GitHub Copilot, Claude Code и OpenAI Codex теперь берут задачу из трекера и присылают готовый pull request. Разбираем, что они реально умеют, где ломаются и сколько это стоит.
Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и Devin обещают писать код за команду разработки. На практике в крупной компании агент упирается в закрытые данные, регламенты и цену ошибки. Разбираем, где граница.
Инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor и специализированных агентов уже генерируют unit-тесты по коду. Разбираем, чем они отличаются, где ломаются и сколько это стоит.
Кодовые агенты вроде Claude Code, Cursor и Copilot спотыкаются о монорепы: контекст переполняется, правки уезжают не в тот пакет. Разбираем, как задать агенту границы, чтобы он не читал весь репозиторий целиком.
Инструменты вроде GitHub Copilot, Cursor и Claude Code берутся переписывать проекты с одного фреймворка на другой. Разбираем, что они умеют, где ломаются и сколько это стоит.
Copilot, Cursor, Windsurf и Claude Code делят разработчиков на два лагеря. Одни хотят подсказку по запросу, другие — агента, который сам правит десятки файлов. Разбираем, где проходит граница и что выбрать.
Автономные агенты обещают чинить баги без участия человека: находить причину, писать патч и прогонять тесты. Разбираем, где это работает, а где ломается о реальный код.
Инструменты вроде Mintlify, Cursor и Claude Code берутся генерировать README, docstring и справочники по API прямо из репозитория. Разбираем, где это экономит часы, а где создаёт правдоподобную ложь.
Разбор кейса, когда рефакторинг среднего репозитория поручили одному автономному агенту в Claude Code. Что он потянул, где встал и сколько это стоило в токенах.
Cursor, Claude Code, Copilot и Codex работают лучше не от магических формулировок, а от структуры контекста. Разбираем, что реально влияет на качество автономной генерации кода.
Автономные агенты для кода обещают разгрести накопленный техдолг, но на практике часто добавляют свой. Разбираем, где они реально помогают, а где ускоряют деградацию проекта.
Автономные агенты пишут код быстрее человека и с той же скоростью тащат в проект уязвимости. Разбираем, откуда берутся дыры, что показывают исследования и какие правила снижают риск.