🔥 IDE-плагины были вчера. Сегодня — время AI-агентов

Несколько лет назад я выступал с докладом «Нужен рефакторинг? Есть IDEA!». И рассказывал про конкретные примеры задач, с которыми реально сталкивался на работе:

1️⃣ Массовая разметка и изменение кода (например, миграция сотен автотестов с Allure 1 на Allure 2).
2️⃣ Экспорт тест-кейсов из кода в стороннюю систему (для примера экспортировал в простой index.html). Демо.
3️⃣ Импорт данных обратно в автотесты (например, добавление id-шников или тегов из внешней системы). Демо.

Если бы решать эти задачи «в лоб», я потратил бы несколько недель 😢. А с помощью созданных плагинов IDE мне удалось уложиться примерно в 60 часов (поровну на изучение API, примеры плагинов и подготовку презентации). Тогда это уже казалось огромной победой! 💪

Недавно я опубликовал пост про IDE Cursor и обещал подробнее рассказать про режим агента.

🤖 Что такое Agent-режим и как он работает?

Главное отличие агента от обычного AI-чата — возможность использовать встроенные инструменты IDE и последовательно выполнять множество мелких операций с вашим кодом. Агент буквально заменяет собой написание плагина: он не просто генерирует текст, а сам выбирает, какие действия нужно выполнить, в каком порядке и с какими параметрами.

Фактически, если вы знаете, как решить задачу по шагам, вам достаточно описать её обычным человеческим языком — остальное сделает агент. Например:

1️⃣ «Разметь автотесты аннотациями Allure Report: возьми @Feature и @Story из контекста, а @Owner определи автоматически по истории коммитов».
2️⃣ «Экспортируй информацию про автотесты в markdown-файл, добавь туда все аннотации и сценарии тестов на основе шагов @Step».
3️⃣ «Возьми название каждого автотеста из аннотации @DisplayName, найди в Jira задачу с похожим названием и добавь к автотесту аннотацию @TmsLink с ключом этой задачи».

⏱️ Результат

В этот раз решение заняло всего 3 часа: час на изучение агента, час на подготовку примеров и час — на написание этого поста. В 20 раз быстрее, чем раньше. Вот это я понимаю — новый уровень продуктивности!

Не верите? Смотрите сами — видео ниже 👇