли втрое: как проверить навык, а не строчку hh.ru: доля резюме с навыками ИИ достигла 2,8%, в IT – 14,4%. Как отличить реальный навык от модной строчки при найме инженеров и что мы спрашиваем в CRT.
Усталость от моделей: четыре ИИ-релиза за неделю и что делать бизнесу Anthropic, Meta, Google и OpenAI выпустили новые модели за три дня. Почему гонка за «самой сильной» моделью проиграна заранее и что строить вместо этого.
Скучали по Валере? А он тут. Вместе с кейсом о том, как ИИ помог собрать новый UI-компонент для редизайна сайта в 8 раз быстрее запланированного
Плановые затраты времени: 16 часов Фактические затраты времени: 2 часа ИИ-инструменты: Cursor PRO и Figma MCP
Перед Валерой стояла задача разработать базовый компонент модального окна по макету из Figma.
Проект находился в стадии постепенного редизайна, поэтому новый Modal нужно было создавать не по принципам старого интерфейса, а в соответствии со второй версией дизайн-системы. Для этого требовалось изучить существующие компоненты в папке v2, разобраться в подходах к структуре и стилям и учесть особенности внутреннего миксина для размеров и отступов.
На десктопе компонент должен был работать как классическое модальное окно, а на мобильных устройствах – как bottom sheet. При этом панель должна была открываться не только снизу, но и сверху.
Также нужно было реализовать overlay и кнопку закрытия, не привязывать компонент к конкретной бизнес-логике и создать временную тестовую страницу. На ней можно было бы проверить разные состояния и варианты поведения Modal до его интеграции в продуктовые сценарии.
Обычно такая задача оказывается сложнее, чем кажется. Нужно не просто сверстать окно по макету, а создать базовый и переиспользуемый компонент, который станет частью новой дизайн-системы.
Чтобы ускорить работу, Валера использовал Cursor PRO в связке с Figma MCP. Сначала он подготовил подробный промт, в котором указал:
- ссылку на figma - детали реализации - путь для нового компонента - контекст новой дизайн системы второй версии с примерами компонентов и особенностями работы со стилями.
После этого Cursor попросили составить подробный план реализации. Валера проверил его и скорректировал отдельные решения. Изначально мобильную версию планировали реализовать самостоятельно, но после обсуждения решили использовать библиотеку Vaul. Она подходила под требования задачи и поддерживала открытие панели сверху с помощью direction="top".
Далее Валера вместе с Cursor последовательно прошёл по шагам плана. ИИ помог собрать базовый компонент Modal, реализовать desktop- и mobile-логику, настроить overlay и подготовить тестовую страницу с разными вариантами отображения.
После реализации Валера провалидировал сгенерированный код, проверил его соответствие новой дизайн-системе и протестировал работу компонента.
В результате задача, на которую планировали потратить 16 часов, была выполнена за 2 часа.
За это время получилось:
- создать базовый Modal для новой дизайн-системы - учесть различия между десктопной и мобильной версиями - реализовать мобильный bottom sheet с открытием сверху и снизу - настроить overlay и закрытие компонента - подготовить страницу для тестирования разных состояний - проверить и провалидировать итоговый код
Cursor не заменил Валеру (Валера незаменим). Он стал техническим напарником, который помог быстрее разобраться с контекстом, снять часть рутины и ускорить реализацию в восемь раз.
ИИ не всегда сокращает задачу в 10 раз, но помогает удержать план/факт в череде незапланированных проблем
Показываем на карточках опыт мастера фронтенда, повелителя рыбьих тапок – Валеры. Он взял в напарники Cursor и порешал несколько задачек по редизайну.
План – 48 часов / факт – 40 часов.
Критерии оценки (соотношение ИИ к ручному труду): - Провал – меньше 30% - Сомнительно – 30-60% - Успех – больше 60%
Валера не делегировал задачу ИИ-шке целиком, а вместо этого давал ей контекст, проверял результаты, уточнял требования, корректировал план и дробил большую задачу на понятные шаги.
Cursor помог не выбиться из сроков, несмотря на дополнительные проблемы и доработки, которые появились в процессе.
А у тебя есть примеры собственных провалов и успехов в кодогенерации с ИИ?
How can I read @crtdev without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for CRT: свои в IT: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does CRT: свои в IT have?
CRT: свои в IT (@crtdev) has 346 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does CRT: свои в IT know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
