
AI-агенты начали обновлять зависимости в коде вместо разработчиков
Новый класс инструментов использует языковые модели для автоматического апдейта библиотек, тестирования изменений и создания pull request'ов — без участия человека.

Новый класс инструментов использует языковые модели для автоматического апдейта библиотек, тестирования изменений и создания pull request'ов — без участия человека.

Coding-агенты вроде Claude Code, Codex и Cursor уверенно пишут на Python и JavaScript, но на Rust, Elixir, Zig или COBOL ошибаются заметно чаще. Разбираем, откуда берётся разрыв и как с ним жить.

AI-агенты вроде Copilot и Cursor генерируют куски кода без указания источника. Разбираем, кому принадлежит результат, чем рискует разработчик и как компании уже отвечают на вопрос об авторстве.

Coding-агенты вроде Claude Code и Cursor заходят в проект без единой строки README и через несколько минут отвечают, где лежит авторизация. Разбираем, как они строят карту кодовой базы и где спотыкаются.

Крупные платформы для работы с данными встроили генерацию SQL из обычного текста прямо в редакторы запросов и BI. Разбираем, что реально работает, где агент ошибается и кому это заменяет аналитика.

Модели с окном в миллион токенов рекламируют как решение для работы с большими репозиториями. На практике точность падает задолго до заявленного лимита — разбираемся, где предел и что с этим делать.

Внутренний coding-агент на базе API моделей — это не чат-бот в мессенджере, а конвейер: он читает репозиторий, правит код и открывает pull request. Разбираем, из чего он собирается и во что обходится.

GitHub Copilot, CodeRabbit и Qodo рецензируют пул-реквесты автоматически. Разбираем, что они действительно ловят, чего не замечают и сколько это стоит команде.

Кодовые агенты вроде Claude Code, Codex и Cursor уже пишут код внутри репозитория и открывают пулреквесты сами. Разбираем, какая часть работы тимлида уходит машине, а какая становится важнее.

SWE-bench, Terminal-bench и Aider Polyglot стали стандартом для оценки ИИ-агентов, которые пишут код. Но цифра «70% решённых задач» почти никогда не значит то, что вы думаете.

Разработчики запускают Claude Code, Codex и Cursor параллельно над одним проектом. Разбираем, как разделить зоны ответственности, избежать конфликтов в git и не потерять контроль над кодом.

AI-агенты уже открывают пул-реквесты и катят фиксы сами. Разбираем, что они реально умеют в продакшне, где ломаются и какие ограничители нужны, прежде чем пустить их к боевой ветке.