[Перевод] Что не так с вашим кодом, сгенерированным большими языковыми моделями?

Китайские ученые провели обширное исследование на 7 популярных LLM, генерируя с помощью них код, а потом выявляя и анализируя ошибки. Им удалось не только выявить и категоризировать наиболее частые закономерности ошибок, но и предложить метод их устранения.

Под катом вольный краткий перевод с комментариями

Читать далее

#llm #code_generation | @habr_ai

[Перевод] Что не так с вашим кодом, сгенерированным большими языковыми моделями?

Китайские ученые провели обширное исследование на 7 популярных LLM, генерируя с помощью них код, а потом выявляя и анализируя ошибки. Им удалось не только выявить и категоризировать наиболее частые закономерности ошибок, но и предложить метод их устранения.

Под катом вольный краткий перевод с комментариями.

Читать далее

#llm #code_generation | @habr_ai

Рождение AutoCode: История самосоздания ИИ

В постоянно развивающемся мире технологий мы стали свидетелями бесчисленных инноваций, раздвигающих границы возможного. Но сегодня я хочу поделиться историей, которая одновременно вдохновляет и немного тревожит — историей AutoCode, инструмента искусственного интеллекта, который сам написал себя.

Представьте на мгновение чистый холст. Единственный запрос. И из этого возникает целая программная экосистема, строка за строкой, функция за функцией. Это не научная фантастика. Это AutoCode.

Читать далее

#ai #code_generation #project_bootstrap | @habr_ai

Присоединяйтесь к проекту Rustsn: призыв к разработчикам Rust, интересующимся областью ИИ (LLM)

Несколько дней назад я опубликовал статью Создание инструмента генерации кода с помощью Rust и локальных LLM от Ollama

Проект Rustns призван упростить жизнь разработчикам Rust за счет автоматизации утомительных задач. Мой инструмент генерирует фрагменты кода Rust из объяснений пользователя, компилирует их, разрешает зависимости, генерирует тесты.

Изначально проект задумывался как универсальное решение для генерации кода для самых популярных языков программирования, включая Java, Python и TypeScript. Я стремился создать инструмент, который бы облегчил работу разработчиков, предоставляя возможность генерировать код сразу на нескольких языках. Однако, приступив к реализации мультиязычности, я столкнулся с серьёзными трудностями.

Попытка унифицировать код для различных языков оказалась куда более сложной задачей, чем я ожидал. Каждый язык программирования имеет свои особенности, что значительно усложняет код и поддержку всех этих языков в одном проекте.

В итоге я пришёл к выводу, что нужно сконцентрировать свои усилия на одном языке программирования. В моём случае это Rust, на котором был написан проект, генерирующий Rust-код.

Вот упрощенная диаграмм работы проекта:

Читать далее

#rust #open_source #ai #llm #code_generation | @habr_ai

Метапрограммирование 2.0: макросы и генерация кода в современном мире



Забудьте про скучные «Hello, World». Макросы и шаблоны давно стали полноценными инструментами архитектора кода: от хитрых C++-шаблонов до процедурных макросов Rust и Java-аннотаций, автоматически генерирующих целые фреймворки. 

В этой статье мы рассмотрим примеры, где metaprogramming избавляет от рутины и экономит часы работы над проектом. Детали как всегда под катом. Читать дальше →

#ruvds_статьи #метапрограммирование #генерация_кода #макросы #code_generation #rust #java #c_ #metaprogramming #шаблонный_код | @habr_ai

AI-first backend: опыт реального вайб-кодинг проекта

В 2025 году вопрос полноценной генерации продуктового кода с помощью LLM («вайб-кодинг») становится все более актуальным, но при этом остается и достаточно дискуссионным: насколько такие подходы вообще применимы в реальных проектах, действительно ли они сокращают время и стоимость разработки, и что происходит с тестируемостью и поддержкой такого кода в долгосрочной перспективе?

Сложность этого вопроса не только в качестве самой генерации, но и в том, как интегрировать LLM в инженерные процессы, чтобы получить управляемый, масштабируемый и архитектурно устойчивый код.

Моя мотивация была проста: попробовать выстроить полноценный продуктовый backend для нетривиального телеграм-бота с функциями агента (планированием, напоминаниями, памятью и проактивным поведением, возможностью дальнейшей расширяемости и интеграции сторонних сервисов), при этом — не писать руками ни строчки кода. Чтобы человек участвовал только как архитектор и асессор, а все проектирование и реализация шли через промпты в специализированные IDE-агенты (Cursor, Copilot, Codex, Zed) и LLM (как доступные через API/CLI, так и в «пользовательской» продуктовой обвязке). Читать далее

#vibe_coding #telegram_bot #cursor_ai #claude_opus_4 #gpt_4 #code_generation | @habr_ai

AI-бот для QA-инженеров: как я сделал Telegram-ассистента для ежедневной прокачки

Привет! Меня зовут Евгений. Я — Full-Stack QA Engineer в Devscribed и сегодня хочу поделиться своим экспериментом — QA Mentor Bot. Это Telegram‑бот, который отправляет в телеграмм группу случайные вопросы по тестированию и сразу же генерирует на них развёрнутые ответы с помощью AI. В этой статье я расскажу, как устроен проект и с какими «подводными камнями» столкнулся в процессе разработки. Читать далее

#telegram_bot #deepseek #ai #vibe_coding #code_generation #testing #education #education_projects | @habr_ai

Как мы обучали модели для кода GigaCode

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ-помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.

Многие компании думают о том, чтобы  выпустить собственного ИИ-помощника для разработчиков. Мы начали делать GigaCode около трех лет назад — ещё до появления Cursor и других популярных сегодня решений.

За это время мы создали целую экосистему решений для разработки – GigaDEV: IDE на основе IntelliJ, платформу Gitverse как аналог GitHub и сам GigaCode.  Читать далее

#llm #code_assistant #machine_learning #code_generation | @habr_ai

How I Learned to Stop Worrying and Love the… BDSM

Это публикация-опрос. Поэтому и такой заголовок :) Отсылку поймут не только лишь все, но главная цель - привлечь внимание народа к опросу.

В принципе, публикацию можно даже и не читать. Она просто поясняет, откуда взялись два варианта между которыми нужно выбирать по итогу - какое из двух названий лучше применить в технической документации.

Буду благодарен всем, кто поучаствует в голосовании. Читать далее

#code_generation #llm #codex #вайб_кодинг #опрос #мнение_народа | @habr_ai