Шикарный пример того, как инфраструктура становится узким местом даже у топовых компаний в мире! ИИ начал писать столько кода, что Anthropic пришлось пересадить свой монорепозиторий с Git на собственную систему 😁 Короче, ребята выпустили инженерный разбор, как у них меняется инфраструктура разработки. В мае они вливали около 2 500 изменений в день. В сентябре — уже больше 30 000. И тут выяснилось, что код можно генерировать быстрее, чем существующая инфраструктура успевает его переваривать. Оооокей! Купили разработчикам ИИ, ускорили написание кода. А дальше что? А дальше сборки, тесты, ревью и доставка всего этого добра пользователям. Что сделали в Anthropic? 1. Построили Scion - собственную систему контроля версий. Агенты и CI постоянно онлайн, поэтому историю, сравнение изменений и другие операции можно обрабатывать на сервере. Для части задач вообще не нужна локальная копия репозитория достаточно API. 2. Сократили потребность инфраструктуры контроля версий в CPU и памяти в 200 раз относительно прежней системы Git-зеркал. Получение кода для CI и исследовательских задач ускорили примерно в 100 раз. 3. Командой из семи человек за пять месяцев сделали Scion, инструмент ревью Antique и ещё несколько связанных систем. И перевезли туда монорепозиторий. 4. Поменяли работу инженеров. По словам команды, важной частью работы стало говорить Claude «нет»: удерживать архитектурные ограничения и останавливать ненужное усложнение. Это, конечно, специфический масштаб и доступ Anthropic к собственным моделям. Бежать переписывать Git всем подряд ребята не предлагают. А теперь моя любимая часть! Представьте разговор: — Мы ускорили разработчиков в десять раз! — Отлично! А выпускать изменения стали быстрее? — Пока не знаем. Они теперь стоят в очереди на сборку. Кажется, платформенным командам пора привыкать к новому пользователю. Раньше человек мог пару минут подождать, переключиться на встречу, сходить за кофе. Теперь к вам придут тысячи агентов. И каждый захочет среду, данные, тесты и возможность выкатить результат. Поэтому вместе с вопросом «сколько времени ИИ экономит разработчику» я бы уже задавал следующий: сколько из этого ускорения наша платформа способна довезти до прода?

ГигаКонф-2026: ИИ-агенты, разработка и жизнь в продакшене Экспериментальный ИИ-агент Ouroboros сам создал себе сайт, завёл репозиторий и назвал «лоботомией» попытку разработчиков запретить ему игнорировать команды создателя. Эту историю рассказали на инженерном дне ГигаКонфа-2026, где обсуждали вполне практические вопросы: как встраивать таких самостоятельных помощников в разработку и что делать, когда они получают доступ к реальным инструментам. В GitVerse представили агентный конвейер, способный провести задачу от требований до тестирования и сборки, причём сотни задач можно запускать параллельно. Инженеры Cloud.ru показали, как ускорение отдельной операции на GPU на 50% обернулось приростом всего на 2,2% в общей работе модели. Обсуждали и работу агентов в продакшене — кому можно доверять самостоятельные действия, где нужны жёсткие ограничения и как проверять результат, если значительную часть работы уже выполняет ИИ.

ИТ пересборка. Часть 1. ИИ ускоряет разработку. Но ускоряет ли он Delivery? Мы привыкли обсуждать, какие ИТ-профессии заменит искусственный интеллект. А мне кажется, что вопрос гораздо интереснее. ИИ меняет не отдельные профессии, а саму модель производства ИТ-продуктов. Недавно я участвовала в трансформации Delivery. Наша задача была пересмотреть производственный процесс, найти узкие места и сократить Time to Market. Мы исследовали весь путь: от идеи и требований до архитектуры, разработки, тестирования и релиза. Возможно ли отказаться от классического Delivery в пользу ИИ? Здесь обнаружилось несколько проблем. Во-первых, экономика. Большое количество агентов, которые генерируют код, проверяют друг друга, исправляют ошибки и обмениваются контекстом, может потреблять огромное количество токенов. И это не всегда дешевле работы людей. Во-вторых, качество. Быстро собрать MVP для небольшой аудитории и создать высоконагруженную банковскую систему - совершенно разные задачи. В-третьих, сам Delivery. Ускорение написания кода не означает такого же ускорения выпуска продукта. И вот моя гипотеза: нам не нужно создавать цифровую копию каждой существующей ИТ-роли. Нам нужно пересобрать сам производственный процесс. А кто тогда вообще должен остаться в продуктовой команде? В следующей части разберём роли, которые могут исчезнуть, объединиться или, наоборот, стать ещё важнее. https://t.me/kruasanova_as Не всё уже пишет сама, но всегда полезное. #ИИ #Delivery #ТрансформацияИТ #kruasanovaproit