Если код пишет ИИ, в чем теперь работа разработчика?

«Главный актив теперь не код, а спецификация», считает Юрий Дручинин. Его идея меняет привычный взгляд на разработку: человек формулирует замысел, задает правила проверки и принимает результат, а создание кода передает агентам.

Прямо сейчас, 13 октября в 11:30 МСК, говорим в Ai4Dev с Юрием Дручининым, директором по производству «Диасофт». Разберем, как этот подход работает на реальных проектах и что приходится менять в команде, чтобы ИИ участвовал во всем процессе создания ПО.

Как описать задачу, чтобы агент не потерял ее смысл? Что делать, если он написал правильный код для неправильно понятой задачи? И кто сможет проверить результат, если люди постепенно перестанут разбираться в том, как он устроен?

Спросим и о цене изменений: какие навыки становятся важнее, где автоматизация пока ломается и за что разработчик будет отвечать лично.

📺 Смотреть интервью онлайн прямо сейчас

🔴 МЫ УЖЕ В ЭФИРЕ!

ИИ отбирает работу в IT? Джунам закрыли вход, а прежние вакансии уже не вернутся?

Прямо сейчас вместе с Алёной Владимирской, Жемалом Хамидуном, Егором Рудомёткиным и HR-директором «Диасофта» Александром Черных разбираемся:

— действительно ли компании заменяют сотрудников искусственным интеллектом;
— почему сокращается найм начинающих разработчиков;
— что происходит с бюджетами и IT-проектами;
— какие специалисты останутся востребованными;
— чего ждать от рынка труда в 2027 году.

Подключайтесь прямо сейчас и задавайте вопросы участникам в чате:

▶️ Смотреть эфир

МЫ УЖЕ В ЭФИРЕ!
ИИ экономит бизнес — или может его разорить?
Почему дешёвый эксперимент с нейросетью после масштабирования превращается в огромные счета за LLM, токены, API, GPU и работу AI-агентов? Может ли неудачная экономика ИИ довести стартап до кассового разрыва — и когда автоматизация действительно обходится дешевле сотрудников?

Сегодня в прямом эфире разбираемся:

— как считать реальную стоимость внедрения ИИ и его ROI;
— почему расходы резко растут после перехода от пилота к промышленной эксплуатации;
— что выгоднее: внешний API, облачная инфраструктура или локальная модель;
— почему многошаговые AI-агенты иногда оказываются дороже людей;
— может ли AI-продукт жить с отрицательной юнит-экономикой;
— где ИИ действительно сокращает расходы, а где лишь создаёт новые;
— как экономить с помощью AI FinOps, model routing, prompt caching и небольших специализированных моделей.

Участники дискуссии:

🔹 Mikhail Savchenko (Михаил Савченко) — Founder & AI Architect в INITE, специалист по agent-first автоматизации, мультиагентным системам, CRDT, local-first архитектурам и Graph RAG.
🔹 Артём Демидов — основатель студии AI-разработки AINEX LAB, преподаватель НГТУ, Skypro и Znania. Более 10 лет в разработке и более четырёх лет в AI.
🔹 Татьяна Матвиенко — эксперт по операционной эффективности и трансформации бизнес-процессов, основатель «КЛАРИТУС Консалтинг».
🔹 Юрий Прозоров — Product / Engineering Lead в «Омни Сейл».
🔹 Денис Тимощук — Solution-партнёр, «Диасофт».

Подключайтесь прямо сейчас и задавайте вопросы участникам в чате:|

▶️ Смотреть трансляцию

#ИИ #LLM #AI #AIагенты #экономикаИИ #нейросети #автоматизациябизнеса

Как подготовить сайт к использованию агентами

Агенты уже ходят по вашему сайту. За год запросы AI-агентов в сети Cloudflare выросли больше чем на 1 700%, а HUMAN Security насчитала +7 851% агентного трафика за 2025 год. Frontier-модели (самые мощные, облачные) справятся почти с любой вёрсткой. Локальным моделям приходится сложнее, а именно их компании разворачивают в закрытом контуре, чтобы данные не уходили к внешним провайдерам. DOM обычной страницы занимает 10–100 тысяч токенов и не влезает в их контекст. На «сыром» HTML такие модели теряют точность, а к prompt injection через контент страницы примерно в три раза уязвимее крупных.

⚡️ Что с этим делать, расскажет Роман Троицкий — руководитель направления по исследованию данных в ПАО Сбербанк, студент магистратуры ИТМО "Программная инженерия", член программного комитета конференций Сбера и HolyJS, автор телеграм-канала.

Большую часть проблемы закрывают давно знакомые практики: контент в серверном HTML, семантическая разметка, чистое дерево доступности, корректные HTTP-статусы. Разберём, что из этого даёт 80% эффекта, какие новые протоколы (llms.txt, Markdown для агентов, WebMCP, MCP) внедрять сейчас, а какие подождут, и как проверить свой сайт.

Когда?
Завтра, 31 октября, в 12:00.

Смотрите на YouTube или в ВК — и задавайте вопросы Роману!

Как ИИ переписывает большие кодовые базы, которыми пользуются миллионы, на примере Bun (runtime среда для JS/TS).

Bun переписали с Zig на Rust за 11 дней. Claude Fable 5 перевёл 535 496 строк, на пике параллельно работали 64 агента, токенов сожгли примерно на $165 000. Вручную такой перенос занял бы у трёх инженеров год. Bun заменяет Node.js одним бинарником с рантаймом, бандлером, пакетным менеджером и тест-раннером. JavaScript в нём исполняет движок JavaScriptCore, его не трогали. На Rust переехало всё вокруг движка.

В декабре 2025 Anthropic купила Bun, на нём работает Claude Code, это критическая инфраструктура, падение Bun означает падение Claude Code. Было две причины переписывать: первая в правилах сообщества Zig - они не принимают код от ИИ, а команда Anthropic пишет агентами. Вторая в утечках памяти. JavaScriptCore чистит память сборщиком мусора, код на Zig освобождал её вручную. На стыке двух подходов утечки годами не удавалось вычистить до конца. В Rust такие ошибки ловит компилятор.

Это не совсем реверс-инжиниринг. Исходники были на руках, и автор Bun Джаред Самнер сам называет работу механическим переводом без редизайна. Результат проверяли примерно 60 тысячами тестов на TypeScript (На что, кстати, создатель Zig Эндрю Келли интересуется, почему этих тестов, которые пропускали баги в версии на Zig, хватает для релиза миллиона строк без ревью).

При этом с середины июня Claude Code работает на Rust-порте, а Bun скачивают больше 22 млн раз в месяц. Так что уже несколько месяцев миллионы разработчиков каждый день запускают код, который человек целиком не читал. Пока все работает и видимо таких проектов с каждым месяцем будет все больше.

С конца октября разработчики жалуются, что Opus 5.5 стал отказываться выполнять задачи по реверс-инжинирингу (The New Stack). Если копнуть, единственное похожее подтверждённое изменение от Anthropic мы нашли в посте Адди Османи, который работает над Claude Code. Он написал, что в промпт добавили запрет на воссоздание чужой конкретной игры. Правило задевало и честные проекты, часть разработчиков жаловалась, что не может работать над своими вполне легитимными играми. В версии 2.1.317 правило смягчили, по словам Османи, они ищут «баланс».
 
Связь отказов в реверс-инжиниринге с правилом против копирования игр Anthropic не подтверждала, но всё случилось почти одновременно. Мотив сформулирован как защита чужой работы от копирования (при этом о давлении со стороны правообладателей Anthropic не говорит). Вероятно клонировать известные и неизвестные корпоративные продукты с помощью Claude, в дальнейшем будет затруднительно,  хотя некоторые внешние скиллы пока работают.
 
Тем временем у DeepSeek, Qwen и Kimi подобные запреты пока не объявлялись. Мы почему-то думаем, что и не объявятся. В следующем посте напишем об известных проектах клонах, скиллах и нашем опыте.