[1/2] Defying Gravity (Рубрика #AI)

Это интересное выступление про новую IDE "Antigravity" от Кевина Хоу, руководителя продуктовой инженерии Google Antigravity в Google DeepMind. До лета 2025 года Кевин возглавлял продуктовую инженерию в Windsurf (бывший Codeium), а потом Google приобрёл команду Windsurf за $2,4 млрд именно для создания Antigravity.​​ В этом выступлении Хоу описывает эволюцию AI-инструментов для разработчиков как последовательность скачков, каждый из которых был связан с улучшением моделей:​
1️⃣ Автокомплит (GitHub Copilot)
2️⃣ Чат (ChatGPT с RLHF)
3️⃣ Агенты (Antigravity)

Antigravity запущен 18 ноября 2025 года вместе с Gemini 3 Pro и позиционируется не просто как редактор с AI-функциями, а "агент-ориентированная платформа", где автономные агенты становятся полноценными партнёрами по разработке.​​ В этой IDE есть три составляющие
1️⃣ Agent Manager - центральный хаб управления агентами. Это inbox для задач, требующих внимания (например, подтверждение команд терминала), с OS-уведомлениями и возможностью управлять несколькими агентами параллельно.
2️⃣ AI Editor - форк VS Code с быстрым автокомплитом и агентской боковой панелью. Переключение между Editor и Agent Manager занимает <100 мс (Cmd/Ctrl+E).
3️⃣ Agent-Controlled Browser - автоматизированный Chrome, который агент использует для:
- Получения контекста (доступ к Google Docs, GitHub dashboards с вашей аутентификацией)
- Верификации результатов (клики, скроллинг, выполнение JavaScript для тестирования приложений)
- Записи видео действий вместо показа diff'ов кода

IDE предлагает новый паттерн для взаимодействия посредством концепции Artifacts - это динамические визуальные представления работы агента:
- Типы артефактов: планы реализации (как PRD, product requirement definitions), task-листы, архитектурные диаграммы Mermaid, скриншоты, видеозаписи браузера, walkthrough'ы (финальные отчёты как PR description)
- Динамичность: модель сама решает, нужен ли артефакт, какого типа, кто должен его видеть (другие агенты, conversations, база знаний)
- Feedback-система: можно оставлять комментарии в стиле Google Docs / Figma - выделять текст или области на изображениях, батчить правки и отправлять агенту, не прерывая выполнение задачи​

Раньше для отслеживания за роботой агентов надо было читать простыню chain-of-thoughts, что было тяжеловато. А вот артефакты дают визуальное представление прогресса - это похоже на PowerPoint для презентаций.

Продукт построен на возможнотях Gemini 3 Pro и предлагает четыре категории улучшений
1️⃣ Интеллект и reasoning: лучше следует инструкциям, понимает нюансы использования инструментов, справляется с долгими задачами
2️⃣ Multimodal: обработка текста, изображений, аудио, видео, кода одновременно. Image Generation (Nano Banana Pro) интегрирована для итераций по дизайну прямо в редакторе​​
3️⃣ Computer Use: вариант Gemini для управления браузером - клики, DOM-инспекция, JavaScript. Результат - не diff, а видеозапись действий для верификации​
4️⃣ Долгоживущие задачи: агенты работают в фоне, уведомляя о необходимости вмешательства

По мнению Хоу ключевым преимуществом новой IDE является симбиоз с DeepMind
- Команда Antigravity сидит "в паре десятков метров" от команды Computer Use
- Ранний доступ к Gemini 3 за несколько месяцев до релиза позволил найти слабые места модели и исправить их в продукте
- Antigravity используется внутри Google инженерами и исследователями DeepMind - это пример dog fooding
- Такой симбиоз создаёт цикл обратной связи: продукт показывает пробелы модели → исследователи улучшают модель → продукт интегрирует улучшения
Например, Computer Use изначально работал плохо, пока команды не синхронизировали data distribution и agent harness, а концепция artifacts потребовала доработки модели, чтобы понимать концепцию ревью.​

В продолжении мы обудим какие выводы можно сделать из появления такой IDE.

#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #IDE

[2/2] Defying Gravity (Рубрика #AI)

Рассказ об интересной IDE хотелось бы закончить анализом того, а что этот выпуск значит для инженеров

1️⃣ Повышение планки амбиций
Antigravity - это ставка на «raising the ceiling»: агенты должны брать на себя не только написание кода (это уже умеют LLM), но и части «что строить» и «как строить». Инженерам нужно учиться делегировать сложные задачи агентам, работая на уровне задач, а не строк кода.​

2️⃣ Работа на разных поверхностях
Разработка уже не ограничена редактором. Browser automation открывает возможности:
- Тестирование UI/UX агентом в реальном браузере
- Автоматическая верификация по дизайну
- Доступ к institutional knowledge (bug trackers, внутренние документы с аутентификацией)

3️⃣ Визуальная коммуникация вместо текстовой
Артефакты меняют парадигму review: вместо чтения длинных chain-of-thought смотрите планы, диаграммы, видеозаписи. Для инженеров это означает необходимость учиться давать обратную связь в мультимодальном формате (комментарии на изображениях, выделение текста в планах).​

4️⃣ Параллельная оркестрация
Antigravity поддерживает параллельную работу нескольких агентов на одном проекте (например, дизайн мокапа + исследование API + реализация фичи одновременно). Инженерам нужно научиться декомпозировать задачи для параллельного выполнения агентами.​

5️⃣Аварийный люк (escape hatch) всегда доступен
Хоу честен: агентам пока нельзя доверять на 100%. Поэтому всегда можно вернуться в редактор (Cmd+E) для ручной доработки последних 20% задачи. Но тренд - будущее за agent manager'ом.​

6️⃣ Модель = продукт
Главный урок от DeepMind: "продукт настолько хорош, насколько хороша модель". Antigravity опередит конкурентов, потому что имеет ранний доступ к Gemini и прямую связь с исследователями. Для инженеров это сигнал: выбирайте инструменты, у которых есть плотная интеграция с моделью (не просто API-обёртки).​

7️⃣ Бесплатный доступ к frontier-моделям
Antigravity в public preview бесплатен с unlimited AI completions и доступом к Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS. Это шанс экспериментировать с агентскими workflow без финансовых барьеров.​

В общем, Antigravity - это ставка Google на то, что будущее разработки за агентами, которые работают не внутри редактора, а над ним, оркестрируя задачи через редактор, терминал и браузер. Для инженеров это означает переход от написания кода к управлению агентами через визуальные артефакты и мультимодальный feedback.

#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #IDE

2026: The Year The IDE Died (Рубрика #AI)

Посмотрел интересный доклад от Gene Kim и про будущее разработки. Это заслуженные авторы, которые совмещают опыт и влияние на индустрию
- Steve Yegge работал в Google, Amazon, а сейчачс работает в Sourcegraph. Стив знаменит своими едкими, объемными и часто провокационными постами на темы языков программирования, продуктивности, культуры разработки и работы в крупных технологических компаниях
- Gene Kim - соавтор книг "DevOps Handbook", "The Phoenix Project", "Accelerate", "The Unicorn Project"
Совсем недавно два эти джентельмена выпустили книгу "Vibe Coding", а теперь решили рассказать про то, что современные IDE уже устарели:) Ниже представлены основные тезисы в чуть более расширенном варианте

1️⃣ Индустрия отстает на 9-12 месяцев от реальности
Большинство разработчиков используют AI как "улучшенный автокомплит" (GitHub Copilot в режиме tab-tab). Это мышление уровня печатной машинки в эпоху текстовых процессоров. Реальная мощь - в агентских системах, но ими пользуются единицы. Мы оптимизируем написание текста, а надо оптимизировать принятие решений.

2️⃣ IDE в привычном виде мертва
Традиционная IDE (IntelliJ, VS Code) - это инструмент, заточенный под чтение и написание текста человеком. Человеку нужны вкладки, подсветка синтаксиса и дерево файлов. AI-агенту нужен контекст (логи, тикеты, архитектура, связи), а не визуальный редактор. В 2026 году IDE станет "бэкендом" для агентов, а интерфейс разработчика превратится в диалог об архитектуре и намерениях (Intent), а не о синтаксисе. Кстати, раньше я разбирал выступление про IDE "Antigravity" от Google, где многие из этих идей уже материлизовались в продукт

3️⃣ Сдвиг от "Как сделать" к "Что сделать"
Йегге представил концепцию Amp (новый редактор от Sourcegraph). В нем вы не пишете код построчно. Вы описываете намерение (Intent), а стая агентов (планировщик, кодер, тестировщик) реализует его.
- Если сейчас цикл это: Думай -> Печатай -> Дебажь.
- То будет: Опиши цель -> Валидируй план агента -> Прими результат.

4️⃣ Контекст - это новая нефть
Главная проблема текущих чат-ботов - они галлюцинируют, потому что не видят всей картины. Будущее тулинга - это Model Context Protocol (MCP). Инструменты должны уметь сами «ходить» в Jira, Notion, Sentry и прод-базу, чтобы понимать задачу так же глубоко, как сеньор, работающий в компании 3 года.

В общем, это как обычно сейчас предсказание про то, что мы переходим от роли "писателей кода" к роли "архитекторов систем", где чернорабочими выступают LLM. Во всем выступлении сквозит тезис о том, что кто быстрее перестроит процессы под эту реальность - тот и выиграет рынок.

#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #IDE

From Vibe Coding To Vibe Engineering (Рубрика #AI)

Посмотрел юморное выступление Kitze (Кристияна Ристовски), состоявшееся в конце 2025 года на саммите AI Engineer. Спикер - заметный в сообществе фронтенд-разработчик и предприниматель, что известен своим саркастичным подходом к современной веб-разработке, которую он критикует излишнюю сложность инструментов (Webpack, конфигурации) и пропагандирует подход "Just Ship It". В этом докладе Kitze утверждает, что "vibe coding" веселый способ создания пет-проектов, но для реальной работы нужно превратить это в "vibe engineering. Если говорить про тезисы, то вот они

1️⃣ Спираль смерти (The Doom Loop)
Проблема с vibe coding в том, что как только вы начинаете вручную править код, написанный ИИ, вы ломаете «вайб». Вы тратите время на чтение чужого (машинного) кода, пытаетесь его понять, вносите правку, а потом при следующей генерации ИИ может затереть ваши изменения или перестать понимать контекст. Решение от Kitze в том, что если ИИ написал баг, не чините его руками. Заставьте ИИ починить его. Это требует дисциплины, но это единственный способ сохранить скорость. Вы должны стать менеджером, который не делает работу за стажера, а заставляет стажера переделать задачу правильно.

2️⃣ Контекст - это всё
Обычный vibe doding ломается на больших проектах, потому что ИИ «забывает» или не знает структуру всего проекта. А "vibe engineering" - это уже построение инфраструктуры вокруг LLM, которая автоматически скармливает модели весь актуальный контекст проекта (структуру файлов, типы, документацию) перед каждым запросом. Kitze показывает, что вместо написания кода он теперь пишет скрипты и промпты, которые собирают контекст для ИИ. Это и есть новая инженерия.

3️⃣ От синтаксиса к семантике
Разработчик перестает быть "писателем кода" и становится "архитектором намерений". Ваша задача - четко описать что должно произойти, а как это будет написано (на React, Vue или чистом JS) - становится вторичным.

Интересно, что автор предлагает эволюцию названия и подходов:
- "Vibe coding": "Я попросил Claude сделать змейку, и оно работает. Прикольно". Это хаотичный процесс, случайный результат.
- "Vibe engineering: "Я построил конвейер, где ИИ имеет доступ ко всей моей базе кода, знает мои линтеры и тесты, и я могу надежно генерировать сложные фичи, управляя процессом через промпты и тесты". Это уже похоже на инженерию
Kitze аргументирует, что мы должны перейти от стадии "игры" с ИИ к стадии профессионального встраивания ИИ в инженерные процессы.

Если подумать о том, а как предложенные изменения влияют на индустрию, то получим следующее
- Vibe coding опасен для новичков. Если ты не можешь верифицировать результат (не понимаешь архитектуру), ты создашь монстра. Новички теперь должны учиться не синтаксису for loop, а системному дизайну и проверке качества.
- Опытный инженер - становится супер-продуктивен. Если он знает что хочет получить, то с помощью vibe engineering может заменить целую команду из 3-5 человек. Kitze приводит пример, как он переписал огромные куски Sizzy за дни, а не месяцы (sizzy - это браузер для разработчиков и qa-инженеров)
- DevEx меняется - раньше мы оптимизировали подсветку синтаксиса и автодополнение. Теперь DX - это то, насколько легко ваш проект "читается" нейросетью. Если ваш код непонятен для LLM, вы проиграли.

Ну и однострочные выводы из доклада звучат так
- Не пишите код, управляйте им. Лучший код - тот, который вы не писали руками.
- Инвестируйте в контекст. Научитесь создавать инструменты, которые позволяют ИИ "видеть" ваш проект целиком.
- Сопротивляйтесь желанию "быстро поправить руками". Это ловушка, которая возвращает вас в старую парадигму и замедляет в долгосрочной перспективе.
- Код становится эфемерным. Мы привыкли беречь код. В эпоху vibe engineering код можно легко удалить и сгенерировать заново, если он перестал соответствовать требованиям. Ценность - в описании задачи, а не в файле с кодом.

#Engineering #AI #Software #ML #DevEx #Productivity #IDE