Наконец-то фуллстек-вайбкодинг: в Google превратили AI Studio в удобную ИИ-среду разработки.

Внутри агент Antigravity теперь сам собирает фронт, бэкенд, подключает базу данных и авторизацию (Cloud Firestore + Firebase Auth). Плюс поддерживает Next.js, React и Angular, ставит зависимости под задачу, работает с API и ключами — что еще надо?

По сути, теперь ты просто описываешь идею, а ИИ собирает рабочее приложение (может даже многопользовательское!) с логикой и интерфейсом в одном месте.

За здоровье разработчиков 🍷

Claude Code можно управлять прямо через Telegram или Discord! — Anthropic выкатила фичу Channels.

Теперь достаточно отправить сообщение с мобильного устройства, и агент приступит к работе. Инструкция по настройке Telegram тут, Discord здесь.

Есть ли теперь смысл вообще вставать с кровати? 🤔

Вайбкодинг без магии

В прошедшее воскресенье на AI Dev Day много говорили про кодинг-ассистентов и агентов. На одной сцене собрались представители Яндекса, Сбера, Т-Банка, Авито и Ozon, чтобы поделиться своим опытом интеграции помощников в разработку. Практика оказалась разнообразной.

Попросили лидера трека ИИ в разработке в Яндексе Андрея Попова, пояснить, как он видит происходящее сегодня внутри больших команд.

Насколько глубоко ИИ проник в разработку?

➖ Довольно глубоко. У нас 84% разработчиков используют доступные ИИ-инструменты, 57% регулярно работают в агентском режиме, а 36% делают это ежедневно. Лучше всего это заходит во frontend, mobile и backend. Но тут важно не обманываться: adoption очень сильно зависит от тимлидов, а сами модели и ассистенты пока лучше работают в новых и изолированных проектах.

Где ИИ даёт самый заметный эффект?

➖ Не только в генерации кода. Да, мы видим в среднем рост числа коммитов на 10%, а на Go, Python и JS/TS — до 20%. Около 30% закоммиченного кода уже сгенерировано ИИ, из них 23% — в агентском режиме. Но один из самых недооценённых кейсов — это поиск информации. Он может съедать у разработчика 10–30% времени. У нас DeepAgent сокращает типовую задачу поиска с 20 до 2 минут, а активные пользователи AI-чата на 50% меньше ходят по wiki и документации.

Что пока не взлетает так хорошо?

➖ Например, нейроревью. Мы запускали AI code review, получили adoption около 25%. Найти проблему в ревью занимает около 6 минут, а исправить — 55. Поэтому мы пришли к выводу, что часто выгоднее сразу генерировать более правильный код.

На чём держится такое внедрение?

➖ На инфраструктуре и измеримости. Без доступного инференса, RAG, агентской платформы, единого контекста, MCP и доступа к внутренним сервисам агенты не дадут нужного эффекта. У нас уже 90% инфраструктуры покрыто MCP и есть более 35 интеграций.

Параллельно нужны свои бенчмарки: например, ArcSWE — это внутренний аналог SWE-бенчей на яндексовых сценариях, который помогает принимать управленческие решения, а не просто любоваться цифрами. Эффект тоже считаем приземлённо: число действий, экономия времени на действие, коэффициент качества. Пока суммарно это даёт около 42 тыс. часов, то есть примерно 2% рабочего времени. Амбиция — выйти на 10%.

А что на рынке в целом?

➖ Очевидно, что все прошли схожий путь: от точечных экспериментов с ассистентами — к системной работе с агентами и сквозной интеграции ИИ во все этапы разработки. Появилось и общее понимание, что без качественной инфраструктуры — MCP, skills, доступа к внутренним сервисам — агенты не дадут ожидаемого эффекта. И наконец, все постепенно уходят от простого подсчёта adoption к измерению реального влияния на процессы и результаты разработки.

Что дальше?

➖ Дальше движение в сторону AI-first. Нас интересуют не только новые модели, но и эффективное потребление токенов, AGENTS.md как стандартный формат, готовые skills для типовых сценариев, развитие MCP и более жёсткие метрики — вплоть до аналога disengagement rate, то есть как часто человеку приходится вмешиваться в автономную работу агента. Сейчас агент уже скорее джун или мидл в помощь сильному разработчику. И да, токены постепенно становятся новым золотом.

@anti_agi

Ситуация 😭

Собираем команду — Codex обзавелся армией из 130+ узких специалистов, которые не просят повышения 😊

Внутри репы коллекция сабагентов:

— Экспертиза по всему: от Golang и Rust до настройки K8s и терраформа.
— Умный роутинг: тяжелая архитектура идет на GPT-5.4, быстрый поиск по докам — на 5.3;
— Режимы доступа: аудиторы только смотрят (read-only), инженеры — реально правят файлы;
— У каждого спеца свое изолированное окно, основной чат не превращается в помойку;

Я так совсем обленюсь 😂

Внимание: актуальный лайфхак 😂

На «Поле чудес» спели песенку о... пользе неработающего интернета.

Слова убили: «Не сидим, не сидим в вашем интернете», «телефоны ни к чему», а «монитора синий свет» испортил нам обед.

Псиоп запущен🫡🫡🫡

«Токены — это инвестиция в продуктивность», — такую мысль высказал Дженсен Хуанг в новом интервью.

Куртка считает, что если инженер с зарплатой $500k не потратит ХОТЯ БЫ $250k на токены — это тревожный сигнал. Для аналогии он предложил представить чип-дизайнера, который отказывается от CAD и работает карандашом — неэффективно, да?

Кстати, еще Хуанг предсказывает, что скоро у каждого инженера будет под руководством по 100 агентов, так что его главный совет работягам — становиться экспертами в использовании ИИ.

Полное интервью можно посмотреть здесь — крайне рекомендую ☕️