Как я заставил AI-агента писать нормальный код на Spring

Откуда берётся "среднее приложение с GitHub"? Если попросить агента создать JPA-сущность или настроить Spring Security, то он выдаст вполне рабочий код. Вопрос только в одном: для какого проекта? Модели натренированы на миллионах репозиториев: студенческие работы, всех задолбавшая Petclinic, туториалы с YouTube, у меня кстати, есть куча своих :D. Но без чёткого контекста агент выдаёт типичное «среднее приложение с GitHub»: всё синтаксически верно, но далеко не всегда вписывается в существующий РЕАЛЬНЫЙ проект. С Lombok или без него? Используя @IdClass или @EmbeddedId ? Предпочитаешь Record'ы или классические классы? Как у тебя маппятся DTO? Агент этого не знает и чаще всего либо пытается угадать, либо начинает грепать всё что можно и нельзя. Prompt engineering помогает, но ненадолго. Прикреплять каждый раз примеры сущностей и архитектурные правила — прошлый век. Интеграция в IDE с @ и выбором файлов уже лучше, но всё равно надо постоянно об этом помнить и как РОБОТ писать ему одно и тоже.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1040280/

#spring_agent_toolkit #mcp_server #ai_coding #spring_skills #agentic_development #claude_code #cursor_ai #spring_boot_architecture #jpa_best_practices #intellij_ai_plugin

После ИИ писать код руками ощущается уже не как норма

TL;DR: ИИ не заменяет инженерный контроль, но меняет базовую планку разработки. С ним проще удерживать скоуп, тесты, техническое качество и в режиме дедлайна. Главный риск - потерять ownership, поэтому уровень автономности должен зависеть от проекта, стадии и зрелости инженерного процесса. У меня есть один личный проект , где я полностью автоматизировал разработку и перестал читать код. Всё идёт практически без моего участия: я просто описываю в телеграмме своему боту что нужно сделать, что я хочу получить, а он выполняет, проверяет в цикле, коммитит, деплоит и сам проверяет логи. Единственное, заниматься своим проектом времени мало, потому движение всё равно медленное и хоть бот может сам брать тикеты из гитхаба и выполнять их, я всё же не разрешаю ему пушить код - хочу всё же в конце понимать что он сделал. Но проект я изначально писал сам, и только потом начал изучать как сделать работу автономной. Всё работает настолько хорошо, что я даже задумался: а не запустить ли новый проект вообще без моего участия? Описать только PRD, проверить сгенерированную документацию и список задач, а на выходе просто принимать готовые фичи. Я даже пробовал запускать так несколько личных проектов (один из них - простенькая игра): формировал всю документацию через ИИ, но на определенных этапах допускал ошибки в планировании и в итоге терял контроль.

https://habr.com/ru/articles/1039836/

#ИИ #разработка #программирование #AI_coding #code_review #тестирование #productivity #ownership #разработка_ПО #инженерный_контроль

제이슨 멜러: Rails의 AI 효율성과 개발자 보안의 미래

Rails는 일관된 컨벤션과 풍부한 문서 덕분에 AI가 토큰당 더 많은 기능을 구현할 수 있는 'Features per Token' 우위를 점하고 있다.

🔗 원문 보기

Claude Code на автопилоте: субагенты, worktrees и CI/CD

Финал серии: Agent Teams, GitHub Actions, Agent SDK, TDD, Ralph-loop на ночь и осторожный прогноз на 2027 Серия на Хабре: часть 1 - что Claude Code умеет из коробки · часть 2 - настройки, хуки и Context Rot · часть 3 - автономная работа и параллелизм. Однажды вечером я дал Claude Code не задачу "сделай фичу", а уже написанную спеку и сложный план. Дальше работал не один чат, а цепочка: оркестратор разобрал план на независимые куски, поднял кодеров в отдельных worktree, дождался их diff'ов, потом вызвал ревьюеров на каждый кусок и собрал итоговый отчёт. Утром у меня был не "ответ ассистента", а несколько веток, замечания ревью и список решений, которые всё равно должен принять человек. Это третья и финальная часть серии. В первой я показал что такое Claude Code и почему я называю его командой из 15 . Во второй - десять настроек, которые эту команду делают управляемой: CLAUDE.md на 30 строк, permissions, хуки, совещание ботиков через Codex и Gemini, Context Rot. Сегодня про следующий уровень. Когда конфиги настроены и работаешь каждый день, упираешься в новый потолок. Даже команда из 15 человек внутри одной сессии Claude имеет предел. Субагенты конкурируют за контекст, ветки мешают друг другу, ты переключаешься между задачами и теряешь состояние. Дальше начинается параллелизм, автоматизация и автономия. Десять приёмов, которые превращают Claude Code из "умного помощника" в систему из отдельных агентов, scheduled tasks и CI-задач. И в конце - честный разговор про то, куда всё это идёт в 2027 и что останется разработчику.

https://habr.com/ru/articles/1030832/

#claude_code #anthropic #aiагенты #ai_coding #субагенты #git_worktrees #agent_sdk #specdriven_development #vibecoding #программирование

AI 코딩과 Rails의 미래: Vladimir Dementyev가 말하는 '바이브 코딩'의 명암

AI를 도구로 받아들여 지루한 반복 작업과 리팩토링을 자동화하고, 개발자는 더 가치 있는 창의적 작업에 집중해야 한다.

🔗 원문 보기

AI 코딩의 중독성과 개발자 번아웃: '마지막 프롬프트'의 함정

AI 코딩 도구는 슬롯머신처럼 가변적인 보상을 제공하여 개발자가 업무를 중단하기 어렵게 만드는 도파민 루프를 형성한다.

🔗 원문 보기

Я просил Claude перестать мне льстить. 16 апреля получил. Беру свои слова назад

16 апреля Anthropic выкатила Claude Opus 4.7. На бенчмарках 12 побед из 14, цена та же. Через 24 часа Reddit называл его legendarily bad. И вот в чём фокус: месяц назад я сам ныл, что Claude слишком поддакивает. Anthropic исправила. Получилась спор-машина. Беру свои слова назад.

https://habr.com/ru/articles/1029796/

#Claude #Opus_47 #Anthropic #AI_coding #sycophancy #бенчмарки #разработка #LLM

10 настроек Claude Code, до которых большинство разработчиков не доходит

Ранее я писал про утечку исходного кода Claude Code . 512 000 строк, KAIROS, упоминания нерелизнутых моделей Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Так вот. В актуальном Claude Code уже есть Opus 4.7 . Ровно как и было в leaked-коде. Вместе с ней появился новый уровень /effort xhigh - это мы сегодня тоже разберём. В первой части я показал что Claude Code умеет из коробки. Типовой сценарий после этого: "понял, установил, пользуюсь". И дальше тот же потолок что у всех - Claude работает быстро, но как-то странно. Отвечает не то, повторяет одно и то же к концу сессии, просит разрешения на каждый чих, жрёт токены как не в себя. Это решается настройками. Конкретными. Которые лежат в двух файлах и никто до них не доходит. Ниже десять вещей которые я настроил за полгода работы с Claude Code и которые сделали разницу между "работает" и "работает как отдел". С готовыми конфигами. Копируй, вставляй, меняй под себя.

https://habr.com/ru/articles/1028988/

#claude_code #anthropic #opus_47 #ai_agents #ai_coding #developer_tools #prompt_engineering #hooks #claudemd #vibecoding

Story points — прошлый век?

Мнение. Предложение к обсуждению, а не новая догма. Story points долго были удобным способом оценивать сложность задач в разработке. Но в 2026 году всё больше работы делается не только инженером, но и в связке с LLM: генерация кода, тестов, документации, рефакторинг, разбор ошибок. Возникает вопрос: может ли рядом со story points появиться новая метрика — neuro points, отражающая AI-итеративность решения задачи? В статье предлагаю этот подход как гипотезу для обсуждения и разбираю, зачем он вообще может понадобиться командам, которые уже активно используют нейросети в рабочих процессах. Обсудить подход

https://habr.com/ru/articles/1028984/

#story_points #neuro_points #agile #scrum #LLM #AI_coding #оценка_задач #нейросети_в_разработке #developer_productivity #engineering_management

Cursor — всё? Почему отдельный ИИ-редактор перестаёт быть нужен

К весне 2026 года Claude Code уже вышел на run‑rate выручки свыше $2,5 млрд, а Codex используют более 4 млн разработчиков в неделю. Ещё год назад такие цифры казались бы фантастикой для инструментов вокруг кода. Теперь это новая реальность: владельцы ведущих моделей больше не ограничиваются API и исследованиями — они сами заходят в терминал, IDE и корпоративный контур разработки. На этом фоне особенно интересно, что происходит с Cursor. Ещё в 2023–2024 годах он выглядел почти идеальным ответом на вопрос, как должна выглядеть современная разработка с ИИ. Не чат сбоку, не набор автодополнений поверх редактора, а полноценная среда, которая понимает кодовую базу, держит контекст и помогает программировать эффективнее. Но к весне 2026 года вопрос звучит уже иначе. Не хорош ли Cursor, а остался ли вообще смысл в отдельном платном ИИ‑редакторе, если создатели ведущих моделей пришли в этот слой напрямую. Именно поэтому главный вопрос для Cursor сегодня не в том, «умрёт ли компания». С компанией как раз всё неплохо: по данным Bloomberg , годовой темп выручки Cursor превысил $2 млрд. Вопрос в другом: не исчезает ли сама логика, при которой отдельный ИИ‑редактор является обязательной прослойкой между разработчиком и ведущими моделями.

https://habr.com/ru/articles/1028362/

#Cursor #Claude_Code #Codex #Anthropic #OpenAI #GitHub_Copilot #ИИагенты #IDE #AI_coding #агентная_разработка