Yapay zeka kodlama ajanları üzerine bugüne kadar okuduğum en ilginç verilerden biri bu oldu: daha fazla kod, otomatik olarak daha fazla yazılım demek değil.
Harvard'dan Fiona Chen ve James Stratton'ın çalışması, 2021'den Mart 2026'ya kadar 700'den fazla yazılım şirketinde 700 binin üzerinde çalışana ait verileri ve 300 milyon iş olayını incelemiş. Kodlama ajanları devreye girdikten sonra toplam kod satırı ortalama yüzde 30, commit sayısı yüzde 20, pull request sayısı yüzde 23 artmış.
Ama asıl soru şu: iş bitiyor mu? Jira gibi araçlarda takip edilen hata, görev ve özelliklerin tamamlanma oranında istatistiksel olarak anlamlı bir değişiklik görülmemiş.
Darboğaz kod incelemede. Bir pull request'in gönderilmesinden ana kod tabanına alınmasına kadar geçen süre yüzde 49 uzamış. Değişiklik istenen pull request oranı neredeyse iki katına çıkmış, pull request başına yorum sayısı yüzde 35 artmış, kod inceleyen çalışanların oranı da yüzde 14 yükselmiş. Yani yazma tarafında kazanılan hızın önemli bir kısmı inceleme ve düzeltmede geri harcanıyor.
Şirketler bunu da yapay zekayla çözmeye çalışıyor: Mart 2026 itibarıyla incelenen şirketlerin yüzde 80'i bir tür yapay zeka kod inceleme aracı kullanıyormuş. Yine de inceleme yorumlarının sadece yüzde 23,3'ü ajanlardan geliyor ve ajanlar pull request'lerin yalnızca yüzde 10,8'ine katkı veriyor; işin büyük kısmı hâlâ insanlarda. Aktif çalışan sayısında da, en azından incelenen dönemde, anlamlı bir değişiklik bulunmamış.
Verilerin Mart 2026'da bittiğini, araçların o tarihten beri geliştiğini de not etmek lazım. Ama benim çıkardığım ders net: verimlilik için sadece kod yazma süresini değil, inceleme, hata düzeltme ve entegrasyonu da hızlandırmak gerekiyor.
Ars Technica'daki haber:
https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
Çalışmanın PDF'i:
https://fion.ac/jellyfish.pdf
Kaynak: DonanımHaber
Для меня, человека, который каждый день работает с кодом, 2025 год принёс особенно большие перемены. Инструменты программирования с ИИ перестали просто дописывать следующую строку кода и начали по-настоящему брать на себя задачи. Если вспомнить, в первой половине года все ещё обсуждали автодополнение в Cursor и Copilot, а во второй вдруг стала модной разработка на основе спецификаций, и репозитории заполнились Markdown-файлами, написанными для агентов.
Главное моё ощущение — программирование переходит от модели «ведёт человек» к модели «ведёт агент». Раньше ИИ лишь предсказывал следующий символ, а теперь он способен пройти весь путь от анализа требований до генерации кода и проверки результата. Любопытно, что почти все ведущие инструменты одновременно продвигают три формы — IDE, CLI и Cloud — и в итоге все сходятся в сторону агентов.
Но вместе с этим пришли и проблемы. Больнее всего — стоимость токенов: задачи становятся длиннее, вызовов инструментов больше, контекст снова и снова подаётся заново, и счета растут стремительно. В этом году у всех на устах уже не «как писать промпт», а «инженерия контекста» — как находить баланс между качеством, эффективностью и стоимостью и как повысить долю попаданий в кэш.
Для меня настоящий водораздел 2025 года не в том, чья модель сильнее, а в том, кто сумеет превратить прежде неявные ограничения и память в инженерии в контекстные структуры, которые модель может понять и переиспользовать. Ценность программиста постепенно смещается от «написания кода» к «определению правил». Этот год и правда вышел немного фантастическим.
Источник: InfoQ
По данным IT之家, JetBrains 8 октября в статье блога объявила о выпуске модели ИИ для программирования Mellum2.1, главное внимание в которой уделено усилению агентной разработки. Как разработчик, я давно слежу за такими открытыми моделями, которые можно запускать локально, поэтому ниже собраны основные моменты.
Модель сохраняет архитектуру Mellum2: это смесь экспертов (MoE) на 12 млрд параметров, из которых 2,5 млрд активны, и она по-прежнему распространяется по лицензии Apache 2.0. Главное изменение в обучении в том, что этап обучения с подкреплением после предобучения из короткой финальной стадии превратился в основу всего обучения. Добавлены данные по математике, алгоритмическим соревнованиям, наукам, использованию инструментов и разработке ПО, созданы внутренние среды для обучения с подкреплением, и в ходе обучения были запущены миллионы песочниц в тысячах сред. Перед обучением отфильтровываются задачи с ошибочными тестами, непроверяемыми ответами или неподходящей сложностью.
По официальному описанию, модель умеет изучать кодовую базу, редактировать файлы и проверять собственные изменения. Самое большое улучшение касается агентной разработки: она находит первопричину падающих тестов, предлагает исправление и проверяет результат. По скорости архитектура не менялась, но многотокенное предсказание (MTP) ускоряет генерацию для одиночного запроса примерно в 1,6 раза. По сравнению с Mellum2, Qwen3.5-9B и Gemma 4 E4B при одинаковых условиях оценки выходная пропускная способность Mellum2.1 на одном H200 под высокой нагрузкой почти вдвое выше, чем у Qwen3.5-9B.
Модель доступна на Hugging Face и может быть развернута локально или на собственной инфраструктуре, так что компании могут хранить код и данные в своей среде. В планах выпуск версий GGUF для llama.cpp, Ollama и LM Studio, а также компонента MTP для спекулятивного декодирования в vLLM.
Я жду версию GGUF, ведь тогда обычные разработчики смогут попробовать модель на своих машинах. Что для вас важнее в модели для кода: точность или стоимость развёртывания?
Источник: IT之家
Из статьи ITmedia NEWS я узнал, что Google представила экспериментальную игровую платформу «Playground». Анонс состоялся 7 октября 2026 года по времени США, и с того же дня она доступна в веб-браузере пользователям старше 18 лет в США.
Пользоваться ей можно, просто описывая задачу текстом. Можно начать с чистого листа, отредактировать готовый стартовый промпт или воспользоваться пошаговой помощью, а созданную игру сразу же можно протестировать. Изменения физики, правил, персонажей и окружения применяются, если описать их словами. По словам статьи, опыт программирования не нужен, но какая именно ИИ-модель используется, не раскрывается.
Играми можно делиться. Поскольку платформа веб-based, в них можно играть и на смартфоне, и на компьютере. Ссылкой можно поделиться с друзьями и семьёй, опубликовать игру в галерее «Explore» или оставить её приватной. Некоторые жанры поддерживают таблицы лидеров и многопользовательский режим, а опубликованные игры проходят проверку безопасности по правилам сообщества Google. Функция создания игр будет постепенно открываться в зависимости от подписки Google One.
Другое объявление — партнёрство с Unity. Обе компании планируют в 2026 году выпустить новый продукт «Unity Spark», который добавит в Playground полноценные игровые механики, высококачественную 3D-графику и гибкость среды выполнения Unity. Он также будет напрямую связан с Unity Asset Store. Сейчас продукт тестируется, а закрытая бета должна стартовать в ближайшее время. Глава Unity отметил, что примерно 3 миллиарда человек в месяц играют в игры на Unity, но многие из них никогда не создавали игр сами.
Лично мне кажется, что обмен и игра в созданные промптом игры может стать интересной точкой входа в программирование. Интересно, как вы относитесь к таким инструментам?
Источник: ITmedia NEWS
Next написала о Pi, открытом харнесе, который только что вышел в версии 1.0.0. Для тех, кто не знаком с термином: харнес — это программный слой вокруг модели ИИ, который позволяет ей читать файлы, выполнять команды и искать информацию в интернете.
Pi стремится быть минимальным, но расширяемым. Он совместим с более чем 1500 моделями и их вариантами, как коммерческими, так и открытыми весами, которые можно запускать локально, и позиционирует себя как альтернативу Claude Code и Codex, не зависящую от моделей Anthropic или OpenAI. Разработчики видят в выходе версии 1.0 признак зрелости.
В статье упоминаются и недавние новшества: коннекторы MCP, режим «codemode» и поддержка ChatGPT. Pi Durable описан как способный выдержать катастрофические внутренние и внешние сбои.
Ясно, что около 80% текста доступно только подписчикам, поэтому я ограничиваюсь тем, что можно прочитать публично. В комментариях несколько читателей сравнивают Pi с OpenCode: один считает его очень лёгким, но более сложным в настройке, особенно для MCP, другой упоминает вариант Oh-My-Pi. Автор также анонсировал статью об установке и использовании.
Меня интересует идея отделить харнес от модели: можно менять модель, не меняя инструмент. Останется проверить, сохранит ли Pi свою простоту, когда сценарии использования усложнятся. А вы какой харнес используете каждый день, когда пишете код с ИИ?
Источник: Next
Xataka рассказывает историю, в которой сочетаются программирование, ИИ и немало споров. Ещё несколько дней назад ArtCraft была платформой для генерации изображений и видео с помощью ИИ. Участник команды Брэндон Томас объявил, что с помощью вайб-кодинга создал открытые замены для семи приложений Adobe, написанные на Rust: PhotoCraft (Photoshop), VectorCraft (Illustrator), FilmCraft (Premiere Pro), LightCraft (Lightroom), PdfCraft (Acrobat), EffectCraft (After Effects) и DesignCraft (InDesign).
Они распространяются для Windows, macOS и Linux и доступны также из ArtCraft. В статье отмечается, что Adobe никогда не предлагала профессиональные творческие инструменты для Linux, поэтому эта брешь заметна.
Коллега автора несколько дней пользовался PhotoCraft: базовые функции работают, инструментов ИИ из Photoshop не видно, а приложение занимает очень мало места. Тем не менее пока оно не заменяет оригинал. Сами создатели признают, что проект находится на очень ранней альфа-стадии: не хватает около двадцати инструментов ИИ и генеративных функций, нет глубины в типографике и профессиональных рабочих процессах, а поддержка плагинов отсутствует.
По словам создателей, они работают по методу clean-room: опираются на публичные спецификации и наблюдаемое поведение программ, без проприетарного кода и ресурсов. PhotoCraft может открывать файлы PSD потому, что Adobe опубликовала эти спецификации. В сети ходит недоказанное предположение, что программы Adobe были декомпилированы.
Xataka также напоминает о проблемах вайб-кодинга: код, сгенерированный ИИ, может быть трудно отлаживать и содержать то, что человек-программист никогда бы не написал. В личных приложениях это менее серьёзно, чем в крупных проектах. По-моему, это хорошее предупреждение. В качестве бесплатных альтернатив автор упоминает Affinity, GIMP и DaVinci Resolve. А вы бы доверили приложению, созданному таким образом?
Источник: Xataka
Я прочитал разбор Саймона Бисона в Computer Sweden: Microsoft подняла Rust до внутреннего статуса Tier-1, то есть на один уровень с C#, TypeScript и C. Этот статус требует, среди прочего, полноценной цепочки инструментов и интеграции с Windows и Azure.
Контекст таков: Марк Руссинович, технический директор Azure, называл безопасность памяти Rust важной частью стратегии безопасности Microsoft, а сама Microsoft была одним из основателей Rust Foundation. Гостевая статья на сайте Rust Foundation объясняет, как Rust связан с Microsoft Visual C (MSVC) для бесшовной совместимости языков.
Самое конкретное — новый бэкенд компилятора Rust, rustc_codegen_utc. Он использует бэкенд Visual C, то есть DLL под названием C2.DLL, и передаёт файлы .OBJ компоновщику MSVC. Преимущество в том, что Rust может использовать уже существующие наработки Microsoft по безопасности и стабильности, а код на Rust и C становится совместимым. Microsoft называет этот бэкенд готовым к производству и говорит, что его используют более сотни внутренних проектов на Rust. Однако он пока только внутренний, и компания намекнула, что инструменты могут стать открытыми, но сроков не назвала.
Для тех, кто работает вне Microsoft, картина приземлённее: поддержка Rust в VS Code идёт через rust-analyzer, для сборки всё ещё нужны MSVC C Build Tools, а крейт windows от Microsoft даёт прямой доступ к API Windows. Совет статьи — для изучения разработки под Windows на Rust начать с уже доступных инструментов.
Лично мне интересно, что такая крупная компания вкладывается в то, чтобы не поддерживать две отдельные команды компиляторов. А для чего вы используете Rust?
Источник: Computer Sweden
В Computable я прочитал обзор отчета Linux Foundation «2026 State of Open Source in Europe». Это пятое издание, его представили на Open Source Summit Europe в Праге. Основная мысль ясна: одно лишь использование open source не дает контроля. Нужно вносить вклад и участвовать в управлении.
Цифры показывают, где возникает трение. Для 94% европейских организаций цифровой суверенитет важен для технологической стратегии, а для 61% — очень важен. Европейские разработчики вносят почти 40% вклада в инфраструктурные проекты вроде Kubernetes и OpenStack, но многие организации ограничиваются использованием. 31% не имеет формальной системы управления open source. У тех, кто ее имеет, отдача от вложений превышает четырехкратную, у остальных — 3,6 раза.
Затронуты и инструменты ИИ для программирования: 94% используют или тестируют генеративные инструменты кодирования, три четверти считают, что они повышают ценность open source, а 48% поэтому используют его больше. Почти половина поддерживает внутренние форки: в среднем 311 часов на 9,5 форков за цикл выпуска.
Меня поразило, что в верхушке Agentic AI Foundation в основном американские компании: AWS, Anthropic, Google, Microsoft и OpenAI. На уровне Gold из Европы есть только Suse и Ericsson. Тем временем Европейская комиссия готовит пакет технологического суверенитета примерно на 2 миллиарда евро.
Thierry Carrez из Linux Foundation Europe считает, что open source помогает зависеть меньше, но только при активном участии в открытых структурах управления. Как разработчик, я с этим согласен: один pull request иногда влияет больше, чем политический документ. А как у вас?
Источник: Computable
Ричард Спид из The Register пишет о компании ArtCraft, которая добавила в свою коллекцию приложений на Rust альтернативы Word, Excel и PowerPoint. Компания называет их клинроум-переизданиями проприетарного ПО, а при разработке проекты во многом опираются на Claude. В репозиториях на GitHub есть и проекты по образцу Photoshop, Illustrator и Premiere Pro.
Рецензент запустил WordCraft, альтернативу Word, на Surface с процессором Arm и остался доволен работой. Программа похожа на Word, но кнопки, значки и изображения отличаются. Проект находится на стадии pre-alpha; ArtCraft оценивает совместимость функций с Word примерно в 62 процента, а рецензент не советует использовать его в продакшене. В дорожной карте признаётся, что проверка совместимости с реальными файлами DOCX ещё не начата, а диаграммы, SmartArt и встроенные объекты OLE не поддерживаются.
По лицензии WordCraft распространяется под двойной лицензией MIT или Apache 2.0. Словарь проверки орфографии и перенос слов используют список слов Moby Hyphenator II Грейди Варда, который находится в общественном достоянии. ArtCraft утверждает, что всё создано на основе открытых спецификаций и наблюдений, а ресурсы либо оригинальные, либо открыто лицензированные. The Document Foundation, которая разрабатывает LibreOffice, отказалась от комментария, Microsoft подтвердила получение запроса без дальнейших ответов, а Adobe не прокомментировала проекты креативных приложений.
Нил Браун из decoded.legal сказал изданию, что правовая позиция будет зависеть от юрисдикции. Разработчики могут утверждать, что их независимая реализация не нарушает прав, но при таких ставках спор вполне может дойти до суда.
Меня интересует не само заявление, а скорость: небольшая команда, которая использует инструмент для программирования на основе ИИ, может выпустить узнаваемый офисный пакет, незаконченный, но достаточно пригодный для проверки. Открытыми остаются вопросы качества, поддержки и юридической стороны. Хотелось бы узнать, что думают другие люди, которые пишут код с помощью ИИ-ассистентов, о таких заявлениях про «clean room».
Источник: The Register
На сайте «Технологического портала» я прочитал, что OpenAI анонсировала новую функцию ChatGPT под названием «Интеллектуальный интерфейс» (Intelligent UI) — она вышла одновременно с моделями GPT-6. Суть в том, что ответ теперь не ограничивается текстом: внутри самого диалога текст может сочетаться с интерактивными визуальными элементами.
Поддерживаются иллюстрации, диаграммы, графики, формы и интерактивные кнопки. По данным статьи, которая ссылается на блог OpenAI, GPT-6 обучили распознавать ситуации, когда интерактивный элемент уместнее текста, и правильно размещать его внутри ответа.
В числе примеров — иллюстрация семискоростного велосипеда с кнопками, которые позволяют выбрать деталь и посмотреть о ней информацию, изображения костей маджонга, собранные в прокручиваемые группы, а также небольшие инструменты: калькулятор пенсионных накоплений и инструмент для разделения счёта между несколькими людьми. Что касается моделей, GPT-6 Sol доступна подписчикам старших тарифов, а подписчики Go и бесплатные пользователи получают Luna — более эффективную модель. В статье также говорится о лучшем веб-поиске, более быстрых промежуточных ответах при сборе информации и большей устойчивости к попыткам обойти обучение безопасности.
Думаю, этот шаг важен для разработчиков: он приближает чат к небольшому приложению, которое создаётся по запросу. Открытый вопрос в том, действительно ли кнопки помогут больше, чем хорошо написанный текст. Буду рад узнать ваше мнение.
Источник: Технологический портал
Спустя пять лет у Bootstrap наконец снова появилось движение: соучредитель Марк Отто объявил о первой альфа-версии Bootstrap 6, как сообщает heise developer. Мне это интересно, потому что фреймворк появился в окружении Twitter и с 2011 года является проектом с открытым кодом.
Цифры показывают, насколько Bootstrap вырос: по данным проекта, более 1,75 миллиарда установок. При этом его доля рынка снижается. По данным W3Techs, в начале августа 2026 года Bootstrap использовали 13,8% всех сайтов, а в декабре 2025 года — 15,3%. В новых проектах Tailwind CSS набирает всё больше позиций.
Команда ориентируется на современные браузеры: Chrome и Edge начиная с версии 130, Firefox с 132 и Safari с 18. Для этого Bootstrap 6 использует такие возможности, как автоматическое переключение светлой и тёмной темы, нативные диалоговые окна и макеты, которые выравниваются по окружающим элементам, а не по окну. Цвета, отступы и скругления в основном управляются CSS-переменными, в том числе во время выполнения. Названия классов приближены к Tailwind: .d-md-none становится .md:d-none, а .col-lg-6 — .lg:col-6. Аккордеоны работают без JavaScript.
Особенно примечателен ИИ-раздел: документация доступна в виде llms.txt и llms-full.txt, а в репозитории есть файлы навыков, которые должны помогать ИИ-агентам, например, при миграции.
По словам статьи, существующие страницы нельзя просто переключить на новую версию. Bootstrap 5 пока будет поддерживаться, а перед окончанием поддержки выйдет обновление до 5.4.0. Версия 7, как ожидается, выйдет значительно быстрее. Кто из вас ещё использует Bootstrap, а кто уже перешёл на что-то другое?
Источник: heise online
На этой неделе меня зацепила новость от XYZ: Politechnika Wrocławska и Нижнесилезский центр онкологии, пульмонологии и гематологии создают ИИ-платформу для здравоохранения. Не очередной чат-бот, а базовую модель, которая объединяет документацию, результаты анализов, снимки и траекторию лечения.
Начинают с рака лёгкого — DCOPiH ведёт более 1,4 тыс. новых пациентов в год и располагает хорошо описанными данными. Система должна следить за полнотой документации перед консилиумом, указывать на пробелы и не давать пациенту «выпасть» между обследованиями. Решает по-прежнему врач; ИИ должен вернуть ему время для больного, а не думать вместо него.
С технической стороны мне интересно федеративное обучение: данные остаются в больнице, а в общую модель уходят только результаты обучения. Основой должен стать опыт работы с польской моделью PLLuM, но с настоящим медицинским языком и мультимодальностью.
Первый прототип — в ближайшие месяцы. Если проект выйдет за пределы Нижней Силезии, он может стать одним из самых важных польских ИИ-проектов, о которых стоит говорить без маркетингового шума.
Источник: XYZ
