Плохой Project Артём Арюткин
AI замедляет разработчиков Ага-ага, сегодня у нас шок контент- исследование от серьезных ребят (METR), утверждающее, что AI замедляет разработчиков. В пятницу вечером с Сашей Поломодовым сделали Разбор отчета METR "Measuring the Impact of Early-2025 AI…
Как правильно внедрять AI в SDLC
Помните, когда мы вместе с Сашей Поломодовым делали обзор исследования ребят из METR о том, что AI замедляет разработчиков?
Так вот, я там сделал предположение, что цель исследования - «прогрев» аудитории перед каким-то событием?
Так вот, оно случилось - ребята в сентябре провели хакатон, где сражались команды с AI и без него😉
Неудевлюсь, если дальше они сделают свой бенчмарк или что-то подобное.
Аналитика и инсайты На основе статьи
1. ИИ усиливает, но не заменяет
Победила ИИ-команда, сделавшая визуализатор code review.
Но второе место заняли люди - и именно за проект с высокой когнитивной ценностью (поддержка писателей).
➡️ Инсайт: ИИ отлично ускоряет рутину (генерация, проверки), но сложные задачи, требующие концептуальной глубины, остаются за людьми.
2. Важен контекст задачи
Исследование METR показало: на поддержке legacy-кода ИИ может даже замедлять.
А вот в задачах с нуля (greenfield) ИИ даёт преимущество.
➡️ Инсайт: внедрение ИИ в компании нельзя делать «одним махом» — нужно понимать, где он ускоряет (новые прототипы, онбординг), а где может тормозить (устоявшиеся кодовые базы).
3. Стирание границ
Судьи и зрители часто не могли понять: проект сделан с ИИ или без.
➡️ Инсайт: В реальной работе спор «человек vs машина» теряет смысл. Настоящее соревнование - «человек с ИИ» против «человека без ИИ».
4. Фокус на коллаборации
Команды, активно вовлекающие ИИ в процесс, выигрывали за счёт скорости и ширины поиска решений.
➡️ Инсайт: на уровне DevEx и IDP нужно думать не о том, «какой ИИ внедрить», а о том, «как встроить ИИ в коллаборативные практики» - кодревью, обсуждения, прототипирование.
5. Новый KPI для продуктивности
Хакатон оценивал не только скорость, но и креативность, техническую сложность и полезность.
➡️ Инсайт: для метрик Developer Productivity в эпоху ИИ надо уходить от «скорости коммитов» к «качество + оригинальность + impact».
6. Психология и доверие
«Человеческие» команды испытывали давление и сомнения («мы проиграем, ведь у них есть ИИ»).
➡️ Инсайт: внедрение ИИ в компаниях будет влиять на мораль и восприятие справедливости. Нужна управленческая рамка: как объяснять, что ИИ - не конкурент, а инструмент.
P.S. Это я на AIconf в пятницу сижу и понимаю, что «магия AI» кончилась и теперь просто пришла новая работа вместе с AI🤣
И терминатор Т800 так за нами и не пришел…а значит, придется работать…
Помните, когда мы вместе с Сашей Поломодовым делали обзор исследования ребят из METR о том, что AI замедляет разработчиков?
Так вот, я там сделал предположение, что цель исследования - «прогрев» аудитории перед каким-то событием?
Так вот, оно случилось - ребята в сентябре провели хакатон, где сражались команды с AI и без него😉
Неудевлюсь, если дальше они сделают свой бенчмарк или что-то подобное.
Аналитика и инсайты На основе статьи
1. ИИ усиливает, но не заменяет
Победила ИИ-команда, сделавшая визуализатор code review.
Но второе место заняли люди - и именно за проект с высокой когнитивной ценностью (поддержка писателей).
➡️ Инсайт: ИИ отлично ускоряет рутину (генерация, проверки), но сложные задачи, требующие концептуальной глубины, остаются за людьми.
2. Важен контекст задачи
Исследование METR показало: на поддержке legacy-кода ИИ может даже замедлять.
А вот в задачах с нуля (greenfield) ИИ даёт преимущество.
➡️ Инсайт: внедрение ИИ в компании нельзя делать «одним махом» — нужно понимать, где он ускоряет (новые прототипы, онбординг), а где может тормозить (устоявшиеся кодовые базы).
3. Стирание границ
Судьи и зрители часто не могли понять: проект сделан с ИИ или без.
➡️ Инсайт: В реальной работе спор «человек vs машина» теряет смысл. Настоящее соревнование - «человек с ИИ» против «человека без ИИ».
4. Фокус на коллаборации
Команды, активно вовлекающие ИИ в процесс, выигрывали за счёт скорости и ширины поиска решений.
➡️ Инсайт: на уровне DevEx и IDP нужно думать не о том, «какой ИИ внедрить», а о том, «как встроить ИИ в коллаборативные практики» - кодревью, обсуждения, прототипирование.
5. Новый KPI для продуктивности
Хакатон оценивал не только скорость, но и креативность, техническую сложность и полезность.
➡️ Инсайт: для метрик Developer Productivity в эпоху ИИ надо уходить от «скорости коммитов» к «качество + оригинальность + impact».
6. Психология и доверие
«Человеческие» команды испытывали давление и сомнения («мы проиграем, ведь у них есть ИИ»).
➡️ Инсайт: внедрение ИИ в компаниях будет влиять на мораль и восприятие справедливости. Нужна управленческая рамка: как объяснять, что ИИ - не конкурент, а инструмент.
P.S. Это я на AIconf в пятницу сижу и понимаю, что «магия AI» кончилась и теперь просто пришла новая работа вместе с AI🤣
И терминатор Т800 так за нами и не пришел…а значит, придется работать…
5🔥15❤10💯5👍1👀1
Плохой Project Артём Арюткин
Делаем компьютерную игру как в детстве: гоночки 🏎️ Ух, ну раз вам интересно, то ловите! 1. Качаем Курсор и создаем аккаунт 2. Вам нужно создать проект (короче, папку создайте, просто по кнопке "File - Open") 3. В окно чата можете вставить мой промпт и…
Оооп, пока мы спали, ребята из Cursor запустили мини-курс "как прогать с помощью ИИшки"
Вот вам ссылка
Он на русскому)
Вот вам ссылка
Он на русскому)
1🔥24👍8🤡4❤🔥1🥰1🙈1
📝 Обзор свежего отчета “State of AI-assisted Software Development 2025” (от DORA и Google Cloud)
Короче, ребятки, новость такая: AI в разработке уже не «вау, будущее наступило», а скучная рутина. 90% разработчиков юзают AI каждый день, 80% уверены, что стали продуктивнее, но (!) целых 30% не доверяют коду, который им выдает ИИ.
Главные выводы:
1️⃣AI = усилитель
Он не делает магию. Хорошая команда станет ещё быстрее, плохая - ещё больше увязнет в хаосе.
2️⃣Траст упирается в психологию
Прикольно: даже если AI объективно замедляет девелопера на 19%, тот может быть уверен, что работает на 20% быстрее. Сила самовнушения, ага.
3️⃣Новые профили команд
В отчете описали 7 типов команд: от «Harmonious high-achievers» (счастливые уникумы, у которых всё летит) до «Legacy bottleneck» (команды, где каждое изменение — как операция на сердце).
4️⃣VSM (Value Stream Management)
Это не скучный процесс, а реальный бустер: позволяет превратить локальную продуктивность от AI в измеримые бизнес-результаты.
5️⃣AI Capabilities Model
Если хотите реального эффекта от AI - забудьте про «купим Copilot и заживем». Нужны:
внятная AI-политика,
качественные данные,
внутренняя платформа,
фокус на пользователе.
Темная сторона
AI ускоряет throughput, но ломает стабильность — багов и откатов становится больше.
Уровень выгорания может расти, если команды не меняют процессы под новые темпы.
🔩 Вывод:
AI-разработка - это не про тулзы, а про систему. Если у вас хаос в процессах и нет платформенной базы - AI только умножит этот хаос.
👉🏼 А у меня вопрос к вам:
Как там у вас с AI?
🔥- пушка. Мы уже стали быстрее, выше, сильнее
👍 - по чуть-чуть, где-то как-то, но не я
❤️ - требуется поддержка, мы все еще с естественным разбираемся.
Короче, ребятки, новость такая: AI в разработке уже не «вау, будущее наступило», а скучная рутина. 90% разработчиков юзают AI каждый день, 80% уверены, что стали продуктивнее, но (!) целых 30% не доверяют коду, который им выдает ИИ.
Главные выводы:
1️⃣AI = усилитель
Он не делает магию. Хорошая команда станет ещё быстрее, плохая - ещё больше увязнет в хаосе.
2️⃣Траст упирается в психологию
Прикольно: даже если AI объективно замедляет девелопера на 19%, тот может быть уверен, что работает на 20% быстрее. Сила самовнушения, ага.
3️⃣Новые профили команд
В отчете описали 7 типов команд: от «Harmonious high-achievers» (счастливые уникумы, у которых всё летит) до «Legacy bottleneck» (команды, где каждое изменение — как операция на сердце).
4️⃣VSM (Value Stream Management)
Это не скучный процесс, а реальный бустер: позволяет превратить локальную продуктивность от AI в измеримые бизнес-результаты.
5️⃣AI Capabilities Model
Если хотите реального эффекта от AI - забудьте про «купим Copilot и заживем». Нужны:
внятная AI-политика,
качественные данные,
внутренняя платформа,
фокус на пользователе.
Темная сторона
AI ускоряет throughput, но ломает стабильность — багов и откатов становится больше.
Уровень выгорания может расти, если команды не меняют процессы под новые темпы.
🔩 Вывод:
AI-разработка - это не про тулзы, а про систему. Если у вас хаос в процессах и нет платформенной базы - AI только умножит этот хаос.
👉🏼 А у меня вопрос к вам:
Как там у вас с AI?
🔥- пушка. Мы уже стали быстрее, выше, сильнее
👍 - по чуть-чуть, где-то как-то, но не я
❤️ - требуется поддержка, мы все еще с естественным разбираемся.
1❤33👍16🔥16⚡1
2025_state_of_ai_assisted_software_development (1).pdf
14.7 MB
Ну и сам отчет, если решитесь читать 80 страниц
1🤗11😱4❤1👌1
Считаю, что это угарно!!!
ChatGPT дропнули подборку промптов для разных ролей: руководители, менеджеры продуктов, инженеры и т.д.
Зацените промпт 🤣
ChatGPT дропнули подборку промптов для разных ролей: руководители, менеджеры продуктов, инженеры и т.д.
Зацените промпт 🤣
Draft an email to [recipient] about [topic]. Keep it clear, polite, and concise.
🤣18👏8😁5