🔥 Agentic coding уже ломает привычный CI: у Anthropic объём CI-задач вырос в 25 раз всего за 6 месяцев
Причина простая: инженеры выпускают примерно в 8 раз больше кода, около 80% которого пишет Claude, а количество тестов в кодовой базе выросло в 10 раз.
Старый test-selection сервис начал захлёбываться. Anthropic прошла три стадии:
больше CPU → sharding → ежедневные рестарты
Первая мера продержалась 70 дней, вторая — 29 дней, третья — меньше суток.
В итоге архитектуру переделали полностью: listener стал stateless, результаты CI складываются в общий журнал в in-memory store, а отдельный consumer агрегирует историю тестов. Это позволило горизонтально масштабировать обработку.
Новая система была собрана одним инженером примерно за 3 недели. По оценке Anthropic, год назад такая переделка заняла бы около квартала.
Главный совет команды на эпоху coding agents: проектируйте CI сразу под нагрузку в 10–25 раз выше текущей.
https://claude.com/blog/agentic-coding-is-straining-ci-heres-how-we-scaled-test-impact-analysis-at-anthropic
Причина простая: инженеры выпускают примерно в 8 раз больше кода, около 80% которого пишет Claude, а количество тестов в кодовой базе выросло в 10 раз.
Старый test-selection сервис начал захлёбываться. Anthropic прошла три стадии:
больше CPU → sharding → ежедневные рестарты
Первая мера продержалась 70 дней, вторая — 29 дней, третья — меньше суток.
В итоге архитектуру переделали полностью: listener стал stateless, результаты CI складываются в общий журнал в in-memory store, а отдельный consumer агрегирует историю тестов. Это позволило горизонтально масштабировать обработку.
Новая система была собрана одним инженером примерно за 3 недели. По оценке Anthropic, год назад такая переделка заняла бы около квартала.
Главный совет команды на эпоху coding agents: проектируйте CI сразу под нагрузку в 10–25 раз выше текущей.
https://claude.com/blog/agentic-coding-is-straining-ci-heres-how-we-scaled-test-impact-analysis-at-anthropic
Claude
Agentic coding is straining CI. Here’s how we scaled test impact analysis at Anthropic | Claude by Anthropic
Our CI job volume increased 25x over 6 months. We patched our test selection service three times before finding a sustainable solution.
Что математики говорят про влияние ИИ на математику?
Доказательства в математике всегда были в дефиците и потому ценились. По ним мерили успех учёного, за ними охотились годами, а из семи «задач тысячелетия» человечество до сих пор осилило только одну. Теперь модели выдают их таким потоком, что Теренс Тао назвал это эпохой изобилия доказательств. Навье — Стокс уже заявлен как решённый, вторая задача тысячелетия почти взята, открытые гипотезы забрасывают моделям пачками.
Со стороны это выглядит золотым веком. Только там, где доказательства перестают быть редкостью, ценность утекает куда-то ещё, и сообщество спорит, куда именно. А следом всё острее звучит один вопрос. Если машины забрали то, по чему оценивали самих математиков, зачем вообще нужна фундаментальная математика?
Попытаемся понять, что математики теперь считают в своей науке главным.
https://u.habr.com/mRZNw
Доказательства в математике всегда были в дефиците и потому ценились. По ним мерили успех учёного, за ними охотились годами, а из семи «задач тысячелетия» человечество до сих пор осилило только одну. Теперь модели выдают их таким потоком, что Теренс Тао назвал это эпохой изобилия доказательств. Навье — Стокс уже заявлен как решённый, вторая задача тысячелетия почти взята, открытые гипотезы забрасывают моделям пачками.
Со стороны это выглядит золотым веком. Только там, где доказательства перестают быть редкостью, ценность утекает куда-то ещё, и сообщество спорит, куда именно. А следом всё острее звучит один вопрос. Если машины забрали то, по чему оценивали самих математиков, зачем вообще нужна фундаментальная математика?
Попытаемся понять, что математики теперь считают в своей науке главным.
https://u.habr.com/mRZNw
Denoiselab
Что математики говорят про влияние ИИ на математику? Доказательства в математике всегда были в дефиците и потому ценились. По ним мерили успех учёного, за ними охотились годами, а из семи «задач тысячелетия» человечество до сих пор осилило только одну. Теперь…
Самое главное в математике это поставить задачу, ее решение это следствие, что задача поставлена верно, ничего нового человечество не придумало за всю свою историю существования. Чем больше мы спрашиваем, тем больше получаем смежных вопросов. Если решение укладывается и проверяется, значит реальность мы понимаем верно в заданных условиях.