#качество_кода — Public Fediverse posts

ИИ не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже

«Ты кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства» — примерно так сейчас звучит позиция рынка в адрес опытных разработчиков. Венчурные деньги уходят в AI-first, штаты сокращаются, джуны уверены, что знают лучше. Я руководил отделом из 30 человек и наблюдал это изнутри. Это не нытьё про «раньше было лучше». Это попытка честно разобраться, что происходит с профессией — через личный эксперимент.

https://habr.com/ru/articles/1040730/

#вайбкодинг #джуниор_разработчик #AIfirst #сокращения_в_IT #cursor #карьера_разработчика #управление_командой #качество_кода #ИИ_в_разработке #тимлид

ИИ не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже

«Ты кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства» — примерно так сейчас звучит позиция рынка в адрес опытных разработчиков. Венчурные деньги уходят в AI-first, штаты сокращаются, джуны уверены, что знают лучше. Я руководил отделом из 30 человек и наблюдал это изнутри. Это не нытьё про «раньше было лучше». Это попытка честно разобраться, что происходит с профессией — через личный эксперимент.

https://habr.com/ru/articles/1040730/

#вайбкодинг #джуниор_разработчик #AIfirst #сокращения_в_IT #cursor #карьера_разработчика #управление_командой #качество_кода #ИИ_в_разработке #тимлид

ИИ не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже

«Ты кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства» — примерно так сейчас звучит позиция рынка в адрес опытных разработчиков. Венчурные деньги уходят в AI-first, штаты сокращаются, джуны уверены, что знают лучше. Я руководил отделом из 30 человек и наблюдал это изнутри. Это не нытьё про «раньше было лучше». Это попытка честно разобраться, что происходит с профессией — через личный эксперимент.

https://habr.com/ru/articles/1040730/

#вайбкодинг #джуниор_разработчик #AIfirst #сокращения_в_IT #cursor #карьера_разработчика #управление_командой #качество_кода #ИИ_в_разработке #тимлид

ИИ не автоматизировал разработчиков. Он сделал кое-что хуже

«Ты кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства» — примерно так сейчас звучит позиция рынка в адрес опытных разработчиков. Венчурные деньги уходят в AI-first, штаты сокращаются, джуны уверены, что знают лучше. Я руководил отделом из 30 человек и наблюдал это изнутри. Это не нытьё про «раньше было лучше». Это попытка честно разобраться, что происходит с профессией — через личный эксперимент.

https://habr.com/ru/articles/1040730/

#вайбкодинг #джуниор_разработчик #AIfirst #сокращения_в_IT #cursor #карьера_разработчика #управление_командой #качество_кода #ИИ_в_разработке #тимлид

Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/

#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python

Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/

#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python

Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/

#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python

Самые популярные ошибки начинающего SDET-специалиста

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из-за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды. В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой. Читать далее 🦾

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/1027022/

#qa #тестирование #qa_automation #автоматизация_тестирования #автотесты #code_quality #качество_кода #чистая_архитектура #рефакторинг #python

Ревью вайб-кода с гнильцой, который притворяется оптимизированным С++ кодом

Ценность квалифицированного программиста смещается в сторону умения проводить обзоры кода. Генерировать код становится проще, но всё так же важно проверять его с точки зрения качества декомпозиции, корректности реализации, эффективности, безопасности. Посмотрим на примере маленького проекта markus, созданного с помощью Claude Opus, почему важно понимать сгенерированный код и уметь видеть, что скрывает красивый текст программы.

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/articles/1026084/

#вайбкод #вайбкодинг #вайб_кодинг #информационная_безопасность #c++ #c++20 #си++ #качество_кода #обзор_кода #claude_opus

Ревью вайб-кода с гнильцой, который притворяется оптимизированным С++ кодом

Ценность квалифицированного программиста смещается в сторону умения проводить обзоры кода. Генерировать код становится проще, но всё так же важно проверять его с точки зрения качества декомпозиции, корректности реализации, эффективности, безопасности. Посмотрим на примере маленького проекта markus, созданного с помощью Claude Opus, почему важно понимать сгенерированный код и уметь видеть, что скрывает красивый текст программы.

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/articles/1026084/

#вайбкод #вайбкодинг #вайб_кодинг #информационная_безопасность #c++ #c++20 #си++ #качество_кода #обзор_кода #claude_opus

Ревью вайб-кода с гнильцой, который притворяется оптимизированным С++ кодом

Ценность квалифицированного программиста смещается в сторону умения проводить обзоры кода. Генерировать код становится проще, но всё так же важно проверять его с точки зрения качества декомпозиции, корректности реализации, эффективности, безопасности. Посмотрим на примере маленького проекта markus, созданного с помощью Claude Opus, почему важно понимать сгенерированный код и уметь видеть, что скрывает красивый текст программы.

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/articles/1026084/

#вайбкод #вайбкодинг #вайб_кодинг #информационная_безопасность #c++ #c++20 #си++ #качество_кода #обзор_кода #claude_opus

Ревью вайб-кода с гнильцой, который притворяется оптимизированным С++ кодом

Ценность квалифицированного программиста смещается в сторону умения проводить обзоры кода. Генерировать код становится проще, но всё так же важно проверять его с точки зрения качества декомпозиции, корректности реализации, эффективности, безопасности. Посмотрим на примере маленького проекта markus, созданного с помощью Claude Opus, почему важно понимать сгенерированный код и уметь видеть, что скрывает красивый текст программы.

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/articles/1026084/

#вайбкод #вайбкодинг #вайб_кодинг #информационная_безопасность #c++ #c++20 #си++ #качество_кода #обзор_кода #claude_opus

Угадай, кто написал код: ИИ или человек? (Вы ошибётесь)

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать. Попробовать угадать

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1021964/

#ai_code_review #ии_в_разработке #code_review #качество_кода #Copilot #Claude #ИИгенерация_кода

Угадай, кто написал код: ИИ или человек? (Вы ошибётесь)

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать. Попробовать угадать

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1021964/

#ai_code_review #ии_в_разработке #code_review #качество_кода #Copilot #Claude #ИИгенерация_кода

Угадай, кто написал код: ИИ или человек? (Вы ошибётесь)

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать. Попробовать угадать

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1021964/

#ai_code_review #ии_в_разработке #code_review #качество_кода #Copilot #Claude #ИИгенерация_кода

Угадай, кто написал код: ИИ или человек? (Вы ошибётесь)

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать. Попробовать угадать

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1021964/

#ai_code_review #ии_в_разработке #code_review #качество_кода #Copilot #Claude #ИИгенерация_кода

Код без автора

Открыл MR на ревью. 847 строк. Тесты зелёные. Линтер чистый. Не понимаю ни одной строчки. GitClear проанализировали 211 миллионов строк - и нашли проблему, которую не видно ни в каких метриках.

https://habr.com/ru/articles/1021068/

#AI #техдолг #comprehension_debt #code_review #качество_кода #рефакторинг #тесты

[Перевод] Программирование как построение теории: почему ИИ-агенты усложняют понимание кода

Почему ИИ-агенты усложняют понимание кода? В этой статье разберем, как концепция Питера Наура « программирование как построение теории » объясняет скрытые риски использования LLM в разработке.

https://habr.com/ru/articles/1020862/

#Питер_Наур #теория_программы #ментальные_модели #ИИагенты #LLM #GitHub_Copilot #технический_долг #архитектура_ПО #качество_кода #когнитивная_психология

[Перевод] Программирование как построение теории: почему ИИ-агенты усложняют понимание кода

Почему ИИ-агенты усложняют понимание кода? В этой статье разберем, как концепция Питера Наура « программирование как построение теории » объясняет скрытые риски использования LLM в разработке.

https://habr.com/ru/articles/1020862/

#Питер_Наур #теория_программы #ментальные_модели #ИИагенты #LLM #GitHub_Copilot #технический_долг #архитектура_ПО #качество_кода #когнитивная_психология

[Перевод] Программирование как построение теории: почему ИИ-агенты усложняют понимание кода

Почему ИИ-агенты усложняют понимание кода? В этой статье разберем, как концепция Питера Наура « программирование как построение теории » объясняет скрытые риски использования LLM в разработке.

https://habr.com/ru/articles/1020862/

#Питер_Наур #теория_программы #ментальные_модели #ИИагенты #LLM #GitHub_Copilot #технический_долг #архитектура_ПО #качество_кода #когнитивная_психология

[Перевод] Программирование как построение теории: почему ИИ-агенты усложняют понимание кода

Почему ИИ-агенты усложняют понимание кода? В этой статье разберем, как концепция Питера Наура « программирование как построение теории » объясняет скрытые риски использования LLM в разработке.

https://habr.com/ru/articles/1020862/

#Питер_Наур #теория_программы #ментальные_модели #ИИагенты #LLM #GitHub_Copilot #технический_долг #архитектура_ПО #качество_кода #когнитивная_психология

Кратко о CVSS: как правильно оценивать критичность уязвимостей

Разбираем Common Vulnerability Scoring System – что скрывается за цифрой от 0 до 10, как читать базовые, временные и контекстные метрики, и где искать актуальную информацию об уязвимостях.

https://habr.com/ru/articles/1020310/

#cvss #уязвимость #уязвимости_и_их_эксплуатация #качество_кода #качество_продукта #инфраструктура #информационная_безопасность

Кратко о CVSS: как правильно оценивать критичность уязвимостей

Разбираем Common Vulnerability Scoring System – что скрывается за цифрой от 0 до 10, как читать базовые, временные и контекстные метрики, и где искать актуальную информацию об уязвимостях.

https://habr.com/ru/articles/1020310/

#cvss #уязвимость #уязвимости_и_их_эксплуатация #качество_кода #качество_продукта #инфраструктура #информационная_безопасность

Кратко о CVSS: как правильно оценивать критичность уязвимостей

Разбираем Common Vulnerability Scoring System – что скрывается за цифрой от 0 до 10, как читать базовые, временные и контекстные метрики, и где искать актуальную информацию об уязвимостях.

https://habr.com/ru/articles/1020310/

#cvss #уязвимость #уязвимости_и_их_эксплуатация #качество_кода #качество_продукта #инфраструктура #информационная_безопасность

Кратко о CVSS: как правильно оценивать критичность уязвимостей

Разбираем Common Vulnerability Scoring System – что скрывается за цифрой от 0 до 10, как читать базовые, временные и контекстные метрики, и где искать актуальную информацию об уязвимостях.

https://habr.com/ru/articles/1020310/

#cvss #уязвимость #уязвимости_и_их_эксплуатация #качество_кода #качество_продукта #инфраструктура #информационная_безопасность

Flutter-дайджест: март 2026

Март выдался… немного тише, чем февраль . Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉 Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪 А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать. Да, даже несмотря на блокировки Telegram — ❌ мы никуда не уходим ❌ в MAX не переезжаем ✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас 👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️ https://t.me/flutterpulse

https://habr.com/ru/articles/1018402/

#разработка_мобильных_приложений #управление_разработкой #проектирование_и_рефакторинг #качество_кода #тестирование_мобильных_приложений #облачные_сервисы #вебразработка #open_source #искусственный_интеллект #учебный_процесс_в_it

Flutter-дайджест: март 2026

Март выдался… немного тише, чем февраль . Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉 Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪 А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать. Да, даже несмотря на блокировки Telegram — ❌ мы никуда не уходим ❌ в MAX не переезжаем ✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас 👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️ https://t.me/flutterpulse

https://habr.com/ru/articles/1018402/

#разработка_мобильных_приложений #управление_разработкой #проектирование_и_рефакторинг #качество_кода #тестирование_мобильных_приложений #облачные_сервисы #вебразработка #open_source #искусственный_интеллект #учебный_процесс_в_it

Flutter-дайджест: март 2026

Март выдался… немного тише, чем февраль . Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉 Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪 А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать. Да, даже несмотря на блокировки Telegram — ❌ мы никуда не уходим ❌ в MAX не переезжаем ✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас 👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️ https://t.me/flutterpulse

https://habr.com/ru/articles/1018402/

#разработка_мобильных_приложений #управление_разработкой #проектирование_и_рефакторинг #качество_кода #тестирование_мобильных_приложений #облачные_сервисы #вебразработка #open_source #искусственный_интеллект #учебный_процесс_в_it

Flutter-дайджест: март 2026

Март выдался… немного тише, чем февраль . Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉 Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪 А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать. Да, даже несмотря на блокировки Telegram — ❌ мы никуда не уходим ❌ в MAX не переезжаем ✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас 👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️ https://t.me/flutterpulse

https://habr.com/ru/articles/1018402/

#разработка_мобильных_приложений #управление_разработкой #проектирование_и_рефакторинг #качество_кода #тестирование_мобильных_приложений #облачные_сервисы #вебразработка #open_source #искусственный_интеллект #учебный_процесс_в_it

Колобок

Народные сказки — это не просто фольклор, а старейший в мире архив Post-Mortem отчетов, где за метафорами скрыты фатальные ошибки проектирования, которые мы, по своей наивности, принимаем за магию Если смотреть на «Колобка» с высоты жизненного опыта и системной архитектуры, то перед взором эпично раскинется поле Spaghetti-кода, написанного на коленке под палящим дедлайном. Знаете это чувство, когда менеджер вбегает в опенспейс с криком «Заказчик голоден, релиз нужен вчера!»? Это не работа. Это агония. Эта история полна технической драмы, архитектурной боли и того сладкого чувства безысходности. Интрига? Читать далее!

https://habr.com/ru/articles/1015046/

#программирование #ретроспектива #mvc #сказки #мораль #качество_кода #управление_проектами #разработка #разработка_приложений #разработка_мобильных_приложений

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?

О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.

https://habr.com/ru/companies/kodik/articles/1014328/

#ai #качество_кода #code_quality #tdd #sdd

С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?

О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.

https://habr.com/ru/companies/kodik/articles/1014328/

#ai #качество_кода #code_quality #tdd #sdd

С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?

О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.

https://habr.com/ru/companies/kodik/articles/1014328/

#ai #качество_кода #code_quality #tdd #sdd

С плохим ИИ-кодом всё ясно, а как добиться хорошего?

О проблемах с ИИ-кодингом на Хабре написано уже много. Но хочется перейти к конструктивному подходу: да, наломать дров с ИИ легко, а вот как работать с ним наиболее профессионально? Известные разработчики вроде Митчелла Хашимото (создателя Terraform и Ghostty) всё чаще говорят что-то в духе «вот тут уже ни строчки кода не написал вручную». При этом Хашимото — противник слопа, и он подчёркивает, что добился от ИИ качественного кода. А что помогает добиваться? Мы в проекте Kodik подобные вопросы ощущаем особенно остро, потому что в редакторе кода с ИИ делаем… собственно, сам этот редактор кода с ИИ. Так что для нас все проблемы особенно наглядны, а их решения — особенно важны. Поэтому мы собрали вместе идеи и из опыта мировой IT-индустрии, и из нашего собственного. Это не какая-то «окончательная истина»: сейчас вся планета только разбирается, ни у кого ещё нет полных ответов, и полезно обмениваться опытом. Так что смело дополняйте в комментариях: интересно узнать, что помогает вам, и собрать «общехабровую кладезь знаний». Если кто-то захочет конструктивно возразить, такое обсуждение тоже полезно.

https://habr.com/ru/companies/kodik/articles/1014328/

#ai #качество_кода #code_quality #tdd #sdd

ИИ — не панацея

Недавно мы с командой проанализировали инфополе Хабра и обнаружили, что эйфория от внедрения ИИ в разработку сменяется разочарованием, senior-разработчики тонут в ревью некачественного кода, а техдолг растет как снежный ком. Мы сами проходим через этот путь, внедряя GenAI в SimpleOne, и прекрасно понимаем вашу боль. Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу о реальных проблемах ИИ-генерации кода и о том, какие механизмы помогают нам с ними справляться.

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1012880/

#ИИагенты #техдолг #MCPпротокол #управление_контекстом #lowcode #GenAI #внедрение_ИИ #ревью_кода #качество_кода

ИИ — не панацея

Недавно мы с командой проанализировали инфополе Хабра и обнаружили, что эйфория от внедрения ИИ в разработку сменяется разочарованием, senior-разработчики тонут в ревью некачественного кода, а техдолг растет как снежный ком. Мы сами проходим через этот путь, внедряя GenAI в SimpleOne, и прекрасно понимаем вашу боль. Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу о реальных проблемах ИИ-генерации кода и о том, какие механизмы помогают нам с ними справляться.

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1012880/

#ИИагенты #техдолг #MCPпротокол #управление_контекстом #lowcode #GenAI #внедрение_ИИ #ревью_кода #качество_кода

ИИ — не панацея

Недавно мы с командой проанализировали инфополе Хабра и обнаружили, что эйфория от внедрения ИИ в разработку сменяется разочарованием, senior-разработчики тонут в ревью некачественного кода, а техдолг растет как снежный ком. Мы сами проходим через этот путь, внедряя GenAI в SimpleOne, и прекрасно понимаем вашу боль. Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу о реальных проблемах ИИ-генерации кода и о том, какие механизмы помогают нам с ними справляться.

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1012880/

#ИИагенты #техдолг #MCPпротокол #управление_контекстом #lowcode #GenAI #внедрение_ИИ #ревью_кода #качество_кода

ИИ — не панацея

Недавно мы с командой проанализировали инфополе Хабра и обнаружили, что эйфория от внедрения ИИ в разработку сменяется разочарованием, senior-разработчики тонут в ревью некачественного кода, а техдолг растет как снежный ком. Мы сами проходим через этот путь, внедряя GenAI в SimpleOne, и прекрасно понимаем вашу боль. Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу о реальных проблемах ИИ-генерации кода и о том, какие механизмы помогают нам с ними справляться.

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1012880/

#ИИагенты #техдолг #MCPпротокол #управление_контекстом #lowcode #GenAI #внедрение_ИИ #ревью_кода #качество_кода

HR покажи мне KPI

Приветсвтую читатели Хабра! Эту статью я достаточно долго формировал в голове, подбирал тезисы, но собрать ее попробую здесь и сейчас, пока есть вдохновение. Моя нейронная полуимправизация.

https://habr.com/ru/articles/1007424/

#hr_в_it #web #менеджмент #качество_кода

Казаться, а не быть. Как доступность входа в IT, накрутка опыта и ИИ повлияли на ценностные ориентиры новичков

Мода на то «вкат» в IT появилась задолго до пандемии и массового распространения удаленного формата работы. Я помню пасты на двачах и мемы про «300кк/наносек синьора-помидора» в 2016-2017 годах - уже тогда многие стремились попасть в эту сферу из-за высоких зарплат и относительно низкого порога входа. После распространения удалёнки, хайп вокруг вката вырос многократно: появилось ещё больше желающих работать, лёжа на шезлонге где-нибудь на Бали с ноутбуком на коленках и с коктейлем в руках. На фоне стремления огромного числа людей вытянуть свой счастливый билет в сказочный мир больших зарплат, удалённой работы, гибкого рабочего графика и достаточно низкой ответственности за результаты работы по сравнению с другими профессиями, начал набирать популярность феномен накрутки опыта, который подавался как эффективный способ вкатиться сразу на высокую зарплату на должность миддла и выше, минуя низкооплачиваемые (а иногда вообще не оплачиваемые) стажировки и джуновские позиции. Логика простая: в IT-сфере профильный диплом не нужен, опыт из резюме почти никогда не просят подтвердить официальными документами. Зачем в таком случае тратить годы на учёбу в профильном ВУЗе и самообучение, начиная свой карьерный путь с позиции стажёра, если можно продумать легенду (или попросить кого-нибудь с реальным опытом выдумать её для вас), поставить в резюме 3+ года опыта, потратить на подготовку максимум год (а с ментором – раза в два меньше), походить по собесам, получить оффер и сразу начать «рубить бабло»? Так делали многие, и у многих получалось.

https://habr.com/ru/articles/1005278/

#накрутка_опыта #ИИ #вкатуны #найм_в_it #менторы #низкий_порог_входа #качество_кода #собеседование_it #chatgpt #фейкопыт

Казаться, а не быть. Как доступность входа в IT, накрутка опыта и ИИ повлияли на ценностные ориентиры новичков

Мода на то «вкат» в IT появилась задолго до пандемии и массового распространения удаленного формата работы. Я помню пасты на двачах и мемы про «300кк/наносек синьора-помидора» в 2016-2017 годах - уже тогда многие стремились попасть в эту сферу из-за высоких зарплат и относительно низкого порога входа. После распространения удалёнки, хайп вокруг вката вырос многократно: появилось ещё больше желающих работать, лёжа на шезлонге где-нибудь на Бали с ноутбуком на коленках и с коктейлем в руках. На фоне стремления огромного числа людей вытянуть свой счастливый билет в сказочный мир больших зарплат, удалённой работы, гибкого рабочего графика и достаточно низкой ответственности за результаты работы по сравнению с другими профессиями, начал набирать популярность феномен накрутки опыта, который подавался как эффективный способ вкатиться сразу на высокую зарплату на должность миддла и выше, минуя низкооплачиваемые (а иногда вообще не оплачиваемые) стажировки и джуновские позиции. Логика простая: в IT-сфере профильный диплом не нужен, опыт из резюме почти никогда не просят подтвердить официальными документами. Зачем в таком случае тратить годы на учёбу в профильном ВУЗе и самообучение, начиная свой карьерный путь с позиции стажёра, если можно продумать легенду (или попросить кого-нибудь с реальным опытом выдумать её для вас), поставить в резюме 3+ года опыта, потратить на подготовку максимум год (а с ментором – раза в два меньше), походить по собесам, получить оффер и сразу начать «рубить бабло»? Так делали многие, и у многих получалось.

https://habr.com/ru/articles/1005278/

#накрутка_опыта #ИИ #вкатуны #найм_в_it #менторы #низкий_порог_входа #качество_кода #собеседование_it #chatgpt #фейкопыт

Казаться, а не быть. Как доступность входа в IT, накрутка опыта и ИИ повлияли на ценностные ориентиры новичков

Мода на то «вкат» в IT появилась задолго до пандемии и массового распространения удаленного формата работы. Я помню пасты на двачах и мемы про «300кк/наносек синьора-помидора» в 2016-2017 годах - уже тогда многие стремились попасть в эту сферу из-за высоких зарплат и относительно низкого порога входа. После распространения удалёнки, хайп вокруг вката вырос многократно: появилось ещё больше желающих работать, лёжа на шезлонге где-нибудь на Бали с ноутбуком на коленках и с коктейлем в руках. На фоне стремления огромного числа людей вытянуть свой счастливый билет в сказочный мир больших зарплат, удалённой работы, гибкого рабочего графика и достаточно низкой ответственности за результаты работы по сравнению с другими профессиями, начал набирать популярность феномен накрутки опыта, который подавался как эффективный способ вкатиться сразу на высокую зарплату на должность миддла и выше, минуя низкооплачиваемые (а иногда вообще не оплачиваемые) стажировки и джуновские позиции. Логика простая: в IT-сфере профильный диплом не нужен, опыт из резюме почти никогда не просят подтвердить официальными документами. Зачем в таком случае тратить годы на учёбу в профильном ВУЗе и самообучение, начиная свой карьерный путь с позиции стажёра, если можно продумать легенду (или попросить кого-нибудь с реальным опытом выдумать её для вас), поставить в резюме 3+ года опыта, потратить на подготовку максимум год (а с ментором – раза в два меньше), походить по собесам, получить оффер и сразу начать «рубить бабло»? Так делали многие, и у многих получалось.

https://habr.com/ru/articles/1005278/

#накрутка_опыта #ИИ #вкатуны #найм_в_it #менторы #низкий_порог_входа #качество_кода #собеседование_it #chatgpt #фейкопыт

Казаться, а не быть. Как доступность входа в IT, накрутка опыта и ИИ повлияли на ценностные ориентиры новичков

Мода на то «вкат» в IT появилась задолго до пандемии и массового распространения удаленного формата работы. Я помню пасты на двачах и мемы про «300кк/наносек синьора-помидора» в 2016-2017 годах - уже тогда многие стремились попасть в эту сферу из-за высоких зарплат и относительно низкого порога входа. После распространения удалёнки, хайп вокруг вката вырос многократно: появилось ещё больше желающих работать, лёжа на шезлонге где-нибудь на Бали с ноутбуком на коленках и с коктейлем в руках. На фоне стремления огромного числа людей вытянуть свой счастливый билет в сказочный мир больших зарплат, удалённой работы, гибкого рабочего графика и достаточно низкой ответственности за результаты работы по сравнению с другими профессиями, начал набирать популярность феномен накрутки опыта, который подавался как эффективный способ вкатиться сразу на высокую зарплату на должность миддла и выше, минуя низкооплачиваемые (а иногда вообще не оплачиваемые) стажировки и джуновские позиции. Логика простая: в IT-сфере профильный диплом не нужен, опыт из резюме почти никогда не просят подтвердить официальными документами. Зачем в таком случае тратить годы на учёбу в профильном ВУЗе и самообучение, начиная свой карьерный путь с позиции стажёра, если можно продумать легенду (или попросить кого-нибудь с реальным опытом выдумать её для вас), поставить в резюме 3+ года опыта, потратить на подготовку максимум год (а с ментором – раза в два меньше), походить по собесам, получить оффер и сразу начать «рубить бабло»? Так делали многие, и у многих получалось.

https://habr.com/ru/articles/1005278/

#накрутка_опыта #ИИ #вкатуны #найм_в_it #менторы #низкий_порог_входа #качество_кода #собеседование_it #chatgpt #фейкопыт

Нет времени на тесты — через неделю релиз

«На автотесты нет времени — релиз через неделю!» говорит зарубежная компания со штатом 500+ человек, зарплатами 5 000 €, баг-репортами по ISO. Разбираю, откуда берётся эта фраза, почему разработчики не могут объяснить бизнесу очевидное.

https://habr.com/ru/articles/1004396/

#автотесты #unitтесты #тестирование #качество_кода #управление_разработкой #рефакторинг #e2eтесты #технический_долг #процессы_разработки #тестирование_вебприложений

Нет времени на тесты — через неделю релиз

«На автотесты нет времени — релиз через неделю!» говорит зарубежная компания со штатом 500+ человек, зарплатами 5 000 €, баг-репортами по ISO. Разбираю, откуда берётся эта фраза, почему разработчики не могут объяснить бизнесу очевидное.

https://habr.com/ru/articles/1004396/

#автотесты #unitтесты #тестирование #качество_кода #управление_разработкой #рефакторинг #e2eтесты #технический_долг #процессы_разработки #тестирование_вебприложений

Нет времени на тесты — через неделю релиз

«На автотесты нет времени — релиз через неделю!» говорит зарубежная компания со штатом 500+ человек, зарплатами 5 000 €, баг-репортами по ISO. Разбираю, откуда берётся эта фраза, почему разработчики не могут объяснить бизнесу очевидное.

https://habr.com/ru/articles/1004396/

#автотесты #unitтесты #тестирование #качество_кода #управление_разработкой #рефакторинг #e2eтесты #технический_долг #процессы_разработки #тестирование_вебприложений