Влияние AI инструментов на рынок разработки

Существует множество различных сценариев как AI coding ассистенты изменят рынок разработки через 5 лет, но я бы выделил следующие:
1️⃣ Ничего не изменится. AI инструменты не окажут значительного влияния на рынок разработки.
2️⃣ AI - всего лишь новый инструмент разработчика, как IDE или новый язык программирования. Эффективность труда повысится, но рынок разработки существенно не изменится.
3️⃣ AI совершит революцию и рынку больше не нужно будет столько разработчиков.
4️⃣ AI совершит революцию, но рынку может понадобится еще больше разработчиков, потому что ранее нерентабельные проекты станут рентабельными. Роль разработчика и скиллсет существенно изменятся.

Изменения будут не однородными и зависят как минимум от следующих факторов:
- Опыт разработчика
- Корпорация vs стартап
- Frontend vs Backend vs Mobile vs DS & ML vs Management
- Регион и зарплата
- Готовность адаптироваться к новым инструментам и процессам

Я не умею предсказывать будущее и текущих данных недостаточно, чтобы однозначно сказать по какому сценарию будет развиваться рынок разработки, но я пристально слежу за количеством сокращений, активностью найма, трудозатратами на поиск новой работы и изменениями в зарплатах.

PS: На недавней онлайн-конференции мы обсудили тему детальнее. Вчера выложили записи, бесплатный доступ можно получить на сайте ai-dev.live.

Подписаться

Протестировал AI браузеры Comet (от Perplexity) и Atlas (от OpenAI)

Есть два режима:
⁃ Обычный браузер с чатбот функционалом. Как будто у тебя всегда открытка вкладка справа с Perplexity / ChatGPT.
⁃ Агентский режим (на фото снизу), имитирующий работу пользователя (может заполнять формы, искать информацию, переходить по ссылкам и кликать на кнопки, отдельно можно разрешить или запретить авторизоваться на сайтах)

Краткое сравнение:
⁃ Движок: у обоих Chromium.
⁃ Платформы: у Comet - Windows & macOS, Atlas - только macOS
⁃ Цена: чатбот функционал - бесплатно, агентский режим входит в платную подписку Perplexity Pro или ChatGPT Plus соответственно.

У AI браузеров выявлены уязвимости к промпт-инъекциям, поэтому делиться платежными данными или авторизоваться в основных аккаунтах я бы не стал.

Результаты моих экспериментов:
Оказалось, у меня не так много сценариев использования браузера, которые можно автоматизировать. Из самого очевидного я придумал протестировать на поиске отелей и билетов, поиске интересных твитов или статей про AI. Ни в одном из сценариев использование AI браузера не дало ускорения, но это определенно было весело. Из этих двух браузеров мне показалось, что Comet справляется с задачами чуть-чуть лучше, но это субъективно.

Выводы: браузерами по умолчанию я их точно не сделаю, но буду экспериментировать дальше.

Подписаться

Вайб-кодинг и AI инструменты все еще относительно плохо (прирост производительности измеряется в процентах, а не в разах) работают в крупных компаниях. Решил немного структурировать причины этого.

1⃣ В энтерпрайзе повышенные требования к качеству кода, стабильности приложений, безопасности и приватности данных.

2⃣ В крупных компаниях часто встречаются гигантские кодовые базы, которые не влезают в контекст и на которых инструменты не обучены. Ситуация осложняется частым наличием legacy стека технологий.

3⃣ Существующие AI coding ассистенты заточены под прототипирование и MVP.

4⃣ Написание кода в крупных компаниях редко бывает bottleneck: чаще все упирается в сбор требований, согласование изменений с другими командами и верификации изменений.

5⃣ Административно-бюрократический, компании не хотят рисковать, потому что тяжело объективно померить эффект от внедрения AI. Существующие процессы не адаптированы под увеличение числа изменений в разы.

6⃣ Человеческий фактор - люди в энтерпрайзе меньше привыкли рисковать и часто предпочитают уже устоявшиеся в компании технологии.

Причины 1-3 могут и, вероятно, будут решены AI компаниями, разрабатывающими новые версии IDE, CLI и сервисов. Уже сейчас видно смещение фокуса крупных игроков (Microsoft, Anthropic, Devin & Windsurf, Cursor) на enterprise-ready решения.

Причины 4-6 каждой компании придется решать самостоятельно и от того как успешно она с этим справиться будет зависеть ее будущее.

Подписаться

Пока все пишут про релиз Gemini 3 и новую Antigravity IDE от Google, я решил написать про NotebookLM, которым периодически пользуюсь уже довольно давно. Триггером для новой волны интереса стал пост Игоря про новые фичи в NotebookLM: deep research и генерация видео.

NotebookLM - это AI сервис от Google, который на основе загруженных вами документов и видео помогает быстро получать ответы, конспекты и объяснения по вашим материалам. Мой самый популярный use case - это краткий пересказ Youtube видео. Еще я пытался генерировать подкасты по статьям (на русском тоже работает), но в итоге не зашло.

Сейчас я работаю над статьей про метрики внедрения AI ассистентов, пишу по-старинке “из головы”. Решил попробовать потестировать NotebookLM на задачи анализа уже опубликованных материалов. Если коротко, то ничего нового я к сожалению не узнал, но по менее профильной теме было бы точно интересно. Уровень качества материалов - студенческая курсовая. Много теории, неплохая работа с источниками и их суммаризация, но отсутствует новизна и небольшая глубина анализа. Для погружения в абсолютно новую тему - точно рекомендую, может быстро ускорить процесс обучения.

Приложил полностью автоматически сгенерированное видео по теме метрик внедрения AI. Весь промпт был в одно предложение.

Еще хочу порекомендовать канал Игоря Tips AI | IT & AI. Сам давно его читаю и постоянно узнаю оттуда новые прикольные штуки.

Подписаться

Метрики внедрения AI coding инструментов в компаниях

В комментах к одному из прошлых постов спросили про метрики внедрения AI coding инструментов. Решил написать свою точку зрения.

Мерить эффективность работы программистов готовыми метриками - очень сложно. А эффект от внедрения AI coding инструментов - еще сложнее:

1⃣ бизнесу важны деньги - сэкономленные или заработанные. Но связь между кодом и финансовым результатом появляется только через месяцы или годы, поэтому нужно использовать прокси-метрики.

2⃣ нормальных метрик на уровне одного разработчика практически нет. Данные шумные, люди хачат KPI, а сами измерения меняют поведение.

3⃣ популярные показатели вроде LoC, числа коммитов, пулл-реквестов, закрытых задач, субъективных оценок ускорения очень часто не репрезентативны. Также как и количество принятых изменений от AI coding агентов.

4⃣ черри-пикинг отдельных удачных кейсов (например миграция с legacy на новый тех стек) может показывать крутые отдельно взятые бизнес-результаты, но не всегда масштабируется на всю организацию.

Я считаю, что важнее мерить импакт на уровне команды или бизнеса-юнита:

1⃣ time to market для фичей (время от попадания в бэклог до прода);

2⃣ размер и количество заделиверенных изменений (проще если есть стори-пойнты или другой способ оценки размера ченжей);

3⃣ change failure rate (процент релизов с откатом или инцидентом);

4⃣ количество post release багов.

Именно эти 4 метрики в совокупности являются взаимодополняемыми и сбалансированными. Плюс полезно мерить уровень удовлетворенности разработчиков AI тулами (NPS), но это вторичный показатель, влияющий лишь на выбор инструментов.

Подписаться

Активно ищу талантливого и энергичного фулстек founding engineer с потенциалом на кофаундера для совместной работы над 2pr.io, AI-агентом для контента в LinkedIn.

Текущий founding engineer вынужден уйти по личным причинам, но будет доступен для комфортной передачи продукта.

Я не ищу простого сотрудника. Ищу второго пилота или даже кофаундера.

Описание роли здесь

Просьба внимательно прочесть описание и если всё нравится, присылай сразу CV и/или LinkedIn в ТГ в личку @imidov

Если вы читаете Колю или Тимура, то вы вероятно уже знаете что мы решили устроить опрос про использование AI в разработке наподобие внутренних опросов, которые недавно опубликовал Anthropic.

Мы хотим узнать про подходы и инструменты которые дали наибольший прирост производительности или наоборот не оправдали ожиданий. Это краудсорсинг и всем кто примет в нем участие мы пришлем все анонимизированные ответы на опросы.

Разумеется, своими выводами и самым интересным я поделюсь в канале, но посмотреть на сырые данные тоже очень ценно, потому что вы сможете выцепить кейсы релевантные именно вам. У нас уже больше 70 интересных ответов, пройти опрос можно здесь.

PS: если поделитесь публично в канале с 100+ подписчиками мы добавим вас на страницу результатов.

@max_about_ai

Интересно узнать самое главное в ИИ за 2025 год?

В октябре мы провели конференцию AI Dev Life, где собрали 3000 разработчиков, рассказали про крутые новинки в AI coding и получили офигенные отзывы.

Воодушевившись результатом мы решили провести новую онлайн-конфу: ИИтоги25.

В программе:

Данила «ElKornacio» Смирнов - про AI в разработке.

Валера “Neural Kovalskii” и Рефат “Refat Talks: Tech & AI” Ахметов - как эффективно разрабатывать и внедрять AI приложения, использую SGR, агентный подход.

Ринат “LLM under hood” Абдулин - три технические отличия успешных ИИ внедрений в бизнес.

Александр “Startup / AI of the Day” Горный - про ИИ с точки зрения бизнеса - где и как его эффективно использовать и как на этом заработать.

Даня «How2AI» Гаврилов - какие новые полезные ИИ продукты и сервисы были выпущены - How2AI.

Александр «DealerAI» Абрамов - о том что нового в ML science в этом году.

Участие - бесплатное (при подписке на каналы спикеров).

Дата: 23 декабря с 14 до 18:30 (мск) или в записи.

Посмотреть детали и зарегистрироваться

@max_about_ai

Предварительные результаты опроса

Спасибо всем кто принял участие! Те кто еще не принял, но хотел бы у вас есть еще неделя до 21 декабря: пройти опрос. После этого мы отправим всем принявшим участие анонимизированные результаты.

Статистика:

👥 Приняло участие 120+ человек

🧑‍💻 Наиболее популярные роли: Team / Tech Lead (24%), Full-stack (19%), Backend (14%), Founder (11%).

🛠 Топ-3 инструмента (% использующих от всего числа ответивших): Claude Code (53%), Cursor (36%), ChatGPT (20%)

🎓 Половина ответивших имеет больше 10 лет опыта, а 70% - 5+ лет опыта.


Я прочитал ответы и вот мои личные инсайты:

1️⃣ Plan + Act самый эффективный метод по мнению многих: сначало нужно спланировать выполнение задачи вместе с агентом, а уже потом выполнять, и полезно вести “дневник разработки”.

2️⃣ Не смотря на доминирование Claude Code и Cursor наблюдается очень высокое разнообразие актуальных инструментов - почти все пользуются больше чем одним тулом, а всего в опросе их несколько десятков.

3️⃣ Самые популярные кейсы - написание тестов и генерация болерплейт кода (CRUD, DTO, конфиги, и тд).

4️⃣ Наличие хорошего покрытия тестами и качественного CI - залог большей автономности агентов.

5️⃣ Самый частый совет себе прошлому - не бояться и начинать пользоваться как можно раньше.

6️⃣ Есть люди которые активно используют связку Claude Code + Obsidian за пределами кодинга для саморазвития, управления проектами и личной жизнью.

7️⃣ Среди ответивших многие пишут собственные системы улучшения инструментов или даже собственные инструменты.

Пост с инсайтами Тимура
Пост с инсайтами Коли

Подписаться

Если бы меня попросили назвать главный итог в AI в 2025 году, то это было бы начало повсеместного внедрения AI в реальные задачи и процессы. За последний год ИИ ассистенты превратились из игрушек для гиков и нишевых конкурентов Википедии в полноценные продукты. В качестве иллюстрации прикладываю количество моих сообщений к ChatGPT по годам. А ведь я еще регулярно пользуюсь дюжиной других сервисов.

Чтобы сгенерировать диаграмму использования, надо экспортировать данные из ChatGPT. У меня получился json на 70Mb+. И NotebookLM и ChatGPT отказались его обрабатывать как есть и пришлось генерировать Python скрипты в Warp.

Разумеется, адаптация ИИ не единственное, что произошло в AI за год. О всех важных изменениях и новых возможностях расскажут спикеры на нашей конференции ИИтоги 25 уже завтра. У нас уже 1600+ участников и мы только что закончили тестовые прогоны презентаций. Если еще не успели - по-прежнему можно зарегистрироваться бесплатно (за подписку на спикеров).

@max_about_ai

В последний месяц я подсел на вайб кодинг с телефона. Ничего серьезного так не разработать, но если сидишь в кафе или на очередном созвоне и скучаешь, то вполне можно развлечься и сделать, например, сайт визитку или простую обучающую мобильную игру для ребенка.

Для вайб-кодинга с телефона я использую:
— для простеньких сайтов - Replit (pro тариф из Lenny pass)
— для локальных мобильных аппок - Rork (бесплатный тариф)
— для чего-то посерьезнее - Codex в мобильном ChatGPT (Plus тариф)

Я рассматриваю это не как замену IDE и самостоятельной разработки, а как замену чтению новостей, соц сетям или другим тайм киллерам.

PS: Впереди праздники. Если давно откладывали сделать свою аппку, то считайте этот пост знаком, что пора начать.

Подписаться

Про мои инструменты и agents.md

Я преимущественно использую Antigravity, Codex и Warp для разработки. Каждый из инструментов дает некоторые дополнительно возможности, которых нет у других. С Codex - можно удобно работать c телефона. Antigravity - это полноценное IDE с скилами и Agent Manager. А Warp - классный терминал с AI функциями.

Мне важно держать настройки AI агентов синхронизированными. А еще очень важно чтобы спека обновлялась по мере написания кода и тесты обновлялись и запускались.

Поэтому, не смотря на то, что для каждого нового проекта я обычно создаю свой Agents.md и WARP.md, есть правила, которые кочуют со мной всегда из одного проекта в другой - это правила обновления документации и тестов, рекомендую:

When making changes to this codebase:
- Always update documentation and scripts - keep README, WARP.md, AGENTS.md, PRD.md and any relevant scripts and documentation in sync with code changes.
- Always update tests and run them - add or modify tests for any changed functionality, then run the tests to verify all tests pass before completing the task.

Подписаться

Расскажите про свои пет-проекты

До появления вайб-кодинга у меня было 5-6 репозиториев в GitHub. Сейчас их 27 и почти все - кладбище недоделанных пет-проектов. Надеюсь что хотя бы несколько из них будут когда-нибудь доведены до конца.

Я уверен, что среди вас есть много тех, кто оказался успешнее в своих пет-проектах. Поделитесь ими в комментариях под этим постом.

Расскажите, какие пет-проекты вы делаете, для кого, зачем, какой стек технологий, используете AI инструменты, и если да, то какие?

Подписаться

Рынок разработки меняется. Старые роли уходят и появляются новые. Одна из таких ролей - Product Engineer.

В моих командах мы давно перестроились на подход, когда разработчики не просто транслируют спецификацию в код, но и берут на себя ответственность за часть продуктовых решений, общение с пользователями, презентацию наших сервисов и проактивное развитие продуктов. Конечно же это подходит далеко не всем разработчикам и тут требуются навыки и желание самих инженеров развиваться в этом направлении.

Если вам интересно узнать больше про роль Product Engineer: чем она отличается от обычного Full-stack Engineer или Product Manager - приходите послушать мое выступление на бесплатной конференции ROИИ 2026.

Конференция пройдет с 19 по 20 февраля (13:00 - 21:00 МСК), а я выступаю последним - 20 февраля в 20:00 (МСК).

А еще на конференции будет много других классных докладов от фаундеров, тех-лидов, CPO, CTO и Head of AI. Сам планирую не только выступать, но и смотреть.

Детали и регистрация

@max_about_ai

Выжимка из интервью Ленни Ракитски с Шервиным Ву, ведущим инженером из OpenAI:

1️⃣ AI пишет почти весь код в OpenAI. 95% инженеров используют Codex, а те, кто реально встраивает эти инструменты в работу, открывают на 70% больше pull requests, чем их коллеги - и разрыв со временем только растет.

2️⃣ Роль software engineer смещается от написания кода к управлению флотом AI-агентов. Многие инженеры ведут 10-20 параллельных Codex сессий, больше направляют и ревьюят, чем пишут код руками.

3️⃣ Среднее время code review одного PR сократилось с 10-15 минут до 2-3 минут. Каждый pull request в OpenAI теперь сначала проверяет Codex, еще до того как его увидит человек: он поднимает рекомендации и ловит проблемы заранее. В итоге инженеры могут сфокусироваться на более креативной и стратегической работе, при этом продуктивность резко растет.

4️⃣ В AI-продуктах не стоит оптимизироваться под текущие возможности модели. Область развивается настолько быстро, что то, что сегодня кажется обязательным (vector stores, agent frameworks и так далее), завтра может стать ненужным по мере улучшения моделей.

5️⃣ Стройте под то, куда модели идут, а не под то, где они сегодня. Самые успешные AI-стартапы делают продукты, которые сейчас работают на 80% возможностей, понимая, что следующий релиз модели просто дотянет их до нужного уровня.

6️⃣ Топовые исполнители становятся непропорционально продуктивнее с AI-инструментами. AI усиливает людей с высокой инициативностью, поэтому разрыв между топами и остальными увеличивается. ROI от того, чтобы разблокировать и усилить лучших людей, в AI-усиленной среде начинает компаундиться быстрее, чем когда-либо.

7️⃣ У большинства enterprise-внедрений AI отрицательный ROI, потому что это top-down внедрение не работает без bottom-up адаптации. Успех требует и поддержки руководства, и инициативы снизу. Sherwin рекомендует собрать “tiger team” из технически мыслящих энтузиастов (часто это не инженеры), которые смогут исследовать возможности, прикладывать AI к конкретным workflow и разгонять интерес по всей организации.

8️⃣ Стартап на одного человека с капитализацией в миллиард уже на подходе, но важнее - эффекты второго порядка. По мере роста индивидуальной продуктивности мы увидим не только соло-фаундеров на $1B, но и взрыв малого бизнеса: сотни стартапов на $100M и десятки тысяч на $10M. Это изменит экосистему стартапов и ландшафт венчурного рынка.

9️⃣ Автоматизация бизнес-процессов - недооцененная возможность для AI. Пока стартапы Кремниевой долины фокусируются на knowledge work, большая часть экономики держится на повторяемых процессах и операционке (SOP). Потенциал применения AI к таким workflow огромный, но тех-сообщество часто это упускает.

1️⃣0️⃣ Следующие 2-3 года будут самыми захватывающими в истории технологий. После относительно тихого периода 2015-2020 мы вошли в беспрецедентную эпоху инноваций. Sherwin призывает всех активно встраивать AI-инструменты в работу и не воспринимать этот момент как должное - со временем темп изменений замедлится.

1️⃣1️⃣ AI-модели скоро смогут связно выполнять задачи на много часов. Сегодняшние модели заточены под задачи на минуты, но в ближайшие 12-18 месяцев появятся модели, которые смогут держать контекст и работать над сложной задачей больше шести часов. Это откроет новые категории продуктов и workflow.

1️⃣2️⃣ Аудио - следующий фронтир multimodal AI. Пока больше всего внимания уходит в код и текст, аудио в бизнесе сильно недооценено. Улучшения в speech-to-speech моделях в ближайшие 6-12 месяцев откроют новые возможности для бизнес-коммуникаций и операционных процессов.

Я обычно не пишу новости и тем более переводы, но лучше чем Lenny Rakitsky и Sherwin Wu я все равно не сформулировал бы (оригинал).

Подписаться

Сейчас я активно занимаюсь внедрением AI в банке, поэтому не понаслышке знаю о проблемах, с которыми сталкиваются ведущие инженеры, тех лиды и менеджеры при попытке добавить AI в процессы разработки. У меня есть примеры, как AI инструменты делают меня, друзей и коллег эффективнее. С другой стороны, у людей гигантский FOMO упустить что-то важное, но нет возможности тратить время на выявление среди шума реально работающих подходов и инструментов.

Чтобы

- разобраться в том как стать эффективнее самому, но не выгореть от FOMO,
- как внедрить AI в команду и повысить ее продуктивность,

мы вместе с другими спикерами решили организовать бесплатную конференцию - AI Hard Fork.

Удалось собрать вместе очень крутой состав выступающих - CTO, x-staff из FAANG, тех лиды и фаундеры. Но главное - все они на личном опыте разбираются в том, о чем говорят, а не пересказывают презу, сгенерированную в ChatGPT.

Даты: с 24 по 26 февраля (с 18 до 21 мск), зарегистрировавшимся будут доступны записи.

Посмотреть детали и зарегистрироваться

Самый важный совет, который я могу дать всем кто использует AI на работе - никогда не посылайте результаты работы AI своему руководителю или в общую рабочую группу, не проревьювив их.

Никому не хочется читать очередной нейрослоп в вашей перформанс-форме или анализе инцидента. Сотрудникам платят не за копипасту из ChatGPT и никого не интересует, что это не ваша ошибка, а AI так сгенерировал. Если вы отправляете что-то от своего имени - это ваша ответственность и репутация. Это не означает что AI не надо использовать, просто потратьте время на проверку, исправление ошибок и улучшение результата.

Про менее очевидные советы и лайфхаки по личной эффективности с AI, а также его внедрение в команду и компанию поговорим на бесплатной конференции AI Hard Fork уже через два дня: детали и регистрация.

@max_about_ai

Про документацию в эпоху AI

Пару недель назад делал доклад про документацию в эпоху AI. Записи у меня к сожалению нет, но поделюсь основными тезисами:

1⃣ AI сильно упростил не только написание кода, но и генерацию документации. Нужна ли она, если теперь есть возможно получить ответы на естественном языке прямо по коду? Я считаю, что да.

2⃣ Надо разделять документацию по критерию - является ли она источником истины (например, функциональные или архитектурные требования) от документации сгенерированный по коду (quick start, user guide и тд). Это важно, чтобы понимать где искать ответ - как система должна работать (в исходных требованиях) и как система на самом деле работает (в коде).

3⃣ У разных команд (фриланс, стартап, корпорация) разные требования к объему и пайплайну работы с документацией. Не переусложняйте, но и не забивайте совсем.

4⃣ Люди по-прежнему несут ответственность за документацию

5⃣ Назначьте и контролируйте ownership для документов.

6⃣ Начните хранить документацию вместе с кодом (markdown)

7⃣ Ревьювьте изменения в доках вместе с PR (удобно если лежит вместе с кодом)

8⃣ Используйте MCP / CLI для чтения и обновления документации, которая хранится отдельно от кода

9⃣ Встройте генерацию документов и автоматическое обновление в ваш пайплайн (skills, agents.md или отдельный hook в CI/CD)

1⃣0️⃣ Приведите документацию в порядок. Для AI агентов работает правило: garbage in - garbage out

Подписаться