00:00:00что на самом деле отличает разработчиков, которые будут процветать, от тех, кого заменят.
00:00:04С тех пор как ИИ стал массовым, он начал автоматизировать для нас множество вещей,
00:00:08полностью меняя наши рабочие процессы, как вы видели в нашем предыдущем видео, где
00:00:12Claude стал оркестратором агентов. Разработчики ПО первыми начали активно внедрять
00:00:17его, потому что большая часть их работы состояла из написания шаблонного кода, что часто было
00:00:21неэффективно. Теперь ИИ — это основа рабочего процесса любого разработчика, и если вы все еще используете
00:00:26его так же, как полгода назад, вы отстаете. В связи с этим,
00:00:31Anthropic выпустили статью о тенденциях в разработке ПО. Обсуждая это
00:00:35в нашей команде, мы поняли, что это уже стало неотъемлемой частью нашей работы и очень нам откликнулось.
00:00:40Цикл разработки ПО кардинально меняется. Те этапы, на которые раньше уходили
00:00:46недели или месяцы, благодаря ИИ теперь занимают считанные часы. Традиционный цикл выглядел так:
00:00:51недели на планирование и дизайн, реализация и тестирование, ревью, а затем повторение цикла.
00:00:56С ИИ все изменилось. Теперь вы только выражаете свое намерение, а агент создает реализацию.
00:01:01Единственные этапы, где все еще участвует человек, — это проверка и постановка задачи. Все
00:01:05остальное берут на себя ИИ-агенты. Это полностью меняет само понятие инженерии. Разработка ПО
00:01:11больше не означает написание кода. Это означает управление агентами, которые пишут код, задание
00:01:16стратегического направления и контроль за работой системы. Даже процесс онбординга сократился
00:01:21с недель до нескольких часов. ИИ может изучить кодовую базу и сразу ввести новичка в курс дела. И теперь,
00:01:26когда наше внимание сосредоточено на управлении агентами, каждый становится инженером широкого профиля (full stack),
00:01:30а не узким специалистом в одной области. Инженерам достаточно базовых знаний своего стека,
00:01:35а ИИ восполняет пробелы в знаниях. Это обеспечивает более быстрый цикл обратной связи и ускоряет
00:01:40обучение. Недели межкомандной координации превращаются в одну рабочую сессию. Это в точности совпадает с тем,
00:01:45что предсказал CEO компании Linear в своей статье: середина рабочего процесса разработки заменена
00:01:50на ИИ. И если вы все еще тратите свое время на эту среднюю фазу, вы работаете против этого тренда.
00:01:55И это возвращает нас к тому же принципу, о котором мы постоянно говорим. Вам нужно быть эффективными
00:01:59в планировании и четко выражать свои намерения. Навык, который сейчас важнее всего — это ясность,
00:02:05то есть умение точно описать, что вам нужно, и заставить агентов выдать лучший продукт. Прежде чем продолжить,
00:02:10команда AI Labs примет участие в Web Summit 2026, который пройдет в Дохе, Катар. Если вы будете там
00:02:16или поблизости, это ваш шанс встретиться с командой, пообщаться и поучиться у нас.
00:02:20Будем рады видеть вас там. Мы перешли от одиночных агентов к мультиагентным системам. Мы
00:02:26уже рассказывали в предыдущем видео, что Claude Code внедрил мультиагентную
00:02:31архитектуру в свой продукт. Раньше процесс разработки шел через одного
00:02:36агента с одним окном контекста, который сам управлял всеми задачами. Проблема была в том, что одно
00:02:41окно контекста быстро переполнялось из-за избытка информации в рабочей памяти,
00:02:46и агент терял фокус. Теперь есть агент-оркестратор, который выступает в роли менеджера проектов и
00:02:51делегирует задачи специализированным агентам. У каждого из них свое окно контекста, а затем
00:02:56они объединяют результаты для получения финального продукта. Хотя Claude сам управляет созданием
00:03:00и контролем агентов, мы создаем собственных агентов для специализированных задач. Мы используем их,
00:03:06потому что они настроены под наши предпочтения, используют разные модели Claude в зависимости от сложности задачи
00:03:10и содержат четкие инструкции. Суб-агенты стали лучше, потому что
00:03:15теперь их можно запускать в фоновом режиме, чтобы они одновременно обрабатывали разные аспекты приложения,
00:03:18ускоряя весь процесс. Долгоиграющие агенты станут еще более функциональными.
00:03:24Агенты прошли путь от создания отдельных функций до способности строить целые системы самостоятельно.
00:03:28Это начало проявляться в конце 2025 года, после выхода таких моделей, как Opus 4.5 и GPT 5.2.
00:03:35В 2026 году агенты смогут работать по несколько дней подряд при минимальном вмешательстве человека. Раньше
00:03:41агенты занимались небольшими частями приложения. Теперь они создают и тестируют целые
00:03:46приложения и системы, проверяя работоспособность перед переходом к следующей
00:03:50функции. Мы посвятили отдельное видео тому, как сделать долгоиграющие системы эффективнее,
00:03:55его вы можете найти на канале. С правильными инструментами и процессами агенты могут планировать,
00:04:00итерировать и восстанавливаться после сбоев в масштабе всей системы. Это меняет экономику разработки. В больших
00:04:04компаниях годами копится технический долг, на который ни у кого нет времени. Теперь агенты
00:04:10могут активно разгребать этот бэклог. Это также открывает путь для предпринимателей. Раньше
00:04:15главной проблемой был недостаток навыков и времени. У людей были идеи, но не было ресурсов для их реализации. С
00:04:20автономными агентами стартапы теперь могут создавать и запускать продукты за считанные дни. Мы также используем
00:04:25долгоиграющих агентов для своих задач. В нашем рабочем процессе для длительных задач используется файл Claude.md с инструкциями. Мы
00:04:31направляем Claude на тестирование после каждой итерации. Чтобы фича считалась завершенной, у Claude должен быть способ
00:04:36проверить ее работу. Мы тестируем решения внутренними агентами, а для визуальной проверки используем
00:04:41Claude Chrome. Как только тестирование завершено как со стороны агента, так и визуально,
00:04:46мы фиксируем изменения в Git с подробными комментариями. Это важно, так как агенты склонны
00:04:50менять код и тесты, о которых мы их не просили. Git позволяет легко откатиться назад. Мы всегда просим Claude
00:04:56документировать принятые решения, чтобы коммиты были чистыми и готовыми к деплою. Для экономии времени
00:05:01мы просим Claude разбивать задачи на мелкие независимые части и поручаем агентам работать над
00:05:06ними одновременно. Если вам нужны этот файл Claude.md и сами агенты для ваших
00:05:11проектов, вы найдете их в AI Labs Pro. Для тех, кто не знает — это наше недавно
00:05:16запущенное сообщество, где вы получаете готовые шаблоны, промпты, команды и навыки,
00:05:21которые можно внедрить в свои проекты по этому и всем предыдущим видео. Если
00:05:25вам ценно то, что мы делаем, и вы хотите поддержать канал — это лучший способ. Ссылки в описании.
00:05:30Человеческий контроль масштабируется через интеллектуальное сотрудничество. По мере того как агенты становятся
00:05:35лучше, они могут проверять результаты гораздо быстрее нас. Мы не в состоянии проверять огромные объемы кода,
00:05:40которые выдают модели, с такой же скоростью, как это делают агенты, поэтому мы полагаемся на них во всех видах
00:05:45проверок: от уязвимостей безопасности до архитектурной целостности и качества кода.
00:05:50Изучать чужую кодовую базу утомительно. Теперь этим занимаются агенты. Агенты также
00:05:55учатся просить о помощи. Вместо того чтобы вслепую пытаться выполнить задачу, они понимают, когда нужен человек,
00:06:00и задают вопросы как полноправные члены команды. Наша команда уже заметила это в Claude.
00:06:05Когда мы говорили, что результат выглядит плохо, он задавал уточняющие вопросы о том, что именно не так
00:06:10и как он может это улучшить. Контроль смещается от проверки всего подряд к проверке
00:06:15самого важного. Нам нужно разбирать только исключительные случаи, где могут возникнуть проблемы. Это также
00:06:20отвечает на вопрос о том, заменит ли ИИ разработчиков. Несмотря на рост возможностей ИИ, роль
00:06:26человека остается центральной. Главное изменение — переход от написания кода к его проверке
00:06:30и управлению результатами ИИ. Один из инженеров Anthropic сказал, что лучший способ работы с ИИ —
00:06:36использовать его тогда, когда вы сами знаете, как должен выглядеть правильный ответ. А знают ответ те,
00:06:41у кого есть реальный опыт в инженерии, кто изучал концепции программирования на практике. И как же
00:06:46понять, что ответ верный? Вы должны знать, какой метод и для чего использовать. Например,
00:06:50для тестирования нужны специфические подходы. Мы уже показывали вам, как использовать TDD,
00:06:56тестирование методом белого и черного ящика. Мы также разобрали визуальное тестирование с помощью
00:07:01расширения Claude Chrome и Puppeteer MCP. Также, если вам нравится наш контент, не забудьте
00:07:06нажать кнопку лайка, это помогает нам создавать больше видео и охватывать больше людей.
00:07:12Агентное программирование распространяется на новые сервисы и пользователей, которых мы раньше не видели. В начале
00:07:172025 года кодинг с ИИ был эффективен в основном для популярных фреймворков и часто пасовал перед системами
00:07:23на устаревших языках или редких фреймворках. Вот почему лучше всего
00:07:28работали приложения на React — именно на этих данных модели обучались в первую очередь.
00:07:32К 2026 году агентное программирование охватит те области, до которых традиционные инструменты разработки не дотягивались,
00:07:38включая поддержку таких языков как COBOL, FORTRAN и других предметно-ориентированных языков. Это
00:07:44упростит поддержку устаревших систем, избавив от необходимости копаться в
00:07:48древней документации. ИИ сделал разработку доступной для не-разработчиков, открыв
00:07:53возможности для специалистов из таких областей, как кибербезопасность, эксплуатация и анализ данных.
00:07:58Релиз Co-work уже сигнализирует о прогрессе в этом направлении. Барьеры, разделяющие
00:08:03тех, кто пишет код, и тех, кто этого не умеет, становятся все менее заметными по мере развития ИИ.
00:08:08Например, сотрудник отдела безопасности может использовать ИИ, чтобы разобраться в незнакомом коде
00:08:13и найти в нем ошибки. Исследовательские группы используют его для создания визуализаций
00:08:18своих данных, а нетехнические сотрудники уже применяют ИИ в таких областях, как сети
00:08:24и аналитика. Наша команда уже делает это. Один из наших сотрудников не
00:08:28был знаком с Golang, но получил задачу написать бэкенд для чат-приложения. Он включил
00:08:33режим планирования и составил полный план, ответив на вопросы о приложении. Claude написал весь
00:08:38сервер за один раз, и все заработало как надо. Это избавило от траты времени на изучение
00:08:43нового языка ради одной задачи. Рост продуктивности изменит экономику разработки ПО.
00:08:48Мы уже упоминали, как сжимаются сроки, потому что агенты берут на себя самые сложные
00:08:53части. Три фактора усиливают друг друга: возможности агентов, улучшение оркестрации и человеческий
00:08:58опыт. Вместе они сокращают сроки и делают реальным создание того, что раньше казалось невозможным.
00:09:03Проекты, которые раньше считались слишком сложными, теперь реализуемы, что позволяет продуктам быстрее выходить на рынок.
00:09:08Агенты помогают командам работать меньшим числом людей. Сроки реализации проектов короче, что позволяет быстрее
00:09:12окупать инвестиции. Функции, на которые раньше уходила масса времени, теперь создаются в кратчайшие
00:09:17сроки. Но прежде чем идти дальше, пара слов от нашего спонсора, Luma AI. Если вы
00:09:22уже пробовали создавать видео с ИИ, то знаете это чувство фрустрации. Это похоже на игру в игровые автоматы.
00:09:26Но новая модель Ray3Modify от Luma AI действительно меняет правила игры, давая возможности модификации,
00:09:33которых так ждали разработчики. Вместо того чтобы просто писать промпт и надеяться на чудо, теперь вы можете взять
00:09:37видео и полностью изменить его стиль, сменив окружение или освещение, при этом сохраняя
00:09:42исходное движение и физику. Модель уважает ваши входные данные. Это не просто генерация
00:09:47случайного шума. Это видео-в-видео с сохранением структурной целостности. Плюс, благодаря функции character reference,
00:09:52вы наконец-то можете сохранить внешность персонажа в разных кадрах, что раньше было практически невозможно.
00:09:57Впервые видео-ИИ ощущается как полноценный инструмент, а не просто игрушка.
00:10:01Сделайте маленькие проекты масштабными. Отсканируйте QR-код на экране или перейдите по ссылке в закрепленном
00:10:07комментарии и попробуйте Ray3 в Dream Machine уже сегодня. Растет число нетехнических кейсов
00:10:12использования во всех организациях. Отделы продаж, маркетинга, юристы и операционисты теперь могут использовать ИИ-кодинг для
00:10:18автоматизации процессов и создания инструментов без помощи ИТ-отдела. ИИ-агенты могут работать
00:10:24под их прямым руководством и разрабатывать системы. Люди с глубоким пониманием
00:10:29своих предметных проблем используют агентов, чтобы самостоятельно находить решения. Например, кто-то работающий
00:10:34в бухгалтерии или другом отделе, понимает свои задачи лучше всех.
00:10:39Они могут дать инструкции агентам и получить готовое решение, не дожидаясь разработчиков. Наша команда уже
00:10:44использует Claude в своей работе. Мы автоматизировали скучную не-разработческую часть, такую как документация,
00:10:49генерация идей и исследования, используя Claude Code, что позволяет нам сосредоточиться на интересных и творческих задачах.
00:10:55Агентное программирование улучшает как защиту, так и методы атаки. Безопасность и ИИ — это палка о
00:11:00двух концах. Тот же ИИ, который может изучить ваш код и помочь с онбордингом, способен
00:11:06и эксплуатировать его уязвимости. Знания в области ИБ больше не являются прерогативой только инженеров по безопасности.
00:11:10Любой инженер может выступать в роли проверяющего, занимаясь укреплением и мониторингом систем.
00:11:15Так как спецы по ИБ — узкие специалисты, с ними все равно нужно консультироваться. Но сочетая
00:11:20ИИ с их знаниями, становится проще создавать, укреплять и защищать приложения. И пока
00:11:25инженеры защищают системы, будут и случаи атакующего использования. В прошлом году
00:11:30мы видели скоординированную атаку, проведенную с помощью Claude Code и его инструментов. Это значит, что агентные
00:11:35возможности изменят тип атак, делая их более умными и опасными,
00:11:39чем когда-либо. Защита систем станет критически важной, и инженерам нужно будет
00:11:44думать о безопасности с самого начала. ИИ-агенты будут играть растущую роль в системах киберзащиты,
00:11:49позволяя реагировать со скоростью атакующей стороны. Нам нужно готовиться к
00:11:53атакам заранее. Мы также ожидаем роста атак нулевого дня, что делает превентивную подготовку еще более
00:11:58важной. Когда наша команда создает приложение, мы используем специализированных агентов для безопасности. Эти агенты
00:12:03занимаются проверкой кода, тестированием и серверной защитой — уровнем, где мы контролируем доступ.
00:12:08Защита приложений может строиться на разных комбинациях в зависимости от проекта,
00:12:12будь то встроенные навыки, готовые команды для сборки или инструменты из внешних MCP.
00:12:18Лучше использовать внешние инструменты типа CodeRabbit, потому что они созданы для выявления известных
00:12:22паттернов уязвимостей на ранних этапах. На этом наше видео подходит к концу. Если вы хотите поддержать
00:12:26канал и помочь нам делать подобные ролики, вы можете присоединиться к AI Labs Pro.
00:12:31Как всегда, спасибо за просмотр, и увидимся в следующем выпуске!