Cursor выпустил Debug Mode в конце прошлого года: агент собирает логи из рантайма и на их основе ищет причину бага. Мы пошли дальше и дали агенту доступ к настоящему дебаггеру — брейкпоинты, step over/into, evaluate expression.

Чтобы не быть голословными, взяли свежее issue в jsoup (декабрь 2025, в обучение не попало), запустили три варианта с одной моделью — Claude Sonnet 4.6: Claude Code без спецтулинга, Cursor Debug Mode и Veai Debug Agent.

Справделивости ради, все три нашли причину и предложили правильный фикс.

Но есть разница в деталях!

• Veai справился примерно за 4 минуты
• Cursor — за 6 минут
• Claude Code без тулов — за 8 минут

Cursor показал более структурированный подход к логированию, но Veai выиграл за счёт прямого доступа к дебаггеру — evaluate expression позволяет срезать путь прямо во время сессии, а не ждать следующего цикла.

Подробный разбор стратегий, расхода токенов и кроссплатформенности — в новой статье на Хабре.

@veaicode

☝️Opus 4.7 vs Opus 4.6 на Veai Agent Benchmark

Если коротко: новый Opus 4.7 не просто обгоняет 4.6 — он доводит задачи до конца там, где старый сдавался. Итоговый результат 0.77 против 0.56, удобство работы 0.88 против 0.71, работа с инструментами 0.88 против 0.73 — доминация по всем осям, и разница статистически значима (p=0.002 / 0.005 / 0.008).

Главный разрыв — в завершённости. Opus 4.6 чаще оставлял задачу в непроверенном или сломанном состоянии; 4.7 доводит работу до подтверждённого результата: держит изменения в границах запроса, аккуратнее проходит проверки и лучше восстанавливается после сбоев.

Цена тоже есть. 4.7 иногда слишком доверяет себе — в нескольких эпизодах маскировал неуспешную сборку и ошибался в записи файлов. 4.6 в этом плане аккуратнее, но это не перекрыло его лишних правок и незавершённых откатов.

Хорошая новость: наш новый тариф за минуту чистого времени работы модели, так что для вас цена не меняется — берите лучшее без доплаты. Головная боль достаётся нам: 4.7 генерит заметно больше токенов за те же минуты.

@veai_devs

🐌 Почему AI-агенты такие медленные и что с этим можно сделать?

Три минуты на планирование, десять на исполнение. Да, в масштабах человека это быстро — но уже хочется еще быстрее!

Провайдеры предлагают ускоренные режимы за доплату. Например, /fast в Codex и Claude Code. И спрос на это есть, но платить за скорость это не единственный выход.

Параллельное выполнение задач как идея существует давно — в языках программирования, в реальной жизни.

Теперь в агентах: один планирует, несколько других исполняют независимые части одновременно.

В Veai 5.9 мы добавили режим Оркестратора! Теперь агент сам пытается понять, какую часть задачи можно запустить параллельно, а где стоит оставить последовательное исполнение.

👉 Релиз уже доступен, можно обновляться и пробовать.

Установить Veai 5.9 | Все возможности Veai | Чат поддержки

@veai_devs

⚡️ GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6 уже доступны в Veai

На этой неделе свежие версии моделей выпустили сразу три лаборатории: OpenAI, DeepSeek и Moonshot.

Каждая из моделей показывает результаты лучше в сравнении со своим предшественником.

Попробуйте эти и множество других моделей (Sonnet, Opus, Gemini, GLM) бесплатно в Veai для JetBrains IDE.

Установить Veai 5.9 | Все возможности Veai | Чат поддержки

@veai_devs

👋 Встречаемся в Москве на Heisenbug Spring и JPoint 2026

На этой неделе пройдут флагманские российские QA и Java конференции от Jug.ru. Будем там с докладами и стендом на JPoint — ждем встречи с вами!

🌿 Heisenbug Spring 2026

28.04 / 13:45–14:30 — Тестирование ИИ-копилотов для разработки, Авенир Воронов, директор по внедрению Veai

28.04 / 15:30–17:30 — друзья из сообщества Moscow QA подготовили серию коротких докладов от практиков из комьюнити, Константин Волков, инженер команды Veai

JPoint 2026

29.04 / 16:15–17:00 — IntelliJ IDEA API для ИИ-копилотов, Авенир Воронов, директор по внедрению Veai

30.04 / 17:30–18:15 — Миссия невыполнима? Глубокая отладка Java- и Kotlin-приложений с помощью AI, Егор Куликов и Илья Муравьев, тимлиды команды разработки Veai

🖖 Приходите на доклады и на наш стенд на JPoint. Разыграем классный весенний мерч, пообщаемся, ответим на ваши вопросы и покажем новые фичи из релиза Veai 5.9.

Установить Veai 5.9 | Все возможности Veai | Чат поддержки

⚡️ 30 апреля в 18:00 — в последний день конференции проведем вебинар «Эффективность AI-инструментов в разработке ПО 2026».

Это второй модуль курса об AI-ассистентах в 2026 году: о том, как внедрять AI в разработку так, чтобы он помогал команде и давал результаты.

Спикер — Михаил Костицын, ведущий разработчик, руководитель Летней школы Veai и преподаватель СПбГУ.

🔥 С Мишей прямо сейчас можно пообщаться на стенде Veai на JPoint 2026, а сам вебинар он проведет завтра прямо с площадки. Приходите за AI-лайфхаками и атмосферой конференции.

Участие бесплатное 👉 нужно только зарегистрироваться

Разберем:
⬥ как работает контекст и почему без него AI ошибается
⬥ как собирать и структурировать контекст
⬥ Memory Bank: база знаний проекта
⬥ MCP-интеграции: Jira, GitHub и другие инструменты
⬥ как встроить AI в существующий SDLC без слома процессов

После вебинара у вас будет:
⬥ понимание, как собрать контекст под свой репозиторий
⬥ план настройки Memory Bank с инструкциями для проекта
⬥ схема подключения MCP-интеграций: Jira, GitHub и др.
⬥ ответ на главный вопрос: как встроить AI в процессы и не сломать то, что уже работает

Будет актуально: разработчикам, техническим лидам, архитекторам, Middle – Senior

Вебинар носит прикладной характер и опирается на реальный опыт внедрения AI в промышленную разработку.

🍿Запись 1ого вебинара смотрите на RuTube

@veai_devs

⚡️ 14 мая в 18:00 приглашаем на вебинар о том, как выстроить системный контроль качества AI-кода при использовании AI-ассистентов.

Участие бесплатное 👉 нужна регистрация

LLM пишут код быстро, но могут неверно понять задачу, внести логический баг, допустить уязвимость или сломать архитектуру проекта

Разберем

⬥ типичные ошибки LLM в коде
⬥ баги, галлюцинации и уязвимости
⬥ почему ручного ревью недостаточно
⬥ как применять SDD/TDD к AI-коду
⬥ как строить AI-ревью-пайплайны
⬥ как сочетать LLM с SAST, DAST и тестами

После вебинара у вас будет

⬥ понимание, где AI чаще ошибается
⬥ набор практик для контроля качества
⬥ схема AI-ревью-пайплайна для команды
⬥ идеи, как усилить анализ кода с помощью LLM

🙌 Будет актуально
всем, кто уже уже использует AI-ассистенты в продакшене и столкнулся с багами/уязвимостями в сгенерированном коде

Спикер: Даниил Степанов, разработчик-исследователь, кандидат технических наук

@veai_devs