Уровни внедрения ИИ в разработку v2 Так, ну что, настало время обновить классификацию, уже 7 месяцев прошло с первой версии. __Disclaimer: уровни довольно условные и скорее нужно их воспринимать как то, насколько далеко мы от ручной работы с кодом.__ 0. Изоляция Ну, кажется, не осталось программистов, которые ничего не слышали про использование ИИ в разработке. Но если встретите таких - не спугните, это же как йети, с ними крайне интересно познакомиться :) 1. Сниппетинг Использование сайтов ChatGPT/DeepSeek для написания мелких скриптов/функций от случая к случаю 2. Копипастинг Систематическая разработка при помощи ИИ через копипастинг кода между каким-то UI к LLM и своей IDE. Ускоряется в несколько раз износ Ctrl/C/V (ну или Ctrl/Shift/Insert, у членов древнего секретного ордена). Кстати, сюда же попадает использование Repomix / Prompt Tower для склейки файлов проекта в один и отправки в AI Studio, к примеру, где у Gemini есть хороший 1м контекст. 3. Автодополнение Использование одного лишь ИИ-автодополнения в процессе написания кода руками в своей IDE - собственно с этого всё и началось, когда вышел GitHub Copilot аж __300 лет тому назад__ (ну, ~3.5 года, если быть точнее, ~~я был там, Гендальф~~). 4. AI IDE Когда в IDE используется чат с LLM и/или агент: Cursor / Windsurf / RooCode / Cline. В них можно интерактивно общаться с LLM и давать ей небольшие задачи для автономного выполнения, а LLM как часть агента уже сама найдёт нужный код в проекте, сама его поправит, сама выловит ошибки, и потом покажет diff, который можно поревьюить. А ещё с этого уровня у нас появляются MCP, правила для агентов, простенькая память и проблематика контекста (если что, см. воркшоп, там про контекст много). 5. CLI-агенты Отказываемся от GUI, переходим в консоль и кастомизируем агента под свои нужды и процессы: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, etc, со своими плюсами и минусами в сравнении с IDE. Здесь же появляются кастомные команды, субагенты и разнообразные workflows, в которых агент, пишущий код - лишь часть общего процесса. 6. Фоновые агенты и агенты полного цикла Тут у нас Codex Cloud, Google Jules, GitHub Copilot coding agent и даже Cursor Background Agent как фоновые агенты в облаках, и работающие в основном с GitHub. А также Devin / OpenHands - они способны в условном Slack принять от вас задачу, зададут вопросы, сходят в Git, залезут в базу знаний проекта, напишут код, потестят его, запушат и передадут на ревью, ~~получат зарплату~~. Между этими изначально двумя разными видами систем идёт конвергенция и, думаю, какой-то их гибрид сильно повлияет на будущее разработки. 7. (Secret Level) Встречаются специальные маньяки, которые пишут свои мультиагентные системы под задачи разработки целых проектов. Задачи у них тоже довольно специальные, но, как правило, интересные и весьма нетривиальные. Здесь постепенно зарождается свой набор инструментария для высокоуровневой работы, который в перспективе может заменить привычные нам интерфейсы и позволит оркестрировать множество разнородных агентов. У меня сейчас такое распределение получается в задачах разработки: ● 80% - №5, CLI-агенты с кастомными workflows ● 10% - №6, фоновые агенты для задач, которые случается делать не за рабочим местом ● 10% - №7, исследования по оркестрации мультиагентных систем А как у вас обстоят дела (см. голосование дальше)? — Напоминаю про нашу конфу по AI-разработке во вторник, 14го! 🔜 ai-dev.live 🔙 #ai #development