Почему AI без контекста почти не влияет на скорость разработки? 👀
Большинство команд уже пробовали AI-инструменты. Но зачастую происходит одно и то же: AI помогает написать кусок кода, а дальше начинается ручная сборка проекта, уточнения, правки и потеря контекста. Именно поэтому многие компании не получают того ускорения, которого ожидали.
По данным Atlassian, одна из главных проблем современных команд — постоянная потеря контекста между задачами, людьми и системами.
Проблема уже не в генерации кода. Проблема в подходе: как сохранить логику проекта, структуру и единый процесс работы.
Поэтому новый этап AI-разработки — это не «чатик с кодом», а системы, которые работают внутри проекта и понимают весь контекст целиком.
Разобрали тезисно, почему именно контекст становится главным аспектом разработки👇
Большинство команд уже пробовали AI-инструменты. Но зачастую происходит одно и то же: AI помогает написать кусок кода, а дальше начинается ручная сборка проекта, уточнения, правки и потеря контекста. Именно поэтому многие компании не получают того ускорения, которого ожидали.
По данным Atlassian, одна из главных проблем современных команд — постоянная потеря контекста между задачами, людьми и системами.
Проблема уже не в генерации кода. Проблема в подходе: как сохранить логику проекта, структуру и единый процесс работы.
Поэтому новый этап AI-разработки — это не «чатик с кодом», а системы, которые работают внутри проекта и понимают весь контекст целиком.
Разобрали тезисно, почему именно контекст становится главным аспектом разработки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👾2💯1
Почему скорость разработки перестает быть только проблемой разработчиков? ⚙️
Раньше замедление разработки воспринималось как внутренняя техническая проблема команды. В сегодняшних реалиях — это уже бизнес-вопрос.
Согласно исследованию Deloitte, скорость напрямую влияет на конкурентоспособность продукта, стоимость запуска новых функций и общую устойчивость бизнеса.
Именно поэтому AI начинают внедрять не только инженеры, но и CTO, и продуктовые команды и многие другие.
Потому что вопрос уже не в ускорении написания кода. Вопрос лишь в том, как ускорить весь цикл разработки.
Тезисно разобрали, где сегодня теряется скорость и как AI помогает сокращать этот разрыв👇
Раньше замедление разработки воспринималось как внутренняя техническая проблема команды. В сегодняшних реалиях — это уже бизнес-вопрос.
Согласно исследованию Deloitte, скорость напрямую влияет на конкурентоспособность продукта, стоимость запуска новых функций и общую устойчивость бизнеса.
Когда релизы затягиваются:🔹 дорожает проверка гипотез;🔹 растет стоимость ошибок;🔹 команды тратят больше времени на согласования и правки;🔹 бизнес медленнее реагирует на рынок.
Именно поэтому AI начинают внедрять не только инженеры, но и CTO, и продуктовые команды и многие другие.
Потому что вопрос уже не в ускорении написания кода. Вопрос лишь в том, как ускорить весь цикл разработки.
Тезисно разобрали, где сегодня теряется скорость и как AI помогает сокращать этот разрыв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3💯2👾1
В новом обновлении мы сосредоточились сразу на нескольких направлениях: сделали работу оркестратора более прозрачной, добавили инструменты для создания приложений, расширили возможности работы с репозиториями, улучшили управление моделями и доработали интерфейсы платформы.
Рассказываем подробнее, что же вошло в релиз
После работы в чате теперь показывается список измененных файлов и что именно в них поменялось. Больше не нужно гадать, внес ли Gryphon реальные изменения или просто предложил решение.
Фокусы стали информативнее: теперь можно увидеть, сколько файлов было изменено, сколько строк добавлено и удалено, что помогает отслеживать объем выполненной работы.
Также появилась и другая развернутая статистика по проекту. Теперь можно посмотреть:
Мы улучшили работу с многоэтапными сценариями. Gryphon меньше теряет контекст между шагами и эффективней доводит задачи до финального результата.
Добавлены режимы работы моделей:
Они определяют качество, цену и доступность различных ИИ возможностей на уровне тарифа, проекта и конкретного сообщения.
Теперь пользователям доступен бесплатный тариф.
Каждый день начисляется 20 глифов в режиме Lite, которыми можно пользоваться без подписки. Если глифы не были использованы за день, на следующий день они обновляются, остаток не переносится.
Доработаны CodeGryphon Web и CodeGryphon Desktop.
В релиз вошли:
Мы создали Gryphon Benchmark – внутреннюю систему оценки LLM-моделей в связке с движком CodeGryphon.
Это позволяет сравнивать модели на реальных задачах разработки и подбирать оптимальные конфигурации по соотношению качество / скорость / стоимость, чтобы пользователи получали качественный результат в каждом из режимов работы.
В ближайшее время мы также планируем делиться открытой частью Benchmark с сообществом.
Спасибо всем, кто пользуется CodeGryphon, делится обратной связью и помогает делать оркестратор лучше
Обновление 2.1 уже доступно!
Think. Create. Ship.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👾2❤1🎉1
Когда говорят о SpaceX, обычно представляют многоразовые ракеты, посадки первых ступеней или полеты Starship. Но одна из главных причин успеха компании совсем в другом. SpaceX годами автоматизирует не только производство ракет, но и весь инженерный цикл вокруг них.
Проектирование, моделирование, тестирование, производство, анализ телеметрии, внесение изменений – каждый этап встроен в единую систему. Любое изменение сразу становится частью общего процесса, а не остается локальным решением отдельного инженера.
Такой подход позволяет компании проводить испытания значительно быстрее традиционной космической отрасли. Пока одни команды месяцами согласовывают изменения между подразделениями, SpaceX сокращает цикл обратной связи и быстро переносит полученные знания в следующую итерацию.
Именно поэтому конкурентным преимуществом становится уже не сама технология. Преимуществом становится скорость обучения всей системы.
Этот принцип давно перестал быть актуальным только для космической отрасли. В современной разработке большинство команд уже используют ИИ. Но во многих случаях он остается отдельным инструментом: открыть чат, сформулировать запрос, получить ответ, вручную перенести результат в проект.
От первого запроса до готового результата: смотрите, как это работает в CodeGryphon, а также листайте карточки ниже👇
Проектирование, моделирование, тестирование, производство, анализ телеметрии, внесение изменений – каждый этап встроен в единую систему. Любое изменение сразу становится частью общего процесса, а не остается локальным решением отдельного инженера.
Такой подход позволяет компании проводить испытания значительно быстрее традиционной космической отрасли. Пока одни команды месяцами согласовывают изменения между подразделениями, SpaceX сокращает цикл обратной связи и быстро переносит полученные знания в следующую итерацию.
Именно поэтому конкурентным преимуществом становится уже не сама технология. Преимуществом становится скорость обучения всей системы.
Этот принцип давно перестал быть актуальным только для космической отрасли. В современной разработке большинство команд уже используют ИИ. Но во многих случаях он остается отдельным инструментом: открыть чат, сформулировать запрос, получить ответ, вручную перенести результат в проект.
От первого запроса до готового результата: смотрите, как это работает в CodeGryphon, а также листайте карточки ниже
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾4🔥3👍1
Не могли пройти мимо 👀
Знакомьтесь — Грифон. Не CodeGryphon, а вполне настоящий: молодой кот из Москвы, который сейчас ищет дом.
Грифон родился в июне 2025 года. Здоров, кастрирован, воспитан, привык жить в квартире. Очень любит людей: посидеть рядом, пока вы работаете за компьютером, посмотреть вместе кино и, конечно, уютно помурчать на коленях.
Если давно думали о коте — присмотритесь. А если нет, будем очень благодарны за репост: возможно, будущий хозяин Грифона есть среди ваших знакомых.
Знакомьтесь — Грифон. Не CodeGryphon, а вполне настоящий: молодой кот из Москвы, который сейчас ищет дом.
Грифон родился в июне 2025 года. Здоров, кастрирован, воспитан, привык жить в квартире. Очень любит людей: посидеть рядом, пока вы работаете за компьютером, посмотреть вместе кино и, конечно, уютно помурчать на коленях.
😜 Кажется, такому имени просто обязан найтись хороший человек
Если давно думали о коте — присмотритесь. А если нет, будем очень благодарны за репост: возможно, будущий хозяин Грифона есть среди ваших знакомых.
🤍 Подробности на канале благотворительного фонда:
https://t.me/kusochekschastya_ru/36192?single📞 По вопросам пристройства: +7 906 776-80-80
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍3🥰3🤩2
Почему Amazon выигрывает не за счет магазина с огромным ассортиментом товаров? 🧐
Настоящее преимущество компании совсем не в этом. Практически любой крупный ритейлер способен продавать те же товары. Разница появляется в инфраструктуре: логистике, автоматизации складов, алгоритмах маршрутизации, прогнозировании спроса и скорости обработки заказов. Именно процессы позволяют Amazon масштабироваться быстрее конкурентов.
С разработкой происходит похожая история. Сегодня почти у каждой команды есть доступ к сильным ИИ-моделям. Но одинаковые модели не означают симметричный результат. Преимущество получают команды, которые умеют выстраивать процесс: сохранять контекст проекта, автоматически подключать нужные инструменты, управлять задачами и повторно использовать знания.
Поэтому следующим этапом развития ИИ становятся не новые модели, а ИИ-оркестраторы, которые превращают набор инструментов в единую систему работы. Проверьте, как работает ИИ-оркестрация на практике, скачайте CodeGryphon.
Разобрали, почему инфраструктура начинает играть более важную роль, чем сами инструменты👇
Настоящее преимущество компании совсем не в этом. Практически любой крупный ритейлер способен продавать те же товары. Разница появляется в инфраструктуре: логистике, автоматизации складов, алгоритмах маршрутизации, прогнозировании спроса и скорости обработки заказов. Именно процессы позволяют Amazon масштабироваться быстрее конкурентов.
С разработкой происходит похожая история. Сегодня почти у каждой команды есть доступ к сильным ИИ-моделям. Но одинаковые модели не означают симметричный результат. Преимущество получают команды, которые умеют выстраивать процесс: сохранять контекст проекта, автоматически подключать нужные инструменты, управлять задачами и повторно использовать знания.
Поэтому следующим этапом развития ИИ становятся не новые модели, а ИИ-оркестраторы, которые превращают набор инструментов в единую систему работы. Проверьте, как работает ИИ-оркестрация на практике, скачайте CodeGryphon.
Разобрали, почему инфраструктура начинает играть более важную роль, чем сами инструменты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾2❤1💯1