Koda

🫠 Каждый пятый разработчик уже не пишет код без ИИ

Дошутились и теперь вайбкодинг официально перестал быть мемом.

Ребята из JetBrains опросили более 15 000 профессиональных разработчиков по всему миру:

– 90% используют кодинг-агентов на работе хотя бы раз в неделю
– 68% запускают их каждый день
– каждый пятый за последний месяц не написал ни строчки без помощи ИИ
– у 22% разработчиков агенты генерируют больше 80% всего кода

Но самое интересное, что сеньоры чаще джунов почти полностью передают написание кода агентам. Примерно каждый четвёртый сеньор говорит, что агенты генерируют больше 80% его кода.

А самые отбитые пользователи, похоже, сидят в Codex:

– у 42% пользователей Codex агенты генерируют больше 80% кода
– 37% вообще не пишут код без участия ИИ

Параллельно Claude Code уже используют на работе 39% разработчиков, а Codex всего за несколько месяцев вырос с 3% до 16%.

Для Kodacode это, конечно, отличный попутный ветер. Но наблюдать, как разработчик из автора кода превращается в тимлида для ИИ-агентов, всё равно немного сюрреалистично.

🔗 Исследование о количестве агентского кода
🔗 Статистика использования кодинг-агентов

🥷 ИИ-агенты OpenAI нашли тайный чат и коллективно взломали Hugging Face

Звучит как начало фильма, однако сами OpenAI опубликовали технический отчёт.

Во время внутренних кибертестов изолированные ИИ-агенты нашли способ общаться через служебный Artifactory. Они превратили его в нелегальную доску сообщений, обменивались найденными уязвимостями, получили доступ в интернет и... скооперировались.

По данным независимого расследования METR:

– около 1200 агентов подключились к этой доске;
– они отправили более 70 000 сообщений и файлов;
– примерно 700 агентов участвовали в атаке на Hugging Face.

В итоге агенты добились удалённого выполнения кода, проникли в инфраструктуру Hugging Face и добрались до служебных учётных данных. Некоторые из них прямо вслух рассуждали, что выходят за рамки задания, но продолжили помогать «коллективу» (организованной группе) 😂.

OpenAI утверждает, что пользовательские данные и работа публичных продуктов не пострадали. Модели тестировались с ослабленными ограничениями. Но сама компания назвала случившееся предупредительным выстрелом.

Кстати, субагенты у нас появятся в следующем релизе. И после этой новости мы, пожалуй, ещё раз проверим, где у них кнопка «стоп» 😅

🔗 Источники: отчёт OpenAI, независимое расследование METR

@kodacoderu

⚡️ GLM 5.3 Flash – та самая Ox Alpha. Уже добавили в Kodacode.

Это первая нативно мультимодальная модель в серии GLM-5: 320B параметров в MoE-архитектуре, из которых на каждый токен активируются только 18B.

MoE – Mixture of Experts, или «смесь экспертов». Вкратце, модель состоит из специализированных блоков, но для каждого токена использует только часть из них. Поэтому у неё 320B параметров всего, а одновременно работают лишь 18B.

По данным Z.ai, GLM 5.3 Flash обходит GLM 5.2 в бенчмарках и реальных задачах, а в coding- и agentic-тестах приближается к Claude Opus 4.8. При этом API модели стоит примерно в 10 раз дешевле GLM 5.3.

До релиза модель тестировали на OpenRouter и OpenCode под названием Ox Alpha, где она быстро вышла в топ по популярности.

Мы уже прогоняем GLM 5.3 Flash на собственном бенчмарке. Скоро покажем результаты.

Кстати, обычная GLM 5.3 тоже доступна в Kodacode.

Установить Koda | Чат поддержки

🚀 KodaCode 1.1.0: управление усилием рассуждений, новая тарификация, режим планирования в плагинах, увеличенный контекст и задачи по расписанию в Desktop

🔸Во всех клиентах теперь можно управлять усилием рассуждений моделей — выбирать баланс между глубиной анализа и расходом лимита. Ставьте минимальные усилия, когда просто изучаете репозиторий, и переключайтесь на максимальные, когда задача сложная.
🔸В плагинах для IDE появился режим «План». Koda безопасно исследует проект только через read-only инструменты, готовит пошаговый план, а затем реализацию можно запустить в текущей или новой сессии. В KodaCode Desktop и CLI режим Plan появится в ближайших обновлениях.
🔸Koda Desktop прокачали и появилась возможность создавать задачи по расписанию.


❗️Новая тарификация: ReqCredit (RC). 1 RC соответствует стоимости среднестатистического API-запроса к модели в своей категории: Koda Pro, Koda Base или внешние модели. Теперь стоимость рассчитывается по реально использованным токенам: короткий запрос с небольшим контекстом может стоить, например, 0,1 RC, а запрос в очень длинной сессии — больше 1 RC.

Почему меняем подход? Раньше каждый запрос списывался одинаково — независимо от того, работаете вы с новым чатом на 1k токенов или ведёте сессию с контекстом в 150k. Но фактическая стоимость таких запросов сильно различается.

Не переживайте: при базовом уровне рассуждений лимита в среднем хватит примерно на то же число запросов, что и раньше. Но теперь расходом можно управлять: снижать усилие для простых задач, начинать новую сессию для новой задачи, периодически делать суммаризацию и следить за размером контекста. При грамотном подходе из подписки можно получить больше, чем раньше.

🔹 Что ещё нового в плагинах IDE:

• Добавили очередь сообщений: следующий запрос можно подготовить и отправить, пока агент завершает текущую задачу.
• Улучшили отображение Markdown, потоковых вызовов инструментов и больших результатов во время генерации.
• Добавили offline-экран, автоматическое переподключение после восстановления сервиса и множество улучшений стабильности.

🔹Koda Desktop

• Добавили задачи по расписанию для тестов, ревью и регулярных проверок проекта.
• Контекст чатов восстанавливается после перезапуска; появились ветвление диалогов и сжатие контекста.
• Можно подключать собственные OpenAI-совместимые модели и управлять глубиной рассуждений.
• Добавили упоминания файлов через @, управление Skills и улучшения Git.
• Улучшили восстановление агента, добавили логи, диагностику и уведомления.
• Появились отдельные сборки macOS для Intel.

🔹Koda CLI
• Добавили управление усилием и отображением рассуждений: /reasoning, /reasoning-display и Ctrl + Y
• Улучшили контроль контекста: теперь видны оставшиеся токены, автоматическое сжатие контекста работает понятнее и стабильнее.
• Прокачали поиск, уведомления, авторизацию интеграции с ACP-клиентами


Установить Koda | Чат поддержки

@kodacoderu

⚡️Список моделей пополнился: DeepSeek V4 Pro 0813, Gemini 3.7 Flash и Grok 4.6.

На прошлой неделе мы обновили список моделей — возможно, кто-то ещё не заметил. Новинки выходят буквально каждый день. Живём в интересное время 😀

DeepSeek V4 Pro показывает хорошие результаты по метрикам: в Artificial Analysis Intelligence Index модель находится рядом с GLM-5.2, а в бенчмарках, опубликованных DeepSeek, уверенно её опережает.

Grok 4.6 также близка к фронтирным моделям по качеству, но при этом стоит в разы дешевле.

🔸Обновили список навыков от Kodacode.

В наш репозиторий добавлены несколько справочных навыков :

◽ Koda (koda-helper)
👩‍💻 JetBrains IDE (koda-jetbrains-helper)
👩‍💻 VS Code (koda-vscode-helper)

Иногда непонятно как настроить редактор или где в нём найти нужный функционал. Каждый из этих навыков призван помочь с настройками своей среды или сослаться на соответствующие разделы документации этих продуктов.

Ещё один навык — для работы с Zensical. Это мощный движок для написания документации, на базе которого развёрнут docs.kodacode.ru (заглядывайте, кстати, там много ответов на популярные вопросы). Он поможет с настройками проекта и соблюдением синтаксиса.

Все навыки из нашего репозитория доступны в маркетплейсе плагина за два клика, а все возможные способы установки — в README.

Предлагайте изменения и свои навыки через pull-request!

⚡️ DeepSeek V4 Flash 0731 — прорыв в post-training моделей или переобучили на бенчах?

Архитектуру не меняли с прошлой версии — тот же 284B MoE с ~13B активных параметров, 1M контекст. DeepSeek провёл новый цикл post-training, именно он дал взрывной рост на агентных бенчмарках.

По бенчмаркам модель обходит V4-Pro Preview (1.6T параметров) на всех девяти опубликованных агентных тестах — при том, что активирует вчетверо меньше параметров на токен:
— Terminal-Bench 2.1 — 82.7 против 61.8 у preview (и 72.1 у Pro Preview)
— DeepSWE — 54.4 против 7.3 у preview — рост в 7.5× только за счёт post-training
...
Также на опубликованных DeepSeek бенчах оставляет позади себя GLM 5.2.

Мы замерили на своём бенче через нашего агента (выборка заданий из SWE-bench Verified). Результаты на картинке. Метрика выше GLM 5.2 и Sonnet 5. Также недавно мы замеряли Kimi K3, и оказалось, что с нашим харнесом модель показала невысокий результат и совсем не рядом с Opus 4.8.

DeepSeek V4 Flash 0731 добавили в KodaCode. Можно тестить.

PS: Кстати, ранее добавили Claude Opus 5 в KodaCode, и он по метрикам нашем сете — 88% vs Opus 4.8 — 83%.

@kodacoderu

⚡️ Остался один день. Успей купить годовую подписку Kodacode почти за полцены!

Можно также затариться дополнительными лимитами впрок.
Для тех, кто уже использовал эти два кода, вот вам ещё один с такой же скидкой 30%: KODA-X30WB

1 августа в 23:59 промокоды превратятся в тыкву)

🎉 Скидка 30% на любую покупку + продлили рефералку 20% / 20%.

Отличная возможность затариться лимитами впрок по отличной цене. Нам нужна выручка и утилизация наших мощностей, а вам — отличные цены.

🔸 Вот два кода: KODA-X30WA и KODA-X30W. Действуют до 1 августа 2026.

Оба дают скидку 30% на любую покупку: подписку или доп. лимиты. Один можно применить к покупке подписки, а второй — к покупке дополнительных лимитов. Каждый код можно применить один раз и только к одной покупке. В личном кабинете вбиваете код, и цены пересчитываются с учётом скидки.

На подписки сроком 3 и 12 месяцев уже действуют скидки 10% и 20% соответственно. С промокодом добавится ещё скидка 30%, и годовую подписку можно будет взять почти за полцены.

➕ Мы продлили рефералку «20% другу + 20% вам» до конца августа.

Напомню, как это работает:

Друг покупает подписку или доп. лимиты со скидкой 20% — вы получаете 20% от суммы покупки в виде лимитов на Koda Pro. Бонусы не сгорают. Друг тоже может применить код к одной покупке.

🔸 Если ведёте канал, пишете статьи или активно общаетесь в профильных чатах, одна публикация вашего кода может дать ощутимый запас запросов. А если команда подключится к Kodacode SaaS по вашему коду, бонус будет рассчитан от всего объёма покупки лицензий.

Правила рефералки.

@kodacoderu

🚀 Koda Desktop [beta] — больше возможностей и не только для задач разработки

Новая поверхность общения с агентом Koda. Расширяет возможность использования агента для различных задач и да не только для разработчиков.

🤖 Можно приложить скриншот бага и лог, сверить требования из DOCX с реальным поведением в коде, собрать чеклист регрессии, написать runbook и т,д.

❗️Проект и код вообще не обязательны. Koda Desktop подходит для задач, не связанных с разработкой:

— изучить научный пейпер и объяснить главное
— найти и сравнить свежие новости на тему
— разобрать PDF, DOCX, таблицу или большой лог
— ....

⚙️ Для однотипных задач можно создать свой режим: задать промпт и оставить только нужные инструменты. Например, включить веб-поиск, но отключить изменение файлов.

А при работе с проектом всё остаётся под контролем: Koda показывает diff перед правкой, поддерживает режим «Только чтение» и позволяет работать с Git прямо в приложении.

🧑‍💻Koda Desktop сейчас в beta. Пробуйте и делитесь вашим фидбеком. Пишите в сообщество про баги, которые встретите, быстро будем их фиксить.

Детали можно почитать в релизной статье на Хабре

📚 Документация Koda
⬇️ Скачать Koda Desktop

@kodacoderu @kodacommunity

⚡️Kimi K3 — разрыв башки. Уже в Kodacode.

2.8T параметров. Обходит на многих бeнчах Fable 5 и GPT5.6 Sol. Обещают еще выложить в опенсорс чекпойнт модели.
Opus 4.8 везде на бенчах ниже а стоимость Kimi K3 в разы меньше.

Модель добавили, но оригинальный провайдер перегружен и могут прилетать ошибки. Вообщем пока работает через раз, но вероятно будет лучше со временем.

⚡️Добавили модели GPT 5.6 в список + снизилась стоимость внешних моделей.

В список моделей добавили свежие модели от OpenAI: GPT 5.6 Sol, Terra, Luna.

В релизе в v1.0 мы проделали большую работу по оптимизици агента и стоимость одно запроса на модель снизилась, иногда до 30%. Посмотрели на статистику за последние пару дней по всем моделям и обновили цены на сколько возможно было их снизить.

Кстати, в новом релизе мы выкатим уточнение стоимости запросов на модель по фактическому использованию токенов и готовим возможность управлять усилиями по рассуждению моделей.

❗️Мы ввели верификацию по номеру телефона.

Ребят, некоторые пользователи за последнее время стали создавать много аккаунтов и таким образом получали доступы к free подписке. Мы ввели обязательную верификацию по номеру телефона при создании аккаунта и для всех пользователей у кого бесплатная подписка сейчас для повторного входа в аккаунт нужно будет пройти верификацию номера телефона.

Если у вас возникли проблемы с доступом к аккаунту или вашему второму аккаунту, пишите в сообщения в личном кабинете к которому есть доступ. Если не можете зайти в любой аккаунт то пишите в телеге в сообществе или на info@kodacode.ru

Если вы пользователь и у вас нет российского номера телефона, пишите поможем.

🚀🚀🚀 Kodacode release v1.0 + топовая модель Koda Pro на основе GLM 5.2

Прошёл больше года с первого публичного релиза KodaCode для VS Code — и сегодня мы выпускаем версию 1.0. Да и с лендинга убираем подпись «beta-тестирование».

В v1.0 мы сильно обновили агента, улучшили модели.
На нашем бенче из задач SWE-bench Verified качество старой Koda Pro выросло на +10 п.п.:

Koda Pro old: 59% → 69%
Koda Base: 35% → 45.1%

А новая Koda Pro на GLM 5.2 приблизилась к топовым моделям:

Koda Pro GLM 5.2 — 77.4%
Claude Sonnet 5 — 78.8%
Claude Opus 4.8 — 83%

Еще в релизе кроме агента :
- маркетплейс скилов и MCP
- простое подключение российских провайдеров моделей: vsellm.ru, bothub.chat, proxyapi.ru, neuraldeep.ru.
- Telegram-интеграцию теперь можно использовать не только в VS Code, но и в JetBrains и CLI
- добавили просмотр diff прямо в чате в плагинах
- улучшили с зависаниями на больших сессиях
- кучу багов пофиксили

Больше деталей в статье на хабре https://habr.com/ru/article/1056758/

Скачать KodaCode тут https://download.kodacode.ru

◽️ Fable 5 вернули в список моделей!

Anthropic еще больше ужали ее в части безопасности и стало больше шансов, что реальный запрос уйдет на Opus 4.8.

Картинка-мем на эту тему 😁

⚡️Вышел Sonnet 5. Добавили в Kodacode.

С момента релиза прошлого Sonnet прошло много времени и все давно ждали обновления. Вот случилось. Конечно по метрикам немного уступает Opus, но цена в более чем 2 раза ниже.

Сегодня еще обещают возвращение Fable 5. Как появится мы вернем в список моделей, хотя, вероятно, она будет задушена проверками на безопасность.

⚡️ GLM 5.2 уже доступна в Kodacode. Свежий флагман от Z.ai для кодинга и долгих агентных задач

GLM 5.2 — большое обновление линейки с фокусом на long-horizon задачи: сложный дебаг, большие реализации, оптимизацию производительности и агентные сценарии, где модель должна долго держать контекст и не разваливаться на середине пути.

По бенчмаркам модель выглядит очень сильно:

— Terminal-Bench 2.1 — 81.0 против 63.5 у GLM 5.1
— SWE-bench Pro — 62.1 против 58.4 у GLM 5.1
— FrontierSWE — всего на 1% ниже Claude Opus 4.8 и на 1% выше GPT-5.5
— PostTrainBench — выше Claude Opus 4.7 и GPT-5.5, уступает только Opus 4.8

Судя по графикам, GLM 5.2 сейчас самая сильная open-source модель на long-horizon coding задачах. Особенно интересно, что 1M контекст здесь реально конвертируется в качество на длинных агентных траекториях.

Под капотом тоже много инженерии: IndexShare снижает вычисления на длинном контексте, улучшенный MTP ускоряет speculative decoding, а для RL в кодинговых агентах добавили anti-hack защиту, чтобы модель не училась «читерить» на проверках.

Модель уже доступна в KodaCode для VS Code, JetBrains IDE и CLI.

📊 Результаты свежего опроса пользователей Koda.

Как и обещали, делимся результатом опроса наших пользователей. Опрос делали в мае.

Из интересного в сравнении с опросом в январе доля, кто ранее активно пользовался другими решениями и начали использовать Koda, практически не изменилась а вот доля тех, кто готов нас рекомендовать друзьям увеличилась с 47% до почти 63%. Для нас это очень важный индикатор от вас, что наше качество выросло.

Всем большое спасибо, что приняли участие в опросе. Мы собрали много ответов на открытый вопрос, что нравится и что нужно улучшить, исправить. Пополнили бэклог.

Вот тут можно на картинке посмотреть старые результаты опроса в январе: https://t.me/kodacoderu/81