DeepSeek против ChatGPT и Claude: что выбирают российские компании?
Две трети компаний в мире уже используют open source ИИ. DeepSeek обогнал GPT-4, потратив в 20 раз меньше денег на обучение. Llama и Mistral догоняют коммерческие модели по качеству.
Но 87% корпоративных бюджетов на ИИ по-прежнему уходит в OpenAI, Anthropic и Google.
Где правда? И что выбрать российскому бизнесу, когда западные сервисы — это ещё и санкционный риск?
28 ноября в 15:00 МСК разберёмся вместе с теми, кто внедряет ИИ в крупных компаниях:
▪️ Лоран В. Джейкобс — основатель iPavlov AI-Systems (ГК «Максима»)
▪️ Максим Семёнкин — CEO CodeInside
▪️ Виталий Попов — «Софтлайн Решения»
▪️ Артем Паньков — гендиректор Secret Agents
▪️ Сергей Ольков — «Диасофт»
▪️ Константин Глазков — СП.АРМ
▪️ Влад Кудинов, Основатель и CTO Veai
Обсудим: когда open source выгоднее, как считать реальную стоимость, и почему многие компании используют сразу несколько моделей.
Трансляция: YouTube | RUTUBE | Telegram (запись)
После эфира — текстовая версия на Хабре.
Две трети компаний в мире уже используют open source ИИ. DeepSeek обогнал GPT-4, потратив в 20 раз меньше денег на обучение. Llama и Mistral догоняют коммерческие модели по качеству.
Но 87% корпоративных бюджетов на ИИ по-прежнему уходит в OpenAI, Anthropic и Google.
Где правда? И что выбрать российскому бизнесу, когда западные сервисы — это ещё и санкционный риск?
28 ноября в 15:00 МСК разберёмся вместе с теми, кто внедряет ИИ в крупных компаниях:
▪️ Лоран В. Джейкобс — основатель iPavlov AI-Systems (ГК «Максима»)
▪️ Максим Семёнкин — CEO CodeInside
▪️ Виталий Попов — «Софтлайн Решения»
▪️ Артем Паньков — гендиректор Secret Agents
▪️ Сергей Ольков — «Диасофт»
▪️ Константин Глазков — СП.АРМ
▪️ Влад Кудинов, Основатель и CTO Veai
Обсудим: когда open source выгоднее, как считать реальную стоимость, и почему многие компании используют сразу несколько моделей.
Трансляция: YouTube | RUTUBE | Telegram (запись)
После эфира — текстовая версия на Хабре.
👌3👍2❤1
Как «вайб» убил (и возродил) программирование
Забудьте про споры о табах и пробелах. Судя по свежему отчету IMD Business School, к концу 2025 года мы официально живем в эпоху пост-кода.
Цифры говорят сами за себя: 70% всей разработки приложений теперь приходится на low-code решения (для сравнения, в 2020-м это были скромные 20%). Но самое интересное — это ребрендинг самого процесса. Андрей Карпаты (экс-Tesla AI) ввел в оборот термин «Vibe Coding».
Суть концепции: вы больше не сражаетесь с синтаксисом. Вы «ловите вайб» и просто описываете машине, что хотите получить, на естественном языке. Вы — дирижер, а не скрипач. Forrester Research подтверждает эффективность: разработка ускоряется в 10–20 раз.
Звучит как мечта любого стартапера, но у этого «праздника непослушания» есть цена. Эксперты предупреждают, что за скоростью скрывается минное поле:
Безопасность: AI пишет быстро, но не всегда безопасно (привет, инъекции в сгенерированном коде).
IP и Compliance: Кому принадлежит код, собранный из лоскутов обучающей выборки, и пройдет ли он аудит регулятора?
Кажется, разработчикам пора обновлять резюме: вместо знания фреймворков теперь важнее умение «менеджить» галлюцинации нейросетей и валидировать чужой (машинный) код.
Забудьте про споры о табах и пробелах. Судя по свежему отчету IMD Business School, к концу 2025 года мы официально живем в эпоху пост-кода.
Цифры говорят сами за себя: 70% всей разработки приложений теперь приходится на low-code решения (для сравнения, в 2020-м это были скромные 20%). Но самое интересное — это ребрендинг самого процесса. Андрей Карпаты (экс-Tesla AI) ввел в оборот термин «Vibe Coding».
Суть концепции: вы больше не сражаетесь с синтаксисом. Вы «ловите вайб» и просто описываете машине, что хотите получить, на естественном языке. Вы — дирижер, а не скрипач. Forrester Research подтверждает эффективность: разработка ускоряется в 10–20 раз.
Звучит как мечта любого стартапера, но у этого «праздника непослушания» есть цена. Эксперты предупреждают, что за скоростью скрывается минное поле:
Безопасность: AI пишет быстро, но не всегда безопасно (привет, инъекции в сгенерированном коде).
IP и Compliance: Кому принадлежит код, собранный из лоскутов обучающей выборки, и пройдет ли он аудит регулятора?
Кажется, разработчикам пора обновлять резюме: вместо знания фреймворков теперь важнее умение «менеджить» галлюцинации нейросетей и валидировать чужой (машинный) код.
IT-отдел больше не крепость?
Кажется, мы стоим на пороге эпохи, когда фразу «Ты ж программист» можно будет говорить каждому четвертому сотруднику бухгалтерии. Аналитики выкатили цифры, от которых у классических сеньоров может дёрнуться глаз (или начаться нервный смех).
К 2026 году 75% новых приложений будут собирать на low-code. Но самое веселое — кто это будет делать. 80% таких «разработчиков» будут сидеть вне IT-департаментов.
Встречайте Citizen developers (гражданских разработчиков). Их будет в 4 раза больше, чем профессионалов. Представьте: менеджер по продажам сам «пилит» CRM, пока вы пьёте кофе. Звучит как мечта бизнеса и ночной кошмар техподдержки.
Деньги в этой нише крутятся космические: $187 млрд к 2030 году. Но просто двигать квадратики мышкой уже не модно. Индустрия (Microsoft Copilot Studio, Salesforce) делает ставку на AI-агентов. Теперь «гражданский кодер» просто говорит боту, что ему нужно, а тот генерирует энтерпрайз-решение (ну, или то, что им покажется решением).
Словом, профессиональным разработчикам вымирание не грозит, но их роль меняется. Кто-то же должен будет разгребать архитектурный хаос, который натворят эти «четверо гражданских» под управлением AI.
Кажется, мы стоим на пороге эпохи, когда фразу «Ты ж программист» можно будет говорить каждому четвертому сотруднику бухгалтерии. Аналитики выкатили цифры, от которых у классических сеньоров может дёрнуться глаз (или начаться нервный смех).
К 2026 году 75% новых приложений будут собирать на low-code. Но самое веселое — кто это будет делать. 80% таких «разработчиков» будут сидеть вне IT-департаментов.
Встречайте Citizen developers (гражданских разработчиков). Их будет в 4 раза больше, чем профессионалов. Представьте: менеджер по продажам сам «пилит» CRM, пока вы пьёте кофе. Звучит как мечта бизнеса и ночной кошмар техподдержки.
Деньги в этой нише крутятся космические: $187 млрд к 2030 году. Но просто двигать квадратики мышкой уже не модно. Индустрия (Microsoft Copilot Studio, Salesforce) делает ставку на AI-агентов. Теперь «гражданский кодер» просто говорит боту, что ему нужно, а тот генерирует энтерпрайз-решение (ну, или то, что им покажется решением).
Словом, профессиональным разработчикам вымирание не грозит, но их роль меняется. Кто-то же должен будет разгребать архитектурный хаос, который натворят эти «четверо гражданских» под управлением AI.
Ручной рефакторинг — всё?
Никто не любит копаться в «макаронном коде» десятилетней выдержки, который страшно трогать, чтобы не упал прод. Amazon это отлично понимает, поэтому на re:Invent выкатила тяжелую артиллерию — обновленный AWS Transform с армией AI-агентов.
Теперь это не просто линтер или конвертер. Агенты научились понимать глубокий контекст: они разбирают не только стандартные языки, но и ваши проприетарные фреймворки, кастомные «костыли» и ту самую бизнес-логику, которую писал уволившийся в 2015-м сеньор. AI строит карту зависимостей и фактически переписывает приложение за вас.
Но самое интересное скрыто между строк. AWS открыто объявила войну лицензиям Microsoft. Инструмент агрессивно заточен на то, чтобы выдирать компании из экосистемы Windows (.NET, SQL Server) и пересаживать их на Linux и PostgreSQL. Маркетологи обещают ускорение миграции в 5 раз и минус 70% расходов на лицензии.
По сути, Amazon продает мечту: скормить нейросети свой древний монолит и получить на выходе бодрый cloud-native сервис. Разработчикам остается только надеяться, что AI не напишет код, который сможет понять и поддерживать только другой AI.
Никто не любит копаться в «макаронном коде» десятилетней выдержки, который страшно трогать, чтобы не упал прод. Amazon это отлично понимает, поэтому на re:Invent выкатила тяжелую артиллерию — обновленный AWS Transform с армией AI-агентов.
Теперь это не просто линтер или конвертер. Агенты научились понимать глубокий контекст: они разбирают не только стандартные языки, но и ваши проприетарные фреймворки, кастомные «костыли» и ту самую бизнес-логику, которую писал уволившийся в 2015-м сеньор. AI строит карту зависимостей и фактически переписывает приложение за вас.
Но самое интересное скрыто между строк. AWS открыто объявила войну лицензиям Microsoft. Инструмент агрессивно заточен на то, чтобы выдирать компании из экосистемы Windows (.NET, SQL Server) и пересаживать их на Linux и PostgreSQL. Маркетологи обещают ускорение миграции в 5 раз и минус 70% расходов на лицензии.
По сути, Amazon продает мечту: скормить нейросети свой древний монолит и получить на выходе бодрый cloud-native сервис. Разработчикам остается только надеяться, что AI не напишет код, который сможет понять и поддерживать только другой AI.
ChatGPT начал нативно «впаривать» бренды
Пользователи начали замечать странное: приходишь к нейросети за кодом или советом, а уходишь с рекомендацией Spotify, Peloton или Target. Причем алгоритм подсовывает бренды даже тогда, когда контекст беседы этого вообще не требует.
Похоже, это не галлюцинации (хотя кто знает), а начало новой эры. Пазл складывается однозначный:
The Information уже писали, что OpenAI ищет, как монетизировать «халявщиков».
Компания открыла вакансию инженера по AdTech и маркетинговым инструментам.
И вот — первые «случайные» рекомендации.
OpenAI явно дрейфует от концепции «чистого разума» к модели Super App или маркетплейса. Если слухи подтвердятся, нас ждет свой App Store внутри чата. Для разработчиков это потенциально новый (и жирный) канал дистрибуции.
А вот пользователям пора привыкать: чистый интерфейс, похоже, всё. Сначала ты учишь ИИ мыслить, а потом он пытается продать тебе подписку. Ждем плагин «AdBlock для промптов»?
Пользователи начали замечать странное: приходишь к нейросети за кодом или советом, а уходишь с рекомендацией Spotify, Peloton или Target. Причем алгоритм подсовывает бренды даже тогда, когда контекст беседы этого вообще не требует.
Похоже, это не галлюцинации (хотя кто знает), а начало новой эры. Пазл складывается однозначный:
The Information уже писали, что OpenAI ищет, как монетизировать «халявщиков».
Компания открыла вакансию инженера по AdTech и маркетинговым инструментам.
И вот — первые «случайные» рекомендации.
OpenAI явно дрейфует от концепции «чистого разума» к модели Super App или маркетплейса. Если слухи подтвердятся, нас ждет свой App Store внутри чата. Для разработчиков это потенциально новый (и жирный) канал дистрибуции.
А вот пользователям пора привыкать: чистый интерфейс, похоже, всё. Сначала ты учишь ИИ мыслить, а потом он пытается продать тебе подписку. Ждем плагин «AdBlock для промптов»?
SSD летят в космос вслед за памятью
Если вы откладывали апгрейд домашнего сервера или рабочего ноутбука «на потом», у нас плохие новости. Рынок флеш-памяти официально вошел в штопор дефицита. Вслед за подорожанием ОЗУ, цены на твердотельные накопители начали вертикальный взлет.
Только за ноябрь контрактные цены на чипы TCL NAND подскочили на 60%, а спотовые (рыночные) — на пугающие 80%. В российской рознице эффект уже ощутим: ценники на некоторые модели SSD успели сделать x2, и аналитики в один голос твердят — это только разминка.
Почему это происходит? Добро пожаловать в реальность «ИИ-пузыря». Производители чипов массово переориентируют конвейеры на высокомаржинальную память для дата-центров, чтобы кормить ненасытные LLM и нейросети. Потребительский сегмент NAND остался на голодном пайке.
Ситуация до боли напоминает криптобум 2017-го и 2021-го, когда геймеры не могли купить видеокарты. Только теперь вместо майнинга эфира индустрия «майнит» токены для чат-ботов, а расплачиваться за дефицит железа придется обычным инженерам и пользователям.
Если вы откладывали апгрейд домашнего сервера или рабочего ноутбука «на потом», у нас плохие новости. Рынок флеш-памяти официально вошел в штопор дефицита. Вслед за подорожанием ОЗУ, цены на твердотельные накопители начали вертикальный взлет.
Только за ноябрь контрактные цены на чипы TCL NAND подскочили на 60%, а спотовые (рыночные) — на пугающие 80%. В российской рознице эффект уже ощутим: ценники на некоторые модели SSD успели сделать x2, и аналитики в один голос твердят — это только разминка.
Почему это происходит? Добро пожаловать в реальность «ИИ-пузыря». Производители чипов массово переориентируют конвейеры на высокомаржинальную память для дата-центров, чтобы кормить ненасытные LLM и нейросети. Потребительский сегмент NAND остался на голодном пайке.
Ситуация до боли напоминает криптобум 2017-го и 2021-го, когда геймеры не могли купить видеокарты. Только теперь вместо майнинга эфира индустрия «майнит» токены для чат-ботов, а расплачиваться за дефицит железа придется обычным инженерам и пользователям.
Создатель GTA предрекает ИИ «каннибализм»
Сооснователь Rockstar Games Дэн Хаузер выдал, пожалуй, самую брутальную метафору года касательно будущего LLM. По его мнению, генеративный ИИ неизбежно «поглотит сам себя», если продолжит перерабатывать собственный контент.
Хаузер сравнил бесконечный цикл обучения нейросетей на синтетике с сельскохозяйственной практикой, когда коров кормили останками коров. Результат мы помним — вспышка коровьего бешенства.
Это не просто красивая страшилка, а описание вполне реальной проблемы Model Collapse. Исследования уже подтверждают: когда датасеты засоряются сгенерированным контентом, модель теряет связь с реальностью, «галлюцинирует» и деградирует.
Хаузер отдельно прошелся по топ-менеджменту. По его словам, продюсеры, которые агрессивно пушат ИИ как «волшебную кнопку» для креатива, сами напрочь лишены творческого мышления и пытаются компенсировать это алгоритмами.
Кажется, мы движемся к будущему, где пометка «Created by Human» станет премиальным знаком качества, спасающим от цифровой энтропии.
Сооснователь Rockstar Games Дэн Хаузер выдал, пожалуй, самую брутальную метафору года касательно будущего LLM. По его мнению, генеративный ИИ неизбежно «поглотит сам себя», если продолжит перерабатывать собственный контент.
Хаузер сравнил бесконечный цикл обучения нейросетей на синтетике с сельскохозяйственной практикой, когда коров кормили останками коров. Результат мы помним — вспышка коровьего бешенства.
Это не просто красивая страшилка, а описание вполне реальной проблемы Model Collapse. Исследования уже подтверждают: когда датасеты засоряются сгенерированным контентом, модель теряет связь с реальностью, «галлюцинирует» и деградирует.
Хаузер отдельно прошелся по топ-менеджменту. По его словам, продюсеры, которые агрессивно пушат ИИ как «волшебную кнопку» для креатива, сами напрочь лишены творческого мышления и пытаются компенсировать это алгоритмами.
Кажется, мы движемся к будущему, где пометка «Created by Human» станет премиальным знаком качества, спасающим от цифровой энтропии.
DeepSeek V3.2 против GPT-5
Пока Кремниевая долина меряется капитализацией, китайская лаборатория DeepSeek выкатила обновление, которое выглядит как прямая угроза гегемонии OpenAI. Встречайте: DeepSeek-V3.2 и её заряженная версия V3.2-Speciale.
Инженеры пересобрали механизм внимания (Attention). Главная боль многих LLM — деградация качества на длинных контекстах («забывание» начала промпта) — здесь, по заверениям авторов, решена. Модель эффективно «переваривает» огромные массивы данных, не теряя нить рассуждения.
Заявки у DeepSeek, мягко говоря, дерзкие. Согласно их внутренним бенчмаркам, Speciale превосходит GPT-5 в ряде метрик и стоит вровень с Gemini-3.0 Pro по качеству логических рассуждений (Reasoning).
Конечно, к вендорским графикам всегда стоит относиться со здоровым инженерным скепсисом — мы все знаем, как маркетологи любят выбирать «удобные» тесты. Но учитывая успехи предыдущих версий DeepSeek (особенно в кодинге), игнорировать релиз нельзя. Если независимые тесты подтвердят хотя бы половину, монополия США на SOTA-модели снова под вопросом. Ждем веса на HuggingFace?
Пока Кремниевая долина меряется капитализацией, китайская лаборатория DeepSeek выкатила обновление, которое выглядит как прямая угроза гегемонии OpenAI. Встречайте: DeepSeek-V3.2 и её заряженная версия V3.2-Speciale.
Инженеры пересобрали механизм внимания (Attention). Главная боль многих LLM — деградация качества на длинных контекстах («забывание» начала промпта) — здесь, по заверениям авторов, решена. Модель эффективно «переваривает» огромные массивы данных, не теряя нить рассуждения.
Заявки у DeepSeek, мягко говоря, дерзкие. Согласно их внутренним бенчмаркам, Speciale превосходит GPT-5 в ряде метрик и стоит вровень с Gemini-3.0 Pro по качеству логических рассуждений (Reasoning).
Конечно, к вендорским графикам всегда стоит относиться со здоровым инженерным скепсисом — мы все знаем, как маркетологи любят выбирать «удобные» тесты. Но учитывая успехи предыдущих версий DeepSeek (особенно в кодинге), игнорировать релиз нельзя. Если независимые тесты подтвердят хотя бы половину, монополия США на SOTA-модели снова под вопросом. Ждем веса на HuggingFace?
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Аутсорс не умер, он мутировал: конец эпохи «Fire and forget»
Сегодня состоялась онлайн-дискуссия о ситуации с заказной разработкой в России.
Как оказалось, рынок заказной разработки в РФ вопреки прогнозам не схлопнулся, а удвоился, пробив потолок в 700 млрд рублей. Но если вы думаете, что можно по старинке кинуть в вендора ТЗ и вернуться через год за готовым продуктом — у нас для вас плохие новости. Это верный способ сжечь бюджет и получить «полуфабрикат», который не пройдет ни нагрузку, ни инфобез.
Александр Сахаров из «Диасофт» и приглашенные гости разобрали, что реально происходит «под капотом» индустрии:
Миф о «Черном ящике»: Заказчики больше не верят в магию. Тренд — жесткая стандартизация. Вендоров буквально «подсаживают» на внутренние платформы и DevOps-пайплайны клиентов, чтобы код не превратился в тыкву после смены команды.
AI-турбулентность: Нейронки создали опасную иллюзию, что можно сделать «убийцу Сбера» за 5 минут и 3 копейки. Рынок наводняется демпингом, но качество там соответствующее. AI — это инструмент для сеньора, чтобы убрать рутину (скрипты, тесты), а не замена мозгам.
Платформенный подход: Чтобы не утонуть в микроменеджменте, компании переходят на платформы, которые автоматизируют скучную «архитектурную обвязку» (API, безопасность, логирование). Разработчик должен писать бизнес-ценность, а не бойлерплейт.
Заказная разработка жива, но из «руки-ноги за деньги» она превращается в глубокую технологическую интеграцию. Выживут те, кто умеет в процессы, а не просто в кодинг.
Выкладываем полную запись разговора.
Сегодня состоялась онлайн-дискуссия о ситуации с заказной разработкой в России.
Как оказалось, рынок заказной разработки в РФ вопреки прогнозам не схлопнулся, а удвоился, пробив потолок в 700 млрд рублей. Но если вы думаете, что можно по старинке кинуть в вендора ТЗ и вернуться через год за готовым продуктом — у нас для вас плохие новости. Это верный способ сжечь бюджет и получить «полуфабрикат», который не пройдет ни нагрузку, ни инфобез.
Александр Сахаров из «Диасофт» и приглашенные гости разобрали, что реально происходит «под капотом» индустрии:
Миф о «Черном ящике»: Заказчики больше не верят в магию. Тренд — жесткая стандартизация. Вендоров буквально «подсаживают» на внутренние платформы и DevOps-пайплайны клиентов, чтобы код не превратился в тыкву после смены команды.
AI-турбулентность: Нейронки создали опасную иллюзию, что можно сделать «убийцу Сбера» за 5 минут и 3 копейки. Рынок наводняется демпингом, но качество там соответствующее. AI — это инструмент для сеньора, чтобы убрать рутину (скрипты, тесты), а не замена мозгам.
Платформенный подход: Чтобы не утонуть в микроменеджменте, компании переходят на платформы, которые автоматизируют скучную «архитектурную обвязку» (API, безопасность, логирование). Разработчик должен писать бизнес-ценность, а не бойлерплейт.
Заказная разработка жива, но из «руки-ноги за деньги» она превращается в глубокую технологическую интеграцию. Выживут те, кто умеет в процессы, а не просто в кодинг.
Выкладываем полную запись разговора.
❤1🔥1🤝1
ИИ пришёл за вашей работой (спойлер: не совсем)
На недавней дискуссии про заказную разработку обсуждали самое горячее: когда нас всех заменят нейронки?
И вот что интересно...
Разработчики делятся опытом: кто-то два дня назад написал целую библиотеку ТОЛЬКО с помощью ИИ. Буквально вайп-кодил от начала и до конца. И оно работает!
Другие используют Cursor, Copilot и прочие инструменты каждый день. Причём не для генерации Hello World, а для реальных задач.
📊 Прогноз: 1-2 года
Через год-два обычный человек без технического бэкграунда сможет получать работающие результаты. Простой сайт? Легко. Мобильное приложение? Без проблем. Нейронка просто сделает.
Но вот тут начинается самое интересное...
Сейчас программист может добиться от ИИ правильного результата, потому что понимает, КАК оно должно работать внутри. Может поставить правильные рамки, проверить архитектуру, найти баги. Обычный человек без этого понимания получит "что-то работающее". Но вот масштабировать, поддерживать и адаптировать под конкретный бизнес — вопрос открытый.
Посмотреть и послушать можно на Rutube.
На недавней дискуссии про заказную разработку обсуждали самое горячее: когда нас всех заменят нейронки?
И вот что интересно...
Разработчики делятся опытом: кто-то два дня назад написал целую библиотеку ТОЛЬКО с помощью ИИ. Буквально вайп-кодил от начала и до конца. И оно работает!
Другие используют Cursor, Copilot и прочие инструменты каждый день. Причём не для генерации Hello World, а для реальных задач.
📊 Прогноз: 1-2 года
Через год-два обычный человек без технического бэкграунда сможет получать работающие результаты. Простой сайт? Легко. Мобильное приложение? Без проблем. Нейронка просто сделает.
Но вот тут начинается самое интересное...
Сейчас программист может добиться от ИИ правильного результата, потому что понимает, КАК оно должно работать внутри. Может поставить правильные рамки, проверить архитектуру, найти баги. Обычный человек без этого понимания получит "что-то работающее". Но вот масштабировать, поддерживать и адаптировать под конкретный бизнес — вопрос открытый.
Посмотреть и послушать можно на Rutube.
Anthropic: «Вайб-кодинг» убивает дзен, но мы не вернемся назад
Anthropic провела внутреннее исследование (132 инженера), чтобы выяснить, как их собственный инструмент Claude Code меняет суть профессии разработчика. Результаты — готовый сценарий для серии «Черного зеркала» о выгорании и прогрессе.
Инженеры делегируют ИИ до 20% работы — в основном «скучные» и легко проверяемые задачи. Но за ростом продуктивности скрывается экзистенциальный кризис. Коллектив раскололся на два лагеря:
Сравнивают текущий сдвиг с переходом от Ассемблера к языкам высокого уровня. Мол, знание того, как управлять памятью вручную или писать связные списки — это круто, но для конечного продукта уже не нужно. Английский язык окончательно становится главным языком программирования.
Романтики: Скучают по «состоянию потока» и ручному труду. Их вердикт: «Целый день писать промпты для Claude — это не весело и не дает удовлетворения».
Мы наблюдаем классическую проблему «атрофии навыков». Инженеры признают, что теряют хватку в написании кода руками. Но самый трезвый комментарий из отчета звучит так: «Страх "заржаветь" имеет смысл, только если вы верите, что мы вернемся в эпоху до Claude 3.5. А мы не вернемся».
Разработка стремительно дрейфует от ремесла к менеджменту: вы больше не каменщик, вы — прораб, который кричит на роботов.
Anthropic провела внутреннее исследование (132 инженера), чтобы выяснить, как их собственный инструмент Claude Code меняет суть профессии разработчика. Результаты — готовый сценарий для серии «Черного зеркала» о выгорании и прогрессе.
Инженеры делегируют ИИ до 20% работы — в основном «скучные» и легко проверяемые задачи. Но за ростом продуктивности скрывается экзистенциальный кризис. Коллектив раскололся на два лагеря:
Сравнивают текущий сдвиг с переходом от Ассемблера к языкам высокого уровня. Мол, знание того, как управлять памятью вручную или писать связные списки — это круто, но для конечного продукта уже не нужно. Английский язык окончательно становится главным языком программирования.
Романтики: Скучают по «состоянию потока» и ручному труду. Их вердикт: «Целый день писать промпты для Claude — это не весело и не дает удовлетворения».
Мы наблюдаем классическую проблему «атрофии навыков». Инженеры признают, что теряют хватку в написании кода руками. Но самый трезвый комментарий из отчета звучит так: «Страх "заржаветь" имеет смысл, только если вы верите, что мы вернемся в эпоху до Claude 3.5. А мы не вернемся».
Разработка стремительно дрейфует от ремесла к менеджменту: вы больше не каменщик, вы — прораб, который кричит на роботов.
ИИ не отбирает работу, он создает «100x инженеров»?
Пока Twitter хоронит профессию программиста, большие деньги говорят об обратном. Филип Кларк, партнер Thrive Capital (фонд, вложившийся в OpenAI и Cursor), заявил, что не знает ни одной компании в своем портфеле, которая уволила бы инженеров из-за внедрения ИИ.
По словам Кларка, ИИ работает не как замена, а как мощный экзоскелет. Инструменты вроде Cursor или GitHub Copilot превращают обычных разработчиков в тех самых мифических «10x» и даже «100x инженеров». Продуктивность растет, проекты летят, все счастливы.
Но есть нюанс, и он неприятный. Увольнений действительно нет, но есть «тихий стоп». Кларк признает: компании теперь могут масштабироваться и расти, не раздувая штат. То есть текущие сеньоры становятся супергероями, а вот количество новых вакансий (особенно для джунов) сокращается. Статистика Indeed это подтверждает: найм разработчиков на минимуме за 5 лет.
В идеальном мире инвестора освободившийся ресурс мозга мы направим на лечение рака и колонизацию Марса, перестав писать скучный бойлерплейт. В реальности же мы, похоже, движемся к модели, где один сеньор с промптами делает работу целого отдела, а вход в индустрию становится всё уже.
Пока Twitter хоронит профессию программиста, большие деньги говорят об обратном. Филип Кларк, партнер Thrive Capital (фонд, вложившийся в OpenAI и Cursor), заявил, что не знает ни одной компании в своем портфеле, которая уволила бы инженеров из-за внедрения ИИ.
По словам Кларка, ИИ работает не как замена, а как мощный экзоскелет. Инструменты вроде Cursor или GitHub Copilot превращают обычных разработчиков в тех самых мифических «10x» и даже «100x инженеров». Продуктивность растет, проекты летят, все счастливы.
Но есть нюанс, и он неприятный. Увольнений действительно нет, но есть «тихий стоп». Кларк признает: компании теперь могут масштабироваться и расти, не раздувая штат. То есть текущие сеньоры становятся супергероями, а вот количество новых вакансий (особенно для джунов) сокращается. Статистика Indeed это подтверждает: найм разработчиков на минимуме за 5 лет.
В идеальном мире инвестора освободившийся ресурс мозга мы направим на лечение рака и колонизацию Марса, перестав писать скучный бойлерплейт. В реальности же мы, похоже, движемся к модели, где один сеньор с промптами делает работу целого отдела, а вход в индустрию становится всё уже.
Программисты слишком дорогие и рынок нашел решение за 78 миллиардов
Пока мы смеемся над «программированием мышкой», индустрия молча делает ставку против традиционной разработки. Свежий отчет HTF Market Intelligence рисует картину неизбежного: рынок Low-Code платформ (LCDP) вырастет в три раза — с текущих $25,7 млрд до $78,3 млрд к 2033 году.
Бизнес устал стоять в очереди за разработчиками. Глобальный дефицит кадров и необходимость запускать продукты «вчера» привели к тому, что компании массово пересаживаются на PowerApps, Mendix и OutSystems.
Low-Code больше не «песочница» для MVP. Отчет фиксирует тренд на создание mission-critical систем и сложной автоматизации без участия классических программистов.
Платформы накачивают AI-ассистентами. Теперь «гражданский разработчик» (менеджер или аналитик) не просто двигает блоки, а просит нейросеть «сделать красиво», и она генерирует рабочую логику. Порог входа в создание софта падает до уровня владения Excel.
Кажется, что эпоха, когда любой код писался вручную, уходит. Мы движемся к модели, где элита инженеров создает «кубики» (платформы и API), а бизнес сам собирает из них свои замки. Если вы пишете стандартные CRUD-приложения, у этого отчета для вас плохие новости — вас скоро заменит drag-and-drop.
Пока мы смеемся над «программированием мышкой», индустрия молча делает ставку против традиционной разработки. Свежий отчет HTF Market Intelligence рисует картину неизбежного: рынок Low-Code платформ (LCDP) вырастет в три раза — с текущих $25,7 млрд до $78,3 млрд к 2033 году.
Бизнес устал стоять в очереди за разработчиками. Глобальный дефицит кадров и необходимость запускать продукты «вчера» привели к тому, что компании массово пересаживаются на PowerApps, Mendix и OutSystems.
Low-Code больше не «песочница» для MVP. Отчет фиксирует тренд на создание mission-critical систем и сложной автоматизации без участия классических программистов.
Платформы накачивают AI-ассистентами. Теперь «гражданский разработчик» (менеджер или аналитик) не просто двигает блоки, а просит нейросеть «сделать красиво», и она генерирует рабочую логику. Порог входа в создание софта падает до уровня владения Excel.
Кажется, что эпоха, когда любой код писался вручную, уходит. Мы движемся к модели, где элита инженеров создает «кубики» (платформы и API), а бизнес сам собирает из них свои замки. Если вы пишете стандартные CRUD-приложения, у этого отчета для вас плохие новости — вас скоро заменит drag-and-drop.
👍2
Исход топов из Apple, кризис идей и смена эпох
В Купертино сейчас явно неспокойно. За последние 72 часа Apple покинули сразу четыре ключевых руководителя. И если уход юриста или эколога еще можно списать на рутину, то потеря глав по ИИ и UI-дизайну выглядит как тревожный симптом для компании, которая пытается догнать поезд генеративного ИИ.
Кто ушел и почему это больно:
Джон Джаннандреа (Head of AI/ML). Официально — на пенсию, но инсайдеры шепчут о тупике в развитии Siri и Apple Intelligence. Когда капитан покидает судно в момент запуска главного продукта десятилетия (AI-функций), это вызывает вопросы к самому продукту.
Алан Дай (Head of UI Design). Переходит в Meta. Это прямой удар по амбициям Apple в AR/VR. Пока Тим Кук пытается спасти продажи громоздкой Vision Pro, Цукерберг уже захватил 73% рынка умных очков и забирает к себе человека, отвечавшего за «лицо» интерфейсов Apple.
Apple превращается в главного донора кадров для конкурентов. Сэм Альтман и экс-легенда Apple Джони Айв уже схантили около 40 инженеров и дизайнеров для создания своего «анти-iPhone» (ИИ-девайса без экрана).
Похоже, Apple перестала быть «финальной точкой» карьеры для визионеров. Теперь это скорее кузница кадров для тех, кто строит пост-смартфонное будущее в OpenAI и Meta.
В Купертино сейчас явно неспокойно. За последние 72 часа Apple покинули сразу четыре ключевых руководителя. И если уход юриста или эколога еще можно списать на рутину, то потеря глав по ИИ и UI-дизайну выглядит как тревожный симптом для компании, которая пытается догнать поезд генеративного ИИ.
Кто ушел и почему это больно:
Джон Джаннандреа (Head of AI/ML). Официально — на пенсию, но инсайдеры шепчут о тупике в развитии Siri и Apple Intelligence. Когда капитан покидает судно в момент запуска главного продукта десятилетия (AI-функций), это вызывает вопросы к самому продукту.
Алан Дай (Head of UI Design). Переходит в Meta. Это прямой удар по амбициям Apple в AR/VR. Пока Тим Кук пытается спасти продажи громоздкой Vision Pro, Цукерберг уже захватил 73% рынка умных очков и забирает к себе человека, отвечавшего за «лицо» интерфейсов Apple.
Apple превращается в главного донора кадров для конкурентов. Сэм Альтман и экс-легенда Apple Джони Айв уже схантили около 40 инженеров и дизайнеров для создания своего «анти-iPhone» (ИИ-девайса без экрана).
Похоже, Apple перестала быть «финальной точкой» карьеры для визионеров. Теперь это скорее кузница кадров для тех, кто строит пост-смартфонное будущее в OpenAI и Meta.
Почему ваши старые скрипты ломают прод?
Многие инженеры думают, что переезд на Kubernetes — это просто смена платформы. На деле это смена философии. Если вы пытаетесь натянуть старые пайплайны («скрипт и пуш») на динамическую микросервисную архитектуру, вы просто автоматизируете хаос.
Свежий лонгрид разбирает, как строить процессы доставки, когда инфраструктура живет своей жизнью, а поды умирают и рождаются быстрее, чем вы допиваете кофе.
Суть и лучшие практики: — Неизменность артефактов (Immutable Artifacts): Золотое правило — собрали контейнер один раз, и именно этот бинарный слепок катится по всем средам. Если вы пересобираете докер-файл для прода отдельно — вы сами создаете баги. — Декларативность > Императивность: Забудьте про сложные bash-портянки. В мире Cloud-Native царит GitOps (Argo CD, Flux). Система должна сама приводить кластер к состоянию, описанному в Git, а не ждать команды оператора. — Тесты в контексте: «Works on my machine» больше не аргумент. Тестировать нужно внутри тех же контейнеров и с теми же лимитами ресурсов, которые будут в проде.
Статья отлично подсвечивает проблему «дрейфа конфигураций» (Configuration Drift), когда разные окружения тихо разъезжаются по версиям, превращая отладку в ад. Внутри — неплохой список инструментов (от Tekton до Trivy) и метрик DORA, чтобы понять: вы реально деплоите фичи или просто греете дата-центр.
Маст-рид для тех, кто устал видеть статус CrashLoopBackOff после успешного пайплайна.
Многие инженеры думают, что переезд на Kubernetes — это просто смена платформы. На деле это смена философии. Если вы пытаетесь натянуть старые пайплайны («скрипт и пуш») на динамическую микросервисную архитектуру, вы просто автоматизируете хаос.
Свежий лонгрид разбирает, как строить процессы доставки, когда инфраструктура живет своей жизнью, а поды умирают и рождаются быстрее, чем вы допиваете кофе.
Суть и лучшие практики: — Неизменность артефактов (Immutable Artifacts): Золотое правило — собрали контейнер один раз, и именно этот бинарный слепок катится по всем средам. Если вы пересобираете докер-файл для прода отдельно — вы сами создаете баги. — Декларативность > Императивность: Забудьте про сложные bash-портянки. В мире Cloud-Native царит GitOps (Argo CD, Flux). Система должна сама приводить кластер к состоянию, описанному в Git, а не ждать команды оператора. — Тесты в контексте: «Works on my machine» больше не аргумент. Тестировать нужно внутри тех же контейнеров и с теми же лимитами ресурсов, которые будут в проде.
Статья отлично подсвечивает проблему «дрейфа конфигураций» (Configuration Drift), когда разные окружения тихо разъезжаются по версиям, превращая отладку в ад. Внутри — неплохой список инструментов (от Tekton до Trivy) и метрик DORA, чтобы понять: вы реально деплоите фичи или просто греете дата-центр.
Маст-рид для тех, кто устал видеть статус CrashLoopBackOff после успешного пайплайна.
Anthropic купила Bun, а значит ваш DX скоро изменится навсегда
Для JS/TS-разработчиков это новость года. Anthropic (создатели Claude) приобрела Bun — сверхбыстрый тулкит, объединяющий рантайм, бандлер и пакетный менеджер.
Что это дает нам, простым людям? Раньше workflow с ИИ выглядел так: скопировал код из чата → вставил в IDE → запустил → получил ошибку → вернулся в чат. Интеграция Bun в Claude Code означает, что ИИ-агент получит прямой доступ к молниеносному исполнению кода. Claude сможет сам ставить пакеты, гонять тесты и собирать билды за миллисекунды. Это превращает LLM из «советчика» в полноценного напарника, у которого environment настроен лучше вашего.
А что у остальных?
Меньше бюрократии с OpenAI. Новая модель GPT-5.1-Codex-Max официально интегрирована с Linear. Теперь можно просто тегнуть агента в тикете: он проанализирует задачу, напишет код и сам отчитается в таск-трекере. Мечта для тех, кто ненавидит двигать карточки.
Свои модели без боли. Amazon представила Nova Forge. Теперь бэкендеры могут собирать кастомные "frontier" модели на своих данных и хостить их на AWS, не погружаясь в дебри ML-инфраструктуры.
В сухом остатке, ИИ перестает быть просто генератором текста и глубоко интегрируется в наши IDE, CI/CD и таск-трекеры. Мы движемся к тому, что работа программиста сместится с написания кода на его ревью и оркестрацию агентов.
Для JS/TS-разработчиков это новость года. Anthropic (создатели Claude) приобрела Bun — сверхбыстрый тулкит, объединяющий рантайм, бандлер и пакетный менеджер.
Что это дает нам, простым людям? Раньше workflow с ИИ выглядел так: скопировал код из чата → вставил в IDE → запустил → получил ошибку → вернулся в чат. Интеграция Bun в Claude Code означает, что ИИ-агент получит прямой доступ к молниеносному исполнению кода. Claude сможет сам ставить пакеты, гонять тесты и собирать билды за миллисекунды. Это превращает LLM из «советчика» в полноценного напарника, у которого environment настроен лучше вашего.
А что у остальных?
Меньше бюрократии с OpenAI. Новая модель GPT-5.1-Codex-Max официально интегрирована с Linear. Теперь можно просто тегнуть агента в тикете: он проанализирует задачу, напишет код и сам отчитается в таск-трекере. Мечта для тех, кто ненавидит двигать карточки.
Свои модели без боли. Amazon представила Nova Forge. Теперь бэкендеры могут собирать кастомные "frontier" модели на своих данных и хостить их на AWS, не погружаясь в дебри ML-инфраструктуры.
В сухом остатке, ИИ перестает быть просто генератором текста и глубоко интегрируется в наши IDE, CI/CD и таск-трекеры. Мы движемся к тому, что работа программиста сместится с написания кода на его ревью и оркестрацию агентов.
Google и Replit легализуют «вайб-кодинг» в корпорациях
Если вы думали, что «вайб-кодинг» (разработка на естественном языке, где главное — идея и промпт, а не знание синтаксиса) — это игрушка для инди-хакеров в Twitter, у Сундара Пичаи для вас новости. Google Cloud и Replit расширяют партнерство, чтобы продать этот подход крупному бизнесу.
Google предоставляет свои модели (Gemini) и облачную инфраструктуру, а Replit — среду разработки, заточенную под AI-агентов. Цель амбициозна — позволить компаниям создавать софт силами сотрудников, которые никогда не писали и строчки кода.
CEO Replit Амджад Масад прогнозирует выручку в $1 млрд к концу 2026 года. Это маркер того, что индустрия всерьез ставит на «разработку без разработчиков» в простых кейсах. Для профессиональных инженеров это не угроза, а смена парадигмы: рутинный бойлерплейт окончательно уходит к ИИ.
Ценность смещается с умения помнить аргументы функций на умение валидировать то, что накодил «вайбовый» алгоритм. Теперь каждый менеджер с идеей — потенциальный девелопер, но чинить архитектуру после этого «праздника доступности» всё равно придется вам.
Если вы думали, что «вайб-кодинг» (разработка на естественном языке, где главное — идея и промпт, а не знание синтаксиса) — это игрушка для инди-хакеров в Twitter, у Сундара Пичаи для вас новости. Google Cloud и Replit расширяют партнерство, чтобы продать этот подход крупному бизнесу.
Google предоставляет свои модели (Gemini) и облачную инфраструктуру, а Replit — среду разработки, заточенную под AI-агентов. Цель амбициозна — позволить компаниям создавать софт силами сотрудников, которые никогда не писали и строчки кода.
CEO Replit Амджад Масад прогнозирует выручку в $1 млрд к концу 2026 года. Это маркер того, что индустрия всерьез ставит на «разработку без разработчиков» в простых кейсах. Для профессиональных инженеров это не угроза, а смена парадигмы: рутинный бойлерплейт окончательно уходит к ИИ.
Ценность смещается с умения помнить аргументы функций на умение валидировать то, что накодил «вайбовый» алгоритм. Теперь каждый менеджер с идеей — потенциальный девелопер, но чинить архитектуру после этого «праздника доступности» всё равно придется вам.
GPT-5.2 срочно готовят к релизу
Кажется, в офисах OpenAI сейчас жарче, чем в перегруженной серверной. Компания объявила внутренний «Code Red» и фактически дернула стоп-кран на разработке всех сторонних проектов, включая долгожданных ИИ-агентов. Все ресурсы переброшены на одну задачу — срочный ответ Google.
Причина паники очевидна: релиз Gemini 3 показал, что Google не просто догнал, но и начинает перехватывать технологическое лидерство. Чтобы не стать «вторым номером», OpenAI готовит экстренный релиз GPT-5.2 уже в этот вторник, 9 декабря.
Внутри компании апдейт называют «Garlic» (Чеснок). То ли чтобы отпугнуть вампиров-конкурентов, то ли чтобы добавить остроты. Главный фокус новой модели — вернуть корону первенства в написании кода, логике и скорости реакции.
Что это значит для нас? Гонка вооружений перешла в фазу спринта. OpenAI жертвует фичами (агенты) ради чистого интеллекта модели (SOTA). Для разработчиков это отличная новость: конкуренция заставит обе компании выкатывать реально рабочие инструменты, а не только красивые демо-ролики.
Ждем вторника, чтобы проверить, действительно ли этот «Чеснок» такой злой, как его малюют.
Кажется, в офисах OpenAI сейчас жарче, чем в перегруженной серверной. Компания объявила внутренний «Code Red» и фактически дернула стоп-кран на разработке всех сторонних проектов, включая долгожданных ИИ-агентов. Все ресурсы переброшены на одну задачу — срочный ответ Google.
Причина паники очевидна: релиз Gemini 3 показал, что Google не просто догнал, но и начинает перехватывать технологическое лидерство. Чтобы не стать «вторым номером», OpenAI готовит экстренный релиз GPT-5.2 уже в этот вторник, 9 декабря.
Внутри компании апдейт называют «Garlic» (Чеснок). То ли чтобы отпугнуть вампиров-конкурентов, то ли чтобы добавить остроты. Главный фокус новой модели — вернуть корону первенства в написании кода, логике и скорости реакции.
Что это значит для нас? Гонка вооружений перешла в фазу спринта. OpenAI жертвует фичами (агенты) ради чистого интеллекта модели (SOTA). Для разработчиков это отличная новость: конкуренция заставит обе компании выкатывать реально рабочие инструменты, а не только красивые демо-ролики.
Ждем вторника, чтобы проверить, действительно ли этот «Чеснок» такой злой, как его малюют.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Разработка: хаос, деньги и «трактор» автоматизации
Почему производство «железа» с годами дешевеет и ускоряется, а разработка софта — нет? Этот неудобный вопрос стал центром дискуссии о том, как настроить конвейер и не утонуть в процессах. Мы все обсудили онлайн в минувшую пятницу, а сейчас вы можете посмотреть запись за субботнимконьяком чайком.
Главный инсайт разговора: Серебряной пули не существует. Для стартапа эффективность — это выжить и зарелизить фичу за две недели , для банка — надежность и отсутствие простоев. И главная проблема рынка сейчас не в технологиях, а в менеджерах, которые понимают, когда нужен «трактор», а когда достаточно просто быстро копать.
Почему производство «железа» с годами дешевеет и ускоряется, а разработка софта — нет? Этот неудобный вопрос стал центром дискуссии о том, как настроить конвейер и не утонуть в процессах. Мы все обсудили онлайн в минувшую пятницу, а сейчас вы можете посмотреть запись за субботним
Главный инсайт разговора: Серебряной пули не существует. Для стартапа эффективность — это выжить и зарелизить фичу за две недели , для банка — надежность и отсутствие простоев. И главная проблема рынка сейчас не в технологиях, а в менеджерах, которые понимают, когда нужен «трактор», а когда достаточно просто быстро копать.
«Джун» Шрёдингера и конец эпохи чистого кодинга
GitHub выкатил свежий Octoverse за декабрь 2025-го, и статистика там выглядит как приговор классическому IT-образованию. 80% новых пользователей платформы начинают использовать Copilot уже в первую неделю регистрации. Вдумайтесь: новички больше не учат синтаксис через боль и слезы на Stack Overflow, они сразу получают «экзоскелет».
Что это меняет? По сути, индустрия переписывает определение разработчика.
Смерть грейдов? Грань между Junior и Middle стирается. Рутинный «кодинг» делегируется, а на первый план выходит системное мышление.
Мы переходим из лиги писателей в лигу жестких редакторов. Главный скилл теперь — не помнить наизусть API, а уметь валидировать то, что нагаллюцинировал ИИ. Это уже не программирование, а оркестрация.
Но расслабляться рано. GitHub подчеркивает: архитектурное видение и этическая ответственность никуда не делись. Нейросеть может написать терабайты кода, но когда продакшн упадет, чинить его (и объясняться перед CTO) будет всё-таки кожаный мешок, а не Copilot.
GitHub выкатил свежий Octoverse за декабрь 2025-го, и статистика там выглядит как приговор классическому IT-образованию. 80% новых пользователей платформы начинают использовать Copilot уже в первую неделю регистрации. Вдумайтесь: новички больше не учат синтаксис через боль и слезы на Stack Overflow, они сразу получают «экзоскелет».
Что это меняет? По сути, индустрия переписывает определение разработчика.
Смерть грейдов? Грань между Junior и Middle стирается. Рутинный «кодинг» делегируется, а на первый план выходит системное мышление.
Мы переходим из лиги писателей в лигу жестких редакторов. Главный скилл теперь — не помнить наизусть API, а уметь валидировать то, что нагаллюцинировал ИИ. Это уже не программирование, а оркестрация.
Но расслабляться рано. GitHub подчеркивает: архитектурное видение и этическая ответственность никуда не делись. Нейросеть может написать терабайты кода, но когда продакшн упадет, чинить его (и объясняться перед CTO) будет всё-таки кожаный мешок, а не Copilot.
Конец эпохи бесконтрольной генерации?
Пока индустрия соревнуется, чей AI-ассистент быстрее нагенерит тонны бойлерплейта, аналитики Gartner подсветили важный сдвиг. В свежем «Магическом квадранте 2025» компания Qodo (ранее известная как CodiumAI) получила статус Visionary. И это громкий сигнал для всего энтерпрайза.
Большинство AI-кодеров (вроде Copilot) работают как талантливые, но ленивые джуниоры — пишут быстро, но за ними нужно перепроверять каждую строку. Qodo же изначально заняла позицию «строгого редактора»: их платформа фокусируется не на генерации, а на качестве, тестировании и валидации.
Встраиваясь в IDE и Git (как гейткипер перед мерджем), Qodo решает главную боль бизнеса — страх перед внедрением сгенерированного кода в продакшн.
Меньше времени на написание тестов и code review — AI-агенты берут рутину на себя.
Это маркер зрелости. Рынок наигрался в «кто быстрее напишет змейку на Python» и переходит к серьезной инфраструктуре, где безопасность и отсутствие галлюцинаций важнее скорости.
Если раньше AI был просто «ручкой», то теперь он становится полноценным отделом QA.
Пока индустрия соревнуется, чей AI-ассистент быстрее нагенерит тонны бойлерплейта, аналитики Gartner подсветили важный сдвиг. В свежем «Магическом квадранте 2025» компания Qodo (ранее известная как CodiumAI) получила статус Visionary. И это громкий сигнал для всего энтерпрайза.
Большинство AI-кодеров (вроде Copilot) работают как талантливые, но ленивые джуниоры — пишут быстро, но за ними нужно перепроверять каждую строку. Qodo же изначально заняла позицию «строгого редактора»: их платформа фокусируется не на генерации, а на качестве, тестировании и валидации.
Встраиваясь в IDE и Git (как гейткипер перед мерджем), Qodo решает главную боль бизнеса — страх перед внедрением сгенерированного кода в продакшн.
Меньше времени на написание тестов и code review — AI-агенты берут рутину на себя.
Это маркер зрелости. Рынок наигрался в «кто быстрее напишет змейку на Python» и переходит к серьезной инфраструктуре, где безопасность и отсутствие галлюцинаций важнее скорости.
Если раньше AI был просто «ручкой», то теперь он становится полноценным отделом QA.