Как runtime-контекст помогает AI делать более точные и правильные изменения к коде
Как код сам объясняет себя, если у вас есть весь runtime-контекст Сегодня LLM-ассистенты вроде Cursor и GitHub Copilot уверенно вошли в инструментарий разработчика. Они умеют дописывать код, фиксят баги, помогают с простым рефакторингом. Но всё ещё работают вслепую — без знания реального поведения приложения в рантайме. Если вы работаете с распределённой системой, то знаете: чтобы ответить на вопрос "что сломано?", нужно больше, чем лог или трасса. Нужен контекст. Полный. Со всеми слоями исполнения: от HTTP-запроса и SQL до внутренних вызовов методов и возвращаемых значений. В BitDive мы решили отдать этот контекст LLM — и всё это работает прямо в IDE, где вам это и нужно. Давайте посмотрим на конкретном примере, как доступ к полным данным о поведении приложения в рантайме кардинально меняет качество анализа и фиксов.