
AI-агенты в Terraform и Pulumi: что уже умеют, а что нет
HashiCorp и Pulumi встроили ассистентов прямо в инструменты для инфраструктуры как кода. Разбираем, что генерируют эти агенты, где ошибаются и стоит ли пускать их к продовому облаку.

HashiCorp и Pulumi встроили ассистентов прямо в инструменты для инфраструктуры как кода. Разбираем, что генерируют эти агенты, где ошибаются и стоит ли пускать их к продовому облаку.

Автономные кодинг-агенты вроде Claude Code и Cursor тратят миллионы токенов на одну задачу. Разбираем, откуда берётся счёт и как его удержать в рамках бюджета.

Проекты редко пишут на одном языке: Python, TypeScript, Go и SQL живут в одном репозитории. Разбираем, как с такой мешаниной справляются агенты вроде Claude Code, Cursor и GitHub Copilot.

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.