惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Y
Y Combinator Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
腾讯CDC
T
The Blog of Author Tim Ferriss
P
Proofpoint News Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
小众软件
小众软件
美团技术团队
Martin Fowler
Martin Fowler
爱范儿
爱范儿
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 【当耐特】
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
J
Java Code Geeks
B
Blog
V
V2EX
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
B
Blog RSS Feed
博客园 - Franky

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Как я за последний год стал программировать по-новому. А ...
igumnov · 2026-05-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Довольно интересное наблюдение: я перестал пользоваться автокомплитом в IDE, который предлагает LLM.

Сначала для меня это была одна из ключевых функций. Это казалось жутко удобным: ты начинаешь писать функцию в своём коде, а LLM дописывает её на основе здравого смысла или контекста из открытых табов.

Но самое интересное, что в те времена, когда LLM-автокомплит и был востребован, я писал скрипт, который позволяет пройтись по исходникам, выбрать нужное и сформировать то, что стоит скормить в чат с LLM, чтобы получить ответ, что дописать или исправить. Я так работал где-то полгода.

И даже это ушло.

Сейчас проще открыть CLI-интерфейс с кодинг-агентом, даже не запуская IDE. Сформулировать, что тебе надо, и через @ указать файлы, в которые нужно посмотреть или которые нужно исправить. Всё меняется просто с космической скоростью.

По сути, от IDE я использую только красивое оформление Git diff, пошаговый дебаггинг и возможность кликать по функциям и проваливаться в их реализацию. То есть навигацию по коду. Причём эта функциональность нужна мне только в 5-10% моей деятельности.

Интересно, что же дальше будет?

Я к тому, что я покупаю у JetBrains подписку на все её продукты, так как программирую сразу на нескольких языках: Java, Scala, Python, TypeScript, Rust. Но возникает вопрос: а зачем платить?

Правда, раз в 2-3 месяца возникают непонятные проблемы, и в режиме дебага их можно найти. С другой стороны, я уже опробовал вариант, когда скармливаешь LLM-агенту путь к логу того, что происходит в программе. Если ему информации недостаточно для решения проблемы, я прошу его добавить логов, а потом ещё раз описываю проблему и прошу по логам понять, что исправить.

Потом, конечно, очень удобно просить LLM написать тесты. Это действительно удобно. Если тесты сыпятся, она сама смотрит, что внесла в код и что сломала. Когда LLM начинает ходить по кругу, я прямо прошу: покрой тестами и читай логи, как всё работает. Очень удобно.

Одна из последних вещей, это файл plan.md. Когда просишь решить сложную задачу, но сначала составить план работы и записать его в plan.md. Потом просто просишь сделать одну задачу из этого файла. И так, по одной задаче, LLM маленькими шагами приходит к результату.

В общем, по-моему, индустрия очень меняется.

Поделитесь опытом: кто как изменил свой подход к программированию? Интересно услышать, у кого как всё изменилось.

Только, пожалуйста, не пишите те, кто никогда не программировал и просто открыл для себя вайб-кодинг. Я программирую сам с 1990 года, то есть 36 лет назад написал свою первую программу...