T-Sync Conf и итоги исследования AI4SDLC 2025 от Т-Банка (Рубрика #Engineering)
Сегодня я проведу весь день на конференции T-Sync, где нет докладов, а больше дискуссий и зон для общения. Собственно, у меня будет такая зона на втором этаже, где мы сможем поговрить про исследование AI4SDLC, которое мы стартанули в прошлом году опросом сообщества. Само исследование доступно на сайте ai4sdlc.tbank.ru при клике на вкладку "Исследование". Оно состоит из двух частей:
1️⃣ Раздел с мета-исследованием 2023–2025, где мы взяли порядка 50 отдельных исследований за последние годы и посмотрели на их результаты. Особенно интересно было смотреть на тренды серийных исследований, что проводятся ежегодно - по ним видно, как менялось отношение к AI в среде разработки, проникновение AI в разные сценарии, оценки его эффектов и так далее. Среди таких серийных исследований были исследования от: DORA, GitHub, Stack Overflow, JetBrains, Atlassian, McKinsey, Яков и Партнёры / Yandex, Express42, МФТИ. На сайте есть список серий, где можно посмотреть основные тренды каждой серии. Также есть таймлайн со всеми учтенными исследованиями + можно изучить краткое саммари по каждому из них
2️⃣ Раздел с результатами опроса, который мы проводили в конце прошлого года. Опрос получился объемным и я хотел бы поблагодарить всех поучавствовавших в нем. По результатам получилось примерно следующее: начали заполнять опрос порядка 1к человек и хорошо, что мы вопросы про использование и влияние AI вынесли в самое начало, так как до конца опроса дошли не все:) Если говорить, про профиль респондентов, то он получился такой:
- 50% разработчики, 17% технические руководители, 7% топ-менеджеры, 6% qa-инженеры, 4% AI/ML инженеры и так далее
- 24% работают в крупных компаниях (1к - 10к), 23% в очень крупных (10к+ сотрудников), 18% в средних (100 - 500 сотрудников), 16% в маленьких (10-100)
- основные представленные отрасли: финансы - 25%, технологии - 20%, розничная торговля и e-com - 15%, телеком - 7%, образование - 5%
- основные приложения/сервисы, над которыми работают респонденты распределились довольно равномерно: внутреннее/внешнее для пользователей - 45% vs 37% и b2c vs b2b - 34% vs 41%
Если говорить про executive summary результатов опроса, то они такие
- AI для генерации / автодополнения кода используют "часто/всегда" 58%; для code review 24%; для модернизации legacy 18% (при 42% "никогда").
- Производительность выросла у 64% (18% "значительно"); способность писать код улучшилась у 37%.
- Качество кода: улучшение 32%, ухудшение 14%, без изменений 42%.
- Доверие к AI-коду низкое: 49% не доверяют, 11% доверяют (остальные — нейтрально).
- Роль AI внутри компании выросла у 54%; прозрачность планов внедрения ощущают 50%, не ощущают 21%.
- "Системная готовность": commit→prod у заметной части измеряется неделями/месяцами; документация как источник правды работает плохо (около 39–42% не опираются на нее в критичных ситуациях).
И эти результаты хорошо откликаются в результатах мета-исследования
- Охват AI приближается к "почти у всех" (например, в сводках DORA к 2025 — около 90%); при этом личный эффект обычно сильнее командного.
- Узкие места переезжают в интеграцию, тестирование, ревью, релизы, коммуникации; в исследованиях регулярно всплывает тезис, что кодинг - лишь часть времени инженера (и что организационные барьеры съедают ощутимую долю недели).
- Качество и доверие - центральная проблема зрелости: "almost right" ответы создают новый долг проверки и дебага.
- Экспериментальные данные показывают: на сложных задачах эффект может быть нулевым или отрицательным; AI - усилитель системы, а не замена инженерии.
- Без guardrails (тесты, quality gates, small batch, ревью, наблюдаемость) "ускорение" легко превращается в "ускорение хаоса".
В общем, если вас интересует эта тема, то приходите на стенд и я подробнее расскажу про всю эту машинерию и отвечу на дополнительные вопросы.
#AI #RnD #Software #Engineering #Management #Leadership #Metrics #Processes #Productivity
Сегодня я проведу весь день на конференции T-Sync, где нет докладов, а больше дискуссий и зон для общения. Собственно, у меня будет такая зона на втором этаже, где мы сможем поговрить про исследование AI4SDLC, которое мы стартанули в прошлом году опросом сообщества. Само исследование доступно на сайте ai4sdlc.tbank.ru при клике на вкладку "Исследование". Оно состоит из двух частей:
1️⃣ Раздел с мета-исследованием 2023–2025, где мы взяли порядка 50 отдельных исследований за последние годы и посмотрели на их результаты. Особенно интересно было смотреть на тренды серийных исследований, что проводятся ежегодно - по ним видно, как менялось отношение к AI в среде разработки, проникновение AI в разные сценарии, оценки его эффектов и так далее. Среди таких серийных исследований были исследования от: DORA, GitHub, Stack Overflow, JetBrains, Atlassian, McKinsey, Яков и Партнёры / Yandex, Express42, МФТИ. На сайте есть список серий, где можно посмотреть основные тренды каждой серии. Также есть таймлайн со всеми учтенными исследованиями + можно изучить краткое саммари по каждому из них
2️⃣ Раздел с результатами опроса, который мы проводили в конце прошлого года. Опрос получился объемным и я хотел бы поблагодарить всех поучавствовавших в нем. По результатам получилось примерно следующее: начали заполнять опрос порядка 1к человек и хорошо, что мы вопросы про использование и влияние AI вынесли в самое начало, так как до конца опроса дошли не все:) Если говорить, про профиль респондентов, то он получился такой:
- 50% разработчики, 17% технические руководители, 7% топ-менеджеры, 6% qa-инженеры, 4% AI/ML инженеры и так далее
- 24% работают в крупных компаниях (1к - 10к), 23% в очень крупных (10к+ сотрудников), 18% в средних (100 - 500 сотрудников), 16% в маленьких (10-100)
- основные представленные отрасли: финансы - 25%, технологии - 20%, розничная торговля и e-com - 15%, телеком - 7%, образование - 5%
- основные приложения/сервисы, над которыми работают респонденты распределились довольно равномерно: внутреннее/внешнее для пользователей - 45% vs 37% и b2c vs b2b - 34% vs 41%
Если говорить про executive summary результатов опроса, то они такие
- AI для генерации / автодополнения кода используют "часто/всегда" 58%; для code review 24%; для модернизации legacy 18% (при 42% "никогда").
- Производительность выросла у 64% (18% "значительно"); способность писать код улучшилась у 37%.
- Качество кода: улучшение 32%, ухудшение 14%, без изменений 42%.
- Доверие к AI-коду низкое: 49% не доверяют, 11% доверяют (остальные — нейтрально).
- Роль AI внутри компании выросла у 54%; прозрачность планов внедрения ощущают 50%, не ощущают 21%.
- "Системная готовность": commit→prod у заметной части измеряется неделями/месяцами; документация как источник правды работает плохо (около 39–42% не опираются на нее в критичных ситуациях).
И эти результаты хорошо откликаются в результатах мета-исследования
- Охват AI приближается к "почти у всех" (например, в сводках DORA к 2025 — около 90%); при этом личный эффект обычно сильнее командного.
- Узкие места переезжают в интеграцию, тестирование, ревью, релизы, коммуникации; в исследованиях регулярно всплывает тезис, что кодинг - лишь часть времени инженера (и что организационные барьеры съедают ощутимую долю недели).
- Качество и доверие - центральная проблема зрелости: "almost right" ответы создают новый долг проверки и дебага.
- Экспериментальные данные показывают: на сложных задачах эффект может быть нулевым или отрицательным; AI - усилитель системы, а не замена инженерии.
- Без guardrails (тесты, quality gates, small batch, ревью, наблюдаемость) "ускорение" легко превращается в "ускорение хаоса".
В общем, если вас интересует эта тема, то приходите на стенд и я подробнее расскажу про всю эту машинерию и отвечу на дополнительные вопросы.
#AI #RnD #Software #Engineering #Management #Leadership #Metrics #Processes #Productivity
Т-Банк
AI‑решения для разработчиков
❤11🔥5⚡3
Масштабная конференция получилась:) С моего второго этажа отлично видны все остальные стенды - я решил отдохнуть немного, так как чуток осип полтора часа рассказыаать про исследование. А мне еще через полтора часа вести инженерную дискуссию про влияние AI на разработку:)
1🔥36❤9⚡5👍3😨1
The history of C# and TypeScript with Anders Hejlsberg | GitHub (Рубрика #Software)
Интересное интервью Андерса Хейлсберга, создателя C#, Delphi, Turbo Pascal и ведущего архитектора TypeScript, которое он дал GitHub. Андреас разбирает, как создавались C# и TypeScript и какие компромиссы стояли за решениями и какие принципы помогают языкам и командам "жить долго".
Из получасовго интервью можно почерпнуть много интересного
1️⃣ Быстрый фидбек важнее почти всего
Короткий цикл «написал → сразу понял/проверил» определяет скорость и качество. Поэтому ценность TypeScript - не только в типах, но и в инструментах: подсказки, проверка, рефакторинг, быстрый компилятор.
2️⃣Масштаб требует жертвовать личным идеалом
Когда пользователей и сценариев много, побеждает прагматика: язык успешен, если вписывается в реальную работу команд, а не только в учебник.
3️⃣ Эволюция сильнее революции
TypeScript вырос как надстройка над JavaScript: улучшает поддерживаемость больших проектов, не заставляя «сжигать мосты» и менять экосистему.
4️⃣ Прозрачность ускоряет open source
Публичные PR/issue и обсуждения переводят приоритеты от "внутренних" к реальным потребностям, а решения становятся объяснимыми и проверяемыми.
5️⃣ Иногда нужен рывок в основании без ломки внешнего контракта
Переписывание критического компонента ради производительности имеет смысл, если пользователь не платит ценой совместимости.
6️⃣ Эпоха AI смещает роль инженера
Всё больше кода генерируется, а ценность инструментов - в точности: типы, проверки, тесты и рефакторинг как ограждения от правдоподобных ошибок.
7️⃣ "Память проекта" - это актив
История обсуждений и решений (почему сделали так, а не иначе) снижает повторение ошибок и облегчает онбординг.
Если эти lessons learned превратить в какие-то выводы, то они могу быть такими
Для инженеров
- Инвестируйте в быстрый цикл: локальные проверки, быстрые тесты, линтеры/типы, удобные IDE-инструменты.
- Пишите для "коллективного владения": читаемость, предсказуемость, простые правила важнее личной элегантности.
- Учитесь по контексту решений: обсуждения в issue/PR часто дают больше, чем абстрактные «best practices».
- При работе с AI-кодом усиливайте страховку: типизация + статанализ + тесты, иначе вы просто быстрее генерируете долг.
Для технических руководителей
- Ставьте скорость обратной связи в KPI инженерной системы: CI, тесты, статанализ, быстрые сборки. Медленный фидбек рождает процессы-«костыли».
- Держите баланс интересов: стандарты и совместимость важнее вкуса отдельных сильных инженеров.
- Внедряйте изменения через миграции и совместимость: постепенное улучшение обычно дешевле и надёжнее тотальной замены.
- Стройте институциональную память: ADR/решения, ссылки на обсуждения, понятные причины компромиссов - это снижает риски при росте и текучести.
В общем, долгоживущие технологии и команды выигрывают, когда обеспечивают быстрый фидбек, принимают прагматичные компромиссы, эволюционируют с обратной совместимостью, а также ведут прозрачную историю решений.
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture #RnD
Интересное интервью Андерса Хейлсберга, создателя C#, Delphi, Turbo Pascal и ведущего архитектора TypeScript, которое он дал GitHub. Андреас разбирает, как создавались C# и TypeScript и какие компромиссы стояли за решениями и какие принципы помогают языкам и командам "жить долго".
Из получасовго интервью можно почерпнуть много интересного
1️⃣ Быстрый фидбек важнее почти всего
Короткий цикл «написал → сразу понял/проверил» определяет скорость и качество. Поэтому ценность TypeScript - не только в типах, но и в инструментах: подсказки, проверка, рефакторинг, быстрый компилятор.
2️⃣Масштаб требует жертвовать личным идеалом
Когда пользователей и сценариев много, побеждает прагматика: язык успешен, если вписывается в реальную работу команд, а не только в учебник.
3️⃣ Эволюция сильнее революции
TypeScript вырос как надстройка над JavaScript: улучшает поддерживаемость больших проектов, не заставляя «сжигать мосты» и менять экосистему.
4️⃣ Прозрачность ускоряет open source
Публичные PR/issue и обсуждения переводят приоритеты от "внутренних" к реальным потребностям, а решения становятся объяснимыми и проверяемыми.
5️⃣ Иногда нужен рывок в основании без ломки внешнего контракта
Переписывание критического компонента ради производительности имеет смысл, если пользователь не платит ценой совместимости.
6️⃣ Эпоха AI смещает роль инженера
Всё больше кода генерируется, а ценность инструментов - в точности: типы, проверки, тесты и рефакторинг как ограждения от правдоподобных ошибок.
7️⃣ "Память проекта" - это актив
История обсуждений и решений (почему сделали так, а не иначе) снижает повторение ошибок и облегчает онбординг.
Если эти lessons learned превратить в какие-то выводы, то они могу быть такими
Для инженеров
- Инвестируйте в быстрый цикл: локальные проверки, быстрые тесты, линтеры/типы, удобные IDE-инструменты.
- Пишите для "коллективного владения": читаемость, предсказуемость, простые правила важнее личной элегантности.
- Учитесь по контексту решений: обсуждения в issue/PR часто дают больше, чем абстрактные «best practices».
- При работе с AI-кодом усиливайте страховку: типизация + статанализ + тесты, иначе вы просто быстрее генерируете долг.
Для технических руководителей
- Ставьте скорость обратной связи в KPI инженерной системы: CI, тесты, статанализ, быстрые сборки. Медленный фидбек рождает процессы-«костыли».
- Держите баланс интересов: стандарты и совместимость важнее вкуса отдельных сильных инженеров.
- Внедряйте изменения через миграции и совместимость: постепенное улучшение обычно дешевле и надёжнее тотальной замены.
- Стройте институциональную память: ADR/решения, ссылки на обсуждения, понятные причины компромиссов - это снижает риски при росте и текучести.
В общем, долгоживущие технологии и команды выигрывают, когда обеспечивают быстрый фидбек, принимают прагматичные компромиссы, эволюционируют с обратной совместимостью, а также ведут прозрачную историю решений.
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture #RnD
YouTube
The history of C# and TypeScript with Anders Hejlsberg | GitHub
Anders Hejlsberg is one of the most influential language designers of our time, having created Turbo Pascal, Delphi, C#, and TypeScript. In this interview, he discusses his 40-year career, the early days of open source at Microsoft, and the decision to move…
❤9🔥7⚡1
[1/2] 2026 Agentic Coding Trends Report - How coding agents are reshaping software development (Рубрика #AI)
Anthropic опубликовала любопытный отчёт о ключевых трендах "агентного кодинга" на 2026 год. Этот документ рисует картину того, что разработка всё больше опирается на AI-агентов, которые пишут код, пока люди задают им цели и контролируют результат. Они приводят статистику, что разработчики Anthropic используют AI в 60% задач, хотя полностью доверяют ему лишь 0–20% работы (это из их декабрьской статьи "How AI is transforming work at Anthropic", о которой я уже рассказывал). В новом документе они приводят кейсы и других компаний, который смогли добиться значимых результатов, но все-таки фокус на 8 тенденциях, что сгруппированы в три категории: foundation trends, capability trends, impact trends. Ну и ниже я расскажу про каждый из трендов, а также поделюсь мыслями, а что делать с ними инженерам и руководителям
1️⃣ Foundation trends: The tectonic shift
Trend 1: The software development lifecycle changes dramatically
SDLC остаётся, но цикл сжимается: агент пишет/дебажит/документирует, тесты и мониторинг быстрее замыкают фидбек (недели → часы).
- Инженерам стоит начать прокачивать «оркестрацию» (декомпозиция, постановка задач агенту, критерии приёмки, быстрый ревью).
• CTO стоит пересобрать процесс и метрики (меньше “время на задачу”, больше “качество+output”), и реально использовать “онбординг за часы” для динамического перераспределения людей по продуктам/проектам
2️⃣ Capability trends: What agents can do
Trend 2: Single agents evolve into coordinated teams
Один агент → команда агентов с ролями + оркестратор. Это про параллельную работу и синхронизацию в VCS. Пример из отчёта: multi-agent оркестрация дала Fountain 50% быстрее screening и сократила срок укомплектования нового центра до <72 часов.
- Инженерам надо научиться резать задачи так, чтобы их можно было делать параллельно (и собирать через PR/чеки).
- CTO стоит внедрять паттерны multi-agent (роли, протоколы, правила мержа/ревью для “агентских” изменений).
Trend 3: Long-running agents build complete systems
Агенты работают «долго»: часы → дни/недели. Могут тащить фичу/подсистему целиком, закрывать техдолг, делать “невыгодные руками” улучшения. Пример: Rakuten прогнали Claude Code по задаче в vLLM (12,5 млн строк) - 7 часов автономной работы и 99,9% точности.
- Инженерам пора начать мыслить чекпоинтами (контракты, тесты, инварианты) и строить ограждения, чтобы агент не «уехал».
- CTO стоит подготовить среду для длинных прогонов (sandbox, CI, лимиты, наблюдаемость) и выделить задачи “под агента” (миграции, рефакторинги, чистка бэклога).
Trend 4: Human oversight scales through intelligent collaboration
Ключ в том, чтобы масштабировать контроль. Агенты учатся звать человека, а не молча “дожимать”; AI проверяет AI (security/архитектура/качество), человек смотрит только «что важно».
- Инженерам надо собирать пайплайн “генерация → автопроверки → человек”.
- CTO стоит формализовать уровни риска и эскалации (что агент может сам, что только через человека), инвестировать в автоматизированный ревью/тестирование.
Trend 5: Agentic coding expands to new surfaces and users
Агентный кодинг выходит за IDE: больше языков (включая legacy типа COBOL/Fortran), больше ролей (ops, security, design, DS), больше интерфейсов для не-разработчиков.
- Инженерам пора готовиться к "коду от доменных экспертов" - нужны шаблоны, guardrails, API/платформа, чтобы это было безопасно. Тут можно вспомнить про условный Lovable и приложения, что продакты сгенерировали через него
- CTO надо сознательно открывать агентные инструменты другим отделам, но через песочницы, права доступа и наблюдаемость.
В продолжении я расскажу про последние три тренда из этого интересного отчета.
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture
Anthropic опубликовала любопытный отчёт о ключевых трендах "агентного кодинга" на 2026 год. Этот документ рисует картину того, что разработка всё больше опирается на AI-агентов, которые пишут код, пока люди задают им цели и контролируют результат. Они приводят статистику, что разработчики Anthropic используют AI в 60% задач, хотя полностью доверяют ему лишь 0–20% работы (это из их декабрьской статьи "How AI is transforming work at Anthropic", о которой я уже рассказывал). В новом документе они приводят кейсы и других компаний, который смогли добиться значимых результатов, но все-таки фокус на 8 тенденциях, что сгруппированы в три категории: foundation trends, capability trends, impact trends. Ну и ниже я расскажу про каждый из трендов, а также поделюсь мыслями, а что делать с ними инженерам и руководителям
1️⃣ Foundation trends: The tectonic shift
Trend 1: The software development lifecycle changes dramatically
SDLC остаётся, но цикл сжимается: агент пишет/дебажит/документирует, тесты и мониторинг быстрее замыкают фидбек (недели → часы).
- Инженерам стоит начать прокачивать «оркестрацию» (декомпозиция, постановка задач агенту, критерии приёмки, быстрый ревью).
• CTO стоит пересобрать процесс и метрики (меньше “время на задачу”, больше “качество+output”), и реально использовать “онбординг за часы” для динамического перераспределения людей по продуктам/проектам
2️⃣ Capability trends: What agents can do
Trend 2: Single agents evolve into coordinated teams
Один агент → команда агентов с ролями + оркестратор. Это про параллельную работу и синхронизацию в VCS. Пример из отчёта: multi-agent оркестрация дала Fountain 50% быстрее screening и сократила срок укомплектования нового центра до <72 часов.
- Инженерам надо научиться резать задачи так, чтобы их можно было делать параллельно (и собирать через PR/чеки).
- CTO стоит внедрять паттерны multi-agent (роли, протоколы, правила мержа/ревью для “агентских” изменений).
Trend 3: Long-running agents build complete systems
Агенты работают «долго»: часы → дни/недели. Могут тащить фичу/подсистему целиком, закрывать техдолг, делать “невыгодные руками” улучшения. Пример: Rakuten прогнали Claude Code по задаче в vLLM (12,5 млн строк) - 7 часов автономной работы и 99,9% точности.
- Инженерам пора начать мыслить чекпоинтами (контракты, тесты, инварианты) и строить ограждения, чтобы агент не «уехал».
- CTO стоит подготовить среду для длинных прогонов (sandbox, CI, лимиты, наблюдаемость) и выделить задачи “под агента” (миграции, рефакторинги, чистка бэклога).
Trend 4: Human oversight scales through intelligent collaboration
Ключ в том, чтобы масштабировать контроль. Агенты учатся звать человека, а не молча “дожимать”; AI проверяет AI (security/архитектура/качество), человек смотрит только «что важно».
- Инженерам надо собирать пайплайн “генерация → автопроверки → человек”.
- CTO стоит формализовать уровни риска и эскалации (что агент может сам, что только через человека), инвестировать в автоматизированный ревью/тестирование.
Trend 5: Agentic coding expands to new surfaces and users
Агентный кодинг выходит за IDE: больше языков (включая legacy типа COBOL/Fortran), больше ролей (ops, security, design, DS), больше интерфейсов для не-разработчиков.
- Инженерам пора готовиться к "коду от доменных экспертов" - нужны шаблоны, guardrails, API/платформа, чтобы это было безопасно. Тут можно вспомнить про условный Lovable и приложения, что продакты сгенерировали через него
- CTO надо сознательно открывать агентные инструменты другим отделам, но через песочницы, права доступа и наблюдаемость.
В продолжении я расскажу про последние три тренда из этого интересного отчета.
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture
1👍14❤9🔥5
[2/2] 2026 Agentic Coding Trends Report - How coding agents are reshaping software development (Рубрика #AI)
В этом посте мы закончим разбирать короткий trend-report Anthropic, который задает фокус того, что стоит делать в 2026 году нам как инженерам и руководителям, чтобы не отстать от стремительно меняющейся индустрии разработки софта.
3️⃣ Impact trends: What agents may change in 2026
Trend 6: Productivity gains reshape software development economics
Эффект - не только "быстрее", но "больше": растёт объём shipped-результата, появляется работа, которую раньше бы не делали (в отчёте ~27% AI-задач - “не сделали бы иначе”). TELUS, например, сделали 13k внутренних AI-решений и ускорили shipping кода на 30%, сэкономив 500k+ часов.
- Инженерам надо пересмотреть приоритеты - закрывать техдолг и “papercuts” становится выгодно.
• CTO стоит ожидать “взрыва output” и заранее ставить рамки качества, иначе скорость съест поддерживаемость.
Trend 7: Non-technical use cases expand across organizations
Неинженерные команды начинают автоматизировать процессы сами: меньше тикетов в разработку, больше локальных “мини-продуктов”. Zapier в отчёте - 89% adoption и 800+ внутренних агентов; у Anthropic юристы сократили маркетинг-ревью до 24 часов, причём self-service инструменты собрал юрист без опыта кодинга.
- Инженерам надо помогать через внутренние библиотеки/коннекторы/примеры, а не “делать за всех”.
- CTO пора строить governance для citizen devevelopers (что можно автоматизировать, где хранятся секреты, кто отвечает за поддержку).
Trend 8: Dual-use risk requires security-first architecture
Агентный кодинг усиливает и защиту, и атаки. Любой инженер может делать security-review с агентом - и любой атакующий тоже масштабирует свои попытки.
- Инженерам надо двигать практики безопасности: “least privilege” для инструментов агента, изоляция, журналирование, защита от инъекций/подмены контекста.
- CTO надо идти в security by design агентных систем (права, контуры, аудит, red teaming) до того, как агенты получат доступ к продовым данным/деплою.
Если свести отчёт к одному тезису: выиграют команды, которые научатся
- Ууправлять несколькими агентами
- Масштабировать контроль качества
- Безопасно расширить агентные инструменты за пределы инженерии
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture
В этом посте мы закончим разбирать короткий trend-report Anthropic, который задает фокус того, что стоит делать в 2026 году нам как инженерам и руководителям, чтобы не отстать от стремительно меняющейся индустрии разработки софта.
3️⃣ Impact trends: What agents may change in 2026
Trend 6: Productivity gains reshape software development economics
Эффект - не только "быстрее", но "больше": растёт объём shipped-результата, появляется работа, которую раньше бы не делали (в отчёте ~27% AI-задач - “не сделали бы иначе”). TELUS, например, сделали 13k внутренних AI-решений и ускорили shipping кода на 30%, сэкономив 500k+ часов.
- Инженерам надо пересмотреть приоритеты - закрывать техдолг и “papercuts” становится выгодно.
• CTO стоит ожидать “взрыва output” и заранее ставить рамки качества, иначе скорость съест поддерживаемость.
Trend 7: Non-technical use cases expand across organizations
Неинженерные команды начинают автоматизировать процессы сами: меньше тикетов в разработку, больше локальных “мини-продуктов”. Zapier в отчёте - 89% adoption и 800+ внутренних агентов; у Anthropic юристы сократили маркетинг-ревью до 24 часов, причём self-service инструменты собрал юрист без опыта кодинга.
- Инженерам надо помогать через внутренние библиотеки/коннекторы/примеры, а не “делать за всех”.
- CTO пора строить governance для citizen devevelopers (что можно автоматизировать, где хранятся секреты, кто отвечает за поддержку).
Trend 8: Dual-use risk requires security-first architecture
Агентный кодинг усиливает и защиту, и атаки. Любой инженер может делать security-review с агентом - и любой атакующий тоже масштабирует свои попытки.
- Инженерам надо двигать практики безопасности: “least privilege” для инструментов агента, изоляция, журналирование, защита от инъекций/подмены контекста.
- CTO надо идти в security by design агентных систем (права, контуры, аудит, red teaming) до того, как агенты получат доступ к продовым данным/деплою.
Если свести отчёт к одному тезису: выиграют команды, которые научатся
- Ууправлять несколькими агентами
- Масштабировать контроль качества
- Безопасно расширить агентные инструменты за пределы инженерии
#AI #Engineering #Software #Management #Leadership #Startup #LLM #ML #Architecture
Telegram
Книжный куб
[1/2] 2026 Agentic Coding Trends Report - How coding agents are reshaping software development (Рубрика #AI)
Anthropic опубликовала любопытный отчёт о ключевых трендах "агентного кодинга" на 2026 год. Этот документ рисует картину того, что разработка всё…
Anthropic опубликовала любопытный отчёт о ключевых трендах "агентного кодинга" на 2026 год. Этот документ рисует картину того, что разработка всё…
👍11❤4🔥1
Путешествие в Лондон (Рубрика #Travel)
Через пару недель мы с женой сгоняем на недельку в Лондон, где мы побываем впервые:) Когда я начинал учить английский в школе в Северодвинске и проговаривал "London is the capital of Great Britain" я и представить не мог, что когда-то поеду в этот самый London. Правда, сейчас путешествия уже стали рутиной, но я попросил жену добавить в нашу поездку посещение Блетчли-парка, где в период Второй мировой войны в Блетчли-парке располагалось главное шифровальное подразделение Великобритании, а сейчас там расположен Национальный музей компьютеров. Все остальные достопримечательности подбирала моя жена, которой я верю больше чем себе в вопросе планирования досуга:) А ближе к концу апреля мы поедем в Лондон уже с детишками, благо UK - это не Португалия, а значит дает нормальные визы (на полгода).
В общем, я уже предвкушаю интересную поездку:)
P.S.
Если кто 28 февраля будет в Лондоне и захочет пообщаться, то пишите в личку - мы выделили это воскресенье под встречи со своими знакомыми, кого сложно встретить в Москве:)
#Travel #Software #Engineering #History
Через пару недель мы с женой сгоняем на недельку в Лондон, где мы побываем впервые:) Когда я начинал учить английский в школе в Северодвинске и проговаривал "London is the capital of Great Britain" я и представить не мог, что когда-то поеду в этот самый London. Правда, сейчас путешествия уже стали рутиной, но я попросил жену добавить в нашу поездку посещение Блетчли-парка, где в период Второй мировой войны в Блетчли-парке располагалось главное шифровальное подразделение Великобритании, а сейчас там расположен Национальный музей компьютеров. Все остальные достопримечательности подбирала моя жена, которой я верю больше чем себе в вопросе планирования досуга:) А ближе к концу апреля мы поедем в Лондон уже с детишками, благо UK - это не Португалия, а значит дает нормальные визы (на полгода).
В общем, я уже предвкушаю интересную поездку:)
P.S.
Если кто 28 февраля будет в Лондоне и захочет пообщаться, то пишите в личку - мы выделили это воскресенье под встречи со своими знакомыми, кого сложно встретить в Москве:)
#Travel #Software #Engineering #History
1🔥29❤10👍2👎1🌚1
Interview with ‘Just use a VPS’ bro (OpenClaw version) (Рубрика #AI)
Я давно так не смеялся, как с этого видео:) С учетом того, что я сам люблю возиться с Linux, то юмор попал в точку - раньше приходилось читать мануалы, а сейчас мне с этими настройками помогают всякие perplexity. В этом видео высмеивается стереотипный "сисадмина-параноик" и культура селфхостинга (self-hosting). Юмор строится на контрасте между простым желанием пользователя ("Я просто хочу запустить AI-агента") и безумно сложным, перегруженным инструктажем от "VPS-бро", для которого "просто" означает полноценную настройку Linux-сервера с нуля. В конце, когда пользователь отчаивается и просит сменить агента, что ему помогает, появляется новый "консультант", который начинает затирать про AWS EC2, Security Groups и Kubernetes. Шутка в том, что убегая от сложности Linux пользователь проваливается еще глубже в кроличью нору (прямо как Алиса).
В общем, автор этого канала просто топ, рекомендую его всем знакомым айтишникам:)
#Humor #Engineering #Software #AI #DevOps #DevEx
Я давно так не смеялся, как с этого видео:) С учетом того, что я сам люблю возиться с Linux, то юмор попал в точку - раньше приходилось читать мануалы, а сейчас мне с этими настройками помогают всякие perplexity. В этом видео высмеивается стереотипный "сисадмина-параноик" и культура селфхостинга (self-hosting). Юмор строится на контрасте между простым желанием пользователя ("Я просто хочу запустить AI-агента") и безумно сложным, перегруженным инструктажем от "VPS-бро", для которого "просто" означает полноценную настройку Linux-сервера с нуля. В конце, когда пользователь отчаивается и просит сменить агента, что ему помогает, появляется новый "консультант", который начинает затирать про AWS EC2, Security Groups и Kubernetes. Шутка в том, что убегая от сложности Linux пользователь проваливается еще глубже в кроличью нору (прямо как Алиса).
В общем, автор этого канала просто топ, рекомендую его всем знакомым айтишникам:)
#Humor #Engineering #Software #AI #DevOps #DevEx
YouTube
Interview with ‘Just use a VPS’ bro (OpenClaw version).
Just use a VPS bro…
Interview with a VPS bro with Jack Borrough - aired on © The VPS.
Music: Paramore - Emergency
Openclaw installation guide
Linux server installation guide
OpenClaw VPS setup
Next-gen ai
Anthropic Claude
Linux server setup
Programming…
Interview with a VPS bro with Jack Borrough - aired on © The VPS.
Music: Paramore - Emergency
Openclaw installation guide
Linux server installation guide
OpenClaw VPS setup
Next-gen ai
Anthropic Claude
Linux server setup
Programming…
😁18❤2🔥1🤯1
Liam Wong: TO:KY:00 (Рубрика #Culture)
Прекрасная книга с фотографиями Лиама Вонга, который был арт-директором в Ubisoft, ездил по миру и в какой-то момент увлекся фотографией и стал профессионалом в ней. В этой книге представлена его серия робот о Токио, что предстает перед нами в антураже киберпанка Ридли Скота, что мы увидели в "Бегущем по лезвию". А сам бегущий был экранизацией книги "Мечтают ли андроиды об электроовцах" Филиппа Киндреда Дика, одного из моих любимых фантастов. В общем, я листал эту книгу Лиама с большим удовольствием, чего и вам рекомендую!
Прекрасная книга с фотографиями Лиама Вонга, который был арт-директором в Ubisoft, ездил по миру и в какой-то момент увлекся фотографией и стал профессионалом в ней. В этой книге представлена его серия робот о Токио, что предстает перед нами в антураже киберпанка Ридли Скота, что мы увидели в "Бегущем по лезвию". А сам бегущий был экранизацией книги "Мечтают ли андроиды об электроовцах" Филиппа Киндреда Дика, одного из моих любимых фантастов. В общем, я листал эту книгу Лиама с большим удовольствием, чего и вам рекомендую!
1🔥19❤9👍3